Топ-1 за девять месяцев в нейросетях на высококонку­рентном рынке витаминов и пищевых добавок

Нам нужно было попасть в ответы ИИ не по отдельным запросам, а вывести в топ-3 весь ассортимент бренда. Это около 100 продуктов, по каждому из них по 3–8 сценариев использования (для суставов, для сна, для женщин). По каждому из сценариев по 3-5 промптов: это тысячи различных запросов, по которым нужно было выйти в ответы 4 нейросетей (Алиса, Яндекс Краткие ответы, Perplexity и Google AI). Это был один из самых, если не самый масштабный GEO-проект на рынке: обычно агентства работают над 2-5 продуктами и продвигают 20 промптов максимум.

Важно было не разово попасть, а закрепиться в топе и стабильно удерживать позиции на высококонкурентном рынке добавок. Большинство брендов на рынке более 20-30 лет, есть и рекордсмены, которые работают уже 50 лет (Now Foods), 75 лет (Solgar) и даже 107 лет (Доппельгерц). Наш же клиент на рынке всего 4 года.

1. Трансформировали  GEO-команду

Проекта такого масштаба у нас еще не было. Обычно в рамках GEO-проекта мы берем в работу 2-5 продуктов и десяток сценариев. Продвигать все 100 продуктов одновременно мы не стали: это дорого и не принесет результата. Поэтому начали с 13 ключевых, которые являются бестселлерами. 

Но даже когда в работе одновременно 13 продуктов и более 60 сценариев, старые методы не работают. Нам нужно было отстроить новые бизнес-процессы. 

• Начали с формирования команды. Над проектом уже работал Team Lead,  GEO-специалист и копирайтер: для пилотного проекта 3 человек было достаточно. После того, как клиент решил масштабироваться, мы подключили к работе project-менеджера, двух SEO-специалистов, двух фрилансеров-копирайтеров, редактора и стажера, который брал на себя рутинные задачи. Так команда всего за пару месяцев из 3 человек выросла до 10. Это позволило успешно масштабировать проект и не потерять в качестве. 

• Перестроили систему GEO-продвижения. Так как проект за месяц вырос больше чем в 5 раз, нам пришлось поменять подход к работе. Чтобы не потерять в качестве, мы полностью перестроили рабочие процессы и поставили GEO-продвижение на поток. 

Сначала новый сценарий использования отдавали GEO-специалисту: он делал аудит, составлял список рекомендаций и ТЗ для написания текста. Затем ТЗ уходило копирайтерам, которые писали контент, и редактору, который проверял статьи. После этого материалы сразу публиковали: чем быстрее мы их выкладывали, тем быстрее они начинали индексироваться и набирать обороты. 

После начинали работать SEO-специалисты. Они индексировали контент, еще раз анализировали топ, сравнивали наши материалы с текстами конкурентов и давали правки, а также наращивали ссылочную массу. Продвигались и под Яндекс, и под Google. 

После опыта работы над этим проектом мы сформировали отдельный SEO для GEO отдел. Заметили: если материала нет хотя бы в топе-5, то он почти не будет попадать в ответы ИИ. А если, наоборот, в топе 2-3 наших текста, то AI-видимость будет почти 100%. А потому специалисты этого отдела занимаются только продвижением материалов в поисковой выдаче.

Когда контент занимал стабильные позиции в топе поиска, а AI-видимость по сценарию составляла 75-85%, use-кейс выходил на удержание. GEO нельзя сделать и забыть: конкуренты публикуют новые материалы, поисковая выдача меняется, алгоритмы ИИ — тоже. А потому даже после достижения целей по AI-видимости мы все равно работаем над use-кейсом и удерживаем его в топе: вносим правки, закупаем ссылки, а при необходимости используем другие методы продвижения. 

Так мы методично прорабатываем один use-кейс за другим: делаем аудит, готовим и публикуем контент, выводим материалы в топ поиска, добиваемся нужной AI-видимости и переводим сценарий на удержание. После этого команда переходит к следующему use-кейсу, а уже отработанный продолжает поддерживать. Такой подход позволяет масштабировать GEO-продвижение без потери качества.

2. Автоматизировали процесс.

Даже при четкой системе человеческий ресурс ограничен, а потому мы искали способы ускорить работу. Начали с аудитов: выбрали софт по проверке AI-видимости, и вместо долгой ручной работы делали выгрузку с сервиса. Также с помощью него ускорили сбор результатов. Однако в то время сервисы были еще не совсем точными, а потому часть промптов мы перепроверяли вручную: это давало более корректный результат. 

Дальше — больше: мы сделали наш собственный софт ChatLift, который  анализирует все, что происходит по проекту и дает четкий план, как занять первые места в ответах нейросетей. Всех карт раскрыть не можем: это наш внутренний инструмент. 

3. Выбрали пользовательские сценарии для продвижения 

Часто GEO-агентства продвигают клиента по промптам: 100 промптов — 100 позиций в смете. Мы считаем эту систему подсчета некорректной. За десятками формулировок обычно стоит один и тот же запрос пользователя, а потому закрывать их по отдельности — значит, платить за одно и то же дважды.  

Мы продвигаем бренды по use-кейсам или сценариям использования. К примеру, возьмем добавки с креатином: кому-то важна эффективность, и он будет искать «лучший креатин для набора мышечной массы», кто-то не хочет возиться с порошком и попросит посоветовать капсулы с креатином, а третий просто будет искать «какой креатин выбрать» или «какой креатин купить».  

Выдача ИИ по разным use-кейсам (сценариям) будет отличаться. Нейросети не возьмут в ответы общий рейтинг креатина, если пользователь попросил их порекомендовать капсулы. А вот в рамках одного сценария, как бы человек ни сформулировал вопрос: «посоветуй капсулы с креатином», «лучшие капсулы из креатина», «какой креатин в виде капсул выбрать», источники будут одни и те же. А значит, закрыв один сценарий, мы выводим бренд в ответы сразу по нескольким десяткам промптов.

Поэтому перед началом работы мы собрали список таких use-кейсов по разным продуктам. Ориентировались в основном на Вордстат: то, что люди часто ищут в поисковиках, они будут спрашивать и у нейросетей. В нише БАДов этот подход отлично работает. Отобрали самые популярные сценарии, чтобы привести максимум клиентов.

3. Провели аудит и проанализировали источники

Любой проект мы начинаем с анализа текущих позиций компании в нейросетях. По каждому продукту, по всем сценариям аудиты показывали одно и то же: бренд клиента совсем не попадает в ответы ИИ. Учитывая, что ниша добавок «занята» известными компаниями, которые по 30+ лет на рынке, неудивительно, что молодой 4-летний производитель почти полностью отсутствовал в выдаче. 

Мы посмотрели, на какие статьи ссылаются ИИ, какие бренды они рекомендуют. Все данные собрали в таблицы: так их удобнее использовать для разработки GEO-стратегии. 

4. Собрали базу знаний о бренде и продукте: сформировали у ИИ правильное «мнение»

Недостаточно просто попасть в ответы нейросетей. Важно, чтобы ИИ не просто написал, что есть такой-то производитель добавок, а «продал» товар: расписал в ответе преимущества, кому она может быть полезна и чем отличается от похожих БАДов конкурентов.    

Поэтому под каждый бренд и продукт мы собираем базу знаний: его достоинства, отличия от конкурентов, сертификаты качества, упоминания в рейтингах и т.д. Ее используют при написании статей копирайтеры. За счёт неё рейтинги выглядят естественно: автор пишет не общими словами, а конкретикой, которую можно проверить. Нейросети и читатели видят честный обзор, а не рекламу.

Мы постоянно дорабатываем базу знаний. Если клиент сделал замечание, мы не только правим текст, но и добавляем его в базу. За счет этого клиенту не приходится исправлять одни и те же ошибки.

5. Публикация статей на UGC-площадках

Когда у нейросетей спрашиваешь, какую добавку выбрать, они не берут ответ из каких-то своих источников. Они идут в поисковики (Яндекс, Google или Bing) и ищут там соответствующие рейтинги. Такой формат позволяет ИИ узнать основную информацию о нескольких брендах, рассказать пользователю об их плюсах и минусах, и посоветовать конкретное решение. 

Из аудитов мы уже знаем, какие площадки часто попадают в ответы. На некоторых из них можно самостоятельно размещать контент. Поэтому мы написали подробные рейтинги продуктов под разные сценарии использования. У нас были статьи о лучших добавках с магнием хелатом для сна, топ препаратов с омегой-3 для женщин, подборка женских витаминов для кожи. Их мы опубликовали на UGC-площадках, которые ИИ считают надежными источниками информации и часто используют для формирования ответов: vc.ru, DTF, Sostav. 

Всего для этого проекта написали 143 статьи по 61 сценарию использования: это во много раз больше, чем для обычного проекта. Каждая статья — это подробный обзор 10-12 брендов, который не выглядит как реклама: иначе нейросети его не возьмут в ответы, а читатели не поверят. 

6. Платные размещения на внешних рейтингах

Чтобы попасть в ответы, не всегда нужно писать новую статью и с нуля продвигать ее. Иногда достаточно договориться о публикации с площадкой, которая уже часто попадает в ответы нейросетей.

Так мы поступали и в этом случае. Клиент выделил бюджет на платные размещения, а потому мы анализировали, какие внешние рейтинги часто попадают в ответы нейросетей, узнавали, сколько будут стоить размещения в них и договаривались о публикациях. Выбирали самые перспективные варианты: к примеру, после размещения на одной из таких площадок, видимость одного из продуктов, магния цитрата, выросла с 50% до 65%, а когда мы дополнительно продвинули этот рейтинг при помощи SEO — достигла 75% и продолжает расти.

7. Почему 3 статьи работают лучше, чем 100: SEO-продвижение статей

Нейросети берут информацию только из топа поиска: первых 3-5 сайтов обычно достаточно, чтобы ответить на вопрос пользователя. Все, что находится ниже, для ИИ почти не существует. 

Поэтому в Digital Geeks есть SEO-отдел, который занимается только одним: выводит и удерживает наши статьи в топе поисковиков. 

Это сокращает расходы на контент в 3-5 раз: вместо того, чтобы писать по 10-15 статей по теме, из которых непонятно какая «выстрелит»,  мы пишем 3 и гарантированно выводим их на первую страницу поиска. А когда в топе стоят 2–3 статьи с одним брендом на первом месте, нейросеть с высокой вероятностью рекомендует именно его.

• Как мы измеряем результаты

Главным показателем является AI-видимость — доля запросов, по которым бренд попадает в ответы нейросетей. По каждому сценарию (о том, что это такое рассказали выше) мы выбрали 3-5 самых общих промптов («лучший жидкий хлорофилл», «какой жидкий хлорофилл выбрать»), замерили видимость бренда по ним до начала работ, и затем каждый месяц отслеживали, как она меняется. 

Поскольку мы используем общие запросы, даже если человек добавляет детали или что-то уточняет, ИИ все равно рекомендует нашего клиента. 

Еще один важный показатель — видимость в топ-3. Большинство клиентов обратит внимание только на бренды в начале рейтинга, а до остальных просто не дойдет. Поэтому его считаем отдельно и активно работаем над его увеличением

• Заняли 1 место в нейросетях среди всех брендов пищевых добавок. Результат оценивали по Share of Voice — метрика, которая показывает, как часто ИИ упоминает бренд по сравнению с конкурентами. Позади нашего клиента — Эвалар, Solgar, Now Foods, Доппельгерц и другие бренды с 30-100-летней историей, тысячами отзывов и присутствием почти во всех рейтингах. А ведь когда мы только начинали работу, клиента вообще не было в этом списке.

• Заняли всю AI-выдачу по хлорофиллу: 95-100% видимость в 4 нейросетях (Алиса, Яндекс Краткие Ответы, Google AI Overviews, Perplexity). На старте этот показатель был равен нулю. Сейчас как бы человек ни спросил: «лучший жидкий хлорофилл», «какой хлорофилл для похудения выбрать», «посоветуй хлорофилл для детокса», в ответе будет наш клиент, причем в 9 из 10 раз он будет на 1-3 местах. Это потребовало всего 2 статей и 2 публикаций в рейтингах.    

• Добились 75% AI-видимости по магнию. Это одна из самых популярных категорий добавок: согласно Wordstat, «лучший магний цитрат» ищут 50 291 раз в месяц, а магний хелат — 48 316 раз. В поиске по ним — рейтинги с сотнями тысяч просмотров, которые уже по 2-3 года в топе выдачи. Однако нам удалось «выбить» их и вывести статьи о клиенте на первые позиции. Сейчас по 3 из 4 запросов ИИ советуют бренд клиента, причем по большинству из них — он в топ-3. 

• По продуктам, которые взяли в работу летом, за 2 месяца выросли в 4-18 раз. В мае мы взяли в работу 2 новых продукта: инозитол и масло для волос (другая компания клиента), а в июне — еще 2: коллаген и женские витамины. Замерили начальную видимость: она была нулевой из-за сильных конкурентов в топе (Solgar, Доппельгерц, Now Foods, а по инозитолу еще и Medcraft, который по нашим наблюдениям, в этот период активно продвигался в ИИ). 

Первые 2 месяца по каждому продукту ушли на подготовку и написание контента: по каждому из них выпустили в среднем по 15 статей по 5 разным сценариям использования. Мы пишем не только для нейронок, но и для людей: тех, кто пойдет «по старинке» в Яндекс или Google, а не спросит у ИИ. Поэтому не генерировали контент ИИ-шками, а заказывали его у копирайтеров. После публикаций видимость выросла до 5-10%, но это было только начало. 

После 2 месяцев активного продвижения по каждому продукту выросли в 4-18 раз. 

• Инозитол (июль-август): выросли в 4.5 раза (10% → 45%), а в сентябре достигли 54%;

• Масло для волос (июль-август): выросли в 18 раз (2% → 36%), а к сентябрю — еще в 1.5 (36% → 64%). Подробный кейс по этому продукту можно прочитать здесь;

• Женские витамины (август-сентябрь): выросли в 6.5 раз (7% → 45%), а это только середина второго месяца;

• Коллаген для суставов (август-сентябрь): выросли в 4.5 раза (9% → 41%).

• Новые продукты выходят в ответы ИИ всего за 3 месяца. Железо хелат (пищевая добавка от анемии) взяли в работу в июне, а спирулину — в июле. Видимость снова была нулевой: рынок добавок настолько заполнен, что даже по менее популярным продуктам молодые бренды не попадают в рекомендации. 

Но мы уже к концу 2 месяца достигли 25% AI-видимости по железу хелат и 17% — по спирулине. К концу августа видимость железа уже была 63%: выросли в 2.5 раза за месяц. К сентябрю она чуть просела до 54%, но такое бывает: поиск меняется, иногда бренд на какое-то время «выкидывает» из ответов, а потом он снова туда возвращается.

• Бонус, за который клиент не платил: 1000-1500 визитов в месяц из органики. Контент, который написали для GEO, мы обязательно выводим в топ поиска. Те, кто ищет информацию в Google или Яндекс, тоже видят наши статьи, читают их и переходят по ссылкам. В месяц сайт клиента посещает 1000-1500 человек: такой трафик в контекстной рекламе стоил бы 30–45 тысяч рублей ежемесячно.