Продвижение бренда в AI-поиске: от нуля до лидера выдачи нейросетей
Системная работа над цитируемостью сайта в ответах AI-ассистентов (Алиса AI, ChatGPT, Perplexity, Gemini, AI Overviews) как нового источника квалифицированного трафика.
Share of Voice в Алисе AI 22 недели наблюдений
Доля выросла без провалов — присутствие закрепилось, а не было разовым.
Структура AI-трафика по источникам AI-ассистентов
Канал диверсифицирован: бренд цитируется во всех ключевых ассистентах.
Качество AI-трафика конверсия ×, к среднему по сайту
Пользователь приходит «прогретым» ответом нейросети — глубже вовлечён, отказы на уровне/ниже среднего.
Цитируемость в AI Overviews позиция по числу страниц-источников в нише
Присутствие сформировано на коммерческих запросах с покупательским намерением.
Что мы делали, чтобы вывести сайт в AI-поиск
AI-ассистент разбивает запрос на 10–30 подвопросов (Query Fan-Out), ищет параллельно и собирает в ответ 3–7 цитат. Мы перестроили контент, сигналы доверия и техбазу под то, как нейросети отбирают источники.
Аудит AI-видимости
- Где цитируют нас и конкурентов
- Карта подвопросов (Fan-Out)
- Учёт AI-рефералов в аналитике
Контент под Fan-Out
- Кластеры из 5–10 страниц
- Факты, таблицы, FAQ, прямой ответ
- Freshness — регулярное обновление
Entity-сигналы
- Упоминания бренда без ссылки
- Медиа, рейтинги, YouTube, подкасты
- Согласованность данных о бренде
Технический слой
- Schema.org как фундамент
- llms.txt, машиночитаемые данные
- Цены и наличие для парсинга
Мониторинг и KPI
- Citation Rate, Share of AI Voice
- AI-assisted traffic и конверсия
- Profound, SE Ranking, Ahrefs
Вывод
AI-поиск работает как новый перфом-канал — меньше объём, но в разы выше качество лида. SEO — база, GEO/AEO — слой поверх.
Все показатели приведены в относительных величинах (%, п.п., кратность). Абсолютные значения трафика, лидов и бюджета не раскрываются.