Описание
Задача
Интернет-магазин тюнинга, на рынке с 2012 года, официальный дилер ведущих производителей подвески и собственная линейка койловеров, и при этом почти невидимый для генеративных систем. В декабре 2025 года бренд упоминался лишь в 11 ответах из 210, причём только в Алисе. ChatGPT не называл магазин ни разу, Google в режиме ИИ тоже.
Хуже того, нейросети не просто игнорировали магазин, а местами выдавали о нём ложную информацию: например, о проблемах с доставкой.
Проект запускался как пилот с ограниченным бюджетом.
Задача: вывести нишевый e-commerce в ответы нейросетей по целевым товарным запросам.
Этап 1. Диагностика AI-восприятия бренда
Перед началом работ мы проверили, как каждая нейросеть воспринимает магазин, какие данные о нём находит и почему не рекомендует. Выявили четыре конкретных недочета:
• Узкая специализация. Модели считали магазин интересным только энтузиастам автотюнинга.
• Непонятный ассортимент. Алгоритмы не видели, что магазин закрывает практически все потребности обычных водителей.
• Нет данных о ценах. Не хватало информации о ценовом диапазоне и акциях.
• Ложная информация о логистике. Нейросети приписывали магазину проблемы с доставкой, которых нет.
Каждое следующее действие закрывало одну из этих проблем.
Этап 2. Цифровой паспорт бренда
ИИ-ассистенты формируют мнение о бизнесе по гео-сервисам, карточкам и справочникам. Мы провели ревизию всех точек присутствия (Яндекс Бизнес, 2ГИС, Drive2, Drom и другие) и обновили информацию. Применили entity-оптимизацию: вшили в описания товары: койловеры, заниженные пружины, решётки радиатора и другие. Обновили фотографии, подробно расписали условия доставки и оплаты, чтобы снять барьер с логистикой.
Этап 3. Репутационные сигналы
Выстроили системную работу с отзывами и упоминаниями на площадках, которые нейросети используют как источник при формировании рекомендаций.
Этап 4. AI-friendly контент по специальным ТЗ
Ключевое направление. Нейросети охотно цитируют экспертные источники, но отсекают прямую рекламу. Для контента разработали специальные технические задания:
• анализ площадок, которые конкретная нейросеть использует как источник;
• структура материала в формате, который модели распознают как экспертный;
• упоминание бренда без рекламной подачи;
• распределение публикаций по площадкам из «круга доверия» каждой системы.
Экспертный канал клиента на Дзене стал прямым путём к Алисе, плюс серия материалов на отобранных внешних площадках.
Что осталось незакрытым
Рост пришёлся в основном на Google и ChatGPT. Алиса прибавила меньше других - с 11 до 16 упоминаний. Работа с нейросетью Яндекса является следующим этапом.
Результаты
Временной горизонт: 09.12.2025 — 01.06.2026, шесть месяцев.
Ядро мониторинга: 70 промптов в 7 товарных группах, три системы — Яндекс Алиса, Google в режиме ИИ, ChatGPT.
Источник данных: Keys.so.
Таблица 1. Базовые и финальные значения
|
Показатель |
Что означает |
Декабрь 2025 |
Июнь 2026 |
Изменение |
|
Видимость |
ответов с упоминанием бренда из 210 полученных (70 промптов * 3 системы) |
11 из 210 |
70 из 210 |
×6 (5% → 33%) |
|
Охват ядра |
промптов, где бренд назвала хотя бы одна система |
11 из 70 |
43 из 70 |
×3,9 (16% → 61%) |
|
Google в режиме ИИ |
упоминания в этой системе |
0 |
40 |
с нуля |
|
ChatGPT |
упоминания в этой системе |
0 |
14 |
с нуля |
|
Яндекс Алиса |
упоминания в этой системе |
11 |
16 |
+5 |
Видимость считается от 210 ответов (70 промптов × 3 системы).
Охват — доля промптов, по которым бренд назвала хотя бы одна система.
Таблица 2. Помесячная динамика
|
Дата замера |
Видимость (из 210) |
Охват (из 70) |
Алиса |
|
ChatGPT |
|
09.12.2025 |
11 — 5% |
11 — 16% |
11 |
0 |
0 |
|
21.01.2026 |
33 — 16% |
24 — 34% |
9 |
21 |
3 |
|
25.02.2026 |
37 — 18% |
26 — 37% |
8 |
25 |
4 |
|
20.04.2026 |
56 — 27% |
40 — 57% |
12 |
37 |
7 |
|
01.06.2026 |
70 — 33% |
43 — 61% |
16 |
40 |
14 |
Удержание результата
На контрольном замере 01.09.2026, через три месяца после окончания отчётного периода, охват составил 45 промптов из 70, видимость — 70 из 210. Результат удержался.