«ChatGPT советует ваш бренд»: как Пиксель Плюс увеличил AI-видимость бренда почти в 2 раза за неполные два месяца

1. Вводная задача от заказчика, проблематика, цели

Заказчику было важно усилить присутствие бренда в ответах ChatGPT, Claude, Perplexity и других нейросетей по прикладным пользовательским сценариям. Несмотря на высокую узнаваемость бренда в нише, AI-модели часто опирались на сторонние площадки, экспертные публикации и UGC-контент. Целью проекта стало увеличение AI-видимости бренда, рост количества упоминаний и усиление Share of Voice в AI-выдаче.

Классических SEO-метрик у проекта не было. Мы не могли опираться на привычную связку с позициями, органическим трафиком, CTR и данными из панелей вебмастеров. Поэтому оценивали продвижение через AI SEO-показатели.

Смотрели, как часто продвигаемый бренд появляется в ответах ИИ, сколько раз его упоминают модели, какую долю он занимает среди других источников и в каких сценариях вообще присутствует. Отдельно анализировали, на какие сайты опираются нейросети при генерации ответов и какие внешние публикации начинают попадать в эту среду.

На старте бренд нашего клиента уже был узнаваем как официальный ресурс. Но в AI-ответах он конкурировал с огромным количеством сторонних площадок. Нейросети подтягивали информацию из бизнес-медиа, блогов, видео, UGC-площадок, экспертных статей и сервисов для предпринимателей.

Поэтому задача была шире обычной оптимизации страниц. Нужно было сделать так, чтобы площадка чаще встречалась рядом с реальными вопросами пользователей и постепенно становилась для ИИ основным источником ответов.

Какие задачи стояли перед командой «Пиксель Плюс»:

• Усилить видимость бренда клиента в ответах нейросетей.
• Увеличить количество упоминаний бренда.
• Поднять Share of Voice в нише клиента.
• Связать бренд с прикладными вопросами пользователей.
• Сформировать внешнюю информационную среду вокруг бренда.
• Сделать так, чтобы ИИ чаще воспринимал сайт нашего клиента как официальный и полезный источник.

2. Описание реализации кейса и творческого пути по поиску оптимального решения

Продуктовый подход

В AI SEO еще не так много устоявшихся методик продвижения и большое количество гипотез. Здесь нельзя работать по старой логике: «собрали запросы, написали тексты, ждем рост». Нейросети устроены иначе. Они смотрят не на одну страницу, а на повторяющиеся смысловые связи: кто источник, в каких контекстах он упоминается, какие задачи закрывает, насколько часто встречается рядом с нужными темами.

Поэтому мы смотрели на проект как на продукт в информационной среде ИИ.

Основные принципы работы:

• Приоритизация по сценариям пользователя. Мы отталкивались не от частотности, а от ситуаций, в которых пользователям нужна помощь — запуск, экономика, правила и т.д.
• Гипотезы и проверка. Каждый кластер промптов рассматривали как гипотезу: где бренд уже виден, где его нет, какие источники мешают, какие форматы могут усилить присутствие.
• Работа не только с сайтом, но и со всей средой. Для AI SEO мало доработать официальный ресурс. Модель сверяет информацию с внешними источниками, поэтому мы усиливали бренд через публикации на площадках, которые уже участвуют в ответах ИИ.
• Форматы, удобные для нейросетей. Чек-листы, инструкции, таблицы, формулы, списки ошибок, сценарии «что делать, если…» — такие материалы проще извлекать, цитировать и использовать при генерации ответа.
• Регулярный мониторинг. Мы отслеживали динамику по промптам, упоминаниям, видимости и Share of Voice, чтобы видеть конкретные зоны роста.

При работе с проектом мониторинг вели в AI-модуле Пиксель Тулс — он показывает, как нейросети видят бренд, как он появляется в ответах и какое у него конкурентное окружение.

Теперь рассказываем, как именно команда «Пиксель Плюс» усиливала AI-присутствие бренда клиента.

Этап 1. Собрали промпты по реальным интентам пользователей

Мы не ограничились общими запросами вроде «как пользоваться сервисом». В ИИ люди формулируют вопросы иначе: длиннее, конкретнее, тревожнее, ближе к реальной бизнес-ситуации.

Поэтому пул промптов собрали по Road Map каждого пользователя сервиса нашего клиента. Так мы получили не набор фраз, а карту вопросов, через которые пользователь приходит к решению.

Этап 2. Изучили, какие источники уже попадают в AI-ответы

Дальше мы посмотрели, на кого опираются модели по этим промптам.

Оказалось, что ответы формируются из широкой среды:

• бизнес-медиа;
• контентные проекты;
• YouTube;
• VC;
• Klerk;
• Sostav;
• DTF;
• Дзен;
• отраслевые блоги;
• экспертные публикации;
• сайты сервисов для предпринимателей.

Вывод был простой: официальный ресурс сам по себе не гарантирует доминирование в ИИ. Даже если бренд авторитетный, модель все равно подтягивает внешние материалы.

Значит, нужно было не спорить с этой логикой, а использовать ее в работе.

Этап 3. Сформировали контент-план внешних публикаций

На основе кластеров промптов мы собрали темы публикаций, где пользователям особенно нужна проверенная информация:

• регистрация в сервисе;
• типичные ошибки;
• аналитика;
• правила, договоры и регламенты и др.

Задача была не в том, чтобы разместить статьи. Нужно было создать дополнительные текстовые сигналы вокруг бренда и связать бренд с конкретными задачами пользователей.

Этап 4. Разместили материалы на внешних площадках

Так как у бренда нашего клиента уже была базовая узнаваемость, основной упор сделали на внешнее усиление.

Материалы вышли на площадках:

• Klerk;
• VC;
• DTF;
• Sostav;
• Sovsekretno;
• C-inform;
• JustMedia;
• Kam24;
• Gus-info;
• Reporter63.

Темы публикаций закрывали разные этапы пути пользователя.

Этап 5. Усилили сущностные связи вокруг бренда клиента

Для языковой модели важна повторяемость связей. Если бренд регулярно встречается рядом с релевантными темами, модель чаще воспринимает его как подходящий источник.

Мы усиливали связи:

• бренд ↔ официальный источник информации;
• бренд ↔ старт использования сервиса;
• бренд ↔ аналитика;
• бренд ↔ правила и регламенты.

Именно такие связи помогают бренду попадать не только в брендовые ответы, но и в прикладные сценарии, когда пользователь еще не ищет конкретный сайт, но уже пытается решить свою задачу.

Этап 6. Подготовили материалы в форматах, удобных для ИИ

Мы использовали структуры, которые хорошо подходят для AI SEO:

• чек-листы;
• пошаговые инструкции;
• таблицы;
• формулы;
• контрольные карты;
• списки ошибок;
• сценарии «что делать, если…»;
• сравнения подходов;
• разборы рисков;
• короткие выводы.

Такие материалы легче разобрать на факты, этапы, критерии и рекомендации. А значит, у них выше шанс попасть в генеративный ответ.

3. Результаты сотрудничества

Что в итоге мы получили?

За неполные два месяца проект вырос по трем основным AI SEO-метрикам: общей видимости бренда, количеству упоминаний и Share of Voice.

Общая видимость бренда выросла с 19,5% до 30,7%

На старте периода видимость бренда клиента составляла примерно 19,5%. Через 2 месяца показатель достиг 30,7%.

Рост — около +11,2%.

Динамика была неровной, как часто бывает в AI SEO:

• в начале периода показатель держался около 20%;
• через пару недель была просадка примерно до 16%;
• затем начался рост выше 25%;
• через 2 месяца видимость вышла на максимум периода — 30,7%.

Бренд стал заметно чаще появляться в AI-ответах по проверяемому пулу промптов.

Количество упоминаний выросло примерно с 88 до 183

На старте бренд упоминался примерно 88 раз. Через 2 месяца показатель достиг 183 упоминаний.

Это рост примерно в 2 раза.

Динамика:

• в первой части периода упоминания держались в диапазоне 70-90;
• через месяц выросли до 140+;
• через полтора месяца был временный откат;
• через 2 месяца показатель достиг максимума — 183 упоминания.

Что это значит: ИИ стал чаще воспринимать бренд нашего клиента как релевантную сущность в ответах про запуск продаж, экономику, карточки, рекламу, штрафы, логистику, правила и аналитику.

Share of Voice к концу периода составил 22,29%

Для конкурентной информационной ниши это сильный результат. В ответах присутствуют крупные бизнес-медиа, контентные проекты, YouTube, VC, Klerk, Sostav и другие площадки, поэтому доля выше 20% показывает, что бренд уверенно занял место в AI-среде по теме продаж на маркетплейсах.

В источниках ИИ начали появляться площадки с нашими публикациями

Это подтвердило главную гипотезу, что внешние публикации могут усиливать AI-видимость бренда, если они встроены в понятную систему интентов, сущностей и пользовательских сценариев.