Ритейл и e-commerce Все кейсы
Федеральная омниканальная сеть
Тысячи офлайн-точек, собственный e-com и витрины на всех крупных маркетплейсах
Результат за 6 месяцев
Данные на реальных кейсах
AI Visibility Intelligence и GEO-продвижение — Full Service
Задача клиента
Отработать негатив в ИИ-выдаче, войти в топ по товарным и сравнительным сценариям, нарастить трафик из ИИ на собственный интернет-магазин и маркетплейс-витрины
Что сделали
Технический аудит → бенчмарк против конкурентов → стратегия с опорой на E-E-A-T → запуск GEO-продвижения Full Service
Срок
3-6 месяцев
Первые 3 месяца работы
Технический аудит, бенчмарк против конкурентов и запуск GEO-продвижения. Первые сдвиги по видимости и тональности видны уже на этом горизонте.
Метрики через 3 месяца
Выполненные работы
-
Технический аудит видимости бренда в 7 нейросетях — снимаем метрики относительно конкурентов, определяем сильные и слабые стороны бренда vs рынок и фиксируем точки роста
-
Конкурентный анализ ИИ-выдачи и определение ключевых покупательских сценариев (Answer Engine intents): «где выгоднее купить X», «какой [категория] выбрать до N рублей», «сравнение сетей по доставке»
-
Разработка стратегии GEO-продвижения и редакционного контент-плана с опорой на принципы E-E-A-T
-
Выявление пула авторитетных источников в тематике бренда — в разрезе для каждой нейросети: обзорные площадки, потребительские медиа, отзовики, категорийные агрегаторы
-
Подготовка и публикация экспертных статей и обзоров на отобранных площадках
-
Стратегические инициативы по работе с источниками, формирующими ответы LLM
-
Формирование маркетинговых стратегических инициатив по итогам аудита — переупаковка позиционирования и продуктовых сообщений под то, как категорию описывают нейросети
-
Микро-исследования: короткие оригинальные материалы с одной сильной цифрой или срезом рынка — LLM охотнее цитируют уникальные данные, чем пересказ общеизвестного, поэтому бренд становится источником, а не просто контентом
-
Сравнительные страницы формата «X vs Y» и «альтернатива X» — честные и критерийные, а не рекламные: выводят бренд в запросы выбора и повышают шанс попасть в рекомендательные списки ИИ
-
Отработка негативных упоминаний — точечная работа с тональностью в ИИ-ответах, приоритет по кластерам «доставка» и «сервис»
-
Еженедельный мониторинг динамики SoV / Share of AI Voice и корректировка тактики
6 месяцев: накопленный результат
Результаты формируются на горизонте 4–6 месяцев — когда контент индексируется, источники набирают вес в retrieval-механиках LLM, а ИИ-трафик конвертируется в продажи в онлайне и офлайне.
Метрики через 6 месяцев
Выполненные работы
-
Масштабирование публикационной активности — рост объёма E-E-A-T-контента по приоритетным категориям
-
Реализация стратегических маркетинговых инициатив по рекомендациям аудита
-
Масштабирование программы микро-исследований — регулярные оригинальные данные, на которые ссылаются и другие материалы, и сами нейросети
-
Развитие сети сравнительных страниц под все ключевые сценарии выбора — закрепление образа зрелого игрока категории
-
Расширение пула авторитетных источников — подключение новых площадок под каждую нейросеть
-
Создание pillar-контента по категориям и его адаптация под алгоритмы LLM и Answer Engine
-
Проактивная работа с тональностью: формирование позитивного инфополя вместо реакции на негатив
-
Оптимизация сценариев и формулировок под AI Overview / Answer Engine
-
Построение воронки ИИ → e-com и маркетплейс: интеграция продуктовых и сравнительных сценариев в ответы нейросетей
-
A/B тестирование форматов контента и каналов размещения