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

×3,4 трафик из ИИ на собственный e-com и маркетплейс-витрины
↑43% рост видимости бренда в ИИ-выдаче
↑81% 49% знание бренда в ИИ
↑46% рост тональности бренда в ИИ
↑2,6× доля упоминаний бренда в сравнительных ответах ИИ («где выгоднее купить X»)

Данные на реальных кейсах

AI Visibility Intelligence и GEO-продвижение — Full Service

Отработать негатив в ИИ-выдаче, войти в топ по товарным и сравнительным сценариям, нарастить трафик из ИИ на собственный интернет-магазин и маркетплейс-витрины

Технический аудит → бенчмарк против конкурентов → стратегия с опорой на E-E-A-T → запуск GEO-продвижения Full Service

3-6 месяцев


Технический аудит, бенчмарк против конкурентов и запуск GEO-продвижения. Первые сдвиги по видимости и тональности видны уже на этом горизонте.

Метрики через 3 месяца

↑15% рост видимости бренда в ИИ-выдаче
↑63% 49% знание бренда в ИИ
↑18% рост тональности бренда в ИИ
↑1,4× доля упоминаний бренда в сравнительных ответах ИИ

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

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

×3,4 трафик из ИИ на собственный e-com и маркетплейс-витрины
↑43% рост видимости бренда в ИИ-выдаче
↑81% 49% знание бренда в ИИ
↑46% рост тональности бренда в ИИ
↑2,6× доля упоминаний бренда в сравнительных ответах ИИ

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

Отзывы о работе AIMonitor.pro

Наша компания занимается банковскими гарантиями, и в течение последнего года мы видим нарастающий поток заявок, приходящих из Алисы, ChatGPT и других нейросетей. Встал вопрос расширения этого канала привлечения клиентов. С этим запросом мы обратились в агентство Карамбола.GEO. Для контроля видимости нашего бренда в ИИ мы выбрали платформу AIMonitor.pro.

Антон Моргунов

Антон Моргунов, генеральный директор

БанкГарант24

Доля голоса, тональность, видимость в ИИ — это наша новая реальность. Из всех доступных альтернатив на российском рынке, AIMonotor.pro максимально полно и профессионально закрывает наши потребности в этой нише. Хочется отметить отзывчивость сотрудников платформы — они охотно принимают участие в трехсторонних встречах с клиентами, лично объясняя специфику работы с нейросетями.

Иван Дробышев

Иван Дробышев, основатель

Коммуникационное агентство Grechka Media

GEO-продвижение — это тренд 2026 года. Под запрос одного из крупных клиентов мы выбрали компанию Карамбола Лабс в качестве подрядчика для оказания данной услуги. Было тревожно, поскольку клиент требовательный, а услуга новая. Могу отметить, что уже видим положительную динамику и движение в правильном направлении.

Андрей Сенаторов

Андрей Сенаторов, Digital Account Director

Рекламное агентство Arena

Платформой AIMonitor.pro мы пользуемся с начала 2026 года. Она помогает предоставлять клиентам более полную картину о результатах нашей PR-работы. И теперь мы можем обеспечить своим клиентам мониторинг пиар-активностей «360 градусов»: охваты в СМИ и соцсетях замеряет Медиалогия, а продвижение в ИИ — AIMonitor.pro. Также наши клиенты активно пользуются другой функцией платформы — определению тональности упоминаний бренда в нейросетях. Детальная информация по источникам формирования тональности позволяет локализовать очаги негатива, и адресно с ними работать.

Инна Алексеева

Инна Алексеева, генеральный директор

PR-агентство PR Partner

После того, как мы поняли важность продвижения в нейросетях, мы полгода работали над этим сами, силами штатного маркетолога. Но потом поняли, что для реального результата нужен системный подход и специализированные инструменты. По рекомендации коллег, обратились в компанию Carambola.GEO. Наши клиенты, когда выбирают себе качественную сантехнику, действительно много времени проводят в диалоге с нейросетями. И важно учесть различные сценарии, возрастные группы и другой контекст. Всю эту информацию нам предоставили через платформу AImonitor.pro.

Кондратьева Олеся

Кондратьева Олеся, руководитель отдела продаж

Сантехника Burlington

LBA Floral Design Academy — международная академия флористики, работающая с учениками из разных стран. Мы регулярно проводим эвенты и мастерклассы по всему миру, также у нас есть онлайн-академия. В рамках комплексной маркетинговой поддержки нашей деятельности мы сотрудничали с платформой мониторинга и аналитики, которая позволила нам выстроить прозрачную систему оценки каналов, лидогенерации, включая AI-трафик.

Алексей Шамсутдинов

Алексей Шамсутдинов, руководитель

LBA Floral Design Academy

Мы в нашей флористической студии Lacy Bird очень хотели, чтобы по запросу «где купить цветы в Столярном переулке» Алиса рекомендовала наш салон. Мы же обратили внимание, что в ответах Алисы всё чаще выдавались наши конкуренты. Поняли, что это новый канал влияния на спрос, и решили системно с ним работать.

Вадим Вейбер

Вадим Вейбер, руководитель

Lacy Bird
Все отзывы

Другие кейсы

Фарма: рецептурные и безрецептурные препараты

Международная фармкомпания с производством в РФ

Задача: обеспечить корректность фактов о препаратах в ИИ-выдаче, вытеснить устаревшие и вводящие в заблуждение упоминания, войти в топ по симптоматическим сценариям, нарастить трафик из ИИ на карточки в аптечных сетях

Подробнее о кейсе
×2,7 трафик из ИИ на карточки препаратов в аптечных сетях
↑41% рост видимости бренда в ИИ-выдаче
↑71% 38% знание бренда в ИИ
↑47% рост тональности бренда в ИИ
−62% доля фактических ошибок о препаратах в ответах LLM
Недвижимость и девелопмент

Федеральный девелопер полного цикла

Задача: отработать негатив по срокам сдачи и качеству в ИИ-выдаче, войти в топ по сценариям выбора ЖК и района, нарастить трафик из ИИ на сайты проектов и лиды в отдел продаж

Подробнее о кейсе
×2,9 трафик из ИИ на сайты проектов
↑36% рост видимости бренда в ИИ-выдаче
↑69% 40% знание бренда в ИИ
↑53% рост тональности бренда в ИИ
↑32 12 количество ЖК застройщика, попадающих в рекомендательные ответы ИИ