Есть ниши, в которых хорошие кейсы почти невозможно показывать открыто. Управление репутацией — одна из них. Сильные проекты здесь часто связаны с негативом, конфликтами, исками, чувствительными брендовыми темами и персональными рисками. Даже когда результат очевиден, материал обычно приходится обезличивать до состояния «было / стало» без деталей.

Поэтому собственный сайт для агентства Rating Up (Рейтинг Ап) оказался не просто площадкой для теста, а редкой возможностью провести полностью открытый эксперимент.

О проекте

Заказчик проекта: агентство Rating Up.

Задача проекта: усиление присутствия бренда в ответах нейросетей.

Решение

Первый этап уже дал понятный результат: бренд стал регулярно появляться в AI (ИИ)-ответах. Но по-настоящему важный аспект возник позже. Как не просто получить первый успех, а сделать так, чтобы рост продолжился и стал управляемым?

В течение следующих двух месяцев стало довольно ясно. В апрельском отчете у проекта было 97 упоминаний и 9,8% видимости, а в майском — уже 211 упоминаний и 21,3% видимости. При этом сами отчеты фиксируют, что в мае количество упоминаний выросло на 117,53% к апрелю.

Что интереснее: второй этап или первый?

Первый кейс был про сам факт прорыва: сайт вышел из нулевой зоны и доказал, что брендом можно управляемо появляться в нейроответах.

Второй этап — уже про качество модели. Он показывает, что после первого результата рост можно не просто удержать, а ускорить, если перестроить логику работы. Не «выпускать еще контент», а заново связать между собой запросы, форматы, сайт, сторонние ресурсы, аналитику. Здесь и произошло именно это.

Когда GEO (продвижение в ответах нейросетей) перестал быть темой и стал рабочей системой

Поворотной точкой стал апрель. В этот момент команда начала работать не только с уже существующим пулом запросов, но и с расширенной картой GEO-интентов (намерений пользователей при формулировании вопросов к ИИ). В отчете за 26.03–26.04 отдельно зафиксировано, что проект:

дополнил таблицу GEO-промптами (запросами к нейросети), сделал выгрузку промптов из Яндекс Вебмастера (Алиса AI), написал How-To (Как сделать) на основе GEO-промптов (запросов к нейросети), продолжил сканирования и анализ в Semantica (Семантика).

Эти изменения изменили сам принцип работы. До этого сайт усиливался через сильную базу: структуру, микроразметку, первые FAQ (ЧАВО) и How-To (Как сделать), внешний контур. С апреля контент стал проектироваться от реальных формулировок, по которым нейросети уже что-то отвечают, но еще не обязательно выбирают именно этот бренд.

Это уже не “контент-план на тему GEO (оптимизации под ответы ИИ)”, а почти продуктовая разработка: сначала появляется запросный кластер, потом — материал, затем — новая проверка по сканам.

В мае стало понятно, что контент начал работать слоями. В майском отчете есть формулировка, которая многое объясняет. В нем прямо сказано, что недавно внедренные FAQ (ЧАВО) и How-To (Как сделать) начали приносить видимость, а внешние и блоговые публикации на сайте также начали приносить видимость. Это важный момент. Рост пришел не из одной «удачной публикации и не» из одной страницы услуги. Одновременно заработали различные элементы: новые контентные единицы на сайте; FAQ (ЧАВО) и How-To (Как сделать); статьи в хабе; публикации в основном блоге; внешние редакционные материалы.

Именно поэтому второй этап выглядит убедительнее первого. Здесь видно уже не единичное попадание, а накопительный эффект системы. Почему структурированный контент снова оказался в центре роста

Один из самых практических выводов кейса — это роль прикладных форматов.

В классическом SEO (поисковой оптимизации) часто хочется думать, что рост дают «большие» страницы: главная, услуги, экспертные лонгриды. В AI (ИИ)-контуре картина часто другая. Генеративным системам удобнее брать контент, который:

  • решает один четкий вопрос;
  • не расплывается по смыслу;
  • имеет читаемую структуру;
  • легко превращается в фрагмент ответа.

Именно поэтому FAQ (ЧАВО) и How-To (Как сделать) начали тянуть видимость заметно сильнее, чем многие более широкие материалы. Для команд, которые только входят в GEO, это, возможно, один из самых полезных выводов: AI (ИИ)-рост часто строится не на самых “красивых” страницах, а на самых точно собранных.

Внешний контур перестал быть фоном

Есть еще одна вещь, которая стала особенно заметной. Публикации перестали играть роль поддержки и стали самостоятельной частью роста. Это видно и по самим работам, и по результату. Команда контролировала новые материалы, собрала темы будущих материалов, написали, подготовили площадки для размещения, вынесли в план отдельную работу с материалами на VC, marketing-tech (маркетинг тех) и других площадках. То есть внешний слой в какой-то момент стал не «дополнением к сайту», а еще одной рабочей поверхностью, через которую бренд закрепляется в AI (ИИ)-среде.

Для GEO (оптимизации в ответах ИИ) это особенно важно. Нейросети почти никогда не воспринимают бренд только через его сайт. Они собирают картину из множества сигналов: публикаций, карточек, обзорных материалов, внешних упоминаний, редакционного контента, видео. Чем плотнее и последовательнее этот след, тем проще системе воспринимать бренд как устойчивую цифровую сущность. Что говорят цифры без лишней романтизации

Во втором этапе проекта особенно полезно то, что цифры не пытаются «продать чудо». Они показывают конкретную картину.

Результат

AI (ИИ)-динамика

В апреле количество упоминаний было 97, видимость — 9,8%.

В мае количество упоминаний стало 211, видимость составила 3,3%.

То есть основной рост пришелся именно на AI (ИИ)-контур.

Поиск по Яндекс Метрике

Параллельно усилился трафик из поисковых систем в Яндекс Метрике:

  • апрель — 2 737 посетителей из поиска;
  • май — 3 691 посетитель;
  • рост — 34,85%.
    При этом отказ снизился с 5,53% до 4,21%.

А вот с GSC (поисковая консоль Гугла) картина была сложнее:

в апреле — 319 кликов, 48 300 показов, 12,8 средняя позиция, CTR (кликабельность) 0,7%;
в мае — 322 клика, 43 500 просмотров, 16,1 средняя позиция, CTR (кликабельность) 0,7.

И это, по мнению специалистов агентства, делает кейс только сильнее. Он честно показывает: прорыв случился именно в GEO (оптимизация под ответы ИИ), а не “во всем и сразу”.

Что этот кейс дает как модель

Если попытаться упростить эту историю до одной формулы, она будет такой:

первый успех в AI (ИИ)-ответах не нужно воспринимать как финал. Это только точка входа. Дальше важнее другое:

  • закрепить стабильное измерение;
  • расширить пул реальных GEO-запросов (запросов для оптимизации под ответы ИИ);
  • перестроить контент под конкретные интенты;
  • связать сайт с внешним контуром;
  • сделать так, чтобы бренд существовал в AI (интенты) не как один домен, а как сеть согласованных сигналов.

Именно это превращает разовый кейс в систему роста.

Что дальше

Следующий этап для проекта уже очевиден. Команда не собирается останавливаться на текущем охвате, а продолжает двигаться в сторону:

новых тематических кластеров;
более точной работы с промптами, где сайт пока не цитируется;
расширения контентной карты;
усиления внешнего присутствия;
роста упоминаний в других системах, где видимость пока еще отстает от российских AI (ИИ)-систем.

Это прямо отражено в плане следующего месяца в майском отчете.

Вывод

Не стоит судить о важности кейса по его заголовку. Он показывает зрелую логику роста.

Сначала сайт вышел из нулевой зоны. Затем команда не остановилась на этом, а перестроила GEO (оптимизацию под ответы ИИ) в постоянный процесс: через промпты, структурированный контент, внешний слой и регулярное измерение.

Результатом стали 21,3% AI (ИИ)-видимости и 211 упоминаний за следующий этап работы. Для Marketing Tech (Маркетинг Тех) в этом кейсе, по мнению специалистов агентства, важнее всего одно: GEO (оптимизация под ответы ИИ) перестает быть “новым модным словом” в тот момент, когда его можно переводить в управляемую систему и в повторяемую логику действий.