Как модным брендам попасть в ИИ-выдачу

Александр Сергеев, руководитель SEO-направления российского агентства поискового маркетинга «импульс.гуру», отвечает на главные вопросы о продвижении в нейросетях

поделиться в vk поделиться в telegram

Александр Сергеев
Руководитель SEO-направления агентства «импульс.гуру», эксперт по поисковому маркетингу и GEO-продвижению. Более 12 лет работает с органическим трафиком и стратегиями продвижения крупных ecommerce-, EdTech- и финансовых проектов. Выступает на профильных конференциях по SEO, GEO и поисковой аналитике.

Что сегодня означает присутствие fashion-бренда в ИИ-выдаче? В каких пользовательских запросах бренд может получать наиболее ценный трафик и потенциальных покупателей?

Для fashion-брендов ИИ становится еще одной точкой контакта с покупателем. Пользователь может не искать конкретный бренд, а формулировать задачу: «что надеть в офис зимой», «какие брюки выбрать на лето», «где купить такую вещь». Именно такие запросы особенно интересны, потому что человек уже находится на этапе выбора.

Fashion-бренду важно присутствовать не только по собственному названию или товарным категориям, но и в ответах на более широкие запросы о выборе одежды и образов. Под них можно создавать полезные материалы: подборки, разборы образов, советы и готовые комплекты с релевантными товарами бренда.

По каким принципам нейросети выбирают бренды для рекомендаций? Какие факторы влияют на вероятность попадания бренда в ответ?

Один из ключевых факторов — это информационное окружение бренда. Чем чаще бренд появляется в авторитетных источниках, профильных изданиях, тематических материалах и обсуждениях, тем больше информации о нем доступно ИИ.

При этом имеет значение не только количество упоминаний, но и их содержание. Негативные отзывы и публикации тоже могут влиять на то, как нейросеть будет описывать и рекомендовать бренд. Поэтому основной задачей является формировать устойчивое информационное присутствие и следить за тем, какой образ бренда складывается во внешних источниках.

Может ли небольшой российский бренд конкурировать в ИИ-выдаче с крупными и международными игроками? За счет чего?

Да, так как размер бренда — это не единственный фактор. ИИ способен учитывать контекст запроса и по косвенным признакам определять, какие предложения будут релевантны пользователю. Например, при запросе на русском языке нейросеть может предложить российские бренды независимо от того, из какой страны пользователь обращается к сервису. Поэтому локальные марки могут попадать в рекомендации наряду с крупными международными игроками.

Что конкретно нужно сделать бренду, чтобы увеличить вероятность появления в ответах нейросетей? Как выглядит пошаговый алгоритм действий в 30–90 дней?

Работу стоит начинать с технической доступности сайта для ИИ. Необходимо проверить, могут ли AI-краулеры и агенты ИИ-моделей сканировать и индексировать сайт, корректно ли им доступен контент, особенно после переезда на новый сайт.

Следующим этапом стоит зафиксировать текущую ИИ-видимость бренда. Для этого формируется пул приоритетных запросов и проводится замер того, как часто и в каком контексте бренд или сайт появляется в ответах различных нейромоделей. Эти данные становятся отправной точкой для дальнейшей оценки результата.

После этого проводится анализ внешнего информационного окружения, изучается ссылочная масса сайта с упором на GEO, проводится сравнение с конкурентами и подбираются авторитетные площадки, на которых целесообразно увеличивать количество упоминаний бренда.

Параллельно выстраивается работа с контентом, таким образом формируется контент-план и рекомендации по наполнению страницы «О компании». Для электронной коммерции также важно проверить данные, которые передаются в «Яндекс. Товары».

Далее рекомендации необходимо внедрить на сайте, подготовить тексты и блоки или макеты, проконтролировать внедрение и организовать еженедельный мониторинг технического состояния сайта.

В течение трех месяцев формируется единый план GEO-продвижения с KPI. Для контроля результатов настраивается дашборд в «Яндекс. Метрике» и ежемесячная отчетность, чтобы сопоставлять выполненные работы с изменением ИИ-видимости и показателей сайта.

Как составить список целевых запросов, по которым бренд должен появляться? Как определить запросы с реальным покупательским потенциалом?

Начинать стоит с товарных направлений, которые действительно важны для бизнеса и формируют основной спрос. Например, если одна из ключевых категорий fashion-бренда — брюки, сначала необходимо понять, какие запросы вокруг этой категории уже существуют: что именно ищут пользователи, какие характеристики товара для них важны и какие вопросы возникают перед покупкой. Для этого можно использовать «Яндекс. Вордстат» и собрать коммерческие и информационные запросы с реальным поисковым спросом.

Дальше эту семантику необходимо адаптировать под формат общения с нейросетями. В классическом поиске пользователь чаще формулирует короткий запрос — например, «купить брюки». В диалоге с ИИ запрос становится более естественным и подробным: «хочу купить брюки на лето, какие магазины посоветуешь?» или «где найти хлопковые брюки на лето?». То есть в ИИ важно учитывать не только отдельные ключевые слова, но и конкретную задачу, которую пользователь хочет решить.

На основе поискового спроса можно сформировать набор таких пользовательских сценариев и затем проверить, по каким из них бренд уже появляется в ответах различных ИИ-систем, а где его пока нет. Так формируется пул целевых запросов для дальнейшей работы с AI-видимостью бренда.

Какая информация о бренде и конкретных товарах особенно важна для ИИ? Насколько значимы цены, наличие, характеристики, размеры, отзывы, ссылки на магазины и т. д.?

Для товарных страниц важны все элементы, которые помогают человеку принять решение о покупке: цена, наличие, характеристики, отзывы, возможность добавить товар в корзину или быстро перейти к покупке.

Для информационного контента набор факторов другой. Важны авторство материала и экспертность автора, содержание статьи, ссылки, изображения, таблицы, списки, микроразметка и другие элементы, которые делают материал понятным и структурированным.

Во многом это развитие тех же принципов, которые уже использовались в SEO, но с большим акцентом на качество, структуру и полезность информации.

Какие площадки и источники информации имеют наибольшее значение? Что важнее: собственный сайт, маркетплейсы, СМИ, каталоги, социальные сети, отзывы, отраслевые площадки?

Работать нужно не с одним источником, а со всем цифровым окружением бренда. Собственный сайт остается базой, но этого недостаточно. Бренду важно присутствовать на других качественных и тематически релевантных площадках.

Особое значение имеют публикации в авторитетных профильных изданиях и ресурсах. Причем важен именно уровень площадки: само наличие ссылки с малоизвестного сайта еще не означает, что она будет значима для GEO.

Маркетплейсы также расширяют цифровое присутствие бренда, однако их отдельный вклад в ИИ-видимость эксперты не считают подтвержденным. С точки зрения GEO публикация в авторитетном отраслевом источнике потенциально значимее самого факта присутствия товара на маркетплейсе.

Нужно ли создавать специальный контент для ИИ или достаточно правильно оптимизировать существующее цифровое присутствие бренда?

Создавать отдельный сайт или полностью отдельный контент исключительно для ИИ не нужно. Бренду важно адаптировать существующие материалы под принципы GEO, так как если в классическом SEO основной фокус делается на ранжировании по ключевым запросам, то в GEO на возможности материала быть использованным и процитированным в AI-ответе.

Меняется и подход к самому контенту. Для ИИ особенно важны авторитетность источника, экспертность автора, фактическая насыщенность, понятная структура и всестороннее раскрытие темы. Поэтому вместо текстов, ориентированных преимущественно на вхождение ключевых слов, больший вес получают содержательные материалы с таблицами, списками, блоками «вопрос — ответ», исследованиями, фактами и конкретными примерами.

Отдельное значение приобретают форматы, которые в классическом SEO не всегда были основным источником поискового трафика. В GEO более высокий потенциал имеют кейсы, авторские исследования и аналитика, экспертные материалы и интервью, поскольку они содержат уникальные данные и могут выступать для ИИ источником информации. Практические материалы и лайфхаки также могут использоваться для ответа на конкретные пользовательские задачи.

При этом привычные SEO-форматы не исчезают, к примеру, гайды, тематические материалы и лонгриды по-прежнему могут использоваться, но их необходимо делать не ради объема текста или набора ключевых слов, а ради полного и структурированного ответа на пользовательский запрос.

Что нужно сделать, чтобы ИИ не просто упомянул бренд, а рекомендовал конкретный товар и дал пользователю возможность его купить? Какие элементы здесь критичны?

Один из важных элементов — это корректно передавать «Яндексу» и Google актуальную информацию о товарах: названия, цены, характеристики, наличие и ссылки на карточки. Эти данные могут использоваться в товарных блоках, в том числе в ИИ-сервисах. Например, ассортимент из «Яндекс. Товаров» может появляться в ответах «Алисы».

В других ИИ-системах механика пока менее предсказуема, к примеру, там в выдаче могут появляться ссылки на конкретные товары или категории, но это происходит не во всех случаях. Для fashion особенно важна конкретность запроса. Если пользователь уже понимает, какой именно товар ему нужен, и подробно описывает свою потребность, у ИИ больше оснований вывести конкретные товарные предложения, а не ограничиться общей рекомендацией бренда или категории.

Какие типичные ошибки российских fashion-брендов мешают им попадать в ИИ-выдачу?

Первая группа ошибок — техническая: медленные, перегруженные сайты и проблемы с доступностью контента.

Вторая — устаревший подход к контенту. На сайтах до сих пор встречаются длинные SEO-тексты в каталогах, которые мало полезны пользователю и создавались преимущественно ради поисковой оптимизации.

Третья — отсутствие системной работы с внешним информационным окружением: бренд мало публикуется на профильных площадках и недостаточно присутствует во внешних источниках.

Наконец, значение имеет сам продукт. Если у бренда много негативных отзывов и жалоб на качество, эта информация также формирует цифровой образ компании и может учитываться ИИ.

Как измерять эффективность продвижения через ИИ? Какие KPI имеет смысл отслеживать и как связать присутствие в ИИ-ответах с переходами и реальными продажами?

Оценку эффективности стоит строить на нескольких уровнях. Первый — непосредственно присутствие бренда в ИИ-выдаче. Базовая метрика здесь — Brand Visibility, то есть доля ответов ИИ-моделей, в которых упоминается бренд, от общего числа проверенных ответов. Также важно отслеживать Share of Voice — долю упоминаний бренда относительно конкурентов, позицию бренда внутри ответа, тональность упоминаний и показатели по отдельным категориям запросов.

На основе этих параметров мы вывели качественный взвешенный показатель AI SOV, который позволяет производить комплексную оценку качественной видимости бренда в ИИ-ответах. Она информативнее классической видимости, поскольку учитывает не только сам факт появления бренда в ответе, но и его положение относительно конкурентов, позицию и контекст упоминания. Простое упоминание бренда не равно попаданию в качественную рекомендацию. Например, нейросеть упомянула ваш бренд в списке из четырех компаний на последнем месте. Или, что еще хуже, упомянула в контексте: «Бренд Х часто ругают, например, за низкое качество, поэтому лучше выберите бренд Y». Система мониторинга поставит вам «галочку» за упоминание. Но принесло ли это продажу? Нет, это убило ее на взлете. Контекст ответа в AI-модели решает всё.

Следующий уровень — трафик, так как важно анализировать количество переходов из ИИ-систем, а также динамику брендового и прямого трафика. Если пользователь переходит на сайт по ссылке из ChatGPT или другой ИИ-системы и источник фиксируется в аналитике или с помощью UTM-метки, этот переход можно напрямую связать с дальнейшими действиями пользователя на сайте.

Далее оцениваются уже коммерческие показатели: конверсия трафика из ИИ в заказ или заявку, количество заказов, средний чек и выручка. На их основе можно сопоставлять сценарии развития показателей с GEO-продвижением и без него и рассчитывать потенциальный прирост выручки.

При этом не весь эффект ИИ можно отследить напрямую. Пользователь может впервые увидеть бренд в ответе нейросети, а позднее самостоятельно найти его через поиск или напрямую перейти на сайт. Поэтому результат GEO необходимо оценивать комплексно, сопоставлять динамику Brand Visibility и Share of Voice с переходами из ИИ, брендовым и прямым трафиком, конверсиями и продажами.

Если у fashion-бренда ограниченный бюджет и он может сделать только пять вещей для привлечения покупателей через ИИ, что вы поставите на первое место?

1. Необходимо проверить, доступен ли сайт для ИИ-систем, корректно ли загружается и отдается контент. Если ИИ не может нормально получить информацию с сайта, остальные действия теряют смысл.

2. Проработать коммерческие факторы: информацию о товаре, характеристики, отзывы и элементы, необходимые для принятия решения о покупке.

3. Создавать обзоры, подборки, разборы образов и другие материалы под реальные пользовательские потребности.

4. Работать с внешним информационным окружением и добиваться публикаций и упоминаний на авторитетных тематических площадках.

5. Сформировать пул целевых запросов и отслеживать, как часто бренд появляется в ответах ИИ, на каких позициях и в каком контексте.

Приоритет № 1 — техническая доступность сайта: если ИИ-системы не могут получить и корректно обработать информацию о бренде, дальнейшая оптимизация не даст необходимого эффекта.