Продвижение в нейросетях производителя стеклопакетов: рост упоминаний по B2B-запросам на 65%
Задача
Клиент - московский производитель стеклопакетов, работающий с 1996 года.
Компания давно нами же продвигается в поисковых системах, сайт имеет хорошие позиции в Яндексе и Google.
Но мы увидели новую точку роста:
потенциальные клиенты все чаще задают коммерческие вопросы не только поисковикам, но и нейросетям.
Например: «Где заказать крупную партию стеклопакетов?», «Какого производителя выбрать?», «Кто делает стеклопакеты для фасадного остекления?».
При этом хорошие позиции сайта в обычном поиске еще не означают, что ChatGPT, Алиса и другие нейросети будут рекомендовать эту же компанию.
Поэтому клиентом была поставлена отдельная задача: увеличить количество упоминаний и прямых рекомендаций производителя в ответах нейросетей именно по коммерческим B2B-запросам.
Для оценки результата собрали 130 приоритетных промптов, связанных с выбором производителя и поставщика стеклопакетов.
Решение
Студия Сивкова начала работу с анализа текущей видимости компании в нейросетях.
Сначала мы проверили, по каким запросам производитель уже появляется в ответах, где его вообще не показывают, кого рекомендуют вместо него и какие сайты нейросети используют как источники информации.
После этого сформировали стратегию продвижения компании в нейросетях.
Основная задача была не просто увеличить количество упоминаний бренда, а добиться того, чтобы нейросети рекомендовали производителя по подходящим коммерческим запросам и могли объяснить пользователю, почему его стоит рассмотреть.
Основной упор Студия Сивкова сделала на контент внутри сайта, так и на внешние упоминания компании клиента.
1. Готовили экспертные материалы и публикации под реальные вопросы потенциальных клиентов.
В контенте использовали не общие рекламные формулировки, а конкретные факты о бизнесе: компания работает с 1996 года, имеет собственное производство площадью 4 500 м, выпускает нестандартные стеклопакеты и располагает собственным автопарком из 20 машин.
2. Примерный темп работы: публиковали по 3 материала в месяц на внешних источниках.
2 материала – на Пикабу, Дзене.
1 материал – внешний рейтинг.
3. Параллельно прорабатывали профили компании, отзывы и другие источники, которые могут использоваться нейросетями при формировании ответов.
Таким образом, продвижение в нейросетях строилось сразу по нескольким направлениям: сайт клиента, экспертный контент, внешние публикации, отзывы и другие источники информации о компании.
Результат
На старте по выбранным 130 коммерческим B2B-промптам компания получала 49 упоминаний в нейросетях, при этом только 2 ответа содержали прямую положительную рекомендацию.
Через 3 месяца:
81 коммерческое упоминание вместо 49 - рост на 65%.
Дополнительно общее количество упоминаний компании в Алисе выросло с 239 до 455.
Изменилось и качество ответов. Компания стала не просто встречаться среди нескольких вариантов, а получать прямые рекомендации.
При этом нейросети начали использовать в аргументации конкретные преимущества производителя, которые мы последовательно усиливали в контенте.
Презентация проекта
