Как мы повысили общую видимость бренда клиента в нейросетях с 29,64% до 33,27%, а в «Алисе» совершили рывок в 2 раза.

Для локального туристического бизнеса попадание в ответы ИИ — прямой путь в шорт-лист, с которым турист приходит на сайты бронирования.

Для этого курортному отелю нужно было усилить присутствие в нейросетях. В кейсе рассказали, как улучшили видимость клиента и тональность ответов всех ИИ по запросам вида «где остановиться в Анапе». За полтора месяца общая видимость бренда выросла почти на 4%, а присутствие в «Алисе» — почти вдвое.

В кейсе показали, как правильно настраивать GEO, чтобы повлиять на решение туриста. Результат впечатляет: всего за полтора месяца работ общая видимость бренда в нейросетях выросла почти на 4 п. п., а в «Алисе» — с 34% до 64%. 

Клиент: «Гранд Отель Анапа».

Отрасль: отель, курортное направление, город Анапа.

Срок проекта: май—июнь 2026 г.

Продукт: GEO/AEO (стратегия позиционирования в ИИ, техническая настройка сайта, микроразметка, контент).

Ключевые цифры на старте: видимость бренда 29,64%, доля голоса (Share of Voice) 4,85%, доля позитивных упоминаний 88,96%.

Ключевые результаты: видимость бренда 33,27%, доля голоса (Share of Voice) 5,49%, доля позитивных упоминаний 92,17%.  

Проблема

В некоторых категориях бизнеса клиентам лениво тратить время на поиск и сортировку офферов. Например, туристы вместо того чтобы самим погружаться в характеристики отелей/номеров, чтения отзывов предпочитают готовые подборки предложений. Они закидывают в нейросеть запрос вида «где остановиться в Анапе…» и получают список с особенностями и рекомендациями.

Поэтому для гостиничного комплекса GEO становится частью маркетинговой стратегии — на равных с поисковым продвижением и контекстной рекламой.  Если отеля нет в нейросетях — он невидим для туристов, которые идут в ИИ вместо поисковых систем. А таких становится всё больше… Мы уже вели SEO и контекст для «Гранд Отель Анапа», поэтому вместе с командой клиента решили расширить комплекс по привлечению туристов.

Важный нюанс: отель в курортном городе конкурирует не с двумя-тремя ближайшими соседями, а с десятками похожих объектов той же локации. В классическом поиске эту конкуренцию хотя бы видно — можно посмотреть позиции. В ответах нейросетей она скрыта: модель просто перечисляет несколько вариантов, и, если бренда среди них нет, узнать причину нельзя. Кроме того, нейросети чаще опираются на туристические агрегаторы и отзовики, чем на сайт самого отеля. Поэтому GEO должно было сделать «Гранд Отель Анапа» узнаваемым и нарастить доверие внутри чужой источниковой базы. 

Этот кейс — пример того, как такая стратегия работает на практике.

Бизнес-задача

Отель хотел усилить видимость бренда и сайта, нарастить положительные упоминания не только в классическом поиске, но и в ответах ИИ, которые всё чаще влияют на выбор туриста.

KPI для агентства: 

1. Повысить общую видимость бренда.
2. Повысить положительные упоминания в ответах нейросетей на запросы и промпты по поиску отеля в Анапе.

Так как GEO — новый канал, были установлены только качественные KPI без конкретных цифр.

Экспертный инсайт

Роман Иванов, эксперт по SEO/GEO в Ingate:

«В геопривязанных нишах — отель, клиника, ресторан конкретного города — задача GEO почти никогда не сводится к «попасть в ответ нейросети». Модель и так знает про десятки похожих объектов в этом городе. Реальная задача стратегии — дать нейросети однозначные структурированные сигналы, чтобы среди десятков похожих вариантов ИИ выбрал именно этот бренд. Для этого используются микроразметка, техническая страница с фактами о компании, статьи, на которые можно сослаться, вопросы и ответы — всё, что помогает нейросети интерпретировать информацию о бренде».

Система и этапы реализации

Хотите, чтобы стратегия работала? Не пренебрегайте базой. Начинайте с диагностики и сбора отправных точек, находите направления роста, проводите регулярные работы и контролируйте результат. Показываем, что и как делали.

1. Сформировали набор промптов, по которым отелю необходимо присутствовать в рекомендациях ИИ. Это реальные вопросы туристов типа «где остановиться в Анапе» и возможные дополнения: «с детьми», «недалеко от моря» и т. п. По ним провели аудит видимости бренда в нейросетях и подготовили GEO-стратегию позиционирования бренда.
2. Проанализировали техническую доступность сайта. Убедились, что нейросети вообще могут читать контент сайта, нашли барьеры, которые им мешали, устранили.
3. Настроили llms.txt — смысловую карту, которая объясняет ИИ-моделям, что важно на сайте и как интерпретировать контент. Грубо говоря, аналог поискового robots.txt, но для ИИ. 
4. Создали ИИ-ориентированную страницу llm-info с фактами о компании специально для нейросетей.
5. Зарегистрировали сайт в сервисе Bing Webmaster, чтобы сделать его видимым для поисковой системы Bing. Её используют модели ChatGPT и Microsoft Copilot, присутствие в Bing Webmaster улучшает видимость в них.
6. Починили и донастроили микроразметку Organization и Review — структурированные данные, которые помогают нейросетям интерпретировать и включать в ответы факты о компании и отзывы.
7. Написали и опубликовали статьи, рассчитанные на то, чтобы их использовали как источник информации не только читатели-люди, но и модели. Такие материалы по-прежнему полезны для потребителей, просто структурированы более понятно для машинного мышления.

Это не разовый набор работ, а стратегический контур: техническая доступность + структурированные данные + контент, который ИИ удобно цитировать. По отдельности каждый шаг мог бы немного повысить видимость. Их синергия дала заметный сдвиг в цитируемости и тональности положительных упоминаний.

Что было сложно

Маргарита Амвросьева, проджект-менеджер Ingate:

«Локальная курортная ниша плотно населена похожими объектами, нейросети видят десятки отелей одного города. Поэтому без явных сигналов доверия — структурированных отзывов, корректной микроразметки, трастовых фактов — модель не понимает, чем именно этот отель отличается от соседнего, почему его надо рекомендовать. Именно поэтому в кейсе так много работ связаны не с созданием контента, а с техническими доработками: микроразметкой, структурированием, доступностью сайта».

Результаты

Мы сделали всё, что обещали клиенту на этапе бизнес-задачи:

1. Задача «повысить общую видимость» выполнена на +3,63 п. п. с очень сильным ростом в Алисе AI до +30 п. п. 
2. Задача «положительные упоминания» выполнена — тональность выросла на +3,21 п. п.

Не обошлось без «но»: доля негатива немного увеличилась с 0,61% до 3,61%, а DeepSeek просел на 10 п. п. В таблицах сравнили ключевые метрики за полтора месяца: на старте проекта 19.05.2026 и срез за 30.06.2026.

Наглядно видно, что бренд стал чаще попадать в ответы нейросетей. Повысилась общая видимость, начали расти упоминания, выросла доля голоса, хотя рынок остается сильно фрагментированным.

Репутационный фон бренда сразу был на хорошем уровне, тут он начал усиливаться — ответы стали более определенными и чаще позитивными. Ну а раз они более четко разделились по тональностям, часть нейтральных перешли в негатив. Чтобы выявить причины, мы начали проверку отзывных сценариев. 

Улучшается качество распределения видимости по моделям — подробнее в таблице ниже.

Наглядно виден взрывной рост в Алисе AI на +30 п. п. Эта нейросеть наряду с Google AIO — один из наиболее значимых каналов, потому что работает в поисковой выдаче.

В ChatGPT произошел заметный рост, бренд стал чаще попадать в рекомендательные списки. Хорошую динамику демонстрирует Perplexity, притом что в качестве источников модель предпочитает агрегаторы и конкурентов, то есть не контролируемые брендом площадки. Grok и Qwen пока показывают умеренный рост, Google AIO сохраняет стабильность. Gemini остается главным драйвером видимости, несмотря на небольшую просадку.

Пока зоной нестабильности остаются Gigachat, Claude и DeepSeek. Для последней платформы проводим дополнительный анализ фактической видимости по категориям промптов, где хотим выявить причины просадки и исправить их. 

Выводы и рекомендации

1. В геопривязанных нишах прирост в отдельной нейросети может быть кратно сильнее среднего, как в Алисе AI для этого кейса. Поэтому важно в аналитике смотреть не только на общую видимость, но и разбивать её по моделям. Так видно самое интересное — где есть потенциал роста, который может быть в разы сильнее, чем общая средняя прибавка.
2. Рост позитивной тональности и доли негатива одновременно — сигнал, что общий фон улучшается и упоминания становятся более определенными. Чтобы снизить негатив, нужно отдельно разбирать конкретные болевые темы, которые, скорее всего, есть в отзывах.
3. Для локального объекта размещения фиксируйте не только видимость, но и то, какие конкретно нейросети выбирает ваша целевая аудитория для планирования покупки или поездки. Это позволит перераспределить бюджет на те каналы, где больше всего потенциальных клиентов, и улучшит ROI стратегии.

Нужно ли GEO вашему бизнесу?

Закажите в Ingate аудит видимости в ИИ. Покажем, что нейросети прямо сейчас говорят о вас.