Как Drivo вошёл в топ-7 рекомендаций по аренде авто в Нью-Йорке: GEO-кейс Pickles team

Задача

Drivo — локальная компания по аренде автомобилей, работающая в Нью-Йорке и Нью-Джерси. У сервиса пять основных точек: две в Бруклине, две рядом с аэропортами JFK и LaGuardia и одна в Ньюарке, недалеко от аэропорта EWR.

На рынке Drivo конкурирует с Hertz, SIXT, Enterprise и Avis. Международные сети обладают высокой узнаваемостью, десятками локаций и рекламными бюджетами, с которыми локальному бизнесу трудно соперничать напрямую.

Команда Pickles team искала дополнительный канал привлечения клиентов, в котором размер сети не был бы единственным преимуществом. Таким каналом стало GEO — продвижение бренда в ответах ChatGPT, Gemini, Google AI и других систем на основе искусственного интеллекта.

Задача заключалась не просто в увеличении числа упоминаний. Необходимо было:

1. добиться появления Drivo в небрендовых рекомендациях;
2. изменить контекст бренда в AI-ответах;
3. усилить видимость по Бруклину и аэропортам Нью-Йорка;
4. связать AI-переходы с действиями пользователей на сайте;
5. встроить GEO в существующую систему SEO, контента и аналитики.

Исходная ситуация

К запуску проекта Drivo уже обладал заметной поисковой базой. На сайте были локальные посадочные страницы, блог и настроенная аналитика.

С 2023 года количество запросов, по которым сайт отображался в поисковой выдаче, выросло примерно в 25 раз — ориентировочно с 70 до 1750. Ссылочный профиль за этот период увеличился более чем на 25 тысяч обратных ссылок и внешних упоминаний.

Однако хорошие SEO-показатели автоматически не обеспечили бренду присутствие в AI-выдаче.

Первый мониторинг, проведённый в ноябре 2025 года, показал, что Drivo редко появляется в ответах на небрендовые запросы. В отдельных случаях нейросети также воспроизводили негативный контекст, найденный во внешних источниках.

Получался разрыв: поисковые системы уже знали сайт, но AI-сервисы ещё не воспринимали Drivo как устойчивую рекомендацию для аренды автомобиля в Нью-Йорке.

Исследование AI-спроса

Для оценки стартовой видимости и дальнейшего мониторинга команда сформировала около 500 промтов на английском и русском языках.

Брендовые вопросы анализировались отдельно. Запросы, в которых пользователь уже упоминает Drivo, не показывают реальную способность канала привлекать новую аудиторию.

Поэтому основной фокус был сделан на ситуациях, когда человек ещё выбирает компанию:

1. аренда автомобиля в Нью-Йорке;
2. локальные автопрокаты в Бруклине;
3. аренда рядом с Coney Island;
4. получение автомобиля возле JFK и LaGuardia;
5. долгосрочная аренда;
6. прокат без скрытых платежей;
7. автомобиль для семейной поездки;
8. SUV для путешествия за пределы города;
9. локальные альтернативы Hertz;
10. сравнение Drivo с международными сетями.

Основными системами мониторинга стали ChatGPT, Gemini и Google AI. Perplexity и Copilot использовались как дополнительные контрольные источники.

Такой подход позволил оценивать не отдельные случайные ответы, а видимость бренда по группам коммерческих и локальных сценариев.

Стратегия: создать согласованный цифровой контекст

Продвижение не сводилось к публикации одной GEO-страницы или механическому добавлению ключевых слов. Команда работала со всей системой источников, на основании которых AI может формировать ответ.

Стратегию разделили на три направления:

1. Структура и содержание сайта.
2. Информационный контент.
3. Внешний авторитет бренда.

Более 50 переработанных страниц

Команда обновила свыше 50 посадочных страниц Drivo.

На них уточнили:

1. географию работы;
2. назначение конкретных локаций;
3. формулировки на первом экране;
4. заголовки и подзаголовки;
5. условия аренды;
6. ответы на частые вопросы;
7. внутренние ссылки;
8. структурированные данные.

Задача состояла в том, чтобы уже в начале каждой страницы было понятно, где работает сервис, какую услугу предлагает и в какой ситуации подходит пользователю.

На сайте также появился файл llms.txt, помогающий AI-агентам находить ключевые разделы и материалы. При этом файл рассматривался только как дополнительный навигационный элемент, а не как самостоятельный способ продвижения.

Контент под реальные сценарии выбора

Блог развивали не вокруг общих высокочастотных тем, а вокруг практических вопросов, возникающих до аренды автомобиля.

В контент вошли:

1. сравнения вариантов аренды;
2. материалы о получении автомобиля возле аэропортов;
3. автомобильные маршруты;
4. рекомендации для семейных и загородных поездок;
5. разборы условий аренды;
6. ответы на локальные вопросы по Нью-Йорку и Бруклину.

Темы выбирались с учётом двух задач: потенциального выхода в поисковую выдачу и возможности стать источником для AI-ответа.

Особое внимание уделялось вопросам, на которые конкуренты отвечали недостаточно подробно или слишком обобщённо.

Внешние источники и репутация

На старте собственные материалы Drivo конкурировали с информацией на независимых площадках, в том числе с негативными упоминаниями.

Поэтому в GEO-стратегию вошли:

1. развитие отзывов;
2. работа с каталогами и справочниками;
3. внешние публикации;
4. расширение ссылочного профиля;
5. контроль контекста упоминаний.

Бюджет на внешнее продвижение превысил 5 тысяч долларов.

Работа с независимыми источниками была необходима не только для SEO. AI-система может получить информацию об услуге с официального сайта, но при формировании рекомендации также учитывать отзывы, публикации и присутствие компании на других площадках.

Аналитика AI-трафика

Переходы из AI-сервисов начали фиксировать в Google Analytics. Данные также связали со сквозной аналитикой в Roistat.

Это позволило оценивать не только прямые визиты, но и дальнейшее поведение пользователей.

Типичный путь мог выглядеть следующим образом:

1. Пользователь спрашивает у ChatGPT или Gemini, где арендовать автомобиль в Бруклине.
2. AI включает Drivo в список рекомендаций.
3. Пользователь переходит на сайт и изучает локации, автомобили и условия.
4. Позже возвращается через Google, прямой заход или брендовый запрос.
5. Бронирование фиксируется за последним источником.

Поэтому вклад GEO нельзя оценивать исключительно через last-click. AI часто находится в верхней или средней части воронки и влияет на формирование короткого списка компаний задолго до бронирования.

Результаты

К маю–июню 2026 года Drivo стал регулярно появляться в первой группе локальных рекомендаций.

Основные результаты проекта:

1. позиции в диапазоне топ-5–7 по приоритетным локальным запросам;
2. наиболее заметная динамика по Бруклину и аэропортам;
3. переход от редких упоминаний к регулярному присутствию;
4. изменение тональности бренда с нестабильной и местами негативной на преимущественно положительную;
5. около 150 зафиксированных AI-визитов в месяц;
6. более 50 переработанных посадочных страниц;
7. около 500 промтов в постоянном мониторинге.

Позиции зависят от формулировки вопроса, языка, местоположения пользователя и конкретного AI-сервиса. Поэтому команда оценивает не одну фиксированную позицию, а частоту и устойчивость попадания бренда в приоритетную группу рекомендаций.

Что показал проект

GEO не стало заменой SEO, контент-маркетинга или performance-инструментов. Результат появился благодаря их совместной работе.

SEO обеспечило техническую и информационную основу. Контент расширил количество пользовательских ситуаций, в которых бренд мог быть полезен. Внешние источники усилили доверие. Аналитика позволила связать новый канал с поведением аудитории.

Для Drivo GEO начиналось как эксперимент. После появления регулярных рекомендаций и измеримого трафика направление вошло в постоянную работу с сайтом, контентом, репутацией и аналитикой.

Кейс показывает, что локальная компания может конкурировать с глобальными сетями не только бюджетом и количеством точек. В AI-выдаче дополнительным преимуществом становится точное соответствие ситуации пользователя: конкретной локации, маршруту, условиям аренды или сценарию поездки.

Полная визуальная версия кейса опубликована на сайте Pickles team.