Как hotellab усилил видимость в AI-ответах о гостиничных RMS в Греции

Как объяснить поисковым и AI-системам, что умеет гостиничная RMS и кому она подходит? Для hotellab мы выстроили международную структуру сайта, охватили около 300 сценариев поиска и усилили присутствие бренда во внешних источниках. Рассказываем, как была устроена работа и что показали проверки в Google AI Overview и ChatGPT.

Известность в отрасли не гарантировала видимость в поиске

hotellab — платформа управления доходностью отелей. Она помогает гостиницам работать с ценами и прогнозированием спроса. При этом известность продукта среди профессионалов индустрии не означала, что международная аудитория легко найдёт его через поиск или увидит в ответах AI-систем.

На старте англоязычная версия сайта слабо ранжировалась, а отдельной структуры на греческом языке не было. Отельерам было сложнее находить информацию о продукте, а системам — связывать бренд с конкретными задачами гостиничного бизнеса.

Поэтому задача не сводилась к переводу сайта. Нужно было последовательно объяснить, что умеет платформа, для каких объектов подходит, с какими системами интегрируется и чем подтверждается её работа.

Разобрали сценарии выбора гостиничной RMS

Отельер может начать выбор системы с запроса о решении для конкретного рынка или типа объекта. Затем он сравнивает функции и интеграции, ищет отзывы и примеры применения — и только после этого решает, стоит ли запросить демонстрацию.

Мы собрали около 300 сценариев поиска и AI-запросов на английском и греческом языках. В мониторинг вошли вопросы о выборе RMS для отелей в Греции, независимых гостиниц и сезонных курортов, а также формулировки на греческом языке.

На старте hotellab редко появлялся в AI-ответах. В конкурентном поле встречались Duetto и IDeaS, ориентированные на крупные гостиничные компании, RoomPriceGenie для независимых отелей и европейская платформа BEONx. Аудит показал, что для роста видимости важно раскрыть продукт для разных аудиторий и сценариев, наладить техническую доступность страниц и укрепить внешнее присутствие бренда.

Построили международную структуру вокруг задач отельера

Мы развивали сайт не как набор общих описаний, а как систему страниц, помогающую разобраться в продукте. Отдельные материалы раскрывали Pricing, Forecasting, BI и Rate Shopper. Страницы сценариев рассказывали о работе платформы в независимых отелях, курортах и группах объектов.

Также мы проработали информацию об интеграциях с PMS и channel managers, включая потоки данных. Кейсы, ответы на частые вопросы и экспертные отзывы дополняли описание продукта примерами и дополнительными подтверждениями.

Сайт развивали на английском и греческом языках. Это требовало не только перевода, но и адаптации материалов под формулировки, которыми отельеры описывают свои задачи на каждом языке. В международную структуру вошли более 60 страниц на EN и EL.

Связали контент с технической доступностью и внешними источниками

Контентную работу дополнили технические настройки: индексация, микроразметка, подключение Bing Webmaster Tools и подготовка файла llms.txt. Они помогают поисковым системам обнаруживать страницы и разбирать их содержание, но сами по себе не гарантируют попадание сайта в AI-ответы.

Параллельно мы развивали внешнее присутствие hotellab: работали с отраслевыми рейтингами и каталогами, сравнительными публикациями, экспертными отзывами, кейсами и материалами об интеграциях. Такие источники дополняют информацию на сайте независимыми упоминаниями и помогают представить бренд в контексте гостиничной индустрии.

Проверили ответы на конкретных запросах

В Google AI Overview hotellab занял первое место по запросу “Ranking of RMS Systems in Greece”. В ChatGPT бренд оказался на четвёртой позиции в ответе на запрос “leading hotel RMS companies operating in the Greek market”.

Это результаты конкретных проверок, а не постоянные позиции по всем запросам. Ответы AI могут меняться в зависимости от формулировки, языка и даты. Поэтому мы отслеживали набор сценариев на двух языках, а не оценивали видимость по одному ответу.

Основа для дальнейшего роста

Видимость hotellab в ответах AI-систем поддержала связка работ: международная структура сайта объясняет продукт, технические настройки помогают системам находить и интерпретировать страницы, а внешние источники дополняют описание бренда подтверждениями из отрасли.

Созданная основа позволяет расширять контент для разных типов гостиниц и сценариев выбора, продолжать мониторинг запросов на английском и греческом и связывать видимость бренда с изучением продукта и обращениями за демонстрацией.