Регионы — это не просто «хвост» федеральной коммуникации. В генеративном поиске люди задают конкретные, локальные вопросы: где купить, кто устанавливает, кому доверять в моём городе. LLM‑системы синтезируют ответы из множества источников и всё чаще цитируют бренды и региональные площадки. Поэтому связка «видимость в ИИ + медиа‑план по регионам» становится ключевой. llmSpot помогает строить такую связку как управляемый процесс: от диагностики видимости в ChatGPT, Gemini, ЯндексGPT и Perplexity до автоматизации PR‑дистрибуции по локальным каналам. Цель — обеспечить корректные, проверяемые и локально релевантные формулировки в ответах ассистентов именно там, где происходит выбор.
llmSpot показывает долю голоса бренда в ИИ (share of voice) по регионам РФ и тематикам, выявляет контент‑пробелы и предлагает плейбуки: какие вопросы закрывать, где публиковаться и в каком формате. Платформа учитывает мультиплатформенный контекст: в каких ассистентах вы видимы, какие источники они чаще цитируют, где конкуренты уже присутствуют. На основе этого формируется медиа‑микс с приоритизацией регионов и каналов, а далее — автоматизация: брифы, темы, черновики материалов, рекомендации по площадкам, медиалист, чек‑листы задач, алерты и контроль валидации в LLM.
Для разных отраслей набор площадок различается, но логика едина: дать LLM проверяемые, авторитетные и локально релевантные источники.
- Региональные СМИ и городские порталы: кейсы, обзоры, комментирование экспертов (важно указывать факты, цены, географию).
- Сообщества в VK и Telegram локального уровня: чек‑листы, ответы на типовые вопросы, инструкции.
- Дзены региональных редакций: лонгриды с структурированными данными и источниками.
- Каталоги и отзывы: 2GIS, Яндекс Карты, Flamp, профильные реестры — для фактологии (адреса, режим, услуги).
- Партнёры: университеты, технопарки, отраслевые ассоциации региона — экспертные ссылки и совместные публикации.
llmSpot подсказывает, какие из этих площадок чаще попадают в цитирование LLM по вашей теме в конкретном городе, и предоставляет соответствующие форматы контента: FAQ‑блоки, инструкции, короткие «карточки фактов», верифицируемые кейсы. Для каждой площадки платформа рекомендует уровень детализации, структуру и опорные источники для проверки.
1) Федеральный бренд с филиалами. Цель — масштабируемая локализация. Платформа выявляет, например, что в Новосибирске и Казани ассистенты отвечают про конкурентов при запросах «поставщик X с монтажом». Рекомендация: два локальных кейса + экспертный комментарий в региональном медиа + обновление карточек в каталогах. llmSpot готовит брифы, черновики, медиалист и формирует список задач на подготовку и размещение материалов. Через 2–3 недели — повторная валидация в LLM, отчёт по росту видимости.
2) Региональный игрок‑челленджер. Цель — обойти федеральных за счёт локальной авторитетности. Ставка на «глубокие» ответы: сравнения, расчёты, гайды «как выбрать», подтверждённые данными. Публикации на городских порталах + тематические паблики VK + кейс с университетом. llmSpot мониторит тональность, корректность фактов и долю цитирований по городу по ключевым запросам.
3) Сеть франшиз/ретейл. Цель — консистентные ответы по каждому городу. Шаблоны локальных страниц и FAQ с едиными «микрофактами» (цены, гарантия, адрес). Обновление карточек и отзывы — на регулярной основе. llmSpot отслеживает, в каких городах ассистенты путают условия или указывают устаревшие данные, и создаёт задачи на корректировку.
- Структурированная фактология: цифры, сроки, условия, геометки, контактные данные.
- Ясные заголовки и маркированные списки; цитируемые источники.
- Локальная релевантность: «здесь и сейчас» — тарифы, кейсы, фото, отзывы из конкретного региона.
- Валидация после публикации: проверка ответов ассистентов на типовые вопросы, исправление неточностей.
В дашбордах llmSpot доступны: видимость в ChatGPT/Gemini/ЯндексGPT по регионам и вопросам; доля голоса и динамика; покрытие контент‑пробелов; корректность фактов; список цитируемых источников; вклад каждого канала медиа‑микса. Дополнительно можно анализировать срезы по намерениям запросов (инфо/коммерция/навигация) и вклад отдельных доменов. Для PR‑команд это становится управляемой системой: план → публикации → валидация в LLM → корректировки. Алерты сигналят, когда конкурент начинает доминировать в конкретном городе или когда ассистенты перестают цитировать нужные источники.
1) Выберите 5–7 регионов с наибольшим потенциалом.
2) Запустите аудит видимости в ИИ и выявите топ‑20 «вопросов без бренда».
3) Соберите медиа‑микс: 2–3 локальных СМИ, 2 сообщества, 1–2 каталога, партнёрскую площадку.
4) Сгенерируйте через llmSpot LLM‑адаптированные брифы и материалы, соберите медиалист и очередность размещений.
5) Через 2 недели проверьте ответы ассистентов, обновите факты, масштабируйте в новые регионы.
Когда PR‑план подчинён логике LLMO (Generative Engine Optimization), региональная активность перестаёт быть «расходом на охват» и превращается в управляемое повышение присутствия бренда в ответах ассистентов. llmSpot связывает аналитику видимости, рекомендации по каналам и автоматизацию контента, чтобы федеральные и локальные команды говорили с рынком одним уверенным голосом — там, где это действительно влияет на выбор пользователей.