GEO продвижение через llmSpot для запусков новых продуктов FMCG

Когда люди спрашивают ChatGPT, Gemini или ЯндексGPT, какой «йогурт без сахара для ребёнка лучше» или «какой гель для стирки подходит аллергикам», они ждут не список ссылок, а конкретную рекомендацию с обоснованием. Для FMCG‑запусков это окно возможностей: правильно оформленный и распределённый контент делает бренд источником ответа самой модели. Это и есть GEO/LLMO — оптимизация на видимость и вероятность рекомендаций в LLM.

Что считать видимостью при запуске

1. Share of Voice в LLM: доля ответов, где ваш продукт упомянут или рекомендован по приоритетным интентам.
2. Точность атрибутов: состав, сертификаты, вкусы/SKU, цена, наличие в сетях — без ошибок.
3. Кроссплатформенность: охват ChatGPT, Gemini, Perplexity, ЯндексGPT.
4. Актуальность: время до появления новой информации в ответах моделей.
5. Контекст рекомендаций: с какими конкурентами вас сравнивают, какие кейсы использования подтягиваются.

Примеры KPI для 30 дней после старта

1. SoV в ChatGPT и ЯндексGPT ≥25% по 20 приоритетным интентам (10 информационных, 10 транзакционных).
2. Доля корректных цитат об атрибутах ≥90%.
3. Упоминание доступности в «Магнит», «Пятёрочка», Ozon/WB в ≥60% релевантных ответов.
4. Время индексации инфоповодов LLM ≤7 дней.
5. Снижение misinfo‑алертов по ключевым атрибутам до ≤5 в неделю.

Сценарии интеграции GEO/LLMO для FMCG‑запусков

1) Линейка «йогурт без сахара»
Интенты: «без фосфатов», «для аллергиков/детской одежды», «без запаха».
PR направления:
- Пресс‑релиз с доказательной базой: документы о соответствии ГОСТ/ЕАС, выдержки из протоколов испытаний, прозрачный состав по INCI.
- Сравнительный обзор с рынком (таблица атрибутов), памятка по дозировке.
- Q&A: «что значит “гипоаллергенно”», «как работает энзимная формула».
Дистрибуция: Roskachestvo (если релевантно), профильные медиа о бытовой химии, карточки в «Перекрёсток онлайн», контент у мам-блогеров, ответы/разборы в крупных телеграм‑пабликах про быт.
KPI: ≥70% ответов LLM возвращают корректный «без фосфатов/отдушек», упоминание «для детских вещей» в ≥50% рекомендаций.

2) Эко‑гель для стирки
Интенты: «без фосфатов», «для аллергиков/детской одежды», «без запаха».
PR направления:
- Пресс‑релиз с доказательной базой: документы о соответствии ГОСТ/ЕАС, выдержки из протоколов испытаний, прозрачный состав по INCI.
- Сравнительный обзор с рынком (таблица атрибутов), памятка по дозировке.
- Q&A: «что значит “гипоаллергенно”», «как работает энзимная формула».
Дистрибуция: Roskachestvo (если релевантно), профильные медиа о бытовой химии, карточки в «Перекрёсток онлайн», контент у мам-блогеров, ответы/разборы в крупных телеграм‑пабликах про быт.
KPI: ≥70% ответов LLM возвращают корректный «без фосфатов/отдушек», упоминание «для детских вещей» в ≥50% рекомендаций.

3) Энергетик без сахара
Интенты: «низкокалорийный энергетик», «для спорта/гейминга», «сколько кофеина».
PR направления:
- Страница с точной дозировкой мг/100 мл, предупреждения по возрасту и нормам потребления, вкусовые профили.
- Обзоры у лидеров мнений (YouTube/короткие Reels) с таймкодами фактов.
- Материал «как выбрать энергетик без сахара» от независимого издания.
Дистрибуция: геймерские и фитнес‑сообщества, маркетплейсы, блог ритейлера, спортивные медиа.
KPI: упоминание точной дозировки кофеина ≥90%; SoV ≥20% в Gemini/Perplexity по интентам «низкокалорийный/без сахара».

Как оформлять инфоповоды, чтобы LLM их цитировали

1. Одна тема — один релиз/материал. Заголовок с конкретным обещанием: что, для кого, чем отличается.
2. Маркерные факты: цифры, сертификации, дозировки, рецептуры — в явном виде и в structured‑блоках (FAQ, списки).
3. Сравнения с рынком на основе проверяемых данных, ссылки на первоисточники.
4. Чёткая номенклатура SKU, цены и доступность по сетям/городам.
5. Экспертные цитаты и иллюстрации с подписями.
6. Быстрые версии для площадок: карточка для пресс‑площадок, сокращённая заметка для медиа, карточка для маркетплейса — без расхождений в фактах.

Каналы, которые повышают цитируемость LLM в России

1. Карточки товаров в Ozon, Wildberries, Яндекс и у федеральных ритейлеров.
2. Авторитетные медиа и отраслевые ресурсы (Sostav, профильные издания по питанию/бытовой химии).
3. Блоги ритейлеров, бренд‑ньюсрум, тематические Telegram/YouTube с хорошей модерацией.
4. Экспертные и потребительские отзывы на Otzovik/IRecommend с проверяемыми фактами.

Как работает llmSpot в запуске

1. Карта интентов: выявляем вопросы, по которым ИИ уже советует конкурентов, и контент‑пробелы. (ВАЖНО: 1 товар - 1 проект, не смешивать!)
2. Бейзлайн‑отчёт: видимость в ChatGPT, Gemini, Perplexity, ЯндексGPT; тональность и корректность цитат.
3. PR‑автоматизация: рекомендации каналов и форматов под каждый инфоповод, какие материалы подготовить, где публиковать, какие формулировки использовать
4. Дашборд: SoV, скорость индексации, упоминание сетей и цен, карта конкурентов, сценарии A/B‑формулировок.

Команды, которые встраивают GEO/LLMO в рутину запуска, получают не холодный трафик, а тёплый спрос — когда сам ИИ объясняет, зачем нужен продукт и где его купить. llmSpot помогает это системно: от замера видимости до контента и дистрибуции, чтобы ваш новый FMCG‑продукт звучал в ИИ‑диалогах так, как задумано.