Ниши России 2025-2026, где GEO (LLMO) продвижение будет давать максимальный эффект

GEO/LLMO уже перестало быть экспериментом: в 2025–2026 годах именно видимость в ИИ будет решать, попадёт ли бренд в короткий список пользователя, когда ChatGPT, ЯндексGPT или Gemini дают единый ответ вместо ленты ссылок. Ниже — краткий рейтинг российских ниш, где Generative Engine Optimization даёт максимальный эффект по данным проектов llmSpot и бенчмарков видимости в ИИ. Для иллюстрации — короткие кейсы и цитаты маркетинг-директоров.

1. Частная медицина и диагностика

Почему работает: запросы «что делать, если…», «куда обратиться» модель закрывает единым советом и 2–4 брендами. Высокая ценность лида и чувствительность к доверию.
Кейс: сеть клиник в Поволжье подняла share of voice в ChatGPT и ЯндексGPT с 6% до 19% за 10 недель: структурированные ответы врачей, клинические гайды и обновление карточек услуг на авторитетных площадках. Доля звонков со ссылкой «посоветовал чат-ассистент» выросла до 14%.
Комментарий: «Мы перестали спорить за клики и начали бороться за формулировку в ответе ИИ — это другой рынок», — директор по маркетингу сети.

2. Юридические услуги B2C (банкротство, семейное право)

Почему работает: модели отвечают шаблонами действий и сразу рекомендуют 2–3 бюро.
Кейс: московская юрфирма переработала FAQ под LLM и получила рост органических консультаций на 58% при снижении CPL на 22% по данным llmSpot-дэшборда видимости в ChatGPT.
Комментарий: «Ключом стала цитируемость: кейсы и методички на внешних ресурсах, а не только на своём сайте».

3. Образование и EdTech

Почему работает: «какие курсы…», «с чего начать…» — типовые LLM-запросы, где ассистенты любят списки с аргументацией. 
Кейс: онлайн-школа аналитики данных вышла в топ-рекомендаций ChatGPT и Perplexity по 14 семантическим кластерам; конверсия из пробного урока в оплату выросла на 12%, CAC снизился на 17%.
Комментарий: «Мы начали писать для модели: цели, исходный уровень, длительность, результаты — всё явно и структурно».

4. Cтроительные гипермаркеты и сервисы ремонта

Почему работает: «как выбрать грунтовку», «чем заменить…» — LLM предлагает конкретные бренды и ближайшие точки.
Кейс: федеральная сеть DIY усилила присутствие в ЯндексGPT через экспертные инструкции и локальные сигналы (адреса, наличие, часы). Результат — +9% к офлайн-трафику в тестовых регионах, CPL в перформансе снизился, потому что доля «тёплых» пришла из ассистентов.
Комментарий: «Важны не скидки, а доказательства экспертизы и локальность данных».

5. Автосервисы и сервисы быстрой помощи

Почему работает: геозависимые запросы «рядом», голосовые сценарии.
Кейс: сеть СТО в Санкт-Петербурге увеличила упоминания в ответах ЯндексGPT по 20 типовым работам. Доля записей с источником «рекомендовал помощник» — 11%, стоимость лида −26%.
Комментарий: «Карточки услуг и отзывы на внешних площадках влияют на модель сильнее, чем предполагали».
КСТАТИ: В целом, есть отличная статья на тему GEO продвижения в автоиндустрии.

6. Внутренний туризм и короткие поездки

Почему работает: ассистенты собирают маршрут и сразу предлагают 3–5 провайдеров.
Кейс: региональный туроператор в Поволжье получил +37% к заявкам вне сезонного пика, после того как в медиаполе появились свежие гиды, подборки и обновлённые профили партнёров. Доля голоса в Gemini выросла с 3% до 15%.
Комментарий: «Работают не “красивые тексты”, а конкретные, проверяемые списки: что включено, как добраться, что нового».

7. B2B ИТ-интеграция и SaaS

Почему работает: низкий объём, но высокое LTV; ЛЛМ сервисы часто формируют короткий лист «лучших внедренцев/вендоров».
Кейс: интегратор 1С и BI-инструментов добился стабильного попадания в ответы ChatGPT и Perplexity по запросам «лучшие внедренцы в отрасли X». За квартал — 3 релевантных RFP из «чата», один закрытый проект окупил GEO-программу.
Комментарий: «Для B2B решают кейсы с цифрами и белые книги на отраслевых медиа, на которые ссылаются модели».

Что объединяет лидеров

— Они мониторят видимость в ИИ и тональность упоминаний. Дашборды llmSpot позволяют видеть share of voice по кластерам запросов и по платформам (ChatGPT, Gemini, ЯндексGPT, Perplexity), а также отследить динамику после публикаций.

— Закрывают контент-пробелы под реальные формулировки пользователей: “что посоветуете”, “как выбрать”, “что делать, если…”.

— Укрепляют цитируемость: размещают проверяемые данные и экспертизу на внешних авторитетных площадках, используют структурированные форматы (гайды, чек-листы, сравнения).

— Дистрибутируют контент: PR-автоматизация llmSpot подсказывает каналы/форматы, а помощник ускоряет подготовку материалов, оптимизированных под LLM.

— Работают итерационно: диагностика → приоритизация → публикация → проверка в LLM → корректировка. В регулируемых нишах (медицина, юр) — обязательная валидация источников и дисклеймеры.

Если кратко, GEO — это борьба за право быть названным вслух моделью. В 2025–2026 побеждают те, кто воспринимает ИИ-поиск как основной канал дистрибуции доверия. Начните с диагностики видимости в ИИ: llmSpot покажет, где вы уже звучите, где уступаете, и какие шаги дадут быстрый прирост доли голоса и заявок.