Гайд для агентств: как продавать GEO/LLMO услугу клиентам в России на базе отчётов llmSpot
Когда клиент в России говорит «у нас всё нормально с SEO», часто это правда — в классическом поиске. Но параллельно у него уже идёт второй, менее заметный «поиск»: сотрудники спрашивают у ChatGPT и Gemini, клиенты уточняют у ассистентов, журналисты и партнёры сверяют факты в Perplexity. И в этих ответах бренд может быть либо источником и рекомендацией, либо пустым местом. GEO/LLMO услуга продаётся легче всего не через обещания «поднимем видимость», а через наглядный пресейл: показать, как ИИ уже говорит о компании сегодня, где бренд теряет долю голоса и какие шаги дают измеримый эффект.
Самая частая ошибка агентств — пытаться объяснить LLMO как «ещё один SEO». Клиенту это не помогает принять решение: он не понимает, что именно меняется в поведении аудитории. Рабочий заход другой: «Ваш бренд участвует в генеративной выдаче так же, как в поисковой. Только правила игры и точки влияния другие». И дальше — не теория, а доказательство.
Отчёты llmSpot удобны для пресейла тем, что переводят разговор из абстракций в цифры и примеры. Вы показываете видимость бренда в ИИ-ответах на реальных запросах по рынку и по продукту, а рядом — конкурентный бенчмаркинг. Клиент видит не «кажется, нас мало», а конкретную картину: где ассистенты упоминают конкурентов, какие формулировки и источники цитируются, какие темы «закреплены» за другими игроками. Для российского рынка это особенно чувствительно: в перегретых категориях (финансы, e-com, медицина, b2b-сервисы) доля голоса решает быстрее, чем долгие объяснения про ценности бренда.
Сценарий пресейла можно выстроить как короткую диагностику в три шага. Сначала — снимок текущего присутствия: на каких платформах (ChatGPT, Gemini и др.) бренд появляется, в каких типах вопросов и с какими атрибутами (надежность, цена, качество, география). Затем — сравнение с конкурентами: кто «владеет» ключевыми интентами, где клиент недополучает рекомендации, какие форматы упоминаний преобладают (список вариантов, «лучшие», советы, сравнения). И, наконец, разбор причин: какие источники подхватывают модели, какие страницы/материалы у бренда слабые или отсутствуют, где мешают устаревшие факты и разрозненные публикации.
Дальше включается самая продающая часть — план действий, который не выглядит как «давайте писать больше контента». llmSpot помогает агентству быстро предложить конкретные оптимизации: какие темы закрыть, какие формулировки укрепить, какие элементы доверия добавить, какие публикации и каналы использовать. Важно, что это не только про сайт. Часто рост видимости в LLM даёт связка: контент на собственных ресурсах + правильные внешние упоминания + PR-распространение там, откуда модели чаще берут фактуру. Когда у вас есть рекомендации по форматам и каналам, разговор с клиентом становится деловым: «Вот где ИИ берёт ответы сейчас, вот что нужно изменить, вот ожидаемые метрики».
Чтобы услуга продавалась и удерживалась, заранее договоритесь о KPI, понятных бизнесу. Не «станем видимее», а: рост share of voice в ИИ по пулу запросов, увеличение доли корректных упоминаний бренда, снижение доли конкурентных рекомендаций в коммерческих интентах, рост присутствия в сценариях выбора и сравнения. В llmSpot это удобно поддерживать регулярными отчётами и дашбордами, а агентству — превращать мониторинг в понятный QBR: что изменилось, какие гипотезы сработали, что делаем дальше.
И ещё один нюанс, который хорошо работает в России: клиентам важно ощущение контроля и прозрачности. GEO/LLMO пока для многих «магия», а магию сложно купить на ретейнер. Когда вы приносите отчёт, показываете примеры ответов и объясняете, какие реальные публикации и сигналы влияют на них, услуга превращается из модного слова в управляемый процесс. Именно это и продаётся: не «оптимизация под нейросети», а новый слой репутации и спроса, который можно измерять, защищать и усиливать. Если бренд хочет звучать убедительно там, где аудитория всё чаще задаёт вопросы, — лучше занять это пространство первым, чем потом отыгрывать позиции у конкурентов.