GEO-продвижение «Теплоком» в Алисе AI

Анализ паттернов запросов к LLM: Мы выявили, что пользователи не вводят сухие ключевые слова, а задают нейросети развернутые вопросы. Например: «Какое промышленное оборудование лучше купить в Екатеринбурге?», «Чем отличается [Модель А] от [Модели Б] для промышленного использования?».

Написание экспертных статей и обзоров: Создали глубокие лонгриды и гайды (например, «Как выбрать оборудование для…», «Топ-5 критериев выбора…»). Текст структурирован так, чтобы AI мог легко выделить из него готовый ответ (использование списков, четких определений, кратких выводов в начале абзацев).

Формирование «базы знаний»: Каждый ответ на типичный вопрос клиента был превращен в самостоятельный блок контента с правильными семантическими сущностями.

Мы полностью заполнили и верифицировали карточку компании в Яндекс Бизнес. Нейросети (особенно Алиса AI) часто обращаются к гео-сервисам, чтобы ответить на запросы с привязкой к локации («где купить…», «какие поставщики есть рядом»).

Работа с отзывами и рейтингом: Собрали актуальные отзывы и внедрили в карточку подробное описание услуг/товаров. Алгоритмы Яндекса лояльнее относятся к профилям с высокой активностью и подробным описанием.

Синхронизация данных: Добились того, чтобы информация о компании (адрес, часы работы, контакты) на сайте полностью совпадала с данными в Яндекс Картах. Это создает «трастовый сигнал» для AI, и модель начинает подтягивать компанию в ответы на запросы вроде «куда обратиться за покупкой оборудования в Екатеринбурге».

• +55% упоминаний в AI-ответах Алисы.
• Упоминание в 1 ключевой нейросети (Алиса AI).
• +40 промтов с упоминанием компании в ответах.