GEO-аналитика для роста бренда в нейросетях

Доклад открыл вебинар разбором исследования brandfound «Авторынок РФ в зеркале AI»: команда собрала 13 154 ответа девяти нейросетей (ChatGPT, Gemini, Google AI Mode, Perplexity, Grok, DeepSeek, GigaChat и два ассистента Алисы) на вопросы о покупке автомобиля в пяти регионах и семнадцати сегментах. Спрашивали так, как спрашивает обычный покупатель, ни разу не называя в вопросе бренд или дилера, и считали три вещи: как часто бренд упоминают, какую долю он занимает среди всех и насколько охотно его советуют.

Главный вывод: нейросети рекомендуют не то, что реально продаётся, а то, о чём больше всего написано. Почти в каждом третьем ответе AI советует Kia и Hyundai, официально ушедшие с рынка в 2022 году, а Toyota остаётся универсальным безопасным ответом, чья видимость даже растёт.

В премиуме картина переворачивается: китайский Hongqi набирает 558 упоминаний против 201 у Lexus и идёт вровень с Audi, а российский Aurus проигрывает Hongqi впятеро. В бизнес-кроссоверах Exeed обходит BMW и Mercedes, а Tank теснит Mercedes в премиум-внедорожниках в нескольких регионах.

Рынок оказался гиперлокальным: у каждого сегмента и города свой лидер, в Казани 71% всех упоминаний дилеров приходится на две местные сети, а видимость одного и того же дилера различается между нейросетями в десять раз. Свежие модели нейросети подхватывают за пару дней после старта продаж. Источники ответов это в первую очередь классифайды (auto.ru даёт 39% цитирований) и видео на YouTube, а официальные авто-СМИ идут вторым эшелоном.

Всё это показано на платформе brandfound, где по каждому ответу видно исходный текст нейросети и источники, на которые она опиралась (открытые данные на brandfound.ai/research/auto). Практический вывод: присутствие в нейросетях не появляется само, его выстраивают через понятный контент формата «модель, город, дилер» и видео, а измеряют метриками Brand Mention Rate и Share of Voice в brandfound.

Артём Маркелов, со-основатель агентства «Инженеры продаж», разобрал, чем GEO и AEO отличаются от привычного SEO и как практически попасть в ответы нейросетей. SEO оптимизирует сайт под поисковую выдачу, AEO нацелен на быстрые ответы и нейроответы поисковиков (Google AI Mode, Поиск с Алисой), а GEO это создание и оптимизация контента, чтобы нейросеть назвала бренд источником в самом ответе.

Спикер показал, как изменились запросы пользователей: они стали длинными и с условиями, например «какой премиум-внедорожник с V8 до 13 млн для Краснодара», и почему под них продвигают не ключи, а сценарии выбора. На примере лестницы Бена Ханта он провёл бренд спецтехники от стадии безразличия до покупки и показал, какой контент закрывает каждую ступень. По данным из доклада, аудитория нейросетей в России выросла почти до 36 млн человек.

Отдельный блок Артём посвятил инструментам brandfound: рекомендовал использовать платформу для массовой проверки видимости бренда и сбора запросов-промптов, показал таблицу «запрос, ответы всех девяти нейросетей, источники» и режим Deep Research, а также сослался на исследования brandfound по недвижимости и авторынку как пример того, как измерять присутствие бренда в AI.

Дальше разобрал, как именно продвигаться: экспертные статьи на сайте и площадках, СМИ, паразитные площадки и рейтинги на EMD-доменах, плюс роль рейтингов, премий и отзывов как сигналов доверия. Вывод: заявки из нейросетей тёплые, это новый канал лидогенерации и тренд, за которым будущее.

Владимир Назаров, основатель агентства Head Promo, провёл блок в формате вопрос-ответ и собрал главные боли брендов, агентств и бизнеса в GEO. Как подбирать запросы: отталкиваться от SEO-ядра, но продвигать смысл и намерение, а не отдельные ключи, обычно достаточно 5–10 промптов на направление, а для массовой проверки видимости бренда он рекомендовал инструменты brandfound.

Где публиковать контент, чтобы его увидели нейросети: связка UGC-площадок (vc.ru, Дзен, Habr), соцсетей, тематических площадок, отзовиков и собственного сайта по требованиям E-E-A-T. Какой контент работает: гайды и инструкции, рейтинги и подборки, user story и экспертные статьи.

Как быстро появляется результат: от пяти дней у Поиска с Алисой и Perplexity до трёх-четырёх недель у ChatGPT. Почему ответы разных нейросетей отличаются: у каждой свои источники, Алиса тяготеет к Дзену и VC, ChatGPT к Википедии и научным источникам, Gemini к YouTube, поэтому видимость считают по каждой платформе отдельно.

Как измерять эффективность: связкой метрик Brand Mention Rate, Citation Rate, Sentiment и AI Share of Voice плюс трафик и заявки. Ключевой тезис: заявки из нейросетей конвертируются заметно лучше, конверсия из GEO достигает 10–12% против 4–7% из SEO и 1–3% из контекстной рекламы.