Кейс GEO-продвижения: повышение видимости сайта и бренда Vertical Invest в ИИ-ответах

Коротко о проекте

• Клиент: Vertical Invest — направление сети апарт‑отелей Vertical (инвестиции в апартаменты)

• Регион: Санкт‑Петербург

• Период работ: март — май 2026

• Стартовая видимость бренда в ответах нейросетей: 9%

• Стартовая видимость сайта как источника: 8%

• Итоговая видимость бренда: 56%

• Итоговая видимость сайта: 15%

• Кластеров: 6, промптов: 97, единиц контента: 31

Клиент и задача

Vertical Invest работает в нише доходной недвижимости: компания реализует апартаменты частным инвесторам, которые затем передают приобретенную недвижимость в управление сети для получения пассивного дохода от аренды. Это сделка с высоким чеком и длинным циклом принятия решения, где для покупателя критичны доходность, надежность управляющей компании, ликвидность объекта, условия рассрочки и репутация бренда.

Именно в таких нишах нейросети уже влияют на выбор: пользователь спрашивает у ChatGPT, Алисы, Google AI Overview, Perplexity или DeepSeek, куда вложить деньги и какие апартаменты в Петербурге подойдут для пассивного дохода. Если бренда нет в этих ответах, он упускает важную точку контакта с клиентом еще до того, как тот дойдет до сайта или отдела продаж.

Перед нами стояли две цели:

1. Закрепить Vertical Invest в ответах нейросетей как бренд — попадать в рекомендации, когда пользователь просит назвать компании, объекты или управляющие компании.

2. Сделать сайт компании авторитетным источником — чтобы нейросети цитировали его при ответах на информационные и сравнительные вопросы.

Это два разных сценария попадания в AI‑ответы, и работать нужно с обоими.

Что сделали

Этап 1. Прогноз потенциального результата

В GEO нет устоявшейся системы оценки потенциала, как в SEO или контексте, поэтому мы построили собственную прогнозную модель: взяли ключевые направления спроса («куда вложить деньги в Санкт‑Петербурге», «инвестиции в апартаменты», «лучшие апарт‑отели в Санкт‑Петербурге» и др.), собрали суммарную частотность по SEO‑запросам, оценили потенциальные контакты с брендом и рассчитали ожидаемое количество заявок на основе бенчмарка конверсии. Прогноз и обязательства при этом честно разделяем: модель показывает масштаб и приоритетные кластеры, но не гарантирует точные цифры лидогенерации.

Этап 2. Выбор нейросетей для продвижения

Приоритетными для российского рынка стали: Яндекс с Алисой, DeepSeek, Google AI Overview, ChatGPT, Perplexity. Учитывали не только популярность платформ, но и долю пользователей, устойчивость появления результата и средний срок, за который видны изменения.

Ограничиваться одним ChatGPT нельзя: значительная часть AI‑ответов встроена в привычный поиск через Яндекс и Google. При этом хорошие позиции в одной системе не гарантируют такого же результата в других, поэтому мы мониторим несколько платформ одновременно.

Этап 3. Анализ конкурентов

Проанализировали стартовые позиции: бренд появлялся в отдельных ответах, но конкуренты в ряде сценариев были заметнее. В анализ включили не только прямых конкурентов, но и компании, попадающие в ответы за счет известности, поисковой видимости и внешних публикаций, а также агрегаторы, рейтинги и медиа — нейросеть не мыслит рынком так, как бизнес. До продвижения важно понять, какие источники уже формируют ответы, кто упоминается чаще и где пробелы у продвигаемого бренда.

Этап 4. Сбор GEO‑семантики и промптов

Выделили 6 кластеров спроса: 

• апартаменты с гарантированной доходностью; 

• инвестиции в апартаменты; 

• рейтинги недвижимости; 

• покупка недвижимости в рассрочку; 

• пассивный доход; 

• управляющие компании апарт‑отелей.

Внутри кластеров собрали 97 промптов (на старте отслеживалось 58) — не только классические SEO‑запросы, но и формулировки задач, с которыми пользователь приходит к ИИ: «Порекомендуй прибыльные апартаменты для покупки в СПб», «Сравни доходные апарт‑отели Санкт‑Петербурга», «Рейтинг управляющих компаний апарт‑отелей Санкт‑Петербурга».

В этом ключевое отличие GEO‑семантики: в классическом поиске пользователь вводит короткий запрос, а при обращении к нейросети формулирует задачу иначе — просит сравнить варианты, выбрать лучшее, составить рейтинг или оценить риски. Промпты должны покрывать сценарии принятия решения, а не только частотные ключи.

Этап 5. Доработка сайта под цитирование нейросетями

Данные исследований и практика говорят о том, что сайт должен хорошо ранжироваться в обычной органической выдаче, для того, чтобы стать доверенным источником формирования ответа. Мы снимали видимость на старте через систему Топвизор:

• 56% ТОП‑10 в Яндексе

• 44% ТОП‑10 в Google

Позиции у проекта уже были довольно высокие, но нужно было сделать лучше + доработали сайт под требования нейросетей.

Вместе с SEO‑командой клиента доработали сайт Vertical Invest:

• внедрили микроразметку и структурировали данные на страницах;

• доработали элементы, влияющие на E‑E‑A‑T;

• создали страницы авторов и экспертов;

• оптимизировали метатеги;

• опубликовали анонсы и статьи;

• добавили блоки, удобные для цитирования: четкие определения, списки, сравнения, ответы на частые вопросы, факты о компании, таблицы.

Логика простая: если страница состоит из размытых маркетинговых формулировок без структуры, фактов и авторства, нейросети не будут использовать ее как источник.

Этап 6. Создание контента

Создали 31 единицу контента в трех форматах:

1. Гайды и инструкции — закрывали информационный спрос: как выбрать доходную недвижимость, как оценивать управляющую компанию, какие риски у инвестиций в апарт‑отели.

2. Рейтинги и подборки — для попадания в ответы‑списки, потому что значительная часть промптов звучит как «порекомендуй», «сравни», «рейтинг».

3. Практические сценарии (Use Cases) — закрывали запросы о применении: как инвестор зарабатывает на сдаче недвижимости, как работает модель пассивного дохода.

Набор форматов закрывал все этапы воронки: от «куда вложить деньги» до выбора конкретных объектов и условий покупки. Каждая флагманская статья проходила несколько стадий рерайта и адаптировалась под разные площадки.

Этап 7. Дистрибуция контента

Разовая публикация в GEO не работает: нейросети формируют ответы на основе множества сигналов: контента на сайте, внешних публикаций, поисковой видимости, упоминаний, авторитетности и свежести источников.

Поэтому мы выстроили внешний контур упоминаний на релевантных площадках: VC.ru, Sostav, TenChat, Дзен, ReGrade и других. Контент при этом работает сразу на три аудитории — нейросетей, поисковых систем и самих площадок: даже материал, созданный под GEO, приносит SEO‑трафик, переходы и брендовые касания, которые усиливают присутствие в AI‑ответах.

Результаты

Рост зафиксирован по нескольким AI‑системам: поиск с Алисой, Google AI Overview, ChatGPT, Perplexity и DeepSeek.

Отдельно отслеживали тональность, потому что формальное упоминание ≠ польза для бизнеса: нейросеть может поставить бренд ниже конкурентов, описать его без преимуществ или в негативном контексте. Хороший результат — присутствие в правильном контексте: рядом с релевантными конкурентами, в подборках по целевым сценариям, с корректным описанием преимуществ. Здесь доля позитивных упоминаний выросла до 99,21% при нуле негатива.

Важное наблюдение: нейросети — не только канал узнаваемости, но и источник заявок. Пользователь получает ответ со ссылкой на источник и переходит на сайт, уже пройдя этап первичного сравнения. По наблюдениям Head Promo, конверсия из GEO может составлять 10–15% против 4–7% в SEO и 1–3% в Яндекс Директе. Эти цифры нельзя механически переносить на любой бизнес, но тенденция очевидна: трафик из нейросетей приходит с более сформированной потребностью.

Выводы

Рост с 9% до 56% за три месяца не был результатом какого‑то одного действия. Сработала именно последовательность: сначала мы поняли, как нейросети видят нишу и кого рекомендуют, затем подготовили сайт как источник для цитирования, закрыли контентом сценарии принятия решения и усилили все это внешним контуром упоминаний.

Этот проект подтвердил несколько принципов, которые мы считаем универсальными для GEO:

• GEO — уже рабочий инструмент, а не эксперимент. Нейросети участвуют в выборе компаний и объектов, и пользователь может принять решение до перехода на сайт.

• Прогноз и обязательства нужно разделять. Честная прогнозная модель на старте дает бизнесу ориентиры и приоритеты, не превращаясь в обещание заявок, которое в GEO пока невозможно сдержать.

• Гибридный подход обязателен. Нейросети опираются на сайты, публикации, поисковую выдачу и структурированные данные, поэтому GEO на практике объединяет SEO, контент‑маркетинг, PR и аналитику промптов.

• Видимость без тональности ничего не стоит. Отслеживать нужно не только факт упоминания, но и позицию, контекст и корректность описания.

• Чем раньше бренд займет место в AI‑ответах, тем дороже конкурентам обойдется его вытеснение — особенно в нишах с высоким чеком и длинным циклом сделки.

Подход, описанный в этом кейсе, не привязан к недвижимости — та же связка аналитики, сайта, контента и дистрибуции воспроизводима в любой нише, где клиент перед решением сравнивает, сомневается и ищет, кому доверять.