Кейс GEO-продвижения: повышение видимости бренда Central Trans в ИИ-ответах с 1% до 49%

Коротко о проекте

• Клиент: Central Trans — транспортная компания (сборные и негабаритные грузы, карго)

• Регион: Россия и международные направления (КНР)

• Период работ: сентябрь — декабрь 2025

• Стартовая видимость бренда в ответах нейросетей: 1%

• Стартовая видимость ключевого конкурента (ТК ПЭК): 32%

• Итоговая видимость бренда: 49%

• Доля ссылок на сайт как первоисточник в ИИ‑выдаче: 33%

• Промптов в работе: более 100

Клиент и задача

Central Trans работает в сегменте B2B‑логистики: компания возит сборные и негабаритные грузы, карго и автомобили из КНР. Классический поиск приносил стабильный поток заявок, но заказчик упускал новый канал. Все больше B2B‑клиентов перед выбором подрядчика спрашивают не Яндекс, а нейросети: «какую транспортную компанию выбрать», «кто надежно везет негабарит из Китая». Если бренда нет в этих ответах, он теряет наиболее заинтересованную аудиторию.

Перед нами стояли две цели:

1. Впервые зайти в выдачу генеративных нейросетей по самым маржинальным услугам — туда, где бренд пока не появлялся вообще.

2. Удержать и нарастить позиции в классическом поиске Яндекса и Google, которые уже приносили деньги 

Что сделали

Этап 1. Анализ стартовых позиций и точек роста

Первый замер перевел проблему в цифры. Присутствие Central Trans в ИИ‑выдаче составляло 1% (единичные упоминания в Алисе и Perplexity), тогда как прямой конкурент — ТК ПЭК — занимал 32% выдачи по тем же запросам. Анализ выявил три причины игнорирования бренда нейросетями: сайт был плохо «читаем» для парсеров (нет микроразметки и прямых ответов), отсутствовал внешний фон упоминаний на авторитетных площадках, а контент был написан исключительно под SEO без учета алгоритмов извлечения ответов.

Этап 2. Выбор нейросетей для продвижения

Сфокусировались на нейросетях, актуальных для русскоязычного B2B‑сегмента: Яндекс с Алисой, DeepSeek, Google AI, ChatGPT и Perplexity. Под алгоритмы доверия каждой системы адаптировался контент и способ его подачи, площадки — единый шаблон здесь не работает.

Этап 3. Сбор GEO‑семантики и промптов

Заказчик обозначил фокусные зоны: международные отправления, негабаритные грузы, карго, доставка автомобилей из КНР и рейтинги логистических операторов. Под них мы сформировали базу из более чем 100 промптов в формате предполагаемых пользовательских вопросов («Посоветуй транспортную для негабаритных перевозок»). Частотность и спрос по тематикам проверяли в Топвизоре, чтобы приоритизировать формулировки с реальным спросом. В GEO промпты должны покрывать сценарии принятия решения, а не только частотные ключи.

Этап 4. Доработка сайта под цитирование нейросетями

Доработали сайт компании для корректного парсинга и увеличения доверия со стороны ИИ:

• настроили микроразметку schema.org в форматах Article и FAQ;

• переструктурировали разделы услуг так, чтобы каждый отвечал на конкретный вопрос;

• усилили E‑E‑A‑T факторы;

• добавили сайт в панель вебмастера Bing (конкретно под ChatGPT). Корректность технической оптимизации и индексацию контролировали в Топвизоре.

Этап 5. Создание контента под алгоритмы ИИ

Материалы собирались по требованиям нейросетей: тексты от лица профильных экспертов, вынос главного тезиса и прямого ответа в первый абзац, структурированные блоки FAQ и емкие Summary в финале. Рейтинговые подборки  логистических операторов формировали по прозрачной методологии с подтвержденными фактами, так как непроверяемые утверждения снижают доверие к источнику.

Этап 6. Дистрибуция и посев публикаций

Готовые статьи системно выходили на крупных площадках: VC.ru, Dzen, Sostav, TenChat, в отраслевых медиа и блоге компании. Это сформировало необходимый внешний контур упоминаний. Контент отработал на две аудитории: обеспечил рост лояльности нейросетей и параллельно занял высокие позиции в классическом поиске Яндекса и Google (динамика отслеживалась в Топвизоре).

Результаты кампании

Главная метрика — глобальное присутствие Central Trans в ответах нейросетей — выросла с 1% до 49% за четыре месяца.

Итоговое присутствие в разрезе нейросетей

Дополнительные технические и SEO‑итоги

• Доля ссылок на сайт клиента в ответах ИИ достигла 33% (нейросети стали использовать ресурс как трастовый первоисточник).

• Вырос прямой трафик на сайт клиента из нейросетей

• Зафиксирован стабильный приток теплой аудитории из Алисы.

• Вырос брендовый спрос в классическом поиске (подтверждено данными Топвизора).

Выводы

Проект Central Trans подтвердил несколько принципов GEO‑продвижения:

• GEO — это работа с алгоритмом формирования ответа. Связка из технической читаемости сайта, прямых ответов в контенте и плотности упоминаний вывела бренд из 1% в половину целевой ИИ‑выдачи.

• Синергия GEO и SEO. Классический поиск при внедрении GEO не только не проседает, но и усиливается за счет создания качественного, структурированного и дистрибутируемого контента.

• Трафик из ИИ отличается качеством. Рекомендация нейросети работает как доверительный фактор, сокращая цикл принятия решения B2B‑клиентом.

• Доверие к новому инструменту окупается. Компания, которая первой в нише системно зашла в ИИ‑выдачу, забрала трафик у конкурентов, стартовавших с более выигрышных позиций.

За время кампании клиент получил 10 подтвержденных B2B‑заявок с крупным чеком. Реальный объем лидов выше, так как поисковики скрывают часть реферальных переходов из нейровыдачи. Ключевое отличие этого трафика — качество. Клиенты приходили с уже сформированным доверием благодаря рекомендации ИИ: они обращались не для выбора подрядчика, а для обсуждения деталей контракта.

Связка из технической читаемости сайта, прямых ответов в контенте и плотности внешних упоминаний вывела бренд из 1% в лидеры ИИ‑выдачи, обогнав конкурентов. При этом классический SEO‑трафик не просел, а только увеличился.