Гранд Отель Анапа (GEO-продвижение)
О компании
Отрасль: отель, курортное направление, город Анапа.
Срок проекта: май—июнь 2026 г.
Продукт: GEO/AEO (стратегия позиционирования в ИИ, техническая настройка сайта, микроразметка, контент).
Ключевые цифры на старте: видимость бренда 29,64%, доля голоса (Share of Voice) 4,85%, доля позитивных упоминаний 88,96%.
Ключевые результаты: видимость бренда 33,27%, доля голоса (Share of Voice) 5,49%, доля позитивных упоминаний 92,17%.
Проблема
В некоторых категориях бизнеса клиентам лениво тратить время на поиск и сортировку оферов. Например, туристы (вместо того чтобы самим погружаться в характеристики отелей/номеров, чтения отзывов) предпочитают готовые подборки предложений. Они закидывают в нейросеть запрос вида «где остановиться в Анапе…» и получают список с особенностями и рекомендациями.
Для гостиничного комплекса GEO становится частью маркетинговой стратегии — на равных с поисковым продвижением и контекстной рекламой. Если отеля нет в нейросетях, он невидим для туристов, которые идут в ИИ вместо поисковых систем. А таких становится всё больше… Мы уже вели SEO и контекстную рекламу для «Гранд Отель Анапа», поэтому вместе с командой клиента решили расширить комплекс по привлечению туристов.
Важный нюанс: отель в курортном городе конкурирует не с двумя-тремя ближайшими соседями, а с десятками похожих объектов той же локации. В классическом поиске эту конкуренцию хотя бы видно — можно посмотреть позиции. В ответах нейросетей она скрыта: модель просто перечисляет несколько вариантов, и, если бренда среди них нет, узнать причину нельзя. Кроме того, нейросети чаще опираются на туристические агрегаторы и отзовики, чем на сайт самого отеля. GEO должно было сделать «Гранд Отель Анапа» узнаваемым и нарастить доверие внутри чужой источниковой базы.
Этот кейс — пример того, как такая стратегия работает на практике.
Цели проекта
Отель хотел усилить видимость бренда и сайта, нарастить положительные упоминания не только в классическом поиске, но и в ответах ИИ, которые всё чаще влияют на выбор туриста.KPI для агентства:
- Повысить общую видимость бренда.
- Повысить положительные упоминания в ответах нейросетей на запросы и промпты по поиску отеля в Анапе.
Так как GEO — новый канал, были установлены только качественные KPI без конкретных цифр.
«В геопривязанных нишах (отель, клиника, ресторан конкретного города) задача GEO почти никогда не сводится к "попасть в ответ нейросети". Модель и так знает про десятки похожих объектов в этом городе.
Реальная задача стратегии — дать нейросети однозначные структурированные сигналы, чтобы среди десятков похожих вариантов ИИ выбрал именно этот бренд. Для этого используются микроразметка, техническая страница с фактами о компании, статьи, на которые можно сослаться, вопросы и ответы — все, что помогает нейросети интерпретировать информацию о бренде».
Решение
Хотите, чтобы стратегия работала? Не пренебрегайте базой. Начинайте с диагностики и сбора отправных точек, находите направления роста, проводите регулярные работы и контролируйте результат. Показываем, что и как делали.
Сформировали набор промптов, по которым отелю необходимо присутствовать в рекомендациях ИИ. Это реальные вопросы туристов типа «где остановиться в Анапе» и возможные дополнения: «с детьми», «недалеко от моря» и т. п. По ним провели аудит видимости бренда в нейросетях и подготовили GEO-стратегию позиционирования бренда.
Проанализировали техническую доступность сайта. Убедились, что нейросети вообще могут читать контент сайта, нашли барьеры, которые им мешали, устранили.
Настроили llms.txt — смысловую карту, которая объясняет ИИ-моделям, что важно на сайте и как интерпретировать контент. Грубо говоря, аналог поискового robots.txt, но для ИИ.
Создали ИИ-ориентированную страницу llm-info с фактами о компании специально для нейросетей.
Зарегистрировали сайт в сервисе Bing Webmaster, чтобы сделать его видимым для поисковой системы Bing. Её используют модели ChatGPT и Microsoft Copilot, присутствие в Bing Webmaster улучшает видимость в них.
Починили и донастроили микроразметку Organization и Review — структурированные данные, которые помогают нейросетям интерпретировать и включать в ответы факты о компании и отзывы.
Написали и опубликовали статьи, рассчитанные на то, чтобы их использовали как источник информации не только читатели-люди, но и модели. Такие материалы по-прежнему полезны для потребителей, просто структурированы более понятно для машинного мышления.
Это не разовый набор работ, а стратегический контур: техническая доступность + структурированные данные + контент, который ИИ удобно цитировать. По отдельности каждый шаг мог бы немного повысить видимость. Их синергия дала заметный сдвиг в цитируемости и тональности положительных упоминаний.
Что было сложно
«Локальная курортная ниша плотно населена похожими объектами, нейросети видят десятки отелей одного города. Поэтому без явных сигналов доверия (структурированных отзывов, корректной микроразметки, трастовых фактов) модель не понимает, чем именно этот отель отличается от соседнего, почему его надо рекомендовать. Именно поэтому в кейсе так много работ связаны не с созданием контента, а с техническими доработками: микроразметкой, структурированием, доступностью сайта».
Результаты
Мы сделали всё, что обещали клиенту на этапе бизнес-задачи:
Задача «повысить общую видимость» выполнена на +3,63 п. п. с очень сильным ростом в Алисе AI до +30 п. п.
Задача «положительные упоминания» выполнена — тональность выросла на +3,21 п. п.
Не обошлось без «но»: доля негатива немного увеличилась с 0,61% до 3,61%, а DeepSeek просел на 10 п. п. В таблицах сравнили ключевые метрики за полтора месяца: на старте проекта 19.05.2026 и срез за 30.06.2026.
Наглядно видно, что бренд стал чаще попадать в ответы нейросетей. Повысилась общая видимость, начали расти упоминания, выросла доля голоса, хотя рынок остается сильно фрагментированным.
Репутационный фон бренда сразу был на хорошем уровне, тут он начал усиливаться — ответы стали более определенными и чаще позитивными. Ну а раз они более четко разделились по тональностям, часть нейтральных перешли в негатив. Чтобы выявить причины, мы начали проверку отзывных сценариев.
Улучшается качество распределения видимости по моделям — подробнее в таблице ниже.
Наглядно виден взрывной рост в Алисе AI на +30 п. п. Эта нейросеть наряду с Google AIO — один из наиболее значимых каналов, потому что работает в поисковой выдаче.
В ChatGPT произошел заметный рост, бренд стал чаще попадать в рекомендательные списки. Хорошую динамику демонстрирует Perplexity, притом что в качестве источников модель предпочитает агрегаторы и конкурентов, то есть не контролируемые брендом площадки. Grok и Qwen пока показывают умеренный рост, Google AIO сохраняет стабильность. Gemini остается главным драйвером видимости, несмотря на небольшую просадку.
Пока зоной нестабильности остаются Gigachat, Claude и DeepSeek. Для последней платформы проводим дополнительный анализ фактической видимости по категориям промптов, где хотим выявить причины просадки и исправить их.
Выводы и рекомендации
В геопривязанных нишах прирост в отдельной нейросети может быть кратно сильнее среднего, как в Алисе AI для этого кейса. Поэтому важно в аналитике смотреть не только на общую видимость, но и разбивать её по моделям. Так видно самое интересное — где есть потенциал роста, который может быть в разы сильнее, чем общая средняя прибавка.
Рост позитивной тональности и доли негатива одновременно — сигнал, что общий фон улучшается и упоминания становятся более определенными. Чтобы снизить негатив, нужно отдельно разбирать конкретные болевые темы, которые, скорее всего, есть в отзывах.
Для локального объекта размещения фиксируйте не только видимость, но и то, какие конкретно нейросети выбирает ваша целевая аудитория для планирования покупки или поездки. Это позволит перераспределить бюджет на те каналы, где больше всего потенциальных клиентов, и улучшит ROI стратегии.
Нужно ли GEO вашему бизнесу?
Закажите в Ingate аудит видимости в ИИ. Покажем, что нейросети прямо сейчас говорят о вас.
Результаты проекта
Оставь здесь свои контакты. Мы перезвоним, ответим на вопросы и подготовим предложение под твои цели и задачи.