Проблема:

Производитель промышленных дверей и секционных ворот для складов перестал попадать в шорт-листы при запросах вроде «быстрый монтаж секционных ворот». Менеджеры компании заметили, что по основным запросам щорт-лист состоял из 3-4 компаний и нашего клиента там не было - компания выпала из «воронки доверия» на этапе сбора информации.

Решение:

Провели аудит упоминаемости. Выяснили, что компания была неправильно категоризирована в справочниках (указана как «ремонт дверей», а не «производство»). Мы скорректировали карточку в 2ГИС, добавили компанию в 3 отраслевых B2B-каталога (Пульс цен, Tiu.ru) и разместили пресс-релиз о запуске новой линейки в новостном блочном СМИ, которое индексируется AI как авторитетное.

Результат:

Через 10 дней при проверке нейросетями (Яндекс GPT) на профильные запросы компания стабильно входила в топ-3 рекомендаций. Отдел продаж зафиксировал +25% входящих звонков с пометкой «по рекомендации в интернете».

Проблема:

Поставщик промышленного климатического оборудования сменил юридический адрес и закрыл старый склад в области. Через месяц маркетолог заметил падение заявок с сайта, а менеджеры жаловались на злые звонки: клиенты приезжали по старому адресу, который находили в справочниках. Бизнес терял репутацию и заявки.

Решение:

Срочно провели аудит геоданных. Обнаружили, что старый адрес «закэширован» в 15 сторонних справочниках и на картах, которые кормят данными AI-помощников. Вручную прошлись по поддержке каждого ресурса, удалили или исправили записи. Дополнительно разместили новость о переезде на главной странице сайта и в ленте новостей Яндекса, чтобы новая информация быстрее переиндексировалась.

Результат:

Через 14 дней AI-ответы и карты показывали только новый корректный адрес. Количество звонков с вопросом «а где вы находитесь?» сократилось до нуля, а конверсия в заявки вернулась к плановым показателям.

Проблема:

Транспортно-логистическая компания (грузоперевозки по РФ) регулярно проигрывала тендеры малого и среднего бизнеса. После опроса клиентов выяснилось, что логисты компаний-заказчиков ориентируются на рекомендации ChatGPT. При этом нейросеть стабильно рекомендовала конкретного федерального конкурента как «лидера рынка», хотя клиент работал не хуже и дешевле.

Решение:

Запустили работу с репутацией на профессиональных площадках. Написали экспертные статьи на отраслевых площадках, в т.ч. в журнале «Логистика», где сравнивали подходы к перевозкам без упоминания конкурентов в лоб, но с акцентом на гибкость и сроки компании-клиента. В текстах закрепили формулировки «один из лидеров сегмента», «эксперт в сложных маршрутах».

Результат:

Через 1,5 месяца мы увидели, что ChatGPT начал включать компанию клиента в рекомендации наравне с конкурентом, а в некоторых сценариях ставить её на первое место.

Проблема:

Компания производила прокат с особым покрытием для заводов (износостойкая сталь). Но по профильным запросам AI выдавал общее описание: «компания X занимается продажей металлопроката». Уникальное преимущество (износостойкость, увеличенный срок службы) полностью игнорировалось. Клиенты не понимали, почему цена выше рыночной.

Решение:

Создали «Паспорт бренда» для нейросетей. Написали серию статей для профильного портала «Металлоснабжение», где жестко связали название компании с понятиями «износостойкие марки стали», «характеристики прочности», «сталь для горнодобывающего оборудования». Разместили детальные спецификации на сайте в структурированном виде, удобном для парсинга AI.

Результат:

Через месяц AI-помощники по профильным запросам начали описывать компанию не как «продавца металла», а как «поставщика износостойкого проката для тяжелой промышленности». Входящие заявки стали более целевыми, сократилось количество бесполезных звонков с просьбой «купить уголок 3 метра», отдел продаж начал работать с теми, кому действительно нужна премиальная технология.