Еще недавно многие компании, работающие в сфере B2B, связывали рост нейросетевого трафика прежде всего с ChatGPT.
Логика была понятной: сервис стал самым узнаваемым инструментом на рынке генеративного ИИ, а значит, именно его пользователи должны были чаще искать рекомендации, сравнивать решения и переходить на сайты компаний.
Однако практика показывает, что такой подход может привести к ошибочным выводам. В одном из B2B-веб-сервисов основную долю переходов из нейросетей обеспечила не популярная зарубежная платформа, а российская "Алиса". На ее долю пришлось около трех четвертей всего трафика, пришедшего из ИИ-инструментов.
Этот пример хорошо показывает, насколько важно не ограничивать GEO одной системой. Оптимизация под генеративные ответы требует более широкого взгляда: необходимо учитывать особенности аудитории, локальные сервисы и реальные сценарии использования нейросетей.
Почему ставка только на ChatGPT может оказаться ошибочной
GEO, или Generative Engine Optimization, постепенно становится отдельным направлением цифрового маркетинга.
Его задача заключается не только в том, чтобы вывести сайт в традиционной поисковой выдаче, но и добиться упоминания компании в ответах, которые формируют нейросетевые системы.
В классическом SEO пользователь вводит запрос, получает список ссылок и самостоятельно выбирает подходящий ресурс. В случае с генеративным поиском механизм работает иначе: алгоритм анализирует множество источников и сразу предлагает сформированный ответ.
Если бренд попадает в такую рекомендацию, он может получить целевой переход без привычного клика по рекламному объявлению или позиции в поисковой выдаче.
На этом фоне ChatGPT часто воспринимается как главный канал нейросетевого трафика. Компании изучают его ответы, проверяют, упоминается ли в них нужный бренд, и стараются адаптировать контент под возможные рекомендации.
Но подобная стратегия не всегда отражает реальное поведение аудитории. Разные сегменты пользователей предпочитают разные инструменты.
Популярность нейросети в информационном поле не гарантирует, что именно она станет главным источником переходов на конкретный сайт. В-третьих, многое зависит от региона, языка запросов и специфики продукта.
Что показал анализ трафика B2B-сервиса
При изучении посещаемости одного B2B-веб-сервиса выяснилось, что нейросети действительно способны приводить заинтересованных пользователей. Но распределение источников оказалось неожиданным: примерно 75% переходов из генеративных систем пришло через "Алису".
ChatGPT при этом не стал главным поставщиком аудитории.
Его вклад оказался заметно меньше, хотя именно его чаще всего называют основным ориентиром при обсуждении GEO. Получается, что общая известность платформы и ее фактическая эффективность для определенного бизнеса - не одно и то же. Для B2B-сегмента это особенно важно.
Потенциальные клиенты здесь редко принимают решение мгновенно. Они ищут сервисы под конкретную задачу, изучают функциональность, сравнивают условия, проверяют совместимость с существующими процессами.
Если нейросеть включается в этот путь выбора, ее рекомендация может привести на сайт пользователя с уже сформированным интересом. Таким образом, даже относительно небольшая доля нейросетевого трафика способна иметь практическую ценность.
Важен не только объем переходов, но и их качество: глубина просмотра, время на сайте, отправка заявки, регистрация или обращение к менеджеру.
"Алиса" как самостоятельный канал привлечения клиентов
Результат исследования нельзя воспринимать как случайность или универсальное доказательство того, что "Алиса" всегда эффективнее ChatGPT. Скорее, он демонстрирует необходимость учитывать специфику рынка, на котором работает компания. Российская аудитория активно использует локальные цифровые продукты.
Пользователям привычны отечественные поисковые сервисы, голосовые помощники и экосистемные решения.
"Алиса" встроена в продукты "Яндекса", поэтому для многих людей она оказывается более доступной и естественной точкой входа, чем отдельное зарубежное приложение.
Кроме того, российские пользователи чаще формулируют запросы на русском языке и обращаются к сервисам, способным учитывать местный контекст.
Для B2B-клиента это может быть особенно существенно: ему нужны рекомендации по российским платформам, тарифам, законодательным ограничениям, интеграциям и особенностям работы на локальном рынке. Если компания создает контент с учетом этих запросов, у нее появляется шанс быть замеченной не только в обычном поиске, но и в ответах генеративного помощника.
В результате "Алиса" превращается из вспомогательной функции в полноценный источник потенциальных клиентов.
Почему локальный контекст влияет на результат
Нейросетевые системы не формируют ответы в вакууме. На их рекомендации влияют язык запроса, доступность источников, регион пользователя, популярность конкретных сайтов и характер информации, которую ищет человек. Например, запрос "какой сервис выбрать для автоматизации работы отдела продаж в России" требует не абстрактного списка мировых решений, а рекомендаций, применимых в конкретной стране.
Пользователю важны поддержка на русском языке, наличие локальной инфраструктуры, возможность оплатить услуги, соответствие требованиям безопасности и интеграция с привычными инструментами.
Если сайт компании подробно раскрывает такие вопросы, объясняет преимущества продукта и регулярно публикует экспертные материалы, он может стать источником для генерации ответов. При этом речь идет не о механическом насыщении текста ключевыми словами.
Нейросетям важны связность, достоверность, понятная структура и способность страницы закрыть реальный информационный запрос.
Именно поэтому GEO тесно связано с качественным контент-маркетингом. Хорошая статья, подробная страница услуги, понятное сравнение тарифов или разбор практического сценария могут работать сразу в нескольких каналах: в поисковой выдаче, в ответах нейросетей и на этапе принятия решения потенциальным клиентом.
Может быть интересно: Zuhra sizning daromad kalitingiz Telegram - moliyaviy sxema yoki real imkoniyat?
Как B2B-компаниям выстроить стратегию GEO
Первый шаг - перестать рассматривать генеративный трафик как единый поток. Следует разделять источники и анализировать, какие системы приводят посетителей, по каким запросам это происходит и какие действия пользователи выполняют после перехода. Обычной статистики посещаемости недостаточно.
Нужно смотреть не только на количество визитов, но и на качество аудитории.
Важно отслеживать просмотры ключевых страниц, заполнение форм, регистрации, скачивание материалов и другие целевые действия. Иногда небольшой канал оказывается ценнее крупного, если его посетители лучше понимают потребность и ближе к покупке.
Следующий этап - изучение вопросов, которые потенциальные клиенты задают нейросетям. Это могут быть запросы о выборе программного обеспечения, сравнении решений, стоимости внедрения, интеграции с CRM, автоматизации отдельных процессов или замене зарубежного продукта.
Какие материалы помогают попадать в ответы нейросетей
Наиболее полезны материалы, которые отвечают на конкретные вопросы и дают читателю практическую пользу. Это могут быть инструкции, обзоры, сравнительные статьи, ответы на частые вопросы, кейсы внедрения и разборы типичных проблем бизнеса. Важно, чтобы в таких публикациях не было чрезмерной рекламной подачи.
Нейросетевые системы и люди одинаково лучше воспринимают контент, где сначала раскрывается задача, затем рассматриваются возможные подходы, а уже после этого приводится информация о подходящем продукте.
Хороший материал должен быть самостоятельным и понятным даже без перехода на другие страницы. В нем желательно последовательно объяснить терминологию, описать ситуацию, обозначить критерии выбора и показать возможные ограничения.
Чем полнее раскрыт вопрос, тем выше вероятность, что публикация будет использована как источник для сформированного ответа. Не менее важна техническая сторона.
На сайте должны быть понятная структура, корректные заголовки, логичная внутренняя перелинковка, открытая информация о компании и продукте. Следует избегать противоречий между разными страницами, устаревших сведений и слишком общих формулировок.
Главный вывод? Тестировать нужно не бренды, а каналы
История с B2B-сервисом, где "Алиса" обеспечила около 75% нейросетевого трафика, показывает: привычные представления о GEO не всегда совпадают с реальностью. Нельзя заранее утверждать, что основным источником переходов станет наиболее известная международная платформа.
Эффективность зависит от множества факторов: аудитории компании, языка запросов, региона, характера продукта и качества опубликованных материалов.
Для российского B2B-сегмента локальные решения могут играть гораздо более заметную роль, чем принято считать.
Поэтому компаниям стоит проводить собственные измерения, а не ориентироваться только на громкие названия сервисов.
Нужно проверять, какие нейросети упоминают бренд, откуда приходят пользователи, что они ищут и насколько часто совершают целевые действия. GEO не сводится к оптимизации под одну конкретную платформу.
Это системная работа с экспертностью, структурой сайта, качеством контента и присутствием бренда в информационной среде.
Чем лучше компания отвечает на реальные вопросы аудитории, тем выше вероятность, что ее заметят разные генеративные системы - включая те, которые маркетологи изначально не рассматривали как ключевые.
