Как B2B-компания получила +217% заявок из нейросетей за 4 месяца

Этот кейс я долго не решался публиковать. 🫣 Потому что цифры получились настолько «неприличными», что в них сложно поверить. Но мы всё зафиксировали, скрины сохранили, клиент доволен — так что делюсь.

Знакомьтесь: ниша, где «все уже занято»

К нам пришла компания из B2B-сферы — назовём её условно «ТехноСервис». Работают на рынке 12 лет, 340 корпоративных клиентов на счету, средний чек — 1,8 млн рублей. Серьёзные ребята, отличные кейсы, сайт — конфетка. Но была одна боль, которая сводила на нет все усилия.

Их вообще не существовало для нейросетей. 🤯

Проверяем: «Какие компании в России делают X?» — в ответе ChatGPT и YandexGPT стабильно фигурировали 4–5 конкурентов. Наш клиент — ноль. При этом в классическом поиске они были в топ-3 по 70% запросов. Понимаете диссонанс? В Google их видели, в нейросетях — нет.

Диагноз: почему так вышло

Когда мы разложили ситуацию, всё оказалось предсказуемо банально. У компании не было ни одного структурированного источника, который LLM могла бы считать надёжным. Данные о бренде размазаны по 40+ сайтам, соцсетям и каталогам — без логики, без разметки, без единого «цифрового следа».

Нейросеть ведь не читает сайт как человек. Она собирает фрагменты из тысяч источников и складывает из них ответ. Если про вас нет проверяемых фактов: кто вы, чем занимаетесь, какие у вас кейсы, кто за вами стоит — модель просто не может вас процитировать. Не потому что вы плохие. Потому что вас «не видно» в её картине мира. И пока эта картина не собрана, вы для неё — пустое место.

Что мы сделали

Собрали и структурировали всё, что о них есть в интернете. Проанализировали 1200+ упоминаний, настроили разметку, привели в порядок источники, добавили 15 авторитетных площадок, где бренд фигурирует с фактами, а не просто «для галочки». Связали между собой источники, чтобы у нейросети сложилась цельная картина.

Главное — мы не «взламывали» алгоритмы и не спамили. Работали с контекстом и доверием: делали так, чтобы модель считала компанию авторитетным источником. Это как рекомендация от уважаемого человека, а не крик на улице.

Результат, который выглядит как фантастика

Через 4 месяца проверяем те же самые запросы. И что мы видим? Клиент — в ответах нейросетей по 83% ключевых коммерческих запросов. Причём не «где-то в конце списка», а в топ-3 рекомендаций. 🚀

Конкуренты, которые годами доминировали в выдаче ChatGPT, — теперь делят место с нашим клиентом. А по 27% запросов он вообще стал единственным, кого советуют нейросети.

Но самое вкусное — в цифрах:

• заявки с «нейросетевого» трафика выросли на 217%; • средний чек по ним — выше базового на 34%; • конверсия «запрос → заявка» — 11,4%, против 4,2% у холодных лидов; • стоимость привлечения клиента упала в 2,3 раза.

Клиенты приходят уже «прогретые»: они прочитали про компанию в ответе ИИ, доверились этому и пришли с конкретным запросом. Конверсия такого трафика — космос по сравнению с холодными лидами. 😍 Причём эти заявки закрываются быстрее: человек уже знает, кто мы такие, и приходит с готовым пониманием задачи.

Что я вынес из этого кейса

Первое: рынок уже делится. Компании, которые сегодня появляются в ответах нейросетей, забирают доверие аудитории на годы вперёд. Те, кто этого не делает, будут догонять — и догонять будет всё сложнее.

Второе: GEO — это не магия и не «обман ИИ». Это системная работа с тем, как модель воспринимает ваш бренд. Кто начинает раньше, тот и становится «очевидным выбором» в глазах нейросетей.

Третье: если в классическом поиске вы в топе, а в нейросетях вас нет — это не приговор. Это просто сигнал, что пора заняться цифровым следом.