Коротко: у салона с рейтингом 5.0 и 300+ отзывами классический локальный поиск работал, а в ИИ-поиске бизнеса не было вообще. За три месяца — 1 180 показов в ИИ-ответах Google, из них 73% за последний месяц, и 40% доли упоминаний в нише против 26% и 23% у ближайших конкурентов. Главные причины: починили невидимый технический дефект, сделали ставку на объясняющий контент вместо страниц «мы находимся здесь» и разобрали, откуда модели в этой нише реально берут ответы. Раздел «Что не сработало» — тоже здесь.
Отправная точка
Салон с отличной репутацией: 5.0 на Google, больше 300 отзывов, узкая специализация вместо «делаем всё». Классический локальный поиск работал: профиль в картах приносил обращения, позиции держались.
В ИИ-поиске бизнеса не существовало. Когда человек спрашивал ChatGPT, Copilot или Perplexity «где сделать такую-то услугу в этом районе», модели называли конкурентов. Сайт не цитировался. В ИИ-ответах Google — ноль-пять показов в сутки, часто ноль.
Это типичная ситуация, а не исключение. Локальный бизнес может годами быть в топе карт и при этом полностью отсутствовать там, где всё больше людей задаёт вопрос «кого выбрать». Механика ИИ-ответов Google описана в документации Search Central — AI features and your website: модель собирает ответ из источников и показывает поддерживающие ссылки, и попадание в этот набор зависит не от одного фактора, а от совокупности сигналов о бизнесе.
Что мы измеряли до того, как что-то делать
Сначала измерение, потом работа. Без базового замера нельзя отличить работу от имитации работы: любой рост можно объявить своей заслугой, а любое отсутствие роста — «долгим накоплением эффекта». Мы поставили пять независимых слоёв.
1
Доля упоминаний в ИИ относительно конкурентов
По фиксированной панели локальных запросов, которая не меняется от замера к замеру.
2
Реальные цитирования Copilot
Отчёт AI Performance в Bing Webmaster Tools: что именно и когда модель взяла с сайта.
3
Показы в ИИ-ответах Google в разрезе каждой страницы
Отчёт Generative AI features в Google Search Console — поисковой консоли, бесплатном отчёте Google о видимости сайта.
4
Органика и профиль в картах
Обычный поисковый спрос — чтобы отделить эффект ИИ от эффекта классического поиска.
5
Звонки
Отдельный номер, чтобы видеть обращения, а не только графики.
Пятый слой критичен: без него видимость превращается в красивый график без связи с деньгами. Подробнее о том, какие метрики имеет смысл требовать от подрядчика, — в статье «Как оценивать продвижение в ИИ-поиске».
Что делали
1. Разобрали, откуда ИИ берёт ответы в этой нише
Выгрузили все источники, которые модели цитируют по целевым запросам, и классифицировали вручную — автоматическая категоризация в подобных отчётах систематически ошибается, поэтому мы её не используем как основу для решений.
Картина оказалась не такой, как ожидал клиент. Главным источником были не отраслевые медиа и не подборки «лучшее в городе», а платформы онлайн-записи: суммарно они давали больше цитирований, чем все редакционные гайды вместе взятые. Одна платформа держала 17% всех цитирований в нише — больше, чем любой отдельный сайт, включая сайты лидеров рынка.
Это переопределило план работ: часть усилий, которая по умолчанию ушла бы на попытки попасть в подборки, была направлена туда, откуда модели реально берут ответы.
2. Нашли и починили то, о чём никто не знал
Технический аудит вскрыл проблему, невидимую ни глазами, ни в стандартных чекерах: сайт отдавал пустую разметку организации. Структурированные данные — это машиночитаемое описание бизнеса в коде страницы (название, адрес, телефон, часы работы), по которому поисковые системы и модели понимают, кто вы; требования к нему описаны в документации Google для локального бизнеса (Local business structured data). Формально блок присутствовал, фактически в нём не было ни названия, ни адреса, ни телефона — Google отбраковывал его целиком.
Проще говоря: машиночитаемых данных о бизнесе у сайта не было вообще. Всё, что модели о нём знали, они достраивали из обычного текста.
Причина оказалась банальной — незаполненное поле в блоке карты, из которого платформа собирает разметку. Починили, дополнили данными, которых конструктор не отдаёт в принципе: часы работы, тип бизнеса, связь с профилем в картах. Попутно устранили дубль названия в заголовках страниц и навели порядок с телефонами: в структурных данных и контактном блоке — только основной номер, трекинговый живёт в одной кнопке. Разнобой в контактах прямо бьёт по доверию к данным о бизнесе.
3. Сделали ставку на контент, отвечающий на вопрос
Здесь главный вывод проекта, и он противоречит привычной логике локального продвижения.
Мы сделали два типа страниц одновременно: страницу под район («услуга в таком-то районе») и объясняющую страницу («чем эта техника отличается от обычной»). Обе — с ценами, разделом вопросов и ответов, полными контактами. Различались они только типом ответа, который дают читателю.
| Страница | Показы в ИИ-ответах Google за 3 месяца |
|---|---|
| Объясняющая («чем эта техника отличается») | 543 |
| Под район («услуга в таком-то районе») | 13 |
Разрыв в сорок раз. Причина простая: адрес, часы и цены ИИ уже знает из карт и профилей — страница «мы находимся здесь» ему не нужна. А объяснение разницы между техниками, разбор процесса, ответ на «что выбрать» — этого больше взять неоткуда.
Страницы под район мы не бросили: они дают органический трафик и держат позиции в обычном поиске. Но видимость в ИИ строится не на них.
Дальше мы перестали угадывать темы. Открыли поисковую консоль и нашли кластеры запросов с показами, но без кликов — там, где Google уже считает сайт релевантным, а показать ему нечего. Каждый такой кластер — готовое техническое задание на страницу.
4. Пошли на площадки, которые цитируются
Разобрались с механикой каждой цитируемой площадки. Оказалось, часть «редакционных подборок» на деле собирается автоматически из каталога и ранжируется по рейтингу и числу отзывов.
Для бизнеса с 5.0 и 300+ отзывами это меняет всё: не нужно никого уговаривать, нужно оказаться в базе. Один листинг заводит сразу в несколько цитируемых страниц, потому что все они генерируются из одной директории.
Результат
1 180 показов в ИИ-ответах Google за три месяца — и это не линейный рост
73% всего объёма пришлось на последние 28 дней: 858 показов из 1 180. Кривая на графике не поднимается равномерно — она долго держится у нуля, затем ускоряется, с пиками 54 и 72 показа в сутки в августе.
Это соответствует механике: страница публикуется, индексируется, переобходится, пересчитывается — и только потом начинает попадать в ответы. Отчёт «Generative AI features» Google запустил в июне 2026 года; он показывает показы в ИИ-ответах отдельно от обычной выдачи, но без кликов и без текстов запросов — поэтому мы и не полагаемся на один источник данных.
Google Search Console · отчёт Generative AI features (beta) · 3 месяца · проект клиента
Динамика по фазам — та же картина в числах:
| Период | Показов в ИИ-ответах в сутки |
|---|---|
| Май — июнь | 0–5, часто ноль |
| Июль | 5–15 |
| Август | 20–40, пики 54 и 72 |
Остальные слои измерения:
- Доля упоминаний в ИИ — 40%, первое место с отрывом почти вдвое (ближайшие конкуренты — 26% и 23%).
- Присутствие в ответах моделей — 55% запросов панели.
- Тональность упоминаний — +86 из 100.
- Цитирования Copilot возобновились после десятидневного провала.
- Позиция в органике по целевому запросу — 3.3, кликабельность (CTR) — 5.2%.
- Клики по объясняющей странице +350%, по районной +250%.
Так это выглядит против конкурентов в динамике
Клиент — розовая линия, остальные пять — ближайшие конкуренты по нише. По вертикали — покрытие бренда: в какой доле ответов по фиксированной панели запросов модель называет бизнес. Панель мониторинга запущена в середине июня, поэтому график начинается позже старта работ.
Смотреть здесь нужно не на точку, а на форму. Линии постоянно пересекаются: у любого участника ниши покрытие меняется день ото дня — это и есть причина, по которой «зафиксировать позицию в ChatGPT» невозможно в принципе. В середине июля один из конкурентов (оливковая линия) выходил выше клиента, к августу картина изменилась: розовая линия держится на верхнем уровне с пиками около 67%, тогда как основная группа конкурентов колеблется между 33% и 50%, а один участник стабильно внизу.
Именно из таких недельных срезов и складываются 40% доли упоминаний — усреднённая величина за период, а не лучший день.
Панель мониторинга видимости Otterly.AI · клиент + топ-5 конкурентов · 16 июня — 23 августа 2026
Что не сработало
Честный кейс включает и это — иначе непонятно, где границы метода.
- Услуги в профиле карт не сдвинули локальную выдачу. Добавили, ждали три недели, изменений ноль. Гипотезу закрыли.
- Починка разметки не помогла в картах. Дала эффект в органике и ИИ, но локальная выдача считается по другим сигналам. Мы этого клиенту и не обещали.
- Часть запросов выигрывается названием компании. Если в топе половина карточек с ключевым словом прямо в названии — конкурировать бессмысленно. Такие запросы мы снимаем с задач, а не имитируем работу над ними.
- Широкий запрос уровня города сайтом не берётся. Четыре замера подряд — ноль цитирований домена. Туда попадают только через подборки, и это отдельная задача.
Сколько это занимает по времени
Первые изменения в цитированиях — через 3–4 недели после публикации страницы: индексация, переобход, пересчёт. Выход на новое плато — два месяца. Устойчивая картина, по которой можно принимать решения, — три месяца.
Быстрее не бывает, и обещать быстрее — обман. Скорость зависит от исходной точки: бизнесу с проработанным сайтом и внешним следом проще, стартующему с нуля нужно сначала построить базу.
Что из этого переносится на другие ниши
Метод не привязан к нише и городу — привязаны цифры. Переносится вот это:
- Сначала измерение, потом работа. Пять слоёв, чтобы видеть не только «выросли», но и за счёт чего именно.
- Карту источников собирать руками под конкретную нишу. Она разная везде и в половине случаев противоречит ожиданиям клиента и подрядчика.
- Технический аудит до контента. Невидимые дефекты вроде пустой разметки обесценивают любую работу над текстами.
- Приоритет — объясняющий контент, а не страницы «мы находимся здесь».
- Темы брать из данных, а не из головы: кластеры с показами и без кликов.
- Закрывать гипотезы замером. Не сработало — фиксируем и не повторяем на следующем клиенте.
Главное — в пяти пунктах
- Рейтинг и отзывы не дают видимости в ИИ автоматически. Салон с 5.0 и 300+ отзывами три месяца назад отсутствовал в ответах моделей полностью, хотя в картах был в порядке.
- Технический дефект может быть невидимым. Пустая разметка организации не видна ни глазами, ни в части стандартных проверок, но лишает сайт машиночитаемых данных о бизнесе.
- Объясняющая страница дала 543 показа в ИИ-ответах против 13 у страницы под район. Адрес и часы ИИ знает из карт — ему нужен ответ на вопрос.
- Карта источников в нише оказалась не той, что ожидали: платформы онлайн-записи цитировались чаще редакционных подборок, одна из них держала 17% всех цитирований.
- Горизонт — три месяца. Первые сдвиги через 3–4 недели, плато через два месяца, устойчивая картина через три; 73% объёма показов пришлось на финальный месяц.
Частые вопросы
Почему вы не называете клиента?
По договорённости с клиентом. Мы показываем метод и цифры, но не раскрываем название бизнеса: в плотной нише это прямая подсказка конкурентам, что именно сработало. Ниша и город указаны, потому что без них нельзя оценить плотность рынка и корректность выводов. Все цифры взяты из отчётов, которые клиент видит у себя: Google Search Console, Bing Webmaster Tools, панель мониторинга видимости.
Что означает «40% доли упоминаний» и как это считается?
Доля упоминаний (Share of Voice) — доля ответов ИИ, в которых назван бизнес, относительно конкурентов по одному и тому же фиксированному набору локальных запросов. Панель задаётся на старте и не меняется, замеры снимаются регулярно, в сравнении участвуют ближайшие конкуренты. 40% против 26% и 23% означает: из отслеживаемых ответов бизнес фигурирует чаще всех остальных. Это не «позиция в ChatGPT» — фиксированной позиции в ответах ИИ не существует, ответ генерируется заново при каждом вопросе.
Повторится ли такой результат в моей нише?
Гарантировать это нельзя, и мы не гарантируем. Переносится метод: измерение до старта работ, ручная карта источников под нишу, технический аудит, приоритет объясняющего контента, темы из данных поисковой консоли. Различается всё остальное — набор цитируемых площадок, плотность конкуренции, состояние сайта и объём спроса. Поэтому работа начинается с аудита за $35: он фиксирует исходную точку и показывает, из чего в вашем случае складывается разрыв с конкурентами.
У нас сайт на конструкторе — может быть та же пустая разметка?
Да, и это встречается часто. Конструкторы собирают структурированные данные автоматически из полей блока карты или контактов; если одно поле не заполнено, блок может собраться пустым — формально он есть, фактически в нём нет ни названия, ни адреса, ни телефона, и поисковые системы отбраковывают его целиком. Глазами это не видно, в части стандартных проверок — тоже. Проверяется быстро, в большинстве случаев так же быстро и чинится.
Значит, страницы под район делать не нужно?
Нужно, но под другую задачу. В этом проекте страница под район дала 13 показов в ИИ-ответах против 543 у объясняющей — но она приносит органический трафик и держит позиции в обычном поиске, поэтому мы её не убирали. Точнее так: страницы «мы находимся здесь» работают на классический локальный поиск, а видимость в ИИ строится на страницах, которые отвечают на вопрос — чем одна услуга отличается от другой, как устроен процесс, что выбрать.
Один кейс — не гарантия. Результаты зависят от ниши, конкуренции, состояния сайта и спроса в вашем городе. Мы показываем метод и то, как проверяем его на данных, — включая гипотезы, которые не подтвердились.