Мне вас нейронка порекомендовала: как брендам получать лиды из ИИ-поиска
Для маркетологов это новая задача. Высокие позиции сайта в поиске еще не гарантируют, что бренд появится в ответе ИИ. Нужно разобраться, откуда нейросети берут информацию о компаниях, почему рекомендуют одни бренды и не упоминают другие, а главное — как на это повлиять.
Чтобы помочь специалистам разобраться в GEO/AEO, эксперты UIS подготовили обучающий курс из шести модулей.
Почему привычного SEO уже недостаточно
В классическом поиске маркетологи отслеживают позиции сайта, органический трафик и конверсии. В AI-поиске к этим показателям добавляются новые: упоминания бренда, цитирование его материалов и присутствие в рекомендациях нейросетей.
Причем одной оптимизации сайта недостаточно. Нейросети могут использовать публикации в отраслевых медиа, обзоры, экспертные статьи и другие внешние источники.
Поэтому к работе с AI-видимостью подключаются SEO-, PR-, контент- и маркетинговые специалисты. Но как распределить задачи между ними и понять, какие действия действительно влияют на присутствие бренда в нейровыдаче?
От случайных переходов до десятков лидов в месяц
За четыре месяца активной работы над AI-видимостью специалисты UIS прошли путь от единичных случайных переходов из нейросетей до десятков лидов ежемесячно.
Главное достижение — не только рост числа обращений. Маркетологам удалось выстроить масштабируемую систему GEO-продвижения: вместо отдельных экспериментов появился управляемый процесс с понятными задачами и возможностью оценивать результаты.
Полученный опыт лег в основу курса по GEO/AEO. В программу включили подходы, проверенные специалистами UIS на практике: работу с контентом, внешними источниками, мониторинг AI-видимости и аналитику обращений.
Шесть модулей — от механики нейровыдачи до аналитики
В курсе разбираются задачи, с которыми сталкиваются маркетологи при работе с GEO/AEO.
1. Новый поиск. Как меняется путь клиента и чем GEO/AEO отличается от классического SEO.
2. Механика нейровыдачи. Какие источники используют нейросети и что влияет на выбор материалов для ответов.
3. Практика GEO. Как находить перспективные запросы, оптимизировать контент, развивать внешние упоминания и проверять результат.
4. Стратегия. Как определить приоритеты, выбрать метрики AI-видимости и организовать мониторинг.
5. Командная работа. Как распределить ответственность между SEO, PR, контентом и маркетингом.
6. Аналитика. Как отслеживать обращения из нейросетей и связывать их с лидами и продажами.
Что участники смогут применить в работе
Помимо уроков, участники получат чек-листы, шаблоны и примеры для работы с контентом и AI-видимостью.
В программу также включили запись вебинара о том, как ИИ выбирает бренды для ответов, и тестовый доступ к демо-кабинету Аналитики рекламы UIS. На примерах отчетов участники смогут изучить, как данные об обращениях помогают оценивать эффективность маркетинга.
Курс рассчитан на маркетологов, руководителей маркетинга, SEO- и PR-специалистов, контент-команды и владельцев бизнеса.
После обучения участники смогут системнее работать с нейровыдачей: анализировать присутствие бренда в ответах ИИ, находить точки роста, планировать работу с контентом и оценивать результаты.
После регистрации все шесть модулей придут на электронную почту.