Увеличили видимость в нейросетях для компании Донинтурфлот

О КЛИЕНТЕ

АО «Донинтурфлот» — флагман премиальных речных круизов по России. Компания существует уже более 30 лет. Ее миссия — оригинальные туристические маршруты, позволяющие не только хорошо отдохнуть на борту корабля, но и поближе познакомиться с богатой историей нашей страны. Целевая аудитория — женщины и мужчины старше 40 лет с высоким доходом. Гости теплоходов демонстрируют высокую лояльность: они возвращаются к круизам компании и рекомендуют их друзьям. Спрос распределяется неравномерно в течение года, так как речная навигация в России имеет сезонный характер и длится с конца апреля по конец октября.

ПРОБЛЕМА

С этим заказчиком мы ранее работали с проектом по SEO. В декабре 2025 года клиент обратился с новым пулом задач:

помощь в переезде на новый сайт;
технический аудит старого сайта , улучшение позиции;
GEO — это было наше предложение как новое направление, которое открывает для бренда дополнительные точки контакта с аудиторией через ИИ.

Почему GEO? Распространение нейросетей и внедрение ИИ-ответов в поисковой выдаче меняют пользовательское поведение и усиливают риск потери органического трафика для сайтов. Наша Лаборатория поисковой аналитики одной из первых исследовала, как Алиса Яндекса выбирает источники для генерации ответов на коммерческие запросы. Полученные данные помогли выявить факторы, которые влияют на попадание страниц в генеративную выдачу, и понять, как работать с такой видимостью системно. Мы предлагаем клиентам GEO как стратегию защиты органического трафика, роста узнаваемости бренда и выхода в те сегменты аудитории, которые все чаще используют ИИ вместо классического поиска.

Для туризма это особенно важно, потому что выбор редко происходит с первого касания. Пользователь сравнивает форматы отдыха, уточняет детали маршрута, задает десятки вопросов и только потом переходит к выбору компании. Мы увидели, что все большая часть этого пути уходит в нейросети, и помогаем клиенту встроиться в ИИ-ответы через карту пути клиента CJM, интенты, контент и техническую подготовку сайта.

ЦЕЛЬ

Задачи для GEO были определены так:

встроить бренд в путь выбора клиента через ИИ;
занять видимость в ключевых сценариях принятия решения;
создать новые точки входа для контакта с аудиторией на этапе изучения, сравнения и выбора круизов.

РЕШЕНИЕ

1. Выделили ключевые сценарии выбора клиента через ИИ.

Клиент описал несколько типовых сценариев выбора, по которым разные сегменты аудитории приходят к покупке круиза. Мы проработали эти сценарии, выделили ключевые точки принятия решения и на их основе собрали пул промптов по приоритетным направлениям продаж.

Что мы сделали:

Собрали промпты по основным коммерческим и информационным сценариям. Это также помогло сформировать контент-план для подготовки недостающих статей.
Провели кластеризацию — разбили промпты на группы по интентам и подинтентам.

Провели поиск промптов в самих ИИ-ассистентах с перекрестной проверкой между ними. Это позволило отсеять неподходящие и оставить часто встречающиеся.
Сформировали основной пул для мониторинга AI-видимости. На старте в него вошли брендовые и информационные запросы, а затем, по мере развития проекта, добавили коммерческие и сопутствующие им информационные запросы.
Использовали промпты для наполнения страниц полезным контентом.

Коммерческие промпты мы использовали для усиления коммерческих посадочных страниц, информационные — для подготовки ТЗ на статьи. В результате бренд получил присутствие во всех ключевых нейросетях и AI поисковиках, важных для пользовательского выбора:

Perplexity;
Google Al Overview;
Поиск с Алисой;
ChatGPT;
Алиса AI (Яндекс GPT);
Gemini.

2. Провели постраничную оптимизацию под AI-поиск.

В работе мы опирались на результаты нашего исследования Алисы: изучили, какие шаблоны используются при генерации ответов, какие элементы страницы повышают вероятность попадания в выдачу и как превратить SEO-текст в материал, удобный для генеративных систем. Практика показала, что эти принципы работают не только для Алисы, но и для других больших языковых моделей.

Что мы сделали:

Проанализировали тексты и метатеги на разных типах страниц.

Проверили, насколько структура, формулировки и содержание страниц соответствуют пользовательским сценариям и подходят для AI-поиска.

Выявили малоценные страницы и страницы с низкой уникальностью.

Определили разделы, которые слабо закрывали пользовательские интенты, дублировали уже существующий контент или не усиливали общую AI-видимость сайта.

Подготовили рекомендации по доработке текстового контента.

Промпты включали в заголовки коммерческих и информационных страниц, а в тексте раскрывали через ценность для пользователя и критерии выбора. Отдельно выстраивали иерархию заголовков: на коммерческих страницах использовали H2 и H3, на информационных, в зависимости от объема, H2, H3 и H4.

Сформировали точечные рекомендации по коммерческим посадочным страницам.

После расширения пула промптов мы увидели, что по коммерческим сценариям проект уступает конкурентам. Это показало, что такие страницы пока оптимизированы слабее, чем брендовые и информационные материалы, и требуют отдельной проработки.

Добавили требования к форматам контента под разные типы запросов.

Для коммерческих страниц рекомендовали блоки ЧаВо и форматы «вопрос-ответ», чтобы нейросетям было проще извлекать релевантные фрагменты для генерации. Для информационных материалов задали структуру, которая позволяет полно раскрывать основной вопрос и связанные с ним подинтенты.

Сформировали контент-план на основе собранных промптов.

Он помог закрыть дефицит тем по информационным сценариям и определить, какие материалы нужно обновить, переработать или подготовить с нуля. Например, клиентом была подготовлена статья-ликбез под ранние этапы выбора, построенная на промптах «что нужно знать о речном круизе», «можно ли оплатить круиз по частям», «что входит в стоимость длительного речного круиза», «что обязательно взять с собой в круиз дольше недели, составь чек-лист». Материал был сначала размещен в Дзене, а затем в блоге на сайте.

Далее контент стал входить в ответы нейросетей, в частности, Алисы.

Подготовили тексты для части коммерческих страниц.

На момент подготовки кейса часть рекомендаций уже была внедрена, но работа по коммерческому блоку еще продолжается. Это важно учитывать при интерпретации текущих результатов.

Рекомендовали перелинковку между информационными и коммерческими материалами.

Такой подход помогает связать ранние сценарии изучения темы с последующими этапами выбора и вести пользователя от информационного запроса к целевому действию.

Настроили регулярный мониторинг видимости по целевым промптам.

Результаты показываем клиенту в дашборде. Это позволяло видеть динамику отдельно по брендовым, информационным и коммерческим сценариям и точнее определять следующий этап доработок.

3. Провели техническую оптимизацию сайта.

Параллельно с предыдущими этапами мы помогли устранить технические недочеты, которые могли затруднить нейросетям доступ к контенту, и настроили мониторинг видимости в ответах ИИ-поиска и AI-ассистентов.

Что мы сделали:

Провели аудит технических ошибок, выдали рекомендации.
Проверили доступность страниц для AI-ботов.
Сформировали файл llms.txt — аналог файла файла robots.txt для больших языковых моделей.

Среди оптимизаторов нет единого мнения о том, насколько llms.txt влияет на генеративную видимость. По нашему опыту, внедрение llms.txt может работать как дополнительный элемент комплексного подхода, если сопровождать его доработкой контента, структуры и общего качества сайта.

Выдали рекомендации по микроразметке, чтобы структурировать информацию для ИИ-ботов. Так они более точно и полно понимают содержимое страницы.
Добавили сайт в Bing Webmaster Tools, чтобы отслеживать, как контент появляется в генеративных ответах.

У каждой платформы своя аудитория и алгоритмы ранжирования. В случае с Microsoft Bing дополнительно возникает связь с ИИ-системами, что становится критически важным в условиях роста популярности генеративного поиска. Кроме того, Microsoft активно инвестирует в развитие Bing и его интеграцию с ИИ-продуктами, например, Copilot, ChatGPT, что усиливает его значимость.

Андрей Сметанин,
директор по маркетингу АО «Донинтурфлот»:

«Для нас выход в AI-среду на этапе низкого сезона стал осознанным стратегическим шагом. В круизном туризме решение о бронировании каюты часто созревает за несколько месяцев до путешествия, и клиент уже на стадии изучения вариантов формирует свою подборку избранных круизов, обращаясь к нейросетям. Выйдя в этот канал одними из первых, мы получили возможность присутствовать в ответах ИИ в тот момент, когда конкуренция еще минимальна, а влияние на выбор — максимально. Уверен, что именно такая проактивная работа с GEO сегодня формирует фундамент для стабильного спроса и играет свою роль в выполнении маркетинг-плана в предстоящем сезоне».

Перезагрузка SEO-продвижения

Как улучшить продажи с вашего сайта и повысить его видимость в интернете? Начните с SEO-аудита!

РЕЗУЛЬТАТ

С декабря 2025 года по февраль 2026 года средняя видимость бренда в AI выросла с 4,8% до 13,9%, что подтвердило потенциал GEO уже на первых этапах проекта.

Проект находится на стадии развития, и по мере того как в мониторинг добавляются новые промпты, общая видимость может меняться. На первом этапе мы отслеживали брендовые и информационные запросы, по которым сайт быстро получил хорошие позиции относительно конкурентов. Затем в мониторинг добавили коммерческие промпты и дополнили их информационными по тем же сценариям выбора. По ним стало видно, что коммерческие страницы пока оптимизированы слабее, поэтому общая видимость временно снизилась. Сейчас происходит реализация рекомендаций по доработке коммерческих страниц, и это формирует основу для дальнейшего роста.

На старте проекта за месяц видимость в Perplexity выросла более чем в два раза.

В феврале 2026 года у нас появилась возможность отслеживать Gemini. Проект сразу стартовал в этой системе с хорошей видимостью и дальше показывает устойчивую положительную динамику.

Среди восьми конкурентов сайт занимает третье место по видимости бренда в AI.

По мере внедрения рекомендаций по GEO трафик стал показывать более устойчивый рост.

Денис Шубенок,
исполнительный директор «Ашманов и партнеры»:

«Отметим, что первые результаты по проекту были получены именно в низкий сезон, когда аудитория еще не покупает, а в основном изучает варианты и планирует поездку. Для туризма это особенно важный этап, потому что значительная часть выбора сегодня происходит еще до визита на сайт, в том числе через нейросети. Поэтому ранний выход в AI-среду дает бренду дополнительное преимущество и позволяет начать формировать присутствие в ответах ИИ до того, как конкуренция в этом канале станет сопоставимой с классическим поиском. На наш взгляд, именно такой ранний старт и системная работа с GEO будут все сильнее влиять на будущий спрос, трафик и коммерческий результат».

ИТОГИ

Совместно с командой клиента мы продолжаем работы по GEO. Проект был запущен до начала сезона и уже после внедрения первых рекомендаций показал рост AI-видимости и трафика из нейросетей. Для клиента это стало возможностью заранее занять значимые точки присутствия в новой поисковой среде и подойти к пику спроса с уже сформированной базой. Дальнейшая работа сфокусирована на более сложных коммерческих сценариях, чтобы масштабировать результат по мере внедрения всех рекомендаций.