FLOWWOW

О КЛИЕНТЕ

Flowwow — маркетплейс локальных брендов, объединяющий продавцов и покупателей в 1700+ городах. Платформа стартовала в 2014 году как сервис доставки цветов. Со временем расширение ассортимента превратило бренд в полноценный маркетплейс подарков и авторских товаров. В 2024 году компания провела масштабный ребрендинг. В частности, запустила динамичный логотип-тюльпан, который визуально адаптируется под разные категории — от цветов до кондитерских изделий.

Особенности бизнеса:

Клиент работает в высококонкурентной среде, где ему приходится соперничать сразу на двух фронтах:

• Первая группа конкурентов — универсальные гиганты электронной коммерции: топовые маркетплейсы, сервисы доставки еды и различных товаров.

• Второй сегмент — специализированные цветочные интернет-магазины с многолетней историей.

Каждая из этих групп обладает мощным маркетинговым бюджетом и выстроенными каналами трафика. В такой ситуации традиционные инструменты привлечения упираются в потолок перегретых рекламных аукционов и медиаинфляцию. Поэтому бизнес находится в поиске каналов для создания новых точек касания с аудиторией.

ПРОБЛЕМА

Высокая плотность конкурентного поля в сочетании с растущей стоимостью медийного инвентаря вынуждает искать альтернативные каналы привлечения клиентов. Поэтому клиент решил протестировать принципиально новый канал, способный дать дополнительный охват при относительно небольших затратах.

ЦЕЛЬ

Тестовый запуск направления GEO — оптимизации страниц под нейропоиск и нейросети. Команда хотела на практике проверить механику работы этого канала: что необходимо для попадания в ответы ИИ, как корректно измерять результаты и на каких метриках строить дальнейшее планирование. Сфера внимания — все нейросети, в том числе:

Поскольку GEO начиналось как эксперимент, KPI не устанавливались. Мы решили, что три-четыре месяца тестируем стратегию, собираем данные, оцениваем динамики, после чего формируем реалистичные показатели эффективности.

РЕШЕНИЕ

Платформы искусственного интеллекта генерируют ответы на основании текстов о бренде на его сайте и других доверенных платформах. Поэтому мы построили стратегию на двух направлениях:

1. Обеспечить техническую доступность контента страниц для ИИ-краулеров.

2. Создавать и улучшать материалы о бренде, чтобы нейросети воспринимали их как понятные, экспертные и использовали.

Далее опишем поэтапную реализацию.

1. Провели анализ текущей структуры ИИ-выдачи

Сначала мы выяснили, что нейросети уже знают о Flowwow и как часто бренд фигурирует в ответах по релевантным запросам. Для этого провели глубокий аудит присутствия сайта в выдаче ключевых ИИ-моделей, фокусируясь на персонализированных и коммерческих интентах. Это не поверхностная проверка по одному-двум промптам, а срез по десяткам сценариев, имитирующих реальное поведение пользователя.

Что мы сделали:

• Собрали промпты по разделам — в частности, «Цветы», «Розы», «Посадки под дни рождения», «Пионы», «Клубника».

• Проанализировали попадание по этим промптам в ответы всех нейросетей при помощи автоматических парсеров. Фиксировали факт упоминания бренда и его контекст.

• Перепроверили автоматические результаты вручную. Это важный момент, потому что существующие парсеры ИИ-выдачи пока несовершенны и могут не видеть бренд в тех ответах, где он присутствует. Ручная валидация позволяет сформировать максимально чистую картину стартового присутствия бренда.

2. Подготовили ТЗ для создания контента

Ключевой этап — проектирование контента, который отвечает критериям авторитетности, принятым в ИИ. Например, для Google это факторы E-E-A-T (опыт, экспертиза, авторитетность, достоверность), для Алисы AI — параметры ЭПОС (экспертиза, полезность, оригинальность, содержательность). Везде важна структурированность текста, наличие конкретных фактов, экспертная глубина.

Что мы сделали:

• Подготовили детализированные ТЗ доработку коммерческих страниц по всем категориям, которые попали в семантическое ядро аудита. Задача — наполнить страницы структурированной информацией, которую ИИ-модели смогут легко извлечь и использовать.

• Разработали ТЗ для информационных страниц. Тип контента критически важен для попадания в диалоги с ИИ, когда пользователь еще не определился с выбором конкретного магазина или продукта и запрашивает у AI-помощника рекомендации или обзоры.

Важный фактор ускорения процессов на этом этапе — тесное взаимодействие с командой клиента. Нам удалось достичь взаимопонимания. Команда Flowwow активно участвовала в обсуждении, всегда была доступны для консультаций, оперативно готовила тексты. Такая вовлеченность сократила паузы и повысила качество текстов.

3. Доработали и масштабировали стратегию

Этот этап проекта продолжается в настоящее время. Мы проводим мониторинг изменения ИИ-выдачи, параллельно дорабатываем тексты и расширяем охват.

Что мы сделали:

• Отслеживаем и анализируем, как меняется динамика видимости в ИИ.

• Проанализировали информационное поле, подготовили контент-план для создания информационного следа на внешних авторитетных площадках.

• Проверяем тексты на актуальность, готовим рекомендации по обновлению

• Аккумулируем в едином дашборде все данные о видимости в нейросетях, динамике по конкурентам, эффективности отдельных типов контента. Это дает прозрачную картину происходящего и позволяет принимать решения о масштабировании успешных гипотез на основе цифр.

Отдельным блоком работ стал технический аудит сайта как база для хорошего ранжирования в поиске и доступности для ИИ-краулеров. Мы проверяем доступность страниц, корректность метатегов, скорость загрузки, микроразметку и другие технические факторы, которые улучшают индексацию и машинную интерпретацию информации.

РЕЗУЛЬТАТ

За четыре месяца работ бренд окончательно закрепился в крупнейших LLM-моделях. Отдельно отметим сильный рост присутствия в ответах генеративных поисковых систем: в 1,7 раз в Google AI Overview, более чем в 2 раза в экосистеме Яндекса (Алиса AI, YandexGPT). Топ-3 по доле упоминаний Flowwow окончательно закрепился за крупнейшими моделями ChatGPT, YandexGPT, Perplexity. Средняя видимость по всем нейросетям выросла в 1,2 раза

Ставка на экспертный контент сработала именно в тех поисковых ИИ-системах, которые наиболее сложны для GEO из-за строгих требований к источникам. Google AI Overview и экосистема Яндекса известны своей избирательностью при выборе данных. То, что мы смогли поднять видимость в этих системах, подтверждает качество проделанной контентной работы.

Нейросети не просто начали чаще упоминать сайт — они стали точно воспроизводить ключевые УТП бренда. Алиса AI в диалоге использует специфические функциональные фильтры с сайта бренда: «уже собран», «фото до доставки», «прямой чат с продавцом». Perplexity в ответах оперирует конкретными цифрами о бренде: «5 млн отзывов», «от 30 минут», «14 000 магазинов». Это свидетельство того, что контент на сайте и внешние публикации эффективно структурированы, поэтому ИИ-модели легко извлекают факты и используют их при ответе. Это повышает убедительность рекомендаций.

Сравнение с конкурентами демонстрирует устойчивое лидерство клиента в GEO-пространстве. По видимости в упоминании бренда платформа занимает первую строчку. Бренд доминирует в двух сегментах одновременно. Маркетплейсы отстают почти в два раза: Яндекс Маркет — 25,69%; Wildberries — 25,23% против 52,47% Flowwow.

Прямые конкуренты из цветочной ниши показывают еще более скромные цифры — до 12,84%. Преимущество не ограничивается брендовыми запросами — площадка демонстрирует значительно более высокие, чем у конкурентов, показатели по всему пулу коммерческих и информационных запросов. Это говорит о системном характере успеха, а не о локальной оптимизации под узкую группу промптов.

Также нейросети начали уверенно рекомендовать площадку в тематике подарков. В ответах на прямые репутационные запросы вида «какой маркетплейс надежный» сервис стабильно делит топ-1—топ-2 места с Яндекс Маркетом. Это открывает доступ к новой аудитории, которая ранее могла не рассматривать Flowwow как полноценную альтернативу крупным универсальным площадкам. Тональность упоминаний по итогам квартала достигла абсолютного максимума и стала на 100% положительной по всем без исключения группам запросов: ситуативные, сравнительные, репутационные, рекомендательные и поисковые. В январе–феврале часть ответов имели нейтральную тональность. Это важный показатель, потому что часто пользователь выбирает площадку прямо в диалоге с нейросетью.

ИТОГИ

Дальнейшее развитие направления строится на улучшении контента с учетом обратной связи от ИИ-моделей, углублении позиционирования бренда.

Мы выявили зоны роста для дальнейшего развития проекта. Так, есть ситуации, когда сайт попадает в источники, но в тексте ответа бренд не упоминается. Это сигнал о том, что на посадочных страницах, которые парсит ИИ, присутствует контент о цветах и подарках, но слабо выделен бренд. Поэтому мы масштабировали аудит коммерческих страниц и готовим рекомендации, чтобы усилить брендовую составляющую в текстах.

Второе направление — статьи на внешних площадках, которые раскроют ценообразование и логику работы сервиса. Это поможет нейросетям давать более точные и развернутые ответы на запросы о стоимости. Также мы планируем серию материалов с акцентом на те фильтры и триггеры, которые ИИ подсвечивает в ответах. 

Таким образом, GEO из экспериментального канала превратился в полноценный инструмент конкурентной борьбы, обеспечивающий устойчивое преимущество Flowwow в ответах нейросетей.