🔎 О чём именно вы спрашиваете в ИИ

Друзья, продолжаем #seoразбор. Есть пара моментов в вопросе «Нас упоминают в ИИ?».

✔Упоминание бренда. Нейросеть называет компанию прямо в тексте ответа: «Для таких задач подойдут компании А, Б и В». Человек прочитал название и мог запомнить его, даже не переходя на сайт.

✔Упоминание сайта (цитирование). Нейросеть опирается на конкретную страницу и показывает её в источниках или ссылкой. Здесь работает уже не бренд, а URL: статья, страница услуги, раздел.

К чему я..

📎 Яндекс, Алиса AI, запрос без названия бренда: «Агентства маркетинга с экспертизой в логистике»:

✔KINETICA названа прямо в тексте ответа. Это упоминание бренда.
✔В панели «Источники» справа стоит наша страница про продвижение сайтов транспортных компаний и логистики (kinetica.su). Это упоминание сайта.

В этом ответе сработало и то и другое: человек прочитал название и может перейти на сайт. Так бывает не всегда.

Почему это важно разделять:

✔Бренд назван и сайт в источниках: вас знают и можно перейти. Лучший вариант.
✔Бренд назван, сайта в источниках нет: узнаваемость есть, но информацию нейросеть берёт с отзовиков, рейтингов и агрегаторов, а не с вас. Трафика с таких ответов меньше.
✔Сайт в источниках, а бренд в тексте не назван: ваш материал используют, но рекомендуют других.
✔Нет ни того, ни другого: в этом ответе вас просто нет.

Из-за такой путаницы клиенты слышат «у вас хорошие упоминания» и ждёт роста визитов, хотя менеджер имел в виду, что бренд называют в ответах.

Что мы сделали у себя в отчётах по GEO:

✔в скольких ответах называют бренд
✔в каких ответах цитируется сайт и какие именно страницы
✔кого называют вместо вас
✔с какой тональностью

Это разные метрики, и работаем мы с ними по-разному. Для упоминаний бренда усиливаем присутствие на внешних площадках и в рейтингах. Для цитирования дорабатываем сами страницы и их структуру.

✔ Простой вывод: упоминание бренда значит «о вас говорят», цитирование сайта значит «вас считают источником». Лучше, когда есть и то и другое.

⚡️Как мы замеряем это для клиентов - по ссылоньке.

Всем лидов ❤️

😎 Пятничный ликбез: как IAB предлагает измерять видимость бренда в нейросетях

Друзья, в августе IAB выпустила стандарт измерения видимости брендов в ответах ИИ. IAB - американская ассоциация интернет-рекламы, это они в свое время задали стандартные размеры баннеров и формат видеорекламы, которыми рынок пользуется до сих пор.

Кто делал.. Над документом работала группа из брендов, агентств и компаний, которые занимаются замерами: Walmart, WPP Media, Microsoft и пр.. Руководит группой Кэролайн Гигерих, вице-президент IAB по ИИ, среди участников Грэм Уилкинсон, директор по инновациям и руководитель направления ИИ в Anthropic.

У ChatGPT больше 900 млн пользователей в неделю. ИИ-ответы Google появляются почти в половине поисковых запросов и уже в 14% запросов о покупках. McKinsey оценивает, что неподготовленные бренды могут потерять от 20 до 50% трафика из обычного поиска. А систематически следят за своей видимостью в нейросетях только 16% брендов (думаю в России это 3-5%).

Кратенько 🤓

Про гонку за упоминаниями. Бренд может стоять в ответе первым или последним, его могут уверенно советовать или упомянуть мимоходом,
описать точно или с ошибками. Поэтому IAB раскладывает видимость на четыре уровня:

✔Присутствие - есть ли бренд в ответах, как часто на него ссылаются и какая у него доля против конкурентов.
✔Заметность - на каком месте он стоит.
✔Образ - каким тоном нейросеть о нем говорит и сколько в описании выдумок и фактических ошибок.
✔Убедительность - насколько уверенно она его рекомендует и переходят ли люди по ссылке после ответа.

Мне тут особенно нравится, что факт упоминания отделили от его качества.. Попасть в ответ и быть первым рекомендованным вариантом - совсем не одно и то же.

🤔 Где мы можем иногда ошибаться как предприниматели:

✔Верим одной цифре или метрике. Один и тот же вопрос, заданный нейросети дважды, дает разные бренды и разные источники. Честная цифра звучит как «около 22%, плюс-минус 4 пункта», а рост на пару пунктов за месяц может оказаться случайностью.

✔Принимаем решения по пинку)). IAB делит данные на два уровня: одни показывают тенденцию, на другие можно опираться, когда распределяешь бюджет. Ошибка - путать первое со вторым.

✔Нюансы сервисов замера. Сервисов замера уже больше 20, и для одного бренда они выдают разные цифры, потому что задают нейросетям разные вопросы и по-разному считают.

Особенность в том, что предприниматель часто выбирает услугу как коммодити - сколько и чего я получу, и прикидкой на профит в заказах и деньгах. И будет абсолютно прав, но только на верхнем уровне. Гонка за видимостью сама по себе пустая, важна триада метрик - место упоминания (первое и пятое, как я писал, это разное).. тональность упоминаний и доля относительно конкурентов.

🔗 Сам документ, по ссылочке

Хороших выходных ❤️

🔥 Жара в Хьюстоне, пробки в Лос-Анджелесе и +135% дохода: как мы перестроили маркетинг для арт-студии

🇺🇸 Друзья, сегодня свежий кейс из США. Shot of Art - сеть интерактивных арт-студий с локациями в Нью-Йорке, Лос-Анджелесе, Чикаго, Хьюстоне и Orange County. Там не учат рисовать в классическом смысле - люди приходят стрелять краской по холсту, делать спин-арты, устраивать свидания и вечеринки. Стандартная логика performance здесь практически не работает.

Можно идеально почистить семантику и подкрутить ставки, но если человек на самом деле ищет не Fluid Art, а "куда сходить на свидание", вы оптимизируете вообще не тот спрос..

✔ На старте контекст по городам обеспечивал ROAS около 170-220%, email жил массовыми рассылками по всей базе, а таргет не дотягивал до порога окупаемости. Причем первые стандартные итерации оптимизации контекста ситуацию не исправили. Тогда мы пошли глубже: в мотивацию человека, географию, сезонность и конкретные данные бронирований.

Итак, что сделали:

✔Собрали каналы вокруг одной бизнес-метрики. Для контекста, email и таргета зафиксировали один ориентир - деньги. Не клики ради кликов, не объем отправок и не красивый CTR.

✔Нашли конкретный интент в данных бронирований. Выгрузка из PEEK показала, что 43,5% бронирований приходятся на свидания, еще 28,6% - на дни рождения. И вот тут многое стало понятным: раньше кампании выстраивались вокруг конкретных форматов развлечений, а клиент покупал прежде всего повод провести время вместе.

✔Начали учитывать экономику конкретного города. В Хьюстоне жара поддерживала спрос на indoor-развлечения даже летом. В Лос-Анджелесе проблемой оказались расстояния и пробки, поэтому рекламу разделили по радиусу и начали сразу показывать адрес. Вместо одной универсальной схемы каждый город стал отдельным рынком со своей логикой спроса.

✔В email отказались от логики "больше писем - больше денег». Когортный анализ показал, что 55-60% покупателей совершают покупку в первые пять минут после подписки. Поэтому Welcome-цепочку перестроили под быстрое завершение покупки, а не под длинный "прогрев".

Параллельно выяснили, что массовые рассылки создавали почти весь объем отправок, но приносили менее 9% прямой выручки, тогда как одно триггерное письмо было в сотни раз эффективнее.

🔎️️️️️️ Отдельная история - брошенная корзина. Peek работал внутри iframe и не отдавал нужные события напрямую в Klaviyo, поэтому собрали передачу данных через GTM: email, город, выбранный формат, дату, время и ссылку на восстановление конкретной брони. Уже после этого можно было строить нормальные триггерные сценарии.

Что получили:

✔ ROAS контекста вырос до 300% в низкий сезон и 400-500% в высокий.
✔ После перестройки кампаний вокруг повода ROAS достигал 452% в Нью-Йорке и 527% в Лос-Анджелесе.
✔ Click Rate Welcome-цепочки вырос на 46%.
✔ Чистый доход email без учета новых точек вырос примерно на 135%.

👀️️️️️️ На заметку: если у бизнеса несколько каналов, не начинайте с идеи о том, "как их связать". Сначала найдите данные, которые описывают причину покупки. В нашем случае такой точкой стала выгрузка причин бронирования из PEEK.

✔ Подробнее - по ссылоньке.

Всем лидов ❤️