Репутация для агрегатора нейросетей: от запуска проекта до первых упоминаний
О проекте
Агрегатор нейросетей с единой системой подписки, объединяющий в одном интерфейсе более 30 AI-моделей: текстовые (ChatGPT, Claude), генеративные (Midjourney, Nano Banana), видеогенераторы (Sora, Luma, Kling) и аудио (Suno). Токенная система монетизации — пользователь платит за один аккаунт и получает доступ ко всем моделям без необходимости оформлять 5–6 отдельных подписок.
Задача
Клиент обратился к нам на этапе запуска проекта, когда репутационный фундамент еще не был заложен. Это одновременно риск и преимущество: риск — полное отсутствие цифрового следа, как следствие отсутствие доверия аудитории и невозможность конкурировать с мастодонтами рынка. Преимущество — отсутствие негатива, который нужно вытеснять или удалять. Мы получили чистый лист для формирования репутации.
Основные задачи:
- Создать острова контента на отзовиках и рекомендательных ресурсах.
- Сформировать ТОП-10 позитивной поисковой выдачи в Яндекс и Google.
- Наполнить площадки клиентскими мнениями.
- Обеспечить видимость в AI-ответах.
Решение
SERM
Первым шагом провели аудит поисковой выдачи по 15–20 брендовым запросам: «[название]», «[название] отзывы», «[название] нейросети», «[название] агрегатор». Зафиксировали все страницы в топе-20, определили слабые места и точки роста.
В поисковой выдаче по брендовым запросам присутствовали нерелевантные источники и сторонние упоминания, которые формировали искаженное восприятие компании. Сложность представлял конкурент со схожим названием, который показывался по ключевым фразам нашего заказчика. Требовалось разграничить поисковую выдачу: добавить собственные площадки присутствия и полностью вытеснить конкурента.
Создали карточки организации на 2ГИС, Yell, Zoon, Flamp, Hosting101, OtzyvRu, Ocompanii, Gdefirmi, Firmap и ряде других площадок. При выборе ресурсов ориентировали на два параметра:
- Видимость площадки в поисковой выдаче (ежемесячный трафик).
- Возможность зарегистрировать онлайн организацию.
Поскольку у заказчика не было физического офиса и адреса, это добавляло сложности при создании карточек: некоторые отзовики не позволяют зарегистрировать онлайн-компанию и требуют подтверждение адреса. Для таких площадок использовали юридический адрес регистрации.
ORM
Для повышения видимости площадок начали плавно наращивать контент: публиковали по 2-3 отзыва в месяц. Поскольку компания только вышла на рынок, резкий всплеск активности мог вызвать подозрения у модерации. Чтобы избежать подобного сценария, мы начали с малого объема, постепенно увеличивая количество отзывов. Так рейтинг формировался естественным образом.
Отзывы распределяли по разным сценариям использования продукта:
- ChatGPT для контент-задач.
- Генерация изображений в Midjourney и Nano Banana для дизайн-проектов.
- Работа с видео в Sora и Luma для рекламных креативов.
- Создание музыки в Suno для подкастов и видео.
Каждый отзыв писали в разной тональности и с разной степенью детализации — от кратких благодарностей до развернутых кейсов использования сервиса с описанием конкретных задач и результатов. Это формировало объемную и достоверную картину пользовательского опыта и закрывало вопросы целевой аудитории, которую хотел привлечь заказчик.
Дополнительно стимулировали UGC-контент. Например, через посты и комментарии на Пикабу, где уже были живые обсуждения агрегаторов.
AEO
Дополнительно проработали нейроответы по ключевой фразе «[название бренда] + отзывы». Учитывая продукт компании — агрегатор нейросетей, мы адаптировали контент под генеративные AI-сервисы.
Для этого:
- Структурировали информацию на всех площадках: четкие заголовки, списки преимуществ, FAQ-блоки. Нейросети «читают» структурированный контент легче и охотнее цитируют его в своих ответах.
- Формировали единый смысловой контур: на всех площадках повторяли ключевые сообщения — «единая подписка на все нейросети», «доступ к ChatGPT, Claude, Midjourney в одном окне», «экономия до 70% на подписках». Это повышает вероятность того, что нейросеть выберет именно наш контент как источник для ответа.
- Работали с отзывами как с данными для AI: детализированные отзывы с конкретными цифрами, сценариями и результатами — идеальный материал для генеративных моделей. Нейросети охотно цитируют пользовательские кейсы в своих сводках.
- Мониторинг AI-выдачи: отслеживали, как меняются нейроответы по брендовым запросам, и корректировали контент-стратегию.
Через 2–3 месяца по запросу «[название бренда] отзывы» нейросети начали давать сводки, в которых упоминалось название сервиса, его ключевые преимущества и ссылки на отзывы с созданных площадок. Это сформировало дополнительный канал доверия для пользователей, которые получают информацию через AI-ассистентов, а не через традиционный поиск.
Результат
— Сформирована репутация из 20 площадок: отзовиков, геосервисов, рекомендательных ресурсов, справочников организаций с рейтингом 4,5-5 звезд.
— Снижена доля нерелевантных источников по брендовым запросам. Из поисковой выдачи вытеснены конкуренты.
— Увеличена доля контролируемых площадок в ТОПе поисковой выдачи.
Усилено позитивное и релевантное информационное поле вокруг бренда. Сформирован репутационный фундамент.
