Результаты кейса
0 из 40 промптов с упоминанием в четырёх AI-системах
Алиса 35/40, Google 30/40, Perplexity 26/40, ChatGPT 20/40
О клиенте
Крупный региональный девелопер бизнес- и премиум-класса. Три строящихся жилых комплекса и один сданный дом. Название компании не раскрывается.
С чего начинали
Девелопер бизнес- и премиум-класса не попадал в рекомендации по узким запросам покупателей. В текстах на внешних площадках признаки класса жилья были описаны недостаточно чётко.
Проблемы
- Нет рекомендаций. В стартовой выборке из 40 промптов упоминания не зафиксированы.
- Размытый класс. Публичные описания называли объект новостройкой без существенных характеристик.
- Недоступные сведения. Часть блоков на сайте была недостаточно доступна для автоматического извлечения.
Цели
- Добиться присутствия ЖК в рекомендациях по критериям бизнес-класса.
- Сделать технические характеристики доступными и однозначными для AI-поиска.
- Проверять видимость по неизменной выборке промптов и отслеживать коммерческие действия.
На старте продвижения в мае 2026 года объект не упоминался ни по одному из 40 контрольных запросов в каждой AI-системе.
Что сделали за 5 месяцев
Проверили, почему ЖК не попадает в рекомендации
Сопоставили формулировки целевых промптов с описаниями объекта на сайте и во внешних источниках. Выявили разрыв между запросами на конкретный бизнес-класс и общими описаниями новостройки.
Для бизнеса: Появилась карта недостающих атрибутов и площадок для коррекции.
Итог: Аудит выявил необходимость точнее обозначить характеристики проекта.
Закрепили характеристики объекта в контенте
Уточнили связь названия жилого комплекса с проверяемыми параметрами: монолитный каркас, клинкерный кирпич, подземный паркинг, рекуперация и закрытый стилобат. Исправили доступность отдельных блоков на сайте.
До доработки
- Описание
- Жилой комплекс представлен как новостройка
- Проблема
- Характеристики бизнес-класса не связаны с объектом
- Результат
- В ответах на контрольные запросы упоминаний нет
После доработки
- Класс объекта
- ЖК бизнес-класса
- Характеристики
- Паркинг, инженерные решения, материалы
- Подача
- Конкретные параметры в описаниях объекта
Для бизнеса: Покупатель и поисковые системы получают более конкретное описание продукта.
Итог: Характеристики стали частью согласованного описания объекта.
Сделали спецификации понятными для AI-поиска
Структурировали характеристики, включая заявленные параметры звукоизоляции, высоты потолков и инженерных решений. Важные сведения давали в явном виде, без расплывчатых оценок.
Для бизнеса: Запрос с конкретным фильтром можно сопоставить с описанием жилья.
| Параметр | Использовали в описании | Назначение |
|---|---|---|
| Паркинг | 1,2 места на квартиру | Критерий выбора |
| Звукоизоляция | 58 дБ | Инженерный параметр |
Опубликовали материалы на внешних площадках
Разместили экспертные и сравнительные публикации, включая материалы на VC.ru и отраслевых ресурсах. Использовали спецификации объекта и ссылки. По наблюдениям команды, часть материалов встречалась в ссылках на источники AI-ответов.
Внешние публикации
- Формат
- Экспертные и сравнительные материалы
- Содержание
- Характеристики ЖК и таблицы спецификаций
- Площадки
- VC.ru и отраслевые ресурсы
Присутствие в AI-источниках
- Публикации
- Материалы с фактами об объекте
- Наблюдение
- Ссылки на статьи появлялись в AI-ответах
- Результат
- Дополнительные внешние источники об объекте
Для бизнеса: У проекта появились дополнительные точки присутствия за пределами собственного сайта.
Итог: внешние публикации встречались среди источников, на которые ссылались AI-системы.
Мониторили рекомендации и коммерческие обращения
Проверяли 40 одинаковых промптов в каждой системе раз в две недели. Учитывали упоминание ЖК, застройщика или сайта. Параллельно отслеживали AI-рефералы и лиды в Roistat.
Для бизнеса: Команда получила измеримую динамику присутствия и коммерческих результатов.
Итог: К сентябрю: Алиса 35/40, Google 30/40, Perplexity 26/40, ChatGPT 20/40.
Результаты в динамике
Видимость росла неравномерно по системам
Вывод: в июле Алиса упоминала объект по 32 промптам, Google – по 21; в сентябре – по 35 и 30 соответственно.
Сравнение трёх контрольных срезов: май, июль и сентябрь 2026 года.
Коммерческие результаты из AI-источников
Результаты из AI-источников за 5 месяцев, Roistat

Результат: 26 лидов, включая 10 целевых, 2 встречи и 1 продажу за пять месяцев.
Видимость в AI-поиске
35 из 40 проверяемых запросов к сентябрю содержали упоминание застройщика, жилого комплекса или сайта в ответах Алисы.
AEO/GEO-продвижение застройщиков: методы и результаты
Как продвигать жилой комплекс в ответах нейросетей
AEO и GEO-продвижение застройщиков начинается с проверки того, как AI-поиск описывает объект по реальным сценариям покупки квартиры. Промпт с требованиями к классу жилья, паркингу, инженерии и расположению отличается от обычного брендового запроса.
Аудит сущности и параметров ЖК
Для жилого комплекса важно устойчивое сочетание названия и подтверждённых характеристик. В этом проекте команда уточнила описания класса, конструкции здания, паркинга и инженерных систем, а также доступность блоков на собственном сайте.
Внешние источники и экспертный контент
Публикации на отраслевых площадках содержали сравнительные материалы и структурированные спецификации. Команда наблюдала ссылки на такие статьи в ответах нейросетей. Публикации стали дополнительным источником информации о характеристиках жилого комплекса.
Измерение AI-видимости и коммерческого эффекта
Контрольные 40 промптов проверяли раз в две недели в каждой нейросети. Видимость оценивали по упоминанию застройщика, объекта или сайта, отдельно анализируя визиты и обращения из AI-рефералов в Roistat. Это позволяет разделять частоту упоминаний и коммерческие результаты.
Почему сработало
Чёткие атрибуты объекта
Вместо общего описания зафиксированы конкретные признаки класса и инженерии.
Согласованность источников
Факты обновляли на собственном сайте и во внешних публикациях.
Регулярное измерение
Одинаковая выборка запросов позволила отслеживать изменения, а Roistat – отдельные обращения.
«В этом проекте важно было добиться, чтобы нейросети рекомендовали жилой комплекс по конкретным требованиям покупателя, а не просто упоминали название застройщика. Мы системно работали с характеристиками объекта, контентом сайта и внешними источниками. За пять месяцев присутствие проекта в ответах AI-поиска заметно выросло, а Roistat зафиксировал 26 лидов, из которых 10 были целевыми, и одну продажу из AI-источников. Для нас это главный результат – видимость в нейросетях подкреплена реальными обращениями покупателей».
Светлана НиконоваSEO-специалист AVIGroup
Светлана Никонова