GEO-продвижение бренда бытовой техники: как Zigmund & Shtain стал в 3 раза чаще появляться в ответах нейросетей

Сегодня треть россиян начинает поиск с готового ответа нейросети прямо в поисковой выдаче — к таким выводам пришли Школа коммуникаций НИУ ВШЭ и Online Market Intelligence летом 2026 года. Для брендов это значит, что борьба за покупателя начинается раньше, чем он откроет маркетплейс: если ИИ не назвал бренд в ответе на запрос «лучшие варочные панели», в список для сравнения он может уже не попасть.

В этом кейсе вы узнаете, как мы измеряли видимость бренда в ИИ, какие три направления работ дали результат и как проверить, видят ли нейросети ваш бренд.

Главное

• Средняя упоминаемость бренда Zigmund & Shtain в ответах четырех ИИ-систем выросла в 3 раза: с 5,5% на старте до 17,5% в октябре 2026 года по тем же базовым запросам.
• По запросам о духовых шкафах бренд вырос с почти полного отсутствия в июле до 15% упоминаемости в сентябре.
• В Алисе — главном ИИ-ассистенте Рунета — средняя упоминаемость бренда выросла вдвое: с 15,4% в июле до 30% в сентябре и октябре.
• В ответах нейросетей на целевые запросы каждый пятый–шестой источник — материал с упоминанием бренда, размещенный в рамках проекта.
• Брендовый спрос в Вордстате вырос с 97,3 тыс. до 127,9 тыс. показов в месяц (+31,5%) с июня по сентябрь.

Почему GEO-продвижение стало обязательным для брендов в 2026 году

GEO (Generative Engine Optimization) — оптимизация бренда и контента под генеративные ИИ-системы: ChatGPT, Алису, Google AI Overviews и режим ИИ в Google. Рядом используют термин AEO (Answer Engine Optimization) — оптимизация под «системы ответов». Цель у обоих одна: чтобы нейросеть назвала бренд, когда пользователь просит совета.

01Нейросети стали точкой входа в выбор товара

Летом 2026 года сразу несколько исследований показали, что ИИ перестал быть экспериментом и стал привычным инструментом выбора:

• НИУ ВШЭ и Online Market Intelligence, опрос 1000 пользователей, июль 2026

  33% начинают поиск с ответа нейросети в выдаче, еще 17% — с отдельного ИИ-чата; 34% стали чаще читать только краткую выжимку ИИ

• «Ашманов и партнеры», октябрь 2026

  74% опрошенных пользуются ИИ-ответами в поисковиках; две трети хотя бы иногда покупали товар сразу после общения с ИИ-сервисом; доля быстрых ответов Алисы AI в коммерческом поиске Яндекса выросла почти с нуля в апреле до 15% в июле

• импульс.гуру, опрос 3000 пользователей, июнь 2026

  58,9% используют ИИ при выборе товаров и услуг; 50,9% не перепроверяют ответы ИИ; исходящий трафик Алисы AI на российские сайты примерно в 5 раз выше, чем у ChatGPT

Для бытовой техники это особенно важно. Варочная панель или духовой шкаф — покупка на несколько лет, и покупатель долго выбирает. Раньше он читал рейтинги и обзоры сам, теперь все чаще просит нейросеть собрать их за него.

02Было → Изменилось → Что это значит

• Нейросеть сама собирает короткий список брендов и моделей прямо в выдаче

  Бренд, которого нет в ответе ИИ, может не попасть в список для сравнения

• ИИ формирует ответ по внешним источникам: рейтингам, обзорам, медиа, сайтам брендов

  Видимость на маркетплейсе и видимость в ИИ — разные задачи

• Часть пользователей получает ответ без перехода на сайт

  Важно не только привести трафик, но и стать источником, который цитирует ИИ

О бренде Zigmund & Shtain

Zigmund & Shtain — бренд встраиваемой и отдельностоящей бытовой техники для кухни и дома: варочные панели, духовые шкафы, вытяжки, посудомоечные машины, холодильники, микроволновые печи и другие категории. У техники долгий срок службы — 10 лет и расширенная гарантия 3+2 года — серьезный аргумент в пользу надежности.

Бренд хорошо знаком целевой аудитории. Техника Zigmund & Shtain регулярно попадает в подборки маркетплейсов — например, в тематические подборки Ozon «Лучшие варочные панели» — и стабильно занимает высокие позиции в категориях. Мы говорим о качестве этой техники не только по отзывам покупателей: сотрудники агентства много лет пользуются техникой Zigmund & Shtain у себя дома.

При этом бренд занялся передовым направлением — GEO-продвижением. В команде Zigmund & Shtain рано увидели, что покупатели начинают выбирать технику через нейросети, и решили не ждать, пока этот канал займут конкуренты.

01Парадокс, с которого начался проект

Первый замер в июле 2026 года показал разрыв между репутацией бренда и его присутствием в ИИ:

• в ChatGPT и режиме ИИ в Google бренд не появился ни в одном ответе по базовым запросам — 0%;
• в обзорах от ИИ в Google — 2%;
• даже в Алисе, где бренд был виден лучше всего, упоминаемость составляла 20%;
• по запросам о духовых шкафах бренда не было ни в одной ИИ-системе.

Средняя упоминаемость по всем системам — 5,5%. Бренд из топа маркетплейсов почти не существовал для нейросетей. Причина в том, что ИИ формирует ответы не по продажам на маркетплейсах, а по текстам: рейтингам, обзорам, экспертным статьям и сайтам. Если бренд в этих текстах представлен слабо, нейросеть его не назовет.

Именно это мы и решили исследовать: от чего зависит, назовет ли ИИ бренд, и можно ли на это системно влиять.

Как мы измеряли упоминаемость бренда в нейросетях

Без регулярного замера GEO-продвижение превращается в работу вслепую: ответы ИИ меняются от недели к неделе, и по одному запросу нельзя понять, есть ли эффект.

Упоминаемость — доля ответов ИИ-системы на заданный промпт, в которых бренд назван. Если бренд появился в 3 ответах из 10, упоминаемость равна 30%.

Как был устроен мониторинг:

• Четыре ИИ-системы

  ChatGPT, Алиса, обзоры от ИИ в Google (AI Overviews) и режим ИИ в Google (AI Mode).

• Набор промптов по реальному спросу

  Например, «лучшие варочные панели», «лучшие индукционные панели», «лучшие духовые шкафы» и другие.

• Серия повторов

  Каждый промпт задавался в каждой системе 10 раз, потому что ИИ отвечает по-разному на один и тот же вопрос.

• Еженедельные срезы

• Анализ источников

  Для каждого ответа фиксировали, на какие сайты ссылается нейросеть. Так появился список площадок, которые ИИ цитирует чаще всего.

• Ежедневные симуляции запросов для активации ИИ

  Регулярная работа с целевыми промптами между срезами.

Как попасть в ответы нейросетей: 3 направления GEO-продвижения

На то, назовет ли нейросеть бренд, сильнее всего влияют три фактора: насколько понятен и полон сайт бренда как источник, есть ли у бренда экспертный контент по запросам покупателей и упоминается ли бренд на внешних площадках, которые ИИ цитирует. Работы по проекту шли параллельно по всем трем направлениям.

01Доработка сайта: SEO и GEO работают вместе

Что это. Сайт бренда — первичный источник фактов о нем: модели, характеристики, сравнения. Если эти данные сложно извлечь, ИИ берет их из чужих текстов или не берет совсем.

Почему влияет. Поисковые системы и нейросети используют похожие сигналы качества: структура страниц, полнота данных, экспертность, авторство. Поэтому GEO не заменяет SEO, а опирается на него. Сайт, хорошо понятный поисковику, легче становится источником для ИИ.

Что сделали.

• Провели GEO-аудит сайта с рекомендациями по повышению цитируемости в ИИ-выдаче и технический SEO-аудит сайта.
• Подготовили ТЗ на доработку карточек товаров и разделов каталога: SEO-тексты для разделов, шаблоны мета-тегов для разделов и карточек.
• Внедрили на сайт Глоссарий — раздел с понятными определениями терминов. Такие определения нейросети легко извлекают и цитируют.
• Разработали страницу Рейтинги. Рейтинг в формате «лучшие модели по задачам» напрямую отвечает на запросы вида «лучшие варочные панели».
• Подготовили страницу Авторов: у материалов на сайте появились конкретные эксперты, что усиливает доверие и поисковиков, и ИИ.

Как применить. Начните с того, на какие вопросы покупателей сайт сейчас не отвечает. Каждый такой вопрос — кандидат в страницу глоссария, рейтинга или статьи.

02Блог как источник для ИИ

Что это. Блог на сайте бренда, построенный не вокруг новостей компании, а вокруг вопросов, которые покупатели задают поисковику и нейросетям.

Почему влияет. Нейросеть ищет текст, который прямо отвечает на вопрос пользователя. Статья «Индукционная или электрическая варочная панель: что лучше» имеет больше шансов стать источником, чем общий текст о преимуществах бренда.

Что сделали.

• Собрали семантическое ядро категории и разделили запросы на горячие, теплые и холодные.
• Пересмотрели формат статей блога: каждая статья пишется по четкому ТЗ.
• Составили контент-план и подготовили статьи для блога.
• Расширили присутствие бренда в собственных каналах: Дзен, YouTube и другие.

Как применить. Сверяйте контент-план не только с Вордстатом, но и с промптами, по которым вы замеряете видимость в ИИ. Тема статьи должна отвечать на вопрос, который реально задают нейросети.

03Внешние источники по данным мониторинга

Что это. Публикации с упоминанием бренда на сторонних площадках: в медиа, тематических блогах, рейтингах и агрегаторах.

Почему влияет. Отвечая на вопрос «какую варочную панель выбрать», нейросеть опирается на несколько внешних источников. Если бренд есть в этих источниках, вероятность упоминания растет. Важно, что ИИ цитирует не любые сайты, а ограниченный круг площадок, и этот круг можно вычислить.

Что сделали.

• По еженедельным срезам собрали список сайтов, на которые ссылаются нейросети в ответах на целевые промпты, и ранжировали их по частоте цитирования.
• Составили медиаплан по приоритету площадок: чем чаще ИИ цитирует площадку, тем выше она в плане.
• Согласовывали форматы с площадками: от интеграции модели в уже существующий рейтинг до самостоятельной статьи.
• За три месяца разместили 42 материала с упоминанием бренда.
• Каждую неделю проверяли, какие из размещенных материалов начали цитировать нейросети, и корректировали медиаплан на следующий месяц.

Как применить. Не выбирайте площадки по охвату или стоимости. Сначала посмотрите, кого цитирует ИИ по вашим запросам, и только потом стройте медиаплан.

Результаты GEO-продвижения Zigmund & Shtain в цифрах

За 3 месяца средняя упоминаемость бренда в ответах четырех ИИ-систем выросла в 3,2 раза.

Ниже — разбор по системам, категориям, источникам и брендовому спросу.

01Упоминаемость по ИИ-системам

Средняя упоминаемость по базовому набору промптов, среднее по еженедельным срезам за месяц:

• Алиса

  Старт — 20%, июль — 15,4%, август — 19,4%, сентябрь — 30,2%, октябрь — 30,0%

• ChatGPT

  Старт — 0%, июль — 6,8%, август — 18,3%, сентябрь — 20,7%, октябрь — 19,6%

• Google режим ИИ

  Старт — 0%, июль — 12,3%, август — 9,7%, сентябрь — 9,1%, октябрь — 26,6%

• Google обзор от ИИ

  Старт — 2%, июль — 11,5%, август — 17,8%, сентябрь — 14,9%, октябрь — 17,7%

Что важно в этих данных:

• Алиса — главный рост. Упоминаемость выросла вдвое за лето и держится на уровне 30%. Для российского рынка это ключевая система: по данным импульс.гуру, Алиса AI отправляет на российские сайты примерно в 5 раз больше трафика, чем ChatGPT.
• ChatGPT начал называть бренд. На старте — ни одного упоминания, в сентябре — более 20%.
• Google режим ИИ долго реагировал слабо, но в октябре вышел на 26,6%.

02Упоминаемость по категориям

• Варочные панели

  Июль — 17,6%, август — 22,8%, сентябрь — 21,6%, октябрь — 25,8%

• Духовые шкафы

  Июль — около 0%, август — 8,3%, сентябрь — 15,1%, октябрь — 15,8%

По духовым шкафам рост особенно заметен: в июле нейросети не называли бренд в этой категории практически никогда, а в сентябре он появлялся в каждом шестом–седьмом ответе. На запрос «лучшие электрические духовые шкафы» Алиса в октябре назвала Zigmund & Shtain в 10 ответах из 10.

03Широта присутствия

Еще одна метрика — в какой доле связок «промпт × ИИ-система» бренд появляется хотя бы раз. Она показывает, насколько широко бренд представлен в ответах, а не только как часто.

На старте бренд появлялся лишь в 4 связках из 20. В сентябре — почти в двух третях.

04Брендовый спрос в Яндекс Вордстате

Параллельно с ростом видимости в ИИ рос и брендовый спрос. Сумма запросов «Зигмунд» и «zigmund» выросла с 97,3 тыс. показов в июне до 127,9 тыс. в сентябре — на 31,5%.

Брендовый спрос — комплексный показатель: на него влияют сезонность, реклама и другие каналы бренда, поэтому весь рост нельзя отнести только на GEO. Но рост брендовых запросов во всех вариантах написания совпал по времени с ростом присутствия бренда в ответах ИИ. Покупатель, которому нейросеть назвала бренд, часто идет искать его по названию.

Какие ошибки мешают бренду попасть в ответы нейросетей

Чаще всего бренды теряют видимость в ИИ не из-за слабого продукта, а из-за того, что о нем мало структурированной информации в источниках, которым доверяют нейросети.

• 01

  Считать, что топ маркетплейса гарантирует видимость в ИИ

  Нейросети опираются на тексты в открытом вебе, а не на продажи внутри маркетплейса. Решение: замерить упоминаемость отдельно и работать с ИИ как с отдельным каналом.

• 02

  Оценивать видимость по одному запросу

  Ответы ИИ меняются от раза к разу и от недели к неделе. Решение: использовать набор промптов, повторы и регулярные срезы.

• 03

  Выбирать площадки для публикаций по охвату или цене

  Деньги уходят на сайты, которые ИИ не цитирует. Решение: строить медиаплан по частоте цитирования площадки в ответах ИИ.

• 04

  Блог из новостей компании

  Такие тексты не отвечают на вопросы покупателей, и ИИ их не использует. Решение: писать статьи по семантическому ядру и частотным вопросам, с коротким ответом и таблицами.

• 05

  Неполные карточки товаров и разделы каталога

  ИИ берет характеристики моделей из чужих источников или не упоминает их. Решение: дополнить карточки, тексты разделов, мета-теги; добавить глоссарий и рейтинги.

• 06

  Отсутствие авторов у материалов

  Анонимный контент выглядит менее надежно и для поисковиков, и для ИИ. Решение: добавить страницы экспертов и подписывать материалы.

• 07

  Делать выводы по одному срезу

  Резкий скачок или провал может оказаться случайным колебанием. Решение: смотреть на средние за месяц и на тренд за несколько недель.

Как проверить видимость своего бренда в нейросетях: алгоритм из 6 шагов

1. Соберите 10–15 промптов. Возьмите частотные запросы вашей категории («лучшие…», «рейтинг…», «как выбрать…») и запросы о выборе бренда («какой фирмы…», «какие бренды самые надежные»).
2. Выберите ИИ-системы. Для российского рынка минимум — Алиса и ChatGPT, желательно также обзоры от ИИ и режим ИИ в Google.
3. Задайте каждый промпт несколько раз. 10 повторов дают процент упоминаемости, а не случайный ответ «есть / нет».
4. Зафиксируйте источники. Выпишите сайты, на которые ссылается нейросеть. Это ваш будущий медиаплан.
5. Сравните с конкурентами. Посмотрите, какие бренды ИИ называет вместо вашего и в каких источниках они представлены.
6. Повторяйте замер еженедельно. Отслеживайте динамику и связывайте ее с конкретными работами: публикацией статьи, обновлением сайта, размещением в рейтинге.

Как измерить эффект. Отслеживайте четыре метрики: среднюю упоминаемость, широту присутствия (долю связок «промпт × система» с брендом), долю источников ИИ с упоминанием бренда и брендовый спрос в Вордстате.

Мнение эксперта: позиции на маркетплейсе и видимость в ИИ — разные задачи

По опыту этого проекта, на упоминаемость в ИИ сильнее всего влияют три вещи.

• Источники важнее объема публикаций. Несколько материалов на площадках, которые нейросети цитируют постоянно, дают больше, чем десятки текстов на случайных сайтах.
• Сайт бренда — основа. Внешние публикации дают ИИ повод назвать бренд, а сайт с понятными карточками, глоссарием и рейтингами дает ему факты о моделях.
• Результат GEO виден в динамике, а не в одном срезе. Ответы ИИ колеблются от недели к неделе. Решения нужно принимать по средним за месяц и по тренду.

Вывод: зачем бренду GEO-продвижение уже сейчас

Кейс Zigmund & Shtain показывает: даже узнаваемый бренд с сильными позициями на маркетплейсах может почти не существовать для нейросетей. И это можно изменить системной работой за несколько месяцев.

• Замер

  Набор промптов, 4 ИИ-системы, повторы, еженедельные срезы и анализ источников.

• Сайт

  Карточки, тексты разделов, глоссарий, рейтинги, авторы — сайт как авторитетный источник фактов о бренде.

• Блог

  Статьи по семантическому ядру и частотным запросам, которые прямо отвечают на вопросы покупателей.

• Внешние источники

  Публикации на площадках, которые нейросети цитируют чаще всего.

• Результат за 3 месяца

  Упоминаемость в ИИ выросла в 3 раза — с 5,5% до 17,5–20%, в Алисе — до 30%, по духовым шкафам — с нуля до 15%, а каждый пятый–шестой источник ИИ по целевым запросам содержит материалы с брендом. Брендовый спрос за это время вырос на 31,5%.

В 2026 году треть пользователей начинает поиск с ответа нейросети. Бренды, которые займут место в этих ответах сейчас, получат преимущество, которое конкурентам будет сложно отыграть: ИИ продолжает цитировать источники, которые уже считает надежными.

Что рекомендуем сделать. Начните с замера: проверьте, называют ли ChatGPT, Алиса и Google ваш бренд по ключевым запросам категории, и на какие источники они опираются. Агентство «Шольчев» проводит замер видимости бренда в ИИ и выстраивает GEO-продвижение под ключ — от аудита сайта до медиаплана по площадкам, которые цитируют нейросети.

Источники

• Каждый третий россиянин стал начинать поиск с ответа ИИ — Inc. Russia (исследование НИУ ВШЭ и OMI)
• Исследование «Ашманов и партнеры» об ИИ-ответах в коммерческом поиске — AdIndex, 06.10.2026
• Поисковые системы и нейросети 2026: новая точка входа в поиск — Sostav (исследование импульс.гуру)
• Бытовая техника Zigmund & Shtain