Мы глубоко анализируем топ-100 частых ИИ-вопросов, чтобы зафиксировать ключевые потребности целевой аудитории, полностью разбираем GEO-стратегии и преимущества конкурентов в поисках дифференциации и системно инвентаризируем существующие знания компании, определяя сильные зоны и пробелы контента.
📋 Ключевые результаты
Список частых вопросов
Отчёт по GEO-анализу конкурентов
Инвентаризация контентных активов
Матрица GEO-ключевых слов
Цель этапа:Мы формируем чёткий портрет целевой аудитории и понимание конкурентного ландшафта, давая контент-планированию реализуемую базу решений на данных.
Мы итеративно обновляем публичную информацию на сайте, официальных каналах и в энциклопедиях, поддерживая её точность, полноту и соответствие поисковым привычкам; массово создаём стандартные пары Q&A по логике RAG, повышая вероятность попадания в базы LLM; строим отраслевой глоссарий компании для единой терминологии.
📋 Ключевые результаты
Список правок официальной информации
Библиотека пар Q&A RAG (≥50 записей)
Глоссарий бренда
Структурированный граф знаний
Цель этапа:Мы завершаем структурную систематизацию и стандартизацию контентных активов, открывая базовые каналы поиска информации и семантического понимания и создавая прочную базу знаний для интеллектуального цитирования ИИ.
Мы составляем многоуровневый план публикаций в СМИ, точно охватывающий ведущие отраслевые медиа и вертикальные каналы, непрерывно выпускаем качественный глубокий контент и параллельно строим сеть качественных обратных ссылок, регулярно обновляя записи на публичных платформах Baidu, Sogou и Zhihu, чтобы закрепить ключевые преимущества бренда и укрепить доверие и авторитет контента у источника.
📋 Ключевые результаты
Планирование матрицы публикаций в СМИ
Оптимизированная версия статьи энциклопедии
Ежемесячный контент-календарь
Цель этапа:Мы строим матрицу авторитетных источников, заметно повышая плотность включения и приоритет ранжирования информации о бренде в обучающих корпусах ИИ.
С помощью системы ИИ-детекции AoWang мы создаём постоянный мониторинг: ежедневно отслеживаем, как ведущие LLM (ChatGPT, Gemini, DeepSeek, Kimi) отвечают на ключевые бизнес-запросы бренда и в каком тоне рекомендуют, оперативно выявляем риски дезинформации, негативного наведения или устаревших данных и совместно с контент-командой исправляем отклонения, чтобы ответы ИИ были правдивыми, точными и соответствовали нормам.
📋 Ключевые результаты
Еженедельный мониторинговый отчёт
Статистика цитирования в LLM
Раннее предупреждение о репутации
Сравнение цитирования с конкурентами
Цель этапа:Мы в реальном времени контролируем качество представления бренда в ИИ-экосистеме, создавая ров позитивного и точного образа бренда в LLM.
Мы ежеквартально анализируем данные источников и взаимодействия с ИИ, количественно оценивая эффективность каждого канала по четырём показателям: доля цитирования, точность, доля позитивных упоминаний и конверсия. На основе данных мы динамически корректируем структуру контента и приоритеты, устраняем неэффективные действия и превращаем успешные SOP в итеративные стандарты, формируя устойчивую модель GEO-оптимизации в замкнутом цикле. Эффект одной оптимизации обычно держится лишь 3–6 месяцев; непрерывная итерация — ключ к победе.
📋 Ключевые результаты
Ежеквартальный отчёт о результатах GEO
Стратегия оптимизации на следующий квартал
Атрибуционный анализ ROI
SOP эксплуатации GEO, обновлённая версия
Анализ изменений конкурентного ландшафта
Цель этапа:Мы движемся данными, итеративно развивая стратегию, постоянно адаптируясь к меняющейся логике LLM для долгосрочного роста GEO-результатов и закрепляем бренд как отраслевой эталон, который ИИ рекомендует в первую очередь.
