Найти в Дзене

Кейс GEO-продвижения: как мы за 3 месяца кратно повысили видимость клиники в AI-поиске

Все больше пациентов выбирают клиники не через поиск, а через нейросети. AI-ассистенты формируют рекомендации и влияют на решение еще до перехода на сайт. В этом кейсе показываем, как помогли клинике за 3 месяца увеличить свою видимость в рекомендациях нейросетей. Весной 2025 года к нашему клиенту — в реабилитационный центр по лечению зависимостей — поступил пациент на госпитализацию с высоким чеком — 600 000 ₽. При разборе источника заявки команда маркетинга обнаружила нетипичный канал: пациент пришел не из поиска и не из рекламы — в аналитике стояла UTM-метка Perplexity. Для клиники это был первый зафиксированный случай, когда нейросеть привела реального пациента. Сегодня при выборе медицинского провайдера пациенты и их близкие все чаще обращаются за рекомендациями к AI-ассистентам — ChatGPT, Яндекс Алисе, Perplexity. При этом рынок наркологических клиник и реабилитационных центров в Москве остается высококонкурентным: и в поисковой выдаче, и в рекомендациях нейросетей чаще всего дом
Оглавление

Все больше пациентов выбирают клиники не через поиск, а через нейросети. AI-ассистенты формируют рекомендации и влияют на решение еще до перехода на сайт. В этом кейсе показываем, как помогли клинике за 3 месяца увеличить свою видимость в рекомендациях нейросетей.

Весной 2025 года к нашему клиенту — в реабилитационный центр по лечению зависимостей — поступил пациент на госпитализацию с высоким чеком — 600 000 ₽. При разборе источника заявки команда маркетинга обнаружила нетипичный канал: пациент пришел не из поиска и не из рекламы — в аналитике стояла UTM-метка Perplexity. Для клиники это был первый зафиксированный случай, когда нейросеть привела реального пациента.

Сегодня при выборе медицинского провайдера пациенты и их близкие все чаще обращаются за рекомендациями к AI-ассистентам — ChatGPT, Яндекс Алисе, Perplexity. При этом рынок наркологических клиник и реабилитационных центров в Москве остается высококонкурентным: и в поисковой выдаче, и в рекомендациях нейросетей чаще всего доминируют крупные бренды и федеральные сети — Marshak, «Здоровье», Narcologos. Бренд нашего клиента в ответах AI почти не упоминался — и именно эту ситуацию мы решили изменить с помощью стратегии GEO-продвижения.

Что такое GEO-продвижение

GEO (Generative Engine Optimization) — это подход к продвижению, который стремиться, чтобы бренд попадал в рекомендации и ответы AI-ассистентов: ChatGPT, Perplexity, Яндекс Алисы, DeepSeek и других. Если SEO отвечает за позиции в поисковой выдаче, то GEO работает с более ранним этапом выбора — моментом, когда пользователь получает готовый ответ от ИИ и еще не переходит на сайты.

Переходы из нейросетей можно фиксировать в Яндекс.Метрике — по UTM-меткам и в отчетах «Трафик → Переходы с сайтов».

Пример ответа AI-ассистента в поисковом интерфейсе
Пример ответа AI-ассистента в поисковом интерфейсе

Цели и задачи GEO-продвижения

Клиент: Сеть частных реабилитационных центров в Москве и Московской области для лечения наркомании, алкоголизма, игровой зависимости и психических расстройств.

Период работ: Активная фаза продолжалась около месяца (сентябрь–октябрь 2025). Рост AI-видимости мы фиксировали в течение трех месяцев после старта. Финальные данные сняли 30 декабря 2025 года.

Главная цель: Повысить видимость клиники в рекомендациях AI-ассистентов (ChatGPT, Яндекс Алисы, Perplexity, DeepSeek) и понять, как системно управлять этим каналом.

Пошаговая стратегия увеличения видимости бренда в AI

Шаг 1. Разобрались, какие запросы пациенты задают нейросетям

На первом этапе мы выяснили, в каких формулировках и по каким сценариям пользователи обращаются к AI-ассистентам при поиске услуг реабилитационного центра. Оказалось, что такие запросы сильно отличаются от классического поиска: вместо коротких ключевых фраз пациенты используют разговорную форму и добавляют личный контекст.

Например, вместо «наркологическая клиника Москва» они спрашивают: «мой сын не признает зависимость — как убедить его лечиться».

Таким образом мы собрали 112 уникальных промтов и поняли, по каким сценариям нейросети формируют рекомендации и какие типы источников чаще всего попадают в ответы.

-3

Шаг 2. Зафиксировали начальные показатели видимости

Чтобы оценить эффективность GEO-продвижения, мы сначала зафиксировали стартовую точку — посмотрели, как клиника представлена в ответах AI-ассистентов. Для этого использовали инструменты мониторинга AI-видимости Pixel Tools и Metricore.

На старте в рекомендациях AI доминировали крупные федеральные медицинские сети — «Клиника Маршака», центр психического здоровья «МЕДСИ», а также известные специализированные наркологические клиники. Именно с ними клинике предстояло конкурировать за видимость в ответах нейросетей.

Шаг 3. Разработали контент-стратегию и написали статьи

На основе собранных промтов мы составили контент-план из 26 статей, которые закрывают основные сценарии поиска помощи при зависимостях. Важно было, чтобы клиника появлялась в разных типах AI-ответов — от сравнительных рекомендаций до поддержки в кризисных ситуациях.

Мы распределили материалы по форматам, которые нейросети чаще всего используют в своих ответах:

  1. Рейтинги и подборки (16 материалов) — «ТОП-10 наркологических клиник Москвы», «7 лучших клиник для лечения зависимости от современных наркотиков».
  2. Решение чувствительных проблем (5 материалов) — «Сын наркоман что делать», «Муж алкоголик что делать».
  3. Образовательные гайды (5 материалов) — «Признаки употребления наркотиков», «Стадии алкоголизма».

При подготовке контента мы ориентировались на требования AI-ассистентов:

  • использовали четкую структуру и списки;
  • упоминали клинику в контексте сравнения с конкурентами;
  • делали упор на факты и конкретику;
  • отвечали на частые вопросы в формате, удобном для AI.

Шаг 4. Разместили контент на авторитетных внешних площадках

Мы использовали стратегию мультиканального размещения, чтобы бренд регулярно появлялся в разных типах источников, на которые опираются нейросети при формировании рекомендаций.

Для AI важно не только содержание материалов, но и авторитет площадки и тип источника. Поэтому мы размещали статьи:

  • на тематических медицинских сайтах;
  • на авторитетных информационных площадках, таких как km.ru и planet-today.ru;
  • на VC.ru и Дзене — площадках с высоким трастом и хорошей индексацией AI-системами.

Шаг 5. Оптимизировали структуру сайта

Чтобы нейросети могли точно сопоставлять запросы пользователей с услугами клиники, на сайте должны быть отдельные страницы под ключевые направления лечения.

Мы создали страницы для всех 11 направлений. До этого AI-системы обобщали информацию на сайте и не связывали бренд с конкретными услугами, из-за чего клиника реже попадала в рекомендации по специализированным запросам.

-4

Результаты

За три месяца после внедрения GEO-стратегии мы увидели устойчивый рост видимости бренда в ключевых AI-ассистентах.

  • Рост общей AI-видимости бренда на 23%. Совокупная видимость во всех AI-системах выросла с 1,4% до 1,72%.
  • Яндекс Алиса стала основным драйвером роста. Видимость бренда увеличилась с 5,59% до 18,39% — рост в 3,29 раза (+229%), что особенно значимо для российского рынка.
  • Кратный рост в DeepSeek. Видимость бренда выросла в 8,93 раза — это самый высокий относительный рост среди всех AI-ассистентов и наиболее чувствительная платформа к GEO-оптимизации.
  • Умеренный, но стабильный рост в ChatGPT и Perplexity. В ChatGPT видимость увеличилась на 28%, в Perplexity — на 27%.

Динамика показателей:

-5

-6
-7
-8

Что важно учитывать клиникам, работающим с AI-рекомендациями

  1. Даже сильное SEO больше не гарантирует видимость. Пользователи все чаще получают рекомендации напрямую от нейросетей — без перехода в поиск. Если клиники нет в этих ответах, она выпадает из этапа выбора. GEO позволяет вернуть присутствие бренда там, где теперь принимается решение.
  2. AI-ассистенты реагируют на контент по-разному. В нашем случае быстрее всего на изменения откликнулись Яндекс Алиса и DeepSeek. ChatGPT и Perplexity показали более плавную динамику.
  3. Качество источников важнее объема публикаций. Упоминания на VC.ru и профильных медицинских ресурсах дали заметно больший эффект, чем массовые размещения на слабых площадках. Для AI важна не частота, а доверие к источнику.
  4. Структура сайта напрямую влияет на рекомендации. Когда у клиники есть отдельные страницы под направления лечения, нейросетям проще соотнести запрос пользователя с конкретной услугой. Это повышает точность рекомендаций и частоту упоминаний бренда.

Что дальше

  • Расширяем семантику AI-запросов за счёт новых нозологий и сценариев обращений.
  • Увеличиваем контент-базу до 50+ материалов под разные типы AI-ответов.
  • Тестируем форматы контента для разных AI-платформ и адаптируем существующие статьи.
  • Интегрируем GEO с классическим SEO, чтобы усилить эффект и снизить зависимость от одного канала.

Команда проекта

  • Андрей Кирсанов — SEO-специалист
  • Валентина Стребляченко — операционный директор
  • Роман Бойко — руководитель отдела SEO
  • Дмитрий Букин — аккаунт-менеджер проекта
  • Илья Холмов — специалист по размещению контента
  • Алексей Паньшин — вычитывал и рерайтил этот кейс.