AI-продвижение сайта производителя печей: адаптация под нейросетевой поиск

Заказчик

Заказчик — производитель печей для бани, отопительных печей, котлов и каминов. Компания работает на федеральном рынке, развивает дилерскую сеть и продаёт продукцию через партнёров и сайт-каталог.

Задача

К началу AI-продвижения сайт уже имел сильную SEO-базу. Были проработаны структура каталога, карточки товаров, информационный раздел, внутренняя перелинковка, техническая оптимизация, отзывы.

Краткое описание заказчика и целей

Заказчик — производитель печей для бани, отопительных печей, котлов и каминов. Компания работает на федеральном рынке, развивает дилерскую сеть и продаёт продукцию через партнёров и сайт-каталог. На сайте представлены категории печей для бани, электрокаменок, водогрейных колонок, отопительных печей, печей-буржуек, печей-каминов, котлов и сопутствующих товаров. Продукция сертифицирована в России, Таможенном союзе и по стандарту CE.

К началу AI-продвижения сайт уже имел сильную SEO-базу. Были проработаны структура каталога, карточки товаров, информационный раздел, внутренняя перелинковка, техническая оптимизация, отзывы и коммерческие факторы. В результате SEO-продвижения поисковый трафик вырос в 6,6 раза, а количество заявок — в 2,5 раза.

Следующим этапом стала адаптация сайта под AI-поиск: ответы Алисы, нейросетевые поисковые блоки, AI-ассистентов и другие сценарии, где пользователь задаёт не короткий запрос, а полноценный вопрос, например: «какую печь выбрать для бани 18 м³», «какой котёл подойдёт для дома 120 м²», «чем отличается печь длительного горения от обычной».

Цель проекта — повысить представленность бренда в ответах нейросетей, чтобы они использовали материалы сайта при формировании ответов и рекомендаций.

Проблемы сайта до начала AI-продвижения

1. Контент был оптимизирован для SEO, но не для AI-поиска

К моменту старта проекта сайт уже занимал хорошие позиции в поисковых системах. В рамках SEO-продвижения были проработаны заголовки, тексты карточек товаров, статьи, LSI-фразы, подборки и внутренняя перелинковка.

Однако для AI-поиска такой структуры контента оказалось недостаточно.

Нейросетям сложнее использовать страницу, если:

• перечислены характеристики, но не объясняется, в каких условиях подходит модель;
• преимущества указаны без связи с практическими сценариями использования;
• отсутствуют краткие ответы на типовые вопросы;
• карточка товара не содержит чётких рекомендаций по площади помещения, режиму эксплуатации, типу объекта и бюджету;
• экспертная информация распределена по странице и не собрана в логически связанные блоки.

Например, если пользователь задаёт вопрос: «Какую печь выбрать для дачи, чтобы отапливать помещение до 150 м? и готовить еду?», нейросетевому ассистенту необходимо быстро определить мощность печи, рекомендуемый объём помещения, тип топлива, наличие варочной поверхности, режим длительного горения и сценарии применения. На существующих страницах эта информация присутствовала, но была распределена по разным разделам, поэтому использовать её при генерации ответа было сложнее.

2. Коммерческие страницы не отвечали на диалоговые запросы

Структура каталога хорошо закрывала классические коммерческие запросы, например: «купить печь для бани», «котёл отопительный Stoker», «печь-камин для дачи».

Однако пользователи AI-поиска всё чаще задают вопросы в разговорной форме:

• «что лучше для небольшой бани: печь с сеткой или закрытой каменкой»;
• «какая печь подойдёт для гаража зимой»;
• «какой котёл выбрать для частного дома без газа»;
• «какая печь быстрее прогреет помещение»;
• «что важно проверить перед покупкой печи длительного горения».

До начала работ на сайте не хватало связки между карточками товаров, экспертными материалами и короткими ответами на подобные вопросы. Из-за этого нейросетям было сложнее сопоставить вопрос пользователя с конкретной моделью и сформировать аргументированный ответ.

3. Сигналы экспертности были недостаточно структурированы для AI-поиска

Во время SEO-продвижения на сайте уже появились отзывы, сертификаты, блоки доверия, гарантии и информация о производстве. Для AI-поиска этого недостаточно. Такие материалы должны быть не только опубликованы, но и представлены в форме, удобной для обработки нейросетями.

К началу проекта оставалось несколько ограничений:

• опыт производителя не был напрямую связан с отдельными категориями товаров;
• сертификаты и информация о контроле качества редко использовались в контексте выбора продукции;
• экспертные рекомендации не были оформлены как самостоятельные смысловые блоки;
• отзывы не всегда были связаны с конкретными моделями, категориями товаров и сценариями эксплуатации.

Из-за этого нейросетям было сложнее использовать экспертную информацию при формировании ответов и рекомендаций.

4. Техническая часть сайта требовала адаптации под AI-поиск

В рамках SEO-продвижения уже были выполнены технические работы: устранены ошибки индексации, настроены микроразметка, robots.txt, обработка 404-страниц и контроль дублей. На этапе AI-продвижения внимание сместилось на структуру данных и удобство извлечения информации нейросетями.

На старте проекта были выделены следующие направления для доработки:

• расширить schema.org-разметку для товаров, FAQ, отзывов и информации о компании;
• привести описание характеристик товаров к единому формату;
• вынести ответы на частые вопросы из объёмных текстовых блоков в отдельные смысловые секции;
• усилить связь между статьями, категориями и карточками товаров;
• доработать региональные и дилерские страницы под запросы, связанные с выбором места покупки и наличием продукции в конкретном регионе.

5. Пользователям не хватало инструментов для выбора подходящей модели

При выборе отопительного оборудования пользователь редко принимает решение сразу. Чаще всего он сравнивает модели, изучает характеристики и пытается понять, какая печь или котёл подойдут под конкретные условия эксплуатации.

Анализ поведения пользователей показал несколько направлений для развития сайта:

• значительная часть посетителей приходила по информационным запросам;
• после изучения характеристик многие пользователи не переходили к оформлению заявки;
• сравнить несколько моделей без консультации было затруднительно;
• на части страниц отсутствовали краткие сценарии выбора продукции.

AI-ассистенты могут стать дополнительным источником целевого трафика на верхнем этапе воронки продаж. Для этого сайт должен содержать информацию в формате, который помогает быстро подобрать подходящую модель и ответить на вопрос пользователя.

Цель и задачи AI-продвижения

AI-продвижение рассматривалось как следующий этап развития проекта и дополняло уже работающую SEO-стратегию.

Цель проекта — повысить представленность бренда в AI-поиске и увеличить количество переходов из нейросетевых сервисов.

Для этого были поставлены следующие задачи:

• увеличить видимость бренда в AI-ответах по коммерческим и информационным запросам;
• добиться включения материалов сайта в источники и рекомендации AI-ассистентов при выборе печей, котлов и каминов;
• увеличить количество переходов из AI-поиска, нейросетевых рекомендаций и диалоговых ассистентов;
• повысить конверсию информационного трафика в заявки, звонки и переходы к дилерам;
• усилить сигналы доверия за счёт экспертного контента, отзывов, сертификатов и доработки карточек товаров.

Какие работы мы выполнили 

1. Провели аудит сайта под AI-поиск

Первым этапом оценили сайт с точки зрения AI-поиска и языковых моделей. Нас интересовало не только соответствие классическим SEO-требованиям, но и то, насколько удобно нейросетям извлекать информацию со страниц и использовать её при формировании ответов.

Во время аудита проверили:

• какие страницы могут использоваться как источники для AI-ответов;
• достаточно ли на страницах кратких и однозначных ответов;
• есть ли связь между вопросом пользователя, критериями выбора и подходящими товарами;
• можно ли извлечь ключевые характеристики из карточек товаров без дополнительной обработки;
• как представлены экспертные материалы, сертификаты, информация о производстве и отзывы;
• существуют ли страницы под диалоговые запросы;
• какие конкуренты чаще упоминаются в ответах AI-ассистентов.

Дополнительно сформировали список из 140 тестовых запросов, охватывающих выбор печей, котлов, сценарии эксплуатации, сравнение моделей, поиск производителей и дилеров.

Для каждого запроса фиксировали:

• упоминается ли бренд заказчика;
• есть ли ссылка на сайт;
• какие конкуренты попадают в ответы чаще;
• какие аргументы использует AI-ассистент;
• достаточно ли информации на сайте, чтобы его материалы могли использоваться при формировании ответа.

2. Адаптировали контент под AI-поиск

Основная задача заключалась не в добавлении новых ключевых слов, а в том, чтобы сделать контент понятным для языковых моделей и удобным для извлечения ответов.

Для этого переработали структуру коммерческих и информационных страниц:

• добавили краткие ответы в начале ключевых разделов;
• расширили FAQ на страницах категорий и товаров;
• сгруппировали информацию по сценариям применения;
• добавили блоки «Кому подойдёт», «На что обратить внимание», «Как выбрать» и «Чем отличается»;
• связали технические характеристики с практическими сценариями использования;
• дополнили карточки экспертными пояснениями о мощности, объёме помещения, материалах, режиме горения и типе топлива;
• подготовили сравнительные блоки для похожих моделей.

Пример доработки карточки товара.

До:

«Печь предназначена для обогрева помещений до 150 м?, имеет режим длительного горения, варочную поверхность и конвектор».

После:

«Модель подходит для дачи, садового дома, гаража или мастерской, где необходимо быстро прогреть помещение до 150 м? и поддерживать температуру без частой закладки дров. Варочная поверхность подходит для приготовления и разогрева пищи. Режим длительного горения снижает расход топлива при длительной эксплуатации».

После доработки карточки товаров содержали не только технические характеристики, но и объясняли, в каких условиях стоит использовать конкретную модель и какие задачи она решает. Это упрощает интерпретацию контента языковыми моделями и помогает формировать более точные ответы на запросы пользователей.

3. Расширили FAQ-блоки

Для AI-поиска важно, чтобы сайт содержал прямые и однозначные ответы на вопросы пользователей. Поэтому мы переработали и расширили FAQ-блоки на страницах категорий, в карточках товаров и информационных статьях.

В частности, добавили ответы на вопросы:

• как подобрать печь по объёму помещения;
• что важнее: мощность или объём парилки;
• чем печь длительного горения отличается от обычной;
• можно ли использовать отопительную печь для гаража;
• какая печь подойдёт для дачи без постоянного отопления;
• когда нужен котёл, а когда достаточно отопительной печи;
• где купить продукцию бренда в своём регионе;
• есть ли сертификаты на продукцию.

Каждый ответ состоял из 3–6 предложений, содержал практическую рекомендацию и ссылку на соответствующую категорию или товар. Такой формат удобен как для пользователей, так и для AI-систем, которые извлекают информацию для формирования ответов.

4. Усилили экспертность сайта

При выборе отопительного оборудования пользователи оценивают не только характеристики продукции, но и опыт производителя. Поэтому отдельное внимание уделили материалам, которые подтверждают компетенцию компании.

В рамках работ:

• доработали страницы «О компании», «Производство», «Сертификаты» и «Где купить»;
• добавили экспертные пояснения в категории и карточки товаров;
• связали информацию о сертификации и контроле качества с вопросами безопасной эксплуатации;
• расширили блоки с отзывами;
• подготовили материалы о производстве, используемых материалах, испытаниях продукции и её применении;
• опубликовали экспертные статьи по выбору печей и котлов.

При подготовке контента отказались от общих формулировок. Вместо утверждений о качестве продукции использовали конкретные факты: из каких материалов изготовлена модель, для каких условий эксплуатации она предназначена, какие параметры учитывать при выборе, какие ошибки чаще всего допускают покупатели и в каких случаях стоит обратиться за консультацией.

5. Выполнили технические доработки

Технические работы были направлены на то, чтобы поисковые системы и AI-сервисы могли быстрее находить, интерпретировать и связывать информацию между страницами сайта.

В рамках проекта:

• расширили микроразметку Product, Organization, BreadcrumbList, FAQPage и AggregateRating;
• привели характеристики товаров к единому шаблону;
• доработали хлебные крошки и связи между категориями;
• усилили внутреннюю перелинковку между статьями, категориями и карточками товаров;
• проверили индексируемость приоритетных страниц;
• устранили дубли метатегов на части страниц с фильтрами;
• оптимизировали скорость загрузки ключевых страниц;
• подготовили title и description для страниц, ориентированных на AI-поиск;
• доработали региональные страницы и раздел «Где купить».

Отдельное внимание уделили SEO-фильтрам. На предыдущем этапе продвижения для них уже были созданы уникальные URL и метатеги, что помогло расширить охват низкочастотных запросов. На этапе AI-продвижения эти страницы дополнили пояснениями, сценариями выбора и FAQ. В результате они стали выполнять сразу две задачи: привлекать поисковый трафик и содержать достаточно информации для формирования ответов AI-сервисами.

6. Доработали пользовательский путь и конверсионные элементы

Попадание сайта в ответ AI-ассистента — только первый этап. После перехода пользователь должен быстро найти подходящую модель и выполнить целевое действие.

В рамках работ:

• добавили CTA «Где купить», «Получить консультацию» и «Сравнить модели» в карточки товаров;
• усилили блоки подбора по объёму помещения;
• добавили подсказки в категориях;
• доработали сравнение товаров;
• перенесли ключевые характеристики выше на странице;
• связали популярные вопросы с подходящими товарами;
• усилили страницы дилеров и региональных представителей;
• добавили блоки «С этим товаром выбирают» и «Подходит для».

В результате пользователям стало проще подобрать подходящую модель, перейти к сравнению товаров, найти ближайшего дилера или получить консультацию после перехода из AI-поиска.

7. Усилили представленность бренда

На предыдущем этапе SEO-продвижения удалось повысить узнаваемость бренда. На этапе AI-продвижения продолжили работу над тем, чтобы нейросетевые сервисы чаще связывали бренд с категорией продукции и корректно использовали информацию о производителе в своих ответах.

В рамках проекта:

• подготовили брендовые страницы под запросы, связанные с производителем и его продукцией;
• расширили блоки с отзывами;
• добавили ответы на вопросы о гарантии, покупке, доставке и дилерской сети;
• усилили внешние упоминания бренда на тематических площадках;
• подготовили экспертные материалы для публикаций;
• дополнили сайт информацией о производителе, выпускаемой продукции и сценариях её применения.

Эти материалы помогают AI-сервисам точнее определять производителя, его ассортимент и область применения продукции при формировании ответов пользователям.

Результаты

1. Рост видимости в AI-ответах

Через шесть месяцев после начала AI-продвижения повторно проверили тестовую выборку из 140 запросов и сравнили результаты с исходными значениями.

Общая видимость бренда:

2. Рост трафика из AI-источников

AI-поиск не стал основным источником посещаемости, однако сформировал дополнительный канал привлечения пользователей. В отличие от традиционного поиска, эта аудитория чаще приходила с конкретной задачей выбора продукции.

Количество переходов из AI-источников:

3. Рост количества коммерческих действий

После переработки контента, структуры страниц и пользовательского пути увеличилось количество посетителей, которые переходили к коммерческим действиям: заявкам, звонкам и поиску дилеров.

4. Рост упоминаний бренда в AI-ответах

Отдельно отслеживали, как бренд представлен в ответах Алисы и других AI-ассистентов.

До начала работ бренд в основном упоминался по запросам, содержащим его название. После AI-продвижения он начал появляться и в ответах на небрендовые запросы, связанные с выбором печей, котлов и другого отопительного оборудования.

Упоминания бренда в AI-ответах:

Вывод

• AI-продвижение стало следующим этапом развития проекта после классического SEO. К началу работ сайт уже имел сильную поисковую базу: выросли трафик, позиции, количество заявок и узнаваемость бренда. Основной задачей стало адаптировать сайт к новому формату поиска, в котором AI-сервисы самостоятельно выбирают источники информации для ответа пользователю.
• За время проекта сайт стал лучше восприниматься языковыми моделями. Бренд начал чаще появляться в AI-ответах по запросам, связанным с выбором печей, котлов и каминов, а страницы сайта стали лучше отвечать на диалоговые запросы пользователей.
• Одновременно была доработана структура коммерческих и информационных страниц. Пользователям стало проще подобрать подходящую модель, перейти к дилеру, оставить заявку или получить консультацию после перехода из AI-поиска.
• Для производителей технически сложной продукции это особенно важно. Перед покупкой пользователи обычно сравнивают модели, изучают характеристики и ищут рекомендации. AI-продвижение помогает сделать сайт одним из источников, на основе которых AI-сервисы формируют ответы на такие запросы.

Перейти на сайт