Hotellab: как вывели RMS-платформу в AI-рекомендации для рынка Греции

Заказчик

Hotellab — международная RMS-платформа для управления доходностью отелей: ценообразование, прогнозирование, бизнес-аналитика и мониторинг конкурентов. Целевой рынок проекта — Греция.

Задача

Усилить видимость Hotellab в международном поиске и AI-рекомендациях при выборе RMS в Греции: создать сайт на английском и греческом, раскрыть продукт и подкрепить экспертизу внешними источниками.

Hotellab уже знали в профессиональном гостиничном сообществе, но международная поисковая видимость отставала от известности продукта. Мы в Pickles team создали сайт на английском и греческом и связали его с работой над технической доступностью и внешними источниками. В зафиксированных ответах по греческому рынку Hotellab появился первым в Google AI Overview и четвёртым в списке ChatGPT.

Контекст: отраслевую известность предстояло перенести в поиск

Hotellab — система управления доходностью отелей, или RMS (Revenue Management System). Платформа объединяет инструменты ценообразования, прогнозирования, бизнес-аналитики и мониторинга конкурентов. Её выбирают владельцы отелей, управляющие и специалисты по управлению доходностью.

Работа началась на этапе формирования международного продукта и разделения российского и глобального направлений. Бренд присутствовал в профессиональном сообществе, однако английская версия сайта почти не ранжировалась, а греческой структуры под локальный спрос не было. В AI-рекомендации бренд попадал редко.

Задача состояла в том, чтобы сделать продукт понятным для международного поиска и заметным в сценариях выбора RMS для Греции. Для этого требовалось связать содержание сайта, локализацию и подтверждения экспертизы за его пределами.

Почему начали со сценариев выбора, а не с отдельных страниц

Для проекта мы рассматривали путь, в котором отельер сначала задаёт вопрос о подходящих системах, получает список вариантов, затем изучает функции, интеграции, отзывы и кейсы и только после этого запрашивает демонстрацию. Значит, сайт должен помогать на этапе сравнения, а не ограничиваться общим рассказом о компании.

GEO — работа над присутствием бренда в ответах генеративных поисковых систем — стало частью этой задачи. Целью было попадание в релевантный список решений с понятным объяснением, кому и почему подходит Hotellab.

1. Проверили около 300 сценариев на двух языках

В аудит и мониторинг включили примерно 300 промптов на английском и греческом. Проверяли сценарии в ChatGPT, Gemini и Google AI Overview. Вопросы охватывали как общий выбор RMS для Греции, так и более узкие задачи отдельных типов гостиничного бизнеса.

Примеры запросов из карты проекта:

• Best revenue management system for hotels in Greece — выбор RMS для отелей в Греции.
• RMS for independent hotels in Greece — системы для независимых отелей.
• Hotel pricing software for seasonal resorts — ценообразование для сезонных курортных объектов.
• Σ?στημα δι?χε?ρ???ς ????ων γ?? ξ??ο?????? — система управления доходами для отелей.

В конкурентном поле рассматривали Duetto, IDeaS, RoomPriceGenie и BEONx. Аудит выявил четыре ограничения: слабую международную структуру сайта, недостаток материалов для сравнительных ответов, неполную индексацию и нехватку внешних подтверждений экспертизы бренда.

Это определило состав работ. Добавления нескольких общих текстов было недостаточно: требовалось раскрыть продукт по конкретным задачам покупателя и сделать эти сведения доступными в нескольких типах источников.

2. Создали архитектуру из 60+ страниц на английском и греческом

Международный сайт проектировали как источник ответов на коммерческие, продуктовые и сравнительные вопросы. Возможности платформы разложили по функциям, типам объектов, ролям пользователей и интеграциям. Общий объём структуры составил более 60 страниц на двух языках.

• Функции: ценообразование, прогнозирование, бизнес-аналитика и мониторинг тарифов конкурентов. Этот раздел объясняет, что делает платформа.
• Сценарии применения: независимые отели, курортные объекты и управление несколькими объектами. Здесь продукт раскрывается через контекст бизнеса.
• Интеграции: системы управления отелем (PMS), менеджеры каналов продаж и потоки данных. Это помогает оценить совместимость с существующими процессами.
• Подтверждения: кейсы, ответы на частые вопросы и экспертные отзывы. Эти материалы дополняют описание функций практическим контекстом.

В страницы добавили короткие определения, вопросы и ответы, FAQ. Такой формат помогает отделить конкретную функцию от общего обещания: читателю проще понять, какую задачу она решает и в каком сценарии полезна.

Локализация охватывала английский и греческий спрос. Для греческого рынка важно было раскрывать не только международный продукт в целом, но и его применимость к локальным сценариям выбора.

3. Связали контент с технической доступностью

Параллельно работали с индексацией, Bing Webmaster Tools, микроразметкой и техническими сигналами сайта. Задача этого этапа — убрать ограничения, из-за которых содержательные страницы могли оставаться плохо представленными в поиске.

Техническую настройку не рассматривали как самостоятельную причину будущих рекомендаций. Она поддерживала содержательную архитектуру: на сайте должны быть и доступные страницы, и конкретные ответы о продукте. Результат проекта оцениваем по совокупности работ, без приписывания эффекта одной настройке.

4. Усилили присутствие за пределами собственного сайта

Аудит показал нехватку источников для сравнительных ответов. Поэтому вместо массового выпуска статей мы сосредоточились на отраслевых рейтингах, каталогах, сравнительных публикациях и экспертных отзывах.

Договаривались о присутствии Hotellab в профильных рейтингах и сравнениях, добавляли каталоги, запрашивали отзывы у заметных специалистов рынка. Для B2B-продукта такие материалы раскрывают разные стороны выбора: место среди альтернатив, функции, сценарии применения и опыт использования.

Собственный сайт даёт подробное описание платформы, а внешние источники позволяют встретить бренд в контексте рынка. Поэтому оба направления развивали вместе: одной известности на конференциях было недостаточно, чтобы эта экспертиза стала доступной в цифровых источниках.

Результат: Hotellab появился в AI-рекомендациях по Греции

Ниже — два исходных скриншота из кейса. Они показывают ответы на близкие, но не идентичные вопросы о выборе RMS на греческом рынке.

Google AI Overview: первое упоминание в списке

По запросу Ranking of RMS Systems in Greece Hotellab указан первым в обзоре и разделе Market Leaders in Greece. В ответе раскрываются локальный контекст и возможности продукта.

Зафиксированный ответ Google AI Overview. Первое упоминание относится к этому запросу и показанному ответу.

ChatGPT: четвёртое место в сформированном списке

В ответе на запрос Can you rank the leading hotel RMS companies and brands currently operating in the Greek market? Hotellab находится на четвёртой строке среди пяти названных решений. В описании отмечены работа с отелями Греции, динамическое ценообразование, бизнес-аналитика и мониторинг конкурентов.

Зафиксированный ответ ChatGPT. Сам ответ уточняет, что список не основан на точных публичных данных о долях рынка.

Что означают показатели проекта

• Около 300 промптов — объём карты аудита и мониторинга на английском и греческом, а не количество выигранных позиций.
• 60+ страниц — объём международной структуры сайта на двух языках.
• Первое упоминание в Google AI Overview и топ-5 ChatGPT — наблюдения по конкретным представленным ответам.

Эти примеры подтверждают присутствие Hotellab в рекомендациях по целевому рынку. Они не означают постоянных позиций по всем промптам и не доказывают рост доли рынка, числа демозапросов или выручки. В этом кейсе результат оцениваем на уровне поисковой и AI-видимости, а не продаж.

Выводы для похожих B2B SaaS-проектов

Начинать стоит с вопросов покупателя. Карта сценариев помогает понять, какие страницы нужны: общий выбор категории, решение для конкретного типа бизнеса, функция, интеграция или сравнение.

Локализация должна затрагивать контекст выбора. Для Hotellab английская и греческая структура раскрывали продукт через функции, объекты, роли и локальный рынок, а не только через перевод главной страницы.

Контент и внешние подтверждения работают в связке. Подробное описание на сайте дополнили профильными рейтингами, сравнениями и отзывами. В результате бренд стал представлен в источниках, которые помогают изучать и сопоставлять RMS-решения.

Перейти на сайт