Как мы увеличили видимость бренда одежды в нейросетях в 35 раз

По вопросам о дизайнерской одежде нейросети рекомендуют десятки марок: подбирают деловой гардероб, советуют школьную форму, помогают найти наряд для особого случая. Наш клиент выпускает такую одежду на собственном производстве. Однако на старте мониторинга он появился всего в двух ответах «Поиска с Алисой», а Google AI Overviews и ChatGPT вообще его не называли.

В июне 2026 года команда Директ Лайн взялась за продвижение бренда в этих трех системах. Мы разобрали вопросы покупательниц, изучили источники рекомендаций и начали выпускать материалы. За четыре месяца видимость клиента выросла примерно в 35 раз — с 1,39% до 48,95%. К концу октября бренд занял первое место среди 200 марок в отслеживаемой выборке.

С какой задачей пришел клиент

У клиента собственное производство женской и детской одежды. Мы взялись за продвижение всех основных категорий и начали с вопросов о стиле, качестве тканей, посадке и выборе вещей для разных случаев.

Над чем мы работали

Сначала определили, в каких рекомендациях нужен бренд

Мы выделили четыре направления: дизайнерская и модная женская одежда, дизайнерская и модная одежда для девочек. Затем разобрали ситуации покупки: офисный гардероб, вещи в эстетике «тихой роскоши», вечерние наряды, премиальная школьная форма и одежда для девочки в подарок.

Под эти ситуации собрали 50 запросов к нейросетям. В них покупательницы спрашивали о российских марках с классическим стилем, выбирали школьную форму, искали бренды одежды для торжественных мероприятий. С таких вопросов мы и начали проверку: кого системы рекомендуют сейчас и есть ли среди этих марок наш клиент.

Запросы разделили на пять групп: рекомендации, сравнения, проверка репутации, выбор под определенную ситуацию и поиск вариантов покупки. По каждой группе отдельно смотрели, где клиент появляется в ответах и кому уступает.

С 7 июля по 26 октября мы провели 13 проверок в трех системах. Все это время сохраняли один набор из 50 запросов и сравнивали ответы на разных датах. Через сервис «Пиксель Тулс» отслеживали упоминания клиента, конкурентов и страницы, на которые ссылались нейросети. Видимость показывает, насколько часто бренд появляется в ответах по выбранным вопросам; значения этого показателя берем из отчета сервиса.

Изучили, откуда нейросети берут информацию о брендах

Чтобы выбрать темы и площадки для публикаций, мы разобрали источники ответов. Системы ссылались на рейтинги и подборки на vc.ru и Sostav, публикации в Дзене, материалы модных СМИ, каталоги магазинов и сайты самих брендов.

В источниках ответов мы часто встречали подборки с готовыми списками марок. Решили начать с них и включили в контент-план 27 рейтингов.

В рейтингах и сравнениях разбирали критерии из покупательских вопросов: стиль, назначение одежды, особенности брендов. Параллельно запланировали статьи в блоге клиента — о категориях одежды, «тихой роскоши» и выборе вещей под разные ситуации.

Подготовили 48 публикаций и проверили их в ответах

Всего мы включили в контент-план 63 материала. Для каждой темы выбрали группу запросов, формат и площадку. Например, по вопросам о школьной форме готовили подборки дизайнерских брендов, а тему «тихой роскоши» раскрыли в статье для блога клиента.

К концу октября мы опубликовали 48 материалов: 32 на внешних площадках и 16 на сайте клиента. Для внешних размещений использовали vc.ru, Sostav, Дзен, DTF и другие площадки. В общей сложности выпустили 27 рейтингов, 16 статей, три товарных материала и два общих руководства.

Публиковали волнами: семь материалов в июле, 18 в августе, девять в сентябре и 14 в октябре.

Между волнами публикаций проверяли, какие материалы нейросети используют в ответах и по каким вопросам рекомендуют клиента. К последнему замеру у 37 материалов из 48 была собственная видимость или ссылки из ответов. Видимость материала — показатель того, как часто системы цитируют страницу публикации по связанным с ней запросам. Для следующих размещений мы выбирали форматы, которые уже попадали в источники, и темы, по которым бренд еще не упоминался.

Какие материалы использовали нейросети

Рейтинг дизайнерских брендов школьной формы на Sostav стал источником 11 ответов последнего замера. Подборка школьной формы на vc.ru — восьми, подборка брендов женской одежды на Sostav — семи.

Нейросети использовали и блог клиента. «Поиск с Алисой» ссылался на сайт бренда, когда рекомендовал женскую одежду с классическим стилем и качественными тканями, а также сравнивал варианты одежды для девочек.

К последней проверке видимость или ссылки из ответов появились у 14 из 16 статей, 21 из 27 рейтингов и двух из трех товарных материалов. Два общих руководства системы не процитировали. Поэтому в следующих размещениях мы сосредоточились на конкретных вопросах о выборе одежды.

Как изменились рекомендации за четыре месяца

На 26 октября 2026 года клиент занял первое место по общей видимости среди 200 брендов, встречавшихся в ответах на наши запросы. По данным сервиса, показатель вырос с 1,39% до 48,95%, примерно в 35 раз. В последнем замере мы насчитали 70 ответов с упоминанием бренда против двух на старте.

Рост шел с колебаниями: на отдельных проверках видимость снижалась. К последнему замеру мы получили разные результаты в трех системах:

• «Поиск с Алисой»: видимость выросла с 4,17% до 68,09%. С 17 августа клиент удерживал первое место в отслеживаемой выборке 12 проверок подряд.

• Google AI Overviews: видимость достигла 56,25%. На последней проверке клиент впервые вышел на первое место; у ближайшего конкурента было 33,33%.

• ChatGPT: видимость выросла с нуля до 22,92% — бренд разделил второе место с несколькими марками. У лидера — 33,33%; его мы планируем догнать на следующем этапе.

По числу ответов с упоминанием клиента «Поиск с Алисой» также оказался впереди: 32. В Google AI Overviews мы зафиксировали 27 таких ответов, в ChatGPT — 11. В 46 ответах трех систем бренд стоял первым в списке.

Чаще всего нейросети называли клиента, когда покупательницы просили порекомендовать марки или проверяли их репутацию. Видимость в этих группах достигла 64,29% и 61,9%. В сравнениях бренд появлялся реже — 41,67%. Поисковые запросы дали 36%, вопросы о конкретных ситуациях покупки — 33,33%. Эти две группы включили в дальнейшую работу.

На последнем замере мы проверили, как нейросети представляют клиента в самих ответах. По вопросу о премиальных российских марках с качественными тканями, хорошей посадкой и классическим стилем «Поиск с Алисой» поставил бренд первым и сослался на его сайт.

По вопросу о нарядной одежде для девочки в подарок сразу две системы — «Поиск с Алисой» и Google AI Overviews — начали рекомендации с нашего клиента. Бренд появился первым в списке именно в той ситуации покупки, которую мы выделили еще при подготовке контент-плана.

По доле голоса клиент тоже вышел на первое место: показатель вырос с 0,15% до 7,12%. Здесь мы считали долю клиента среди всех зафиксированных упоминаний брендов в выборке. У ближайшего конкурента она составляла 3,66%.

Итог

За четыре месяца мы вывели бренд на первое место по общей видимости в нашей выборке — среди 200 марок. Клиент, которого Google AI Overviews и ChatGPT на старте вообще не называли, теперь получает рекомендации всех трех систем. Его одежду предлагают для делового гардероба, школы и особых случаев. Этого мы и добивались. Продолжаем работу с хорошим результатом за плечами и понятной следующей целью: закрепить лидерство и вывести бренд на первое место в ChatGPT.