Что мы знаем про нейросети в металлообработке
Прежде чем идти в проект, мы год собирали данные по промышленному кластеру: металлообработка, машиностроение, заготовительное производство. Около 8 млн посетителей на сайтах клиентов, 42 000 переходов напрямую из нейросетей и почти 8 000 разобранных ответов моделей. Кейс завода построен на выводах этого исследования, а не на догадках — с полной версией можно ознакомиться здесь.
Объём переходов из нейросетей пока небольшой, но конверсия аномально высокая — до 50% пришедших совершают целевое действие. Человек приходит уже с подтверждением вашей экспертности от модели, поэтому в узких нишах металлообработки такой трафик стоит дороже обычного.
Как это выглядит в живой выдаче
Завод попадает и в ответы Алисы, и в Google AI Overview — по разным типам запросов. Кликните по скриншоту, чтобы рассмотреть.
Алиса подбирает «проверенных подрядчиков» и первым в списке по Санкт-Петербургу ставит завод: специализация, срок работы на рынке, рейтинг, портфолио и даже парк листогибочных прессов с усилиями и марками. Источники ответа — vc.ru и отраслевые площадки.
Обзор от ИИ берёт у завода конкретику — цену за погонный метр и условия расчёта — и ставит бренд в источники ответа сразу в двух абзацах, включая карточку сайта в правой панели.
Модель не просто упоминает компанию — она пересказывает её позиционирование: оборудование, опыт, цены, ассортимент. Для B2B это работает как рекомендация: инженер или снабженец получает короткий список подрядчиков, и попасть в него важнее, чем стоять на третьей строчке классической выдачи.
Завод — в ТОП-10 компаний ниши по упоминаниям в нейросетях
В исследовании мы свели упоминания всех заметных игроков металлообработки по пяти моделям. Наш клиент вошёл в десятку — при том что конкуренты в этом списке годами вели контент-маркетинг. Суммарно за период замеров — 74 упоминания: Perplexity 30, Google AI Overview 17, Алиса 14, DeepSeek 9, ChatGPT 4.
Слайд из нашего годового исследования: распределение ТОП-10 компаний металлообработки по моделям. Строка нашего клиента — «Промэкс».
30 упоминаний: Perplexity агрегирует источники других моделей, поэтому работа с медиа и площадками отражается здесь быстрее всего.
17 против 14 — редкая картина для ниши: обычно у российских компаний перевес в сторону Яндекса.
Всего 4 упоминания. Он даёт 60% переходов из нейросетей, но пускает к себе только через авторитет собственного сайта — над этим и работаем.
О клиенте
Крупный металлообрабатывающий завод в Санкт-Петербурге, на рынке более 24 лет. Основные направления — лазерная резка, гибка, пробивка и гидроабразивная резка; всего более 50 услуг по металлообработке. В портфолио — изготовление металлических стеллажей, тары и шкафов. Собственный парк листогибочных прессов усилием от 100 до 320 тонн.
Клиент приходит с вопросом, а не с ключевым словом
Снабженец спрашивает «где недорого сделать лазерную резку» или «кто лучший по гибке» — и получает готовый короткий список от модели.
Самая конкурентная зона ниши
По данным нашего исследования, резка и механообработка — направления с наибольшим числом компаний в ответах. Тут мало быть на сайте: нужно быть в источниках.
Лидеры SEO ≠ лидеры GEO
Из сайтов топа поисковой выдачи по металлообработке лишь единицы одновременно присутствуют в ответах нейросетей. Место в нейровыдаче нужно занимать отдельно.
Что мы делали
ход работы:Замерили присутствие и собрали промты
Этап 1- сняли текущие ответы моделей по ключевым услугам: лазерная резка, гибка, штамповка, изготовление деталей по чертежам
- настроили отслеживание переходов из нейросетей в аналитике — иначе они теряются в «прямых заходах» и органике
- отобрали запросы-вопросы, а не ключевые слова: «где сделать», «сколько стоит», «как выбрать подрядчика», «лучшие компании»
Сделали сайт авторитетным источником
Этап 2- авторитет собственного хоста — фактор №1: без него нет пути в ChatGPT, который даёт 60% переходов
- добавили то, чего обычно нет у промышленных сайтов: FAQ, инструкции «как выбрать», сравнения способов обработки, детальные страницы услуг с ценами и техническими параметрами
- микроразметка Organisation, Service, FAQ, LocalBusiness, семантическая вёрстка, llms.txt
Зашли на площадки, которые цитируют модели
Этап 3- экспертные публикации на медиаплощадках (vc.ru и отраслевые ресурсы) — именно их Алиса подставила в источники ответа
- рейтинги и подборки «лучших компаний» — модель отвечает на такие запросы буквально списками
- YouTube: по исследованию — самый универсальный источник, около 500 из 7 500 ответов ссылались на видео
- агрегаторы и классифайды: если вы на первой странице листинга по услуге, модель включит вас в ответ; со второй — не увидит ни человек, ни нейросеть
- отзывы: модели избегают компаний с негативной репутацией, поэтому репутация — это фактор GEO, а не только маркетинга
Расширили Query Fan-Out
Этап 4 · постоянно- покрыли смежные контексты вокруг услуги: цены, сравнение материалов, толщины, сроки, требования к чертежам
- регулярно обновляем контент — модели предпочитают свежие источники
- следим за ответами: где модель называет конкурента, разбираем, из какого источника она это взяла
Что это даёт
- Присутствие в двух экосистемах сразу. Завод называют и Алиса (Яндекс), и Google AI Overview — по разным группам запросов: рекомендательным и ценовым.
- Модель говорит вашими фактами. В ответ уходят реальные параметры — опыт работы, парк оборудования, цена за погонный метр.
- Рост брендового спроса. В промышленном проекте, который мы вели по этой же методике, количество брендовых запросов выросло примерно с 200 до 500 в месяц — только за счёт GEO, без других изменений в маркетинге.
- Тёплый трафик. Конверсия из нейросетей в узких нишах металлообработки доходит до 50% — пользователь приходит уже с рекомендацией.
Первые заметные изменения в присутствии появляются через 1–3 месяца работ; до сделок — дольше, в зависимости от цикла продаж.
Что дальше
- Забрать «ничьи» 24%. Четверть ответов в нише не содержит ни одной компании — самый дешёвый рост находится там.
- Усилить ChatGPT. Он даёт 60% переходов, но требует сильного собственного сайта — продолжаем наращивать авторитет хоста.
- Зайти в изготовление деталей. По исследованию, присутствие компаний в этом направлении вдвое ниже, чем в резке и механообработке, а клиенты оттуда — самые тёплые.
- Развивать видео. YouTube остаётся универсальным источником для большинства моделей.
От первого лица
Хотите, чтобы нейросети
рекомендовали ваш бренд?
Разберём вашу нишу, покажем, что нейросети отвечают о вас сейчас, и составим план, как попасть в их рекомендации
