Кейс
«Центр флебологии»
На главную
Как GEO-оптимизация увеличила присутствие сайта клиники в AI-поиске
Центр флебологии
Varikoz.ru — сайт клиники, оказывающей услуги по диагностике и лечению заболеваний вен. Он объединяет информацию о симптомах, методах лечения, врачах и услугах клиники.
Все чаще путь пользователя начинается с AI-выдачи поисковых систем. Пациенты ожидают получить в одном ответе краткую и понятную информацию о заболевании и доступных вариантах медицинской помощи. Для клиник это делает присутствие в AI-поиске важным каналом привлечения аудитории еще до посещения сайта.
Главной целью проекта стало усиление представленности сайта varikoz.ru в нейровыдаче поисковых систем. Чтобы ее достичь команда поставила перед собой следующие задачи:
- адаптировать контент под требования генеративного поиска;
- усилить экспертность страниц и сайта в целом;
- повысить вероятность цитирования страниц сайта в AI-ответах.
Инструменты
Ключевым инструментом стал AI Visor — собственная разработка iSEO для аналитики и мониторинга AI-поиска. Сервис использовался для отслеживания динамики ключевых GEO-показателей: оценки присутствия сайта и бренда в AI-выдаче, а также анализа эффективности проведенной оптимизации на каждом этапе проекта.
Дополнительно команда использовала Keys.so для анализа структуры трафика конкурентов, и Gar.pro — для оценки текстовой релевантности по отслеживаемым запросам.
Вызовы
и решения
Актуализация семантики и приоритизация страниц
На первом этапе были выбраны страницы, обладающие наибольшим потенциалом для попадания в AI-выдачу поисковых систем как источник информации. Для каждой из них был сформирован список целевых запросов на основе анализа ответов Яндекс Алисы и Google AI Overviews, что позволило определить темы и формулировки, наиболее востребованные пользователями.
Параллельно была проведена массовая базовая оптимизация мета-тегов выбранных страниц: актуализированы заголовки Title и описания Description. Это позволило повысить релевантность страниц как для традиционной поисковой выдачи (чем выше позиция сайта, тем выше шанс попадания в нейроответы), так и для AI-ответов, а также создать основу для дальнейшей контентной оптимизации.
Оптимизация контента под AI-поиск
Следующим этапом стала комплексная оптимизация контента с учетом требований генеративных поисковых систем. Работа велась по нескольким направлениям:
- усиление E-E-A-T-факторов;
- доработка экспертных материалов;
- улучшение структуры страниц;
- актуализация мета-тегов.
Тексты были переработаны с учетом особенностей AI-поиска: добавили четкие определения ключевых терминов, расширили ответы на наиболее популярные вопросы пользователей и усилили смысловую структуру материалов. При подготовке контента учитывался пользовательский интент, благодаря чему страницы стали более полно отвечать на запросы аудитории и повысили вероятность использования материалов сайта в качестве источников для AI-ответов.
Одним из примеров такой оптимизации стала статья о ретикулярном варикозе, которая после доработки начала использоваться в AI-выдаче Яндекс Алисы. В рамках работ команда выполнила:
- корректировку вхождения ключевых запросов;
- переработку заголовков внутри текста;
- частичный ререйт статьи.
Пример использования переработанной статьи в качестве источника для Яндекс Алисы AI
Другим эффективным приемом стало добавление на коммерческие страницы блоков с вопросами и ответами (FAQ). Такой формат помогает закрывать наиболее частые вопросы пользователей непосредственно на странице и делает контент более удобным для использования генеративными поисковыми системами при формировании ответов.
Внедрение FAQ-раздела на сайт varikoz.ru
Пример использования коммерческой страницы в ответах Яндекс Алисы AI
Пример использования коммерческой страницы в ответах Google AI Overviews
Дополнительно были подготовлены новые статьи под запросы, по которым поисковые системы уже формируют AI-выдачу. Это позволило расширить тематический охват сайта и увеличить количество потенциальных точек входа из AI-поиска.
Анализ результатов
После внедрения рекомендаций была проведена повторная оценка ключевых GEO-показателей в Яндекс Алисе AI и Google AI Overviews. Анализ показал положительную динамику: сайт стал использоваться в качестве источника информации по большему числу целевых запросов, что подтвердило эффективность проведенной оптимизации.
Результаты
Проведенная GEO-оптимизация позволила увеличить частоту использования материалов сайта Varikoz.ru в качестве источников для AI-ответов. Цитируемость в Яндекс Алисе AI выросла с 46,4% до 58,7%, а в Google AI Overviews — с 42,6% до 55,2%. В результате общий показатель цитируемости сайта в нейровыдаче увеличился с 44,5% до 57%.
Динамика цитируемости в Яндекс Алисе AI
Динамика цитируемости в Google AI Overviews
Общая динамика цитируемости в обеих поисковых системах
58%
цитируемость сайта в Яндекс Алисе AI на последнюю дату
55%
цитируемость сайта в Google AI Overviews на последнюю дату
57%
общая цитируемость сайта в нейровыдаче на последнюю дату
+28%
рост цитируемости сайта в нейровыдаче с начала работ
ВЫВОДЫ
Полученные результаты подтверждают, что комплексная оптимизация контента, структуры страниц и коммерческих разделов повышает вероятность использования материалов сайта генеративными поисковыми системами.
Рост цитируемости стал результатом комплексной работы с контентом, структурой страниц и EEAT-факторами. Именно сочетание этих доработок позволило повысить вероятность того, что AI-поиск будет использовать материалы нашего сайта в качестве источника ответов. Важную роль в достижении результата сыграла и высокая вовлеченность клиента: благодаря оперативному внедрению рекомендаций мы смогли быстрее оценить их эффективность и получить заметный рост цитируемости в генеративном поиске.
Похожие проекты
Свяжитесь
с нами
Ищете надежного партнера?
в течение 10 минут.
Проводите тендер?
Спасибо
за подписку
отправляем только самые полезные статьи