За 27 дней я добился появления новой коммерческой услуги в рекомендациях Алисы, ChatGPT и Google AI Overview. Рекламный бюджет составил ноль рублей, прямые денежные расходы — 900 рублей, а полная расчётная стоимость работ — 15 900 рублей. При этом клиентов эксперимент не принёс. Разбираю результаты с точки зрения управленческого учёта и эффективности маркетинговых вложений.
Нейросети начали рекомендовать компании. А кто считает экономику?
В интернет-маркетинге активно развивается новое направление — AEO/GEO, продвижение компаний и услуг в ответы искусственного интеллекта.
Суть достаточно простая. Потенциальный клиент спрашивает у Алисы или ChatGPT, к кому обратиться за определённой услугой, а нейросеть предлагает подходящих исполнителей.
Это может касаться практически любой сферы бизнеса: от поставщиков оборудования до юридических, бухгалтерских и консалтинговых компаний.
Для предпринимателя возникает новый вопрос: сколько стоит попадание в такие рекомендации и как понять, что деньги потрачены не зря?
Меня зовут Сергей Посконный, я занимаюсь интернет-маркетингом более 17 лет. В последнее время исследую AEO/GEO на практических проектах.
В октябре 2026 года я решил провести эксперимент с конкретной коммерческой услугой. При этом поставил себе условие: не использовать платную рекламу, не покупать публикации и не создавать отдельный сайт.
Цель была исследовательской: проверить, можно ли добиться появления новой услуги в ответах нейросетей при минимальных денежных расходах.
И отдельно оценить полную стоимость такой работы.
Что я продвигал и как измерял результат
В качестве тестового продукта выбрал маркетинговый аудит Авито для B2B-компаний Краснодара.
Услуга была реальной, с конкретным коммерческим предложением:
Стоимость — 10 000 рублей.
Срок выполнения — три рабочих дня.
Целевая аудитория — оптовые, производственные и другие B2B-компании.
Результат — анализ маркетинговой эффективности Авито и план улучшений.
Важно: эксперимент был посвящён не самому аудиту Авито, а продвижению этой услуги в ответах искусственного интеллекта.
До начала работ я зафиксировал 12 коммерческих запросов.
Например:
«Кто делает аудит Авито для B2B в Краснодаре?»
«У кого заказать аудит Авито для бизнеса в Краснодаре?»
«Кто может провести аудит Авито для оптовой компании в Краснодаре?»
Проверял три системы: Яндекс «Поиск с Алисой», Google AI Overview и ChatGPT.
Первый автоматический замер 8 октября показал ноль персональных упоминаний из 36 проверок.
То есть по выбранным коммерческим вопросам нейросети не называли меня в качестве исполнителя.
После этого я разместил серию экспертных материалов на TenChat, во ВКонтакте, Дзене и других площадках. Дополнительно опубликовал коммерческое предложение на Авито.
Отдельный сайт не создавал.
Материалы объясняли, кому нужен независимый маркетинговый аудит, какие задачи он решает, чем отличается от постоянного ведения рекламы и сколько стоит.
Таким образом, я работал не только над упоминанием фамилии, но и над правильным представлением коммерческой услуги.
Что произошло за 27 дней
Уже 10 октября Яндекс Алиса начала упоминать меня по пяти из двенадцати запросов.
В последующие замеры видимость колебалась между 41,67% и 50%.
4 ноября я завершил исследование и провёл итоговые проверки.
Автоматический мониторинг обнаружил пять персональных упоминаний из 36.
При ручной проверке результаты оказались другими:
Яндекс Алиса — 9 упоминаний из 12 запросов, или 75%.
ChatGPT — 3 из 12, или 25%.
Google AI Overview — 2 из 12, или 16,67%.
Всего в ручной проверке я обнаружил 14 положительных ответов из 36, или 38,89%.
Это не означает, что вероятность рекомендации любому пользователю составляет 38,89%. Речь идёт только о конкретной выборке вопросов в определённых условиях.
Автоматические и ручные измерения также проводились в разных режимах, поэтому напрямую объединять их в единую динамику некорректно.
Но один результат для меня оказался особенно интересным.
В некоторых ответах Алиса и ChatGPT не просто называли моё имя, а правильно описывали услугу, её стоимость — 10 000 рублей — и срок выполнения — три рабочих дня.
То есть нейросети в отдельных случаях формировали полноценную коммерческую рекомендацию.
Теперь посмотрим, сколько это стоило.
Нулевой рекламный бюджет и нулевая себестоимость — разные вещи
В маркетинге любят истории о продвижении без бюджета.
Но отсутствие расходов на рекламу не означает, что работа ничего не стоит.
В моём эксперименте были следующие трудозатраты.
На подготовку и размещение материалов потребовалось два часа.
Ещё четыре часа я потратил на мониторинг, сбор данных и анализ результатов.
Итого шесть часов экспертной работы.
Для внутренней оценки использовал ставку 2 500 рублей в час.
Расчётная стоимость моего времени составила 15 000 рублей.
Дополнительно 900 рублей я потратил на автоматический мониторинг.
Получилась следующая экономика:
Реклама — 0 рублей.
Платные публикации — 0 рублей.
Прямые денежные расходы — 900 рублей.
Расчётная стоимость рабочего времени — 15 000 рублей.
Общая экономическая оценка использованных ресурсов — 15 900 рублей.
Здесь необходимо сделать важное уточнение.
15 900 рублей — не сумма фактически оплаченных счетов и не бухгалтерская себестоимость услуги.
Это моя управленческая оценка ресурсов, использованных в эксперименте, включая стоимость собственного времени.
Фактический денежный отток составил 900 рублей.
Для финансового анализа такое разделение принципиально.
Предприниматель может ничего не заплатить внешнему подрядчику, но потратить десятки часов собственного времени или времени сотрудников.
С точки зрения движения денежных средств это одна ситуация. С точки зрения экономической эффективности использования ресурсов — другая.
И если сравнивать маркетинговые инструменты, учитывать стоит оба показателя.
А сколько стоило привлечение клиента?
Теперь самый неудобный вопрос.
За 27 дней эксперимента я не получил ни одного обращения на тестируемую услугу.
Оплаченных аудитов тоже не было.
Выручка составила ноль рублей.
Соответственно, посчитать стоимость привлечения клиента на основании фактических сделок невозможно: клиентов не было.
Положительная окупаемость затрат на эксперимент также не была продемонстрирована.
Получается любопытная картина.
Нейросети начали рекомендовать услугу. В отдельных случаях они правильно называли цену и сроки. Но коммерческого результата в виде заявок и продаж за исследуемый период не возникло.
Я считаю это важным выводом.
Присутствие бизнеса в ответах искусственного интеллекта и реальное привлечение клиентов — разные показатели.
Первый можно измерить контрольными запросами.
Для второго необходимы данные об обращениях, квалифицированных лидах, сделках и выручке.
Кроме того, в рамках эксперимента я не измерял, сколько реальных потенциальных покупателей задавали аналогичные вопросы нейросетям.
Поэтому нельзя утверждать, что рекомендации увидело определённое количество клиентов.
Именно здесь заканчивается аналитика AI-видимости и начинается полноценная оценка маркетинговой эффективности.
Почему это важно для бухгалтерских и консалтинговых компаний
Представим бухгалтерскую компанию, которая хочет получать новых клиентов через рекомендации нейросетей.
Потенциальный заказчик спрашивает:
«Кто может взять бухгалтерию ООО на аутсорсинг?»
Или:
«Посоветуй компанию для восстановления бухгалтерского учёта».
Задача AEO-продвижения заключается не просто в том, чтобы название бухгалтерской фирмы появлялось в ответах на любые вопросы об учёте и налогах.
Гораздо важнее, чтобы нейросеть рекомендовала её по запросам потенциальных заказчиков и корректно объясняла специализацию, условия обслуживания и преимущества.
Это гипотетический пример, а не результат моего эксперимента с бухгалтерскими услугами.
Но сама логика измерения коммерческих рекомендаций применима и к другим рынкам B2B-услуг.
Компания может получать сотни упоминаний по информационным вопросам и при этом почти не присутствовать в ответах, где пользователь выбирает подрядчика.
Поэтому общий процент AI-видимости без анализа коммерческих запросов способен создавать иллюзию эффективности.
Что спросить у подрядчика по продвижению в нейросетях
Если компания рассматривает расходы на AEO/GEO, я бы рекомендовал руководителю или финансовому директору выяснить несколько вещей ещё до подписания договора.
1. По каким запросам будет измеряться результат?
Желательно заранее согласовать контрольный список вопросов, связанных с реальными услугами компании и потребностями потенциальных клиентов.
2. Что считается положительным результатом?
Простое упоминание названия, ссылка на публикацию и полноценная коммерческая рекомендация — разные события.
3. Как обеспечивается сопоставимость измерений?
Важно понимать, какие нейросети и режимы проверяются, как часто проводятся замеры и можно ли воспроизвести методику.
4. Какие расходы включены в бюджет?
Нужно разделять оплату подрядчика, рекламные расходы, стоимость публикаций, аналитические инструменты и внутренние трудозатраты.
5. Как будет оцениваться коммерческий эффект?
Одних процентов упоминаний недостаточно. Желательно заранее определить, как компания будет отслеживать обращения и сделки, если они появятся.
Последний вопрос особенно важен: далеко не всякий контакт с нейросетью можно надёжно связать с последующей продажей.
Но это не повод вообще отказываться от попыток измерять бизнес-результат.
Какие выводы я сделал
Эксперимент показал, что новая коммерческая B2B-услуга может появиться в персональных рекомендациях нейросетей без отдельного сайта и рекламных вложений.
При этом нужно учитывать исходные условия. У меня уже существовали профессиональная репутация и площадки для публикаций. Поэтому автоматически переносить полученный результат на любой новый бизнес нельзя.
Также выяснилось, что качество рекомендации важнее самого факта упоминания. Для потенциального клиента полезнее корректное описание конкретной услуги, чем случайное присутствие компании в длинном списке.
Но главный вывод для предпринимателей и финансистов другой.
Не стоит путать стоимость получения AI-видимости со стоимостью привлечения клиента.
В моём эксперименте первая задача дала измеримый результат.
Вторая — нет.
Поэтому я не считаю корректным обещать бизнесу продажи исключительно на основании роста упоминаний в нейросетях.
AEO/GEO может быть перспективным направлением маркетинга, особенно для компаний, чьи услуги выбирают после сравнения нескольких исполнителей.
Но оценивать его необходимо так же внимательно, как и другие инвестиции в продвижение: с понятной методикой, учётом ресурсов и разделением промежуточных и конечных показателей.
Мой принцип простой: сначала определяем коммерческий спрос, затем измеряем присутствие компании в ответах ИИ и только после этого оцениваем экономический результат.
Иначе можно получить прекрасную отчётность по AI-видимости и совершенно пустую строку выручки.
Сергей Посконный, интернет-маркетолог с опытом более 17 лет, исследователь AEO/GEO.
