Кейс GEO-продвижения Преп-Центра: 6 оплативших клиентов из нейросетей за 1,5 месяца, BMR вырос с 0% до 30%

Клиент — Преп-Центр, фулфилмент и подготовка товаров для Wildberries, Ozon, Яндекс Маркета и других маркетплейсов в Москве и Московской области.

Период активной работы: с 15 июля по 31 августа 2026 года.

BMR, или Brand Mention Rate, — доля ответов нейросетей по зафиксированному набору коммерческих промптов, в которых встречается бренд.

Главный результат этого этапа уже нельзя описывать только через рост BMR. Видимость выросла с 0% до 30%, а следом появились оплатившие клиенты, которые сами указали нейросети как источник знакомства с Преп-Центром.

Первый быстрый результат мы зафиксировали уже через 5 дней после начала работы: BMR вырос с 0% до 7,5%, а Преп-Центр начал появляться в нескольких нейросетях. Этот этап подробно описан в первом публичном кейсе «5 нейросетей за 5 дней» на Workspace.

Тогда оставался главный вопрос: это быстрый всплеск после первых публикаций и индексации или начало устойчивого роста? Через 1,5 месяца ответ уже можно оценивать не только по нейровидимости, но и по клиентам.

Самый важный результат теперь измеряется уже не только BMR

С самого начала проекта мы решили не ограничиваться мониторингом ответов ChatGPT, Google и Алисы. Менеджеры Преп-Центра спрашивают новых клиентов: «Откуда вы о нас узнали?» — и фиксируют ответ.

Такой учет был заложен еще при запуске проекта. Поэтому данные о клиентах появились не задним числом после удачного замера, а как отдельная бизнес-метрика.

За 1-й полный месяц 3 из 10 новых оплативших клиентов, или 30%, указали нейросети как источник.

За следующие 17 дней еще 3 клиента из нейросетей оплатили услуги Преп-Центра. Общее число новых оплативших клиентов за этот период на момент подготовки кейса уточняется, поэтому долю для второй половины августа я сознательно не считаю.

Итого к 31 августа: 6 новых оплативших клиентов из нейросетей за 1,5 месяца GEO-продвижения.

Причем речь идет уже не о заявках, звонках или заполненных формах. Услуги оплачены.

Что это может означать в деньгах

Фактические суммы заказов именно этих 6 клиентов мы пока не знаем.

Но есть ориентир: по публичным кейсам Преп-Центра средний первый заказ можно оценить примерно в 390 000 ₽.

6 клиентов × 390 000 ₽ ≈ 2 340 000 ₽.

То есть ориентировочный объем только первых заказов 6 клиентов из нейросетей может находиться около 2,34 млн ₽.

Это оценка, а не фактическая выручка по этим 6 клиентам. Конкретные суммы могли оказаться ниже или выше. Кроме того, большая часть клиентов Преп-Центра работает с компанией продолжительное время, поэтому первый заказ не отражает их будущий LTV.

Даже такая грубая оценка дает полезный масштаб: 2,34 млн ₽ примерно в 19,5 раза превышают стоимость моей работы с Преп-Центром за этот период, если для сравнения брать стоимость проекта за первые 1,5 месяца.

Это пока не ROMI. Для корректного ROMI нужны фактические суммы заказов именно этих клиентов, маржинальность и полный объем затрат на продвижение.

Корректный вывод сейчас такой: уже через 1,5 месяца GEO стало для Преп-Центра источником реальных оплативших клиентов, а потенциальный экономический эффект по порядку величины существенно превышает стоимость работы.

Что было на старте

У Преп-Центра уже был сильный реальный бизнес: склад, собственные процессы приемки и упаковки, WMS, FBO и FBS, автоматическая термоусадка, воздушно-пузырьковая пленка, маркировка, работа с жидкими и сложными товарными категориями, высокая производительность и хорошие отзывы.

9 июля 2026 года мы сделали расширенный стартовый замер BrandFound. Проверили 19 целевых пользовательских промптов в 4 нейросетевых интерфейсах, всего 76 ответов.

Преп-Центр не встретился ни разу. BMR = 0%. Share of Voice = 0%. 0 упоминаний из 76 ответов.

При этом конкуренты появлялись регулярно. У многих была лучше организована цифровая фактура: отдельные страницы услуг, прайс, FAQ, кейсы, отзывы, каталоги и внешние публикации.

Получилась характерная для GEO ситуация: реальный бизнес был значительно сильнее своего представления в интернете.

В сети одновременно существовали основной сайт prep-center.ru, Яндекс mini-site и старый сайт на кириллическом домене. Во внешних источниках встречались разные адреса и телефоны, оставшиеся после переездов. Сильные производственные кейсы были спрятаны внутри главной страницы, а подробного публичного прайса практически не было.

Нейросети видели отдельные фрагменты, но им было сложнее собрать устойчивую связку:

Преп-Центр → конкретная категория товара → нужные операции → доказанный опыт → подходящий подрядчик.

Стратегия: сначала коммерчески сильные узкие интенты

Мы сознательно не начали с широкого запроса вроде «лучший фулфилмент Москвы».

Вместо этого разобрали спрос по реальным коммерческим задачам, где у Преп-Центра уже было операционное преимущество. В стартовое ядро вошли бытовая химия, шампуни и гели, косметика, автохимия и автокосметика, строительная химия, термоусадка и воздушно-пузырьковая пленка.

Всего зафиксировали 19 промптов и затем не меняли это ядро, чтобы сравнивать результат во времени.

Один человек сначала спрашивает, как правильно подготовить косметику к Wildberries. Второй уже ищет фулфилмент, который сделает всю работу. Третий просит ChatGPT или Алису подобрать 5–10 компаний.

Для информационного вопроса полезны подробная страница и FAQ. При выборе конкретного подрядчика начинают работать кейсы, цены, отзывы и профили компании. Для запроса «подбери 10 компаний» особенно важны рейтинги, каталоги и независимые внешние публикации.

Основной принцип проекта получился таким: один подтвержденный факт о бизнесе должен встречаться в нескольких независимых источниках и в нужном пользователю контексте.

Что сделали за 1,5 месяца

1. Привели к одной редакции данные о компании

Зафиксировали единую редакцию названия Преп-Центр, адреса склада, контактов, графика, площади, производительности, маркетплейсов и основных услуг.

Старый сайт на кириллическом домене перевели постоянным 301-редиректом на основной prep-center.ru. Позже дополнительно привели к единому виду www, canonical, внутренние ссылки и обработку параметров.

2. Перестроили сайт вокруг реальных пользовательских интентов

Вместо ситуации, когда почти все полезные сведения были сосредоточены на главной странице, появились самостоятельные страницы под конкретные товарные категории и задачи: жидкие товары, бытовую химию, шампуни и гели, косметику, автохимию, строительную химию, этикетки, «Честный знак», FBO, комплектацию наборов и срочную обработку крупных партий.

Структура постепенно стала соответствовать логике покупателя: категория → нужная операция → подтверждающий кейс → цена → обращение.

3. Превратили реальные операции в доказательные кейсы

Вместо общих фраз про «качественную упаковку» появились конкретные партии и цифры:

• 23 500 единиц шампуней и гелей за 4 дня;
• 10 000 единиц бытовой химии за 3 дня;
• 8 400 единиц косметики, 14 SKU и 7 паллет;
• 2 393 набора автохимии за 2 дня;
• 144 000 единиц канцтоваров за 5 дней.

По косметике на приемке нашли 55 проблемных единиц. 12 удалось исправить, 43 исключили. В результате подготовили 8 357 единиц, сформировали 164 транспортных короба и 5 FBO-поставок на Wildberries и Ozon.

Для ответа нейросети это совсем другой уровень фактуры: есть товар, масштаб, операция, срок и результат.

4. Опубликовали 129 услуг и цен

Внутренний прайс Преп-Центра разобрали на 129 отдельных услуг с ценами и единицами измерения. Прайс появился на сайте и начал использоваться во внешних профилях.

5. Расширили структурированные данные сайта

Добавляли и дорабатывали Schema.org: Organization / LocalBusiness, Service, FAQPage, BreadcrumbList, AggregateRating и sameAs.

FAQ строили вокруг настоящих пользовательских вопросов из матрицы промптов.

6. Усилили внешние профили

Обновляли Преп-Центр в Яндекс Бизнесе, Google, 2ГИС, Zoon, Yell, YP, SellerMAP, Pulscen и других доступных источниках.

Добавляли услуги, цены, фотографии и одинаковые факты о компании.

7. Запустили внешние публикации

В 1-й месяц появились базовые материалы на Sostav, затем публикационная программа расширилась на TenChat, full-full.ru, Дзен, Oborot и другие площадки.

Темы постепенно расширялись: жидкие товары, косметика, автохимия, строительная химия, термоусадка и ВПП.

8. После каждого этапа снова измеряли результат

BrandFound запускался по одной и той же матрице. Автоматическую разметку ответов я дополнительно перепроверял вручную: сервис иногда пропускал настоящее упоминание бренда или, наоборот, отмечал лишнее.

Постепенно стало видно, что разные нейросети используют разные источники.

Как менялся BMR

Через 5 дней после старта BMR достиг 7,5%. К концу 1-го месяца средний BMR последних 5 измерений вырос до 15%, а пиковый замер дал 22%. 31 августа получили новый контрольный результат: 17 реальных упоминаний из 57 ответов, BMR 30%.

К 31 августа результат уже распределился между 3 нейросетями

ChatGPT вырос с примерно 2% по последним 5 замерам 1-го месяца до 32% в контрольной точке 31 августа. Google вырос примерно с 10% до 26%. Алиса сохранила сильную видимость на уровне 32%.

Что происходило с источниками

1-й месяц дал особенно интересную картину.

Sostav встретился как источник в 78 ответах BrandFound и находился рядом с 23 реальными упоминаниями Преп-Центра.

Одна статья про фулфилмент жидких товаров присутствовала в 75 ответах и сопровождала 23 упоминания бренда. У Google AI Mode она находилась рядом с 18 из 19 его реальных упоминаний Преп-Центра.

Собственный prep-center.ru встретился в 30 ответах и во всех 30 случаях находился рядом с брендом. Особенно часто сайт использовала Алиса: 26 из 38 накопленных к тому моменту упоминаний сопровождались prep-center.ru.

Zoon встречался в 11 ответах, в 10 из них рядом был Преп-Центр.

Это не позволяет доказать, что конкретная статья или страница вызвала конкретное упоминание. Зато хорошо показывает другое: Google, Алиса и ChatGPT используют разные комбинации источников.

Где Преп-Центр виден лучше всего

Почему оплатившие клиенты для меня важнее BMR

В GEO легко увлечься собственной аналитикой: считать упоминания, позиции, источники и цитирования.

Все это нужно, пока помогает принимать решения.

Но конечная проверка стратегии находится за пределами BrandFound. Люди должны приходить в бизнес.

В июле Преп-Центр почти отсутствовал в нашей измеряемой выборке ответов нейросетей. К августу BMR вырос до 30%.

Одновременно менеджеры начали регулярно получать ответ «узнал о вас из нейросети» от клиентов, которые затем действительно оплачивали работу.

За 1-й полный месяц это были 3 из 10 новых оплативших клиентов. За следующие 17 дней добавились еще 3 оплативших клиента из нейросетей.

Пока рано строить из этой выборки сложную атрибуционную модель. Мы не можем доказать, какой конкретно материал привел каждого человека и сколько касаний с брендом было до обращения.

Но у нас появилась последовательность из 2 независимых измерений:

нейросети стали чаще рекомендовать Преп-Центр → реальные клиенты стали называть нейросети источником знакомства с компанией.

Именно эту связку я считаю главным результатом первых 1,5 месяцев.

Масштаб работы

За этот период проект включал намного больше, чем выпуск нескольких внешних статей. Общая логика такой работы описана в разделе «Как работает GEO-продвижение».

Мы построили фиксированную матрицу из 19 промптов и регулярно перепроверяли ответы, синхронизировали сведения о компании во внешних профилях, разобрали 129 услуг и цен, значительно расширили структуру сайта, вынесли реальные работы в отдельные кейсы, добавили FAQ и Schema.org, исправили URL и каноникализацию.

Параллельно развивали каталоги и карты, выпускали внешние публикации и анализировали, какие источники действительно появляются в ответах разных нейросетей. Отдельно эту тему я разбираю в исследовании источников, которые используют нейросети.

В конце августа отдельно провели большой цикл ускорения сайта. На мобильных страницах до оптимизации встречались LCP до 14 секунд, TBT до 3,6 секунды и CLS около 0,208.

После нескольких итераций главная показывала примерно 1,21 секунды FCP, 2,44 секунды LCP и CLS около 0. Финально были проверены 26 публичных страниц.

Итог за 1,5 месяца

9 июля Преп-Центр получил 0 упоминаний в 76 ответах нейросетей. На старте BMR составлял 0%.

Через 5 дней он вырос до 7,5%. К концу 1-го месяца средний BMR последних 5 замеров достиг 15%, пиковый — 22%. 31 августа контрольная матрица из 19 промптов в 3 нейросетях дала 17 упоминаний из 57 ответов, BMR 30%.

Первоначальный ориентир на первые 3 месяца составлял 15–25%, то есть он был превышен примерно за половину планового срока.

Но теперь есть результат важнее.

За первые 1,5 месяца уже 6 новых клиентов, пришедших из нейросетей, оплатили услуги Преп-Центра.

В 1-й полный месяц это были 3 из 10 всех новых оплативших клиентов компании.

Если для оценки взять средний первый заказ около 390 000 ₽ по публичным кейсам Преп-Центра, потенциальный объем первых заказов этих 6 клиентов составляет около 2,34 млн ₽. Фактические счета и LTV могут дать другую цифру, поэтому это оценка, а не заявленная выручка.

Следующая задача — удержать видимость, расширить ее на слабые категории и через несколько месяцев уже по фактическим данным посчитать экономику привлеченных клиентов.

Методологическая оговорка

Стартовый расширенный замер 09.07 проводился по 19 промптам в 4 интерфейсах и дал 0/76.

Основная договорная матрица затем была зафиксирована на тех же 19 промптах в 3 нейросетях, то есть 57 ответах на замер.

Поскольку исходный результат был нулевым во всех проверенных нейросетях, формулировка «BMR вырос с 0% до 30%» корректна.

Данные о клиентах получены отдельно от BrandFound. Менеджеры Преп-Центра спрашивают новых клиентов, откуда они узнали о компании. В кейсе учитываются клиенты, которые назвали нейросети источником и впоследствии оплатили услуги.

Оценка 2,34 млн ₽ рассчитана как 6 клиентов × ориентировочный средний первый заказ 390 000 ₽ по публичным кейсам Преп-Центра. Это не фактическая выручка этих 6 клиентов и не ROMI.