Кейс: GEO против «цифрового шрама». Комплексный ORM-рестарт для восстановления репутации девелопера

Наша задача — изменить контекст, в котором ИИ воспринимает бренд, и разорвать жесткую семантическую связь между «Бренд X» и негативными ассоциациями. Мы использовали интегрированную стратегию:

1. Мониторинг, анализ и первичный аудит;
2. Работа с репутацией в сети (ORM-стратегия);
3. Вытеснение негатива и заполнение позитивными упоминаниями в инфополе (SERM-стратегия)
4. Работа с алгоритмами через GEO

Так, на первом этапе мы провели детальный мониторинг. Ручной и автоматический с помощью Brand Analytics, Медиалогию и СканИнтерфакс. При такой механике удалось обнаружить восемь «токсичных» ссылок в федеральных СМИ, что ИИ считал наиболее авторитетными. Также в ходе работ обнаружились площадки со старыми негативными упоминаниями, где требовалась точечная работа по отзывам и комментариям. Из-за отсутствия отработки и обратной связи со стороны застройщика, такие отзывы оставались также источником, который формировал AI-ответ для пользователя.

Работа с негативными очагами на карте репутации. Мы выявили все актуальные площадки, где упоминался кризис 2019 года, включая форумы, соцсети и отзовики. Вместе с новой командой менеджмента и управления от застройщика был разработан сводный документ официальных ответов на основные претензии, который публиковался на площадках от имени компании, чтобы отобразить актуальное положение дел у застройщика недвижимости. 

Усиленная работа с отзывами. Это социальное доказательство, которое ИИ-алгоритмы используют для оценки текущей репутации. Игнорировать их – оставить очаг негатива непотушенным.

Мы провели аудит и активную работу с профильными отзовиками (специализированные форумы, агрегаторы недвижимости, геосервисы Яндекс.Карты, 2ГИС и т.д). Была запущена кампания по стимулированию публикации свежих, верифицированных отзывов от текущих дольщиков. Мы не просто собирали отзывы, а фокусировались на качестве и детальности, описывая конкретные сданные объекты и сроки. Это нативно, но массово, изменило тональность на этих ключевых площадках, обеспечив приоритет позитивного и актуального мнения.

Коммуникационное сопровождение. В соц.сетях и на тематических площадках также велась активная работа по продвижению новостей о сдаче объектов, качестве строительства и обновленном менеджменте, формируя новую, позитивную повестку.

Вытеснение негатива (SERM-стратегия). Далее мы перешли к классическому вытеснению, чтобы вытеснить негативные упоминания, которые уже не имели ничего общего с текущим положением дел в компании, из первой десятки поисковой выдачи. Так, 20+ новых материалов были разработаны, чтобы занять позиции 4-10 в поисковой выдаче по всем негативным запросам, тем самым вытеснив токсичные статьи на последние страницы.

Работа с AI-выдачей через GEO. Для изменения мнения ИИ мы запустили кампанию по созданию 20+ новых экспертных материалов на 10 трастовых площадках. Мы структурировали тексты таким образом, чтобы алгоритмы четко считывали новые положительные данные. Создавали «Граф знаний», который выступал в роли семантического поиска. При таком поиске пользователю после введения запроса не нужно переходить на сторонние сайты, ИИ самостоятельно выдает ему ответ. Статьи, связанные перекрестными ссылками, считывались AI-алгоритмами, как более новый, достоверный пласт информации о надежности компании.

Наша плотная работа длилась 5 месяцев. Алгоритмы переобучились, отдавая приоритет свежему, структурированному и массовому кластеру данных, который был сформирован на всех уровнях: от отзовиков до тематических площадок с достоверным контентом. Сегодня при запросе о надежности застройщика алгоритмы выдают положительный ответ, а старый негатив превратился для ИИ в нерелевантный цифровой шум.