GEO-круиз: как мы продвинули премиального туроператора в AI за 3 месяца

Клиент: «Донинтурфлот»
Сфера: Туризм и отдых
Регион: Россия, Москва
Сдано: Март 2026

Задача

О проекте

«Донинтурфлот» — это премиальные речные круизы и 30-летняя история. В активе компании 1 млн туристов из 18 стран и собственный флот комфортабельных теплоходов премиум-класса. Целевая аудитория — женщины и мужчины старше 40 лет с высоким доходом. Что особенно важно — спрос имеет выраженный сезонный характер, так как в зимний период круизы не проводятся, а цикл принятия решения о покупке предполагает долгое изучение особенностей круизного отдыха.

В конце 2025 года мы поставили перед собой вызов: как достучаться до аудитории 40+, когда та перестает просто «гуглить» и начинает «спрашивать»? Мы поняли, что путь клиента (CJM) изменился. Теперь будущий путешественник не сразу идет на сайт, он идет к Алисе, в ChatGPT или Perplexity, чтобы спросить: «Что взять с собой на теплоход?» или «Как выбрать каюту?».

Проблема

Традиционное SEO работает, но мир меняется. В декабре 2025 года мы увидели риск: органический трафик может «усохнуть», так как нейросети дают прямые ответы (AI Overview), минуя переходы на сайты.

Решение

Мы предложили клиенту GEO (Generative Engine Optimization) — стратегию, которая не только защищает трафик, но и выводит бренд на новый уровень узнаваемости. В туризме это работает на 100%. Путешествие не покупают спонтанно: человек долго «прощупывает почву», сравнивает форматы, изучает города по маршруту и засыпает поиск сотнями вопросов. Мы заметили, что этот путь всё чаще проходит внутри диалогов с нейросетями. Наша задача — сделать так, чтобы на каждом этапе ИИ советовал именно нас. Мы детально прорабатываем путь клиента (CJM), учитываем каждое намерение пользователя, оптимизируем контент и техническую базу сайта, чтобы бренд буквально прописался в «логике» нейросетей.

Задачи для GEO были определены так:

- встроить бренд в путь выбора клиента через ИИ;

- занять видимость в ключевых сценариях принятия решения;

- создать новые точки входа для контакта с аудиторией на этапе изучения, сравнения и выбора круизов.

1. Спроектировали «ИИ-маршруты»

Мы не просто собирали ключи, мы моделировали диалоги. Клиент выделил и описал разные сценарии пользовательского поведения: от раннего любопытства («Стоит ли ехать в круиз?») до конкретного выбора.

Сформировали пользовательские интенты: что реально волнует туриста в «низкий сезон»?

Собрали сотни промптов, по которым ИИ-ассистенты (от GPT до Gemini) формировали советы.

Подготовили контент-план, которым обогащали нейросети через сайт и Дзен. Например, чек-листы для длительных поездок стали золотой жилой для цитирования Алисой.

 

 

2. Провели постраничную оптимизацию под AI-поиск

В работе мы опирались на результаты нашего исследования Алисы: изучили, какие шаблоны используются при генерации ответов, какие элементы страницы повышают вероятность попадания в выдачу и как превратить SEO-текст в материал, удобный для генеративных систем. Практика показала, что эти принципы работают не только для Алисы, но и для других больших языковых моделей. 

Так мы перестроили структуру страниц:

Внедрили блоки FAQ и формат «вопрос-ответ», из которых нейросети легко получают релевантные фрагменты (Featured Snippets в новой реальности).

Создали файл llms.txt — специальный «паспорт» сайта для ИИ-ботов, чтобы они знали, что здесь самый качественный контент.

Настроили микроразметку так, чтобы роботы видели не код, а смыслы.

- Подготовили тексты и прочие доработки для части коммерческих страниц.

- Рекомендовали перелинковку между информационными и коммерческими материалами, чтобы связать ранние сценарии изучения темы с последующими этапами выбора и вести пользователя от информационного запроса к целевому действию.

 

 

3. Провели техническую оптимизацию сайта

Мы заметили, что по брендовым запросам ИИ-видимость достаточно быстро повышалась, а вот на коммерческих («купить круиз») сайт проседал. Мы оперативно переработали посадочные страницы, добавив в них ту самую «экспертность», которую ищет Google AI Overview.

Результат: Мы в тройке лидеров AI-выдачи.

 

Результат

Всего за квартал (декабрь – февраль) нам удалось:

Повысить среднюю видимость бренда в AI с 4,8% до 13,9% и подтвердить потенциал GEO уже на первых этапах проекта.

 

 

Ворваться в топ-3: сайт «Донинтурфлота» занял 3-е место по частоте упоминаний нейросетями среди 8 мощных конкурентов.

Захватить Gemini и Perplexity: на старте видимость там выросла более чем вдвое.

 

 

Обеспечить стабильный трафик из ИИ. 

И самое главное - подготовить фундамент к сезону: пока конкуренты ждали апреля, мы уже «заселили» нейросети информацией о клиенте.

Рейтинг кейса
0 (0 оценок)
Задайте вопрос или оставьте комментарий

Другие успешные GEO-кейсы

Как выйти в топ Google AI Overview для локальных запросов
Как выйти в топ Google AI Overview для локальных запросов →
Одна неочевидная правка — и спортклуб вышел по главному запросу: GEO в деле
Одна неочевидная правка — и спортклуб вышел по главному запросу: GEO в деле →
1 место в Google AI и Яндекс. Алисе, 2 место в ChatGPT и Perplexity: кейс сигарного лаунджа Pair
1 место в Google AI и Яндекс. Алисе, 2 место в ChatGPT и Perplexity: кейс сигарного лаунджа Pair →
SEO и GEO продвижение промышленного сайта с нуля
SEO и GEO продвижение промышленного сайта с нуля →
Первые места в ChatGPT, Яндекс Алисе и Perplexity на протяжении нескольких месяцев
Первые места в ChatGPT, Яндекс Алисе и Perplexity на протяжении нескольких месяцев →
Готовы запустить свой AI‑проект?
Вы разобрались в принципах GEO‑продвижения — самое время применить новые знания на практике и завести собственный проект в нашей системе.
Проверить видимость в ИИ