Гипотетический сценарий. Этот кейс собран из наших стандартных бенчмарков и open-source стратегии. Все метрики помечены как прогноз; названия конкурентов не приводятся специально. Если вы — WMS-вендор и хотите измерить свою позицию на реальных промптах, прогон на одном бренде с пятью моделями стоит ровно 9 000 ₽ (Snapshot-аудит).
Контекст компании
B2B SaaS-платформа управления складом для крупного e-commerce — оборот около 5 млрд ₽ в год, около 200 enterprise-клиентов, средний чек подписки в верхнем сегменте. Прямые конкуренты — три федеральных WMS-вендора и пара международных игроков с локализацией. Воронка стандартная для enterprise: длинный sales-цикл (3–9 месяцев), мультистейкхолдер на стороне покупателя, серия RFP/демо/пилотов.
Команда маркетинга у клиента сильная: налажен performance, есть контент-команда, выстроен PR. Что не получалось — формализовать и измерить роль ChatGPT и других LLM в верхней части воронки. Из качественных интервью с покупателями звучало регулярное «мы загуглили / спросили у ChatGPT — там были упомянуты другие вендоры, вас рекомендовали реже». Но на цифрах эта пропажа была невидима.
Что показал аудит
Snapshot-аудит прогнал корзину из 40 промптов под нишу WMS через восемь моделей. Ключевые промпты вроде:
«Лучшая WMS для маркетплейсов»
«WMS интеграция Wildberries и Ozon»
«Сравнение WMS-систем для крупного e-commerce»
«WMS с поддержкой FBO и FBS»
Картина выглядела жёстко:
- Share of Model Voice клиента по корзине — около 4%. Доминирующие три конкурента в сумме набирали порядка 60% упоминаний в одних и тех же ответах.
- Тип присутствия. Бренд клиента упоминался в основном как «также есть» в конце ответов — то есть классический Mention, не Main и не Alternative.
- Цитируемые источники. Топовые цитаты в ChatGPT и Perplexity по этой
нише шли из Хабра, VC.ru и нескольких отраслевых медиа. Сайт клиента
попадал в источники в единичных случаях; FAQ-разметки на ключевых
страницах не было;
llms.txtотсутствовал. - Алиса и YandexGPT. На запросах вокруг интеграции с Wildberries клиент не упоминался вовсе — три федеральных вендора закрывали ответ полностью.
В сумме — типичная картина для сильного B2B SaaS, который инвестирует в performance и PR, но не управляет цитируемостью в LLM как отдельным каналом.
Что планируется сделать в течение 90 дней
Программа на квартал из шести направлений — это не «лучшие практики», а наша стандартная стратегия для Pro-подписки в нише enterprise SaaS:
- 6 spoke-статей в блог. Каждая — на one-промпт из топ-10 чувствительных («WMS для маркетплейсов», «WMS интеграция Wildberries», «WMS vs ERP», «расчёт ROI WMS», «WMS для FBO/FBS», «как выбирать WMS под крупный e-commerce»). Формат: answer capsule в первом абзаце 40–75 слов, таблицы сравнений, FAQ-блок в конце.
- Обновление
llms.txt+ FAQPage schema. Корневойllms.txtс индексом основных разделов, FAQPage JSON-LD на 8 ключевых страницах с разметкой реальных вопросов из sales-практики команды. - 4 публикации на VC.ru. Не пресс-релизы, а технические разборы: «Как мы интегрировались с маркетплейсом X за 3 недели», «5 граблей при переходе с 1С-WMS», «ROI WMS на цифрах одного клиента», «WMS vs ERP — что выбрать растущему e-commerce». VC.ru даёт сильный цитируемый сигнал в ChatGPT и Perplexity.
- 8 ответов на Habr Q&A. Экспертные ответы на запросы реальных пользователей в хабах «Управление продуктом», «E-commerce», «SaaS». Habr Q&A регулярно попадает в ответы LLM по техническим запросам.
- Разметка цен с offer-schema. На странице тарифов — Product + Offer JSON-LD с диапазонами по сегментам клиентов; это резко повышает citability на запросах вида «сколько стоит WMS для…».
- Публикация в Pressfeed и SearchEngineLand-эквивалентах. Через 3–4 ответа в неделю выходим на 2–3 публикации в крупных отраслевых медиа за квартал.
Что измеряем (прогноз)
Прогнозируемые показатели через 90 дней — округления до целых, чтобы было честно по поводу точности:
- Share of Model Voice по той же корзине: с 4% до примерно 31% (+27 п.). Главный драйвер — рост в ChatGPT и Perplexity, где сильнее всего цитируются Хабр, VC.ru и собственный блог клиента.
- AI-referral трафик в Я.Метрике по UTM
ai_assistant: рост примерно в 4 раза от базового объёма. Атрибуция в LLM-каналах остаётся спорной; мы помечаем эти цифры как индикативные, а не точные. - Лиды, отметившие «спрашивал у ChatGPT/Алисы» в форме демо: ожидаемый рост с 2–3% до 12–15% по нашим бенчмаркам в нише. Эту цифру можно будет проверять напрямую, без атрибуционных оговорок.
- Появление в ответах Алисы AI по WMS-запросам через инструмент Я.Вебмастера «Видимость в Алисе AI». На горизонте 90 дней — фиксированное появление как минимум на 6 из 10 топ-запросов.
Что скорее всего НЕ сработает
Стратегически нечестно показывать только победы. По нашим бенчмаркам в B2B SaaS / RU-сегменте есть направления, в которые лучше не инвестировать:
- Reddit для русскоязычного B2B. В r/SaaS, r/sysadmin, r/programming доля упоминаний русских WMS-вендоров стремится к нулю; ChatGPT и Perplexity, цитируя Reddit, выдают англоязычных конкурентов. Продвижение в Reddit под RU-аудиторию даёт нулевой ROI — деньги уходят в воздух.
- Линкбилдинг старого формата. Для попадания в LLM критичны brand mentions без ссылок (по нашим данным — в 3 раза сильнее влияют, чем backlinks). Старые SEO-агентства, которые приносят 200 ссылок в месяц, на SoMV в LLM почти не влияют.
- Видеоконтент без транскриптов. YouTube помогает в AI Overviews, но только если есть детальная транскрипция и описание. Просто залить 60-минутный вебинар без структурированных таймкодов и текста — потеря бюджета.
Вывод
Гипотетический WMS-вендор за квартал может уйти от состояния «нас почти нет в LLM» к состоянию «мы — один из главных в нише по SoMV», не повышая рекламный бюджет. Драйвер — не объём контента, а правильное распределение усилий между блогом, отраслевыми медиа, разметкой и Q&A-площадками. Для реального замера на собственной нише — Snapshot-аудит за 9 000 ₽: получите свою корзину промптов и ту же таблицу с дельтами, которую увидел маркетинг WMS-клиента в этом сценарии.