Как генерировать лиды из ChatGPT, Perplexity
и других LLM в 2025-26
и других LLM в 2025-26
Практический репорт на 70+ страниц о том, как ворваться с двух ног в новый канал привлечения клиентов на кастомную разработку.
LLM Маркетинг для IT компаний
Ваши конкуренты уже получают
реальных клиентов из ChatGPT и других LLM
реальных клиентов из ChatGPT и других LLM
Вот пруфы из отзывов на Clutch:
Что будет в репорте:
- Глава 1Как попасть в “карту знаний” LLM и стать источником, которому
доверяют- Что такое LLM “knowledge map” и как она формируется?
- Как распределяется фокус LLMs между источниками типа Bing, Google,
- Wikipedia, LinkedIn, Reddit, etc? Спойлер: неравномерно
- Как IT компании стать частью Google в Knowledge Graph?
- Wikipedia: как туда попасть IT компании?
- Как закрепиться в Reddit?
- Зачем нужно поддержание единообразия данных (NLP-согласованность)?
- Глава 2Захват позиций в Bing и Google TOP-10 под LLM-запросы
- Что такое каннибализация поисковой выдачи?
- Как занимать позиции в Bing и Google TOP-10 по LLM-триггерным запросам?
- Аудит TOP-10 Bing/Google: как анализировать и фиксировать результаты?
- Как превратить один ключ в экосистему страниц и занять весь кластер?
- Глава 3
Как сделать так, чтобы гайды и кейсы компании были видимы в LLM- Как собрать кейс стади с деталями?
- Как использовать AI для анализа конкурентных кейсов?
- Как структурировать контент для максимального понимания LLM (AI Answer Summary)?
- Как расширить digital-представленность кейсов через блог посты на синонимичные ключевые слова?
- Как поддерживать актуальность, чтобы модели видели вас живыми?
- Как часто обновлять контент?
- Как связать кейс, блог и лендинг, чтобы LLM воспринимали вас как экосистему?
- Как использовать LinkedIn Pulse и Newsletter для увеличения видимости кейсов?
- Как усилить присутствие кейса через Medium?
- Perplexity Pages. Как подсветить кейсы компании в базе знаний AI?
- Как работать с бэклинками и упоминаниями, чтобы закрепить кейсы в экосистеме LLM?
- Стратегическое преимущество через партнерства OpenAI
- Глава 4
Техническая инфраструктура LLM-оптимизации- Как использовать структурированные данные (Schema.org)?
- Как использовать Sitemaps и контролировать индексацию?
- Как работают карты сайта для LLM и поисковиков?
- Как использовать LLMS.txt?
- Как правильно оформить llms.txt?
- Как использовать Google Business Profile (бывший Google My Business)?
- Глава 5Мониторинг, KPI и итерации
- Как отслеживать трафик из LLM-моделей?
- Как мониторить цитирования в AI-обзорах?
- Как вручную проверять выдачу в AI-платформах?
- Как учитывать "Source Not Set" в аналитике?
- Как использовать инструменты для AI-готовности и ранжирования?
Купить репорт:
Только репорт
249€
- Полный репорт с практическими советами (70+ страниц)
- Обновления для репорта
Репорт + сессия по имплементации
399€
- Полный репорт с практическими советами (70+ страниц)
- Обновления для репорта
- Часовая сессиия с советами по имплементации с Ирой Цумаревой - автором репорта
Введите данные
Введите данные
Оставить заявку