Intellms: с нулевой видимости в AI до 22 цитирований за один цикл публикаций

Разработчик кастомных корпоративных IT-решений спрашивает себя: где сейчас клиент ищет подрядчика? И всё чаще ответ звучит как «не в Google, а в диалоге с нейросетью».

«Какой стек выбрать для корпоративного сервиса», «когда нужна кастомная ERP», «как внедрить LLM в компании» — вот вопросы, которые реальный клиент задаёт ChatGPT или Яндекс Нейро задолго до звонка в отдел продаж. До мая 2026 года в этих ответах Intellms не существовал вообще.

Intellms разрабатывает кастомные корпоративные IT-решения: внутренние LLM-модели, ERP, CRM, веб-сервисы. Работает на российском рынке. Продукт сложный, цикл сделки длинный. Та ниша, где решение о подрядчике формируется на этапе исследования рынка, а не в последний момент.

Стартовая точка была предельно неудобной:

• 0 упоминаний в ответах ChatGPT, Perplexity, Яндекс — бренда в нейровыдаче не существовало.

• Молодые страницы блога без накопленных сигналов авторитетности.

• Топ по большинству релевантных запросов заняли зрелые площадки — Bitrix24, Cleverence. Технически нейросети даже не находили сайт как потенциальный источник. Канала привлечения из AI-поиска не было в принципе.

1. Аналитика. 160 запросов и честная оценка стартовых позиций

Собрали 160 запросов, с которыми потенциальные клиенты реально обращаются к нейросетям по теме кастомной разработки. Проанализировали, кого нейросети цитируют сейчас и почему.

Вывод был очевиден: при нулевых сигналах авторитетности пробиться «в лоб» по общим широким запросам невозможно, ведь топ уже занят зрелыми доменами с историей. Решили заходить через собственные узкие экспертные страницы под точные темы, а не пытаться конкурировать по общим запросам с игроками, которые в нише годами.

Темы приоритизировали по формуле важность для бизнеса × вероятность попадания в выдачу. По Лестнице Бена Ханта пилот сознательно закрыл верх воронки — этапы осведомлённости и оценки, а не сравнение конкретных подрядчиков.

2. Контент. Пять точных экспертных страниц + внешние рерайты

На сайте Intellms опубликовали пять материалов под вопросы, которые реально задают нейросетям:

1. Разработка внутренней LLM-модели для компании.

2. Кастомная ERP для крупного бизнеса.

3. Кастомная web-разработка и цифровая трансформация.

4. ИИ-ассистент с базой знаний компании.

5. Single-tenant vs Multi-tenant: выбор архитектуры. Параллельно разместили рерайты этих же материалов на VC.ru, РБК и Дзен в качестве дополнительного сигнала авторитетности для основного домена. Отслеживали цитирования по каждому из 160 запросов в каждой нейросети отдельно.

Результат за первый цикл:

• За период с 20 мая по 17 июля 2026 года наблюдался рост с 0 до 22 упоминаний Intellms в ответах нейросетей.
• Ключевая деталь: 100% этих упоминаний ведут напрямую на домен intellms.ru, а не на чужие статьи о компании. Это самый ценный тип видимости из возможных. Direct-цитирование означает, что источником управляет сам бренд. Его невозможно потерять, если чужая площадка вдруг уберёт материал или изменит контент.

Какие страницы уже работают?

Пять опубликованных страниц дали 14 из 22 цитирований, то есть контент сработал практически сразу, без долгого разгона.

Лидер — материал про внутреннюю LLM-модель. Его цитируют сразу три разных движка. Это сигнал, что тема попала точно в структуру реальных пользовательских вопросов.

Почему пока молчат глобальные LLM

Весь рост первого цикла обеспечили русскоязычные движки — Yandex GPT, Yandex AIO — и Perplexity. ChatGPT, Claude и Gemini пока не цитируют Intellms вообще.

И мы этого ожидали. Глобальные модели дольше индексируют молодые страницы и сильнее опираются на накопленный авторитет и UGC-сигналы, которых у свежего домена по определению ещё нет. Русскоязычные движки реагируют быстрее, поэтому первый видимый результат пришёл оттуда.

Гипотеза, с которой стартовал пилот, подтвердилась: правильно выбранная узкая тема входит в нейровыдачу за 1–2 месяца после публикации. Ровно так и произошло с пилотными материалами Intellms.

Следующий шаг — низ воронки. Верх (осведомлённость, оценка) уже даёт измеримый результат. А впереди нас ждут запросы на прямое сравнение и выбор конкретного подрядчика, где как раз и принимается решение о покупке. Параллельно взяли план на расширение внешних сигналов (база знаний и дополнительные рерайты на авторитетных площадках), чтобы подтянуть глобальные LLM к той же логике, по которой уже работают русскоязычные движки.