Birdview PSA — 0,9% → 21,5% видимости в ChatGPT за 8 недель

• Старт в феврале 2026 года: 0,9% упоминаний в ChatGPT в кластере PMS.
• Разметили 100 LLM-запросов, в скоринге Decision-stage промпты получили вес × 2.
• Опубликовали 8 статей за 8 недель — по одной на сайте Birdview и по одной на Medium для каждой темы.
• Достигли 21,5% упоминаний в ChatGPT, 27,8% в Gemini и 103 уникальных запроса с присутствием бренда.
• 95 из 100 LLM-запросов пересеклись с SEO-ключами Birdview — один актив, два канала.

Покупатели B2B-софта всё чаще начинают исследование с ChatGPT, Gemini или Perplexity, а не с Google. Они задают вопросы типа «как выбрать PMS для распределённой команды» — и получают прямой ответ с рекомендациями. Если вашего бренда нет в этом ответе, вы выпали из процесса покупки до того, как клиент зайдёт на ваш сайт.

У Birdview уже была сильная AI-авторитетность в узком кластере PSA — но в более широком и конкурентном кластере PMS почти ничего. А именно там живёт основная аудитория: консалтинговые компании, архитектурные бюро, команды профессиональных услуг.

1. Картировали ландшафт запросов. Собрали 100 LLM-запросов в области PMS и пометили каждый по этапу воронки (awareness → evaluation → decision). Отследили, какие сайты AI-системы уже цитировали по каждому запросу.
2. Сфокусировались только на Decision-stage запросах. Использовали модель скоринга «Decision × 2 + Evaluation × 1». Топ-5 тем оказались все из Decision-stage («как выбрать PMS для компании», «как подобрать PMS для распределённых команд», «что указывает на низкий риск внедрения» и т.д.). Никакого размывания усилий по воронке.
3. Публиковали по протоколу. Каждая тема выходила в виде двух материалов — один на сайте клиента, один на Medium. Каждая статья проходила проверку LLM-citability: ответ в первых 150 словах, H2 в формате пользовательских вопросов, самодостаточные абзацы, таблицы и FAQ. Балл ниже 80 = переписать перед публикацией.
4. Измеряли еженедельно с первого дня. Провели 16 контрольных сканов по ChatGPT, Gemini, Perplexity и Google AIO за восемь недель. Данные показали, что Gemini быстрее всех реагирует на сценарный контент — мы усилили этот формат в середине пилота.

Три вещи реально дали рост, и все три переписывают то, как маркетинг-команда Birdview мыслит дистрибуцию контента:

1. Выбор площадки важнее объёма. Perplexity агрессивно индексирует Medium и цитирует его как источник. Публикация только на сайте Birdview оставляла значительную AI-аудиторию без охвата.
2. Decision-stage фокус важнее покрытия всей воронки. Awareness-контент важен, но на этапе Decision AI-ответ напрямую соседствует с разговором о покупке. Восемь недель сфокусированных усилий дали измеримый эффект на пайплайн.
3. Еженедельное измерение важнее квартальных ревью. Без недельных данных мы бы не увидели реакцию Gemini на сценарный контент. Возможность сменить формат в середине пилота — то, что сделало результат возможным.

• Упоминаний в ChatGPT: 0,9% → 21,5% в кластере PMS (рост в 23 раза).
• Уникальных LLM-запросов с появлением Birdview: 8 → 103.
• Упоминаний в Gemini: 27,8%.
• SEO-бонус: 95 из 100 целевых LLM-запросов пересекаются с органическими SEO-ключами Birdview. Один контент работает на два канала.

Три фактора реально дали лифт:

1. Выбор площадки. Perplexity агрессивно индексирует Medium. Публикация только на домене клиента оставила бы значительный AI-охват незанятым.
2. Фокус на Decision-stage. Awareness-контент важен, но на этапе Decision AI-ответ напрямую соседствует с разговором о покупке. Восемь недель фокуса дали измеримый эффект на пайплайн.
3. Измерение с первого дня. Без недельных данных мы бы не увидели реакцию Gemini на сценарный контент. Возможность сменить формат в середине пилота — то, что сделало результат возможным.

Полная версия кейса: https://www.linkedin.com/pulse/we-grew-b2b-saas-brands-chatgpt-visibility-23x-8-weeks-shevchenko-kh6rf