От 0 до 31% AI-видимости: как Proaction превратила HR-экспертизу в цитируемые источники

Платформа обладала глубокой методологической базой, но не появлялась по небрендовым вопросам об оценке и развитии персонала. Мы связали профессиональную экспертизу с задачами HR-команд, создали понятный корпус источников и вывели бренд в рекомендательные ответы.

Цели и задачи

• Вывести Proaction в небрендовые AI-ответы о выборе HR-платформ
• Связать методологическую экспертизу с задачами HR-команд
• Добиться корректных и содержательных рекомендаций бренда

Стратегия работ

1. 1

   Зафиксировали стартовую видимость по 96 промптам в шести системах

2. 2

   Оптимизировали 12 страниц и создали 18 экспертных материалов

3. 3

   Подготовили гайды и нейтральные сравнения методов оценки

4. 4

   Унифицировали внешний цифровой след и настроили регулярный мониторинг

Результаты проекта

31%

общая AI-видимость с нулевого старта

84%

корректных описаний продукта

68%

упоминаний с обоснованием рекомендации

30

созданных или обновленных материалов

Клиент и рынок

Proaction — российская HR-платформа для оценки и развития персонала. В одном продукте объединены оценка кандидатов и сотрудников, метод 360 градусов, исследования вовлеченности, пульс-опросы и performance review. Для такого решения недостаточно перечислить функции: заказчик должен понять, какую управленческую задачу решает каждый инструмент и как встроить его в HR-процесс.

Выбор HR-tech-платформы редко делает один человек. HRD оценивает управленческую пользу, методолог — валидность подходов, IT — интеграции и безопасность, закупки — сопоставимость предложений. Нейросеть все чаще становится первым консультантом: помогает разобраться в терминах, собрать shortlist и подготовить вопросы поставщикам.

Исходная ситуация: бренд не участвовал в выборе

На стартовом замере Proaction не присутствовала ни в одном из целевых небрендовых ответов. Модели либо перечисляли известные HR-системы, либо давали общие советы без названий. Собственные страницы бренда подробно рассказывали о функциях, но внешних материалов, связывающих продукт с конкретными HR-сценариями, было недостаточно.

Таблица «Было / Стало».

Бизнес-задача

Сформировать устойчивое и корректное присутствие Proaction в ответах о выборе платформ и методик оценки персонала — от образовательных вопросов до коммерческого сравнения решений.

Сомнения и ограничения

• Нельзя упрощать психометрику до рекламных обещаний о «точном прогнозе» поведения сотрудника.
• Разным участникам выбора нужна разная аргументация: методология, автоматизация, внедрение, интеграции.
• Экспертные материалы требуют проверки методологами, поэтому скорость выпуска ограничена.
• Бренд опасался, что сравнительные статьи превратятся в прямую рекламу и потеряют доверие.

Первоначальное исследование AI-выдачи

Мы зафиксировали 96 промптов и провели одинаковый цикл проверок в шести системах. Для каждого ответа отмечали факт упоминания, место в списке, корректность описания, аргументы, тональность и источники. Отдельно анализировали конкурентов: какие форматы и площадки формируют их информационное преимущество.

Карта целевых промптов

• Методология: оценка 360°, компетенции, вовлеченность, performance review.
• Проблема: субъективность найма, разрозненные опросы, ручная обработка результатов.
• Выбор: российские платформы оценки, критерии сравнения, требования к внедрению.
• Роли: отдельные формулировки для HRD, HRBP, рекрутера, L&D и IT.
• Сравнение: метод с методом и класс решения с классом решения.

Примеры пользовательских вопросов

• Как снизить субъективность оценки кандидатов?
• Как провести оценку 360 градусов в большой компании?
• Какие российские платформы подходят для оценки персонала?
• Чем пульс-опрос отличается от исследования вовлеченности?
• Сервис для performance review и оценки компетенций.
• Что проверить перед внедрением HR-платформы?

Стратегия GEO-продвижения

Мы построили матрицу «задача бизнеса → HR-метод → требования к системе → подтверждаемая возможность Proaction». Она стала общей логикой сайта и внешнего контура. Вместо серии материалов «о продукте» появился набор самостоятельных ответов на вопросы пользователя, в которых бренд возникал естественно — как релевантный вариант, а не как обязательный рекламный вывод.

Реализация по этапам

1. Базовый замер по 96 промптам в шести системах и анализ источников конкурентов.
2. Оптимизация 12 существующих страниц и создание 18 экспертных материалов.
3. Гайды по оценке 360°, вовлеченности, пульс-опросам и performance review.
4. Нейтральные сравнительные разборы методов и критериев выбора платформ.
5. Актуализация карточек в HR-tech-каталогах и унификация описаний.
6. Дистрибуция в профильных HR-медиа, на Habr и VC.ru.
7. Ежемесячный контроль упоминания, позиции, корректности и аргументации.

Контент и внешние источники

Сайт и блог Proaction, HR-tech-каталоги, профильные HR-медиа, Habr для автоматизации и интеграций, VC.ru для управленческих сценариев, страницы профессиональных мероприятий при наличии подтвержденной фактуры.

Сложность проекта и принятое решение

Самой сложной частью оказался баланс между доступностью и методологической точностью. Мы ввели двухступенчатую редактуру: сначала редактор переводил экспертный материал на язык пользовательского вопроса, затем методолог проверял границы применимости и терминологию. Сравнения строились по критериям, а не по декларации превосходства.

Динамика AI-видимости

Динамика общей AI-видимости.

Контрольные замеры по месяцам.

Финальная видимость по системам

Видимость по отдельным нейросетям.

Финальный замер.

Что изменилось в ответах нейросетей

Редакционная реконструкция типового ответа, не дословная цитата.

Итоговые показатели

• Общая AI-видимость выросла с 0% до 31%.
• Корректное описание продукта — 84% упоминаний.
• Содержательное обоснование рекомендации — 68% упоминаний.
• Присутствие в топ-5 — 22% всех отслеживаемых ответов.
• Создано или обновлено 30 материалов.

Польза для клиента

• Бренд стал присутствовать до формирования shortlist поставщиков.
• Потенциальный заказчик получает более точное представление о продукте.
• Экспертиза методологов превратилась в доступную для цитирования базу знаний.
• Снизился риск, что платформа будет сведена нейросетью к одной функции.

Ограничения и точки роста

AI-ответы вариативны, а системы меняют модели и источники. Рост видимости не доказывает рост продаж без сквозной аналитики. Следующий этап — расширение промптов по отраслевым HR-сценариям, интеграциям и крупным внедрениям.

Вывод

Proaction прошел путь от отсутствия по небрендовым промптам до измеримого присутствия в AI-ответах. Результат сформирован не разовой публикацией, а сочетанием исследования спроса, редакционной работы, технической точности, внешних источников и регулярного мониторинга.

Получите бесплатный аудит и стратегию роста

Изучим сайт, покажем точки роста и подготовим прогноз до квалифицированных лидов и оборота из SEO/GEO.

Имя *Номер телефона *Сайт *Получить аудит и стратегию