Не знаете с чего начать?
Напишите нам
Получите полную консультацию по Вашему проекту бесплатно и быстро
130 
Представьте: снабженец или главный инженер крупного предприятия просит нейросеть: «Сравни технические характеристики насосов бренда X и бренда Y для агрессивных сред». Если ИИ не найдёт ваших данных или неправильно их прочитает — вы вылетаете из тендера ещё до его начала. В 2026 году ИИ часто становится вашим первым «продавцом»: он собирает первичный шорт-лист ещё до звонка, до КП и до встречи.
Разобраться детальнее: как производителю попасть в нейроответы, почему ИИ «не видит» ваши ТТХ в PDF, что такое GEO и AEO на практике и как не вылететь из шорт-листа на этапе первичного подбора — читайте в статье ниже.
В промышленном B2B первичный подбор всё чаще происходит не «в поиске», а в диалоге с ИИ. Инженер формулирует задачу как требования: среда, температура, давление, производительность, стандарт, ограничения по монтажу. Нейросеть в ответ собирает список подходящих моделей/марок и делает сравнительную таблицу. Именно здесь решается судьба шорт-листа: кого включат в запрос КП, а кого просто «не заметят».
И вот тут начинается самое важное. У производителя может быть сильный продукт, сервис и производство, но в нейроответе его не будет по простой причине: техническая информация спрятана в PDF, сканах, картинках, а в описаниях много общих фраз вроде «высокая надёжность». ИИ не может вытащить из этого конкретные цифры расхода, напора, вязкости или допустимой температуры — и в сравнительной таблице по вашему бренду появляется «данные не найдены». А конкурент, у которого всё разложено по таблицам (Q/H, мощность, материалы, уплотнение, стандарты, ограничения), попадает в шорт-лист автоматически.
Это не история про SEO. Это история про то, что если ИИ не может прочитать ваши характеристики и условия применения, вы вылетаете из тендера ещё до первого контакта.
В B2B почти никто не ищет «что такое насос» или «что такое клапан». Ищут по задачам инженера: сравнить параметры, подобрать под условия, найти аналог бренда X, проверить соответствие ГОСТ/ISO, понять ограничения и риски.
Типовые запросы в AI-выдаче в промышленности — это спецификации и подбор:
Нейросеть под такие запросы собирает «ответ-подбор»: сравнение моделей, таблицу ключевых параметров, список ограничений, рекомендации «подходит/не подходит». И если ваши данные спрятаны в PDF/сканах или описаны размыто, ИИ их пропускает. У конкурента в таблице — цифры и условия измерения, у вас — пустая ячейка или «данные не найдены».
Раньше путь выглядел так: поисковик → каталоги → звонки → уточнения → КП. Сейчас всё чаще: нейросеть → первичный шорт-лист → запрос КП/ТК → переговоры. Если вас нет на этапе первичного шорт-листа, вы проигрываете ещё до письма со спецификацией.
GEO (Generative Engine Optimization) — это когда вы приводите информацию о продукте к виду, который нейросеть может точно вытащить и вставить в сравнительные таблицы. В промышленности это в первую очередь ТТХ, ТУ, паспорт изделия, рабочие диапазоны, материалы, стандарты, ограничения. ИИ должен читать ваш сайт как инженерный документ, а не как рекламный текст.
AEO (Answer Engine Optimization) — это когда вы заранее даёте ответы на типовые инженерные вопросы: «подходит ли для среды X», «какие ограничения», «какой аналог», «что будет, если превысить параметр». Тогда нейросеть не «додумывает» и не ошибается, а берёт ваши формулировки и условия применения напрямую.
Ещё важный момент — структурированные данные через Schema.org / JSON-LD. Проще говоря, это разметка, которая помогает ИИ не перепутать: где у вас модель, где серия, где ключевые параметры, где документы, где сертификаты, где варианты исполнения.
Если коротко: GEO делает данные извлекаемыми, AEO — цитируемыми, а разметка — однозначными.
Главная ошибка — писать «высокая производительность», «надёжная конструкция», «устойчив к агрессивным средам». Для ИИ это пустой звук. Нужны конкретные параметры с единицами измерения, условиями и ссылкой на норматив/методику, если это критично.
Плохо: «Насос обеспечивает высокую производительность и подходит для сложных условий»
Хорошо (пример формата для извлечения):
Производительность (Q): 10 м³/ч (номинал)
Напор (H): 120 м (номинал) / 140 м (макс.)
Рабочее давление: до 16 бар
Температура среды: от -20 до +90 °C (зависит от исполнения уплотнения)
Материалы проточной части: AISI 316L / сплав X (по исполнению)
Уплотнение: одинарное/двойное, тип (по паспорту исполнения)
Присоединение: фланцы DN50, исполнение по ГОСТ/ISO (указать конкретно)
Ограничения: не рекомендуется для среды с абразивом выше X г/л без исполнения «абразивостойкое»; при вязкости выше Y требуется пересчёт характеристики
Каждый параметр должен быть «вырезаемым»: чтобы его можно было вставить в таблицу сравнения, и он был понятен без контекста страницы. Для производственного B2B это означает: цифра + единица + условие/ограничение.
Карточку изделия для B2B нужно делать не как «описание товара», а как технический паспорт для первичного подбора. ИИ «любит» страницы, где легко отделить назначение, параметры, ограничения и доказательства.
Важно: характеристики должны быть в HTML-таблицах, а не в PDF-скане. ИИ часто воспринимает PDF/картинки как «неструктурированный объект» и не вытаскивает оттуда конкретные значения.
Для производителя таблица — базовый язык. Для нейросети — тоже: из таблиц проще всего извлекать данные для синтеза ответа. Поэтому в B2B упор нужно делать не на «красивые описания», а на сравнительные таблицы и матрицы подбора.
Что обязательно должно быть в табличном виде:
Примечание: указывайте условия измерений и границы применимости. В промышленности один и тот же параметр может считаться по разным методикам/режимам — без условий цифры теряют смысл и доверие.
И отдельный важный эффект в B2B — «Эффект эталона». Если ИИ по запросу «сталь для высоконагруженных узлов» или «насос для агрессивных сред» первым называет вашу марку/серии — вы становитесь стандартом отрасли в глазах пользователя. Дальше сравнение происходит уже вокруг вас: «а кто сопоставим» вместо «кого бы выбрать».
Один из самых частых форматов инженерных запросов — «подходит ли изделие X для условий Y». Поэтому на странице должны быть явные блоки, которые ИИ может цитировать дословно.
Подходит для:
перекачки сред типа: кислоты/щелочи (при исполнении материалов X/Y)
температур до +90 °C (при уплотнении типа A; для +120 °C требуется исполнение B)
узлов с фланцевым присоединением DN50 PN16 (по указанному стандарту)
непрерывной работы 24/7 при соблюдении регламента обслуживания
Не подходит для:
сред с абразивом выше X г/л без абразивостойкого исполнения
вязких сред выше Y мПа·с без пересчёта характеристики и подбора двигателя
взрывоопасных зон без соответствующего исполнения/сертификации (если применимо)
Ограничения:
при отклонении температуры/вязкости от номинала требуется корректировка Q/H и мощности
при замене «аналогом бренда X» важно проверить монтажные размеры и тип уплотнения
нарушение режима (сухой ход/кавитация) снижает ресурс и меняет гарантийные условия
Такие блоки нейросеть цитирует практически дословно, потому что они дают однозначные ответы и закрывают риск «ИИ додумал».
Ошибка №1. Характеристики в PDF и сканах. Для нейросети PDF часто выглядит как «картинка». Результат: в сравнительных таблицах по запросам «сравни параметры», «подбор под условия» ваш продукт может не появиться, потому что ИИ не смог вытащить конкретные цифры (давление, температура, Q/H, материалы).
Ошибка №2. Нет диапазонов и условий. Написано «работает при высоких температурах» или «устойчив к агрессивной среде», но не указано: какая температура, какая концентрация, какие материалы, какой тип уплотнения, какие ограничения. Без этого параметр бесполезен для подбора и сравнения.
Ошибка №3. Отсутствие блока «аналоги и замена». В B2B это не «маркетинг», а реальный интент: «аналог бренда X», «чем заменить без переделки узла». Если у вас нет таблиц заменяемости и сравнений, вы выпадаете из подборок, где формируются шорт-листы.
Ошибка №4. Противоречия в данных. На одной странице давление «до 16 бар», на другой «до 10 бар», в паспорте третье значение. Для ИИ это сигнал «источник ненадёжный» — и он начнёт опираться на внешние источники, даже если они хуже.
Ошибка №5. Нет доказательств доверия. Для производственного B2B критично: сертификаты, лицензии, протоколы испытаний, регламенты, гарантийные условия, сервис. Это маркеры E-E-A-T для ИИ-поиска: без них нейросеть чаще отдаёт приоритет тем, у кого подтверждения «видны».
Ошибка №6. «Рекламные описания» вместо инженерного языка. Если в тексте много «надёжный», «инновационный», «высокое качество», но нет конкретики, ИИ не получает данных для сравнения и не может уверенно включить вас в таблицу.
Ошибка №7. Отсутствие структурированных данных о продукции.
Проблема: каталог выложен в PDF или в виде неразмечаемых таблиц/картинок. Результат: ИИ «видит» страницу, но не может извлечь конкретную цифру давления, мощности, температуры или материала. В сравнительной таблице нейросети у конкурента стоят цифры, а у вас — «данные не найдены».
Что нужно: перевести характеристики в структурируемый формат: Schema.org Product + JSON-LD (включая свойства как измеримые значения), а ключевые ТТХ — продублировать в HTML-таблицах.
Нейросети редко верят одному источнику. Они собирают картину из нескольких слоёв. Задача производителя — чтобы в разных источниках были одни и те же параметры, одинаковые обозначения и совпадающие ограничения.
Собственный сайт — основа. Здесь должна быть эталонная карточка изделия/серии: ТТХ, условия, ограничения, документы, сертификация, аналоги.
Маркетплейсы для бизнеса и отраслевые агрегаторы. В B2B ИИ часто берёт «холодные» данные (наличие, комплектации, типовые параметры) из каталогов и справочников. Примеры формата площадок: Пульс цен, Fis.ru, отраслевые каталоги/справочники, каталоги поставщиков. Важно: параметры там должны совпадать с вашим сайтом — противоречия снижают доверие.
Сайты стандартов и классификаторы. Если ваша продукция привязана к стандартам и обозначениям (ГОСТ/ISO, классификаторы, типоразмеры), упоминания и корректные привязки в «справочниках материалов/изделий» усиливают доверие ИИ: он видит, что терминология и параметры соответствуют отраслевым рамкам.
Профильные медиа и технические статьи. Не PR, а материалы с конкретикой: сравнение решений, разбор применения, «что выбрать при таких-то условиях», таблицы. ИИ любит такие источники, потому что там уже есть логика выбора.
Q&A, инженерные форумы, базы знаний интеграторов/партнёров. Реальные вопросы «подойдёт ли для такой среды», «чем заменить бренд X» — это лучший AEO-контент. Ваши ответы с цифрами и ограничениями потом превращаются в цитаты в нейроответах.
Логика простая: нейросеть перепроверяет по нескольким слоям. Чем больше консистентных источников, тем выше шанс, что ИИ включит вас в шорт-лист и корректно подтянет параметры.
В B2B недостаточно смотреть «трафик и позиции». Важно понимать: включает ли ИИ вас в подбор, правильно ли извлекает ключевые параметры и приводит ли это к запросам КП/ТК.
Ручная проверка — база. Раз в 2 недели прогоняйте типовые запросы через ChatGPT / Claude / Яндекс GPT и фиксируйте:
Контроль «корректности извлечения». Для производственного B2B важно выбрать 5–10 критичных параметров (давление, температура, материалы, присоединение, ресурс/режим), и проверять, что ИИ их подтягивает верно.
Отслеживание переходов и сигналов. В аналитике смотрите рефералы (часть переходов может приходить как Direct), но важнее фиксировать бизнес-сигналы: «нашли через нейросеть», «сравнили в ИИ», «попали в подборку». Это можно собрать через короткий вопрос в форме заявки/брифе или в CRM-поле «Источник».
KPI, которые имеют смысл в B2B:
Шаг 1. Составьте список 15–30 запросов, которые реально формируют шорт-лист. Не «купить насос», а «подбор под условия», «сравнить параметры», «аналог бренда X», «ГОСТ/ISO соответствие».
Шаг 2. Выберите 10 ключевых изделий/серий (маржинальных или стратегических) и сделайте для них эталонные карточки: таблицы ТТХ, исполнения, ограничения, «подходит/не подходит», аналоги и замена, документы, сертификаты.
Шаг 3. Оцифруйте «технический паспорт и данные»: вынесите характеристики в HTML-таблицы (не картинками), добавьте структурированные данные JSON-LD / Schema.org Product, обеспечьте единые обозначения параметров по всему сайту.
Шаг 4. Добавьте блоки «аналоги/замена» по тем брендам/сериям, которые чаще всего спрашивают. Это один из самых прямых способов попасть в подборки ИИ.
Шаг 5. Настройте регулярный контроль: каждые 2–4 недели проверяйте контрольные запросы, фиксируйте ошибки извлечения и дорабатывайте карточки/разметку.
GEO/AEO для производителя — это не про «видимость» и не про «трафик». Это про то, чтобы ИИ правильно понял ваши ТТХ и включил вас в шорт-лист на этапе первичного инженерного подбора.
Вы не конкурируете «за первую строку». Вы конкурируете за то, чтобы когда инженер спросит: «сравни варианты под мои условия», ваш продукт оказался в таблице с корректными данными, а не был пропущен из-за PDF-сканов, размытых описаний или отсутствия разметки.
Всё сводится к трём вещам:
И главное по тональности: меньше «маркетинговых формулировок», больше инженерной конкретики. Суть подхода можно описать так: мы оцифруем экспертизу вашего КБ и производственные возможности так, чтобы ИИ рекомендовал ваши изделия в большинстве инженерных запросов — без ошибок в ТТХ и без «данные не найдены».
Получите полную консультацию по Вашему проекту бесплатно и быстро
