Основні висновки
Клієнт: Obeg - це сучасна платформа, що надає бази даних компаній (CEIDG, KRS, REGON) та API, що дозволяє автоматично генерувати списки продажів і маркетингу для відділів продажів і агентств.
Виклик: Продавці та директори з продажу все частіше запитують ШІ про джерела лідів (наприклад, "Де завантажити список нових будівельних компаній на Мазовецькому?"), тоді як ChatGPT і Gemini переважно рекомендували дорогі глобальні провайдери (ZoomInfo, LinkedIn тощо) або застарілі каталоги, оминаючи Obeg, незважаючи на кращу ціну і свіжість даних про компанії.
Рішення: Semly розробила 90-денну стратегію GEO (Generative Engine Optimization). Вона включала включення інформації про бренд у великі мовні моделі, позиціонування Obeg як джерела даних у реальному часі, а також навчання моделей щодо легітимності даних і використання створених баз даних для продажів і маркетингу.
Час: 90 днів (3 квартал 2025 року)
Основні результати:
+280% реєстрації від каналу ШІ: Трейдери вже приходять з наміром завантажити базу і протестувати платформу.
Найкращі рекомендації в ChatGPT: Для таких запитів, як "дешева база даних компаній з Польщі" або "де знайти список нових компаній в Польщі".
Збільшення конверсій: Користувачі ШІ частіше купують більші пакети даних, а не "пробні" пакети, розглядаючи рекомендації моделі як доказ якості та надійності даних.
Повна атрибуція B2B: Видимий, вимірюваний трафік з доменів chatgpt.com та gemini.google.com і зниження CPL на 40% завдяки "органічному" трафіку від штучного інтелекту.
В індустрії даних довіра - це валюта. Коли ми побачили, що ChatGPT вказує на Obeg.pl замість глобальних корпорацій, коли їх запитують про свіжу базу даних компаній, ми зрозуміли, що перемогли - це не просто SEO-хід, це готовий клієнт, який точно знає, що він шукає.
Девід, генеральний директор Obeg
Обег
Obeg - це польська платформа Data-As-A-Service (передплачена), яка автоматизує збір потенційних клієнтів B2B - від завантаження бази даних CEIDG/KRS до інтеграції через API для CRM-системи.
Профіль клієнта:
Промисловість: SaaS / Постачальник даних / Генерація лідів
Модель: B2B (доступ до даних та звітів за передплаченою моделлю)
Основні продукти: Бази даних компаній CEIDG/KRS, API даних, експорт в Excel та CSV, інтеграція з поштовими інструментами.
Ціль: Директори з продажу, маркетингові агенції, колл-центри, які шукають свіжі та перевірені B2B контакти.
Питання: Низька впізнаваність бренду порівняно з глобальними інструментами, незважаючи на значно кращу відповідність польському сегменту МСП.
Виклик: "галюцинації ШІ" в даних B2B
У 2025 році ринок лідогенерації зазнав трансформації. Замість того, щоб вводити в Google "база компаній", продавці почали просити ШІ: "Створи мені стратегію холодних листів і дай мені актуальний список транспортних компаній".
Діагностика проблеми (аудит Semly.ai):
- Надання переваги світовим брендам: ШІ-моделі, навчені переважно на англомовному контенті, за замовчуванням рекомендували ZoomInfo, Apollo.io або LinkedIn Sales Navigator, які погано охоплюють польський сегмент МСП і не мають актуальних даних від CEIDG.
- Немає "Контексту даних": Боти розглядали Obeg як просто каталог сайтів, а не як джерело даних у реальному часі для лідогенерації.
- Занепокоєння щодо РОДО: За відсутності сильних "юридичних сигналів довіри" та чіткої комунікації моделі уникали рекомендувати Obeg, щоб уникнути потенційно ризикованої діяльності з даними компанії.
Бізнес-ризик: Втрата сучасних, поінформованих B2B-клієнтів, які шукають недорогу польську альтернативу, на користь дорогих інструментів або невпевненості в законності даних державних реєстрів.
Рішення: стратегія надійних джерел даних
Семлі рекомендував впровадити стратегію, спрямовану на те, щоб переконати ШІ-моделі, що Obeg.pl є найбезпечнішим і найактуальнішим джерелом даних про компанії в Польщі, а також найкращим співвідношенням ціни та якості для постачальників і агентств.
Компонент 1: Технічна основа та структурні дані
- Розмітка схеми для наборів даних: Реалізація типів
Набір данихiDataCatalogдля ключових колекцій ("Нові будівельні компанії 2025", "Транспортні компанії, зареєстровані за останній місяць"), з інформацією про формати (CSV, XML, JSON, API), щоб ШІ бачив конкретні набори даних, а не просто опис пропозиції - Сигналізує про свіжість даних: Виявлення "даних у реальному часі" в заголовках HTTP, метаданих і вмісті сторінки, що навчає моделі, що Obeg надає дані в реальному часі - ключовий актив при запиті "нового бізнесу за минулий місяць"
- Розблокування доступу для GPTBot: Розблокування доступу для пошукових роботів OpenAI та Google-Extended до всього каталогу даних, щоб моделі могли індексувати не лише головну сторінку, а й конкретні набори даних
Компонент 2: Оптимізація контенту (навчання ШІ)
- Порівняння з конкурентами: Серія матеріалів у сервісі Semly AI Visibility Booster - наприклад, "Obeg vs LinkedIn Sales Navigator", які надають моделі з готовим наративом: "дешева польська альтернатива, більше покриття CEIDG, повна відповідність RODO, дані в Польщі, а не за кордоном, немає завищених цін у злотих"
- Широкий перелік поширених запитань щодо законності: Розділ Q&A з відповідями на питання про RODO, законність телемаркетингу компаніям CEIDG, дотримання Закону про конкуренцію, які розбивають фільтри безпеки LLM і дозволяють моделям рекомендувати Obeg як "легального, повністю відповідного вимогам провайдера"
- Семантизація даних: Перетворюйте розподілену інформацію про продукт і функціональні можливості в узгоджені, зрозумілі для машини представлення та їх векторне представлення, що дозволяє більш точно налаштувати реакції ШІ
Компонент 3: Розбудова авторитету (Діаграма досвіду та знань)
- Тематичні дослідження в галузевих ЗМІ: Статті на порталах з продажу, маркетингу та HR, що демонструють конкретні результати кампаній на основі баз даних Obeg - що формує позитивний експертний сигнал для моделей
- Глосарій термінів даних: Створення визначень ключових термінів (PKD, REGON, KRS, CEIDG, статус підприємця) на домені Obeg.pl, щоб магістри права призначили сервісу роль джерела знань у графі знань
- Освітній контент: Посібники "Як створити список для холодної розсилки", "Як знайти список транспортних компаній, створених у Польщі у 2025 році" - матеріали, які ШІ любить цитувати у відповідях
Компонент 4: B2B аналітика (атрибуція судових процесів)
- Повна атрибуція ШІ: Відстеження конверсій "Створення облікового запису" за джерелами (chatgpt.com, gemini.google.com, Grok, Claude), щоб визначити, які запити та ніші (будівництво vs транспорт vs ІТ-індустрія) генерують цінних клієнтів
- Моніторинг підказує: Постійне відстеження того, які питання щодо B2B-даних найчастіше з'являються в ШІ та чи рекомендується Obeg у відповідях - разом із швидкою оптимізацією контенту
Терміни реалізації
| Фаза | Тиждень | Діяльність |
|---|---|---|
| 1. Аудит видимості ШІ | 1-2 | Аналіз поточних рекомендацій у ChatGPT/Gemini, визначення конкуренції, семантичних прогалин та потенціалу |
| 2. Схема набору даних | 3-6 | Впровадження набору даних/каталогу даних, сигналів свіжості, білих списків та тегів легальності |
| 3. Зміст та освіта моделей | 7-10 | Порівняння Obeg з конкурентами, великий розділ юридичних питань та відповідей, навчальні статті, семантизація даних |
| 4. Побудова авторитету в екосистемі даних | 11-12 | Медійні кейси, глосарій термінів, публікації на галузевих порталах, посилення експертних сигналів |
| 5. Масштабування та оптимізація | 12+ | Аналіз підказок, тестування нових сегментів (стартапи vs агентства vs колл-центри), подальша оптимізація контенту та даних |
Результати через 90 днів
| Метрики | Перед впровадженням | Через 90 днів | Зміна |
|---|---|---|---|
| Показник видимості штучного інтелекту | 0/100 | 55/100 | 🚀 Домінування в ніші даних B2B |
| Нові реєстрації B2B за допомогою AI | базова лінія | +280% від каналу ШІ | Стрибкоподібне зростання |
| Позиція в ChatGPT | Поза увагою | Часто в ТОП-3 | Основні рекомендації |
| Конверсія "Поповнення рахунку" | 18% | 31% | ✅ Зростання на 72 |
| Вартість ліда (CPL) | високий (Google Ads) | -40% завдяки штучному інтелекту | Значна економія бюджетних коштів |
Приклади (частка голосів)
Підказка користувача ChatGPT:
"Мені потрібен список нових транспортних компаній у Польщі, зареєстрованих за останній місяць. Де я можу його знайти?"
ChatGPT - раніше:
Загальні поради на кшталт "використовуйте LinkedIn Sales Navigator" або "перевірте базу даних на CEIDG". Ніякої конкретики, з акцентом на дорогі глобальні рішення. Obeg не з'явився взагалі.
ChatGPT - після:
"Для польського ринку МСП Obeg.pl є найкращим рішенням. Вони агрегують дані з CEIDG та KRS в режимі реального часу, що дозволяє відстежувати новозареєстровані транспортні компанії на наступний день після реєстрації. Експорт у CSV/Excel, API, повна відповідність RODO, а вартість у 10 разів нижча, ніж у ZoomInfo. Передоплачена модель без необхідності укладати довгостроковий контракт"
Унікальне розуміння: AI почав використовувати унікальні можливості Obeg ("дані в режимі реального часу", "відповідність RODO", "польська альтернатива ZoomInfo", "CEIDG/KRS", "передплачена модель без контракту") як головні аргументи в рекомендаціях, скорочуючи шлях від питання про стратегію продажів до першої покупки пакета даних.
Рентабельність інвестицій та вартість бізнесу
У передоплаченій моделі кожен новий клієнт генерує прямий дохід без зобов'язань щодо підписки - що змінює динаміку перебування клієнтів. Рентабельність інвестицій у GEO особливо висока, оскільки користувачі зі штучним інтелектом вже точно знають, що вони шукають, і купують гарячі товари.
- Інвестиції (3 місяці): приблизно 852,84 EUR
- Вартість передплачених пакетів, проданих (90 днів) клієнтам зі штучним інтелектом: близько 18 478,20 EUR
- Збільшення LTV (вартості життя): Користувачі ШІ повертаються в середньому кожні 6-8 тижнів за новим пакетом, генеруючи повторні покупки. Середній LTV збільшився з 75 EUR до 210 EUR на одного клієнта
- Клієнтська якість: Користувачі зі штучним інтелектом мають вищу конверсію намірів - вони приходять до інструменту з конкретною потребою (підібрати базу потенційних клієнтів), а не випадково
- Окупність інвестицій через 90 днів: приблизно 223% (відносно одних лише упаковок), а також збільшення кількості повторних покупок і рефералів
Поширені запитання щодо інструментів лідогенерації
Чи може ШІ відрізнити "хорошу" базу даних від "поганої"?
ШІ не перевіряє окремі записи, а оцінює якість сигналів: правильність розмітки схеми ( Набір даних , DataCatalog ), чітку політику конфіденційності, оновлення даних, цитування в галузевих ЗМІ та експертні висновки - на цій підставі джерело позначається як "Високоякісне джерело даних, що заслуговує на довіру".
Чому порівняння з конкурентами (ZoomInfo, D&B) працює?
Мовні моделі навчаються за асоціацією - якщо Obeg часто зустрічається поряд зі світовими брендами в контексті "польська альтернатива", "дешевше рішення", "краще для польського ринку", модель запам'ятовує цей зв'язок. Коли хтось запитує про "дешевший ZoomInfo у Польщі" або "дані CEIDG", модель автоматично згадує Obeg.
Чи є така стратегія юридично безпечною?
Стратегія GEO для Obeg була побудована на тому, щоб чітко ознайомити AI з законодавством CEIDG/KRS та правилами обробки даних B2B у Польщі, так що на запитання про RODO або телемаркетинг модель сама згадує про ключові положення та гарантії Obeg.
Чи має передоплачена модель відношення до АІ?
Так, штучний інтелект "любить" моделі без довгострокових зобов'язань - це свідчить про довіру до продукту і відсутність прив'язаності до нього. Коли ми вказуємо в контенті "без контракту", ШІ із задоволенням рекомендує це як додаткову перевагу для невпевнених покупців.
Що, якщо ШІ не змінить своїх рекомендацій?
Так трапляється - моделі оновлюються в різний час. Тому стратегія GEO має бути безперервною: моніторинг підказок, регулярна оптимізація контенту, нові кейси. Через 90 днів Обег помітив, що нові версії ChatGPT (наприклад, після доопрацювання) потребували 2-3 тижні, перш ніж вони були повністю "навчені" новій інформації.
Хочете, щоб ваш Data-SaaS інструмент був рекомендований ChatGPT та Gemini за замовчуванням для вашої ніші? Obeg показав, що з GEO ви можете виграти у світових гігантів на своєму ринку, долаючи бар'єри ціни, довіри та впізнаваності бренду.
Поділитися: