Как hotellab стал заметнее в AI-ответах о гостиничных RMS в Греции

Известность в отрасли не означала видимость в поиске

hotellab — платформа управления доходностью отелей, или RMS. Она помогает гостиницам работать с ценами и прогнозированием спроса. Бренд был знаком профессиональному сообществу, но его цифровое присутствие на международном рынке не соответствовало этой известности.

Англоязычная версия сайта слабо ранжировалась, а отдельной структуры на греческом языке не было. Отельерам было сложнее находить продукт через поиск, а поисковым и AI-системам не хватало страниц и независимых источников, чтобы уверенно включать hotellab в ответы о выборе RMS.

Поэтому задача не сводилась к переводу сайта. Нужно было последовательно объяснить, что умеет платформа, для каких объектов она подходит, с какими системами интегрируется и чем подтверждается её работа.

Разобрали сценарии выбора гостиничной системы

Выбор RMS начинается задолго до запроса демо. Отельер может сначала искать системы для конкретного типа гостиницы или рынка, затем сравнивать функции, интеграции и отзывы. Только после этого он решает, стоит ли знакомиться с продуктом подробнее.

Мы собрали около 300 поисковых и AI-сценариев на английском и греческом языках. В них вошли общие вопросы о выборе RMS, а также запросы про независимые отели, сезонные курорты и гостиничный рынок Греции.

На старте hotellab редко появлялся в AI-ответах. В конкурентном поле встречались Duetto и IDeaS, ориентированные на крупные гостиничные компании, RoomPriceGenie для независимых отелей и европейская платформа BEONx. Аудит показал, что для роста видимости нужны страницы под разные вопросы отельеров, понятная международная структура, корректная индексация и внешние подтверждения экспертизы бренда.

Построили сайт вокруг вопросов отельера

Вместо нескольких общих страниц мы развивали структуру, которая помогает последовательно разобраться в продукте. Отдельные материалы раскрывают Pricing, Forecasting, BI и Rate Shopper. Страницы сценариев рассказывают о применении платформы в независимых отелях, курортах и группах объектов.

Также мы проработали информацию об интеграциях с PMS и channel managers, включая потоки данных. Кейсы, ответы на частые вопросы и экспертные отзывы дополняют описание функций примерами и подтверждениями.

Сайт развивали на английском и греческом языках. Это означало не только перевод материалов, но и адаптацию страниц под формулировки, которыми отельеры описывают свои задачи на каждом языке. В результате международная структура включила более 60 страниц на EN и EL.

Соединили контент с технической доступностью и внешними источниками

Контентная работа шла вместе с технической. Мы занимались индексацией и микроразметкой, подключением Bing Webmaster Tools и файлом llms.txt. Эти элементы помогают системам обнаруживать страницы и понимать их содержание, но сами по себе не гарантируют присутствие сайта в AI-ответах.

Параллельно развивали внешнее присутствие hotellab: отраслевые рейтинги и каталоги, сравнительные публикации, экспертные отзывы, кейсы и материалы об интеграциях. Такой контур дополняет информацию на сайте независимыми упоминаниями и помогает представить бренд в контексте гостиничной индустрии.

Проверили ответы на конкретных запросах

В Google AI Overview hotellab занял первое место по запросу о рейтинге RMS-систем в Греции. В ChatGPT бренд оказался на четвёртой позиции в ответе о ведущих RMS-компаниях, работающих на греческом рынке.

Это результаты двух конкретных проверок, а не постоянные позиции по всем запросам. Ответы AI могут меняться в зависимости от формулировки, языка и даты. Поэтому мы отслеживали набор сценариев на английском и греческом, а не опирались на один удачный ответ.

Что стало основой результата

Видимость hotellab в AI-ответах поддержала система взаимосвязанных работ: международная структура сайта объясняет продукт, технические настройки помогают системам находить и интерпретировать страницы, а внешние источники дают дополнительные подтверждения бренда.

Эта основа позволяет продолжать развитие контента для разных типов гостиниц, отслеживать ответы на целевые запросы и связывать интерес к платформе с изучением продукта и запросами на демонстрацию. Следующий этап — регулярно проверять видимость по сценариям на двух языках и оценивать её вместе с обращениями за демо.