GEO

Rookee

power by Ingate

Rookee — B2B SaaS-сервис для SEO и GEO продвижения, а также работы с онлайн-репутацией с 16-летним опытом. Объединяет набор инструментов для продвижения бизнеса в одном ЛК.

Моя роль:

Product Designer

Компания:

Rookee (юнит Ingate)

Срок работы:

Январь 2024 — настоящее время

Немного о компании

Все названия, тексты и данные в макетах приведены в демонстрационных целях и не относятся к реальным клиентам компании

Проектирование нового направления “GEO” в сервисе

“GEO” — это продвижение бизнеса в нейросетях и мониторинг видимости бренда в AI-ответах

О задаче

B2B

SaaS

New Product

Контекст

На фоне роста ChatGPT, Алисы и других AI-сервисов в ответах нейросетей всё чаще стали появляться рекомендации и упоминания компаний.

Команда решила запустить новое направление “GEO-продвижение”, которое помогает бизнесу отслеживать свою видимость в AI-ответах и работать над её улучшением.

Цель

Новое направление содержало в себе 2 цели:

Расширить продуктовую линейку

Дать текущей аудитории новый инструмент для мониторинга и улучшения видимости в нейросетях.

Занять позицию в новом направлении

Выйти на формирующийся рынок GEO-продвижения одним из первых игроков и начать развивать новое направление вместе с ростом спроса.

Этапы работы

Проверка интереса

Проверили интерес текущей аудитории к мониторингу видимости в нейросетях.

Формирование MVP

Определили состав первой версии и основной сценарий.

Проектирование продукта

Встроила новое направление в сервис и спроектировала ключевые пользовательские сценарии.

Анализ после запуска

Проанализировали первую воронку и определили точки для дальнейшего улучшения.

Этап 1 — проверка спроса

До полноценной разработки команда решила проверить, интересно ли пользователям отслеживать присутствие своей компании в ответах нейросетей.

Для этого я спроектировала и самостоятельно собрала временный лендинг на Tilda, где пользователи могли бесплатно проверить видимость своего бренда в ответах нейросетей.

А точно ли людям это интересно?

Результат спроса

Такой результат получили уже в первые два дня. Для команды это стало сигналом, что аудитории интересно отслеживать свою видимость в нейросетях, поэтому направление решили развивать уже внутри основного сервиса.

≈5× больше заявок

на бесплатную проверку относительно обычного уровня за аналогичный период

Прорабатываем сценарии поведения

Этапы 2 — проектирование продукта

В рамках первого запуска я спроектировала ключевые пользовательские сценарии от знакомсвта с услугой до работы внутри ЛК

Услуга “Мониторинг видимости”

Для пользователей, которым важно самостоятельно отслеживать присутствие бренда в ответах нейросетей, анализировать динамику и работать с данными.

Услуга “Комплексное GEO-продвижение”

Для пользователей, которым нужен не только мониторинг текущего состояния, но и комплексная работа над улучшением видимости.

Сфокусировала сценарий на двух ключевых пользовательских задачах

Чтобы не распылять внимание пользователя между множеством услуг, которые предлагаются в направлении GEO-продвижение, я предложила сделать акцент на двух ключевых услугах, каждая из которых закрывает отдельную пользовательскую задачу.

Знакомство пользователей с GEO

Для новой услуги пользователю сначала нужно понять, что именно анализируется и какую пользу он получит.

Поэтому первый экран строился вокруг трёх вопросов:

что такое видимость в AI-ответах;

какие данные можно получить;

что пользователь сможет сделать после создания проекта

Предложила отказаться от нового сценария создания проекта без явной пользы

В рамках MVP мы сфокусировались на первой услуге “мониторинг видимости” и спроектировали для него полноценный проект внутри ЛК.

Для заказа услуги и создания проекта обсуждался отдельный User Flow. Идея появилась как возможность попробовать новый подход, но конкретной пользовательской проблемы, которую он должен был решить, не было.

Я сравнила предложенный вариант с существующим сценарием в сервисе и не увидела достаточных оснований вводить новую механику. Она не давала пользователю заметного преимущества, но добавляла ещё один паттерн взаимодействия и увеличивала объём разработки

Поэтому вместо проектирования нового сценария я предложила сохранить привычную логику создания проектов.

В итоге мониторинг встроили в существующий User Flow Rookee.

Текст размыт в целях конфиденциальности

Спроектировала новую для сервиса модель оплаты

Все услуги сервиса оплачиваются с общего баланса. Но особенности новой услуги потребовали другой модели оплаты, поэтому команда решила встроить систему тарификации.

Моей задачей было спроектировать, как новая модель будет работать в интерфейсе: выбор тарифа, отображение лимитов, управление подпиской и состояния оплаты.

Спроектировала дашборды для аналитики видимости

После создания проекта пользователь должен был не просто получить набор данных, а понять:

насколько компания представлена в ответах нейросетей;

как меняется её видимость;

как она выглядит относительно конкурентов;

какие источники влияют на её присутствие в AI-ответах.

Аналитик собрал требования к данным: какие показатели необходимо показать, как они рассчитываются и что важно сравнивать. А я представила это в диаграмах и таблицах:

Владельцу бизнеса

важно быстро понять общую ситуацию.

Специалисту или агентству

нужны подробные данные для самостоятельного анализа.

Учла разный уровень экспертизы ЦА

У двух групп пользователей разные потребности в аналитике:

Поэтому каждая раздел проекта с аналитикой содержит в себе 2 обязательных пункта:

Краткий вывод по текущей видимости
Подробная аналитика с детальным анализом

«Что происходит с моей видимостью?»

“А что сделать, чтобы её улучшить?”

Связала аналитику со следующим действием

Услуга “мониторинг видимости” отвечает на вопрос :

Но после просмотра результатов у пользователя будет возникать резонный вопрос:

Поэтому я спроектировала отдельный раздел «Точки роста».

Он связывает обнаруженные проблемы с возможными направлениями работы и превращает аналитику из «отчёта ради отчёта» в основу для следующего действия.

19,9%

сквозная конверсия из посетителя посадочной в покупателя тарифа

36,3%

пользователей, создавших проект, переходят к покупке тарифа

После запуска новое направление начало приводить пользователей к покупке тарифа. Анализ первой воронки также показал точки, на которых теряется больше всего пользователей. Они стали основой для начала следующих итераций.

На данный момент идет процесс декомпозиции задач и постепенное проектирование новых фичей, на основе полученных данных

Результат после запуска