Aviasales: как команда заменила «догоняющий» контент AI-обзорами и подняла долю брендового органика без азартн

Aviasales: как команда заменила «догоняющий» контент AI-обзорами и подняла долю брендового органика без азартного трафика

Контекст
В 2026 конкуренция за внимание в поиске стала жестче: чистое informational SEO (просто много статей) проигрывает topical authority (устойчивой тематической экспертизе) и формату AI-overviews — кратким ответам, которые пользователь видит до клика. Для Aviasales это означало простую вещь: если пользователь не получает конкретику в выдаче и в первых экранах, органика начинает «съедаться» конкурентами.
Параллельно падали метрики верхней воронки: в travel-предложениях лидогенерация в формате «приведи — собери заявку» работает хуже, а ответственность за выручку смещается в RevOps (маркетинг + продажи + customer success). То есть важны не только клики, но и качество сценария до бронирования: релевантность, точность подсказок, снижение трения.

Задача
Команда Aviasales поставила цель:
— увеличить долю органического трафика, который заканчивается поиском/переходом к бронированию;
— нарастить брендовые запросы (когда пользователь уже «знает бренд» и доверяет платформе);
— сократить долю «пустых» визитов, где пользователь посмотрел контент и ушёл без следующего шага.

Ограничения по белому маркетингу: без серых методов продвижения и без работы с любыми запрещёнными источниками; контент — только с фактурой и проверяемыми данными.

Решение
Вместо модели «публикуем много текстов под ключи» Aviasales внедрила связку из трёх AI-практик:

1) AI-обзоры по темам вместо статей-одиночек
Сделали контент-матрицу по «информационным намерениям» (когда человек сравнивает варианты): маршруты, сезонность, пересадки, визовые окна, типы тарифов, частые вопросы по багажу.
AI использовался как редактор структуры: он предлагал скелет обзора (что сравнить, какие критерии учесть, какие типовые ошибки у людей). Но финальная часть — факты, термины и формулировки — проходила ручную валидацию.

Почему это сработало в 2026: тематическая полнота + собственная методика сравнения повышают вероятность попадания в AI-обзорные ответы и «сниппеты» за счёт ясной структуры.

2) Ретроспективная аналитика запросов и «перевод» в контент-решения
Команда не пыталась угадать семантику. Они собрали историю поисковых сценариев (какие запросы приводили к дальнейшему действию) и разложили её на кластеры: «планируем заранее», «ищем дешевле», «нужна стыковка/багаж», «не уверены в сезонности».
AI здесь применили как классификатор намерений: он группировал запросы и подсказывал, какой формат контента лучше под каждую группу (гайд, чек-лист, сравнение вариантов, объяснение правил).

3) Контент как часть RevOps-сценария
Чтобы органика работала как вклад в выручку, контент связали с дальнейшими шагами в продукте: на страницах обзоров появились блоки “что сделать дальше” (например, как выбрать аэропорты или как сравнить пересадки по времени), плюс подсказки, которые снижают обращения в поддержку (то есть customer success меньше разгребает типовые вопросы).
Это не «просто реклама в статье», а логическое продолжение пути пользователя.

Результат
По итогам запуска (за один сезонный цикл) Aviasales зафиксировал измеримые улучшения:
— рост доли брендового органического трафика: пользователи чаще приходили с запросами, где присутствовал бренд;
— снижение доли посетителей, которые не выполняли следующий шаг (т.е. контент стал “действующим”, а не “ознакомительным”);
— увеличение доли сессий, где контент приводил к переходу в поиск/выбор маршрута (конверсия из органики в следующий этап).

Числа в таких проектах зависят от конкретной страны/сегмента, но логика была однозначной: мы сместились от метрики “сколько прочитали” к “насколько продвинули по сценарию до бронирования”. Именно поэтому эффект закрепился и на органике, и на продуктовых метриках.
…