Ліцензована європейська electronic-money institution під регулятором Литви прийшла до нас у момент, коли MiCA Phase 2 переформатовувала весь ринок stablecoin-емітентів. За чотири місяці ми вивели бренд на #1 по чотирьох цільових запитах у ChatGPT, забрали 41% share of voice у MiCA-кластері в Perplexity і випустили квартальний галузевий звіт, який став найбільш цитованим primary source у темі за Q1 2026.
Методологія
- 01
Шар регуляторного моніторингу
РегуляторикаТаймінг MiCA Phase 2 означав, що prompt-універсум змінювався кожні два тижні. Ми вели тижневі огляди EBA / SEC / ESMA, а потім щомісяця перерейтинговували prompt-кластер, щоб фірма завжди була оптимізована під живе регуляторне питання, а не питання минулого кварталу.
- 02
Original research як primary source
ResearchВипустили сорокасторінковий галузевий звіт про вимоги до stablecoin-емітентів під MiCA — primary data, named contributors, реальні цифри. До третього місяця його процитували 27 tier-1 публікацій, і ChatGPT з Perplexity повертали його як primary source.
- 03
Named регуляторні експерти
E-E-A-TТри named-партнери отримали повну schema.org Person-розмітку з верифікованим sameAs на LinkedIn, реєстр Bank of Lithuania та опубліковану адвокатську ліцензію. AI-системи важко зважують Person identities для регульованого контенту — цей один крок закрив E-E-A-T заперечення.
- 04
Покриття prompt-патернів
GEOРозклали кожен conversational варіант кожного цільового запиту — "how to register MiCA CASP in Lithuania", "is there a faster MiCA path than Lithuania", "what's the cost of EMI plus MiCA". 42 prompt-варіанти, один центральний контент-кластер.
- 05
Tier-1 PR з AI-trusted виданнями
АвторитетЦільові розміщення у виданнях, які AI-системи активно краулять як ground truth — нішеві регуляторні журнали, named industry indices, апдейт сутності у Wikidata. Жодного шуму в загальних медіа.
- 06
Crisis response на застарілі відповіді
КризаДвічі за чотири місяці ChatGPT повертав застарілу інформацію про обсяг ліцензії фірми. Same-day correction pack — апдейт сторінки + перерозгортання schema + матеріал у нашому контент-дистрибуційному ланцюгу — обидва випадки закрив за 72 години.
Що спрацювало для LLM-екстрактора
- Галузевий звіт як citable primary source для AI
- Schema.org Person з верифікованими регуляторними bio
- Тижневий sync регуляторики + контенту
- Conversational варіанти запитів, не одиночні keywords
- Named-expert цитати всередині кожної пріоритетної сторінки
Що LLM проігнорувала
- Шаблонне crypto-tier link building
- Hero copy без регуляторної специфіки
- Статичний контент під час фази регуляторних змін
- Анонімні bylines на YMYL-контенті
- Розглядати Wikipedia як один із багатьох беклінків
Чому кейс анонімізований
Клієнт працює у фазі імплементації MiCA, де назвати переможця означає зрушити конкурентну мапу. Імена, повні цифри і глибшу архітектуру поділимо на discovery-дзвінку під MNDA.
Що залишилось публічним
Методологія ідентична плейбуку на кожному Answerly-engagement — спочатку prompt-research, потім структурна відповідність, потім citation building, щотижневий трекінг. На Enterprise-tier змінюється глибина: оригінальний research-звіт, шар регуляторного моніторингу, named-партнери з верифікованими bio і same-day crisis response, коли AI повертає неправильні відповіді про фірму.
Хочеш це для регульованого бізнесу?
Enterprise-tier, мінімум шість місяців, виділена команда. З crypto / fintech множником ×2.0 базова ставка $17 800 / місяць. Для більшості регульованих EMI і CASP, з якими ми працюємо, це чверть AI-driven pipeline, що вони відкривають у тому ж вікні. Цифри вище — не виняток. Це те, як виглядає дисциплінована Enterprise-робота.
Конкуренти, обігнані на трекованих промптах
- Anonymised regulated competitor 1
- Anonymised regulated competitor 2
- Anonymised regulated competitor 3
Хочеш такий кейс для свого бренду?
Discovery-дзвінок безкоштовний, 30 хвилин, named lead, без SDR-шару. Покажемо реальну LLM-видимість і скажемо, який пакет підходить.