SherNet 
Тендеры и лиды
Информация
Хорошие позиции сайта в поиске еще не означают, что компанию будут называть в ответах нейросетей. Проверить это можно самостоятельно, но один запрос в ChatGPT или Алисе даст скорее любопытный скриншот, чем полезные данные. Чтобы оценка имела смысл, важно заранее определить, что именно проверять и как интерпретировать результат.
Самая простая ошибка — спросить нейросеть о собственной компании по названию. Если написать «что ты знаешь о компании N», модель получает прямую подсказку, какой бренд нужно искать и описывать. Такой эксперимент показывает, способна ли система найти информацию о компании, но почти ничего не говорит о том, порекомендует ли она ее человеку, который бренд еще не знает.
Гораздо интереснее посмотреть на ситуацию глазами потенциального клиента.
Представим, что компания занимается ремонтом квартир в Москве. Запрос «расскажи о компании N» для анализа видимости практически бесполезен. Намного ближе к реальному поведению человека вопросы вроде «кого выбрать для ремонта квартиры под ключ в Москве» или «какие компании занимаются ремонтом квартир в новостройках».
Для юридической фирмы сценарии будут другими, для интернет-магазина — третьими. Поэтому универсального набора запросов не существует. Он должен отражать реальные причины, по которым человек выбирает подрядчика, товар или услугу.
Полезно проверять не одну формулировку, а несколько близких вариантов. Нейросеть может по-разному отреагировать на «посоветуй компанию», «куда обратиться» и «кого выбрать». Формально намерение пользователя похоже, но состав ответа иногда меняется заметно.
Генеративные системы не работают как фиксированная поисковая выдача. Ответ может измениться при повторной генерации, а разные модели способны назвать совершенно разные компании.
Поэтому появление бренда в одном удачном ответе еще не означает устойчивой видимости. Точно так же отсутствие компании в одной проверке не говорит о том, что нейросеть ее «не знает».
Полезнее проводить серию замеров и смотреть на повторяемость. Если компания регулярно возникает по нескольким близким запросам и в разные даты, это уже более содержательный сигнал.
Важно учитывать и контекст упоминания. Нейросеть может включить бренд в длинный перечень вариантов, а может выделить его среди основных рекомендаций и объяснить, для каких задач он подходит. Формально в обоих случаях компания присутствует в ответе, но маркетинговая ценность этих ситуаций разная.
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13733 тендера
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
На российском рынке ориентироваться только на одну систему особенно рискованно. Пользователи могут обращаться к Алисе, GigaChat, ChatGPT и другим сервисам, причем ответы между ними нередко расходятся.
Причина заключается не только в самих языковых моделях. Системы могут использовать разные механизмы поиска информации, неодинаково работать с веб-источниками и по-разному интерпретировать один и тот же запрос.
В результате компания может регулярно появляться в рекомендациях одной нейросети и почти отсутствовать в другой. Поэтому формулировка «мы хорошо представлены в AI» без уточнения модели и набора запросов мало что объясняет.
Интереснее смотреть на распределение. Например, бренд хорошо заметен по вопросам о конкретной услуге, но практически не появляется при запросах о более широкой категории. Это может указывать на слишком узкое цифровое позиционирование.
Если компания редко появляется в ответах, следующий вопрос — кого нейросеть называет вместо нее.
Здесь начинается самая полезная часть анализа. Стоит посмотреть, насколько понятно конкуренты описывают свои услуги, где о них пишут, какие экспертные материалы существуют и насколько последовательно бренд связан с нужной тематикой в разных источниках.
Иногда причина заметна сразу. У конкурента подробно оформлены страницы услуг, есть публикации на отраслевых площадках и актуальные карточки компании. В другой ситуации преимуществ на первый взгляд нет, и тогда требуется более длительное наблюдение.
Важно не делать вывод, что конкретная статья или одна ссылка автоматически привели бренд в ответ нейросети. Генеративные системы учитывают большое информационное поле, а точный вес каждого источника обычно неизвестен.
Если запросов десять, их можно проверять вручную и фиксировать результаты в таблице. Когда промптов становится несколько десятков, добавляются разные модели и повторные замеры, ручная работа быстро усложняется.
В таких случаях используют специализированные инструменты мониторинга AI-видимости. Например, специалисты по geo продвижению GeoAist позволяет собирать результаты проверок по набору запросов и смотреть изменения между периодами. Но сам инструмент не заменяет методику: сначала все равно нужно правильно подобрать запросы и решить, какие показатели имеют значение для бизнеса.
Главная цель такого анализа — не получить красивый скриншот с названием компании. Полезнее понять, по каким сценариям выбора бренд уже присутствует в поле зрения нейросетей, где его обходят конкуренты и насколько ситуация меняется со временем.
Именно поэтому AI-видимость стоит рассматривать как наблюдаемую динамику, а не как бинарный результат «есть в нейросети» или «нет в нейросети». Такой подход дает гораздо больше информации для дальнейшей работы с сайтом, контентом и внешним информационным полем.
