Тендеры и лиды
Информация
В нейропоиске важно различать несколько типов присутствия. Бренд может напрямую попадать в рекомендации, сайт — использоваться как источник без упоминания компании, а заметность по одним сценариям сочетаться с полным отсутствием по другим. Поэтому единичная проверка запроса мало говорит о качестве продвижения.
Оценивать AI-видимость корректнее по совокупности показателей: частоте и контексту упоминаний бренда, цитируемости домена, охвату целевых сценариев, доле присутствия относительно конкурентов и источникам, на которые опираются разные AI-системы. Для AEO дополнительно важно, насколько контент компании вообще пригоден для извлечения и использования в генеративных ответах.
В этом рейтинге сравниваем РА «Ковалевы», «Лидер Поиска», «КручуВерчу» и SEO.RU по тому, как агентства измеряют AI-видимость, работают с AEO и усиливают присутствие бренда и его источников в нейровыдаче.
Продвижение в нейросетях строится вокруг регулярного измерения AI-видимости. Для этого агентство использует собственный сервис «Тунец», который проверяет присутствие бренда и сайта в ChatGPT, Perplexity, Яндекс Нейро, Алисе, Gemini и других AI-системах, показывает конкурентов и источники, а также позволяет повторять замеры после публикации материалов.
Сильная сторона такого подхода — возможность разбирать видимость на уровне конкретных запросов. Можно увидеть не только общий процент присутствия, но и определить, где нейросеть называет бренд, где использует его домен, какие конкуренты занимают ответ вместо него и какие сайты чаще становятся источниками. Дальше эти данные используются для подготовки семантики, контент-плана, технических заданий и выбора площадок для внешних публикаций.
Для оценки именно AI-видимости интересен эксперимент с вымышленным застройщиком «ОмскСтройДевелопмент». В первой волне для проекта создали собственный сайт и пять внешних публикаций; уже через две недели бренд появился в ответах Perplexity, Яндекс Нейро, ChatGPT и DeepSeek. После этого проект на год фактически остановили — новых материалов не публиковали и сайт не дорабатывали.
Повторный замер показал более сложную картину. Спустя год домен обнаруживался хотя бы в одной AI-системе по 7 из 9 промптов, но сам бренд назывался только по 3 из 9. При пересчете всех успешных пар «промпт × платформа» домен встретился в 11 из 72 сканов — около 15%. Основное остаточное присутствие сосредоточилось в Google AI Overviews и Алисе в поиске, тогда как в автономных ассистентах оно заметно сократилось.
Для практического GEO этот результат показывает, что цитируемость, прямые упоминания и охват разных AI-платформ необходимо измерять отдельно, а достигнутая видимость без дальнейшей поддержки может становиться фрагментарной. Само агентство также осторожно отделяет наблюдаемую динамику от причинности и не приписывает весь полученный трафик только GEO.
С точки зрения этого рейтинга подход «Ковалевых» полностью закрывает задачу управления AI-видимостью по данным: от поиска сценариев, где бренд недопредставлен, до проверки того, изменились ли после работ упоминания, цитирование и конкурентное присутствие.
«Лидер Поиска» сильнее связывает продвижение в нейросетях с AEO и развитием самого информационного поля компании. На первом этапе команда анализирует бизнес, конкурентную среду и то, как пользователи формулируют задачи в обычном поиске, AI-поиске и голосовых помощниках. В семантику включаются не только классические ключи, но и вопросные формулировки и промпты, характерные для ChatGPT, DeepSeek, Perplexity, Google AI Overview и Алисы.
Дальше работа идет сразу по нескольким направлениям: техническая доступность сайта, структура страниц, экспертный контент и внешние источники (публикации на отраслевых ресурсах и контентных платформах, поддержка единообразия информации о компании и последующая корректировка материалов).
Для AEO особенно показателен подход к содержанию страниц. Агентство делает акцент на материалах, из которых можно извлечь конкретный ответ: сравнениях, инструкциях, структурированных описаниях услуг и блоках, закрывающих узкие пользовательские вопросы. Этот слой дополняется внешним информационным полем — рейтингами, обзорами, экспертными публикациями и другими независимыми источниками.
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13831 тендер
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
Для этого рейтинга сильная сторона «Лидера Поиска» — системная работа с теми факторами, которые влияют на включение бренда и его материалов в генеративные ответы. Агентство усиливает не только сам сайт, но и внешнее информационное поле: структуру контента, согласованность данных о компании, экспертные публикации и другие источники, которые могут использоваться нейросетями для подтверждения и формирования ответа.
У «КручуВерчу» направление AI-видимости заметно сильнее связано с исследовательской и технической аналитикой. Вокруг GEO и AEO команда развивает собственный сервис аналитики GEO RADAR, в рамках которого заявлены 10 AI-платформ, 18 каналов замера и 27 метрик. В отчетах можно отдельно анализировать присутствие сайта и бренда, источники и цитаты, пользовательские потребности и prompt gap — запросы, по которым конкуренты уже представлены в AI-ответах, а продвигаемый проект еще нет.
Отдельный интерес представляет подход к хранению данных. Сырые ответы моделей сохраняются как неизменяемый корпус, а агрегированные показатели можно раскрыть до конкретного ответа и подтверждающего фрагмента. Это делает результаты аудируемыми: при необходимости можно проверить, из каких ответов складывается метрика и за счет каких запросов меняется общая видимость.
Такой формат особенно полезен при работе с большими пулами промптов. Он позволяет не ограничиваться общей долей присутствия, а локализовать разрыв: определить, в каких сценариях бренд уступает конкурентам, какие источники чаще попадают в ответы и какие группы запросов требуют усиления в первую очередь.
В этом рейтинге «КручуВерчу» выделяется прежде всего глубиной измерительной инфраструктуры и детализацией AI-аналитики. Подход подходит проектам, которым важно не просто отслеживать общую динамику нейровидимости, а разбирать ее до отдельных промптов, источников и конкурентных разрывов.
SEO.RU подходит к продвижению в нейросетях через формализованную систему GEO-метрик и классическую поисковую аналитику. В опубликованной методологии агентство разделяет SEO, AEO и GEO по задачам и способам оценки: позиции, трафик и CTR дополняются показателями, которые отражают присутствие бренда непосредственно в генеративной выдаче.
Для мониторинга используются Mention Rate / AI Visibility, Share of Voice и Citation Rate. Первый показатель отражает, по какой доле целевых промптов бренд появляется в ответах, второй позволяет сопоставить его присутствие с конкурентами, третий — оценить частоту использования собственного сайта как источника. Дополнительно учитываются тональность упоминаний и AI referral traffic. Такое разделение помогает определить, где именно возникает дефицит видимости: бренд редко называют, он уступает конкурентам или нейросети недостаточно используют собственный домен.
Контентная работа строится с учетом этих же задач. Помимо оптимизации собственных страниц, методология включает исследования, сравнения и экспертные материалы, структурированные ответы и проверяемые факты. Для e-commerce отдельно учитываются Schema.org, отзывы и внешние упоминания бренда — то есть сигналы, которые помогают AI-системам не только извлечь информацию с сайта, но и подтвердить ее по другим источникам.
В этом рейтинге SEO.RU выделяется прежде всего детализированной моделью оценки AI-видимости и ее связью с привычной поисковой аналитикой. Такой подход позволяет отдельно оценивать упоминания, конкурентную долю, цитируемость сайта и переходы из AI-сервисов.
Разница между агентствами в этом рейтинге проходит не столько по набору услуг, сколько по тому, что именно они считают центром работы с AI-видимостью. У одних отправной точкой становится нейромониторинг и поиск сценариев, где бренд недопредставлен; у других — подготовка сайта и внешнего информационного поля под требования AEO; у третьих — глубокая аналитика больших массивов промптов и источников; еще один подход строится на расширении классической SEO-системы за счет отдельных GEO-метрик.
На практике эти модели решают разные задачи. Если бренд редко появляется в рекомендациях, критичны мониторинг упоминаний и сравнение с конкурентами. Если сайт цитируется слабо — работа с контентом, структурой и технической доступностью. Если нейросети опираются преимущественно на сторонние площадки, важнее становится внешнее информационное поле. Для крупных проектов с большим семантическим ядром на первый план выходит детализация аналитики: возможность увидеть разрыв по конкретным промптам, источникам и группам интентов.
Поэтому оценивать агентство только по количеству AI-платформ в мониторинге или перечню GEO/AEO-работ недостаточно. Важнее, насколько точно команда умеет определить причину слабой видимости, связать ее с конкретными действиями и затем проверить изменения на сопоставимых данных.
Сильный подход к продвижению в нейросетях в итоге сводится к одной логике: понимать не просто, присутствует ли бренд в AI-ответах, а где именно он теряет видимость — в упоминаниях, цитировании, конкурентной доле, источниках или отдельных пользовательских сценариях — и выбирать инструменты под этот конкретный дефицит.
