PR-студия ИМЕНА 
Тендеры и лиды
Информация
B2B-компания может регулярно публиковать экспертные материалы в СМИ и на собственном сайте. Нейросети используют эти публикации как источники, но не всегда называют бренд. А когда потенциальный клиент просит подобрать решение или подрядчика, компания может появляться среди вариантов реже конкурентов.
Я Алёна Бойкова, основатель PR-студии «Имена». Мы работаем с B2B-компаниями и сложными продуктами. В этой статье расскажу, как мы проверяем AI-видимость бизнеса: от подбора запросов до анализа ответов нейросетей, и как это помогает принимать решения о контенте, площадках и бюджете.
Нейросеть может использовать материал компании, но не назвать её в ответе. Для потенциального клиента разница существенная: ссылка на публикацию сама по себе не означает, что компания появится среди решений, которые нейросеть предложит по его запросу. Такое расхождение показало исследование Semrush, Growth Memo и Кевина Индига. Авторы изучили почти 4 тысячи случаев, когда сайты появлялись в ответах ChatGPT, Google AI Overviews, Gemini и Google AI Mode. В 61,7% случаев нейросеть ссылалась на источник, но не называла бренд в основном тексте ответа, согласно исследованию Semrush.
Для B2B это важно ещё и потому, что покупатели уже используют AI на разных этапах выбора. По данным Forrester, 94% опрошенных бизнес-покупателей обращаются к AI хотя бы на одном из этапов покупки. Поэтому, когда мы оцениваем AI-видимость, мы смотрим не только на ссылки. Важно понять, как часто нейросети называют компанию, как часто рядом с ней появляются конкуренты и на какие сайты опираются ответы. Мы также считаем долю упоминаний компании среди упоминаний конкурентов — Share of Voice.
Запросы для такой проверки выбираем с учётом того, как ищет потенциальный клиент. Так можно увидеть, на каком этапе поиска появляется компания и кого нейросеть предлагает рядом с ней.
В B2B потенциальный клиент может обратиться к нейросети с описанием бизнес-задачи, ещё не зная, какой продукт поможет её решить. В исследовании «Влияние ИИ на работу с информацией» такой сценарий назван «Проводник в теме»: нейросеть помогает сориентироваться в незнакомой области и разобраться в основных понятиях.
Этот путь мы учитывали в проекте для компании из числа лидеров рынка речевой аналитики. Мы анализировали ответы по запросам без названий брендов и сравнивали, как нейросети представляют клиента и его конкурентов. Так можно увидеть, какие компании появляются в ответах, пока человек ещё разбирается в задаче, и какие — когда он уже выбирает поставщика.
Мы также сравнили ответы разных AI-систем. В DeepSeek клиент упоминался 60 раз, а лидирующий конкурент — 104; в OpenAI — 36 и 71 соответственно. В «Поиске с Алисой» соотношение было обратным: 45 упоминаний у клиента против 33 у того же конкурента.
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13829 тендеров
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
После сравнения ответов важно понять, на какие материалы опираются нейросети. Один из клиентов агентства, заинтересовавшись AI-видимостью, нашёл список площадок, которые часто цитируются в ответах, выбрал одну и спросил, можно ли разместить там компанию. Такой список полезен для общего обзора, но по нему нельзя определить, будет ли размещение на конкретной площадке полезно именно этому бизнесу.
В отчёте по клиенту из сферы речевой аналитики мы посмотрели, какие сайты нейросети использовали в ответах по запросам из его тематики. Среди источников были сайты самого клиента и его конкурентов, TAdviser, CNews, Хабр и другие отраслевые площадки. Сайт клиента тоже регулярно становился источником ответа. При этом набор заметных ресурсов различался между системами: в DeepSeek часто появлялся TAdviser, а в OpenAI и «Поиске с Алисой» — корпоративные и специализированные сайты.
Поэтому перед новым размещением мы проверяем, какие источники появляются в ответах по нужным компании запросам. Иногда такой анализ показывает, что возможность усилить AI-видимость есть в уже используемых каналах: на собственном сайте, в оплаченных медиа или в материалах, которые компания регулярно выпускает.
Анализ AI-видимости имеет смысл не сам по себе, а как инструмент управления PR-тактикой. Если компания уже публикуется на внешних площадках и тратит на это бюджет, сначала стоит проверить, как эти материалы работают в ответах нейросетей. Такой аудит помогает не просто добавить новые размещения, а понять, что менять: подготовку контента, выбор площадок или распределение бюджета.
Например, B2B-компания регулярно публиковалась на отраслевой площадке и уже оплачивала там присутствие. При проверке AI-видимости мы посмотрели, как эти публикации используются внутри самой площадки и в ответах нейросетей. Обозначились два направления работы.
Первое — редакционное продвижение. Материалы редко получали отметку «Выбор редакции», которая усиливает заметность публикации внутри сервиса. Мы разобрали, как выбираются темы, какие факты и форматы используются в текстах и что мешает материалам получать более сильный редакционный статус.
Второе — ответы нейросетей. Публикации редко появлялись в ответах на вопросы, важные для компании. Нужно было понять, каких данных, формулировок и доказательств не хватает, чтобы материал был полезен и читателю, и нейросети.
Этот пример показывает, почему перед новым размещением или расширением публикаций полезно проверить уже используемые каналы. Часто потенциал есть в материалах, которые компания уже выпускает, и на площадках, где она уже присутствует. Диагностика AI-видимости помогает решить, что именно стоит изменить: темы и содержание контента, набор площадок или распределение PR-бюджета.
AI-поиск не требует отдельного типа материалов «для нейросетей». Требования к такому контенту совпадают с требованиями к сильному B2B-тексту: он отвечает на конкретный вопрос и содержит факты, на которых можно построить вывод. Google в рекомендациях для AI Overviews и AI Mode также опирается на общие принципы качества: полезность, надёжность, доступность для системы и ориентация на человека. Специальная разметка только для попадания в генеративные ответы не нужна. Источник: https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features
Для B2B особенно важна конкретика. Заявление о преимуществе продукта подкрепляют проверяемые данные; рассказ о сложной технологии — описанием механизма и границ применения; результат — контекстом: что сделали, для какой задачи и что получили. Общие формулировки вроде «индивидуального подхода», «высокого качества» и «современных решений» мало что дают для понимания компании. Чем больше в открытом поле проверяемых данных, кейсов, механизмов и результатов, тем проще связать экспертизу бренда с конкретной задачей.
— Это совпадает с тем, что нужно потенциальному клиенту для проверки компании: нейросеть извлекает из материала факт, связь или доказательство, а человек проверяет их на сайте, в кейсе или отраслевой публикации. Поэтому работа с AI-видимостью возвращает PR к вопросу: какую доказательную информацию о компании мы вывели во внешнее поле и достаточно ли её, чтобы понять, в каких задачах бизнесу можно доверять.
До старта нейрокампании стоит ответить на три вопроса:
В какой момент поиска должна появиться наша компания?
Какое место ей важно занять?
Какой информации сейчас не хватает, чтобы нейросеть связала её с задачей клиента?
Нейросети — это не краткосрочный тренд, а системный сдвиг, который меняет поведение человека в сети. Именно глубокий анализ и всесторонняя оценка помогают бизнесу выстроить рабочую стратегию и добиться желаемых заявок через публичный актив компании.
