Автоматизация замера AI-видимости: Бот "Отчёты" GEO-Апгрейд - сводки дважды в неделю

Отслеживатель упоминаний лаборатории GEO-Апгрейд уже замеряет видимость в нейросетях по воспроизводимой методике (20 запросов, шкала 0–4, сумма шотов из 80), но прогон запускался вручную. Для управляемого цифрового следа бренда нужен плановый режим: замеры по расписанию, автоматический диф к baseline и отчёты, которые приходят сами. Плюс отдельный личный трек: видимость в нейросетях Дарьи Жарких как специалиста — самостоятельный плейлист запросов.

1. Заведён репозиторий geo-upgrade-automation: код прогонов, плейлисты запросов и baseline живут в репозитории — история замеров версионируется, ничего не теряется.

2. Скрипт прогонов на Python дополнен двумя протоколами: компания (20 запросов о лаборатории GEO-Апгрейд) и основатель (20 запросов о Дарье Жарких как специалисте по AI-видимости); фиксированный регион, веб-поиск, полный текст каждого ответа сохраняется автоматически.

3. Сборка на GitHub Actions: workflow из 13 шагов — прогон двух упоминателей, разметка ответов, расчёт суммы шотов из 80, диф к baseline, обновление baseline, генерация двух сводок и двух DOCX-отчётов.

4. Расписание cron: вторник и суббота, 12:00 по Новосибирску — прогон в то же окно, в котором делались ручные замеры, чтобы серия оставалась сравнимой.

5. Доставка в Telegram: после каждого прогона бот присылает сводки и DOCX-отчёты в личку — если диф в пределах шума, читать не нужно.

6. Контроль честности: в плейлисте сохранены «ловушки» — темы, где бренду нечего сказать; диф считывается к последнему baseline, порог шума ±5 — всё, что больше, разбирается вручную.

• Замер AI-видимости стал плановой метрикой: 40 ответов за прогон (2 упоминателя × 20 вопросов), дважды в неделю, без участия человека.

• Первый плановый прогон (вторник, 12:00): компания 57/80 — Δ+3 к первому baseline 54/80; личный трек 37/80 — Δ−19, размечен как сигнал, а не шум (порог ±5).

• Найден реальный отвал: из выдачи личного трека выпали свежие публикации — план правок составлен, следующий прогон покажет, вернулись ли источники.

• Вариативность канала измерена заранее: два контрольных прогона с интервалом в минуту дали Δ5 — сдвиги внутри ±5 не считаются трендом, методика не путает шум с динамикой.

• Прогоны документируются: сводки, DOCX, журнал; baseline обновляется автоматически — серия замеров сравнима между собой.

• Протокол масштабируется: тот же принцип замера (запросы, шкала 0–4, диф к baseline) станет ядром GEO-РАДАРА — плановых замеров AI-видимости для клиентов лаборатории.