Как маркетологу за 15 минут проверить видимость бренда в ИИ
Как быстро понять, есть ли бренд в ответах ИИ, на каких позициях его видят нейросети и каких конкурентов предлагают, рассказывает Ирина Тимофеева, маркетолог Keys.so.
В своей работе я привыкла регулярно проверять поисковую видимость бренда: отслеживать запросы, по которым пользователи приходят на сайт, позиции в Яндексе и Google, активность конкурентов в органике и рекламе. Отдельно смотрю, где компания упоминается в СМИ, соцсетях и на других площадках.
Но сегодня этого недостаточно. С развитием генеративного поиска возник новый канал, в котором бренд может либо получать дополнительное внимание аудитории, либо уступать его конкурентам. Поэтому упоминания в ответах ИИ стоит анализировать также системно, как поисковую выдачу.
По данным Adobe, 77% опрошенных пользователей ChatGPT используют сервис как поисковик, а 36% уже находили с его помощью новый бренд или продукт.
Мы тоже замечаем этот тренд на практике: потенциальные клиенты рассказывали в поддержке, что узнали о Keys.so из ответов нейросетей. Поэтому я включила ИИ в регулярный мониторинг наряду с поиском, рекламой и другими каналами.
При этом для первого аудита необязательно сразу подключать специализированный сервис. Базовую картину можно получить самостоятельно примерно за 15 минут. Ниже покажу, как провести такую проверку, какие метрики можно посчитать вручную, где ручной подход даёт искажения, и когда имеет смысл переходить к автоматизированному мониторингу.
Шаг 1. Составляем список промптов
Первое, что нужно сделать, — определить несколько сценариев, в которых потенциальный клиент может обратиться к нейросети.
Если речь идёт о сервисе SEO-аналитики, я бы начала с таких запросов:
- «Какие сервисы выбрать для анализа сайта?»
- «Как отслеживать позиции сайта в поиске?»
- «Какие инструменты использовать для сбора семантики?»
- «Как исследовать конкурентов в поисковой выдаче?»
- «Какие российские сервисы для SEO стоит рассмотреть?»
Главное правило — формулировать промпты максимально естественно, так, как их мог бы написать реальный пользователь. Нам важно проверить не просто знание ИИ о существовании бренда, а его готовность включить компанию в рекомендацию.
Для удобства запросы можно распределить по группам:
- Информационные;
- Коммерческие;
- Сравнительные;
- Брендовые.
Так становится понятно, где именно бренд теряет присутствие. Например, компания может хорошо фигурировать в информационных ответах, но практически не попадать в рекомендации на этапе выбора продукта.
Шаг 2. Проверяем несколько нейросетей
Одной платформы для такого аудита недостаточно. Разные модели могут обработать по-своему отвечать на один и тот же промпт, привести разные аргументы и сослаться на другие источники.
В своей проверке я использую 8 нейросетей:
- Поиск с Яндекс Алисой;
- Google AI Mode;
- ChatGPT;
- DeepSeek;
- Perplexity;
- Gemini;
- Claude;
- GigaChat.
Такой подход позволяет увидеть более объективную картину.
Есть и ещё одна причина не оценивать одну нейросеть: набор источников, которыми пользуются модели, постоянно меняется. Например, исследование Promptwatch в августе 2026 года зафиксировало заметное изменение доли Reddit среди источников, цитируемых ChatGPT: в период с 18 июля по 7 августа она в среднем составляла 3,83%.
Поэтому даже экспресс-аудит лучше проводить в нескольких нейросетях.
Шаг 3. Определяем, есть ли бренд в ответах
На первом этапе достаточно установить сам факт присутствия: упоминает ли нейросеть бренд в ответах по промптам?
Затем можно рассчитать базовую метрику — видимость бренда. Она отображает процент, в скольких проверенных ответов встречается компания.
Например:
40 промптов → бренд упомянут в 18 ответах → видимость 45%.
Но сама по себе эта цифра почти ни о чём не говорит. Важно учитывать, какие именно промпты вошли в выборку.
Допустим, что бренд получил 45% видимости благодаря информационным промптам, но не появился ни в одном коммерческом. Это гораздо менее позитивный результат, чем те же 45%, полученные преимущественно в промптах, где пользователь уже выбирает продукт.
Поэтому показатели стоит считать не только в целом, но и отдельно для каждой группы промптов. При регулярном мониторинге удобно дополнительно отслеживать их изменение во времени на графиках.
Шаг 4. Сравниваем бренд с конкурентами
Сам факт присутствия компании в ответе — лишь начало анализа. Гораздо интереснее понять, какое место бренд занимает относительно конкурентов.
Например, нейросеть может выдать такой список:
Конкурент А;
Конкурент Б;
Ваш бренд;
Конкурент В.
Компания уже присутствует в рекомендации, но два конкурента находятся выше. Значит, они получают больше внимания в рамках конкретного сценария.
В Трекере ИИ Keys.so позиция отображается в формате X/Y: первое значение показывает место бренда, второе — общее количество компаний в ответе.
При ручной проверке я рекомендую фиксировать несколько параметров:
- Какие конкуренты встречаются рядом с брендом;
- Какие компании оказываются выше;
- Кого ИИ предлагает вместо вашего продукта;
- В каких темах конкуренты особенно заметны;
- В каких ответах бренд есть, но находится в нижней части списка.
Так абстрактная метрика превращается в полноценное конкурентное сравнение.
Шаг 5. Изучаем, как ИИ описывает бренд
Упоминание само по себе ещё не всё говорит о присутствии бренда. Важно посмотреть, в каком контексте нейросеть рассказывает о компании.
Я обычно проверяю следующие моменты:
- Какие характеристики продукта выделяет ИИ;
- Какие преимущества называет;
- Есть ли негативные оценки или ограничения;
- Какие аргументы используются при сравнении с конкурентами.
Например, нейросеть может описывать сервис как решение для крупных SEO-команд, хотя бренд хочет привлекать ещё и маркетологов. Или может упоминать продукт, но ставить конкурента выше из-за большего количества функций.
Это уже не просто SEO-аналитика. Такая информация позволяет понять, какое позиционирование фактически сформировалось в информационном поле и что нейросети «считывают» о бренде.
Шаг 6. Анализируем источники
На последнем этапе проверяем, на каких материалах нейросеть сформировала свой ответ.
Это отдельная метрика, которую важно не смешивать с видимостью бренда. Компания может часто фигурировать в ответах, но её собственного сайта не будет среди источников. Возможна и обратная ситуация: домен цитируется, но бренда нет в ответе.
В Keys.so эти параметры разделены:
«Видимость бренда» показывает, как часто компания появляется в ответах;
«Цитируемость сайта» — как часто домен бренда используется среди источников.
При анализе источников я смотрю:
- Какие сайты и страницы чаще всего цитируют нейросети;
- Где фигурируют конкуренты, а где мой бренд;
- Появляется ли среди источников официальный сайт компании.
Если конкурент представлен в большом количестве независимых публикаций, обзоров и других авторитетных материалов, а ваш бренд преимущественно одной страницей собственного сайта, это может быть точкой роста для дальнейшей работы.
Что можно получить за 15 минут
После такой проверки у маркетолога уже появляется не одна условная цифра, а небольшая диагностическая карта.
Что проверяю:
Видимость бренда — как часто бренд появляется в ответах;
Видимость конкурентов — кто получает больше внимания
Позиция бренда в ответе — насколько высоко бренд находится в ответе
Тональность — как именно ИИ описывает бренд
Цитируемость сайта — использует ли ИИ сайт бренда как источник
Например, картина может быть такой:
Ваш бренд — 42% видимости → конкурент А — 61% → конкурент Б — 54%.
После этого я открываю сами ответы и уже ищу причины. Может оказаться, что конкурент А особенно часто появляется в запросах о стоимости, конкурент Б лидирует в сравнительных сценариях, а мой бренд преимущественно встречается в информационных.
Такой анализ намного полезнее простой формулировки «нейросети знают наш бренд».
Что делать, если бренд почти не появляется
Если видимость находится на уровне 5–10%, не стоит сразу менять весь сайт или массово создавать новый контент.
Сначала нужно найти запросы, в которых конкуренты уже получают внимание. Затем сравнить их ответы с собственными.
Я бы последовательно проверила:
- Какие аргументы ИИ приводит в пользу конкурента?
- На какие материалы он ссылается?
- Какие характеристики конкурента повторяются чаще всего?
- Есть ли аналогичная информация на вашем сайте?
- Упоминается ли бренд на независимых площадках?
- В каких группах запросов конкурент получает максимальную видимость?
В результате формируется список гипотез для SEO, GEO, контент-маркетинга, PR и управления репутацией.
Например, если нейросеть регулярно упоминает конкурента как «сервис для крупных компаний», стоит выяснить, почему именно такая ассоциация стоит за брендом.
Возможно, конкурент последовательно использует это позиционирование на сайте, в публикациях и внешних материалах. Если вашей компании практически нет в этой категории, стоит проверить, достаточно ли тематического контента и упоминаний в источниках.
Что делать, если бренд упоминается, но сайт не цитируется
Низкую цитируемость собственного домена я бы не воспринимала как однозначно плохой результат.
Нейросеть может получать сведения о компании из обзоров, каталогов, форумов, СМИ, публикаций экспертов и других внешних площадок. Поэтому ситуация, когда бренд хорошо представлен в ответах, а официальный сайт цитируется редко, вполне возможна.
В таком случае стоит отдельно исследовать источники, которые формируют присутствие компании в ИИ.
Если же для бизнеса принципиально важно приводить пользователя именно на собственный сайт, тогда имеет смысл работать над представленностью домена в тех источниках, которые используют нейросети.
Можно ли обойтись без сервиса мониторинга упоминаний в ИИ?
Для разовой проверки — да. Можно открыть несколько нейросетей, отправить им 5–10 запросов, сохранить ответы и вручную сравнить бренды.
Но при регулярной работе быстро проявляются ограничения.
Первая проблема — объём. Даже 10 промптов × 8 нейросетей дают 80 ответов. Добавляем трёх-пяти конкурентов и повторяем исследование через неделю — и вместо экспресс-проверки получаем таблицу на сотни строк.
Вторая — динамика. Важно видеть не только текущую ситуацию, но и понимать, растет ли видимость со временем, какие изменения произошли после публикации контента или PR-активностей.
Третья — источники. Отдельные URL можно собрать вручную, но систематически сравнивать источники, позиции, тональность и конкурентное окружение гораздо удобнее автоматически.
Поэтому ручной аудит я использую как способ быстро понять ситуацию, а для регулярного наблюдения — Трекер ИИ.
Когда переходить на сервис мониторинга
Ручная проверка отвечает на главный вопрос: есть ли у бренда проблема с присутствием в ИИ?
Если проблема действительно обнаружена и её нужно решать системно, ручного анализа становится мало. Появляется необходимость регулярно проверять сотни промптов, сравнивать результаты за разные периоды, отслеживать конкурентов и анализировать источники.
Собирать все эти данные вручную долго и неудобно. На этом этапе рациональнее подключать специализированный инструмент.
Какие инструменты можно использовать
Рынок сервисов для мониторинга ИИ заметно расширился. Платформы различаются количеством отслеживаемых моделей, доступными метриками и дополнительными функциями.
Среди российских решений можно рассмотреть:
Трекер ИИ Keys.so — инструмент внутри Keys.so для мониторинга присутствия бренда в ChatGPT, DeepSeek, Яндекс Алисе, Google AI Mode, Perplexity, GigaChat, Gemini и Claude. Сервис показывает частоту упоминаний, позиции бренда, конкурентов, тональность и источники. Можно отдельно анализировать цитирование собственного домена, а данные выгружать через API.
Brandfound — сервис мониторинга ответов ИИ, который анализирует упоминания, тональность и источники. Дополнительно позволяет связывать присутствие бренда в ответах с переходами на сайт и отделять бот-трафик.
VisioBrand — платформа для анализа видимости бренда в нескольких ИИ-системах. Помимо мониторинга предлагает инструменты для работы с контентом и оценки готовности сайта к индексации ИИ.
PixelTools AI-Visibility — модуль анализа AI-видимости внутри SEO-платформы PixelPlus.
GeoRank — решение для базового мониторинга присутствия брендов в генеративной выдаче.
AI Semantica — инструмент с фокусом на работе с запросами и семантикой.
Есть и международные решения, например Profound и Ahrefs Brand Radar. Они подходят для мониторинга популярных зарубежных ИИ-систем, включая ChatGPT, Gemini, Perplexity и Claude. При этом для российского рынка у них есть ограничение: российские системы вроде Алисы и GigaChat в таком мониторинге не представлены. Также может возникнуть вопрос с доступными способами оплаты.
Почему мониторинг нужно проводить регулярно
Ответы нейросетей не статичны. Меняются модели, алгоритмы, источники и сами формулировки ответов.
Поэтому я бы не ставила цель просто «достичь 80% видимости». Гораздо полезнее наблюдать за изменениями:
- Было 25% → стало 38%;
- Конкурент раньше находился выше → теперь бренд его опережает;
- Сайт цитировался в 10% ответов → теперь в 22%;
- Позитивных упоминаний стало больше;
- Компания начала появляться в новой категории запросов.
Особенно важно это сейчас, когда механизмы генеративного поиска ещё активно развиваются. Изменение состава источников способно довольно быстро повлиять на то, какие бренды и материалы попадают в ответы.
Мой алгоритм проверки за 15 минут
Если нужно быстро получить первичную картину, я использую такой порядок:
0–2 минуты — Выбираю 5–10 реалистичных пользовательских промптов.
2–5 минут — Проверяю их в нескольких ИИ-системах.
5–7 минут — Фиксирую упоминания и считаю видимость по группам запросов.
7–9 минут — Сравниваю бренд с тремя-пятью основными конкурентами.
9–12 минут — Изучаю полные ответы, позиции и тональность.
12–15 минут — Анализирую источники и записываю 3–5 потенциальных точек роста.
В итоге я получаю ответ на главный вопрос: появляется ли бренд в тех ИИ-сценариях, где потенциальные клиенты выбирают решение, и что мешает ему получать больше внимания?
Для меня это и есть минимальный аудит видимости ИИ. Он не заменяет полноценное исследование, но за четверть часа помогает понять текущую ситуацию: насколько хорошо бренд представлен в нейросетях, какие конкуренты его опережают, в каких сценариях есть проблемы и с каких изменений стоит начать работу.
Комментарии