Видимость бренда в AI search: как измерить то, что не имеет позиции

Классический SEO-отчёт показывал позицию сайта по ключевому слову. В ai search нейросеть формирует ответ заново каждый раз, и два одинаковых вопроса могут дать два разных списка рекомендаций. Это значит, что маркетологу нужна не одна проверка, а система регулярных замеров по сотням промптов. Ниже по шагам, как её собрать, даже если бюджет скромный и команда небольшая.

Что понадобится?

• Доступ к нескольким ИИ-ассистентам: ChatGPT, Google AI Mode, а для русскоязычного рынка YandexGPT и GigaChat. Бесплатных тарифов хватит на старте.
• Таблица или простая база для фиксации результатов: Google Sheets, Notion, Airtable.
• Список промптов: от 200 до 500 фраз, сгруппированных по темам. Как его собрать, описано в шаге 2.
• Время: первичная настройка займёт 3 до 5 часов, дальше регулярный замер раз в неделю по 1 до 2 часов.

Пошаговая инструкция

1. Примите, что «позиции» в привычном смысле больше нет

Один и тот же промпт может дать разный ответ из-за истории диалога, геолокации пользователя, персонализации, версии модели и даже времени суток. Вместо вопроса «мы на первом месте?» задавайте другой: «как часто нас упоминают в разговорах, которые важны для нашего бизнеса?»

Это сдвиг от детерминированной метрики (точная позиция) к вероятностной (доля упоминаний).

2. Соберите библиотеку промптов вместо списка ключевых слов

Ключевые слова по-прежнему полезны, но их недостаточно. Люди общаются с нейросетью развёрнутыми фразами, а не двумя словами. Организуйте промпты по типу намерения покупателя:

• Осведомлённость: «какие CRM-системы подходят для производства»
• Сравнение: «сравни Битрикс24 и amoCRM для отдела продаж»
• Решение: «CRM с AI-автоматизацией и прогнозированием для enterprise»

Целевой объём: от 200 до 500 промптов, покрывающих весь путь клиента.

3. Группируйте промпты в кластеры, а не проверяйте поштучно

Один промпт почти ничего не говорит. «Лучшая CRM» может вас не упомянуть, а «лучшая CRM для производственных компаний с выездными продажами» назовёт вас первыми. Объединяйте промпты в кластеры:

• Категорийный кластер: «лучший сервис управления проектами», «платформа для PM», «инструменты управления задачами».
• Отраслевой кластер: «CRM для медицины», «CRM для финансов», «CRM для производства».
• Функциональный кластер: «CRM с ИИ-автоматизацией», «CRM с прогнозированием», «CRM для корпоративных продаж».

Закономерности внутри кластера надёжнее, чем результат одного запроса.

4. Дополняйте синтетические промпты реальными вопросами клиентов

Сгенерированные промпты удобны для регулярных замеров: они повторяемы и структурированы. Но реальные вопросы клиентов выглядят иначе. Сравните:

Синтетический: "лучшее ПО для расчёта зарплаты"

Реальный: "Мы SaaS-компания на 250 человек, HR-отдел маленький,
используем Workday, но нужно что-то лучше для расчёта зарплаты,
бюджет не критичен. Что посоветуете?"

Реальный промпт богаче контекстом и ближе к тому, что пользователь действительно набирает в ai search нейросети. Собирайте такие вопросы из:

• Записей звонков отдела продаж
• Интервью с клиентами
• Обращений в поддержку
• Обсуждений в профильных сообществах
• Внутренних поисковых логов сайта

Библиотека промптов не бывает вечной: обновляйте её по мере того, как меняется язык клиентов.

5. Замеряйте многоходовые диалоги, а не только первый ответ

Покупатель редко принимает решение после одного вопроса. Он может начать с «лучшие сервисы кибербезопасности», сузить до «какие из них сильнее в медицине», уточнить интеграции, а потом сравнить цены.

Ваш бренд может не появиться в первом ответе, но стать главной рекомендацией к третьему. Если вы замеряете только стартовый промпт, вы теряете значительную часть реальной видимости.

Какие метрики считать?

Привычные SEO-показатели (позиция, клики, показы) не переносятся в ai search один к одному. Вот что имеет смысл отслеживать.

Доля включений (inclusion rate). Процент промптов, в ответах на которые нейросеть упоминает ваш бренд. Если из 500 промптов вас назвали в 185, доля включений составляет 37%. Сегментируйте эту метрику по стадии покупки, категории продукта, отрасли, географии и конкретной модели ИИ, тогда вы увидите точки роста, которые средний показатель скрывает.

Позиция внутри ответа. Упоминание и рекомендация не одно и то же. Фиксируйте, ваш бренд назван первым, в числе первых двух-трёх вариантов, ближе к концу списка или лишь как альтернатива. Разница между «первый» и «упомянут последним» влияет на конверсию так же, как разница между первой и десятой страницей в Google.

Что делать с этим прямо сейчас?

Авторам Дзена. Проверьте, упоминает ли ChatGPT или YandexGPT ваш канал или блог, когда пользователь спрашивает «лучшие каналы про [ваша тема]». Если нет, в текстах не хватает чётких формулировок экспертизы, которые нейросеть может «зацепить».

Маркетологам. Начните с 50 промптов по вашей нише и замерьте inclusion rate в двух моделях: ChatGPT и YandexGPT. Уже через неделю будет понятно, где бренд виден, а где его нет.

Предпринимателям в РФ и СНГ. Конкурентный ландшафт в русскоязычных моделях (YandexGPT, GigaChat) отличается от англоязычного: другие бренды, другой контекст, другая частота упоминаний. Метрику ai search видимости нужно строить отдельно для русского языка, а не копировать англоязычные промпты.

"Какой онлайн-сервис бухгалтерии лучше всего подходит для ИП
в России с оборотом до 5 млн рублей в год?"

Главное, что стоит сделать сегодня: откройте ChatGPT и YandexGPT, задайте пять вопросов, которые ваш клиент задал бы про ваш продукт, и запишите, упоминает ли вас нейросеть. Пять промптов, пятнадцать минут, первая точка отсчёта для метрики, которую через год будут считать обязательной.