Ещё несколько лет назад маркетинг работал по простой схеме: чем выше сайт в поиске, тем больше трафика и лидов получает бизнес. Пользователь открывал поисковик, переходил по ссылкам, читал статьи и выбирал продукт.
Теперь человек получает готовый ответ прямо в интерфейсе нейросети: ИИ рекомендует сервисы, сравнивает продукты и сокращает выбор до нескольких вариантов. Из-за этого бренд может занимать сильные позиции в поиске Яндекса или Google, но не попадать в поле выбора пользователя.
Алла Рауд
руководитель направления продвижения приложений
У маркетологов появилась новая задача — понимать, как бренд выглядит в ответах ИИ: попадает ли компания в рекомендации, с кем её сравнивают и в каком контексте упоминают.
В этом гайде Алла Рауд, руководитель направления продвижения мобильных приложений в IT-Agency и основатель сервиса «Киберкошка», рассказывает, как оценивать присутствие бренда в ИИ-поиске, какие сценарии действительно влияют на выбор пользователя и почему ручной проверки уже недостаточно.
Что можно считать присутствием бренда в ответах нейросетей
Пользователь получает информацию через ИИ-ответы, голосовых ассистентов и диалоговые модели — ChatGPT, «Алиса», Perplexity, GigaChat и другие. Результат поиска превращается в готовый ответ с рекомендациями, объяснениями и сравнением вариантов.
Из-за этого меняется понятие присутствия бренда. Компании недостаточно занимать высокие позиции в поисковых системах или в быстрых ответах. Важно, включает ли нейросеть бренд в ответы по релевантным сценариям.
Например, по запросу «Какой телефон купить первокласснику?» ИИ-система рекомендует бренды, устойчиво связанные с этой задачей в источниках, на которые она опирается.
Нейросети собирают информацию из экспертных публикаций, обзоров, обсуждений, FAQ и репутационных материалов. Если бренд регулярно появляется в аналитических и объяснительных материалах, ИИ-система чаще включает его в ответы.
Фактически нейросеть оценивает, насколько бренд закрепился в информационном поле и с какими задачами пользователя его связывают. Поэтому значение имеет не только видимость в поиске, но и присутствие в рекомендациях ИИ.
Какие параметры помогают оценить присутствие бренда в ИИ-ответах
Нейросеть формирует ответ сразу в двух плоскостях: в основном тексте и в источниках, на которые опирается модель. Поэтому при анализе важно учитывать всё цифровое присутствие бренда.
1. Видимость бренда в ответах и источниках
Один из ключевых показателей — совокупная видимость бренда. Она складывается из двух частей:
- упоминаний бренда в самом ответе нейросети;
- присутствия активов бренда в источниках, которые использует модель.
При этом ИИ-системы учитывают не только официальный сайт компании. В поле анализа попадают все цифровые точки присутствия:
- карточки приложений в App Store, Google Play и RuStore;
- маркетплейсы;
- блоги;
- публикации экспертов и амбассадоров;
- профильные площадки и медиа.
Из-за этого в ИИ-ответах конкурируют не только сами бренды, но и их цифровые активы. Например, нейросеть может рекомендовать не сайт компании, а карточку приложения в сторе или обзор на внешней площадке. Это тоже часть присутствия бренда в ИИ-поиске.
Динамика видимости помогает понять, как меняется положение компании в рекомендациях нейросетей. Если процент присутствия растёт, бренд чаще появляется в ответах и усиливает позиции. Если снижается — внимание ИИ-систем постепенно перераспределяется в пользу конкурентов.
2. Контекст и тональность упоминаний
Важно понимать, в каком контексте нейросеть упоминает бренд. ИИ-система может показывать компанию:
- как рекомендуемый вариант;
- как нейтральный пример;
- как объект сравнения;
- как спорное или компромиссное решение.
«Киберкошка» показывает ответы нейросетей по запросу «лучшие ASO-агентства в России». В Google AI, Perplexity и «Алисе» мы есть, позиции и тональность тоже видно.
Пример ответа Perplexity на запрос лучшие ASO агентства в России с предыдущего скрина
В Perplexity видим в источниках наш сайт, блог Павла Злобина (5)
В источниках «Алисы» видим статью, которую Наталья Дворянская опубликовала на РБК в рамках PR-кампании (6)
На формулировки влияет общий информационный фон вокруг бренда. Нейросети собирают сигналы из внешних источников и воспроизводят тот контекст, который чаще всего встречают в материалах о компании.
Если бренд регулярно фигурирует в экспертных и позитивных публикациях, это усиливает рекомендации в ИИ-ответах. Если вокруг компании преобладают слабые, противоречивые или негативные сигналы, нейросеть тоже начинает транслировать эту неопределённость.
Сами по себе метрики ещё не показывают полной картины. Чтобы понять, как ИИ-системы реально влияют на выбор пользователя, важно анализировать конкретные сценарии запросов — именно в них становится видно, участвует ли бренд в рекомендации или выпадает из неё.
Какие типы запросов показывают реальное присутствие бренда в ИИ-поиске
Чтобы понять, как бренд выглядит в ответах нейросетей, важно анализировать сценарии, где пользователь принимает решение. Именно в этих запросах ИИ-система формирует рекомендации ещё до перехода на сайт.
«Топ-5» и подборки
Запросы вроде «лучшие CRM для малого бизнеса» или «топ стоматологий рядом» помогают пользователю быстро сузить выбор. Если бренд попадает в подборку, он получает внимание и шанс на конверсию. Если нет — выпадает из рассмотрения.
Сравнения «X vs Y»
В таких запросах пользователь уже выбрал несколько вариантов и пытается принять финальное решение. Нейросеть объясняет различия, плюсы и минусы продуктов. То, как ИИ-система описывает бренд, напрямую влияет на конверсию.
Запросы «лучшее для…»
Пользователь описывает конкретную ситуацию: для новичка, семьи, поездок или бизнеса. ИИ-система подбирает варианты под задачу и одновременно формирует образ бренда — например, «бюджетное решение» или «сервис для профессионалов».
Запросы «как выбрать»
Здесь нейросеть формирует критерии выбора: какие параметры важны, где ограничения и на что обратить внимание. Если бренд не встроен в эту логику, он может не попасть в shortlist.
Проблемные запросы и симптомы
Пользователь ищет решение проблемы, хочет понять цену, риски или скрытые ограничения. Нейросеть объясняет причины, сравнивает варианты и формирует ожидания от продукта. Так ИИ-система влияет на восприятие бренда ещё до покупки.
Ценовые запросы
ИИ-системы агрегируют отзывы, предлагают альтернативы, объясняют риски и ограничения. В результате нейросеть формирует репутационный образ бренда и влияет на доверие пользователя.
Запросы про «реальный опыт»
Пользователь почти готов принять решение, но хочет проверить повторяющиеся плюсы и минусы продукта.
Нейросеть агрегирует отзывы и обсуждения, а затем формирует краткий вывод: кому подходит продукт, какие проблемы встречаются чаще всего и где ожидания пользователей не совпадают с реальностью. Так ИИ-система формирует репутационный образ бренда.
Запросы «альтернатива X»
Обычно пользователь либо разочаровался в текущем продукте, либо ищет более подходящий вариант.
Нейросеть предлагает альтернативы и объясняет различия между ними. Для бренда здесь возникает двойной риск: потерять пользователя, который ищет замену вашему продукту, или не перехватить спрос, когда человек ищет замену конкуренту.
Запросы «безопасно ли» и «можно ли»
Это сценарии с высоким уровнем тревожности, где пользователь хочет убедиться, что не столкнётся с рисками или ограничениями.
ИИ-система начинает выступать фильтром безопасности: объясняет ограничения, совместимость и возможные последствия. Если вокруг бренда есть противоречивая информация или недосказанность, нейросеть может снижать уровень рекомендации прямо в ответе.
Инструкции и help-контент
Пользователь всё чаще спрашивает нейросеть, как подключить сервис, настроить продукт или решить проблему. Поэтому help-контент становится частью маркетинга: снижает тревожность и помогает довести пользователя до следующего действия.
Все эти сценарии показывают: ответы нейросетей зависят от формулировки запроса, контекста и самой модели. Поэтому брендам нужен системный анализ десятков сценариев и разных ИИ-систем, а не несколько ручных проверок.
Почему ручной проверки уже недостаточно
Оценить присутствие бренда в ИИ-поиске по двум-трём запросам невозможно. Нейросети формируют ответы на основе большого массива данных: общего информационного фона, контекста запроса, сценария использования, уточнений внутри диалога и даже особенностей конкретной модели. Поэтому один и тот же бренд может по-разному выглядеть в зависимости от формулировки запроса и пользовательской ситуации.
Чтобы учитывать зависимость от пользователя, в «Киберкошке» есть параметр анализа частотность. Он показывает, как часто на долю пользователей приходятся упоминания. Условно: спросили 10 человек, скольким из них нейросеть посоветовала конкретный бренд?
Чтобы понять реальную видимость бренда, нужно анализировать десятки и сотни сценариев: боли аудитории, этапы выбора, категории продуктов и варианты запросов.
Например, для бренда лабораторной диагностики это могут быть запросы:
- подбор анализов под конкретную ситуацию;
- вызов специалиста на дом;
- помощь с интерпретацией результатов;
- вопросы по отдельным показателям — витамину D, ферритину, гормонам щитовидной железы;
- поиск лаборатории в конкретном районе;
- сравнение услуг и цен.
Чем больше пользовательских сценариев охватывает анализ, тем точнее картина присутствия бренда. Компания может хорошо выглядеть в широких запросах, но полностью выпадать из узких и проблемных сценариев — или наоборот.
Из-за этого брендам приходится анализировать не только десятки запросов, но и разные ИИ-системы одновременно. Ответы ChatGPT, Gemini, Perplexity или GigaChat могут заметно отличаться по логике рекомендаций, источникам и формулировкам. При этом картинка меняется со временем: на неё влияют новые публикации, PR-активность, изменения контента и общий информационный фон вокруг компании.
Проверять всё это вручную сложно и долго: нужно открывать разные модели, повторять запросы, фиксировать результаты и отслеживать динамику. Этот процесс может занять десятки часов и итераций. Поэтому появляются сервисы для мониторинга ИИ-видимости брендов.
Такие инструменты, как «Киберкошка», помогают за пару минут анализировать сотни сценариев одновременно, сравнивать бренды внутри одного запросного поля и отслеживать контекст упоминаний. В результате маркетолог получает системную картину присутствия бренда в ИИ-поиске.
В каких сферах нужны инструменты для анализа ИИ-видимости
Сервисы мониторинга ИИ-видимости помогают маркетингу в нескольких направлениях:
- Рекомендации и выбор. Показывают, участвует ли бренд в ИИ-ответах по запросам вроде «что выбрать», «посоветуй», «сравни» или «лучшая альтернатива». Именно в таких сценариях нейросеть формирует shortlist для пользователя.
Срез частотности упоминания бренда «ASO IT-Agency» в ИИ в «Киберкошке»
- Контент и PR. Помогают понять, какие источники и площадки нейросети используют чаще всего, какие публикации попадают в ответы и какие материалы влияют на рекомендации.
- Конкурентный анализ. Позволяют сравнивать, какие бренды регулярно появляются в подборках и сравнениях, а какие выпадают из поля ИИ-ответов.
Срез по конкурентам в «Киберкошке»
- Мониторинг динамики. Помогают отслеживать, как меняется ИИ-видимость после публикаций, PR-активности или обновлений на сайте.
Какие выводы бренд получает после анализа ИИ-видимости
Анализ ИИ-видимости помогает понять, как нейросети воспринимают бренд и какие изменения нужны в контенте, коммуникации и цифровом присутствии компании.
1. Контент и пользовательские сценарии
Анализ показывает, какие темы и форматы ИИ-системы используют в ответах, а какие выпадают из рекомендаций. Например, бренд может присутствовать в общих обзорах и не попадать в сценарии «сравнение», «альтернатива» или «подбор под задачу». Это помогает понять, какие материалы нужно усиливать.
2. Экспертиза и доказательная база
Нейросети чаще подхватывают контент с кейсами, цифрами, методологией, экспертными комментариями и понятным объяснением преимуществ продукта. Если такой фактуры мало, бренд реже появляется в ИИ-ответах.
3. Терминология и язык рынка
Анализ помогает увидеть, какими словами нейросети описывают категорию и совпадает ли язык бренда с пользовательскими запросами. Это помогает адаптировать контент под реальные формулировки аудитории.
4. Источники и точки влияния
Диагностика показывает, какие площадки чаще попадают в ИИ-ответы: медиа, форумы, Дзен, сторы приложений, блоги и обзоры.
Во многих случаях компании находят недооценённые активы: старые публикации, блог, карточки приложений или экспертные материалы, которые почти не участвуют в общей ИИ-видимости бренда.
В итоге анализ помогает понять, куда бизнесу действительно стоит вкладывать ресурсы: какие форматы усиливать, на каких площадках присутствовать и какие материалы влияют именно на ИИ-рекомендации, а не просто увеличивают объём контента.
Как выстроить работу с присутствием бренда в ИИ-поиске
Работа с ИИ-видимостью становится частью маркетинга: нейросети рекомендуют продукты, формируют список вариантов и влияют на выбор пользователя ещё до перехода на сайт. Чтобы управлять присутствием бренда в ИИ-поиске, нужен системный подход.
Ниже — базовый план, с которого можно начать системную работу с присутствием бренда в ИИ-поиске.
Шаг 1. Соберите сценарии, в которых пользователь принимает решение
Анализируйте не отдельные ключевые слова, а запросы, где нейросеть влияет на выбор:
- «топ-5» и подборки;
- «X vs Y»;
- «альтернатива»;
- «как выбрать»;
- «сколько стоит»;
- «что лучше для…».
Шаг 2. Зафиксируйте текущую картину присутствия
Проверьте:
- попадает ли бренд в рекомендации;
- с кем его сравнивают;
- какие источники используют нейросети;
- в каком контексте упоминают бренд.
Важно анализировать разные ИИ-модели и серии сценариев, а не отдельные ответы. Для этого удобнее использовать сервисы мониторинга ИИ-видимости — например, «Киберкошку».
Шаг 3. Добавьте в контент-план «материалы для ответа»
Нейросети лучше подхватывают:
- гайды «как выбрать»;
- сравнения;
- страницы с прозрачным объяснением цены;
- FAQ и справочный контент;
- кейсы и доказательства экспертизы;
- материалы с чётким позиционированием.
Шаг 4. Введите метрики ИИ-видимости
Минимальный набор метрик:
- доля видимости бренда;
- частотность упоминаний;
- тональность упоминаний;
- источники и домены ИИ-ответов.
Шаг 5. Регулярно отслеживайте изменения
ИИ-поиск постоянно меняется: обновляются модели, источники и логика рекомендаций. Поэтому ИИ-видимость важно мониторить регулярно — после публикаций, PR-активности и обновлений контента.
Такой подход помогает превратить работу с ИИ-поиском из набора разовых проверок в управляемый процесс: от фиксации текущего положения до системных изменений и регулярного мониторинга результата.
