Как проверить, что нейросети говорят о вашей компании

В предыдущей статье мы разобрали, почему нейросети собирают ответы из обычной поисковой выдачи и почему без позиций в топ-30 в эти ответы не попасть. Второй шаг того плана — замер: прогнать реальные вопросы аудитории через модели и зафиксировать, кого они называют. Сегодня показываем, как мы это делаем, — методика полностью воспроизводится руками, без сервисов и бюджета.

Зачем это вообще нужно, если можно «просто начать оптимизацию»? Затем, что без точки отсчёта вы никогда не узнаете, сработали изменения или нет. Ответы нейросетей не видны ни в Метрике, ни в Вебмастере — единственный способ их измерить пока такой, полевой.

Шаг 1. Соберите вопросы для замера видимости в AI

Главная ошибка на этом шаге — придумывать вопросы из головы маркетолога. «Лучшее digital-агентство Петербурга» никто у Алисы не спрашивает. Спрашивают иначе: «кому заказать интернет-магазин под ключ», «сколько стоит сайт для стоматологии», «как выбрать подрядчика по 1С».

Откуда брать формулировки:

• Вебмастер и Метрика — реальные запросы, по которым к вам уже приходят;

• вопросы из заявок и звонков — как клиенты формулируют задачу своими словами;

• Вордстат — хвосты вида «как выбрать», «что лучше», «сколько стоит»;

• раздел «Похожие вопросы» в выдаче Яндекса по вашей теме.

Список должен получиться смешанным. Мы делим его на три группы: брендовые («что известно о компании N», «отзывы о N»), коммерческие («кому заказать X в городе Y») и информационные («как выбрать X», «сколько стоит X в 2026 году»). Пропорция примерно 20/40/40. Брендовых много не нужно — они покажут, что модели знают о вас, но не покажут, кого они советуют вместо вас.

Шаг 2. Выберите модели и задайте вопросы правильно

Минимальный набор для бизнеса в России: Алиса AI, AI-ответы в поиске Яндекса, ChatGPT с включённым поиском. Если остаются силы — GigaChat и DeepSeek. Для аудитории в Казахстане и Беларуси добавьте Gemini. Один и тот же список вопросов прогоняется через каждую модель.

Теперь про формулировки, и тут есть неочевидное. Не спрашивайте «какая компания лучшая» — на такие вопросы модели часто отвечают уклончиво или выдают случайный набор. Спрашивайте как клиент: «посоветуй, кому заказать», «к кому обратиться за», «сравни варианты для малого бизнеса». Чем ближе вопрос к живой речи, тем показательнее ответ.

Каждый вопрос — в новом чате. Это важно: модели помнят контекст диалога, и если вы только что обсуждали свою компанию, следующий ответ будет искажён. Чистая сессия — чистый результат.

Шаг 3. Фиксируйте ответы в таблице

Скриншоты в папке — это не замер, через два месяца вы в них утонете. Заведите таблицу, где по строкам — вопросы, по столбцам — модели. В ячейке фиксируйте три вещи: названы ли вы (да/нет), кто назван вместо вас или рядом с вами, на какие источники модель сослалась, если показала их.

Отдельным листом — сводка по конкурентам: кого и сколько раз упомянули суммарно. Обычно уже здесь начинается самое интересное. По нашим замерам типичная картина такая: в ответах стабильно крутятся три-четыре игрока ниши, причём не всегда те, кто сильнее всего в обычной выдаче. И почти всегда среди источников всплывают одни и те же площадки — карточки организаций, отзовики, пара отраслевых статей.

Дата замера — обязательное поле. Без неё сравнивать «было/стало» не получится.

Где ручной замер врёт

Честный раздел, без которого методика опасна. Ответы нейросетей нестабильны: та же модель на тот же вопрос завтра может ответить иначе. Формулировка сдвинулась на два слова — состав рекомендаций поменялся. Модель обновилась — картина поехала целиком.

Что из этого следует практически:

• один прогон — не результат, а срез. Выводы «нас нигде нет» или «мы везде» по единственному замеру делать нельзя;

• показателен не отдельный ответ, а частота: в скольких ответах из тридцати вы прозвучали;

• сравнивать замеры между собой можно только по одному и тому же списку вопросов. Поменяли список — начали новую историю;

• регион и аккаунт влияют на ответы. Прогоняйте из того региона, где ваши клиенты, и желательно не из-под аккаунта, которым вы гуглили собственный сайт последние три года.

И ещё одно ограничение, о котором редко говорят: ручной замер не масштабируется. Тридцать вопросов на три модели — это уже девяносто прогонов, вечер работы. Пятьдесят вопросов на пять моделей ежемесячно — это уже процесс, который либо автоматизируется, либо умирает после второго раза. Планируйте объём, который реально повторите.

Что делать с результатами

Замер сам по себе ничего не меняет — он даёт карту работ. Читается она так.

Вас нет ни в ответах, ни в топ-30 обычной выдачи. Проблема не в нейросетях — начинать нужно с базового SEO, мы разбирали это в прошлый раз.

Позиции есть, а упоминаний нет. Смотрите на источники, которые модели цитируют в вашей нише: скорее всего, вас нет именно там — либо ваши страницы невозможно процитировать.

Упоминания есть, но модели путают факты: телефоны, адреса, состав услуг. Значит, в справочниках и карточках живут противоречивые данные, и чинить надо в первую очередь их.

Повторный прогон по тому же списку — через 2–3 месяца после любых доработок, раньше динамику ловить бессмысленно. Если хочется сверить свою таблицу с внешним взглядом — мы делаем такой замер видимости по 30 вопросам бесплатно, включая разбор источников по конкурентам.

В следующей статье серии займёмся техникой: проверим, могут ли боты нейросетей вообще прочитать ваш сайт. Иногда весь результат замера объясняется одной строкой в robots.txt, которая закрывает сайт от AI-краулеров, — и это чинится за пять минут.