Привет! Это команда theLUMA. Сегодня поговорим о том, что такое AI-видимость и как ее измерять.
Еще несколько лет назад присутствие бизнеса в интернете измерялось относительно понятным набором показателей: позиции сайта в поиске, органический трафик, рекламные охваты, упоминания в СМИ и социальных сетях. Сегодня к ним добавляется еще один уровень — присутствие компании в ответах нейросетей.
Пользователь все чаще может не открывать десятки сайтов, чтобы выбрать сервис, подрядчика или продукт. Вместо этого он задает вопрос ChatGPT, Алисе, Gemini, Perplexity или другой AI-системе и получает готовый ответ: несколько вариантов, краткое сравнение и рекомендацию.
Например, потенциальный клиент может спросить: «Какую CRM выбрать для отдела продаж?», «Какие стоматологии считаются лучшими в Москве?» или «Какие российские сервисы подходят для мониторинга репутации бренда?». Если нейросеть регулярно упоминает компанию в таких ответах, у нее есть AI-видимость. Если там присутствуют конкуренты, а вашего бренда нет, часть потенциальных клиентов может просто не включить вас в рассмотрение альтернатив.
AI-видимость — это то, насколько заметен бренд, продукт или компания в ответах нейросетей по запросам, связанным с его рынком. Речь идет не о том, "знает ли ChatGPT компанию", а о том, появляется ли бренд именно в тех ситуациях, когда потенциальный клиент выбирает решение.
Например, для производителя оборудования мало пользы от того, что нейросеть может ответить на прямой вопрос о компании. Гораздо интереснее, назовет ли она этого производителя в ответ на запрос "российские производители промышленного оборудования" или "какого поставщика выбрать для автоматизации склада". Для B2B-сервиса важнее не наличие информации о бренде в целом, а попадание в ответы на вопросы вроде "какие сервисы подходят для этой задачи", «что выбрать вместо конкурента" или "какие решения считаются лучшими на рынке".
Именно поэтому AI-видимость становится маркетинговым показателем. Она показывает, присутствует ли компания в новой точке выбора, где пользователь еще не решил, с кем работать.
Классический путь клиента выглядел достаточно предсказуемо. Человек вводил запрос в поисковике, видел несколько сайтов, переходил по ссылкам, изучал предложения и сравнивал компании. Поэтому бизнес инвестировал в SEO, контекстную рекламу и работу с поисковой выдачей.
В AI-поиске путь может быть короче. Пользователь задает вопрос и сразу получает несколько вариантов с пояснениями. В некоторых случаях нейросеть уже делает за него первоначальный отбор. Человек может перейти только на сайты двух-трех компаний, которые увидел в ответе, а остальные участники рынка вообще не попадут в его поле зрения.
Для бизнеса это означает, что хороших позиций в классическом поиске постепенно становится недостаточно. Компания может быть заметной в Google или Яндексе, но при этом почти не присутствовать в ответах AI-систем. Возможна и обратная ситуация: бренд активно упоминается нейросетями благодаря сильному присутствию в отраслевых источниках, рейтингах, обзорах и публикациях.
Поэтому AI-видимость стоит рассматривать не как замену SEO, а как еще один слой digital-присутствия бренда.
Самый очевидный способ — смотреть, как часто бренд появляется в ответах. Если компания встретилась в 30 ответах из 50 проверенных запросов, можно говорить о заметном присутствии. Но одной частоты недостаточно. Для бизнеса гораздо полезнее сравнивать свои показатели с конкурентами.
Допустим, по выбранному набору запросов один конкурент появляется в 70% ответов, второй — в 55%, а ваш бренд — только в 20%. Такая картина уже дает маркетингу конкретный сигнал. Проблема не в том, что «нейросети плохо знают компанию», а в том, что в момент выбора они значительно чаще показывают потенциальному клиенту другие бренды.
Поэтому одним из ключевых показателей становится AI Share of Voice — доля присутствия бренда относительно конкурентов. Она помогает понять, кто занимает больше пространства в ответах нейросетей по важным для бизнеса темам.
Однако и количество упоминаний не дает полной картины. Не менее важно, в каком контексте появляется компания. Нейросеть может просто перечислить бренд среди десяти других вариантов, а может поставить его на первое место и объяснить, почему он лучше подходит для определенной задачи. Формально упоминание есть в обоих случаях, но коммерческая ценность совершенно разная.
Поэтому при анализе AI-видимости стоит смотреть не только на частоту, но и на позицию бренда в ответе, наличие прямой рекомендации, соседство с конкурентами и характеристики, с которыми нейросеть связывает компанию.
AI-системы не просто перечисляют компании. Они часто объясняют различия между ними. Например, один продукт модель может описывать как подходящий для крупного бизнеса, другой — как бюджетное решение, третий — как простой инструмент для небольших команд.
Для маркетинга здесь появляется дополнительный уровень аналитики. Компания может быть хорошо видна, но при этом восприниматься нейросетями совсем не так, как планирует сам бренд.
Представим, что продукт позиционируется как enterprise-решение, а AI регулярно рекомендует его только малому бизнесу. Или компания делает ставку на качество сервиса, но нейросеть постоянно выделяет главным преимуществом низкую цену. В таком случае проблема уже не в недостатке видимости, а в том, какое представление о бренде формируется у потенциального клиента.
Поэтому при мониторинге стоит анализировать тональность, основные характеристики бренда, аргументы в пользу его выбора и возможные ограничения, которые нейросеть упоминает в ответах.
Для бизнеса особенно полезно смотреть не только на результат, но и на источники, которые влияют на него. Представление AI о бренде формируется не из одного корпоративного сайта. На него могут влиять отраслевые СМИ, обзоры, рейтинги, каталоги, публикации партнеров, экспертные материалы, форумы, отзывы и множество других площадок.
Это хорошо видно при анализе конкурентов. Например, одна компания может постоянно появляться в рекомендациях не потому, что у нее самый большой сайт, а потому, что она представлена в нескольких авторитетных отраслевых материалах, регулярно входит в рейтинги и упоминается в сравнительных статьях.
Для маркетинга это превращает AI-аналитику из абстрактной метрики в инструмент для принятия решений. Если понятно, какие источники связаны с высокой видимостью конкурентов, можно планировать конкретные действия: усиливать собственный контент, работать с отраслевыми площадками, создавать сравнительные материалы, улучшать страницы продуктов и добиваться более последовательного присутствия бренда во внешних источниках.
Одна из самых распространенных ошибок — задать нейросети один вопрос, увидеть собственную компанию и решить, что с AI-видимостью все хорошо. Или наоборот: не увидеть бренд и сделать вывод, что нейросети его совсем не знают.
Такой подход почти ничего не говорит о реальной ситуации. Один и тот же потенциальный клиент может сформулировать свою потребность десятками способов. Запросы "лучшая CRM", "CRM для строительной компании", "российская CRM для отдела из 50 менеджеров" и "альтернативы Битрикс24 для B2B" относятся к одному рынку, но могут давать совершенно разный набор рекомендаций.
Поэтому AI-видимость измеряется не по одному промпту, а по набору запросов, которые отражают реальные сценарии выбора. Для небольшой компании можно начать с нескольких десятков формулировок, для крупного бренда их могут быть сотни и тысячи.
Полезно включать в мониторинг не только прямые коммерческие запросы, но и сравнительные, категорийные и проблемные. То есть смотреть, что пользователь спрашивает до того, как узнает название конкретного продукта. Именно в этот момент у бизнеса есть возможность попасть в рассмотрение нового клиента.
Начинать лучше с простого вопроса: что потенциальный клиент может спросить у нейросети непосредственно перед выбором компании?
Для клиники это могут быть запросы о лучших клиниках города, выборе врача, конкретной процедуре или сравнении методов лечения. Для SaaS-компании — вопросы о лучших инструментах категории, альтернативах известным продуктам и решениях под конкретную бизнес-задачу. Для производителя — запросы о поставщиках, брендах оборудования, выборе подрядчика и сравнении технологий.
Так формируется карта пользовательских ситуаций. После этого можно проверить, какие компании нейросети рекомендуют в каждой из них, насколько стабильно появляется ваш бренд и какие конкуренты занимают более сильные позиции.
Причем желательно анализировать не одну AI-систему. Ответы ChatGPT, Gemini, Perplexity, Алисы и других платформ могут отличаться, поскольку у них разные модели, источники и способы формирования ответа. Бренд может быть хорошо представлен в одной системе и почти отсутствовать в другой.
Низкая AI-видимость сама по себе не является диагнозом. Это точка для дальнейшего анализа.
Если конкуренты значительно чаще попадают в рекомендации, стоит посмотреть, насколько понятно сайт объясняет продукт и его преимущества, есть ли отдельные страницы под ключевые сценарии использования, присутствует ли компания в независимых источниках, участвует ли она в рейтингах и обзорах, насколько последовательно рынок описывает ее специализацию.
Иногда оказывается, что у бизнеса просто мало контента по важным для клиентов вопросам. В других случаях сайт хорошо оптимизирован для поиска, но компания почти нигде не упоминается вне собственного домена. Бывает и обратная проблема: бренд широко известен, однако информация о его продуктах устарела или противоречива.
В результате работа над AI-видимостью редко сводится к какому-то отдельному «трюку для нейросетей». Обычно она затрагивает уже знакомые бизнесу направления: SEO, PR, контент-маркетинг, управление репутацией, позиционирование и работу с внешними площадками.
Главная ценность AI-мониторинга заключается не в возможности узнать, написал ли ChatGPT название компании. Гораздо важнее увидеть, какое место бренд занимает в новой информационной среде.
Классическая конкурентная аналитика отвечает на вопросы: кто выше в поиске, у кого больше трафика, кто активнее рекламируется и чаще упоминается в медиа. AI-аналитика добавляет еще один вопрос: кого нейросеть предлагает клиенту в момент, когда тот спрашивает, какую компанию или продукт выбрать?
Для части рынков этот канал пока остается небольшим. Для других он уже становится заметным элементом клиентского пути. Но сам принцип измерения достаточно универсален: если потенциальные покупатели используют AI для поиска информации и выбора решений, бизнесу полезно понимать свое положение внутри этих ответов.
На первых этапах несколько запросов можно проверить вручную. Но когда бизнесу нужно отслеживать десятки или сотни промптов, нескольких конкурентов и разные нейросети, ручной подход быстро перестает работать. Необходимо сохранять ответы, считать упоминания, сравнивать бренды, анализировать тональность и источники, а затем регулярно повторять проверки, чтобы видеть динамику.
Для этого используются специализированные сервисы мониторинга AI-видимости. Один из таких инструментов — theLUMA. Платформа помогает отслеживать присутствие бренда и конкурентов в ответах нейросетей, сравнивать видимость по выбранным запросам, анализировать контекст упоминаний и источники, связанные с ответами AI.
Сервис: https://theluma.io/
В конечном счете для бизнеса AI-видимость сводится к достаточно простому вопросу: когда потенциальный клиент обращается к нейросети за советом и спрашивает, какую компанию выбрать, увидит ли он среди вариантов ваш бренд — или только ваших конкурентов?