Как подбирать промпты для мониторинга упоминаний в ИИ и почему старые SEO-методы уже не работают

За последние годы мы наблюдаем фундаментальный сдвиг в том, как люди ищут информацию. Традиционный Google-поиск с перелистываемыми страницами синих ссылок был заменён на конверсационный поиск, где AI-ассистенты выдают прямые ответы. Платформы вроде ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews и других становятся первыми точками контакта пользователя с информацией — ещё до того, как кто-то кликнёт на сайт.

Что такое мониторинг упоминаний бренда в ИИ и зачем он нужен? Мониторинг упоминаний в ИИ — это отслеживание того, как ChatGPT, Claude, Perplexity и другие нейросети упоминают бренд в своих ответах. В отличие от SEO-аналитики, которая измеряет позиции и трафик, такой мониторинг показывает реальную картину: присутствует ли бренд в ответах ИИ, в каком контексте и с какой тональностью. Например, при анализе через AI Semantica обнаруживается, что у компании есть трафик и позиции в поиске — но в ответах ChatGPT и Perplexity бренд не упоминается совсем, или упоминается в негативном контексте. Этого не видит ни один классический SEO-инструмент.

Это значит, что привычные методы SEO — ключевые слова, трафик, позиции в выдаче — уже недостаточны для оценки видимости бренда в современном информационном пространстве. Сегодня ключ к успеху — это понимание того, какие именно запросы вводят пользователи в AI-ассистентах и как по ним формируются ответы.

Новые сегменты промптов: что важно сейчас

1) Вопросы с намерением найти решение прямо в ответе

Люди больше не пишут «купить CRM» — они спрашивают всего в одном сообщении, объясняя ситуацию: «Мне нужно решение для управления командой из 10 человек, что посоветуешь?» Это не просто ключевое слово, а контекстный запрос с явной целью получить ответ, а не список ссылок. Такой формат почти не существовал в SEO-запросах до появления AI-поиска.

2) Запросы с обоснованием контекста

Новые поколения ищут так: «Какой инструмент для маркетинга даст больше лидов в 2026, если у меня бюджет такой-то?» То есть условия + цели + ограничения — это формат, в котором ИИ выдаёт персонализированные рекомендации. Такое было редкостью в старом SEO-поиске.

3) Промпты "от негативных отзывов"

Раньше маркетологи следили за отзывами на сайтах и в соцсетях. Сейчас появляются запросы типа: «Какие есть негативные отзывы о…название компании»  «Проблемы, с которыми сталкиваются пользователи …» ИИ начинает анализировать тональность и выдавать не просто факты, а оценки и мнения, и по этому типу запросов можно отслеживать репутационные сигналы бренда. Это совсем новый источник понимания восприятия.

4) Гео-ориентированные и сценарные промпты

В SEO мы привыкали к «купить услугу в Москве» — но AI-пользователи ищут: «Где возле метро Раменки найти лучший ногтевой сервис [подробности] и почему?» Это гибрид GEO и обсуждения аргументов за/против, что отражает новые привычки поиска именно в формате диалога.

5) Трендовые запросы с годом + контекстом

Пока классический SEO измеряет сезонность, в AI-поиске люди добавляют год в контексте практического запроса: «Лучшие решения в 2026 для X, если моя компания Y…» То есть пользователь сразу ожидает свежую рекомендацию + практическую пользу.

Почему это появилось именно сейчас

Переход от старого поиска к AI-ассистентам изменил информационное поведение пользователей:

✔ Пользователи хотят ответы с первого сообщения — не перелистывание страниц.

✔ Они формулируют запросы в виде естественной речи с контекстом, а не отдельные ключевые слова.

✔ AI позволяет задавать сложные условия: цели, ограничения, предпочтения — и получать готовые решения.

✔ Люди теперь не оценивают список ссылок — они оценивают ответы и рекомендации систем.

Почему старые методы SEO недостаточны

Классическая SEO-метрика — это позиции сайта по ключевым словам в Google, количество кликов и трафик. Эти метрики очень ограничены в среде AI-поиска, потому что:

🔹 AI-модели не показывают сайты в виде списка — они синтезируют ответы.🔹 Позиция в выдаче — не то же, что упоминание в ответе.

🔹 Посетитель может вообще не кликнуть на ваш сайт, но получить ответ, в котором упоминается ваш бренд или продукт — и это видимость, которую SEO не измеряет.Таким образом, традиционный инструментарий перестаёт показывать полную картину — и для многих компаний это уже слабое отражение реального присутствия в информационной среде.

Итог: что важно отслеживать в AI

Чтобы мониторинг упоминаний был эффективным, запросы должны соответствовать реальным привычкам пользователей AI — то есть быть максимально:

✅ естественными

✅ контекстными

✅ ориентированными на решение

✅ включающими эмоции/тональность запросов

✅ с учётом географии и сценариев использования

И именно таких сегментов промптов нет ни в классическом SEO, ни в старых инструментах анализа — они возникли только с распространением AI-ассистентов и дают нам новый слой данных о том, как люди ищут и что именно они хотят получить от ИИ