AI-видимость имеет смысл оценивать не в вакууме, а в сравнении с конкурентами. Клиент редко выбирает компанию отдельно от рынка. Он спрашивает нейросеть о вариантах, подходах, лидерах и критериях выбора.
Первый шаг — собрать список контрольных запросов. Они должны отражать реальные вопросы клиента: «какие компании занимаются…», «кого выбрать для…», «лучшие подрядчики в…», «кто эксперт по…», «чем отличаются компании…».
Второй шаг — проверить ответы в нескольких AI-системах. Не стоит ограничиваться одной нейросетью. ChatGPT, Perplexity, Алиса и другие системы могут по-разному видеть рынок.
Третий шаг — зафиксировать упоминания. Какие бренды появляются чаще всего? Кто стоит в начале списков? Кто упоминается как эксперт? Кто появляется только в дополнительных ответах?
Четвёртый шаг — оценить контекст. Конкурент может упоминаться часто, но нейтрально. Другой — реже, но с сильной экспертной формулировкой. Это разные уровни видимости.
Пятый шаг — изучить источники. Нужно понять, почему нейросеть видит конкурентов. Возможно, у них больше экспертных публикаций, лучше структурирован сайт, сильнее внешние источники или понятнее позиционирование.
Шестой шаг — найти пробелы. Если бренд отсутствует по важным запросам, нужно понять, чего не хватает: определений, кейсов, внешних упоминаний, отзывов, авторских материалов или согласованности данных.
В Rating Up сравнение AI-видимости используется как способ увидеть реальную конкурентную картину в нейросетях. Иногда именно оно показывает, что бренд проигрывает не продуктом, а представленностью в источниках.