GeoAist появился на Product Radar: как развивается рынок аналитики брендов в нейросетях
Нейросети постепенно становятся ещё одним каналом, через который пользователи узнают о компаниях, сравнивают услуги и выбирают продукты. При этом у бизнеса возникают новые вопросы: как часто искусственный интеллект рекомендует конкретный бренд, какие конкуренты появляются в ответах и можно ли повлиять на эти рекомендации?
На фоне растущего интереса к Generative Engine Optimization (GEO) российская команда GeoAist представила свою платформу на Product Radar — площадке, где разработчики знакомят аудиторию с новыми технологическими продуктами.
Почему бизнес начал следить за рекомендациями нейросетей
Традиционная поисковая аналитика позволяет оценить позиции сайта, количество переходов и поведение посетителей. С генеративными системами ситуация сложнее. ChatGPT, Алиса и другие ИИ-ассистенты могут упоминать компании непосредственно в ответах, причём пользователь далеко не всегда переходит на сайт.
Например, человек спрашивает нейросеть, какое агентство выбрать для продвижения интернет-магазина. В ответе могут появиться несколько компаний с кратким описанием их преимуществ. Для брендов присутствие в подобных рекомендациях становится отдельным направлением работы.
Однако результаты зависят от формулировки вопроса, выбранной модели и других факторов. Поэтому для оценки видимости необходимо регулярно проверять разные запросы и анализировать изменения.
Какие задачи решает GeoAist
GeoAist развивается как российская платформа для работы с видимостью брендов в генеративных поисковых системах и ИИ-ассистентах.
Среди направлений, над которыми работает команда, — мониторинг упоминаний брендов в 13 нейросетях, AI-оценка восприятия компаний, анализ соответствия страниц пользовательским запросам и инструменты технической оптимизации контента.
Отдельное внимание уделяется сравнению с конкурентами. Компаниям интересно видеть, по каким вопросам искусственный интеллект упоминает их продукцию, какие альтернативы предлагает и как меняется ситуация после публикации новых материалов.
Команда также развивает инструменты для работы со структурированными данными Schema.org, файлами llms.txt и FAQ-разделами. Подобные решения помогают систематизировать информацию на сайте, хотя сами по себе не гарантируют попадания бренда в рекомендации нейросетей.
Что меняется на рынке GEO
Интерес к GEO постепенно формирует спрос на специализированную аналитику. Маркетологам нужны инструменты, которые позволяют сравнивать результаты за разные периоды, сохранять историю ответов и оценивать эффективность проведённых работ.
При этом отрасль пока находится на этапе формирования общих подходов к измерениям. Разные ИИ-модели могут давать разные ответы на одинаковые вопросы, а обновления алгоритмов способны влиять на результаты наблюдений.
Поэтому одним из перспективных направлений становится развитие систем мониторинга, позволяющих работать с историей запросов, частотой упоминаний и динамикой присутствия брендов.
Российские GEO-сервисы выходят к широкой аудитории
Появление GeoAist на Product Radar стало очередным этапом развития проекта. Площадка объединяет создателей цифровых продуктов, предпринимателей и пользователей, заинтересованных в новых технологических решениях.
Страница GeoAist на Product Radar содержит информацию о платформе и позволяет познакомиться с проектом в контексте других российских IT-разработок.
Для команды публикация открывает возможность получить обратную связь от профессионального сообщества, узнать о потребностях потенциальных пользователей и определить приоритеты дальнейшего развития.
По мере распространения генеративного поиска задачи мониторинга присутствия брендов будут становиться актуальнее. Насколько быстро GEO-аналитика войдёт в стандартный набор маркетинговых инструментов, во многом зависит от развития самих нейросетей и появления понятных методов оценки результатов.