Знают ли нейросети о вашей компании? Проверяем за 30 минут без платных инструментов

Когда человек выбирает подрядчика, товар или услугу, он всё чаще обращается не только к поисковикам, но и к нейросетям. Он может попросить ChatGPT сравнить несколько агентств, узнать у Алисы, кому доверить разработку сайта, или найти через Perplexity подходящее решение для бизнеса. В результате ИИ самостоятельно формирует список компаний, из которых пользователь будет выбирать.

Но попадает ли в этот список ваш бренд? Чтобы выяснить это, не обязательно сразу подключать платные сервисы и заказывать GEO-аудит. Для начала достаточно провести небольшой эксперимент: задать нейросетям вопросы потенциальных клиентов и посмотреть, что они ответят.

На первую проверку можно выделить около получаса. Она не даст исчерпывающей картины, но поможет понять, знают ли ИИ-системы о компании, кого рекомендуют вместо неё и откуда берут информацию.

Шаг 1. Подготовьте вопросы, которые задают ваши клиенты

Начните не с названия компании, а с потребностей аудитории. Представьте, что человек пока не знает, к кому обратиться, и использует нейросеть для поиска информации.

Подготовьте 10-15 запросов и разделите их на три группы.

Информационные вопросы помогают понять, появляется ли бренд в ответах на общие тематические запросы:

1. Как выбрать подрядчика для продвижения сайта?
2. Что лучше для B2B-компании: SEO или контекстная реклама?
3. По каким показателям оценивать эффективность SEO?

Сравнительные вопросы отражают этап выбора между несколькими вариантами:

1. Чем SEO отличается от GEO?
2. Что выгоднее для бизнеса: собственный маркетолог или агентство?
3. Как выбрать агентство для продвижения промышленной компании?

Коммерческие запросы ближе к принятию решения о покупке:

1. Сколько стоит SEO-продвижение?
2. Где заказать разработку сайта для производственной компании?
3. Какие агентства специализируются на B2B-маркетинге?

Такое разделение важно: нейросеть может не называть компанию в ответе на общий вопрос, но рекомендовать её, когда пользователь ищет конкретного исполнителя.

Шаг 2. Проверьте запросы в нескольких нейросетях

Выберите 3-4 AI-системы, которыми может пользоваться ваша аудитория. Например:

1. ChatGPT;
2. Яндекс с Алисой;
3. Perplexity;
4. Gemini или DeepSeek.

Задавайте каждой системе одинаковые вопросы. Для чистоты эксперимента открывайте новый чат: история предыдущей переписки может повлиять на ответ.

Не называйте свою компанию и не спрашивайте напрямую, что нейросеть о ней знает. Цель проверки - выяснить, появится ли бренд самостоятельно, когда пользователь ищет решение своей задачи.

Именно такой сценарий позволяет оценить потенциальную видимость компании в рекомендациях ИИ, а не просто проверить, есть ли сведения о ней в обучающих данных или доступных источниках.

Шаг 3. Зафиксируйте, кого рекомендует ИИ

После проверки ответов запишите результаты. Для этого подойдёт обычная таблица или документ. По каждому запросу отметьте:

1. название нейросети и сам вопрос;
2. появилось ли название вашей компании;
3. на каком месте она находится в списке;
4. какие конкуренты упоминаются;
5. как нейросеть описывает компанию;
6. какие ссылки и источники приводит.

В AIMonitor.pro мы анализируем не только сам факт появления бренда в ответе нейросети, но и контекст упоминания: какие услуги ИИ связывает с компанией, какие преимущества выделяет, с кем сравнивает и какое место отводит среди конкурентов. Это важно, поскольку простого присутствия в ответе недостаточно. Нужно понимать, формирует ли нейросеть корректное представление о компании и соответствует ли оно её реальному позиционированию.

Шаг 4. Выясните, на какие источники опираются нейросети

Если AI-сервис показывает ссылки, откройте их и посмотрите, откуда он получает сведения о компаниях. Чаще всего полезно проверить несколько типов площадок:

1. отраслевые СМИ и тематические издания;
2. рейтинги и каталоги компаний;
3. экспертные статьи и профессиональные сообщества;
4. сайты компаний и страницы услуг;
5. клиентские отзывы и опубликованные кейсы.

Сравните источники, которые упоминаются в ответах о вас и о конкурентах. Возможно, другие компании чаще фигурируют в отраслевых публикациях, располагают большим количеством публичных кейсов или представлены в каталогах, которые использует ИИ.

Такой анализ помогает перейти от общего вопроса «почему нейросеть нас не рекомендует?» к более конкретному: каких материалов и внешних подтверждений экспертизы не хватает бренду.

При этом важно различать упоминание компании и ссылку на её сайт. Нейросеть может рассказывать о бренде, опираясь на стороннюю публикацию, и не приводить ссылку на официальный ресурс. Поэтому отсутствие прямого цитирования сайта ещё не означает, что компания не представлена в ответах.

Шаг 5. Проверьте достоверность информации о компании

Теперь изучите, насколько правильно нейросети описывают ваш бизнес. Обратите внимание на возможные ошибки:

1. неверно указан город или регион работы;
2. перепутаны услуги и направления деятельности;
3. компания смешана с другой организацией;
4. используются устаревшие сведения;
5. неправильно описаны специализация и преимущества.

В AIMonitor.pro также можно отслеживать, какие источники используют нейросети при формировании ответов о бренде. Это помогает увидеть, на каких публикациях и площадках строится представление о компании, обнаружить пробелы во внешнем информационном присутствии и понять, почему конкуренты оказываются заметнее. В сочетании с техническим GEO-аудитом по 17 параметрам такие данные помогают определить направления дальнейшей работы.

Шаг 6. Повторите замер и сравните динамику

Одна проверка показывает только ситуацию на конкретный момент. Чтобы понять, меняется ли видимость бренда, повторите эксперимент через месяц.

Используйте те же запросы и нейросети, чтобы сравнение было корректным. Посмотрите, изменилось ли количество ответов с упоминанием компании, стала ли она чаще появляться в рекомендациях, поменялись ли её позиции и список конкурентов.

Например, если в первой проверке бренд появился в одном ответе из 15, а через месяц - в четырёх, это повод изучить, с чем связано изменение. Но не стоит делать выводы по одной цифре: ответы ИИ могут меняться даже при повторном запуске одинакового запроса.

Поэтому для более надёжной оценки важны повторные проверки и единая методика подсчёта.

Что делать, если нейросети почти ничего о вас не знают

Если компания редко появляется в ответах или вовсе отсутствует, начинать стоит с проверки её информационного присутствия в интернете.

Убедитесь, что на сайте есть подробное описание бизнеса, актуальные страницы услуг, информация о специализации и опыте, реальные кейсы, экспертные материалы и ответы на частые вопросы клиентов. Проверьте также внешние площадки: отраслевые публикации, каталоги, рейтинги и профессиональные сообщества.

Важно, чтобы сведения о компании не противоречили друг другу. Если на сайте указана одна специализация, а в каталогах и публикациях - другая, нейросетям сложнее сформировать однозначное представление о бренде.

GEO в этом смысле не существует отдельно от SEO, контента и репутации. Работа с видимостью в ИИ начинается с качественной информационной базы и понятного присутствия компании на тематических ресурсах.

Как отслеживать видимость без ручной проверки каждого ответа

Для первого эксперимента достаточно обычных чатов с нейросетями. Но если нужно регулярно проверять десятки запросов, сравнивать несколько платформ и отслеживать изменения, ручной сбор данных становится неудобным.

Для этого можно использовать AIMonitor.pro. Платформа собирает ответы семи ИИ-систем в одном интерфейсе и позволяет отслеживать упоминания бренда, его позиции и контекст рекомендаций, сравнивать результаты с конкурентами и изучать источники, на которые ссылаются нейросети. Дополнительно доступен технический GEO-аудит сайта по 17 параметрам.

В итоге маркетолог получает возможность не только увидеть, знают ли нейросети о компании, но и понять, в каких темах она заметна, где её обходят конкуренты и как меняется ситуация со временем.

Ручная проверка за полчаса - хороший способ начать. Она помогает сформулировать первые гипотезы и определить проблемные направления. А регулярный мониторинг позволяет проверить, подтверждаются ли эти предположения и меняется ли присутствие бренда в ответах ИИ.