Как за полчаса провести первую проверку бренда в нейросетях

Потенциальный клиент спрашивает у ChatGPT, какую CRM выбрать, где заказать доставку или какому банку доверить деньги. Нейросеть составляет список компаний, сравнивает их и объясняет, почему одни варианты подходят лучше других. Если бренда в этом списке нет, он рискует потерять клиента ещё до того, как тот откроет поисковик.

Маркетологу важно понимать, насколько часто компания появляется в ответах ИИ, какое место занимает среди конкурентов и что нейросети о ней рассказывают. Первичную проверку можно провести самостоятельно. Для этого не нужны специальные знания или сложная аналитика.

Шаг 1. Составьте список запросов потенциальных клиентов

Для начала выберите 5-10 вопросов, которые люди могут задавать нейросетям перед покупкой или обращением за услугой. Лучше формулировать их так, как это сделал бы обычный пользователь.

Например, вместо короткого запроса «CRM для бизнеса» используйте «Какую CRM выбрать небольшой компании для работы с клиентами?». Добавьте вопросы о сравнении решений, стоимости, преимуществах и недостатках. Включите и запросы, в которых название вашей компании вообще не упоминается: именно они покажут, способен ли ИИ самостоятельно рекомендовать бренд.

Шаг 2. Проверьте запросы в разных нейросетях

Откройте ChatGPT, Gemini, Perplexity, DeepSeek и другие доступные ИИ-системы. Введите в них одинаковые вопросы. Не меняйте формулировки между платформами: так результаты будет проще сопоставить.

Для каждого ответа отметьте, появился ли бренд, какие компании названы конкурентами и в каком порядке они перечислены. Если нейросеть не упомянула компанию, это тоже важный результат. Не стоит ограничиваться одной платформой: разные модели могут по-разному представлять одну и ту же отрасль.

Шаг 3. Оцените, какое место занимает бренд

Само упоминание ещё не означает, что нейросеть действительно рекомендует компанию. Посмотрите, где она находится в ответе: названа первой, включена в основной список или появляется только в конце. Обратите внимание и на то, с какими альтернативами её сравнивают.

Дополнительно оцените содержание описания. Правильно ли ИИ определяет специализацию компании? Не путает ли продукты и услуги? Указывает ли актуальные преимущества? Негативное или ошибочное описание может оказаться не менее существенной проблемой, чем полное отсутствие бренда.

Шаг 4. Найдите источники, на которые опирается ИИ

Если в ответе есть ссылки, откройте их и проверьте, какие сведения нейросеть использовала. Это могут быть страницы сайта компании, публикации в СМИ, отраслевые каталоги, обзоры и отзывы.

Не смешивайте два показателя: упоминание бренда и цитирование его сайта. Компания может фигурировать в ответе без прямой ссылки на собственный ресурс. И наоборот, нейросеть может использовать страницу сайта как источник, но не рекомендовать бренд пользователю.

Исследование Semrush The Ghost Citations Study показало, что эти явления действительно стоит анализировать отдельно. Авторы изучили 3 981 появление доменов в ответах ИИ на 115 запросов в 14 странах. В частности, сравнительные материалы в исследованной выборке получали примерно в 2,4 раза больше упоминаний брендов, чем информационные.

Шаг 5. Сравните результаты с конкурентами

Составьте список компаний, которые нейросети называют вместо вашего бренда. Проверьте, в каких вопросах они появляются чаще, какие преимущества им приписывают и на какие источники ссылаются.

Так можно обнаружить конкретные пробелы. Например, конкурента регулярно рекомендуют как решение для малого бизнеса, а ваша компания появляется только в ответах на узкие технические вопросы. Или ИИ хорошо знает продукт конкурента, но практически ничего не сообщает о ваших услугах.

Шаг 6. Повторите проверку и зафиксируйте показатели

Не делайте выводы по одному ответу. Повторите запросы через некоторое время и сравните результаты. Ответы нейросетей могут меняться даже при одинаковой формулировке вопроса.

Это подтверждает исследование AirOps о влиянии упоминаний и цитирований на видимость в ИИ-поиске: около 30% брендов сохраняли присутствие в последовательных запусках, а примерно 57% тех, кто исчезал из одного ответа, появлялись снова в последующих.

Для отслеживания динамики заведите таблицу или рабочий документ. Записывайте дату проверки, нейросеть, запрос, наличие бренда, его место в ответе, тональность описания, упомянутых конкурентов и источники. При повторной проверке используйте те же вопросы и критерии оценки.

Как автоматизировать мониторинг

Ручная проверка помогает получить первое представление о ситуации, но при десятках запросов и нескольких ИИ-системах быстро превращается в рутинную работу. Кроме того, вручную сложно регулярно сравнивать позиции бренда и отслеживать изменения.

Для этого можно использовать AIMonitor.pro. Платформа собирает ответы семи ИИ-систем в одном интерфейсе и показывает, где упоминается бренд, какое место он занимает, в каком контексте появляется и какие источники используют нейросети. Также сервис позволяет сравнивать компанию с конкурентами, отслеживать динамику, выгружать данные и проводить технический GEO-аудит сайта по 17 параметрам.

В результате маркетолог получает не просто список ответов, а основу для дальнейшей работы: понимает, в каких темах бренд уже заметен, где его обходят конкуренты и какие сведения о компании стоит проверить или дополнить. Это не гарантирует рост рекомендаций, но позволяет принимать решения на основе наблюдаемых данных, а не предположений.