Клиент решает до перехода на сайт: почему GEO становится частью маркетинговой воронки

Типичная сцена: руководитель отдела ищет подрядчика по логистике. Он не открывает поиск, а пишет в чат ассистента — кого выбрать для доставки из Китая, вот бюджет, вот сроки. Получает четыре варианта с аргументами, задаёт один уточняющий вопрос, отбрасывает два и только после этого впервые открывает сайт. Открывает, чтобы проверить то, что уже почти решил.

Весь диалог занимает три-четыре минуты и целиком проходит вне ваших отчётов. К моменту, когда счётчик зафиксирует визит, короткий список уже составлен, и составлен без вашего участия. Дальше можно сколько угодно улучшать посадочную страницу: она работает с тем, кто дошёл, а не с тем, кого не позвали.

Что изменилось в воронке

Структура решения осталась прежней: человек собирает варианты, отсеивает лишнее, сравнивает, проверяет. Изменилось другое - кто выполняет эту работу. Удобнее смотреть не на воронку целиком, а по этапам.

1. Сбор вариантов. Была выдача, обзоры и подборки, стал один ответ модели с готовым списком из трёх-пяти названий.
2. Отсев. Отсеивал сам пользователь, теперь часть работы сделана за него: в ответ попало не всё, что есть на рынке.
3. Сравнение. Были открытые вкладки и таблица в заметках, стал абзац с плюсами и минусами, собранный моделью по её источникам.
4. Проверка. Переход на сайт перестал быть входом в воронку и стал подтверждением решения, которое уже склонилось в чью-то пользу.

Ни поиск, ни сайт никуда не делись, и доля таких сценариев пока меньше классических. Но этап формирования шорт-листа частично переехал туда, где у вас нет ни логов, ни счётчика, ни возможности поднять ставку.

Почему это плохо видно в отчётах

Веб-аналитика устроена так, что видит только дошедших. Вы получите визиты из ChatGPT или Perplexity, увидите их конверсию, при желании сравните с органикой. Чего вы не увидите: сколько раз в тех же сценариях ассистент ответил без вас, кого назвал вместо вас и в какой формулировке - как лидера рынка, как бюджетный вариант или как «есть ещё и такие».

Разрыв бывает заметным. Допустим, в выборке из 500 типовых запросов по категории бренд появляется в 18% ответов. Это ещё не значит, что в 18% случаев его рекомендовали: где-то он шёл пятым в перечислении, где-то фигурировал в сравнении не в свою пользу. Доля ответов, где он назван первым или прямо предложен как решение, может оказаться 3-4%. Трафик при этом покажет ровную линию, потому что ссылку модель даёт далеко не в каждом ответе.

Коротко: визиты из ИИ-сервисов и видимость бренда в ответах это две разные величины, и первая вторую не заменяет.

Что измерять вместо этого

1. Доля упоминаний по выборке релевантных сценариев, а не по отдельным удачным запросам. Формулировка меняет ответ сильнее, чем месяц работы над контентом.
2. Доля ответов с рекомендацией: бренд не просто назван, а предложен как решение или стоит первым в списке.
3. Конкурентное окружение: кто появляется рядом с вами и кто занимает ваше место в тех ответах, где вас нет.
4. Тональность формулировки. «Надёжный поставщик» и «дешёвый вариант для старта» одинаково считаются упоминанием, но ведут к разным решениям.
5. Источники цитирования: на какие статьи, каталоги и отзывы модель опирается, отвечая по вашей категории.
6. Динамика по каждой нейросети отдельно и по регионам: сводное среднее скрывает, что в одной модели вы лидер, а в другой вас нет вовсе.

Разбивка по группам запросов важнее общего среднего. Общие вопросы категории, сравнения с конкурентами, запросы про проблему и запросы про цену ведут себя по-разному: бренд может уверенно появляться в «что это такое» и полностью исчезать в «что выбрать». А это как раз та группа, где принимается решение.

Чем это считают

Разовую проверку на нескольких десятках запросов делают руками: задали вопрос, записали ответ, посчитали. Сложности начинаются на второй неделе, когда нужно сравнить периоды. Ответы модели нестабильны, выборку приходится держать неизменной, запросы хранить, а результаты складывать во времени. Этим занимаются GEO-платформы: brandfound, Profound, Pixel Tools, Peec AI и другие сервисы мониторинга AI-видимости. Набор функций у них разный - число подключённых моделей, периодичность опроса, гео-привязка запроса, разбор источников, аналитика по продуктам и конкурентам, выгрузка отчётов.

Сравнивать такие сервисы стоит по параметрам, которые влияют на вывод, а не по виду дашборда. Сколько нейросетей опрашивается и входят ли в них российские: Поиск с Алисой и GigaChat отвечают иначе, чем ChatGPT, и бренд в них может быть представлен по-разному. Как часто обновляются замеры - раз в месяц или ежечасно по избранным запросам. Можно ли задать регион и язык опроса. Показывает ли система источники, из которых собран ответ, и считает ли тональность отдельно от самого факта упоминания.

В brandfound, например, опрос идёт сразу по десятку моделей, включая российские, есть разбор по продуктам, конкурентам и источникам цитирования, гео-привязка каждого запроса и отдельный модуль по трафику из нейросетей с проверкой на синтетику. Но выбирать стоит не по длине списка возможностей: важнее, совпадает ли методика замера с вашими сценариями продаж и получится ли повторить тот же замер через месяц без правок.

Где здесь легко ошибиться

1. Делать вывод по одному запросу или одному дню. Ответы моделей меняются и без всяких действий с вашей стороны.
2. Считать упоминание успехом. Упоминание в списке из семи вариантов и рекомендация это разные результаты.
3. Сравнивать себя с конкурентом по разным выборкам запросов. Тогда разница окажется в выборке, а не в видимости.
4. Ждать прямой корреляции с заявками. Влияние на этом этапе непрямое, и связывать его с продажами стоит аккуратно - через группы запросов и сопоставимые периоды.

С чего начать

Задача на этом участке формулируется не как «привести клик», а как «попасть в материалы и источники, на которые модели опираются, отвечая по категории». Это ближе к работе с контентом и упоминаниями, чем к закупке трафика, и измеряется соответственно - не кликами, а долей ответов.

Первым стоит измерить одно: в каких пользовательских сценариях бренд исчезает из ответа и совпадают ли эти сценарии с теми, где компания зарабатывает. Если бренда не видно в вопросах «что это такое» - это вопрос охвата, и он терпит. Если его нет в «что выбрать» и «что лучше», вы теряете не внимание, а готовое решение, и эта проблема стоит других денег.