AI Visibility Report

AI Visibility Report показывает, как часто ваш бренд попадает в ответы генеративных систем (LLM), в каком контексте упоминается и с какими конкурентами сравнивается.

Главная идея отчёта: ответы ИИ не статичны. Один и тот же вопрос может давать разные результаты, поэтому система делает серию повторов и считает метрики на уровне ответов, а не «одну позицию в выдаче».

Когда использовать отчёт

• Перед запуском новой коммуникационной кампании, чтобы зафиксировать базовый уровень видимости.
• После обновления сайта, контента или PR-активностей, чтобы проверить сдвиг в упоминаниях.
• Для регулярного сравнения с конкурентами по рынку и языку.
• Для подготовки клиентских и внутренних обновлений по AI SEO / GEO.

Что подготовить до запуска

1. Бренд — бренд, который анализируем.
2. Локаль — язык и рынок, где нужна оценка.
3. Базовый запрос — пользовательский запрос в естественной формулировке.
4. Конкуренты — список прямых конкурентов (рекомендуемо 3-10).
5. Источники LLM — какие источники и модели включать в анализ.
6. Профиль выборки — глубина и скорость прогона.

Практический совет по базовому запросу: формулируйте вопрос так, как его задаёт реальный пользователь, а не как SEO-ключ.

Как запустить

1. Откройте страницу AI Visibility.
2. Заполните форму запуска.
3. Выберите профиль:
   - Быстрый — диагностический прогон.
   - Сбалансированный — оптимальный режим по умолчанию.
   - Глубокий — более подробный анализ, дольше по времени.
4. Запустите отчёт.
5. Следите за выполнением в истории запусков и откройте нужный запуск.

Обычно отчёт формируется за 10-20 минут, но время зависит от профиля и числа выбранных источников.

Как читать страницу результата

На странице запуска вы видите статус, ключевые метрики и детализацию.

1) Блок ключевых метрик

• Вероятность присутствия бренда — доля AI-ответов, где целевой бренд встретился хотя бы один раз.
• Share of Voice — доля ответов с отслеживаемыми брендами или конкурентами, в которых присутствовал целевой бренд.
• Упоминания бренда — сырые события извлечения. Их может быть больше, чем сэмплов, если один ответ повторяет бренд несколько раз.
• Уверенность — внутренняя оценка качества сбора, парсинга и извлечения.
• Волатильность — разброс результатов между прогонами и сэмплами.
• Покрытие выборки — полнота собранной и разобранной выборки.

Присутствие и Share of Voice считаются по AI-ответам, поэтому проценты не могут быть выше 100%. Упоминания показывают объём доказательств, а не вероятность.

2) Сводка по источникам

Показывает вклад каждого источника:
- присутствие бренда на уровне ответов,
- sample-based SoV,
- сколько сэмплов содержали бренд,
- сколько сырых целевых упоминаний найдено.

Это позволяет понять, в каких источниках бренд выглядит сильнее, а где «проседает».

3) Конкуренты

Таблица конкурентов показывает:
- объём упоминаний,
- sample-based конкурентную долю,
- среднюю уверенность,
- включая найденных автоматически новых конкурентов.

Используйте эту часть для приоритизации: с кем реально идёт борьба за внимание ИИ, а не только по вашему исходному списку.

4) Тональность и источники

• Тональность показывает, в каком эмоциональном контексте упоминается целевой бренд.
• Главные источники (домены) показывают, какие домены чаще всего используются как опора в ответах. Если модель вернула сами ссылки, их можно открыть как кликабельные URL из полного ответа.

Если присутствие растёт, но тональность ухудшается, это сигнал к репутационной работе, а не к празднованию роста.

Ссылки на источники появляются только у моделей с веб-поиском (например, AI Overview или модели с доступом к поиску). Чисто генеративные модели отвечают по обучающим данным и обычно не возвращают источников, поэтому у их ответов ссылок нет. Это ожидаемое поведение, а не потеря данных.

5) Примеры и полные ответы

Репрезентативные фрагменты помогают быстро проверить качество и контекст без ручного чтения всей выборки. Каждый пример показывает короткое превью в 3 строки; нажмите Показать ответ полностью, чтобы развернуть полный ответ модели прямо на месте вместе со ссылками на источники, которые он цитировал. Чтобы просмотреть сразу все ответы, используйте экспорт в XLSX или CSV.

Как читать метрики

ИИ-сервисы отвечают на один и тот же вопрос каждый раз по-разному. Поэтому отчёт не опирается на один ответ: каждому сервису задаётся серия вопросов, а метрики считаются по всей выборке полученных ответов. Все проценты в отчёте — доли от этой выборки, то есть оценки, а не точные величины.

Присутствие бренда

Доля ответов, в которых ИИ упомянул ваш бренд, от всех собранных ответов. Присутствие 43% означает: бренд нашёлся в 43 из 100 ответов.

Как читать: выше 50% — устойчивая видимость; 20–50% — ИИ знает бренд, но вспоминает не всегда; ниже 20% — в этой теме бренд для ИИ почти невидим.

Доля голоса (Share of Voice)

Часть ответов ИИ вообще не называет брендов. Среди тех ответов, где назван хотя бы один бренд из отслеживаемых (ваш или конкурент), доля голоса — это процент ответов с вашим брендом. Проще говоря: когда ИИ называет игроков рынка, как часто среди них есть вы.

Как читать: только в сравнении с конкурентами из этого же отчёта — их доли считаются от тех же ответов. Если ваша доля ниже ~15%, типичный ответ ИИ предлагает пользователю конкурентов без вас.

Нюанс: доли всех брендов не складываются в 100% — один ответ может упоминать несколько брендов сразу.

Упоминания

Сколько раз бренд назван суммарно во всех ответах; в одном ответе бренд может встретиться несколько раз. Присутствие отвечает на вопрос «в скольких ответах вы есть», упоминания — «сколько раз о вас говорят».

Тональность

Каждое упоминание вашего бренда оценивается как положительное, нейтральное или отрицательное. Проценты — доли от всех упоминаний бренда (не от всех ответов).

Как читать: сравнивайте со средним по конкурентам в этом же отчёте. Отрицательная доля выше ~30% — повод разобраться: ИИ пересказывает то, что читает, поэтому источник негатива ищите в разделе «Источники» и в примерах ответов.

Роль бренда

Не только «упомянут ли бренд», но и как: ИИ его рекомендует, сравнивает с другими, просто перечисляет или предостерегает от него.

Как читать: роли не равноценны — цель работы с видимостью в том, чтобы упоминания переходили из «перечислен» в «рекомендован». Роль «предостерегает» важна даже при малой доле: откройте сами ответы и посмотрите, о чём предупреждает ИИ.

Где вас не находят (gap analysis)

Вопросы к ИИ сгруппированы по намерению пользователя: «что выбрать», «чем заменить конкретный бренд», «где купить» и так далее. Для каждой группы отчёт показывает, в какой доле ответов вы присутствуете.

Как читать: ищите перекос. Сильные группы — где ИИ вас уже знает; слабые — этапы пути клиента, на которых вас для ИИ не существует. Слабая группа с большим числом ответов — самая конкретная точка роста в отчёте.

Конкуренты

Бренды, упорядоченные по числу ответов, в которых они упомянуты. Список не ограничен конкурентами, которых вы задали: если ИИ регулярно называет бренд не из вашего списка, он попадает в таблицу как обнаруженный — это тоже результат.

Источники

Сайты, на которые ИИ ссылался, отвечая на вопросы по вашей теме. Именно эти площадки формируют то, что ИИ знает и говорит о вашей категории.

Как читать: это карта площадок, где ваш контент влияет на ответы ИИ. Если в списке лидируют площадки, где о вас ничего нет, — это конкретное направление работы.

Качество данных

Служебные показатели надёжности отчёта: сколько ответов удалось собрать от запланированного (покрытие), сколько из них удалось разобрать, насколько уверенно распознаны упоминания (уверенность) и насколько результат стабилен между сериями вопросов (волатильность).

Как читать: если покрытие и разбор выше ~90%, а волатильность низкая, основным цифрам можно доверять. При высокой волатильности воспринимайте проценты как диапазон: следующий запуск может дать заметно другое значение.

Как интерпретировать предупреждения

Если в отчёте есть предупреждения, это не «ошибка отчёта», а важный аналитический сигнал.

Частые случаи:
- Нет сэмплов / неполная выборка - расширьте источники или упростите формулировку intent.
- Целевой бренд не найден - проверьте написание бренда, язык, список конкурентов и сам запрос.
- Низкая уверенность / высокая неоднозначность — сделайте повторный запуск в сбалансированном или глубоком режиме и сравните.
- Обнаружены новые конкуренты - обновите конкурентный список в следующем запуске.

Рекомендуемый рабочий цикл

1. Запускайте baseline-отчёт по ключевым рынкам/языкам.
2. Фиксируйте изменения в контенте и репутационных активах.
3. Повторяйте запуск тем же профилем и сопоставимыми параметрами.
4. Сравнивайте динамику по присутствию, sample-based SoV, тональности и источникам.
5. На основе результата обновляйте контент-план, FAQ, страницы сравнения, PR-повестку.

Ограничения, которые важно учитывать

• AI-выдача стохастична: результат всегда варьируется, в том числе случайно.
• Взгляд на выдачу один раз и одним человека нельзя считать абсолютной истиной, важна динамика серии запусков.
• Разные источники могут давать разную картину рынка.

Экспорт и отправка

После завершения запуска на странице деталей доступен экспорт:
- PDF — оформленный отчёт для клиентских обновлений и внутренних презентаций.
- XLSX — полные данные по каждому ответу: все собранные ответы (полный текст) и отдельный лист «Sources» со ссылками-источниками.
- CSV — те же ответы и источники одной плоской таблицей.

Связанные материалы

• Как начать
• Процесс тегирования
• Рабочая область проверки разметки