Появление поиска и выявления информации с помощью ИИ заставляет продавцов пересматривать видимость их продуктов на этих платформах. Многие оптимизаторы поиска пытаются применять обычные метрики, такие как трафик из генеративного ИИ и позиции в ответах ИИ, но оба подхода оказываются недостаточными. Трафик: акцент на трафике упускает основную функцию ответов ИИ — удовлетворение внутренней потребности пользователя, а не просто увеличение количества кликов. Ответы, сгенерированные ИИ, обычно не содержат ссылок на фирменные сайты. Например, обзорные ответы Google иногда связывают названия продуктов с органическими результатами поиска. Следовательно, видимость не обязательно приводит к трафику. Продукты продавца могут появляться в ответе ИИ, но при этом не получать кликов. Позиции: ответы ИИ часто включают списки, что побуждает многих продавцов следить за своим рейтингом, пытаясь занимать или поддерживать высокие позиции. Однако отслеживание таких рейтингов практически невозможно. Ответы ИИ по своей природе непредсказуемы. Исследование Sparktoro показало, что платформы ИИ рекомендуют разные бренды и в разном порядке при одном и том же вопросе, заданном одним и тем же человеком. Лучшие метрики для оценки видимости ИИ Ниже приведены улучшенные метрики для оценки видимости с помощью ИИ. Позиционирование продукта или бренда в обучающих данных больших языковых моделей (LLM) Обучающие данные имеют решающее значение для видимости в ИИ, поскольку крупные языковые модели в основном основываются на своих знаниях, полученных во время обучения. Даже при запросах к Google или другим источникам LLM часто используют свои обучающие данные для формирования поисковых запросов. Поэтому крайне важно отслеживать, какую информацию о вашем бренде и конкурентах запомнили модели, особенно при наличии ошибок или устаревших данных. В дальнейшем следует сосредоточиться на добавлении недостающей или исправленной информации на вашем сайте и во всех Owned каналах. Ручное управление запросами в ChatGPT, Claude, Gemini и подобных платформах помогает выявить эти пробелы. Полезные инструкции для этого: - «Что ты знаешь о [МОЙ ПРОДУКТ]?» - «Сравните [МОЙ ПРОДУКТ] и [ПРОДУКТ КОНКУРЕНТА]. » Инструменты отслеживания видимости ИИ, такие как Profound и Peec AI, могут автоматизировать эти запросы для мониторинга позиций продуктов со временем. Важно помнить, что: Инструменты отслеживания работают через API LLM.

Однако у человека могут быть разные результаты из-за персонализации и различий между моделями ИИ. Результаты, полученные через API, предпочтительнее для оценки обучающих данных, так как LLM обычно возвращают информацию из своих обучающих данных, а не результаты живых поисковых запросов, что экономит ресурсы. Баллы видимости в этих инструментах полностью зависят от заданных запросов. branded-запросы стоит располагать в отдельных папках, так как они обычно оцениваются на 100%. Также важно обращать внимание на нерекламные запросы, отражающие ценностное предложение вашего продукта — они обычно получают нулевой балл. Наиболее цитируемые источники Многие платформы LLM все активнее используют при генерации ответов прямой поиск, запрашивая источники Google, Bing или даже сообщества, такие как Reddit. Безусловно, органический поиск влияет на видимость ИИ. Цитаты из этих источников, такие как статьи и видео, влияют на формирование ответов ИИ. Однако цитируемые источники очень разнообразны, поскольку модели исследуют множество различных и зачастую несвязанных запросов. Поэтому полностью контролировать, чтобы ваш бренд или продукт присутствовали во всех цитируемых источниках — нереалистично. Тем не менее, некоторые источники постоянно упоминают одни и те же важные ресурсы, что стоит учитывать, включая ваш бренд или продукт. Инструменты для отслеживания видимости ИИ могут собирать наиболее цитируемые URL, связанные с вашим брендом, продуктом или отраслью. Упоминания бренда и объем поисковых запросов с брендом Используйте Search Console или аналогичные аналитические инструменты для отслеживания: - запросов с названием вашего бренда или его вариациями; - кликов по этим запросам; - показов по этим запросам. Чем чаще ваш бренд упоминается в ответах ИИ, тем выше вероятность, что пользователи начнут искать его по этим запросам. В Search Console можно применить фильтр в разделе «Производительность», чтобы проанализировать данные по брендовым запросам.