.png)
Якщо компанія вже працює над Generative Engine Optimization та оптимізацією присутності бренду в AI-пошуку, наступне логічне питання — як зрозуміти, чи дають ці зусилля результат. Сам факт публікації нового контенту, оптимізації сторінок або роботи із зовнішніми згадками ще не показує, чи почав AI частіше помічати бренд і чи з'являється він у відповідях за релевантними для бізнесу запитами.
Водночас вимірювати видимість у AI-пошуку за тією ж логікою, що й позиції в Google, не вийде. Генеративні системи формують відповіді інакше, а самі результати відповідей дуже персоніфіковані та будуть залежати від історії спілкування самого користувача.
Тому перш ніж обирати метрику для відстеження AI-згадок, потрібно розібратися, що саме ми хочемо називати AI-видимістю і як отримати дані, яким можна довіряти.
Що таке AI Search Visibility
AI-видимість показує, наскільки часто бренд з'являється у відповідях генеративних систем за запитами, релевантними його категорії, продуктам або послугам.
AI може згадати компанію серед кількох інших варіантів, використати її сайт як джерело інформації, включити бренд до порівняння або прямо рекомендувати його користувачеві. Але сама поява бренду у відповіді LLM ще не означає, що ця присутність цінна для бізнесу.
Чому AI-видимість не можна вимірювати як позиції в Google
У традиційному пошуку ми звикли працювати з поняттям позиції: сторінка ранжується за конкретним запитом, а її положення у видачі можна відстежувати в динаміці. У генеративній відповіді такої стабільної шкали немає.
Один і той самий запит, поставлений повторно, може повернути інший набір брендів або змінити порядок їхньої появи. Тому результат одного запуску не варто сприймати як фіксований рейтинг, а тим більше робити на його основі висновок на кшталт «наш бренд займає третю позицію в AI».
Замість цього коректніше говорити про частоту присутності бренду у вибірці запитів.
Якщо з певного набору релевантних промптів бренд з'являється у відповідях у 40% випадків, це вже вимірюваний показник, який можна порівнювати в часі або з результатами конкурентів.
Саме повторюваність вимірювання тут має принципове значення. Один запуск показує лише одну конкретну відповідь системи в конкретний момент. Серія запусків дозволяє побачити тенденцію і зрозуміти, наскільки стабільною є присутність бренду.
Які метрики варто вимірювати
1. Видимість за конкретними запитами
Найбазовіше, що можна зробити для оцінки AI-видимості, — перевірити, чи з'являється ваш бренд у відповідях за цільовими запитами взагалі. Для цього формують релевантну вибірку запитів і перевіряють, які бренди згадуються у відповідях AI.
Це дозволяє побачити, за якими запитами бренд уже присутній, а де його немає, і порівняти власну присутність із конкурентами.
Наприклад, якщо бренд згадується у 42% відповідей за релевантною вибіркою, а основний конкурент — у 58%, це вже зрозумілий сигнал для подальшої роботи. Через місяць або квартал можна повторити ту саму перевірку й побачити, чи змінилася ситуація.
Важливо: відповідь AI може змінюватися за обсягом. Якщо раніше система називала п'ять брендів, а тепер — десять, кількість згадок може зрости просто через те, що відповіді стали довшими, а не тому, що ваш бренд став помітнішим. Тому під час довгострокового моніторингу корисно враховувати й склад відповіді: скільки брендів та інформації в середньому містить відповідь конкретної моделі.
2. Частота згадувань бренду
Якщо ми вже знаємо, за якими запитами бренд з'являється у відповідях, наступне питання — наскільки стабільною є ця присутність. Для цього варто вимірювати частоту згадувань.
Наприклад, ви перевіряєте 50 релевантних промптів і отримуєте:
- Ваш бренд згаданий у 30 відповідях;
- конкурент А — у 42;
- конкурент B — у 25;
- конкурент C — у 17.
При цьому важливо враховувати не лише кількість відповідей, у яких присутній бренд, а й загальну кількість його згадок. В одній відповіді бренд може згадуватися кілька разів.
Уявімо запит: «Де купити мобільний телефон у Києві?». Формуючи відповідь, LLM може враховувати одразу кілька характеристик: широту асортименту, доступність цін, умови доставки, наявність магазинів, відділень або поштоматів тощо. Якщо ваш бренд згадується в контексті кількох із цих характеристик, це може свідчити про те, що модель пов'язує його одразу з кількома критеріями вибору.
LLM не оцінює бренди за єдиною шкалою і не визначає об'єктивного «лідера» серед них. Але частіша поява бренду в межах однієї відповіді може давати йому більшу присутність порівняно з конкурентами: він асоціюється з більшою кількістю характеристик, важливих для конкретного запиту користувача.
Рекомендуємо звернути увагу на те, щоб інструмент відстежував усі варіанти назви бренду: без домену, разом із доменом та основні варіанти написання. Інакше частина згадок може не потрапити в статистику. GELIOS — інструмент Promodo для відстеження AI-згадок — враховує такі варіанти під час моніторингу, тому дані про присутність бренду не втрачаються.
3. Видимість бренду в різних AI-системах
Gemini, Google AI Overviews, ChatGPT та інші системи можуть по-різному формувати відповіді на той самий запит, використовувати різні джерела та по-різному представляти бренди.
Дані за різними платформами доцільно аналізувати окремо, а вже потім дивитися на загальну картину.
Для Google при цьому є ще одне окреме джерело даних — Google Search Console. Компанія уже надає звітність щодо показів посилань на сайт у своїх генеративних функціях Search, зокрема AI Overviews та AI Mode. Але ці дані описують присутність сайту саме в AI-функціях Google і не можуть замінити моніторинг згадок бренду в інших AI-системах.
Ця звітність нова і поки присутня не у всіх особистих кабінетах.
Як правильно формувати промпти
Автоматично згенерований список може бути корисним як стартова точка, але він не обов'язково відображає реальну поведінку вашої аудиторії. Тому краще починати з того, що ви вже знаєте про своїх клієнтів.
Джерелами для формування промптів можуть бути:
- реальні пошукові запити;
- запити з Google Search Console;
- питання клієнтів до служби підтримки;
- питання, які виникають у продажах;
- записи дзвінків із клієнтами;
- категорії та підкатегорії продуктів;
- комерційні запити;
- порівняльні запити;
- запити на вибір продукту або послуги.
Промпти варто розділяти за типом наміру
Інформаційні:
- як вибрати пральну машину для дому;
- на що звернути увагу під час вибору смартфона;
- який пилосос краще для прибирання шерсті тварин.
Комерційні:
- де купити пральну машину з доставкою по Україні;
- найкращі магазини побутової техніки;
- де купити смартфон акції.
Порівняльні:
- порівняй найкращі смартфони до 20 000 грн;
- в яких магазинах електроніки кращі умови trade-in.
Таке групування дозволяє зрозуміти не лише скільки AI згадує бренд, а й на якому етапі вибору він з'являється.
А що з трафіком і лідами?
Тут варто розділяти дві задачі:
- вимірювання видимості;
- вимірювання її бізнес-ефекту.
Реферальний трафік із AI може бути корисним показником, але його не варто використовувати, як єдиний KPI. Частина переходів із AI може втрачати інформацію про джерело й потрапляти в аналітику як Direct або Organic.
Щоб визначити, звідки прийшов клієнт, ви можете додати питання «Як ви про нас дізналися?» та включити його в шлях користувача. Якщо людина вказує ChatGPT, Gemini чи інший AI-сервіс, ці дані можна пов'язати з лідами, продажами та доходом.
Як це реалізувати на практиці: GELIOS
Щоб побудувати таку систему вручну, потрібно регулярно формувати та оновлювати базу промптів, запускати їх у різних AI-системах, фіксувати згадки бренду й конкурентів, а потім порівнювати результати в динаміці.
GELIOS від Promodo автоматизує базову частину цієї роботи:
- система підбирає релевантні запити на основі сайту;
- перевіряє присутність бренду у Gemini, Google AI Overviews, Chat GPT;
- показує видимість та частку згадувань в динаміці;
- порівнює видимість та частку згадувань вашого бренду з конкурентами.
Саме ці дані можна використовувати як основу для GEO.
%20cover.avif)
Що не варто використовувати як основний KPI
Не кожен показник, який можна отримати під час моніторингу AI-відповідей, підходить для оцінки результативності GEO. Частина метрик може бути корисною для аналізу, але якщо зробити її основним KPI, вона створюватиме хибне уявлення про видимість бренду.
- Позиція бренду в AI-відповіді. Ми вже засвоїли, що у генеративному пошуку немає стабільного аналога позиції в Google: той самий запит може повертати різні відповіді, а порядок згаданих брендів не означає їхній рейтинг.
- Кількість цитувань (посилань). Посилання на сайт показує, що AI використав його як джерело, але не означає, що бренд був рекомендований користувачеві. Тому цитування краще використовувати як додатковий показник для аналізу джерел, а не як основну метрику AI-видимості.
- Результат одного запуску. Одна відповідь показує лише те, що конкретна AI-система сформувала в конкретний момент. Для більш точних вимірювань потрібно усереднювати результати між кількома однаковими запитами в один і той самий день.
- Загальна кількість згадок без контексту. Число згадок мало що говорить, якщо не враховувати, за якими запитами вони відбуваються, які конкуренти присутні у відповідях і в якому контексті згадується бренд. Зростання кількості згадок може, наприклад, бути пов'язане з тим, що AI почав формувати довші відповіді.
Висновок
На забувайте, що вимірювання видимості в AI-пошуку — це першочергово інструмент, який допомагає виявити точки, в яких ваш бізнес може зрости. Де він виграє та програє, у порівнянні з конкурентами.
При цьому постійно відстежувати кожну згадку немає необхідності. Через варіативність відповідей AI результати можуть трохи змінюватися від одного запуску до іншого, але додаткові щоденні перевірки не обов'язково роблять вимірювання точнішим. Водночас кожен такий запит має свою вартість, тому надмірно частий моніторинг збільшує витрати без пропорційної користі для бізнесу.
У GELIOS ми свідомо виходимо з того, що AI-видимість потрібно вимірювати не заради самої метрики, а тоді, коли ці дані потрібні для конкретного рішення. Це дозволяє зберігати достатню точність вимірювання, не перетворюючи моніторинг на постійне відстеження показника заради самого показника.
%20mini%20cover.avif)
.png)
на розсилку
