85% упоминаний бренда в нейросетях - негативные. При реальном рейтинге 4.9 из 5. Разбираю, как так вышло

AEO - это Answer Engine Optimization. Если SEO - это про поисковую выдачу, то AEO - это про ответы нейросетей. ChatGPT, Perplexity, Gemini, Яндекс.Нейро. Все эти штуки, которые сейчас отвечают на вопросы ваших клиентов вместо Google.

Около трети органического трафика уже приходится на такие ответы. Не на ссылки в выдаче, а на прямой текст, который нейросеть генерирует от своего имени. И доля растёт.

Когда человек спрашивает ChatGPT "какую краску выбрать для квартиры премиум-класса", он получает конкретные бренды. Если вашего среди них нет, или он появляется только в контексте "ну, есть и получше", вы теряете деньги. Молча, без уведомлений.

Я стал стратегическим консультантом для компании ITALICA. Премиальные отделочные материалы. Не масс-маркет. Целевая аудитория - дизайнеры интерьеров, архитекторы, люди, которые сознательно выбирают качество.

Первое, что сделал, - провёл полный AEO-аудит через AI Pixel Tools. Проверил видимость бренда в 11 нейросетях, включая российские.

В общей картине стройматериалов доминирует масс-маркет: Leroy Merlin (45,7%) и Петрович (45,4%). Но мы с ними не конкурируем. Другая аудитория.

В премиальном сегменте расклад такой:

Tikkurila - 18,9%. Dulux - 14,3%. Caparol - 8,3%. ITALICA - 5,2%. Little Greene - 4%. Farrow & Ball - 3,7%. Benjamin Moore - 2,6%. San Marco - 2,6%. Lanors (Mons) - 2%.

Четвёртое место без какой-либо работы с AEO. На чистой инерции бренда. Казалось бы, нормально?

Нет.

85% упоминаний ITALICA в ответах нейросетей - негативные.

Бренд всплывает, когда пользователь спрашивает "есть ли плохие отзывы", "за что ругают", "какие проблемы". По коммерческим запросам типа "какую премиальную краску купить" - тишина. ITALICA в ответе не появляется. Зато на вопрос "что не так с ITALICA" нейросеть выдаёт развёрнутый текст.

А теперь посмотрите на реальность: Яндекс.Карты, рейтинг 4.9 из 5. Клиенты довольны. Продукт работает.

Я начал копать. Откуда негатив, если реальные клиенты довольны?

И вот тут самое интересное. Когда я детально разобрал, что именно нейросеть считает за негативный отзыв, выяснилось: в Санкт-Петербурге работают десятки бизнесов с названием "Италика". Абсолютно не связанных между собой. Салоны красоты, рестораны, турагентства, кто угодно.

Когда пользователь спрашивает нейросеть про "Италику", модель не различает, о какой именно компании идёт речь. Она сгребает всё в одну кучу. Негативный отзыв на салон красоты "Италика" попадает в выдачу по запросу про строительные материалы. Жалоба на ресторан "Италика" портит репутацию бренду премиальных красок.

Те самые 85% негатива - это не про ITALICA, которая отделочные материалы. Это мусор от однофамильцев.

При этом если спросить ChatGPT конкретно - "ITALICA, премиальные строительные материалы в Петербурге" - картина переворачивается. Модель находит правильную компанию, подтягивает реальные отзывы, и там десятки положительных. Тот же SERM-мониторинг показывает ровную позитивную картину.

То есть проблема не в продукте и не в репутации. Проблема в том, что нейросети не умеют разделять сущности с одинаковым названием. И это, честно говоря, пугает больше, чем настоящий негатив. Потому что настоящий негатив можно отработать. А тут тебя топит чужой бизнес, о существовании которого ты даже не знаешь.

Задумайтесь: сколько компаний в вашем городе носят похожие или одинаковые названия? "Премиум", "Эталон", "Гранд" - да каждое второе ООО. И нейросети мешают их в один котёл.

Если вы не занимаетесь тем, что про вас говорят нейросети, за вас это делает перекошенная выборка. Причём перекос может быть даже не из-за ваших клиентов, а из-за совершенно левой конторы с таким же названием в другом конце города.

Ещё один момент из аудита, который меня зацепил: ни один конкурент в этом сегменте с AEO целенаправленно не работает. Вся их видимость в нейросетях - это инерция брендов, а не чья-то осознанная работа. То есть окно открыто. Кто первый зайдёт системно, тот получит несоразмерное преимущество просто потому, что остальные ещё не начали.

Аудит делал через AI Pixel Tools. Расскажу честно, как он мне.

Что зашло: сервис проверяет видимость сразу в 11 нейросетях, включая российские. Для рынка РФ это важно, потому что большинство западных аналогов Яндекс.Нейро просто игнорируют. Промпты разбиты по типам, и сразу видно провалы: бренд может нормально упоминаться в информационных запросах и полностью отсутствовать в коммерческих. Таблица конкурентов с дельтами быстро показывает позицию. Карта источников показывает, откуда модели тянут информацию, а значит, куда направлять усилия.

Что не понравилось: блок "Трафик" пустой, если не подключена аналитика. Отчёт на 25+ страниц, а summary нет. Для клиента приходится пересобирать вручную. И нет сравнения периодов, то есть после внедрения изменений вы не сможете отследить, что поменялось. Надеюсь, допилят.

Стратегия уже в работе. Если коротко: нужно переломить тональность за счёт экспертного контента, который модели подхватят. Нужно закрыть коммерческие запросы, чтобы бренд появлялся там, где клиент выбирает, а не только там, где сомневается. И нужно работать точечно с конкретными площадками, которые аудит показал как источники для моделей.

Буду выкладывать результаты по мере продвижения. Если интересно посмотреть, как выглядит AEO-стратегия в реальном времени - подписывайтесь.

А вы проверяли, что нейросети говорят про ваш бренд?