Как понять, как ваш продукт видят нейросети

Еще год назад я пытался понять одну простую вещь: как мой продукт выглядит в ответах нейросетей.

Если пользователь спрашивает у ChatGPT, Perplexity или другой модели:

нейросеть не показывает список ссылок, как классический поиск. Она сразу формирует готовый ответ, в котором упоминает конкретные продукты.

По сути AI становится новым интерфейсом поиска.

Пользователь задает вопрос - и получает не список сайтов, а уже готовую рекомендацию. Внутри этого ответа могут появляться конкретные бренды, сервисы и продукты.

Поэтому для любого бизнеса возникает новый вопрос: попадает ли ваш продукт в эти ответы?

Если нет, то пользователь может о нем просто не узнать.

Еще год назад проверить это было довольно сложно.

Единственный вариант - делать всё вручную. Придумывать десятки запросов, задавать их в разных нейросетях и смотреть, какие продукты они рекомендуют.

Но такой подход почти не масштабируется.

Один и тот же вопрос можно сформулировать десятками способов. Разные модели дают разные ответы. А если учитывать ChatGPT, YandexGPT, Perplexity и другие системы, количество комбинаций становится огромным.

Поэтому постепенно сформировалась новая задача в маркетинге.

Не просто продвигать сайт в поиске, а понимать:

как бренд представлен внутри ответов AI.

Так появился термин GEO — Generative Engine Optimization.

По аналогии с SEO, только для генеративного поиска.

Если SEO отвечает за позиции в поисковой выдаче, то GEO занимается другим вопросом:

Фактически речь идет о новом канале дистрибуции информации о продукте.

Когда пользователь ищет информацию в поисковике, он сам выбирает, какие сайты читать.

В AI-поиске ситуация другая.

Нейросеть формирует единый ответ, в котором уже есть:

И пользователь часто принимает решение прямо на основе этого ответа.

То есть нейросеть фактически становится новым слоем между пользователем и интернетом.

Если продукт регулярно появляется в таких ответах, он получает дополнительную видимость и доверие.

Если нет - он просто выпадает из поля зрения.

Поэтому вокруг этого постепенно формируется новая специализация - GEO-специалисты.

Их задача:

усиливать присутствие бренда в информационном поле

Чтобы понять, как это работает на практике, мы посмотрели через GEOrank, как нейросети отвечают на вопросы про BI-системы и как в этих ответах появляется наш продукт Analytic Workspace (AW BI).

Сервис собирает запросы на основе семантики сайта, задает их разным моделям и фиксирует ответы.

За выбранный период было проанализировано 159 ответов нейросетей по релевантным запросам.

Из них:

Это интересный момент.

Даже если продукт попадает в AI-ответ, нейросеть далеко не всегда дает ссылку на сайт.

Пользователь может узнать о продукте и принять решение, но так и не перейти на сайт компании.

Это довольно сильно меняет привычную логику маркетинговой аналитики.

Разные AI-модели показывают совершенно разную картину.

Больше всего упоминаний оказалось в:

Это важный вывод.

Если анализировать только одну модель, можно получить искаженное представление о реальной AI-видимости бренда.

Фактически каждая модель формирует собственную картину рынка.

Анализ упоминаний BI-платформ в ответах нейросетей показал следующую картину:

То есть продукт находится примерно в середине списка по видимости.

При этом в отдельных типах запросов его позиция может сильно меняться.

Например, в запросах про корпоративную аналитику продукт появляется чаще, чем в более общих запросах про BI-системы.

Такая аналитика позволяет увидеть не только свою позицию, но и какие бренды нейросети воспринимают как основных игроков рынка.

Отдельный слой анализа — источники, на которые опираются модели.

Среди наиболее используемых сайтов оказались:

Фактически это показывает, какие площадки формируют мнение AI о продукте.

Это довольно практическая информация.

Сразу становится понятно:

Еще один интересный слой анализа — критерии, по которым нейросети оценивают продукты.

Например:

По каждому из этих параметров можно увидеть оценку продукта относительно конкурентов.

По сути это позволяет понять, какой образ бренда формируется внутри AI-ответов.

Иногда это может довольно сильно отличаться от того, как компания сама позиционирует продукт.

Самое интересное, что это очень напоминает ранние годы SEO.

Тогда достаточно было:

и сайт мог довольно быстро попасть в верх выдачи.

С GEO сейчас происходит похожая история.

AI-поиск только формируется, поэтому сейчас особенно интересно смотреть, как бренды начинают появляться внутри ответов нейросетей. Такие инструменты, как GEOrank, позволяют увидеть эту картину на данных и понять, как именно AI воспринимает продукт.