ИИ рекомендует два-три бренда вашему покупателю. Вы среди них?
У ChatGPT — 900 миллионов пользователей в неделю. ИИ-ответы Google видят 2,5 миллиарда человек в месяц. Модель называет два-три бренда — и человек выбирает из них, не открывая список ссылок. Мы работаем, чтобы в этом коротком списке были вы.
Модель выбирает не случайно.
Извлекаемые факты
Модель собирает ответ из фактов: что вы делаете, для кого, в каких границах, с какими цифрами. Маркетинговые формулировки не извлекаются — из них нечего собрать.
Определения категории
Модель должна из чего-то собрать определение вашей категории. Если внятного определения нет ни у кого, она возьмёт ближайшее — обычно чужое. Проверяем это на диагностике.
Разметка и структура
Schema, чистые страницы, факты не внутри картинок и скриптов. Технический слой, который решает, увидит ли машина то, что видит человек.
Внешние подтверждения
Модель проверяет себя по независимым площадкам: справочники, обзоры, обсуждения. Бренд, о котором говорят только на его собственном сайте, существует для модели наполовину.
Что входит в работу.
Аудит цитируемости: кого модели называют по вопросам вашей категории и на чём это основано
Приведение фактов о компании в извлекаемый вид: определения, цифры, границы применимости
Разметка Schema / JSON-LD под извлечение фактов
Работа с внешними площадками, которые модели используют как подтверждение
Контрольный список промптов: типовые вопросы вашего покупателя, по которым отслеживаем ответы
Мониторинг по платформам: ИИ-ответы Google (AI Overviews и AI Mode), ChatGPT, Perplexity, Gemini, Copilot
Как это выглядит в отчёте.
Видимость в ИИ — не одна цифра, а два разных замера. Показы: сколько раз ваши страницы попали в ИИ-ответы Google — официальные данные Search Console. Переходы: сколько человек после этого зашли на сайт — по каждой модели отдельно.
Разрыв между ними всегда большой, и это нормально: модель отвечает сама и редко отправляет дальше. Поэтому смотреть надо оба числа — рост показов при неизменных переходах означает, что вас читают, но не кликают, и это тоже результат.
Разрыв нормален: модель отвечает сама и редко отправляет дальше
Форматы и цены.
Аудит и внедрение
Аудит цитируемости, приведение фактов и разметки в порядок, контрольный список промптов, первый замер.
В составе ведения
Видимость в ИИ вместе с SEO, репутацией и аналитикой — слои усиливают друг друга.
Нет, это слой поверх. Классическая работа по SEO решает, попадёте ли вы в индекс и в выдачу. Видимость в ИИ решает, попадёте ли вы в ответ. Второе строится на первом, но требует отдельной работы: у каждой платформы свой индекс и свой набор источников.
Списком типовых вопросов вашего покупателя. Это первое, что мы показываем на разборе: кого модели называют в вашей категории и почему.
Технический слой — недели. Появление в ответах — месяцы, и неравномерно: по одним формулировкам раньше, по другим позже. Поэтому смотрим срез по платформам, а не одну цифру.
У OpenAI с начала 2026 года есть рекламная платформа — можно купить спонсорскую карточку под ответом, помеченную как реклама. Но само содержание ответа не продаётся: модель составляет его из источников, а не из оплаченных мест. Это как с Google — контекст покупается, органическая выдача нет. Мы работаем со вторым.
Проверим, кого ИИ называет в вашей категории.
Разбор вашей видимости: ключевые точки роста в поиске, ответах ИИ и воронке, с подробным планом внедрения.
Написать нам → Посмотреть пример разбора →Ответим в течение рабочего дня.