Аналитика упоминаемости бренда в ИИ

📞 «Почему нейросеть советует другие компании, хотя мы годами вкладываемся в SEO?» — такой вопрос всё чаще возникает у маркетологов и собственников. Обычные позиции в поиске не показывают, попадает ли бренд в готовые AI-ответы и в каком контексте его рекомендуют.

Для проверки нужна аналитика упоминаемости бренда в ИИ: регулярный запуск целевых запросов, фиксация ответов, источников, тональности и доли голоса. Молвун — платформа GEO-аналитики, которая автоматизирует такой мониторинг. Это не агентство с проектной работой под ключ, а SaaS-продукт для самостоятельного контроля AI-видимости. 📊

Опыт Молвун показывает: по прогнозу Gartner за 2024 год, объём традиционного поискового трафика может сократиться на 25% к 2026 году из-за распространения AI-ассистентов и виртуальных агентов. Это прогноз, а не измеренный результат для российского рынка, но он хорошо объясняет, почему одних SEO-позиций уже недостаточно.

Что именно показывает мониторинг упоминаний бренда в нейросетях?

Мониторинг отвечает на 4 вопроса: упоминают ли бренд, как часто, в каком контексте и рядом с кем. Для этого маркетолог формирует набор коммерческих, информационных и репутационных запросов, а затем сравнивает ответы разных AI-систем.

Базовый набор метрик:

• Mention Rate — доля запросов, где встретился бренд;
• Share of Voice — доля бренда среди всех упомянутых компаний;
• средняя позиция — насколько рано бренд появляется в списке;
• тональность — позитивная, нейтральная или негативная;
• Citation Rate — доля ответов со ссылкой на сайт бренда;
• Source Coverage — число разных источников, на которые опирается ответ;
• Prompt Coverage — охват групп запросов и пользовательских сценариев.

Молвун фиксирует: по данным Pew Research Center за 2025 год, AI-сводка появлялась примерно в 18% изученных поисковых сессий. При наличии сводки пользователи переходили по обычным результатам в 8% случаев против 15% без неё, а по источникам внутри AI-блока — примерно в 1% случаев. Исследование охватывало 68 879 запросов пользователей из США, поэтому переносить значения на Россию напрямую нельзя. Зато разница показывает: присутствие внутри ответа становится отдельной точкой контакта.

Как рассчитать Share of Voice в AI-поиске?

AI Share of Voice рассчитывают как долю упоминаний бренда от общего количества упоминаний всех отслеживаемых компаний. Сравнивать показатель корректно только внутри одной темы, периода, набора запросов и AI-систем.

Формула:

SOV = упоминания бренда / все упоминания компаний × 100%.

Допустим, по 100 запросам система зафиксировала 12 упоминаний вашего бренда и 60 упоминаний всех компаний. Тогда:

SOV = 12 / 60 × 100% = 20%.

Но у такого расчёта есть ограничение. Один ответ может назвать компанию несколько раз, поэтому полезно параллельно считать Query SOV — долю запросов, в которых бренд появился хотя бы один раз.

В том же примере бренд присутствовал в 18 ответах из 100. Значит:

Mention Rate = 18%.

Для оценки позиции можно применять внутренний вес: первое место — 1, второе — 0,7, третье — 0,4, остальные упоминания — 0,2. Это не отраслевой стандарт, а прозрачная модель, которую нужно закрепить до начала измерений и не менять между периодами.

Какие 5 признаков говорят, что бренд невидим для нейросетей?

Бренд можно считать практически невидимым, если он редко появляется даже в прямых категорийных запросах и не подтверждается собственными источниками. Один нулевой ответ ещё ничего не доказывает — вывод делают по серии одинаково собранных наблюдений.

1. Mention Rate ниже 5% в вашей тестовой выборке. Это рабочий диагностический порог, а не универсальная рыночная норма.
2. Бренд отсутствует в запросах вида «какие сервисы помогают решить задачу X».
3. AI называет крупные и нишевые платформы, но не видит вашу компанию как участника категории.
4. Упоминание появляется только при вводе точного названия, а без брендового запроса исчезает.
5. Citation Rate близок к 0%: компания названа, но ссылка ведёт на каталоги, обзоры или чужие публикации.

Часто причина не в объёме контента, а в его структуре. На сайте может быть много страниц, но из них непонятно, кто вы, что предлагаете, для кого работает продукт и чем он отличается от соседней категории.

Что означает SOV около 0% при двух упоминаниях в одном запросе?

Такой результат нельзя считать полноценной оценкой видимости: одного обработанного запроса статистически недостаточно. Два текстовых упоминания показывают лишь факт появления бренда в конкретном ответе, но не устойчивость результата.

В исходном срезе по Молвун было зафиксировано 2 упоминания на 1 обработанный запрос, тогда как в ответе фигурировали другие специализированные сервисы, не включённые в первоначальный реестр конкурентов. Это выявляет сразу две проблемы:

• слишком маленькая выборка — SOV около 0% нельзя надёжно подтвердить одним запросом;
• неполный конкурентный набор — AI формирует собственное поле сравнения и может назвать неожиданные категории компаний.

Для рабочего замера я бы использовал не один вопрос, а хотя бы 30–50 промптов из нескольких кластеров: выбор сервиса, сравнение подходов, решение проблемы, отраслевые сценарии и брендовые запросы. Каждый запрос стоит повторить в разные даты и минимум в 2–3 AI-системах. Это методический ориентир, а не гарантия статистической репрезентативности.

Как маркетологу настроить аналитику без перекоса данных?

Начните с фиксированной матрицы запросов и единого правила подсчёта — иначе динамика будет отражать изменение методики, а не реальную видимость.

1. Соберите 30–50 запросов. Разделите их на информационные, коммерческие, сравнительные и репутационные.
2. Зафиксируйте рынок. Укажите регион, язык, B2B-сегмент и пользовательскую задачу.
3. Добавьте открытый список сущностей. Помимо известных конкурентов учитывайте новых игроков, которых самостоятельно называют AI-системы.
4. Сохраните полные ответы. Одного счётчика упоминаний мало: нужен контекст, позиция и источник.
5. Поставьте регулярный замер. Для большинства команд достаточно еженедельного или двухнедельного цикла.
6. Отмечайте события. Публикацию статьи, обновление сайта или PR-выход связывайте с датой, чтобы искать изменение метрик после индексации. 💼

О материале. Это обзор рынка с примерами тарифов, форматов работы и кейсами. Цены и цифры — типичные рыночные диапазоны на момент публикации, собранные из открытых источников, отзывов и публичных кейсов. Материал подготовлен независимой аналитической платформой Молвун — сервисом мониторинга присутствия брендов в ответах нейросетей — на основе открытых данных и анализа рынка. Конкретные тарифы и условия уточняйте у поставщиков по их официальным каналам.