14:40
OAVI. Авторская методология оцифровки AI-Visibility
OAVI: как измерить видимость бренда в ИИ и GEO-продвижении
Автор: Дмитрий Охнин, маркетолог, автор методики OKHNIN AI Visibility Index
Еще несколько лет назад маркетологу было относительно понятно, как оценивать присутствие компании в интернете. Мы могли посмотреть позиции сайта в поисковой выдаче, объем органического трафика, количество переходов из рекламы, стоимость заявки, конверсию и десятки других показателей, которые помогали понять, работает продвижение или нет.
С появлением ChatGPT, Gemini, Perplexity и других нейросетей ситуация начала меняться, потому что люди все чаще стали задавать вопросы напрямую искусственному интеллекту и просить его подобрать компанию, товар или услугу.
Вместо того чтобы самостоятельно открывать десять сайтов, сравнивать предложения и читать десятки отзывов, человек может задать нейросети простой вопрос: «Какую клинику выбрать?», «Какой сервис подойдет для моей задачи?», «Где заказать эту услугу?» или «Какая компания считается надежной?».
ИИ анализирует доступную ему информацию и формирует собственный список рекомендаций.
Для бизнеса в этот момент появляется новый вопрос. Насколько хорошо компания представлена в этих рекомендациях и можно ли вообще измерить такую видимость?
Именно с этого вопроса началась работа над OKHNIN AI Visibility Index, или OAVI.
Почему вообще появилась идея OAVI
Я маркетолог, поэтому мне всегда было недостаточно ответа в формате «бренд вроде бы хорошо виден в ChatGPT».
Маркетинг привык работать с цифрами.
Если мы запускаем рекламу, мы считаем стоимость перехода и заявки. Если занимаемся SEO, мы смотрим позиции, трафик и конверсию. Если работаем с социальными сетями, оцениваем охваты, просмотры, подписки и обращения.
Когда я начал изучать GEO и GEO-продвижение, возникла довольно простая проблема. Было непонятно, как правильно оцифровать присутствие компании в ответах искусственного интеллекта.
Допустим, мы задаем ChatGPT десять коммерческих вопросов и в четырех ответах видим интересующий нас бренд.
Это хороший результат или плохой?
Допустим, в одном ответе компания упоминается среди десяти вариантов, а в другом нейросеть прямо называет ее одним из наиболее подходящих вариантов.
Можно ли считать эти два упоминания одинаковыми?
Очевидно, что нет.
Еще сложнее становится, когда мы хотим сравнить компанию с конкурентами или посмотреть, изменился ли результат после нескольких месяцев работы над GEO-продвижением.
Без цифр любой такой анализ превращается в субъективное ощущение.
Именно поэтому появилась идея создать понятную систему измерения, которая позволит превратить присутствие бренда в ответах ИИ в конкретные показатели, а затем сравнивать эти показатели между компаниями и отслеживать их изменение со временем.
Так появился OKHNIN AI Visibility Index.
Что такое OAVI простыми словами
OAVI представляет собой систему оценки видимости бренда в ответах искусственного интеллекта.
Если говорить совсем просто, методика помогает понять, как часто нейросети упоминают компанию по важным коммерческим запросам, насколько уверенно они ее рекомендуют и какую долю внимания бренд получает относительно своих конкурентов.
Результат можно представить в виде индекса от 0 до 100.
Чем выше показатель, тем сильнее присутствие компании в ответах ИИ по выбранной группе запросов и тем чаще бренд становится частью рекомендаций, которые получает потенциальный клиент.
При этом OAVI задумывался не как красивая цифра ради красивой цифры, а как рабочий маркетинговый инструмент.
Главная задача методики заключается в том, чтобы увидеть реальную стартовую точку, определить слабые места, сравнить себя с конкурентами и затем проверить, действительно ли работа над GEO-продвижением приводит к изменениям.
Что именно мы измеряем
Чтобы понять видимость бренда в нейросетях, недостаточно просто посчитать количество упоминаний.
Поэтому внутри OAVI используется несколько показателей, каждый из которых отвечает на отдельный вопрос.
Один из основных показателей называется Presence Rate. Он показывает, в какой доле проверенных запросов вообще появляется компания.
Например, если мы проверили двадцать коммерческих запросов и бренд появился в восьми ответах, мы уже можем увидеть реальный уровень его присутствия внутри выбранной семантики.
Однако одного присутствия недостаточно, потому что нейросеть может просто назвать компанию в длинном списке вариантов, а может поставить ее среди наиболее подходящих рекомендаций.
Поэтому мы отдельно оцениваем Recommendation Strength, или силу рекомендации.
Этот показатель помогает отличить простое упоминание от ситуации, когда бренд действительно занимает сильную позицию в ответе ИИ.
Еще один важный параметр связан с конкурентной средой.
Бизнес существует не в вакууме, поэтому нам важно понимать не только то, появляется ли конкретная компания, но и какие бренды нейросеть рекомендует чаще всего.
Для этого мы анализируем AI Share of Voice, то есть долю присутствия бренда относительно других компаний внутри одной группы коммерческих запросов.
В результате мы видим уже не отдельный ответ ChatGPT, а полноценную картину рынка глазами искусственного интеллекта.
Как выглядит исследование на практике
Работа начинается не с ChatGPT, а с запросов реальных потенциальных клиентов.
Мы собираем семантику и определяем вопросы, которые человек действительно может задать нейросети перед покупкой.
Для стоматологии это могут быть запросы про выбор клиники, имплантацию или виниры. Для юридической компании это могут быть вопросы о выборе специалиста для конкретной ситуации. Для агентства недвижимости это будут запросы о покупке квартиры, выборе района или подборе надежного агентства.
Затем эти запросы проверяются в нескольких нейросетях, после чего фиксируется присутствие бренда, его позиция внутри ответа, сила рекомендации и компании, которые появляются рядом.
В расширенном исследовании может использоваться около ста запросов и несколько разных ИИ систем, потому что один случайный ответ практически ничего не говорит о реальной видимости компании.
Нам нужна выборка, которую можно сравнивать.
Именно в этом для меня заключается главное отличие системного подхода от обычной проверки в стиле «давайте спросим ChatGPT про нашу компанию».
Хотите узнать, как ваш бизнес выглядит в рекомендациях ИИ?
Если вы хотите понять, рекомендуют ли ChatGPT и другие нейросети вашу компанию, какие конкуренты занимают более сильные позиции и какие точки роста есть именно у вашего бренда, вы можете оставить заявку на AI Visibility аудит.
Мы проведем исследование по коммерческим запросам вашей ниши, соберем показатели OAVI, сравним вас с конкурентами и покажем, с чего стоит начинать работу над GEO-продвижением.
Оставить заявку на аудит
При чем здесь GEO-продвижение
GEO, или Generative Engine Optimization, связано с оптимизацией присутствия компании в генеративных поисковых и рекомендательных системах.
Если классическое SEO в первую очередь работает с видимостью сайта внутри поисковой выдачи, то GEO-продвижение рассматривает более широкий вопрос: какую информацию об организации видит искусственный интеллект и насколько уверенно он может использовать эту информацию при формировании ответа пользователю.
Здесь имеет значение не какой то один технический файл и не одна статья на сайте.
ИИ может учитывать огромное количество сигналов, связанных с брендом, включая собственный сайт компании, публикации в СМИ, отраслевые площадки, каталоги, отзывы, экспертные материалы, структурированность информации и согласованность данных о компании в разных источниках.
Поэтому GEO-продвижение нельзя свести к одной простой механике.
Это работа с цифровой репутацией и информационным присутствием бренда в интернете, результат которой в конечном счете должен проявляться в ответах нейросетей.
И здесь снова возникает необходимость в OAVI.
Если мы занимаемся продвижением, но не измеряем стартовую точку, становится сложно понять, произошли ли реальные изменения.
Зачем OAVI нужен бизнесу
Для бизнеса индекс прежде всего дает ясность.
Руководитель компании может быть уверен, что его бренд известен рынку, имеет хороший сайт, много отзывов и сильную репутацию, но при проверке коммерческих запросов обнаруживается, что нейросети практически никогда его не называют.
Одновременно рядом может находиться конкурент, который появляется регулярно.
В такой ситуации возникает очень полезный вопрос: почему ИИ видит рынок именно так?
Дальше можно анализировать причины, сравнивать цифровое присутствие компаний и находить конкретные отличия.
В результате GEO перестает быть абстрактной историей про искусственный интеллект и превращается в нормальную маркетинговую работу, где есть стартовая точка, показатели, конкуренты, план действий и повторный замер результата.
Зачем OAVI нужен нам как маркетологам
Для нас методика решает еще одну важную задачу.
Она позволяет отвечать за результат работы не ощущениями, а цифрами.
Если в начале проекта компания присутствовала только в небольшой части коммерческих запросов, а через несколько месяцев стала появляться значительно чаще, это можно увидеть.
Если выросла сила рекомендации, это можно зафиксировать.
Если бренд начал занимать большую долю присутствия относительно конкурентов, это тоже можно измерить.
Конечно, работа с генеративными системами сложнее классической рекламной кампании, потому что ни один специалист не может просто купить первое место в ответе ChatGPT.
Однако именно поэтому измерение становится особенно важным.
Мы не можем управлять каждым отдельным ответом нейросети, но можем системно улучшать цифровое присутствие бренда и отслеживать, как меняется его положение внутри выбранной группы запросов.
OAVI не обещает магии
Важно понимать, что OAVI не является способом заставить ChatGPT рекомендовать определенную компанию.
Это система измерения.
Она показывает текущую ситуацию и помогает работать с ней осознанно.
Нейросети постоянно меняются, модели обновляются, источники информации отличаются, а ответы могут зависеть от формулировки вопроса и контекста пользователя.
Поэтому одна из ключевых идей методики состоит именно в том, чтобы смотреть не на один ответ, а на совокупность запросов, показателей и повторных измерений.
В маркетинге одна цифра редко говорит достаточно.
Нам важна динамика.
Почему эта тема будет становиться важнее
Поиск информации постепенно становится более разговорным.
Пользователь все чаще хочет не просто получить список сайтов, а сразу получить понятный ответ на свой вопрос.
Он просит сравнить варианты, объяснить различия, предложить подходящие компании и сократить путь от запроса до решения.
Для бизнеса это означает появление еще одной точки конкуренции.
Раньше компании боролись за место в поисковой выдаче, затем за внимание внутри социальных сетей и маркетплейсов, а теперь постепенно появляется борьба за присутствие внутри ответов искусственного интеллекта.
И если появляется новая точка конкуренции, маркетингу рано или поздно понадобится способ ее измерять.
Именно для этого был создан OKHNIN AI Visibility Index.
Что делать дальше
Первый шаг очень простой.
Нужно понять, где ваш бренд находится сейчас.
Не пытаться сразу менять сайт, публиковать десятки статей или внедрять случайные рекомендации по GEO-продвижению, а сначала провести нормальный замер и увидеть исходную ситуацию.
Какие запросы важны для вашего бизнеса, насколько часто по ним появляется компания, кто находится рядом, кого нейросети рекомендуют сильнее и по каким направлениям бренд практически отсутствует.
После этого уже можно строить стратегию и понимать, над чем действительно имеет смысл работать.
Если вы хотите получить такой анализ для своей компании, оставьте заявку на OAVI аудит.
Мы соберем коммерческие запросы вашей ниши, проверим видимость бренда в нейросетях, сравним показатели с конкурентами и подготовим понятный план дальнейшей работы над GEO-продвижением.
Оставить заявку на OAVI аудит
