Почему SEO-ключи не работают для AI-ответов, или Как мы мониторим нейро-выдачу для бренда

Если вы заведете в ChatGPT, Claude или Perplexity классические запросы вроде «купить диван», «онлайн курс SMM», «CRM для малого бизнеса», нейросеть не будет знать, что ответить. В лучшем случае (как в первом примере) будет уточнять.

В худшем — нальет воды, как в тошнотворных SEO статьях:

В нейро-ответах мы имеем дело с механикой, принципиально отличной от SEO. Классический поиск ищет релевантные документы по ключевым словам. А в генеративной выдаче нейросеть пытается понять, что человек на самом деле хочет узнать, и собрать ответ из множества источников.

Короткий SEO-ключ для нейросети — как незаконченное предложение, нейросеть не понимает контекст, не видит уточнений и в итоге выдаёт что-то максимально усреднённое.

О подходах к мониторингу нейро-выдачи рассказывает Юлья Ким, Head of AI, moab.

Как AI интерпретирует намерения пользователей

Генеративные модели работают не с ключевыми словами, а с интентами — то есть с намерениями. Когда реальный пользователь обращается к ChatGPT или Perplexity, он формулирует развёрнутый вопрос: «Хочу переехать с Trello на что-то более мощное для команды из 15 человек, где можно отслеживать задачи по проектам и делать автоматизацию без кода». Видите разницу с «таск-менеджер для бизнеса»? В длинном запросе есть контекст (размер команды), есть проблема (Trello не хватает функций), есть требования (автоматизация без кода). И нейросеть отлично считывает эти нюансы.

Именно поэтому для мониторинга AI-выдачи мы используем длиннохвостые запросы (расширенные, разговорные формулировки, которые имитируют реальное поведение пользователей). Только так можно проверить, как модель понимает намерения аудитории, и какой контент она действительно считает релевантным. И главное — является ли релевантным контент на вашем сайте.

Что мы на самом деле проверяем через AI-мониторинг

Когда аналитики готовят запросы для проверки генеративной выдачи, мы решаем сразу несколько задач:

1. Понимание интента. Правильно ли AI распознаёт, что хочет пользователь — навигацию на конкретный сайт, покупку, сравнение продуктов или инструкцию?
2. Конкурентный анализ. Какие бренды, сервисы и информационные ресурсы попадают в ответ, в каком порядке и с какими аргументами?
3. Пробелы в контенте. Где нейросеть подставляет чужие материалы вместо контента нашего клиента — это сигнал, что на сайте не хватает нужного формата ответа.
4. Информационная роль бренда. Как AI видит сайт клиента — как авторитетный источник или просто как один из множества вариантов?
5. Цифровая репутация. Как модель отзывается о бренде и конкурентах, какие источники она считает достоверными для оценок и отзывов?
6. Авторитетные игроки. Кто в глазах нейросети является экспертом в нише клиента — отраслевые медиа, агрегаторы, прямые конкуренты?
7. Форматы ответов. Какие структуры использует AI — FAQ-блоки, таблицы сравнения, пошаговые инструкции, списки с аргументацией? Это показывает, какой контент нужно создавать или дорабатывать.

По сути, длиннохвостые запросы — это наш инструмент для глубокой диагностики того, как бренд представлен в новой, AI-опосредованной реальности. И дальше я покажу, как правильно строить такие запросы, чтобы получать максимально точные данные для стратегических решений.

Анатомия правильного ИИ-запроса

Придумывать такие запросы вручную на постоянной основе неэффективно. Мы разработали свою трехуровневую систему создания длиннохвостых запросов и автоматизировали ее, докрутив некоторые моменты под разные сферы бизнеса и темы сайтов.

Когда мы создавали первые запросы для AI-аудитов, первая проблема была в хаосе. Каждый в команде делал это на свой лад. Тогда ввели правило: каждый запрос имеет точную архитектуру.

• Первый уровень — базовый интент,
• второй — фасеты,
• третий — модификаторы.

Это наш рабочий инструмент, который превращает аморфный вопрос в точный тестовый сценарий.

Нейросеть поступает так же. Она декомпозирует запрос на подзапросы и проводит поиск параллельно:

Базовые интенты: почему фокусировка критична

Мы работаем с тремя типами базовых интентов, и принципиально важно выбирать только один из них на один запрос:

• Navigate (Навигационный) — пользователь ищет конкретный бренд, сайт или сервис. Например: «Официальный сайт Samsung Россия, где проверить гарантию».
• Transact (Транзакционный) — цель в совершении действия: купить, заказать, записаться. Например: «Купить угловой диван до 50 000 рублей в Москве с доставкой сегодня».
• Decide (Информационно-сравнительный) — человек хочет разобраться, сравнить варианты, понять механику. Например: «Что лучше для отдела продаж: amoCRM или Bitrix24».

Почему нельзя смешивать? Потому что AI-модель, видя признаки разных интентов в одном запросе, начинает «дёргаться» между форматами ответа. Допустим, вы пишете: «Купить диван и сравнить цены с конкурентами и почитать отзывы». Нейросеть не понимает, что приоритетнее — вести на карточку товара (Transact), строить сравнительную таблицу (Decide → Compare) или показывать агрегатор отзывов (Decide → Reputation)?

Базовые интенты мы берем из нескольких мест: из логики товара/услуги, из SEO-семантики, из текстов на страницах сайта (для этого выбираем максимально уникальные формулировки из заголовков и первых абзацев). Последнее берем для 2-3 фраз из всего пула мониторинга, используем как контрольные вопросы.

© Юлья Ким, Head of AI, moab

В реальности пользователи, конечно, могут формулировать сложносочинённые запросы. Но для мониторинга нам нужна чистота эксперимента: один доминирующий интент позволяет точно отследить, как AI обрабатывает конкретный сценарий поведения.

Фасетами уточняем поведенческий контекст

Фасеты (грани или аспекты) — это второй уровень детализации, который показывает, как именно пользователь хочет решить свою задачу внутри выбранного интента. Вот основные фасеты, которые мы используем чаще всего:

1. Compare.Specs — сравнение характеристик, «что лучше/быстрее/надёжнее». Пример: «Для работы с графикой: MacBook Pro 14 или Lenovo ThinkPad X1 Carbon, если важны мощность и надёжность».
2. Alt/Migration — поиск альтернатив и сценарии перехода с одного решения на другое. Пример: «Чем заменить Notion для базы знаний внутри компании в РФ».
3. HowTo — пошаговые инструкции и обучающий контент. Пример: «Как правильно выбрать кондиционер для квартиры 45 м², чтобы он был экономичным и тихим».
4. Compat/Fit — совместимость и вопросы «подходит ли мне это». Важно для технических продуктов и B2B-решений.
5. Reputation/Reviews — отзывы, доверие, вопросы безопасности сделки. Пример: «Отзывы о внедрении SAP: дорого ли и с какими проблемами сталкиваются».
6. Background/Define — определения, контекст, базовые знания. Хотя в мониторингах мы их используем реже, потому что они дают слишком общие ответы.

Фасеты помогают нейросети понять не просто «что ищут», а «зачем и в какой логике». Если базовый интент — это вектор движения, то фасет — это способ передвижения по этому вектору.

Модификаторами приближаем запрос к реальности

А вот модификаторы — это третий слой, который делает запрос по-настоящему живым. Например, для товаров мы используем 12 категорий модификаторов, и обязательное правило: в каждом длинном хвосте должно быть минимум два модификатора.

1. Brandness — упоминание конкретного бренда (brand), отсутствие брендов (non-brand) или смешанный вариант (mixed).
2. Geo — географическая привязка: «в Москве», «рядом со мной», «для РФ», «доставка в Санкт-Петербург».
3. Budget/Price — ценовые рамки: «до 30 000», «недорого», «премиум-сегмент», «акции», «скидки».
4. Time/Urgency — временные ограничения: «сегодня», «на выходных», «в 2025 году», «срочно».
5. Persona/Use-case — для кого или для какой ситуации: «для ребёнка», «для маленькой комнаты», «для удалённой команды».
6. Channel — канал взаимодействия: онлайн, офлайн, через приложение.
7. Availability — наличие товара, условия доставки, возможность предзаказа.
8. Constraints — ограничения по материалу, размеру, техническим характеристикам, экосистеме.
9. Voice/Dialog — разговорная форма: «посоветуй», «подбери», «помоги выбрать».
10. Format-ask — запрос конкретного формата ответа: таблица, список, калькулятор, чек-лист.
11. Policy/Safety — вопросы гарантии, возврата, лицензирования, легальности.
12. Lifecycle — поддержка, ремонт, обслуживание, обновления после покупки.

Правила комбинирования элементов

Без системы комбинирования запросы выходят либо слишком простыми, либо перегруженными. Правила помогают найти баланс.

Мы используем простую архитектуру: один базовый интент + 1-2 фасета + минимум 2 модификатора. Это даёт нам минимум 3 элемента в длинном хвосте, но оптимально — 4-5 элементов. Именно такая структура максимально похожа на реальные диалоги людей с нейросетями.

Корректная комбинация:

«Какой диван купить подростку в Hoff, модели сравни по ценам с предложениями из других онлайн-магазинов».

Здесь: базовый интент = Transact (купить), сравнение идёт как фасет, а «подросток» и «цены» — модификаторы.

Некорректная комбинация:

«Купить диван с доставкой недорого Москва отзывы сравнение».

В обезличенных сухих вопросах нейросеть не понимает приоритет.

Почему критична разговорность? Потому что AI-модели обучены на естественных диалогах. Когда мы пишем «посоветуй», «подбери», «помоги выбрать» — мы имитируем реальное поведение пользователей, и нейросеть выдаёт именно те форматы ответов, которые видит живая аудитория. Сеошный набор ключей такую картину не покажет.

Распределение запросов по длине и сложности

Мы используем пропорцию: 60% коротких, 30% средних и 10% длинных запросов. Эта формула неслучайна — она отражает реальное распределение пользовательского поведения в диалогах с нейросетями (на основании различных исследований, например, Investigating ChatGPT Search: Insights from 80 Million Clickstream Records).

Короткие запросы — 60% от объёма

Короткие запросы до 20 слов. Практика показывает, что большинство пользователей ведут общение с AI коротко и по делу. Сказывается опыт поиска в Яндексе и Google, когда лишние ключевые слова могут сбить с толку систему и увести в совершенно иную выдачу.

Такие запросы отлично подходят для Navigate (навигационных интентов) и простых Transact (транзакционных) запросов. Примеры:

• «МВидео акции на телевизоры Samsung сентябрь 2025»
• «СберБанк форма заявления на ипотеку PDF 2025»
• «купить угловой диван до 50 000 рублей в Москве с доставкой сегодня»

Почему именно 60%? Потому что именно короткие запросы показывают, насколько правильно AI понимает прямые намерения без дополнительного контекста — в вашей сфере. Если нейросеть в ответ на «Официальный сайт Битбанкер» ведёт пользователя не на сам сайт, а на агрегатор обзоров — это сигнал, что навигационная репутация бренда в AI-среде недостаточно сильная. А таких быстрых проверочных запросов в мониторинге должно быть больше всего, потому что они массово встречаются в реальной практике.

ИИ на основе глобальных обучений для каждой темы строит свою базу приоритетов. К примеру, в коротком запросе про Samsung всего 7 токенов. У AI нет дополнительных слов, через которые можно достроить intent через attention-веса. Модель должна это уже знать из обучающих данных:

- Что условно «МВидео» — ритейлер электроники.

- Что «акции Samsung» — промо «МВидео» на технику конкретного бренда.

- Что правильный ответ — официальный сайт «МВидео» с разделом акций.

Если AI на короткий запрос ведет не туда (например, на агрегатор вместо офсайта), значит в обучающей базе мало данных про этот бренд в нужном контексте. Векторная близость «МВидео» смещена к другим сущностям. То есть ИИ не связывает имя бренда с нужным доменом, продуктом или сущностью.

© Юлья Ким, Head of AI, moab

Средние запросы— 30% от объёма

Средние запросы — это 20-30 слов, обычно одно-два предложения. Здесь уже появляется больше контекста, уточнений и модификаторов. Мы используем их для интентов типа Compare (сравнение), Alt/Migration (альтернативы) и HowTo (инструкции).

Примеры:

• Что надежнее для семейных поездок — Hyundai Tucson или Kia Sportage? Интересует безопасность, стоимость обслуживания и расход топлива на трассе.
• Какая альтернатива Mailchimp подойдёт для рассылок в B2B в 2025 году. Важно чтобы были сегментация и аналитика открытий писем.
• Как правильно выбрать кондиционер для квартиры площадью 45 кв.м, чтобы он был экономичным и тихим. Укажи основные критерии и предложи 3 модели с ценами.

Такие запросы помогают проверить, как AI строит сравнительные таблицы, формирует списки альтернатив и даёт пошаговые рекомендации. Именно здесь чаще всего всплывают конкуренты, о которых клиент даже не подозревал.

30% — это оптимальная доля, потому что средние запросы требуют более тщательного анализа выдачи: нужно смотреть не только на факт присутствия бренда, но и на качество аргументации, полноту данных, источники и корректность цитирования.

Длинные запросы — 10% от объёма

Длинные запросы — это 50-80 слов, иногда 3-6 предложений. Они имитируют комплексные сценарии с множественными условиями. По сути, это уже не запрос, а мини-консультация, где пользователь детально описывает ситуацию и свои ожидания.

Пример:

«Хочу купить ноутбук для работы и учёбы, чтобы он тянул Photoshop и программы для монтажа видео, но при этом не перегревался и был относительно лёгким, потому что придётся носить его каждый день в рюкзаке. Желательно, чтобы батарея держала не меньше 8 часов и был экран не менее 15 дюймов. Бюджет до 120 000 рублей, доставка нужна в Москве в течение недели. Сравни варианты и предложи, где выгоднее всего купить онлайн с гарантией».

Длинные запросы показывают, как AI справляется с многофакторными задачами: учитывает ли он все условия, строит ли логичную цепочку рассуждений, какие бренды и источники подставляет в качестве решений. Это самая ресурсозатратная категория для анализа, потому что выдача очень объемная, с рассуждениями, состоит из абзацев, списков, таблиц, карточек товаров и т.д., и всё это нужно детально разбирать.

Почему всего 10%? Потому что в реальности большинство пользователей не пишут таких развёрнутых запросов с первого раза. Они начинают с коротких, потом уточняют в диалоге.

Но для мониторинга нам важно проверить экстремальный сценарий: справляется ли AI с максимально детализированным запросом и главное — остаётся ли в нём место для нашего бренда.

Такое распределение делает мониторинг управляемым. Если делать 50% длинных запросов, команда утонет в анализе, а выводы будут смещены в сторону нишевых сценариев. Если делать 90% коротких — пропустим стратегически важные инсайты о том, как AI работает с конкурентами в развёрнутых сравнениях. Баланс — это ключ к точной диагностике присутствия бренда в AI-выдаче.

Посмотреть образец запросов

Типология запросов и особенности анализа

Разные интенты требуют разных методик проверки. Разберем по типам, чтобы было понятно, что искать в выдаче и как интерпретировать результаты.

Navigate-запросы

Навигационные запросы — это проверка базового доверия AI к вашему бренду. Пользователь ищет конкретный сайт, конкретную страницу, конкретный документ — и нейросеть должна вести его туда напрямую. Но на практике мы регулярно видим подмену, когда вместо официального сайта клиента AI предлагает агрегаторы отзывов, маркетплейсы или информационные порталы.

Почему это критично? Потому что навигационный запрос — это самый горячий пользователь. Он уже знает, куда хочет попасть, он готов к действию — покупке, регистрации, скачиванию документа. Если AI в ответе отправляет человека на какой-нибудь обзорник или агрегатор — это потерянная конверсия.

Что мы проверяем в Navigate-мониторинге:

• Ранжирование источников. Официальный сайт клиента идёт первым в ответе или его подменяют маркетплейсы (Ozon, Wildberries), агрегаторы (Яндекс Маркет, Авито) или отзовики?
• Внутренние страницы vs главная. Ведёт ли AI пользователя сразу на целевую страницу (форма регистрации, раздел акций, PDF-документ) или выдаёт только главную страницу сайта?
• Точность цитирования. Правильно ли нейросеть называет разделы сайта, номера документов, сроки акций?

Если Navigate-запросы показывают, что AI подменяет ваш сайт агрегаторами — это сигнал о слабой навигационной репутации бренда в глазах модели. Скорее всего, на сайте не хватает структурированного контента, разметки, чётких якорных страниц под популярные запросы.

Transact-запросы

Транзакционные запросы — это зона, где AI максимально меняет классическую воронку продаж. Раньше пользователь гуглил «купить угловой диван», переходил на сайт магазина, смотрел карточку товара, добавлял в корзину. Теперь он спрашивает у ChatGPT или Perplexity — и нейросеть выдаёт готовую подборку с ценами, характеристиками и ссылками на несколько магазинов сразу.

Мы анализируем Transact-запросы по четырём аспектам:

1. Товары и цены. Упоминает ли AI конкретные модели и цены из ассортимента клиента или подставляет конкурентов?
2. Конкуренты. Кто ещё попадает в подборку и почему — маркетплейсы, прямые конкуренты, нишевые магазины?
3. Точность данных. Правильные ли цены, актуальные ли акции, корректное ли наличие товара?
4. Учёт модификаторов. Если в запросе указан бюджет, гео, срок доставки — учитывает модель эти условия или выдаёт общий список?

Сигналы проблем в Transact-выдаче:

• Агрегаторы (Ozon, Wildberries, Яндекс Маркет) идут первыми, а сайт клиента — в конце списка или вообще отсутствует.
• AI выдаёт обзоры вместо карточек товаров — значит, на сайте клиента нет структурированных описаний продуктов, которые модель могла бы процитировать.
• Цены и характеристики не совпадают с реальными — это признак того, что на сайте нет актуальной разметки Schema.org для продуктов.
• Модель игнорирует модификаторы (гео, бюджет, срок доставки) — на сайте не хватает фильтров и параметров, которые AI мог бы считать.

Decide-запросы Compare.Specs

Сравнительные запросы — это битва брендов в одном ответе. AI строит таблицы, списки с аргументами, описания преимуществ и недостатков. И здесь критично, насколько репрезентативно представлен бренд клиента по сравнению с конкурентами.

Что мы проверяем в Compare-мониторинге:

• Репрезентативность брендов. Попадает ли бренд клиента в сравнение наравне с конкурентами или его вообще не упоминают?
• Качество аргументации. Какие преимущества и недостатки AI называет для каждого бренда — объективные характеристики или поверхностные клише?
• Детализация. Есть ли конкретные цифры, модели, цены или модель выдаёт абстракции вроде «оба хороши, выбирайте по бюджету»?

Если AI не включает ваш бренд в сравнение или описывает его поверхностно — это сигнал, что на сайте нет контента формата «vs»: сравнительных таблиц, детальных обзоров преимуществ, структурированных описаний характеристик. Нейросеть просто не видит данных, чтобы аргументированно сравнить ваш продукт с конкурентами.

Decide-запросы Alt/Migration

Запросы на альтернативы и миграцию — это конкурентная разведка в чистом виде. Пользователь ищет замену текущему решению, и AI выдаёт список вариантов с аргументами. Если ваш бренд попадает в этот список — отлично, вы в поле зрения переключающихся клиентов. Если нет — значит, модель не считает вас релевантной альтернативой.

Что выявляет Alt/Migration-анализ:

• Топ-замены. Кого AI называет первым в списке альтернатив — это главные конкуренты в глазах модели.
• Инструкции миграции. Даёт ли AI конкретные шаги по переходу с одного продукта на другой — это показатель, насколько детально нейросеть знает механику работы продуктов.
• Присутствие бренда. Упоминается ли продукт клиента как альтернатива конкурентам или только конкуренты упоминаются как альтернатива клиенту?

Если при запросе «Чем заменить [конкурент]» ваш бренд не попадает в топ-3 альтернатив — это означает, что AI не видит вас в этом конкурентном кластере. Скорее всего, на сайте нет контента, который объясняет преимущества миграции с других решений на ваше.

Decide-запросы Reputation/Reviews

Репутационные запросы — это индикатор доверия. Пользователь хочет узнать, стоит ли иметь дело с брендом, и AI собирает информацию из отзывов, кейсов, обзоров. Здесь важно не только присутствие упоминаний, но и баланс позитива и негатива.

Что мы проверяем в Reputation-мониторинге:

• Авторитетные площадки. Откуда AI берёт отзывы — с Отзовик.ру, IRecommend, Яндекс Карт, профильных форумов, кейс-стадиз?
• Баланс мнений. Упоминает ли модель и плюсы, и минусы или только негатив/только позитив?
• Конкретика vs абстракции. Цитирует ли AI конкретные примеры из отзывов или выдаёт общие фразы вроде «в целом отзывы положительные»?

Если AI в репутационных запросах подставляет много негативных отзывов или вообще не находит упоминаний бренда — это репутационная проблема в цифровом пространстве. Возможно, на сайте нет блока с отзывами клиентов, нет кейсов, нет разметки Review Schema.

Decide-запросы HowTo/Format-ask

Инструкционные запросы — это проверка, насколько структурировано AI может объяснить процесс с опорой на ваш контент. Пользователь хочет пошаговую инструкцию, чек-лист, таблицу — и нейросеть ищет источники, которые дают такой формат.

Что проверяем в HowTo-мониторинге:

• Структурированные источники vs абстрактные советы. Цитирует ли AI конкретные инструкции с вашего сайта или выдаёт общие советы из Википедии и форумов?
• Разметка FAQ/HowTo/HowToStep. Если на сайте есть Schema-разметка для инструкций, AI будет чаще использовать этот контент.
• Форматы ответа. Таблицы, чек-листы, нумерованные списки — берет ли AI это из источников, где контент уже структурирован именно так.

Если AI не использует ваш контент в HowTo-запросах — это сигнал, что на сайте нет инструкций, FAQ, гайдов в структурированном виде или они есть, но без правильной разметки.

Специфика B2B-запросов

B2B-сегмент требует своей детализации. Без контекста масштаба и интеграций AI выдаёт общие решения, которые не подходят реальным корпоративным клиентам.

Если написать «Какую CRM выбрать для малого бизнеса», нейросеть выдаст список популярных систем без привязки к реальным потребностям бизнеса. Но стоит добавить контекст — «для команды из 50 менеджеров с интеграцией в 1С и бюджетом до 500 000 рублей в год» — и картина меняется кардинально. AI начинает фильтровать решения по масштабу, учитывать специфику российского рынка, называть конкретных вендоров.

Обязательные элементы контекста

Для B2B-запросов мы всегда добавляем три категории уточнений:

1. Масштаб компании — количество сотрудников (на 10 / 50 / 200 человек), оборот, география присутствия. Это критично, потому что решения для малого бизнеса и для корпораций принципиально различаются по функционалу, стоимости внедрения и поддержке.
2. Требуемые интеграции — с 1С, CRM, ЭЦП, ERP-системами, телефонией. B2B-покупатель не рассматривает изолированные продукты — ему нужна экосистемная совместимость.
3. Договорные и compliance-условия — лицензирование, поддержка, SLA, требования к локализации данных. Особенно это важно для компаний, работающих с персональными данными или под регуляторным надзором.

Именно поэтому B2B-мониторинги часто выявляют неожиданных конкурентов: AI видит игроков, которые глубоко проработали контент под конкретные отраслевые сценарии. Если ваш бренд в таких запросах отсутствует — значит, на сайте не хватает кейсов, детальных описаний интеграций, таблиц совместимости.

Вариативность формулировок

Однотипные запросы не покажут, как AI работает с реальным хаосом пользовательских формулировок.

Правила вариативности

В мониторинге запросов обязательно должны быть разные формулировки одного и того же.

Латиница и кириллица — Salesforce / Сейлсфорс, Notion / Ноушн. AI-модели по-разному обрабатывают транслитерацию, и иногда кириллическая версия ведёт на русскоязычные обзоры, а латиница — на официальные англоязычные источники.

Намеренные ошибки в названиях. Именно так пишут пользователи в спешке, с Т9, опечатками или с фонетическим подходом.

Жаргонизмы и сокращения — «срмка» вместо CRM-система, «шарить файлы» вместо «обмениваться документами». Разговорные конструкции активируют другой слой контента в AI-выдаче — часто это форумы, комментарии, неформальные обзоры с хорошим авторитетом, которые потом можно использовать как внешние источники.

Сумбурные формулировки — «Хочу купить диван но не знаю какой лучше взять чтобы не продавился если муж постоянно на нем лежит у телека и кот не мог продрать и чтоб цена нормальная была». Это имитирует реальный пользовательский запрос.

Почему сумбурность критична

Когда запрос идеально структурирован, AI выдаёт «причёсанный» ответ с официальными источниками. Но когда формулировка хаотична, со скачками мысли и бытовыми деталями — нейросеть начинает подтягивать более разнообразные источники: отзывы с Wildberries, обсуждения на Reddit, видео с YouTube.

И именно там мы видим, какие конкуренты упоминаются рядом с брендом клиента, какие проблемы пользователи обсуждают, какие альтернативы ищут.

Сумбурность повышает качество аудита, потому что показывает AI-выдачу в её естественной среде — там, где пользователи не подбирают слова, а просто задают вопросы как в голову придет, в том числе на эмоциях.

Чек-лист перед запуском мониторинга

Перед запуском проверяем каждый запрос. Это экономит часы разбора некорректных результатов.

Это занимает буквально минуты с помощью нашей автоматизации, но спасает от ситуаций, когда выдача получается нерелевантной и приходится переделывать весь прогон. А так как мы делаем обходы трех видов, в том числе ручные реальными фокус-группами — это экономия десятков человекочасов.

Вот чек-лист проверки:

• Есть минимум 4 элемента — база + фасет + 2 модификатора. Это минимальная структура для полноценного длинного хвоста.
• Формулировка звучит по-человечески — это не набор ключевых слов через запятую, а естественное предложение или вопрос. Если запрос выглядит как строка из Excel-файла с семантикой — переписываем.
• Запросы релевантны парсингу обсуждений с форумов. Парсер обходит форумы, сайты вроде «Ответы Mail», отзывы, а затем сверяет, попали ли мы в реальные человеческие сценарии.
• Закрыты все коммерчески важные интенты. Для этого мы собираем разные виды страниц и разделов сайта клиента и смотрим, чтобы запросы покрывали все виды контента.

Методология анализа результатов

Собрать выдачу — это половина работы. Главное — правильно интерпретировать данные и выявить стратегические инсайты.

После того как мониторинг завершён и у нас на руках сотни AI-ответов, начинается самая интересная часть — анализ. Мы не просто считаем упоминания бренда клиента, мы картируем всю экосистему присутствия в генеративной выдаче.

Присутствие брендов

Первый слой анализа — кто вообще упоминается в ответах.

• Целевой бренд

Как часто клиент появляется в выдаче, в каких позициях (первые упоминания, середина, конец ответа), в каком контексте (как рекомендация, как пример, как альтернатива).

• Прямые конкуренты

Известные игроки рынка, которых мы ожидали увидеть. Важно смотреть, как AI аргументирует их преимущества и сравнивает с клиентом.

• Неожиданные конкуренты

Бренды и сервисы, которые не были в радарах, но AI считает их релевантными. Это самые ценные находки, часто там оказываются нишевые игроки с очень качественным контентом.

• Информационные ресурсы

Обзорные сайты, отраслевые медиа, агрегаторы. Если AI вместо брендов подставляет информационные порталы — это с одной стороны сигнал о слабости прямого присутствия всех игроков в этом сегменте, а с другой — список авторитетных внешних источников, где нужно размещаться.

Корректность интерпретации интента

Второй слой — насколько правильно AI понял запрос.

Ошибки интерпретации показывают, где на сайте клиента не хватает якорного контента под конкретные сценарии: карточек товаров для Transact, таблиц сравнения для Compare, FAQ для HowTo.

Глубина ответа

Третий слой — конкретика vs абстракции.

Если по запросам бренда AI выдаёт абстракции, а по конкурентам — конкретику, это прямая рекомендация для контент-стратегии: добавлять цифры, таблицы, пошаговые инструкции, разметку.

Качество источников

Четвёртый слой — откуда AI берёт информацию.

Официальные сайты — идеальный вариант, значит, бренд воспринимается как авторитетный источник.

Маркетплейсы и агрегаторы — Ozon, Яндекс Маркет, Wildberries. Это сигнал, что прямое присутствие бренда слабее, чем у торговых площадок.

Обзорные порталы — отраслевые медиа, технические обзоры. Хорошо для репутации, но не ведёт напрямую к конверсии.

Форумы и отзовики — появляются в репутационных запросах. Важно отслеживать баланс позитива и негатива.

Картирование пробелов

Пятый слой — где бренд отсутствует, хотя должен быть.

Мы составляем карту интентов и фасетов, где клиент не упоминается или упоминается слабо. Эта карта пробелов становится дорожной картой для контент-стратегии. Мы точно знаем, какие форматы создавать, под какие запросы оптимизировать, какую разметку добавлять.

Правильные запросы превращают AI-мониторинг из технической процедуры в стратегический инструмент выявления рыночных возможностей и зон роста. Правильно построенные длиннохвостые запросы выявляют пробелы, которые классический SEO-аудит никогда не покажет.

© Юлья Ким, Head of AI, moab

Отличие от классического SEO

Классический SEO-аудит отвечает на вопрос «по каким запросам вы ранжируетесь в топ-10 Google/Яндекса». AI-мониторинг отвечает на вопрос «как нейросети рассказывают о вас, вашем бренде, ваших продуктах и услугах пользователям, которые получают готовые ответы в нейросетях и нейро-ответах выдачи».

В SEO важны позиции. В AI-среде важен контекст упоминания: упоминаетесь ли вы как лучший вариант, как альтернатива, как пример проблемы.

В SEO нужно оптимизировать страницы сайтов под конкретные ключи. В AI нужно создавать экосистему контента, которая отвечает на разные сценарии поведения пользователей. И оптимизировать сайт с этой точки зрения.

Более подробно (с чек-листами) мы рассказываем про AI-оптимизацию в статье «А ваш сайт нравится нейросетям? Чек-лист оптимизации под AEO/GEO».

Как часто мониторить выдачу

Как часто проводить AI-мониторинги? Мы придерживаемся такого графика:

• Базовый мониторинг — при условии технической и контентной оптимизации раз в 3-6 месяцев для отслеживания динамики присутствия бренда.
• Углублённый мониторинг — раз в полгода-год с проверкой всех типов интентов и фасетов.
• Точечные проверки — после запуска нового продукта, публикации крупного контента, ребрендинга.
• Конкурентная разведка — ежемесячно по ключевым конкурентам, чтобы видеть изменения в их AI-присутствии.

Объем одного мониторинга: от 50 запросов для небольших ниш до 200-300 для крупных брендов с широким ассортиментом. В каждом ежемесячном прогоне проверяйте одни и те же длиннохвосты + 10–20 свежих вариаций (новые объекты/правила/лимиты). Фиксируйте появление/исчезновение ссылок, роли источников, ранжирование цитат, поведение разных ИИ.

От Вордстата и подсказок — к нарративу в нейро-поиске

AI-выдача — это новая реальность, в которой бренды конкурируют не за позиции и трафик, а за место в нарративе, который генерирует нейросеть. Длиннохвостые запросы — единственный способ увидеть этот нарратив целиком: от навигации до покупки, от сравнения до репутации.

Методология, которую я описала, отработана нами на практике с разными клиентами. Это инструмент стратегического анализа: как ваш бизнес представлен в глазах искусственного интеллекта, который успешно подменяет классический поиск и не собирается останавливаться.