Внедрение
Правим страницы, которые модель цитирует. Ваш сайт — сами. Аптеки, клиники, медиа, отраслевые издания — через переговоры с редакциями.
Результат: опубликованные правки и повторный замер теми же вопросами.
Замеряем, что отвечают ChatGPT, Claude, Gemini, Алиса и GigaChat. Находим страницы, из которых они это взяли. Ваши переписываем, с чужими площадками договариваемся.
Сценарий: какую зубную пасту купить ребёнку с чувствительными дёснами?
«Для чувствительных дёсен ребёнка чаще всего рекомендуют Aquafresh Big Teeth и Oral-B Junior. Паста Sensodyne Pronamel Kids не продаётся в Великобритании…»
Вывод: в сценарии лидируют два конкурента, а факт о дистрибуции устарел. Действие: карта источников ответа готова в кабинете — исправления начинаются с двух площадок с наибольшим весом.
Сценарий: какой семейный кроссовер до $35 000 выбрать?
«Чаще всего рекомендуют Toyota RAV4 и Honda CR-V. Mazda CX-5 хвалят за управляемость, а у Subaru Forester якобы нет полного привода…»
Вывод: два бренда делят почти весь Share of Voice сценария, одно утверждение фактически неверно. Действие: в отчёте — цитируемые обзоры с приоритетами; обновление двух с наибольшим весом закрывает фактическую ошибку.
Сценарий: какое страхование выбрать на новый автомобиль?
«Стабильно высокие оценки у Aviva и Direct Line. Admiral хвалят за скидки на несколько машин, а некоторых страховщиков критикуют за сроки выплат…»
Вывод: негативное утверждение воспроизводится в 4 из 5 прогонов — без источника. Действие: платформа отследила цепочку до статьи-первоисточника; задача для PR сформирована, эффект проверит следующая волна замера.
Сценарий: в каком ЖК Москвы купить двухкомнатную квартиру до 20 млн рублей?
«Часто советуют ЗИЛАРТ и Люблинский парк. У Символ хорошая транспортная доступность, но цены от 14 млн уже неактуальны…»
Вывод: выдача сосредоточена на проектах трёх застройщиков, цены отстают от рынка. Действие: Semantic Match показал, что модели не видят ваши страницы цен, — они первые в плане исправлений.
Сценарий: какую карту с кешбэком выбрать для путешествий?
«Популярные варианты — карта Citi Premier и Chase Sapphire Preferred. У Capital One Venture X выгодные мили при крупных тратах…»
Вывод: модель называет продукт прежним именем: корпус источников устарел. Действие: реестр устаревших упоминаний выгружен из кабинета; после обновления площадок — контрольный замер.
Сценарий: какой робот-пылесос выбрать для квартиры с животными?
«Лидеры — Roborock и Dreame: хорошо справляются с шерстью. Xiaomi дешевле, но часть партий якобы идёт без официальной гарантии…»
Вывод: топ сценария держат два бренда, утверждение о дистрибуции требует локальной проверки. Действие: гипотеза поставлена в план волны — двадцать RU-сценариев подтвердят или снимут ограничение.
58% потребителей уже заменили привычный поиск генеративным AI (Capgemini, 2025). Решение о покупке всё чаще начинается с вопроса к нейросети, и её ответ становится первой встречей клиента с брендом. Так было с поисковой выдачей в 2000-х и с таргетингом в 2010-х: лучшие позиции достались тем, кто пришёл на новую территорию раньше остальных.
Задаём пяти нейросетям вопросы, которые задаёт покупатель, и повторяем каждый несколько раз. Сохраняем ответы и разбираем, какие страницы модель процитировала.
Результат: карта источников — какие сайты формируют ответ о вашей категории и что именно на них написано.
Правим страницы, которые модель цитирует. Ваш сайт — сами. Аптеки, клиники, медиа, отраслевые издания — через переговоры с редакциями.
Результат: опубликованные правки и повторный замер теми же вопросами.
Ваш сайт — такой же источник, как аптечный агрегатор или статья в медиа. Разница только в том, что для него не нужно ничьё разрешение. Что и как меняем — на странице внедрения.
Мы не продаём надстройку к вашему SEO. Мы делаем сам SEO-анализ — только строим его на том, что нейросети цитируют в ответах покупателям, — и сами доводим правки до публикации.
Если у вас уже есть SEO-подрядчик, работаем в одном контуре: анализ и приоритеты наши, внедрять может он или мы. Что именно правим — на странице внедрения.
Все метрики платформы — на отдельной странице.
Сценарии покупки → пять нейросетей с повторными прогонами → разбор текста и источников → аналитик читает сырые ответы и помечает каждый вывод: наблюдение, расчёт или гипотеза. Гипотезы в рекомендации не попадают. Подробнее — о методике.
Разовый проект: категория и конкурентное поле, несколько рынков и AI-систем, исходные ответы как доказательства, презентация для руководства.
Рабочая конфигурация: 120-180 сценариев, 6-10 брендов, 4-6 AI-систем, два рынка или языка, повторные измерения. Диапазоны адаптируем под задачу.
Регулярные волны замеров, алерты по фактическим ошибкам и исчезновению бренда, обновляемый бенчмарк категории, квартальный отчёт.
Несколько брендов, категорий и стран, собственная таксономия, интеграция исследований аудитории, SSO, роли и управляемый экспорт.
Замеряем рынки, где конкурирует ваш бренд: США, Великобритания и Европа — через ChatGPT, Claude и Gemini; Россия и Казахстан — дополнительно через Алису и GigaChat. Всё в одном кабинете.
aidentme измеряет, как генеративные AI-ассистенты — ChatGPT, Claude, Gemini, Яндекс Алиса и GigaChat — представляют ваш бренд: упоминают ли его, что о нём говорят и кого рекомендуют в вашей категории.
ChatGPT, Claude, Gemini, Яндекс Алиса и GigaChat — по сценариям выбора покупателя, с повторными замерами и экспертной проверкой ответов.
SEO отвечает за позиции в поисковой выдаче, aidentme — за то, что AI-ассистент говорит о бренде в своём ответе. Если у вас уже есть SEO-подрядчик, работаем в одном контуре.
Замер — карту источников: какие страницы формируют ответ AI о вашей категории и что именно на них написано. Внедрение — правки на вашем и на чужих площадках и повторный замер теми же вопросами.
На своём сайте — нет: он такой же источник для AI-ассистента, как агрегатор или статья в медиа. На чужих площадках — через переговоры.
К встрече мы собираем данные по вашей категории — демо проходит в рабочем кабинете платформы, на реальных ответах нейросетей о вашем рынке, а не на слайдах. За час вы увидите картину целиком: долю брендов в ответах, тональность упоминаний и источники, из которых модели складывают своё мнение. После демо вы получаете план пилота с внятной вилкой бюджета и сроком первого отчёта — решение принимаете на цифрах, а не на обещаниях.
Категория, 6-10 брендов, пять AI-систем. Вернёмся с планом демо и примером отчёта.
Заявка получена. Вернёмся с планом среза и примером отчёта.
Оператор персональных данных — ООО «Дисконто» (Москва).