Главная → Информация → Методика
Все цифры на дашборде считаются из сохранённых ответов нейросетей, и любой ответ можно открыть и прочитать. Эта страница — про то, что именно считается, по каким формулам, откуда берётся каждый ответ и чего цифра не означает. Термины — в глоссарии.
Замер — это один проход: каждый запрос из вашего списка задаётся каждой включённой поверхности, и каждый ответ сохраняется целиком, как пришёл. Тысяча запросов на четырёх поверхностях — четыре тысячи ответов с датой.
Сохранённые ответы не переписываются никогда. Всё остальное — упоминания, доля голоса, зоны, покрытие — выводится из них заново при каждом пересчёте. Поэтому правка словаря брендов или списка сайтов меняет цифры по всей истории бесплатно: сбор стоит денег, разбор — нет.
Это главный вопрос к любому измерению видимости в ИИ, и на него надо отвечать прямо: «мы отправили запрос модели по API» и «мы увидели то, что видит пользователь» — не одно и то же. У нас три способа получения ответа, и цифры по ним нельзя складывать в одну.
Система получает страницу выдачи поисковика по вашему запросу и региону — через поставщика данных, который отдаёт выдачу по API, — и вырезает из неё ИИ-блок: ответ Алисы над результатами Яндекса, AI Overview и AI Mode в Google, ответ Copilot в Bing. Это ближе всего к тому, что видит человек: тот же блок, та же выдача, тот же регион.
Блок показывается не на каждый запрос. Если его нет, ответ сохраняется с отметкой «ИИ-блока не было» и попадает в статус «ответа нет».
Модель отвечает по API, но перед ответом ищет в интернете. Так устроен Perplexity: у его моделей поиск встроен, отключить его нельзя. У ChatGPT, Claude, Gemini и Grok поиск — отдельный инструмент поставщика, и мы просим его явно: OpenAI и xAI — через Responses API с инструментом web_search, Anthropic — через серверный инструмент web_search с пределом в три поиска на вопрос, Google — через google_search. Страна поиска задаётся — по умолчанию Россия, чтобы модель читала ту выдачу, которую видит ваш покупатель. Ответ похож на то, что получит пользователь в чате с включённым поиском, но не обязан совпадать с ним дословно: у чата свои настройки, история и персонализация.
Модель отвечает по API из того, что усвоила при обучении, без обращения к интернету. Так получаются ответы YandexGPT, GigaChat, DeepSeek и Qwen — и поверхности «по памяти» у ChatGPT, Claude, Gemini и Grok.
Это важно понимать правильно. У ChatGPT, Claude, Gemini и Grok в системе по две поверхности: «по памяти» и «с поиском». Это намеренно два разных измерения. «По памяти» отвечает на вопрос, знает ли модель бренд сама по себе, без подсказки из выдачи, — для регионального бренда это чаще всего «нет», и это честная диагностика, а не поломка. «С поиском» ближе к тому, что видит пользователь в чате. Складывать их в одну цифру нельзя, поэтому на дашборде они показаны врозь и стоят по-разному: поиск поставщики тарифицируют отдельно, за каждый вызов.
| Поверхность | Как берём | Что показывает | Цена ответа |
|---|---|---|---|
| Алиса AI на поиске | разбор выдачи | ИИ-блок в выдаче Яндекса по региону | 0,08 ₽ |
| Google AI Overview | разбор выдачи | обзор от ИИ в выдаче Google | 0,08 ₽ |
| Google AI Mode | разбор выдачи | режим AI Mode в Google | 0,10 ₽ |
| Bing Copilot | разбор выдачи | ответ Copilot в выдаче Bing | 0,10 ₽ |
| Perplexity | API с поиском | ответ модели sonar с живым поиском | 1,18 ₽ |
| ChatGPT с поиском | API с поиском | инструмент web_search у OpenAI | 9,37 ₽ |
| Claude с поиском | API с поиском | инструмент web_search у Anthropic | 8,92 ₽ |
| Gemini с поиском | API с поиском | инструмент google_search у Google | 8,03 ₽ |
| Grok с поиском | API с поиском | инструмент web_search у xAI | 3,28 ₽ |
| YandexGPT | API по памяти | знает ли модель бренд без поиска | 0,45 ₽ |
| GigaChat | API по памяти | знает ли модель бренд без поиска | 0,23 ₽ |
| ChatGPT по памяти | API по памяти | знает ли модель бренд без поиска | 5,47 ₽ |
| Claude по памяти | API по памяти | знает ли модель бренд без поиска | 5,02 ₽ |
| Gemini по памяти | API по памяти | знает ли модель бренд без поиска | 2,57 ₽ |
| Grok по памяти | API по памяти | знает ли модель бренд без поиска | 1,33 ₽ |
| DeepSeek | API по памяти | знает ли модель бренд без поиска | 0,15 ₽ |
| Qwen | API по памяти | знает ли модель бренд без поиска | 0,36 ₽ |
Запрос уходит в модель как есть — без системной подсказки, без обёрток, без «представь, что ты покупатель». Нам нужен тот ответ, который получил бы обычный человек, задав тот же вопрос.
По словарю. Для каждого бренда в проекте заведены название и другие написания: латиница, кириллица, сокращения, частые опечатки. Система ищет эти написания в тексте ответа как отдельные слова, без учёта регистра и с учётом русских падежных окончаний — «Аквилона» и «Аквилоном» найдутся по написанию «Аквилон». Бренд считается один раз на ответ, сколько бы раз его ни повторили.
Отсюда два следствия, которые надо знать.
видимость = ответы, где найдено хотя бы одно упоминание вашего бренда
─────────────────────────────────────────────────────── × 100
все успешно полученные ответыЗнаменатель — ответы, а не запросы. Один запрос на четырёх поверхностях даёт четыре ответа, и каждый считается отдельно. Ответ, в котором ИИ-блока не было, — это полученный ответ без упоминания: он остаётся в знаменателе. Отдельно на дашборде показана доля ответов с ИИ-блоком, чтобы эти две вещи не путались.
Видимость по поверхности считается так же, только по ответам этой поверхности. Видимость по кластеру — по ответам на запросы кластера.
доля голоса = упоминания вашего бренда
─────────────────────────────────────────── × 100
все упоминания всех брендов из словаряСчитается по упоминаниям, не по ответам: если в одном ответе назвали вас и двух конкурентов, это одно упоминание из трёх. Считается только по словарю. Если в словаре только вы, доля голоса будет 100 % — и это не победа, а пустой список конкурентов.
Каждая пара попадает ровно в один из четырёх статусов, проверка идёт сверху вниз:
Зона — то же самое по запросу целиком, по лучшему результату среди всех поверхностей:
Запрос в зоне A может при этом быть проигран на трёх поверхностях из четырёх. Поэтому зоны — для оценки объёма работ и клиентского отчёта, а разбор по поверхностям — на экране «Покрытие ключей».
Порядковый номер упоминания вашего бренда среди всех упоминаний брендов в тексте ответа: первым назвали — 1, третьим — 3. На дашборде — среднее по ответам, где вы есть.
Оценка от 1 до 10 по предложению вокруг упоминания: 1–3 негатив, 4–6 нейтрально, 8–10 позитив. Честно про способ: в текущей версии оценка ставится по словарю оценочных слов в этом предложении, а не моделью. Это грубый инструмент. Он надёжно отличает «не рекомендую» от «лучший выбор» и ненадёжен на иронии и сложных конструкциях. Каждая оценка хранится вместе с цитатой-обоснованием — её можно открыть и не согласиться.
Проценты каждого замера считаются от состава запросов на дату этого замера, а не от текущего ядра. Добавили сто запросов сегодня — вчерашний замер не изменился. Для сравнения двух замеров с разным ядром есть переключатель «только общие запросы»: он оставляет запросы, которые были в обоих.
«Видимость 40 %» — не вероятность. Это не значит, что четверо клиентов из десяти увидят ваш бренд. Это значит: в собранных ответах ваш бренд был в 40 % случаев. Ответы нейросетей меняются от прогона к прогону — тот же запрос утром и вечером может дать разный текст. Поэтому одна цифра — это одно измерение, а не константа.
Что с этим делать. Один замер показывает картину, два — направление, три и больше — разброс. Если нужна оценка устойчивости, запустите один и тот же список три раза с интервалом в день и посмотрите, насколько гуляют проценты: этот разброс и есть точность вашей цифры. Проверочный замер для этого не портит историю — он не становится точкой на графике.
Цифры разных сервисов нельзя сравнивать напрямую. Знаменатель может быть «запросы» или «ответы», ответы могут быть с поиском или по памяти, снятые по региону или без него. 18 % у нас и 25 % у другого инструмента — это не «у них лучше», а два разных измерения.
Видимость не суммируется по поверхностям. 48 % в Алисе и 4 % в «ChatGPT по памяти» — это два разных ответа на два разных вопроса: «находят ли бренд в выдаче» и «знает ли его модель сама». Складывать их в одну цифру мы не стали намеренно — как и «ChatGPT по памяти» с «ChatGPT с поиском».
Взвешенного балла. Можно было бы взвесить видимость по коммерческому интенту, позиции и важности запроса и выдать одну «умную» цифру. Мы этого не делаем: смешанный балл нельзя проверить руками, а веса всегда чьи-то. Вместо этого те же разрезы показаны по отдельности: коммерческие против информационных — экраном «Коммерция и информационка», позиция — отдельной цифрой, важность запроса — вашей разметкой кластеров.
Ежедневного автоматического отслеживания. Замер запускается кнопкой. Расписание в системе не даёт снять поверхность чаще, чем задано, но само ничего не запускает: каждый замер стоит денег, и решение тратить их должно быть вашим.
Автоматического определения конкурентов. Система предлагает кандидатов, но в словарь их вносит человек. Иначе доля голоса начинает зависеть от того, что алгоритм счёл названием.
Мы считаем это главным свойством методики: не формулы, а то, что каждый её шаг можно повторить руками на тех же данных.
Денег стоит только сбор — каждое обращение к поставщику по его прайсу, напрямую с вашего счёта у него. Разбор собранных ответов выполняется на вашем компьютере, к поставщикам не обращается и повторяется сколько угодно раз без оплаты. Смета показывается до запуска, месячный лимит проверяется перед каждым платным запросом.