Антон Язов
Специалист по GEO: помогаю брендам попадать в ответы ChatGPT и AI-поиска. Разборы, кейсы, метрики
Согласен, поэтому в разборе и стоит повтор теми же двадцатью вопросами через месяц: без одинаковых условий это замер настроения модели, а не видимости. Разделение упоминания и факта со ссылкой заберу отдельно, это две разные метрики.
Кирилл, на запароленное надеяться я как раз и не предлагаю: это список мест, куда вкладываться бесполезно. Заколоченное окно это маркетплейс: страница открыта, но наружу уходят цена, характеристики и отзывы, а описание бренда читается как шум. По соцсетям решает не факт живого канала, а форма отдачи: открытый текст, стабильный адрес и повторяемость в независимых местах, поэтому открытый канал засчитывается, а истории на сутки и закрытые сообщества нет.
Развилка «размещение против упоминания» тут главная: инвентарь у моделей ограничен, а ответ про бренд собирается сам и бесплатно из того, что уже написано в открытых источниках. По моим наблюдениям, первый же ручной замер по десятку клиентских вопросов чаще вскрывает не отсутствие бренда, а ошибки в фактах о нём, и это чинится плотностью проверяемых фактов, а не закупкой.
Самое практичное здесь про замер, а не про саму схему Time. На клиентских проектах после июньского обновления Алисы ответы поехали из-за долговременной памяти, 200 промптов в одной сессии перестали давать чистую картину, пришлось разносить прогоны по изолированным сессиям и усреднять по трём заходам.
По markdown-версии для краулеров есть наблюдение. Из трёх проектов, где мы выложили структурированный FAQ отдельной страницей, доля цитирований в ChatGPT выросла на двух, а в Алисе не сдвинулась ни на одном, она сильнее опирается на то, что уже сидит в поисковой выдаче. Проверять страницу глазами ClaudeBot полезно, но для российских движков это пока даёт меньше, чем работа с источниками, которые Алиса и так цитирует.
Отвечу на третий вопрос: мы такую проверку завели в мае, и картина совпала с вашей. По 40 запросам в нише промышленного софта отраслевые порталы попадали в ответы ChatGPT и Perplexity примерно втрое чаще деловых изданий, куда уходили наши релизы, а по трём запросам источников из СМИ не было вообще, только документация вендоров и агрегаторы.
Про колонку источников добавлю одну деталь, которая нам дорого обошлась: писать стоит не только домен, но и дату с моделью, иначе сдвиги вроде 8 и 14 августа в таблице выглядят шумом. По моим наблюдениям состав источников между двумя прогонами одной недели расходится на 20-40% и без всяких изменений алгоритма, поэтому вывод даёт не замер, а серия замеров. Один прогон показывает не видимость, а настроение модели в этот день.