Методология

Как устроены наши отчёты: что мы проверяем, как считаем оценки и почему им можно доверять.

Девять классических каналов

ИИ-аналитик проходит по открытым источникам так же, как это сделал бы дотошный клиент или нанятый консультант: ищет компанию в поиске, открывает профили, читает отзывы. Затем выставляет оценку каждому из девяти классических каналов и собирает план действий на 90 дней. Десятый канал, ИИ-ассистенты, описан ниже.

Что именно проверяется

  • Поисковая выдача по названию компании и брендовым запросам
  • Профили в соцсетях: активность, оформление, регулярность публикаций
  • Мессенджеры и каналы связи: Telegram, WhatsApp Business
  • Карты и каталоги: Google Business Profile, отраслевые листинги
  • Платформы отзывов: Google Reviews, Trustpilot, G2, Yelp
  • Упоминания в СМИ, блогах, на форумах и у блогеров

На каждый канал сохраняются 1–3 рабочие ссылки-доказательства.

Шкала оценок: от 0 до 10

  • 0: Следов канала не найдено вообще
  • 1–2: Минимум: профиль есть, но пустой или заброшенный
  • 3–4: Слабо и фрагментарно: что-то есть, но без поддержки
  • 5–6: Средне: канал живой, качество приемлемое, есть что улучшать
  • 7–8: Сильно: активный, ухоженный канал с хорошей отдачей
  • 9–10: Уровень лидеров отрасли

Оценка складывается из полноты присутствия, регулярности, качества исполнения, официальности, находимости и работы с обратной связью.

Итоговый рейтинг

Среднее по 10 каналам, умноженное на 10: средний балл 4.3 даёт рейтинг 43%. Никаких скрытых весов.

Правила честности

  • Никаких выдуманных фактов: если данных нет, в отчёте будет «не найдено», а не фантазия.
  • Каждая находка опирается на открытые источники, важные подтверждаются ссылками.
  • Пустой профиль не считается присутствием: он получает 1–2 балла и попадает в риски.
  • Малый бизнес обычно набирает 3–6 баллов по каналу. Это нормально: отчёт нужен, чтобы расти, а не чтобы хвалить.

Десятый канал: как мы опрашиваем ИИ

Каждой из 10 моделей мы задаём два вопроса в двух слоях, с поиском и по памяти (GigaChat отвечает только по памяти, Perplexity всегда ищет в вебе), и повторяем их несколько раз теми же словами, что и обычные пользователи. Ответы разбираются в карточку: называет ли модель вас без подсказки имени, что она о вас знает, кого рекомендует и с кем путает.

  1. Вопрос по имени: «Что ты знаешь о компании X и порекомендовал бы её?» Проверяем, знает ли модель бренд, что именно о нём рассказывает, насколько уверенно советует и кого предлагает вместо вас.
  2. Вопрос о категории: «Порекомендуй лучшие компании в категории Y». Вашего имени в вопросе нет. Смотрим, попадаете ли вы в список и на какой позиции.

Два слоя: с поиском и по памяти

  • С живым поиском — ведущий слой: Модель отвечает с доступом к веб-поиску, ровно как у покупателя сегодня: ассистенты по умолчанию ищут в интернете. На этот слой можно влиять за месяцы, поэтому отчёт ведёт именно им.
  • По памяти — без поиска: Тот же вопрос, но без интернета: что модель помнит из обучения. Медленный долгосрочный слой, меняется годами. Показываем отдельно, чтобы видеть разрыв между тем, что ИИ находит, и тем, что помнит.

Что мы считаем

  • Называют без вашего имени — главная цифра: В какой доле ответов на вопросы о вашей категории ИИ называет вас. Считаем только вопросы без вашего имени: вопрос с именем гарантирует упоминание и завышает цифру. Ведёт слой с поиском, память показана отдельно.
  • Когда спрашивают о вас по имени: Отдельный балл 0–100: сколько верных фактов модели знают о компании и насколько уверенно её советуют. Важно для репутации, но в долю голоса не входит.
  • Риск путаницы: Низкий, средний или высокий: путает ли модель вас с одноимёнными компаниями и приписывает ли вам чужие факты.
  • ChatGPT и Google глазами покупателя: Ответы самих продуктов на вашем рынке и языке: ChatGPT с поиском, ИИ-обзор над выдачей Google и режим ИИ в Google. До трёх вопросов о категории без вашего имени и один контрольный с ним. Видно, показывает ли Google ИИ-блок по вашим запросам и кого он называет. Только в полном отчёте.
  • Карта вопросов покупателя: Около 33 вопросов о вашей категории по намерениям и этапам выбора, заданных ChatGPT, Gemini и Claude. Вопросы с вашим именем в карте не задаём: в строке бренда стоит «имя».
  • Куда попасть: Сайты, на которые ссылаются ответы ИИ в вашей категории, с подсказкой, что там сделать. Собственные сайты конкурентов сюда не входят, они показаны отдельно. План действий называет эти сайты прямо.
  • Динамика: Повторный отчёт по тому же сайту сравнивается с прошлым: доля голоса, балл по имени, какие модели начали или перестали вас называть, новые конкуренты и новые цитируемые сайты. При мониторинге изменения приходят в письме.
  • Десятый канал аудита: В полном аудите канал «ИИ-ассистенты» оценивается из двух половин: доля голоса без имени и балл по имени.
  • Бесплатная проверка: Одна модель, один прогон, по памяти без поиска. Блока ChatGPT и Google, «Куда попасть» и динамики в ней нет.

Какие модели участвуют

  • ChatGPT (OpenAI): поиск + память
  • Claude (Opus 5.5) (Anthropic): поиск + память
  • Gemini (3.8 Flash) (Google): поиск + память
  • Grok (4.6) (xAI): поиск + память
  • Mistral (Medium 3.5) (Mistral): поиск + память
  • DeepSeek (V4 Pro) (DeepSeek): поиск + память
  • Qwen (3.8 Max) (Alibaba): поиск + память
  • Perplexity (Sonar Pro) (Perplexity): живой веб-поиск
  • GigaChat (3 Ultra) (Sber): только память
  • Alice AI (Yandex): поиск + память

Мы используем актуальные версии моделей и обновляем состав по мере выхода новых. Каждую модель опрашиваем в двух слоях — с живым веб-поиском и по памяти; Perplexity ищет в вебе всегда (search-native). Российские ассистенты опрашиваются через их собственные API. У GigaChat (Сбер) нет живого поиска — только слой памяти. Поисковый слой Алисы AI (Яндекс) строится на генеративном ответе Yandex Search API — том же механизме, что отвечает в Поиске и Алисе с ИИ; он доступен для русскоязычных отчётов. Ответы ChatGPT и Google в том виде, как их видит покупатель, собираем через DataForSEO на рынке и языке отчёта.