У GEO есть проблема, знакомая многим новым маркетинговым каналам: результат легко показать красивым скриншотом, но значительно сложнее превратить в понятную систему показателей. В GeoAist специалисты по geo продвижению начинают с фиксации исходной видимости, чтобы последующие изменения можно было сравнивать с конкретной точкой отсчета.
Фраза «нас начал рекомендовать ChatGPT» сама по себе почти ничего не означает. Неизвестно, был ли это один запрос из ста или бренд действительно стал регулярно появляться в коммерческих ответах.
Для руководителя важна динамика, а не отдельные удачные примеры.
Один из самых понятных подходов — посмотреть, в какой части отслеживаемых промптов компания вообще присутствует.
Допустим, для бизнеса выбрали несколько десятков вопросов, связанных с основными услугами. В начале работ бренд встречался только в небольшой части ответов. Через несколько месяцев количество таких ответов увеличилось.
Это уже показатель, который можно сравнивать между периодами.
При этом важно не смешивать все запросы в один массив. Коммерческие вопросы гораздо ценнее общих информационных формулировок. Появление компании в ответе на вопрос «где заказать услугу» обычно интереснее бизнеса, чем упоминание в общей справке по теме.
Следующий уровень — распределение по AI-системам. На российском рынке анализ одной зарубежной нейросети дает неполную картину.
Аудитория использует ChatGPT, Алису, GigaChat и другие сервисы. По отдельным сегментам значимость конкретной модели может существенно различаться.
Поэтому специалист по geo продвижению GeoAist смотрит, где рост происходит быстрее. Иногда бренд уже достаточно хорошо представлен в одной системе, но практически отсутствует в другой.
Такой разрыв сам по себе становится основанием для дальнейшего исследования источников.
Факт упоминания тоже бывает разным. Если модель сначала подробно рекомендует несколько конкурентов, а затем одним предложением называет вашу компанию среди дополнительных вариантов, формально бренд присутствует.
Однако такое упоминание вряд ли равно по ценности ситуации, когда нейросеть сама выделяет компанию как один из основных вариантов и объясняет, почему она подходит пользователю.
Поэтому полезно анализировать не только бинарное «есть или нет», но и характер рекомендации.
Руководителю обычно проще воспринимать цифры в сравнении с рынком. Если видимость бренда выросла, но главный конкурент увеличил присутствие еще сильнее, ситуация выглядит иначе.
Стоит следить, какие компании чаще всего появляются рядом, кто занимает наиболее сильные позиции в ответах и меняется ли этот баланс после публикации нового контента.
Такие данные помогают связать GEO с реальной конкурентной задачей, а не рассматривать его как отдельный экспериментальный канал.
Наиболее сложная часть — влияние на продажи. Нейросеть не всегда передает сайту понятный источник перехода, а пользователь способен увидеть рекомендацию и позже найти компанию напрямую.
Поэтому обещать точную атрибуцию каждого лида пока слишком смело. Более практичный вариант — сопоставлять рост AI-видимости с динамикой брендового спроса, прямых переходов, обращений и упоминаний нейросетей в коммуникации с клиентами.
Если бизнес достаточно крупный, можно дополнительно проводить опросы новых клиентов о том, где они впервые увидели компанию.
Руководителю не нужен архив из сотен сгенерированных ответов. Ему важно понять, стало ли положение бренда сильнее.
Специалисты по geo продвижению GeoAist сводят мониторинг к показателям, которые можно сравнивать между периодами: присутствие бренда, охват целевых промптов, динамика по моделям и изменение конкурентного окружения.
Так GEO становится нормальной частью маркетинговой аналитики. У канала остаются особенности и ограничения, но разговор уже идет не о впечатлениях от нескольких ответов нейросети, а о наблюдаемом изменении присутствия бренда в новой точке контакта с аудиторией.
Комментарии