Prodvig.ai: зачем я собрал сервис замера бренда в нейросетях

Коротко

Выбор уже происходит в чате, а бренд об этом не знает

Я помогаю компаниям внедрять нейросети, и в какой-то момент руководители в разных компаниях начали задавать мне один и тот же вопрос: «Дмитрий, а нейросеть про нас что-нибудь знает?»

Первые разы я отвечал теоретически. Потом перестал и начал проверять живьём, прямо на встрече: открываю чат и задаю вопрос так, как задал бы их клиент. Без названия компании.

Дальше происходит одно и то же. Модель уверенно перечисляет пять компаний. Заказчика среди них нет. Иногда есть, но пятым и с оговоркой. Тишина, потом реплика коммерческого директора: «А это вообще где-то считается?»

Что это значит на практике. До этой минуты AI для руководителя - это про экономию времени сотрудников. После неё - про выручку, потому что выбор клиента уже произошёл, а бренд в нём не участвовал.

Ровно из этого выросла моя серия статей про GEO, а потом и сервис.

Что такое Prodvig.ai

Если коротко, суть такая: нельзя управлять тем, чего не видишь. Разговор клиента с нейросетью не оставляет следа ни в веб-аналитике, ни в CRM. Бренд может месяцами терять долю в ответах и не узнать об этом, пока не просядут заявки.

Prodvig.ai состоит из двух частей.

Замер. Набор вопросов покупателя уходит каждый день в 11 каналов AI-выдачи. Российские там не «для галочки»: Алиса AI, GigaChat, AI-блок над выдачей Яндекса. Плюс мировые: ChatGPT с веб-поиском, Perplexity, Gemini, Claude, Grok, DeepSeek, Qwen и AI-ответ над выдачей Google. Ответ сохраняется целиком, с движком, датой и временем.

Продвижение. Из ответов видно, какие сайты нейросеть цитирует, отвечая про категорию. Это и есть адрес работы: материалы делаются туда, где ответ реально собирается, а не туда, где красивее медиаплан.

Я долго работал на стороне бренда: восемнадцать лет в маркетинге, из них годы на позиции директора по маркетингу в FMCG. Поэтому язык платформы не «промты и токены», а привычный: узнавание, рассмотрение, выбор. Доля голоса в ответах - это та же доля полки, только полка переехала внутрь чата.

Почему я собрал это сам, а не взял готовое?

Сначала я делал замеры руками, ровно так, как описываю в материале про то, как измерить видимость бренда: таблица, вопросы, отметки. Для первой прикидки этого хватает.

Дальше упёрся в арифметику. Двадцать вопросов на три сервиса - шестьдесят прогонов. Для ежедневного ритма и десятка каналов рук не хватает физически, а нанимать человека на копипаст - плохая идея по определению.

Второе ограничение серьёзнее. Западные сервисы этого класса меряют ChatGPT, Gemini, Perplexity и AI-ответы Google, а российских каналов не видят. Для российского покупателя картина без Алисы, GigaChat и AI-блока Яндекса неполная примерно наполовину.

Третье ограничение я долго недооценивал. В личном аккаунте нейросеть подстраивает ответ под владельца: помнит историю переписки, настройки и то, чем человек интересовался раньше. Маркетолог, который неделями расспрашивал чат про свою категорию, рискует увидеть совсем не тот ответ, что получит покупатель. Поэтому в Prodvig.ai вопросы уходят напрямую через API, без аккаунта, истории и памяти, и ответ получается нейтральным - не привязанным к чьему-то кабинету.

Скажу честно, без хайпа: я не планировал делать SaaS. Сервис вырос под собственную работу с клиентами, и первые месяцы единственным его пользователем был я сам. Это не история про стартап с инвестициями, это история про инструмент, который понадобился в работе и оказался нужен не только мне.

Как устроен замер?

Главное решение метода: имени бренда в вопросе нет. Как только ты спрашиваешь «что ты знаешь о компании N», модель начинает рассказывать про N, и замер превращается в опрос про самого себя. Смысл есть только в вопросе человека, который брендов ещё не знает: «какие шины взять на зиму в городе», «кому отдать монтаж под ключ».

1. Собираем набор вопросов из реального спроса

   Формулировки берутся из того, как задачу описывает клиент, а не отдел маркетинга. Списочные, проблемные, сравнительные, про покупку.

2. Замораживаем набор

   После старта вопросы не меняются. Поменял формулировку - потерял сравнимость с прошлыми неделями, и рост оказался следствием правки, а не работы.

3. Каждый день спрашиваем все каналы

   Один и тот же набор уходит во все подключённые нейросети - напрямую через API, без личного аккаунта. Каждый прогон - новый опрос, а не пересчёт вчерашних цифр.

4. Сохраняем ответ дословно

   Целиком, с движком, его версией, датой и временем. Сырой ответ лежит в кабинете и открыт команде клиента.

5. Разбираем каждый ответ

   Назван ли бренд, каким по счёту, в каком тоне, кого назвали вместо него и из каких источников собран ответ.

Почему каждый день, а не раз в месяц. Ответ собирается заново при каждом запросе, и разброс между днями бывает больше, чем разница между брендами. Один прогон - это мнение. Ряд прогонов - уже факт. Про сроки я подробно писал в материале о том, сколько ждать результата от GEO.

Зачем столько метрик?

Две вещи тут важнее самих цифр.

Первая: у каждой метрики свой знаменатель. Если нейросеть ответа вообще не показала, замер не идёт в расчёт - возможности назвать бренд там не было, и занижать процент нечестно.

Вторая: любая цифра раскрывается до первоисточника. Что спросили, что ответил движок, когда и какой именно. Скептик из команды клиента проверяет это руками за две минуты - и спор про «а как вы это посчитали» заканчивается, не начавшись.

Три наблюдения из первых месяцев замеров

Наблюдение первое. Популярность площадки решает меньше, чем структура текста. По замерам в Prodvig.ai в источники регулярно попадают страницы с очень скромной посещаемостью: нишевый блог, свежая заметка, расшифровка видео. Отбор идёт по тому, насколько удобно процитировать готовый ответ, а не по трафику. Механику я разбирал в материале про то, откуда нейросети берут факты о компании.

Наблюдение второе. Каналы расходятся сильнее, чем ожидает заказчик. Бренд может стабильно звучать в одном сервисе и не появляться в другом ни разу за неделю. Средняя цифра такие нули прячет, поэтому в отчёте каждый канал живёт отдельной строкой.

Наблюдение третье. Ноль негатива в срезе - не гарантия, а факт про эту неделю. Движки переформулируют ответы, и следующая волна может дать другую картину. Мы так и пишем на экране: это свойство канала, а не осторожность в формулировках.

Откуда после замера берётся работа?

Замер сам по себе ничего не меняет. Меняет то, что видно за ним: список доменов, которые цитируются в ответах про категорию.

Работа делится на две части. Сайт бренда - единственная площадка, где мы хозяева: доступ AI-краулерам, прямой ответ в начале страницы, машиночитаемый слой. Внешняя среда - площадки из карты источников: экспертные материалы, подборки, обсуждения, отзывы.

И сразу про границы, потому что на этом строится половина обещаний рынка. Часть цитируемых площадок закрыта для размещения в принципе: независимые тесты, госресурсы, часть справочников. Обещать появление там - продавать воздух. Как всё это соотносится с обычным поиском, я разбирал в материале про SEO и GEO как два канала.

Чего я не делаю принципиально?

Красные линии я зафиксировал до первой продажи, пока не начал уговаривать сам себя.

Не накручиваю. Никаких фальшивых диалогов с чат-ботами и покупных отзывов. Дело даже не в этике: движки переучиваются, накрученный сигнал уходит вместе со сменой правил, а работа с реальной средой остаётся.

Не обещаю удаление. Если нейросеть говорит про компанию неправду, это лечится не жалобой, а появлением рядом других свидетельств. Что делать в такой ситуации, я разбирал в материале про то, как быть, если нейросеть ошибается про компанию.

Не меряю недоступное. Долю покупок, которые совершил ИИ-агент за человека, снаружи не видит никто. Видно другое: попадает ли бренд в короткий список, который агент показывает. Это и меряем, а красивую цифру про «долю агентных покупок» не рисуем.

Частые вопросы

Главный вывод

Покупатель всё реже листает выдачу и сравнивает сайты. Он спрашивает нейросеть и получает готовый короткий список. Нейросети встраиваются в поиск, в браузеры и в голосовых помощников, а следом приходят ИИ-агенты, которые подбирают варианты за человека. Выбор, который раньше делался на полке или в поисковой выдаче, переезжает в ответ.

Для бренда вывод простой: этот канал надо видеть так же, как поиск, и видеть уже сейчас. Лаг движков работает на того, кто начал раньше, - пока конкуренты не замечают проблему, место в ответе занимает тот, кто работает со средой. Первый шаг один для всех: узнать, что нейросети отвечают о категории сегодня, по всем каналам сразу и без искажений личного аккаунта. Эту часть мы закрываем в Prodvig.ai: регулярный прогон по 11 каналам, семь метрик и дословные ответы, которые можно перепроверить.