GEO-аудит: как компании могут отслеживать представленность бренда в ответах нейросетей

С распространением генеративного ИИ растет важность нового направления — GEO. Речь идет о том, как бренды представлены в ответах нейросетей. Специалисты рекомендуют компаниям начать с регулярного аудита своей видимости в различных ИИ-сервисах.

Методология базового аудита включает пять последовательных шагов, которые помогают понять, что видят пользователи, задавая ИИ вопросы о компании или продуктах.

Первым делом необходимо определить перечень ключевых ИИ-ассистентов. Для российского рынка значимыми могут быть “Алиса AI” и GigaChat. Также стоит учитывать мировые и китайские модели, если они доступны и релевантны для аудитории.

Второй шаг: создание фиксированного набора из пяти промптов, связанных с брендом. Они должны отражать типичные вопросы клиентов, например: “Какие компании лидируют в [отрасли]?” или “Как выбрать [продукт]?”. Ежедневно задавая одни и те же вопросы, можно отслеживать динамику ответов.

Третий этап:  документирование. Все ответы необходимо сохранять скриншотами, сортируя их по датам и источникам. Это позволяет зафиксировать изменения в выдаче, заметить некорректную информацию или факт отсутствия бренда.

Далее идет еженедельный анализ собранных данных. Он помогает выявить тенденции: например, в каких системах бренд упоминается, а где его нет, какие данные устарели или являются недостоверными. Так можно корректировать контент-стратегию: обновлять информацию на сайтах, публиковать более структурированные материалы, улучшать пресс-релизы.

И, наконец,  регулярность. Процесс не требует полной автоматизации, ручной ежедневный или регулярный мониторинг позволяет команде на практике изучить поведение нейросетей.

“GEO-аудит — это не про моментальный результат, а про выстраивание системного понимания того, как ИИ “видит” вашу компанию. Это командная практика, которая, с одной стороны, дает диагностику текущего положения, а с другой четкие ориентиры для работы с контентом. Самый простой и действенный способ повлиять на выдачу — начать публиковать более качественную, структурированную и авторитетную информацию, которую нейросети смогут использовать”, — комментирует Мария Терещенко, руководитель PR-проектов агентства PR Doctor.