Продолжаем серию кейсов о работе с AEO/GEO. Анализируем видимость в ответах LLM

Все больше покупателей выбирают продукт, спрашивая совета у ChatGPT, Gemini или Claude. Если модель не называет вашу компанию в ответе, вы проигрываете еще до того, как человек дойдет до сайта, и даже не узнаете об этом. Позиции в поиске компании отслеживают годами, а что о них говорят модели, большинство не знает.

Мониторинг видимости закрывает этот пробел: показывает, в каких вопросах вас советуют, где выигрывают конкуренты и с какой тональностью модели о вас пишут. По этим данным можно понять, что менять в позиционировании, контенте и присутствии на внешних площадках.

Вторая часть кейса AI-мастерской о видимости в ответах LLM уже на подходе.

В первой части мы собрали сервис, который каждый день опрашивает модели и сохраняет ответы в базу. Во второй учимся работать с этими данными: понимать, что стоит за числами, интерпретировать метрики и находить в срезах продуктовые выводы.

💎 Несколько советов для тех, кто анализирует видимость в LLM:

— Прежде чем читать число, разберитесь, из чего оно собрано: какие вопросы, от лица какой персоны, по каким ответам. Иначе одну и ту же цифру можно прочитать по-разному.
— Оценивайте видимость только в сравнении с конкурентами. Mention rate в 40% сам по себе ничего не говорит.
— Отличайте сдвиг рынка от случайности. Прежде чем делать выводы из резкого скачка, сверьтесь с журналом изменений и посмотрите, сколько ответов за ним стоит.
— Разделяйте общую и брендовую корзины. Попадание в ответ на вопрос о категории и ответ на вопрос о вас — разные метрики.
— Ищите выводы в срезах: по персонам, моделям, режимам с веб-поиском и без. Среднее по всем ответам скрывает самое интересное.
— Превращайте находку в гипотезу и проверяйте ее по текстам ответов. Числа показывают, где смотреть, тексты объясняют почему.

Разбираем все на данных по Granola и четырем конкурентам. Если в первой части вы собирали мониторинг по своему продукту, повторите анализ на своих данных. Навык работает и с готовыми сервисами мониторинга: они тоже показывают только числа, а решения по ним принимаете вы.

Присоединяйтесь, начинаем уже на следующей неделе.

В будущей третьей части, «Работа с AEO/GEO. Усиливаем видимость компании в ответах LLM», разберем, как на эти метрики влиять.

@gopractice