GEO-аудит: 5 шагов, которые приведут к видимости бренда в нейросетях

Хотя GEO (практика оптимизации под генеративный ИИ) поначалу может казаться сложной темой, на самом деле понять, как и где (в разных ИИ-машинах) представлен ваш бренд, вполне возможно — с помощью регулярного аудита. И что стоит начать делать уже сейчас — так это запустить практику формирования отчетности по ИИ-заметности вашего бренда или организации.

Метод на самом деле не такой уж сложный. И несмотря на то, что это базовый аудит, он вполне эффективно помогает компаниям понять, как они выглядят, когда люди задают генеративным ИИ-системам вопросы о бренде. Делимся чек-листом, с которого можно начать.

1. Начните с тех ИИ, которые для вас действительно имеют значение

Не стоит думать о GEO как о факторе, который заставит вас провести капитальную перестройку вашей текущей PR-стратегии. Приступая к аудиту GEO-заметности, стоит исходить из повседневного поведения пользователей. Кстати да, это скорее командная работа — конечно, теоретически это можно делать и в одиночку, но в нашем подходе это будет сложно реализовать.

Первый шаг любого GEO-аудита — определить, какие нейросети будем отслеживать. В качестве отправной точки мы рассматриваем «Алиса AI» от Яндекса и чат-бота GigaChat от Сбера. Популярные в мире ChatGPT и Gemini от Google в России труднодоступны, но если есть возможность, стоит заглядывать и туда. И конечно, китайские Qwen и Deepseek.

По сути, нам просто нужно определить, какие ИИ для вас наиболее важны, а далее — периодически делать одни и те же поисковые запросы. Закрепите один ИИ за одним членом команды. Человек будет отвечать за выполнение одних и тех же запросов (и фиксирование их результатов) ежедневно на протяжении определенного времени. Или даже постоянно, если в этом будет смысл.

2. Создайте набор из пяти промптов

Следующий шаг — создание фиксированного набора запросов, привязанных к вашему бренду. Это те самые вопросы, которые клиенты (потенциальные в том числе) действительно задают. Сет не должен меняться день ото дня: важно видеть, как ответы меняются со временем. Почему вопросов всего пять? Это не слишком много, чтобы глубоко закопаться, и достаточно, чтобы получить релевантную статистику.

Например, такие: 

• Какие продукты лучше всего подходят для (ваша сфера присутствия)?
• Что мне нужно знать о (назначение вашего продукта)?
• Какие компании являются лидерами в (ваша отрасль)?
• Как выбрать (подходящий продукт в вашей нише)?
• В чем разница между (вами и конкурирующими брендами)?

В ходе этих ежедневных чек-апов коллеги задают эти пять запросов закрепленной за ними нейросети, и фиксируют ответы LLM.

3. Скриншоты — двигатель прогресса

Да, скриншоты — ключевой компонент аудита. Модели постоянно обновляются. Даже небольшие изменения в формулировках или источниках данных могут изменить выдачу LLM. Так что скриншотить нужно все ответы. И складывать туда, где вы и ваша команда сможете их видеть — общая папка в корпоративной сети, облачное хранилище и др. При этом, конечно, уделяйте внимание возможности потом проанализировать то, что вы складываете: разделяйте скрины по источникам и по датам, иначе потом будет сложно разобраться.

Сохранение «сырых» ответов важно, потому что это поможет отследить паттерны, заметить несоответствия и выявить моменты, в которых ваш бренд отсутствует, хотя должен был быть упомянут, представлен некорректно или оказывается в тени конкурентов.

4. Анализируйте результаты раз в неделю

За пять–семь дней регулярного аудита вы уже сможете увидеть тренды. И это отличный момент, чтобы узнать, что видят другие участники процесса. Внезапно можно обнаружить, что бренд, например, появляется в ответах Алисы, но не проявляется почти никак в DeepSeek; что GigaChat подтягивает устаревшие факты из старого пресс-релиза, а Qwen галлюцинирует, выдавая в ответах детали, которые не соответствуют действительности. Все это важно, именно так мы поймем, где у нас все работает как надо, а где нет.

Конечно, вы не можете заставить галлюцинации ИИ исчезнуть по щелчку пальца, но можете со временем улучшить ситуацию. Лучший способ исправить плохую или отсутствующую информацию — публиковать более качественную и более ясную инфу. Если аудит показывает устаревшие факты — обновите сайт. Если ИИ не ссылаются на авторитетные публикации — предложите медиасфере новые истории. Если собственного контента, который вы размещаете на своих площадках, оказывается недостаточно, то публикуйте более сильные FAQ, пояснительные материалы или обучающий контент, если таковой уместен.

ИИ-системы предпочитают структурированную, авторитетную и свежую информацию. Если вы им дадите ее, они будут ее использовать.

В числе самых простых практических применений результатов отчетности по GEO-видимости — тестирование (и улучшение) структуры пресс-релизов. Берем стандартный релиз, а затем переписываем его так, чтобы он был лучше заметен для ИИ. То есть «много букв» в начале, подзаголовки по смысловым блокам текста и коротким FAQ или общими сведениями в финале. Публикуем, а потом заново прогоняем наши пять запросов. ИИ видит структурированные данные и структурированные блоки текста лучше всего, так что эффект должен быть заметен. 

5. Поддерживаем ритм

GEO-аудит не обязательно должен быть чрезмерно сложным или полностью автоматизированным. Ручная работа имеет реальную ценность, потому что она дает возможность команде понять, как ведут себя ИИ-системы. Просто делайте это ежедневно, если есть такая возможность. Или хотя бы регулярно. Смысл в том, чтобы привыкнуть.

Аудит GEO-видимости даст команде четкое представление о том, как ИИ-инструменты интерпретируют их бренд сегодня, и, что критически важно, как повлиять на результаты завтра.