Владельцы магазинов постоянно задают два вопроса. Первый: «Мы уже пользуемся Search Console и аналитикой магазина, но ни то ни другое не показывает, что происходит, когда кто-то просит ChatGPT или Gemini порекомендовать товар». Второй — от продавца, едва не заплатившего агентству $3 000 за аудит плюс $400 в месяц за наблюдение: стоит ли это того?
Лучший ответ на второй вопрос дал другой продавец в том же обсуждении: если результат — отчёт, можно обойтись без него и за £450, и за $3 000; платить за наблюдение за показателем, пока ничего не изменили, — действовать в обратном порядке. Итак, вот сама проверка. Мы провели её для себя на трёх платформах, и два вывода изменили наши действия.
Шаг 1 — напишите вопросы, которые действительно задают покупатели
Не «виден ли мой бренд». От двадцати до сорока вопросов в формулировках покупателя перед покупкой: лучший <тип товара> для <сценария использования>, <тип товара>, который <важное для покупателя ограничение>, альтернативы <очевидному популярному товару>. Сохраните и несколько вопросов с названием бренда: они ведут себя совершенно иначе, и эта разница оказывается важной.
Запишите список в файл. Именно список — ценный ресурс, потому что вы будете запускать его снова.
Шаг 2 — фиксируйте полученный ответ, а не только своё присутствие
Задайте каждый вопрос ChatGPT и Gemini и для каждого ответа запишите четыре вещи: были ли вы упомянуты; были ли вы процитированы с реальной ссылкой в источниках; какие конкуренты появились и в каком порядке; какие URL были процитированы вообще.
Упоминание и цитирование — не одно и то же, и именно разница подсказывает действия. В своих запусках мы находили ответы, почти дословно воспроизводившие наше позиционирование, но описывавшие нас обобщённо — без бренда и ссылки. Это проблема текста источника, а не ранжирования, и никакая панель видимости не подсказала бы, какая именно.
Шаг 3 — столбец, меняющий ваши действия
Ценность — в четвёртом столбце. Когда мы задавали вопросы о категории без бренда на трёх платформах, все ссылки вели на репозитории GitHub и сторонние статьи-подборки, а не на наш сайт. Вопросы с названием бренда вели себя иначе и ссылались на наши страницы.
Для магазина отсюда два следствия. Если ответы без бренда в вашей категории цитируют подборки продавцов, карточки маркетплейсов и сайты отзывов, переписывание главной страницы на них не повлияет: распространяется то, что модель действительно цитирует. И проверяйте два типа вопросов отдельно: усреднив их в одну оценку видимости, вы получите число, меняющееся по причинам, на которые нельзя осмысленно повлиять.
Шаг 4 — исправляйте источник, а не панель показателей
Продавцы сообщают о двух типах сбоев, и оба исправляются в источнике.
Устаревшие факты. К одному продавцу пришёл покупатель с ценой, которой не было со времени открытия магазина больше года назад. Другой обнаружил, что ChatGPT рекомендует товар, снятый с продажи несколько месяцев назад, а затем проверил ещё две модели и увидел тот же товар. Если старая цена или исчезнувший товар всё ещё есть в кешированной странице, старом посте или сторонней карточке, именно это и повторяют вашим покупателям.
Недостающие сравнительные материалы. Модели, отвечающей на «X против Y», нужно что-то процитировать. Если в вашей категории никто не написал честное сравнение, ответ соберут из материалов тех, кто это сделал.
Поэтому список действий таков: исправьте устаревшие факты там, где они действительно размещены, включая чужие страницы, затем создайте недостающий сравнительный материал или описание сценария на той площадке, куда реально ведут цитирования. Почему один фрагмент цитируют, а другой нет, разобрано в нашей статье о том, как попасть в цитирования ChatGPT.
Шаг 5 — измерьте снова, но не на следующей неделе
Видимые модели метаданные сильно отстают. В наших проверках платформы показывали число звёзд и дату релиза, устаревшие на месяцы. Не оценивайте исправление в течение недели после внесения. Повторите тот же список вопросов через несколько недель и сравните частоту упоминаний, частоту цитирования и порядок конкурентов с первым запуском — поэтому в шаге 1 и сказано хранить список в файле.
Ещё одно правило: это выборка, а не измерение. Ответы меняются между запусками, поэтому повторяйте каждый вопрос минимум три раза в разные дни, прежде чем верить изменению. Один запуск почти ничего не говорит.
Как выполнить это в Orkas
В Orkas встроен SeoGeoAgent, а список вопросов, записи каждого запуска и список исправлений находятся в одной папке проекта, поэтому второй запуск можно сравнить с первым, а не начинать заново. Более широкий процесс — отслеживание вопросов, в которых вы появляетесь, и превращение пробелов в страницы — описан в сценарии видимости в поиске и ответах ИИ.
Чего это не даёт
- Данных о трафике. У отчёта Google Search Console по генеративному ИИ нет API, и по своей структуре он показывает только показы — вычислить по нему CTR переходов из ИИ нельзя.
- Реальной доли конкурента. Вы берёте выборку ответов, а не измеряете генеральную совокупность.
- Гарантии распространения исправлений. Некоторые цитируемые источники полностью вне вашего контроля.