Скопировать ссылку
Что можно и нельзя сделать за месяц
Ответы нейросетей меняются в зависимости от формулировки вопроса, используемой системы, доступных ей источников и обновлений самой модели. Поэтому один неудачный ответ еще ничего не доказывает. Столь же преждевременно считать успехом единичное упоминание компании.
В генеративной поисковой оптимизации (GEO, от англ. Generative Engine Optimization) такая проверка служит отправной точкой: прежде чем дорабатывать сайт и внешние источники, нужно понять, по каким вопросам компания уже появляется в ответах нейросетей и в каком контексте.
Скорость изменений зависит от того, как часто конкретная нейросеть обновляет данные и какие источники использует. В некоторых системах новые сведения могут повлиять на рекомендации уже через неделю, в других результат проявится позже. Поэтому 30 дней — это не обязательный срок ожидания, а период, за который можно провести диагностику, внести первые изменения и повторить замер:
- по каким вопросам компания не появляется в ответах;
- какие конкуренты занимают ее место;
- на какие источники опираются нейросети;
- какие сведения о бизнесе отсутствуют, противоречат друг другу или устарели;
- какие изменения нужно внести в первую очередь;
- по каким признакам затем оценивать результат.
Итогом месяца могут стать как первые изменения в ответах нейросетей, так и подтвержденный диагноз с последовательным планом дальнейшей работы.
Шаг 1: проверить, действительно ли проблема существует
Начать стоит не с названия компании, а с вопросов, которые потенциальный клиент задает перед выбором. Запрос «что такое компания N» показывает, знает ли нейросеть бренд, но почти ничего не говорит о его присутствии в ситуации покупки.
Полезнее собрать около 20 вопросов, которые клиенты действительно задают отделу продаж перед покупкой. В первую очередь стоит включить три группы:
- вопросы о выборе поставщика или решения: к кому обратиться, кто работает в нужном регионе, как выбрать исполнителя;
- вопросы о цене и условиях: сколько стоит услуга или товар, от чего зависит стоимость, какие сроки предлагает компания;
- вопросы о сравнении вариантов внутри категории: чем отличаются решения, для каких задач подходит каждое из них, какие у них есть преимущества и ограничения.
Например, производитель оборудования может проверить, какие компании поставляют технику для работы в сложных климатических условиях, от чего зависит ее стоимость и чем предлагаемые решения отличаются друг от друга.
Проверять вопросы желательно в нескольких нейросетях и в сопоставимых условиях. Для каждого ответа следует сохранить дату, точную формулировку, названные компании, порядок упоминаний, приведенные аргументы и указанные источники. Без такой фиксации повторная проверка через месяц превратится в сравнение по памяти.
На этом этапе важно разделить четыре ситуации:
- Компания не упоминается совсем.
- Компания названа, но без пояснений.
- Компания попадает в сравнение с конкурентами.
- Компания получает прямую рекомендацию по конкретной задаче.
Так появляется исходная точка, с которой можно сравнивать дальнейшие изменения.
Шаг 2: выяснить, почему выбирают конкурентов
После первого замера не нужно одинаково подробно разбирать все 20 вопросов. Достаточно выбрать пять сценариев, которые ближе всего к обращению или покупке и имеют наибольшее значение для бизнеса.
По каждому из них следует изучить не только ответ нейросети, но и доказательства, которыми располагают конкуренты. Почему система может счесть их более подходящими? Возможные причины находятся на разных уровнях:
- конкурент яснее описывает свою специализацию;
- на его сайте есть отдельная страница под нужную задачу;
- результаты подтверждены цифрами и примерами работ;
- сведения о компании совпадают на собственном сайте и внешних площадках;
- специалисты компании регулярно выступают как авторы и эксперты;
- в открытых источниках больше актуальных упоминаний и отзывов;
- информация о вашем бизнесе неполна или устарела.
Важно не делать вывод о причине по одному совпадению. Если нейросеть сослалась на статью конкурента, это еще не означает, что именно эта публикация обеспечила рекомендацию. Задача на данном этапе — найти повторяющийся разрыв между тем, что пользователь хочет узнать, и тем, что интернет может подтвердить о компании.
Для каждого выбранного вопроса полезно зафиксировать четыре элемента: что обещает компания, чем подтверждает это обещание, где опубликовано подтверждение и насколько легко его обнаружить. Такая проверка быстро показывает разницу между реальным преимуществом бизнеса и преимуществом, которое существует только во внутренней презентации.
Шаг 3: устранить противоречия и закрыть пробелы
Когда причины собраны, возникает соблазн сразу запустить серию новых публикаций. Но увеличение количества материалов не решит проблему, если источники противоречат друг другу или не содержат важных для выбора сведений.
В первую очередь следует исправлять фактические расхождения:
- старые адреса, телефоны и географию работы;
- неактуальный перечень услуг;
- разные описания специализации компании;
- устаревшие цены и условия;
- неподтвержденные заявления о лидерстве;
- страницы без авторства, даты и понятного источника данных.
Затем можно доработать материалы, которые отвечают на пять выбранных вопросов. Это необязательно должны быть новые статьи. Иногда достаточно уточнить страницу услуги, добавить сравнительную таблицу, раскрыть ограничения продукта, описать порядок работы или опубликовать проверяемый результат проекта.
Отдельно нужно посмотреть на внешние источники: отраслевые каталоги, карточки организаций, публикации в деловых и профессиональных изданиях, рейтинги, отзывы и страницы экспертов. Компания не может назначить себя лучшим вариантом, но может сделать сведения о своей специализации, опыте и результатах понятными и непротиворечивыми.
Главное правило — не менять все одновременно. Если переписать сайт, выпустить десятки материалов и обновить все карточки сразу, впоследствии будет сложно понять, какие действия действительно повлияли на представленность компании.
Шаг 4: повторить проверку и принять решение
В конце месяца нужно повторить исходный замер: использовать те же вопросы, те же нейросети и тот же способ фиксации результатов. Ответы могут измениться еще до конца месяца или остаться прежними к моменту повторного замера. В обоих случаях важно зафиксировать результат, проверить, что уже исправлено на стороне компании, и определить, какие пробелы требуют дальнейшей работы.
Оценивать стоит несколько разных показателей:
- в скольких значимых сценариях появляется компания;
- где она просто названа, а где рекомендована;
- насколько точно нейросеть описывает услуги и преимущества;
- какие источники использует в ответах;
- появляются ли переходы из нейросетей;
- приводят ли такие переходы к обращениям и продажам.
Эти показатели нельзя объединять в один. Сайт может стать источником ответа, но название компании не попадет в рекомендацию. Бренд может упоминаться часто, но в устаревшем или невыгодном контексте. Наконец, заметность сама по себе еще не означает появления заявок.
По итогам проверки бизнес получает один из нескольких выводов. Если нейросеть использует материалы компании, но не называет бренд, нужно усиливать связь между экспертизой и ее источником. Если компания упоминается, но уступает в сравнении, следует проверить доказательства преимуществ. Если воспроизводятся устаревшие сведения, необходимо устранить противоречия между источниками. Если компания не появляется во всех значимых сценариях, понадобится более широкая работа с поисковой видимостью и информационным присутствием.
Ошибки, которые могут обесценить проверку
Даже подробный план не даст полезного результата, если исходные данные собраны неправильно.
- Проверять только название бренда. Потенциальный клиент может еще не знать компанию и формулировать вопрос через свою задачу.
- Менять формулировки при каждом замере. В этом случае невозможно понять, изменилось присутствие бренда или просто был задан другой вопрос.
- Считать любое упоминание рекомендацией. Название компании в длинном перечне и аргументированный совет выбрать ее — разные результаты.
- Ожидать одинаковой скорости изменений во всех нейросетях. Одни системы обновляют используемые сведения быстрее, другим требуется больше времени, поэтому результаты нужно оценивать отдельно по каждой площадке.
- Оценивать только переходы на сайт. Часть пользователей получает необходимую информацию непосредственно в ответе, поэтому отдельно нужно учитывать точность описания, присутствие в сравнении и характер рекомендации.
Не бороться с ответом, а исправлять его основу
Если нейросеть советует конкурентов, бессмысленно пытаться «переубедить» ее отдельным текстом. Полезнее выяснить, какую картину она собирает из доступных источников и чем эта картина отличается от реального бизнеса.
Тридцатидневная диагностика помогает разложить проблему на части: вопросы пользователей, представленность компании, доказательства ее преимуществ, состояние собственных страниц и внешнее информационное поле. После этого работа с видимостью в нейросетях перестает быть набором догадок и превращается в последовательную работу с конкретными пробелами.
Работа с нейропоиском требует учитывать вопросы пользователей, особенности популярных в стране систем и сведения о компании в информационном поле. О будущем российского GEO-маркетинга подробно расскажу на конференции «Демис.Конф по-русски». Диагностика первых 30 дней может стать отправной точкой для такой стратегии — без обещаний мгновенного результата и попыток подменить системную работу несколькими публикациями.
