Продвижение в нейросетях — полное руководство: как попасть в ответы ИИ

Продвижение в нейросетях — запрос, который сегодня обсуждают и в кулуарах бизнес-форумов, и на конференциях по маркетингу. Бизнесы ищут возможность привлечь аудиторию в ChatGPT, Perplexity и Яндекс Алисе, а эксперты хотят быть уверены, что их репутация не пострадает в ответах ИИ.

90% опрошенных компанией Bain & Company руководителей заявляют, что их компании используют искусственный интеллект в работе. ChatGPT, тем временем, перешагнул отметку в 700 млн активных пользователей в неделю, показав рост аудитории почти вдвое за полгода.

Быстро растущая аудитория и высокое доверие к нейросетям делают маркетинг в них необходимостью. Но как попасть в ответы ИИ? Объясняют эксперты Avagard.

Чтобы разработать стратегию продвижения в нейросетях, для начала нужно определить, о каких именно ИИ-ассистентах идет речь и где пользователь с ними взаимодействует.

Первый вариант — нейросети, встроенные прямо в поиск Яндекс и Google.

Алиса, базирующаяся на языковой модели YandexGPT, сегодня представлена в двух вариантах использования: отдельный сервис на домене alice.yandex.ru и Алиса, интегрированная в поиск.

Алиса в поиске Яндекса — это ответы, которые появляются вверху страницы по запросу о бренде, товаре, услуге или какой-то теме.

Нейросеть анализирует источники и составляет краткий последовательный рассказ с подзаголовками и основными тезисами, давая ссылку на источники информации. Если запрос брендовый, сразу выводится адрес сайта и ссылки на соцсети. При коммерческих запросах Алиса рекомендует конкретные товары со ссылками на магазины или маркетплейсы. В ответах могут быть картинки.

Алиса дает возможность продолжить диалог с ней вместо того, чтобы задавать новый запрос в строке основного поиска. Таким образом, пользователь может вообще не просматривать ссылки, которые расположены ниже на странице, а получить всю информацию из ответов нейросети.

Google AI Overviews — это сгенерированные нейросетью ответы, которые появляются вверху страницы поиска Google по запросу о бренде, товаре, услуге или какой-то теме. Функция работает на основе языковой модели Gemini (разработка Google).

Выглядит это так же, как и в случае ответов Алисы, — с той разницей, что диалог прямо в поиске продолжить нельзя.

Помимо интеграции нейросетей в традиционные поисковые системы, такие как Яндекс и Google, растет аудитория отдельных ИИ-ассистентов, самый известный из которых — ChatGPT.

ChatGPT и Алиса — наиболее популярные ИИ-помощники у россиян, следует из опроса соцсети «Сетка». Тем не менее, этим список нейросетей для продвижения бренда не ограничивается, особенно для бизнесов, планирующих выход на глобальный рынок.

Список популярных ИИ-ассистентов:

• Яндекс Алиса как отдельный сервис: имеет расширенный функционал по сравнению с Алисой в поиске.
• Gemini — ИИ-помощник и одноименная языковая модель от Google.
• ChatGPT — платформа и семейство языковых моделей от компании OpenAI.
• Copilot — ассистент от Microsoft: в основе лежит позаимствованная у OpenAI модель GPT, дополнительно обученная на данных Microsoft.
• Perplexity — поисковая система, совмещенная с нейросетью; использует как собственную модель Sonar, так и сторонние модели.
• Claude — ИИ-ассистент от компании Anthropic.
• Grok — нейросеть от компании Илона Маска xAI.

Продвижение в ChatGPT не равно продвижению в Алисе, Perplexity, Gemini, Grok или Claude, но механизмы очень схожи. Чтобы понять их, нужно разобраться в том, как «думает» нейросеть.

Чтобы попасть в ответы ИИ, надо попасть в источники, на основе которых формируются ответы ИИ. Источники делятся на две категории: внутренние данные (доступные на момент обучения) и внешние (доступ в режиме реального времени).

1. Массивы данных, на которых обучается модель

Книги, справочники, Википедия, научные работы, публикации в медиа, сохраненные веб-страницы — обрабатываются не только тексты, но также аудио, видео и изображения. Речь идет о миллиардах анализируемых единиц контента. Эти данные могут быть устаревшими, поскольку модель «застывает» в моменте, когда заканчивается очередной этап обучения.

2. Выдача поисковых систем в реальном времени.

Это называется Retrieval-augmented generation (RAG) — нейросеть обращается к классическому поиску, что позволяет учитывать в ответах наиболее свежую информацию, включая вчерашние новости.

Есть различия в том, какие именно поисковые системы сканируются разными ИИ-моделями:

• Алиса — выдача Яндекса
• Google AI Overviews, AI Mode, Gemini — выдача Google
• ChatGPT — предположительно, Google и Bing
• Copilot — выдача Bing
• Perplexity, Grok — собственный алгоритм
• Claude — предположительно, Brave.

Отдельно стоит сказать об источниках для нейросети Илона Маска Grok. Она обучается в том числе на контенте соцсети X (бывший Twitter), поэтому активность в X повышает видимость в Grok.

ИИ выбирает качественную информацию, которая наиболее релевантна запросу, многократно подтверждена разными авторитетными источниками, правильно размечена и хорошо структурирована.

Для узких запросов («кто такой Илон Маск?») нейросети используют тот же принцип, что и поисковые системы, — поиск по ключевым словам.

При составлении ответа по составным запросам все чуть сложнее — применяется  техника query fan-out: исходный запрос пользователя автоматически разбивается на несколько связанных подзапросов (subquery).

Например, по запросу «лучшее агентство цифрового маркетинга для малого бизнеса» будет осуществляться поиск по подзапросам «рейтинг топ-10 агентств цифрового маркетинга», «отзывы о диджитал-агентствах», «кейсы по цифровому маркетингу для малого бизнеса».

Релевантность источника также определяется языком. При подготовке ответа нейросети обычно отдают предпочтение материалам на том же языке, на котором был задан вопрос: то есть, спросив что-то y нейросети на русском, вы получите ответ в первую очередь на основе русскоязычного списка источников. Если же их будет недостаточно, нейросеть будет анализировать англоязычные.

Искусственный интеллект считает достоверной информацию, которая многократно повторяется в разных источниках: на официальном сайте компании, на странице в Википедии, в СМИ, каталогах, блогах, на популярных форумах, в соцсетях.

Помимо оценки источника публикации, оценивается сам контент.

Какой контент нейросети считают качественным

• Достоверный — опубликованный от лица эксперта в своей области, со ссылками на первоисточники и проверенными фактами.
• Глубоко раскрывающий тему — приветствуются аналитика, оригинальные исследования, инструкции.
• Актуальный — предпочтение отдается более свежим материалам.
• Мультимодальный — содержащий не только текст, но и графики, схемы, иллюстрации, видео.

Какое оформление контента «любит» ИИ

Нейросети любят структурированный контент: с подзаголовками, маркированными и нумерованными списками, сравнительными таблицами и разделами FAQ.

Для продвижения с помощью нейросетей важна техническая оптимизация сайта-источника.

Доступ для краулеров

В первую очередь важно предоставить доступ к сайту так называемым краулерам — роботам, которые сканируют контент для ИИ, — в файле robots.txt.

Помимо ботов самих нейросетей, таких как GPTBot, ClaudeBot или YandexAdditionalBot, сайты могут обходить боты репозиториев данных, которые затем используются для обучения нейросетей. Например, CCBot от репозитория Common Crawl. Для попадания в обучающий массив данных сайт должен быть доступен для всех ботов.

Считается, что краулеры не считывают файлы JavaScript, поэтому рекомендуется избегать этого языка программирования на важных страницах.

Разметка

Разметка Schema.org (например, Organization, Product, Service, FAQPage) облегчает обработку и верификацию информации для ИИ.  

Создайте последовательный нарратив о вас или вашем бренде в различных источниках

1. Убедитесь, что информация на вашем официальном сайте, в онлайн-каталогах организаций, в карточке Яндекс Бизнеса и Google Business Profile, в ваших социальных сетях и на других площадках не противоречит друг другу.

2. Публикуйте в авторитетных СМИ интервью, биографии, статьи с ключевыми тезисами о вас или вашем бизнесе, которые вы хотите донести до потенциальных клиентов и партнеров. Используйте классические PR-инструменты: участвуйте в отраслевых рейтингах, давайте комментарии в СМИ.

Если вы работаете на глобальном рынке или только планируете экспансию, включите в список материалы на английском языке — в том числе статьи в международных СМИ.

3. Создайте страницу в Википедии, если у вас еще ее нет, — нейросети обучаются на Википедии. Если страница содержит ошибки или устаревшую информацию, отредактируйте ее.

4. Управляйте репутацией в поисковых системах (SERM).

Проведите аудит поисковой выдачи по запросам о вас или вашем бренде. Если на первых страницах Яндекса и Google обнаружатся порочащие вашу репутацию материалы: ссылки на желтые сайты с ложными обвинениями в мошенничестве, поддельные негативные отзывы — они с большой вероятностью появятся и в ответах нейросетей.

Отредактировать напрямую ответ нейросети нельзя, но можно изменить поисковую выдачу с помощью деиндексации или вытеснения негатива. Последний инструмент также называется созданием цифрового профиля: он позволяет расположить в топе поиска нужные публикации.

Публикуйте качественный, экспертный и хорошо структурированный контент на тему ваших продуктов и услуг

5. Для продвижения ваших продуктов и услуг в нейросетях публикуйте кейсы, аналитические статьи, оригинальные исследования, инструкции, обзоры и рейтинги товаров.

Проанализируйте, какие темы с учетом техники query fan-out, которая разбивает составной запрос на подзапросы, вы можете охватить. Если хотите попасть в ответы Grok, заведите аккаунт в X.

6. Хорошо структурируйте текстовый контент: используйте подзаголовки (H1, H2, H3), списки, таблицы, блок часто задаваемых вопросов. Пишите простым, понятным языком, соблюдайте логику повествования.

7. По возможности производите не только текстовый, но и видеоконтент. Исследования показывают, что нейросети часто цитируют YouTube.

Предоставьте краулерам доступ к вашему сайту, ограничьте использование JavaScript, используйте разметку.

Убедитесь, что файл robots.txt вашего сайта доступен для краулеров. Не используйте язык JavaScript для важной информации. Применяйте разметку Schema.org для разделов сайта.

Выполнение инструкций не имеет смысла без параметров оценки результата.

Есть 3 уровня присутствия бренда в нейросетях.

• Упоминание — компания упоминается в ответе ИИ: базовый уровень видимости.
• Предпочтение — компания позиционируется как лидер по сравнению с конкурентами: это повышает лояльность пользователей.
• Ссылка — пользователю предоставляется прямая ссылка на сайт компании: создается возможность для конверсии.

Разумеется, самый предпочтительный уровень для продвижения сайта в нейросетях — третий, когда на него дается ссылка. Тем более что пользователи, которые переходят на сайт из ответа ИИ, совершают конверсионное действие в 4,4 раза чаще, чем посетители из традиционного органического поиска, по данным исследования SemRush.

Ответ нейросети «подогревает» пользователей: переходя на сайт, они уже имеют представление о бренде и его услугах. Кроме того, ИИ воспринимается как советчик и фильтр: если он выделил определенный сайт и дал на него ссылку — значит, этому сайту можно доверять.

Оценка присутствия бренда в нейросетях осложняется тем, что ИИ-ассистентов много: сложно анализировать выдачу в каждом из них вручную, особенно если речь идет о крупном бизнесе. Чтобы решить эту задачу, в последнее время появляются системы автоматического мониторинга ИИ-выдачи.

Что показывают системы мониторинга нейросетей:

• как часто бренд упоминается в популярных ИИ-сервисах
• тональность упоминаний (позитивная, негативная, нейтральная)
• сравнение бренда с конкурентами по указанным параметрам.

Принцип работы строится на том, что программное обеспечение делает тематические запросы в популярных ИИ-ассистентах, анализирует ответы и присутствие брендов в них и сравнивает бренды между собой. Функции отчасти схожи с инструментами мониторинга инфополя в рамках управления репутацией в сети (ORM).

Примеры систем мониторинга нейросетей:

• Brand Radar от Ahrefs
• Semrush AIO
• gptfox (отечественная разработка)
• Peec AI
• Profound

Рынок только формируется, поэтому однозначно оценить качество того или иного решения сложно. Кроме того, платформы различаются по набору анализируемых ИИ (зарубежные не включают Яндекс Алису), количеству запросов в месяц, стоимости, возможностям интеграции с другими ИТ-инструментами и так далее.

✔️Определите, какие нейросети важны для вас в первую очередь.

✔️Проведите аудит присутствия бренда в этих нейросетях вручную либо с помощью систем аналитики, также изучите конкурентов.

✔️Проанализируйте поисковую выдачу в Яндексе и Google: удалите негативные материалы из выдачи, если они присутствуют.

✔️Убедитесь, что информация о вас на различных официальных и неофициальных ресурсах не противоречит друг другу.

✔️Создайте «экосистему цитат» о вашем бренде на множестве авторитетных источников. Участвуйте в отраслевых рейтингах, взаимодействуйте со СМИ.

✔️Публикуйте экспертный текстовый и видеоконтент: кейсы, аналитические статьи, оригинальные исследования, инструкции, обзоры. Размещайте материалы на языках территорий, где вы ведете или планируете вести бизнес.

✔️Оптимизируйте свой сайт так, чтобы краулеры могли легко его сканировать.

✔️Мониторьте результаты работы вручную либо с помощью систем аналитики.

Avagard специализируется на комплексном создании онлайн-репутации первых лиц, включая репутацию в поисковых системах и нейросетях. Нашей команде из экспертов в области PR, SEO и юридического комплаенса доверяют предприниматели, управленцы и политики.

Заполните форму ниже, и специалист Avagard поможет разобраться в вашей задаче. Гарантируем конфиденциальность.