Как измерить результат работы с нейровыдачей в рамках SERM
Репутацию компании долгое время оценивали по показателям классического поиска: позициям в топ-10 или топ-30, рейтингу на картах и сайтах с отзывами, соотношению положительных и отрицательных публикаций. Такой подход оставался эффективным, пока пользователь самостоятельно изучал несколько страниц выдачи и принимал решение на основе найденных материалов.
С развитием генеративного поиска ситуация изменилась. Теперь человек может задать вопрос ChatGPT, Алисе, GigaChat, Gemini или другой нейросети и получить готовый вывод о компании, товаре или поставщике. Запросы вроде "стоит ли обращаться в бренд", "какую компанию выбрать" или "какие подрядчики надежнее" превращаются в сформированный рекомендационный ответ. Классические SERM-метрики не показывают, как бренд представлен внутри таких ответов.
По данным исследований, проведенных в 2025 году, более 35% запросов в Яндексе уже сопровождаются генеративными ответами, а аудитория поиска с Алисой достигла 88 млн пользователей. При этом свыше 30% пользователей принимают решение непосредственно на основании ответа нейросети, не переходя на сайты. Международные прогнозы также указывают на устойчивый тренд: значительная часть B2B-покупателей использует AI-инструменты при выборе поставщика.
Это означает, что хорошие позиции в поиске и высокий рейтинг не гарантируют положительный результат в нейровыдаче. Можно убрать негативные страницы из верхних позиций, повысить рейтинг компании до 4,7 и при этом продолжать получать неблагоприятные ответы от языковых моделей. Например, нейросеть может по-прежнему упоминать старые жалобы на срыв сроков или слабую поддержку. В результате потенциальные клиенты будут отказываться от сделки, хотя традиционная отчетность покажет улучшение по всем привычным параметрам.
Поэтому в SERM появляется отдельное направление - работа с AEO и GEO. Его задача заключается не только в продвижении нужных материалов, но и в изменении того, как бренд представлен в ответах генеративных систем. Для оценки эффективности необходимы специальные метрики.
Какие показатели используют для оценки нейровыдачи
Тональность упоминаний
В первую очередь анализируется, в каком количестве репутационных запросов встречается бренд и с каким эмоциональным окрасом. Упоминания обычно делят на три категории:
- позитивные;
- нейтральные;
- негативные.
Например, из 20 проверяемых запросов компания получила 9 позитивных, 7 нейтральных и 4 негативных ответа. Такое соотношение помогает определить общий характер репутации и понять, где сосредоточены основные риски.
Важно учитывать не только количество негативных ответов, но и их содержание. Один критичный тезис о безопасности, качестве или надежности может повлиять на решение сильнее, чем несколько нейтральных упоминаний.
Доля рекомендаций
Сам факт присутствия бренда в ответе еще не говорит о его привлекательности. Нейросеть может перечислить компанию среди нескольких вариантов, но отдельно предупредить о недостатках или не назвать ее предпочтительным выбором.
Поэтому фиксируется доля запросов, в которых бренд именно рекомендуется. Допустим, компания упоминается в 14 из 20 ответов, но только в пяти случаях представлена как подходящий вариант. После системной работы показатель может вырасти до 11 рекомендаций из 20. Это более значимое изменение, чем простое увеличение числа упоминаний.
При анализе желательно учитывать позицию бренда в списке. Первое место, включение в короткий список и формулировка "оптимальный выбор" имеют больший вес, чем упоминание в конце длинного перечня.
Видимость по отдельным моделям
Общий показатель по всем нейросетям может скрывать важные различия. Одна модель способна регулярно рекомендовать бренд, а другая - продолжать цитировать старые претензии или вовсе не включать компанию в ответы.
Поэтому динамику отслеживают отдельно по ChatGPT, YandexGPT, GigaChat, Gemini, Perplexity и другим используемым системам. В отчете сравнивают:
- частоту появления бренда;
- долю позитивных и негативных ответов;
- количество рекомендаций;
- упоминания конкурентов;
- устойчивость результата в течение нескольких проверок.
Такой разрез помогает определить, какие типы контента и какие репутационные факторы лучше учитываются конкретной моделью.
Изменения относительно базового периода
Оценивать результат только по одному замеру недостаточно. На ответы влияют обновления моделей, формулировка запроса, регион, язык, история диалога и текущие источники данных. Поэтому сначала формируют базовую точку, а затем регулярно сравнивают результаты.
В динамике можно отслеживать:
- рост доли позитивной тональности;
- снижение количества негативных ответов;
- увеличение числа рекомендаций;
- расширение присутствия бренда по моделям;
- сокращение упоминаний конкретных проблем.
Отчет должен показывать не только текущие значения, но и изменение относительно предыдущего месяца или квартала.
Связь показателей с выполненными действиями
Цифры становятся полезными, когда понятно, за счет чего они изменились. Поэтому к каждому периоду необходимо прикладывать список выполненных работ: подготовку новых материалов, обновление страниц, публикацию экспертных комментариев, устранение противоречивой информации, работу с отзывами и корректировку структуры контента.
Отдельно формируется план на следующий период. В нем указывают, какие проблемы требуют приоритетного внимания, какие источники необходимо усилить и какие запросы следует проверять повторно.
Уровни зрелости измерения
Первый месяц: базовая диагностика
На начальном этапе специалист формирует семантическое ядро репутационных запросов и фиксирует исходную картину. Определяется, появляется ли бренд в ответах, как его описывают, какие претензии повторяются и какие конкуренты упоминаются чаще.
Этот период не всегда дает заметный рост. Его основная задача - создать достоверную точку отсчета.
Второй-третий месяцы: первые устойчивые изменения
На рабочем этапе можно увидеть первые тенденции: снижение негативных формулировок в отдельных моделях, рост числа позитивных описаний и увеличение доли рекомендаций. Однако результаты еще могут быть неравномерными. В одной нейросети ситуация улучшается быстро, в другой изменения появляются с задержкой.
Для корректной оценки важно смотреть не на единичный удачный ответ, а на повторяемость результата.
Начиная с четвертого месяца: зрелая система
Зрелый уровень предполагает стабильное присутствие компании в большинстве релевантных моделей и преобладание нейтрально-позитивной либо позитивной тональности. Бренд не просто упоминается, а связывается с нужными характеристиками: надежностью, опытом, качеством сервиса, специализацией и прозрачными условиями работы.
На этом этапе основной задачей становится поддержание результата, контроль новых негативных сюжетов и быстрая реакция на изменения в поведении моделей.
Как правильно собирать данные
Для проверки используют заранее утвержденный список запросов. В него включают брендовые формулировки, сравнительные вопросы, запросы с намерением купить, а также потенциально кризисные сценарии. Например: "отзывы о компании", "надежный ли поставщик", "какие есть недостатки", "кого выбрать для решения задачи".
Все запросы необходимо задавать в сопоставимых условиях. Желательно фиксировать дату, модель, язык, регион и наличие истории диалога. Ответ сохраняют полностью, поскольку отдельная фраза вне контекста может изменить смысл.
Результаты классифицируют вручную или с помощью дополнительной системы контроля. При этом автоматическая оценка тональности не всегда распознает сарказм, оговорки и двойные формулировки, поэтому спорные ответы требуется проверять специалисту.
Распространенные ошибки
Одна из самых частых ошибок - считать любое упоминание достижением. Для бизнеса важнее не видимость сама по себе, а то, каким образом бренд описывается и приводит ли это к рекомендации.
Нельзя также сравнивать результаты, полученные при разных настройках и формулировках. Если в одном месяце использовались короткие брендовые запросы, а в другом - сложные сравнительные сценарии, динамика будет некорректной.
Еще одна проблема - фиксация только лучших ответов. В отчет необходимо включать и негативные примеры, иначе клиент не увидит реальные риски. Кроме того, не следует делать выводы по одной модели или одному замеру: генеративная выдача изменчива и требует серии наблюдений.
Как выглядит полезный отчет
Качественная отчетность включает:
1. период и перечень проверяемых моделей;
2. список репутационных запросов;
3. количество и долю упоминаний;
4. распределение по тональности;
5. число и долю рекомендаций;
6. сравнение с предыдущим периодом;
7. примеры положительных и негативных ответов;
8. сведения о выполненных работах;
9. выявленные риски;
10. план дальнейших действий.
Полезно дополнять таблицы краткими выводами: где показатель улучшился, какие проблемы сохраняются и что может повлиять на результат в будущем.
Как клиент может проверить результат самостоятельно
Проверка не требует сложных инструментов. Достаточно выбрать 15-30 стабильных запросов, задать их нескольким релевантным нейросетям и сохранить ответы. Затем следует отметить наличие бренда, тональность, факт рекомендации, упоминание конкурентов и конкретные претензии.
Повторный замер проводят через несколько недель или месяц в максимально похожих условиях. Сравнивать нужно не только проценты, но и содержание ответов. Иногда количество рекомендаций остается прежним, но исчезают опасные формулировки - это также важный результат.
При самостоятельной проверке необходимо помнить, что ответы могут зависеть от региона, аккаунта, истории диалога и обновления модели. Поэтому единичный эксперимент не заменяет регулярный мониторинг.
Что эти метрики не показывают
Метрики нейровыдачи не равны количеству продаж и не подтверждают прямую причинно-следственную связь между рекомендацией нейросети и сделкой. Они также не гарантируют, что модель будет отвечать одинаково всем пользователям.
Показатели отражают информационную и репутационную среду, в которой клиент принимает решение. Чтобы оценить влияние на бизнес, их сопоставляют с обращениями, конверсией, отказами, длительностью цикла сделки и причинами потери клиентов.
Итог
Работа с нейровыдачей делает SERM более измеримым и прозрачным. Тональность, доля рекомендаций, частота упоминаний, динамика по моделям и связь результатов с выполненными действиями позволяют понять, действительно ли меняется репутация бренда в генеративном поиске.
Главный показатель эффективности - не просто появление компании в ответах, а устойчивое формирование нужного образа: бренд должен корректно описываться, выгодно отличаться от конкурентов и восприниматься нейросетью как подходящий вариант для целевого запроса. Именно такая система измерений помогает связать работу AEO/GEO с реальными репутационными рисками и бизнес-задачами.
