К содержимому

AI brand monitoring

Узнайте, как ваш бренд видят ChatGPT, YandexGPT и GigaChat

Команды уже получают лиды из AI-ответов: пользователь спрашивает «кого выбрать», и модель формирует короткий shortlist. LLM-мониторинг нужен, чтобы понимать, попадаете ли вы в этот список и в каком контексте вас описывают.

Как выглядит готовый отчёт

Демо ниже показывает структуру executive-отчета: метрики, изменения, блок надежности и actionable выводы.

Пример отчёта (демо-данные)

Carapelli

Premium Olive Oil · Global · Завершено 1 апр. 2026 г., 12:00

Полный демо-отчёт
31
LLM-Score
18%
Доля голоса
4.2
Средняя позиция

Упоминания по моделям (демо-прогон)

Подсветка: — — фокус этой страницы. Цифры иллюстративные.

ChatGPT0%
Claude100%
Gemini100%
Perplexity0%
Grok100%
DeepSeek100%
ChatGPT
«Лучшие оливковые масла для ежедневной готовки»
Carapelli — узнаваемая итальянская марка с устойчивым качеством Extra Virgin.
ChatGPT
«Сравнение премиум-масел»
Среди премиум-сегмента часто называют Bertolli, Filippo Berio и Carapelli — у каждого свой профиль вкуса.

Конкуренты в этом срезе

BertolliFilippo BerioKirkland (Costco)Colavita+ остальные в полном отчёте

Живой отчёт устроен так же: метрики, разбивка по моделям, цитаты, конкуренты и источники — для вашего бренда и выбранного набора моделей.

Бенчмаркинг

Срез с датой и временем

Каждый прогон фиксирует момент завершения — удобно сравнивать «до / после» смены позиционирования или контента.

Метод

Органические сценарии

Название бренда не подставляется в текст вопроса; оцениваем, упоминают ли модели вас в типовых запросах по нише.

Контекст

Рядом с AI visibility

В том же запуске можно включить другие модели и проверить, специфична ли картина для AI visibility или повторяется в стеке.

О модели

Модели отвечают по-разному: где-то вы лидер, где-то не упоминаетесь совсем. Один чат не показывает реальную картину.

Периодические срезы позволяют фиксировать тренд и отслеживать, как релизы контента, PR и продуктовые изменения влияют на видимость в AI.

Как мы измеряем видимость

Getllmspy запускает фиксированные scenario-packs без названия бренда в вопросе и собирает единый измеримый отчет.

  • Один запуск по нескольким моделям: ChatGPT, Claude, Gemini, YandexGPT, GigaChat и др.
  • LLM-Score, Share of Voice, тональность, конкуренты, цитаты
  • Сравнение с прошлым выпуском и приоритеты для SEO/GEO-команды

Блоки отчёта

Сводка и время среза

В шапке отчёта — когда проверка завершена и какие модели участвовали. Это опорная точка для сравнения «до/после» кампаний.

LLM-Score и доля голоса

Сводный индекс по упоминаниям, позиции в списках и тональности; доля моделей, где бренд появился хотя бы раз по сценарию.

Конкуренты и подборки

Кто рядом с вами в ответах ChatGPT: названия из текста, частота, контекст сравнения или рекомендаций.

Цитаты и нюансы формулировок

Фрагменты ответов для ручной проверки: как именно модель описывает категорию и ваш бренд.

Те же промпты на других моделях

Параллельный прогон Claude, Gemini, Perplexity и др. — чтобы увидеть, специфичен ли срез для ChatGPT.

От запуска до снимка для презентации

Бренд и ниша

Контекст бренда, сайт, категория, язык и тип проверки — от этого выбирается пакет промптов.

Набор моделей

Выбираете семейства LLM; одинаковые сценарии выполняются параллельно по всем выбранным.

Прогон на сервере

Задание идёт на сервере — вкладку можно закрыть, отчёт открыть из «Истории», когда статус «готово».

Отчёт

LLM-Score, доля голоса, конкуренты, цитаты, источники — можно повторять замер и выгружать.

Если AI-видимость не измерять регулярно, бренд может выпадать из рекомендаций незаметно для команды.

Вопросы и ответы