GEO monitoring
GEO-мониторинг показывает, как бренд выглядит в ответах нейросетей
GEO-факторы уже влияют на выбор: пользователи спрашивают у моделей «лучшие варианты» и получают готовые shortlist-ответы. GEO-мониторинг помогает понять, где вы теряете долю рекомендаций.
Как выглядит готовый отчёт
Пример отчета ниже показывает, как читать GEO-метрики и какие блоки давать руководству.
Carapelli
Упоминания по моделям (демо-прогон)
Подсветка: — — фокус этой страницы. Цифры иллюстративные.
Конкуренты в этом срезе
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 GEO monitoring
В том же запуске можно включить другие модели и проверить, специфична ли картина для GEO monitoring или повторяется в стеке.
О модели
Классический SEO не показывает формулировки в AI-ответах: нужен отдельный слой данных по контексту и качеству упоминаний.
Регулярный GEO-срез позволяет проверять, как новые страницы и обновления знаний влияют на попадание в shortlist.
Как мы измеряем видимость
Мы прогоняем category-style запросы без названия бренда и оцениваем, как модели формируют рекомендации по вашей нише.
- Метрики GEO: доля голоса, средняя позиция, тональность, стабильность сигнала
- Сравнение модели к модели и выпуск к выпуску
- Приоритетный список контентных и PR-действий после среза
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.
GEO-мониторинг полезен тогда, когда он встроен в регулярный цикл контент-решений, а не в разовую проверку.