#11-Правка текста поста

'#8. Посты : posts';

'Blog_PostController_actionUpdateHtml';

'#layouts_templates_updateHtml';

Правка кода HTML в тексте

Узнайте, почему измерять видимость в LLM сложнее, чем обычное SEO, как превращать упоминания в ИИ в реальные инсайты и какие метрики помогают понять реальное влияние бренда в AI-поиске.
<h2>Фундаментальная проблема отслеживания LLM</h2>
Одна из самых горячих дискуссий вокруг ИИ &ndash; это столкновение &laquo;ажиотажа вокруг AI&raquo; с &laquo;реальностью AI&raquo;. Появились инструменты вроде Semrush One и его Enterprise AIO-модуля, которые дали нам то, чего раньше не хватало: данные о том, что происходит внутри LLM. Сколько цитирований мы получаем? Сколько раз упоминается наш бренд?
Эти данные стали &ndash; и остаются &ndash; чем-то новым и невероятно интересным. Но вместе с ними возникли и вопросы: &laquo;Какой в этом ROI?&raquo; и &laquo;Как интерпретировать данные и встроить их в реальную маркетинговую стратегию?&raquo;
Да, данные чрезвычайно ценные. Но что с ними делать?
Почему отслеживание LLM должно быть сложнее, чем мониторинг позиций в Google? На самом деле KPI вроде позиций в Google тоже страдают от похожих недостатков. Высокая позиция не равна деньгам. И даже не гарантирует трафик. Если над вашим сайтом висит AI Overview, трафик может стремиться к нулю. И даже если трафик есть &ndash; отвечает ли он вашим бизнес-целям?
Но разница между традиционным SEO и видимостью в LLM в том, что связь между хорошими позициями в Google и ростом дохода более-менее понятна. Пользователь вводит запрос &rarr; сайт в топе &rarr; есть клики &rarr; есть поведение на сайте, которое можно измерить. Дальше мы анализируем, что происходит: уход за 3 секунды, брошенная корзина, покупки, повторные визиты. SEO сделало свою работу &ndash; привело людей на сайт.
А вот путь пользователя в LLM &ndash; куда более эфемерный и разорванный. SEO и CRO &ndash; как брат и сестра, работающие в связке. LLM &ndash; это ваш неопрятный кузен, который снова устроил бардак на бабушкином юбилее.
Почему так? Потому что Google создан, чтобы приводить пользователей на ваш сайт. LLM &ndash; нет. Им всё равно на ваш сайт. Они не создают трафик. Более того, всё больше данных говорит об очевидном: LLM находятся на самой верхней точке воронки. Это стартовая площадка, после которой пользователи идут проверять информацию в других местах.
А если LLM не приводят пользователей в ваш измеримый веб-экосистему, то оценивать их вклад в конверсионный путь становится невероятно сложно.
Отлично, мой бренд вырос на 1000% по количеству упоминаний в ChatGPT. И что дальше? Где простой CTR-коэффициент вроде: &laquo;если бренд упомянут первым, есть 11,5% вероятности перехода на сайт&raquo;?
Такого нет.
И вот тут всё становится особенно интересно.
<h2>Проблема методологии</h2>
Перед тем как нырнуть в дебри, опишу методологию, которую использую для оценки данных, связанных с LLM. Проблема не в сложности подхода &ndash; проблема в том, насколько нам комфортно с ним работать.
Вопрос корректного измерения влияния LLM вовсе не новый. Маркетологи сталкивались с ним с момента появления билбордов.
Но нам, performance-специалистам, сложно выйти из зоны комфорта: мы привыкли к прямой атрибуции, точным метрикам и прямой взаимосвязи. LLM заставляют нас работать с корреляциями, а не прямыми зависимостями.
Методология оценки эффективности LLM гораздо более целостная, комплексная и основана на косвенных данных. Нам нужно не просто считать, а строить историю, в которую вписываются данные. Это новая реальность.
Performance-маркетологов просят создавать нарратив, картину, которая показывает ценность отслеживания LLM-видимости. Эта картина будет гораздо менее линейной, чем привычные отчёты по SEO или PPC.
Но у вас уже есть огромное количество данных &ndash; больше, чем у остальных команд. И если подключить немного креативности, это становится огромным преимуществом.
<h2>Метрики и подход к измерению влияния LLM-видимости</h2>
Метрики LLM сами по себе не дают того прямого паттерна, к которому мы привыкли. Поэтому оценка ценности &ndash; более многоуровневый процесс.
Прежде всего важно понимать весь контекст маркетинговых активностей компании. Если вы &laquo;оптимизировали&raquo; бренд под LLM, но в тот же месяц запускали масштабную ТВ-кампанию, как понять истинную причину роста брендового трафика?
Не невозможно &ndash; но сложно. Нужно полностью понимать, какие параллельные активности могут повлиять на те же метрики.
Тем не менее данные LLM часто становятся отправной точкой для более глубокого исследования. В отличие от SEO, где инсайты зачастую находятся на поверхности.
Пример: инструмент Semrush AIO Enterprise показывает, что линейка телевизоров TCL 6-Series активно упоминается LLM &ndash; около 8% отслеживаемых промптов содержат упоминание продукта.
Но в реальности люди ищут его всё меньше. В ноябре 2024 года запрос "tcl 6 series" имел глобальный охват 6K. В ноябре 2025 &ndash; уже лишь 3.8K, падение более чем на 35%.
То же видно по брендированному трафику TCL &ndash; общий брендовый трафик стабильный, а вот трафик, связанный именно с линейкой 6-Series, снижается с апреля 2024 года.
Почему падает спрос? Проблема продукта? Нет &ndash; обзоры в топе позитивные. Значит проблема в конкуренции.
А если сравнить видимость TCL с Samsung и LG в LLM &ndash; TCL сильно проигрывает.
Это уже отправная точка для анализа конкурентов: маркетинг, кампании, позиционирование &ndash; где именно TCL теряет своё преимущество при условии, что сам продукт людям нравится?
Вот так LLM-видимость становится не конечной точкой, а триггером для более глубоких исследований.
<h2>Брендовый поиск &ndash; ключевой элемент</h2>
Брендовый поиск &ndash; один из самых ценных источников инсайтов и сейчас он стал ещё важнее.
Пример двух брендов: Buffalo Wild Wings и Wingstop.
BWW &ndash; старый бренд, полноформатные рестораны, 18.4K упоминаний в LLM и 3.2K цитируемых страниц.
Wingstop &ndash; молодой и трендовый бренд, только на вынос, огромная аудитория в TikTok и Instagram, но&hellip; упоминаний в LLM меньше.
Почему?
Ответ скрыт в брендовых запросах. Оба бренда получают примерно одинаковый брендовый трафик &ndash; около 5M в месяц. Но BWW получает его по ~360K брендовых ключевых слов, а Wingstop &ndash; всего по ~169K.
То есть узнаваемых контекстов, связанных с брендом, у BWW намного больше. А это напрямую влияет на видимость в LLM, которые собирают информацию из всего интернета.
Это похоже на ситуацию: у Nike 10M брендового трафика, но всё идёт только по запросу &ldquo;nike shoes&rdquo;. Это значит &ndash; куча упущенной узнаваемости.
Если посмотреть брендовые запросы, связанные с &laquo;соусами&raquo;: Wingstop &rarr; 406 ключевых слов, 10.4K трафика BWW &rarr; 3.7K ключевых слов, 70.5K трафика
По осведомлённости о продукте BWW значительно впереди &ndash; и логично, что аудитория в LLM у них тоже больше.
<h2>Прямой трафик &ndash; лучший друг LLM-данных</h2>
Прямой трафик в GA4 &ndash; отличный индикатор. Многие годы его считали &laquo;чёрной дырой&raquo;, но по сути это брендовый трафик: люди вводят домен вручную, значит знают бренд.
Если рост упоминаний в LLM идёт параллельно с ростом прямого трафика &ndash; это может быть сигналом, что AI действительно усиливает бренд.
Пример TCL и LG: LG &ndash; крупнее, получает более 20M прямого трафика в месяц и имеет более высокий рост упоминаний в LLM.
Если графики LLM-видимости и прямого трафика начинают двигаться синхронно, это важный индикатор влияния AI. Но нельзя полагаться на одну метрику &ndash; также важно учитывать брендовый поиск, спрос и другие факторы.
<h2>Дело не в одной метрике</h2>
Вся статья &ndash; это пример того, как я создаю нарратив из LLM-данных. Это важно, потому что такая картина даёт глубину и привязывается к реальным KPI.
Я использовал объём поискового спроса, брендовый трафик, разнообразие брендовых ключевых слов и прямой трафик. Но вы можете подключать и другие данные: снижение показателя отказов, улучшение взаимодействия, рост вовлечённости в соцсетях и т.д.
LLM-данные &ndash; это отправная точка. Упоминания и цитирования &ndash; лишь кусочек пазла. Ценность появляется там, где вы связываете данные LLM с остальными метриками и строите полную картину.
Тот, кто умеет это делать, получает огромное конкурентное преимущество.

Краткое название: Как лучше измерять видимость в LLM и её влияние

Полное название Как лучше измерять видимость в LLM и её влияние

Активен Редактировать название и описание

Название

Стандартный редактор Смотреть

Полное название и описание

Полное название (Заголовок)

Описание

Как правило описание должно иметь около 150 знаков. Оно используется для заполнения мета-тега Description веб-страницы.
Сейчас используется - 0 символов

Описание скопировано!

Описание вставлено!