Люди все чаще ищут через ChatGPT и Google AI Overview, а не через десять синих ссылок — и это трафик, который большинство сайтов теряет молча, потому что никто не проверял, как бренд выглядит в AI-поиске.
Прогоняю 15–20 приоритетных сценариев/запросов через ChatGPT, Perplexity, Google AI Overview и Яндекс.Алису — фиксирую, упоминается ли бренд, в каком контексте, и кто упоминается вместо вас.
AI-системы сильнее людей ориентируются на сигналы экспертности и достоверности: авторство, ссылки на источники, структура ответа на конкретный вопрос. Разбираю, где контенту не хватает этих сигналов.
Проверяю Schema.org разметку (Organization, Article, FAQ, Product — в зависимости от типа сайта), структуру заголовков и то, насколько легко LLM-краулерам вычленить факт из текста.
Чек-лист по системе P0–P3: что дает видимость быстрее всего, а что — долгосрочная работа над структурой контента.
Одним из первых в своей команде занялся системным построением видимости в LLM-поиске: оценивал и выбирал инструменты для трекинга видимости бренда в AI-поисковых surfaces (Яндекс.Алиса, Google AI Overview, ChatGPT, Perplexity, DeepSeek), разработал внутреннюю документацию по E-E-A-T с приоритетным фреймворком P0–P3.
PDF-отчет с результатами проверки по каждому сценарию, аудитом E-E-A-T и приоритетным чек-листом внедрения.