Почему SEO-отчеты все хуже объясняют, что происходит с брендом

Иван Дискин

Основатель сервиса проверки видимости сайта в нейросетях AI Presence

Ситуация знакома многим, кто занимается клиентской отчетностью: позиции стабильны, органический трафик растет, CTR находится в пределах нормы, а клиент спрашивает, почему конкурент с более скромными SEO-показателями регулярно появляется в рекомендациях нейросетей (а точнее, ИИ-помощников). Тогда как его собственный бренд там практически не встречается. С точки зрения традиционного SEO ситуация выглядит благополучно, но если оценивать со стороны присутствия бренда в новых интерфейсах поиска, картина не столь радужна.

Выдача перестала быть единственной точкой контакта

Причина связана с изменением самой модели поиска. Пользователь по-прежнему вводит запрос в поисковую систему, получает результаты и переходит на сайт, однако этот сценарий перестал быть единственным.

Часть информационных запросов сегодня закрывается непосредственно в поисковой системе с помощью сгенерированных ответов. Другая часть переносится в отдельные интерфейсы: пользователь спрашивает условный ChatGPT, Perplexity, Гигачат или другую систему, какой сервис выбрать, какой компании доверять, какой продукт подходит под его задачу. Google также развивает форматы поиска, в которых пользователь получает ИИ-ответ с подборкой источников вместо привычного списка ссылок.

В результате один и тот же бренд может влиять на решение пользователя еще до перехода на сайт. Информация о компании попадает в источники, используемые системой для формирования ответа, влияет на содержание рекомендации, но сама компания при этом не получает сопоставимого количества переходов.

Для отчета, построенного вокруг кликов, такая активность практически невидима.

Метрика уровня страницы против репутации уровня бренда

Есть и более фундаментальное изменение. Позиции, CTR и органический трафик в первую очередь описывают эффективность конкретных страниц и поисковых запросов. Решение пользователя о компании все чаще формируется на другом уровне – на уровне представления о бренде в целом.

Для формирования ответа система может использовать информацию с сайта компании, публикации в СМИ, отзывы, справочники, экспертные материалы и другие доступные источники. В результате цифровой образ бренда складывается из множества фрагментов, которые могут быть опубликованы в разное время и разными авторами.

Предположим, компания на собственном сайте позиционирует себя как специалиста в определенной узкой области. В интервью несколько лет назад она делала акцент на другом направлении, в отраслевых публикациях описывается еще один профиль компетенций, а отзывы клиентов дают совершенно иной набор характеристик.

Для традиционного SEO это несколько независимых информационных объектов. Для системы, которая пытается сформировать единое описание компании, это уже вопрос согласованности цифрового следа.

Здесь становятся важны факторы, которые классический SEO-отчет обычно не показывает:

• контекстуальная цитируемость – в каких профессиональных темах и категориях упоминается компания;

• согласованность нарратива – насколько одинаково описываются компания, ее специализация и преимущества в разных источниках;

• качество источников – насколько авторитетны и релевантны площадки, на которых бренд получает упоминания.

Все 3 фактора могут влиять на то, насколько уверенно система включает компанию в ответ пользователю, однако в стандартной таблице с позициями и трафиком для них обычно нет отдельной строки.

Что использовать вместо привычной метрики

На этом фоне появляются новые подходы к измерению присутствия бренда в ответах ИИ-систем. Один из них – Share of Model, то есть доля ответов моделей, в которых бренд упоминается или рекомендуется при заданном наборе запросов.

Логика похожа на Share of Voice, однако объект измерения здесь другой. Share of Voice показывает представленность бренда в определенном информационном поле, тогда как Share of Model позволяет оценить, насколько часто бренд оказывается непосредственно в ответе системы на запрос потенциального клиента.

Практически такой показатель можно получить следующим образом. Формируется пул реалистичных запросов из конкретной товарной или профессиональной категории. Затем эти запросы регулярно проверяются в нескольких моделях, которые использует целевая аудитория. Для каждого ответа фиксируется наличие бренда, его место среди рекомендаций, контекст упоминания и тональность.

В одном из таких замеров я вручную проверил около 10 запросов в 8 моделях. Работа заняла несколько часов, поскольку для каждого ответа приходилось отдельно фиксировать не только факт упоминания бренда, но и контекст рекомендации. Уже на таком небольшом объеме стало видно то, чего не показывали стандартные SEO-метрики: бренды, которые выглядели сопоставимо по классическим показателям поиска, получали заметно разную представленность в ответах моделей.

Для регулярного мониторинга такой ручной подход слишком трудоемок, однако сама логика измерения вполне применима. При расширении пула запросов и повторении замеров через определенные интервалы появляется динамика, которую невозможно получить из обычного SEO-дашборда.

При этом Share of Model не заменяет позиции, трафик или конверсии. Он отвечает на другой вопрос: насколько часто бренд оказывается в поле зрения пользователя на этапе, когда тот еще выбирает между несколькими вариантами.

Чем это оборачивается для отчетности

Традиционные SEO-метрики сохраняют значение там, где органический поиск остается источником переходов и конверсий. Однако для брендов, работающих в конкурентных категориях, одной этой группы показателей постепенно становится недостаточно.

В регулярную отчетность имеет смысл добавлять отдельный блок о присутствии бренда в ответах ИИ-систем. Для начала достаточно 10-15 наиболее важных запросов категории, которые можно проверять раз в квартал. При накоплении данных такой мониторинг позволит увидеть, какие конкуренты получают больше упоминаний, в каких сценариях бренд исчезает из рекомендаций и какие характеристики чаще всего связываются с компанией.

Отдельного внимания требует взаимодействие SEO, контент-маркетинга и PR. Публикация в СМИ, экспертная статья и оптимизированная страница сайта исторически могли рассматриваться как самостоятельные направления работы. В среде, где информация о компании собирается из множества источников, их согласованность приобретает дополнительное значение. Если разные площадки формируют противоречивое представление о компании, это становится частью общей цифровой картины бренда.

Наконец, при аудите резонно анализировать не только собственные позиции и ссылочный профиль, но и источники, которые используются при формировании ответов о компании и ее конкурентах. В некоторых категориях ими оказываются площадки, которые редко входили в традиционный список приоритетных SEO-доноров.

SEO-отчетность постепенно сталкивается с той же проблемой, с которой уже столкнулась сама поисковая выдача: CJM (пользовательский путь) становится длиннее и сложнее, а его отдельные этапы все хуже укладываются в модель «запрос – позиция – клик – переход».

Поэтому задача SEO-отчета постепенно расширяется. Руководителю бизнеса важно понимать не только то, сколько органического трафика получил сайт и на каких позициях находятся его страницы, но и насколько заметен сам бренд в тех системах, через которые потенциальный клиент сегодня получает информацию и принимает решение.

В результате расширяется и пространство для следующего поколения SEO-аналитики: происходит переход от измерения видимости отдельных страниц к измерению присутствия бренда в цифровой среде в целом.