Как измерить результат работы с нейровыдачей в рамках SERM

Какие метрики показывают реальную эффективность AEO/GEO и как можно самостоятельно проверить отчет – в статье рассказывает Иван Костырин, старший SERM специалист Demis Group.

Раньше результат работы с репутацией измеряли понятными и привычными показателями: позиции в топ-10–30 поисковой выдачи, рейтинги на отзовиках и картах, количество негативных и позитивных отзывов. Эти метрики хорошо работали, пока основным источником информации о компании оставался классический поиск.

С появлением нейросетей картина изменилась. Теперь репутация формируется не только в выдаче Яндекса и Google, но и в ответах ChatGPT, Алисы, GigaChat, Gemini и других моделей. Человек задает прямой вопрос («стоит ли обращаться в [бренд]» или «какую компанию выбрать»), и получает готовый ответ с оценкой. Классические метрики SERM этот процесс не фиксируют.

По данным исследования impulse.guru и SpyWords (февраль–июль 2025), уже более 35% всех запросов в Яндексе сопровождаются генеративными ответами, а аудитория «Поиска с Алисой» достигла 88 миллионов пользователей. При этом более 30% пользователей принимают решение прямо по ответу нейросети, не переходя на сайты.

Международные исследования подтверждают масштаб сдвига: в 2026 году 67% B2B-покупателей используют AI-поисковые инструменты (ChatGPT, Perplexity, Gemini) в процессе выбора поставщика.

Можно полностью вычистить негатив из поиска, поднять рейтинги и получить «чистую» выдачу, но при этом нейросеть продолжит цитировать старый негатив или не будет рекомендовать бренд. Для клиента это выглядит как отсутствие результата: в отчетах все хорошо, а сделки по-прежнему срываются по репутационным причинам.

Пример:

Компания полностью вычистила негатив из топ-10 Яндекса и Google, рейтинги на картах выросли до 4,7. При этом при запросе «стоит ли обращаться в [бренд]» ChatGPT продолжал отвечать: «Есть жалобы на срыв сроков и проблемы с поддержкой». Сделки в B2B-сегменте продолжали срываться.

Именно поэтому при добавлении блока AEO|GEO к SERM появляются новые метрики. Они позволяют увидеть, что происходит с репутацией бренда в нейросетях, отследить изменения и понять, снижается ли влияние негатива. Без этих показателей работа с нейровыдачей остается непрозрачной как для специалиста, так и для клиента.

Какие метрики используются для оценки нейровыдачи

Для оценки результата работы с нейровыдачей в рамках SERM используется несколько конкретных показателей. Они позволяют увидеть не только само наличие упоминаний, но и качество, динамику присутствия бренда в ответах нейросетей.

Количество запросов с положительным, нейтральным и негативным упоминанием бренда

Фиксируется, в скольких репутационных запросах бренд вообще появляется и с какой тональностью. Это базовая метрика, которая показывает общую картину: преобладает позитив, нейтралитет или негатив.

Пример метрики

Из 20 репутационных запросов:

• 9 – позитив

• 7 – нейтрально

• 4 – негатив

Это сразу показывает, где находится «центр тяжести» репутации в нейросетях.

Доля запросов, в которых бренд рекомендуется

Один из ключевых показателей. Нейросеть может упомянуть компанию, но не рекомендовать ее. Или, наоборот, рекомендовать на фоне конкурентов. Эта метрика отражает, насколько бренд присутствует в ответах как предпочтительный выбор.

Пример

Бренд упоминался в 14 запросах из 20, но рекомендовался только в 5. После работы с контентом доля рекомендаций выросла до 11 из 20.

Динамика по каждой LLM

Отслеживаются изменения отдельно по моделям: ChatGPT, YandexGPT, GigaChat, Gemini, Perplexity. Важно понимать не только общий результат, но и то, как меняется картина в каждой конкретной нейросети за месяц.

Выполненные действия и план на следующий период

В метрики включается и перечень того, что было сделано, а также рекомендации на следующий месяц. Это связывает цифры с реальной работой и показывает, за счет каких изменений произошел сдвиг в тональности или рекомендациях.

Уровни зрелости метрик

Базовый уровень (1-й месяц)

Появляется понимание текущей картины: где бренд есть, где отсутствует, какая тональность преобладает.

Рабочий уровень (2–3 месяца)

Видны первые устойчивые изменения: рост доли рекомендаций, снижение негатива в отдельных моделях.

Зрелый уровень (от 4 месяцев)

Формируется стабильное присутствие бренда в большинстве моделей с преобладанием нейтрально-позитивной или позитивной тональности.

Вместе эти показатели дают прозрачную картину: упоминается ли бренд, как именно о нем говорят, рекомендуют ли его и в какую сторону движется ситуация.

Как собираются и анализируются данные

Сбор и анализ данных по нейровыдаче встроен в регулярные процессы SERM и выполняется последовательно.

Сначала проводится анализ нейровыдачи по репутационным запросам. Проверяются ответы в 2–5 языковых моделях: ChatGPT, YandexGPT, GigaChat, Gemini, Perplexity. Для каждого запроса фиксируется текущее состояние – есть ли упоминание бренда, какая тональность ответа и рекомендуется ли компания.

На основе этого анализа формируются рекомендации по корректировке. Они касаются того, что именно нужно изменить в контенте на площадках, чтобы повлиять на ответы конкретных моделей.

Далее изменения внедряются: оптимизируется контент на отзовиках, картах, форумах и других источниках, с которых нейросети берут информацию.

После этого запускается ежемесячный мониторинг. Специалисты отслеживают динамику упоминаний и тональности по каждой нейросети, чтобы понять, как сработали предыдущие действия.

Все данные по нейровыдаче включаются в общий ежемесячный отчет по SERM. Таким образом, клиент видит результаты работы сразу по двум каналам – классическому поиску и нейросетям – в одном документе.

Типичные ошибки интерпретации метрик

• Рост числа упоминаний ≠ хороший результат. Если упоминаний стало больше, но тональность осталась негативной – ситуация ухудшилась.

• «Нейтральная» тональность часто лучше слабо-позитивной, особенно в B2B и сложных нишах.

• Разные LLM могут показывать разную динамику – это нормально. Нельзя требовать одинакового результата от всех моделей одновременно.

• Нельзя сравнивать модели между собой напрямую: у каждой своя база знаний и логика формирования ответов.

Как выглядит отчетность для клиента

Результаты работы с нейровыдачей не оформляются отдельным документом. Они включаются в ежемесячный отчет по SERM и идут одним блоком вместе с классическими показателями.

В отчете клиент видит:

• тональность упоминаний бренда в нейросетях (положительная, нейтральная, негативная);

• долю запросов, в которых бренд рекомендуется;

• динамику изменений по каждой из используемых LLM;

• конкретный перечень выполненных действий и рекомендации на следующий месяц.

Такой формат позволяет не разрывать картину репутации. Клиент одновременно оценивает ситуацию в поисковой выдаче и в ответах нейросетей, а не получает два несвязанных отчета от разных подрядчиков.

Важный принцип отчетности – прозрачность. Данные по нейровыдаче подаются так, чтобы их можно было сопоставить с реальными ответами моделей. Клиент понимает не только «что изменилось», но и за счет каких действий это произошло.

Как клиент может самостоятельно проверить результат

Одно из важных преимуществ работы с нейровыдачей в рамках SERM – возможность независимой проверки. Клиенту не нужно полагаться только на данные отчета или разбираться в сложных инструментах.

Достаточно взять те же репутационные запросы, которые использовались при анализе, и задать их нейросетям вручную. После этого можно сравнить полученные ответы с тем, что зафиксировано в ежемесячном отчете: есть ли упоминание бренда, какая тональность, рекомендуется ли компания.

Практические рекомендации по самостоятельной проверке:

• Используйте формулировки из отчета один в один.

• Проверяйте не только тональность, но и наличие прямой рекомендации.

• Смотрите, упоминаются ли конкуренты рядом с вашим брендом.

• Повторяйте проверку раз в месяц – так лучше видна динамика.

Такой способ проверки работает потому, что метрики строятся именно на реальных ответах моделей, а не на внутренних расчетах агентства. Клиент видит ту же картину, что и специалист.

Это снижает уровень недоверия и делает результат работы прозрачным. Если в отчете указано улучшение тональности или появление рекомендаций, клиент может в любой момент убедиться в этом самостоятельно, просто повторив запросы.

Что эти метрики не показывают

Важно понимать ограничения:

• Метрики не дают прямой расчет ROI в рублях.

• Они не гарантируют мгновенный рост заявок.

• Они не заменяют классические показатели SERM (позиции, рейтинги, отзывы).

Метрики нейровыдачи – это дополнение, а не замена. Они закрывают слепую зону, но работают вместе с традиционным SERM.

Вывод: что дают эти метрики бизнесу

Метрики работы с нейровыдачей делают результат AEO|GEO измеримым и понятным. Они показывают не просто факт упоминания бренда, а именно качество этого упоминания: тональность, наличие рекомендации и изменения по каждой нейросети.

Исследования показывают, что трафик из AI-источников часто конвертируется значительно лучше обычного органического. По разным данным 2025–2026 годов, конверсия AI-трафика может быть в 1,8–5 раз выше, чем у классического поиска.

За счет этого клиент получает полную картину репутации сразу в двух каналах – в классическом поиске и в ответах нейросетей. Становится видно, снижается ли влияние негатива, растет ли доля рекомендаций и как меняется ситуация со временем.

Прозрачность метрик и возможность самостоятельно проверить данные повышают доверие к работе. Клиент понимает, за что платит, видит конкретные изменения и может оценить, закрывается ли слепая зона, которую классический SERM оставляет открытой.

В итоге работа с нейровыдачей перестает быть абстрактной «дополнительной услугой» и становится управляемым процессом с понятными показателями эффективности.