Посмотрите, как ИИ рекомендует вашу компанию
Проведите бесплатный аудит
Методологическое примечание: Отчет был подготовлен на основе данных мониторинга 100 интернет-магазинов, относящихся к 10 категориям электронной коммерции. Данные были агрегированы и анонимизированы, поэтому в отчете не указаны отдельные бренды. Для каждого магазина ежедневно отслеживался набор из 100 запросов, отражающих различные этапы процесса покупки. Результаты, представленные в отчете, являются агрегированными для всей выборки и анализируемых сегментов и не должны интерпретироваться как прогноз результатов для каждого интернет-магазина.
Ключевые выводы
В анализируемом наборе данных средняя видимость интернет-магазинов в ответах ИИ увеличилась за 90 дней с 11,8% до 22,6%. Это представляет собой увеличение на 10,8 процентных пункта или на 91,5% по сравнению с первоначальным уровнем.
Однако изменения не были однородными. Из 100 проанализированных профилей 43 как минимум удвоили свою видимость, 35 увеличили ее на 25-99%, а 7 завершили период наблюдения с более низким результатом, чем в начале.
Наибольший рост наблюдался в группе магазинов, проводящих регулярные мероприятия, связанные с обновлением информации о продукте, разработкой контента, отвечающего конкретным потребностям клиентов, и реализацией рекомендаций, вытекающих из мониторинга.
Результат показывает корреляцию между согласованностью действий и увеличением видимости в анализируемой выборке. Однако это не означает, что один и тот же уровень роста может быть гарантирован каждому бренду или что наблюдаемая корреляция является результатом только предпринятых действий.
Отчет в цифрах
| показатель | Начинать | Через 30 дней | Через 60 дней | Через 90 дней | Изменение через 90 дней |
|---|---|---|---|---|---|
| Средняя видимость | 11.8% | 14.7% | 18.2% | 22.6% | +91.5% |
| Присутствие в ТОП-3 рекомендаций | 4.9% | 6.3% | 8.5% | 11.7% | +138.8% |
| Уровень цитирования | 2.7% | 3.4% | 4.6% | 6.8% | +151.9% |
| Доля голоса | 8.6% | 10.3% | 12.5% | 15.4% | +79.1% |
| Средняя позиция бренда* | 5.8 | 5.3 | 4.7 | 4.2 | Улучшение на 1,6 позиции |
* Средняя позиция рассчитывается только для ответов, где упоминается бренд. Более низкий балл лучше.
<cta dark title="Проверить видимость вашего бренда в ИИ" description="Смотрите, рекомендует ли ИИ вашу компанию" link="https://platform.semly.ai/register"linkText="Проверить сейчас"
Объем исследования и первоначальные выводы
- 100 профилей интернет-магазина
- 10 000 уникальных покупок и продуктов
- 10 проанализированных секторов электронной коммерции
- 5 Среды реагирования AI
- 43% магазинов удвоили свою видимость за 90 дней
- 78% магазинов увеличили видимость не менее чем на 25%
Как была разработана исследовательская модель?
Исследование охватило 100 интернет-магазинов, по 10 из каждого проанализированного сектора. Для каждого магазина было подготовлено 100 подсказок, отражающих реальные этапы принятия решения о покупке. Всего было создано 10 000 уникальных запросов.
Подсказки были разделены на пять групп:
| Тип быстрого | Доля в наборе | Намерение |
|---|---|---|
| Открытие и рекомендации | 30% | Какие кроссовки выбрать для легких трасс? |
| Проблема и решение | 25% | «Что поможет уменьшить линьку собак дома?» |
| Сравнения | 20% | Лучше ли автоматическая или ручная эспрессо-машина? |
| Продукт и сделка | 15% | Где купить офисное кресло за 100 евро? |
| Проверка бренда | 10% | Является ли бренд X надежным? |
Видимость была проверена в пяти средах: ChatGPT, Gemini, Google AI, Claude и Grok. Тот же набор подсказок анализировался ежедневно в течение 90 дней.Было проанализировано 4,5 миллиона ответов.
Что означает видимость в этом докладе?
Базовая метрика показывает процент подсказок, в которых отслеживаемый бренд появился в ответе ИИ. Например, видимость 20% означает, что бренд был упомянут в 20 из 100 проверенных запросов.
Однако само по себе упоминание не исчерпывает анализ. Таким образом, были также включены следующие:
- ТОП-3 рейтинг, что является долей ответов, в которых бренд входил в тройку лучших рекомендаций
- Уровень цитированияпроцент всех проанализированных ответов, в которых сайт отслеживаемого бренда был указан в качестве источника информации или появилась ссылка на него;
- Доля голоса, что является долей бренда во всех упоминаниях о нем и отслеживаемых конкурентах
- Средняя позиция, который является средним местом бренда в списке рекомендаций, если он был упомянут
Видимость через три месяца: рост на 91,5%
В начале исследования бренды появлялись в среднем в 11,8% ответов. После первого месяца результат вырос до 14,7%. Более выраженное ускорение произошло между 30-м и 90-м днями: через два месяца видимость составила 18,2%, а через три — 22,6%.
| Момент измерения | видимость | Индекс, начало = 100 | Рост относительно начала |
|---|---|---|---|
| Начинать | 11.8% | 100 | 0% |
| 30 дней | 14.7% | 125 | +24.6% |
| 60 дней | 18.2% | 154 | +54.2% |
| 90 дней | 22.6% | 192 | +91.5% |
Данные показывают, что оценка эффектов через несколько дней может быть преждевременной. Контент должен быть опубликован, обнаружен системами сбора информации, обработан и использован в ответах. На практике первые сигналы могут появляться раньше, но более полная картина изменения обеспечивается только после нескольких последующих циклов измерения.
Не все магазины росли одинаковыми темпами
Распределение изменений было явно различным:
- 43 магазина удвоили свою видимость
- 35 магазинов увеличили его на 25-99%
- В 15 магазинах зафиксирован рост менее чем на 25% или результат, близкий к исходному
- 7 магазинов завершили период с результатом ниже, чем на старте
На старте 31 из 100 магазинов не появился ни в одном из ключевых подсказок в своей категории. Через 90 дней количество таких магазинов сократилось до 9 в исследовании. При этом средняя видимость увеличилась с 10,6% до 20,1%.
Вывод прост: средний рост не был результатом нескольких исключительно сильных брендов. Улучшение охватило большую часть выборки, хотя ее масштаб зависел от отрасли и интенсивности действий.
Какие отрасли выиграли больше всего?
Наибольшая динамика была достигнута в отраслях, где вопросы клиентов детализированы, ориентированы на проблемы и требуют уточнения. Это включает, среди прочего, добавки, продукты для домашних животных, автомобильные детали и домашнее оборудование.
| промышленность | Начинать | Через 90 дней | Относительные изменения | Изменения в п.п. |
|---|---|---|---|---|
| Здоровье и добавки | 8.4% | 20.3% | +141.7% | +11.9 |
| Автомобильные запчасти и аксессуары | 7.6% | 17.2% | +126.3% | +9.6 |
| Питомец поставляет | 9.8% | 21.8% | +122.4% | +12.0 |
| Дом и сад | 12.1% | 25.4% | +109.9% | +13.3 |
| Спорт и открытый | 11.7% | 23.8% | +103.4% | +12.1 |
| Дети и игрушки | 13.9% | 25.6% | +84.2% | +11.7 |
| Мода и обувь | 13.5% | 23.9% | +77.0% | +10.4 |
| потребительская электроника | 10.9% | 18.6% | +70.6% | +7.7 |
| Специализированная еда | 14.3% | 23.6% | +65.0% | +9.3 |
| Красота и косметика | 15.8% | 25.8% | +63.3% | +10.0 |
Наибольшее относительное увеличение не всегда означает наивысшую видимость. Отрасль здравоохранения и пищевых добавок начала с низкого уровня, поэтому рост с 8,4% до 20,3% привел к динамике, превышающей 140%. В отличие от этого, косметика имела самую высокую начальную видимость и достигла самого высокого конечного результата через три месяца, несмотря на более низкую процентную динамику.
<cta dark title="Проверить видимость вашего бренда в ИИ" description="Смотрите, рекомендует ли ИИ вашу компанию" link="https://platform.semly.ai/register"linkText="Проверить сейчас"
Почему некоторые категории растут быстрее?
Исследование показало, что категории, отвечающие трем условиям, получили преимущество:
- Клиенты задают много вопросов перед покупкой
- Выбор продукта зависит от параметров, приложения или проблемы пользователя.
- Магазин может публиковать конкретные знания, которые не могут вписаться в краткое описание продукта.
Это может частично объяснить высокую динамику, наблюдаемую в категории дома и сада. Пользователи редко спрашивают только о конкретном названии продукта. Чаще они описывают пространство, бюджет, ограничения и ожидаемый результат. Магазин, который объясняет такие ситуации лучше, чем конкурс, предоставляет моделям материал, необходимый для построения полезных рекомендаций.
Результаты варьировались между системами ИИ
Один и тот же бренд может быть хорошо виден в одной системе и почти невидим в другой. Каждая среда использует различные источники, методы поиска информации и механизмы построения ответов.
| Окружающая среда | Видимость при запуске | Видимость после 90 дней | Относительные изменения |
|---|---|---|---|
| ЧатГПТ | 13.7% | 25.4% | +85.4% |
| Близнецы | 11.9% | 23.7% | +99.2% |
| Google AI | 9.4% | 18.2% | +93.6% |
| Клод | 10.1% | 20.1% | +99.0% |
| Грок | 13.9% | 25.6% | +84.2% |
| средний | 11.8% | 22.6% | +91.5% |
Еще большие различия видны в цитатах:
| Окружающая среда | Стартовый уровень цитирования | Уровень цитирования через 90 дней |
|---|---|---|
| ЧатГПТ | 3.1% | 7.6% |
| Близнецы | 3.4% | 8.2% |
| Google AI | 5.8% | 10.9% |
| Клод | 0.9% | 2.9% |
| Грок | 0.3% | 4.4% |
| средний | 2.7% | 6.8% |
Результат показывает, почему одного теста в одном чате недостаточно для оценки видимости. Бренд может часто упоминаться, но редко цитироваться. Он также может появляться высоко в сравнительных вопросах и исчезать в проблемных запросах. Только непрерывный мониторинг нескольких моделей и оперативных групп показывает фактическую структуру видимости.
Наибольшее увеличение видимости было зафиксировано для проблемных подсказок
Не каждая группа вопросов реагировала на действия в одинаковой степени. Наибольшая динамика была достигнута по запросам, где пользователь описал проблему, ожидаемый результат или условия использования продукта.
| Быстрое намерение | Начинать | Через 90 дней | Относительные изменения |
|---|---|---|---|
| Проблема и решение | 9.8% | 23.4% | +138.8% |
| Открытие и рекомендации | 8.4% | 19.2% | +128.6% |
| Сравнения | 12.9% | 24.6% | +90.7% |
| Продукт и сделка | 11.6% | 20.5% | +76.7% |
| Проверка бренда | 22.8% | 28.1% | +23.2% |
Быстрые предложения, содержащие название бренда, имели высокую видимость с самого начала. Поэтому их потенциал роста был ограничен. Гораздо больший простор для улучшения предоставили вопросы, задаваемые до того, как клиент узнает конкретный бренд, например:
- Какой матрас выбрать для боли в спине и бокового сна?
- Как выбрать корм для собаки с чувствительной пищеварительной системой?
- Какие кроссовки подходят для человека с широкой ногой?
- «Какая роботизированная газонокосилка может справиться с наклонным двором?»
На этом этапе ответ ИИ может ввести новый бренд в процесс покупки. Для электронной коммерции это самая ценная область, так как она позволяет охватить пользователей, которые еще не решили, где купить товар.
Интенсивность действий и изменение видимости в течение 90 дней
Изученные магазины были разделены на три группы по интенсивности действий, предпринятых в период наблюдения.
Semly AI Growth Score был использован для оценки - показатель, который ранжирует профили в соответствии с регулярностью действий, связанных с улучшением видимости в ответах ИИ.
Анализ показал четкую взаимосвязь между уровнем активности и изменением видимости. Группа, проводящая самые регулярные акции, достигла наибольшего улучшения за 90 дней.
Это наблюдательная связь. Основываясь только на сравнении групп, нельзя сделать вывод, что интенсивность действий была единственной причиной различий в результатах.
| Группа | Характеристики | Начинать | Через 90 дней | Изменения |
|---|---|---|---|---|
| Высокая активность | регулярные публикации, обновления данных и выполнение большинства рекомендаций; | 12.0% | 31.2% | +160% |
| Средняя активность | 2-3 действия в месяц, частичное выполнение рекомендаций | 11.8% | 22.0% | +86% |
| Низкая активность | Одиночные действия или отсутствие регулярности | 11.6% | 14.8% | +28% |
Разница между группами поначалу была небольшой, но через три месяца стало очень ясно. Самые активные магазины достигли более чем в два раза большей видимости по сравнению с группой с низкой активностью.
Это не означает, что количество публикаций автоматически приводит к увеличению. Важно выравнивание контента с фактическими пробелами в ответах ИИ. Четыре статьи, посвященные вопросам, где бренд проигрывает конкурентам, могут иметь большую ценность, чем несколько общих текстов, подготовленных без оперативного анализа.
Что связывает самые быстрорастущие профили?
В исследуемой группе лидеров чаще всего встречались пять элементов:
- Точные данные о продукции. Параметры, приложения, ограничения, совместимость и информация о доступности были записаны в читаемом контенте без выполнения JavaScript.
- Контент для решения конкретных вопросов. В статьях рассматривались реальные проблемы с покупками, а не только широкие категории.
- Сравнения на основе критериев. Магазины объяснили, для кого подойдет данное решение и когда лучше выбрать другой вариант.
- Последовательность информации. Описание продукта, категории, руководства, структурированные данные и информация о бренде не противоречат друг другу.
- Регулярные измерения. Изменения оценивались по одним и тем же подсказкам и в одних и тех же моделях, что позволило провести различие между длительным трендом и разовыми колебаниями.
Упоминание не то же самое, что цитирование.
Через 90 дней ставка упоминания составила 22,6%, а ставка цитирования — 6,8%. Это означает, что бренд упоминался гораздо чаще, чем его сайт упоминался в качестве источника.
Предполагая, что цитирование является подмножеством ответов, содержащих упоминание о бренде, около 30% ответов с упоминанием также включали цитирование сайта бренда.
Это не подрывает ценность присутствия. Рекомендация без ссылки может повысить узнаваемость и повлиять на более поздний поиск бренда. Однако с точки зрения трафика сайта цитирование особенно важно, так как оно обеспечивает пользователям прямой путь в магазин.
В исследовании по увеличению частоты цитирования чаще всего ассоциировались:
- четкие ответы на конкретные вопросы
- четкие заголовки и заголовки, описывающие проблему пользователя;
- Уникальные данные, сравнения и инструкции
- видимая информация об авторе, обновлениях и источниках
- Логическая связь между руководством, категорией и продуктом
- структурированные данные, согласованные с содержанием страницы
Вывод для магазинов практичен: стоит отдельно оценить, упоминается ли бренд, занимает ли он высокое место в списке рекомендаций, и цитируется ли его сайт в качестве источника. Каждый из этих результатов описывает различную стадию видимости здания.
ТОП-3 рос быстрее, чем общее количество упоминаний
Доля ответов, в которых бренд вошел в тройку лучших рекомендаций, выросла с 4,9% до 11,7%. Это улучшение на 138,8%, явно больше, чем увеличение самой видимости.
При этом среднее положение марки улучшилось с 5,8 до 4,2. На практике изучаемые магазины не только чаще появлялись, но и приближались к началу ответов, где рекомендация более заметна и легче запоминается.
Этот результат показывает, почему ответ «бренд появился» является недостаточным. Перечисление магазина на седьмое место имеет иную ценность, чем представление его в качестве первой рекомендации с обоснованием и ссылкой.
5 выводов для владельцев электронной коммерции
1. Видимость в ИИ можно изменить, но на это нужно время
Наблюдаемый рост с 11,8% до 22,6% не произошел после одной публикации. Наибольшая часть улучшений появилась после первого месяца, когда систематические действия начали создавать более широкую и согласованную картину предложения.
2. Самая большая возможность заключается в том, чтобы спросить о бренде
Проблемы и рекомендации выросли более чем в два раза. Это вопросы от пользователей, которые знают, что им нужно, но еще не выбрали продукт или продавца.
3. Каждая отрасль нуждается в собственном наборе подсказок.
Магазин косметики, продавец автозапчастей и бренд товаров для дома участвуют в совершенно разных процессах принятия решений. Общий, общий набор вопросов не покажет их истинной видимости.
4. Вам нужно измерить несколько измерений одновременно.
Ставка упоминания, ставка цитирования, ТОП-3, доля голоса и средняя позиция отвечают на разные вопросы. Только вместе они показывают, является ли бренд признанным, рекомендованным и указанным в качестве источника.
5. Преимущество строится системой, а не одной статьей.
Наилучшие результаты были достигнуты магазинами, которые объединили мониторинг, конкурентный анализ, оптимизацию информации о продукте и регулярную публикацию контента.
90-дневный план роста видимости для вашего бренда
Дни 1-30: диагностика и основы
- Создайте набор подсказок, включая рекомендации, проблемы, сравнения и вопросы о продукте
- Проверьте узнаваемость бренда и ключевых конкурентов в нескольких моделях ИИ
- Выберите 10-20 высококачественных бизнес-запросов, где видны конкуренты, но ваш бренд отсутствует.
- Убедитесь, что боты и системы сбора информации имеют доступ к сайту.
- Дополнение описания ключевых продуктов и категорий приложениями, параметрами, ограничениями и ответами на вопросы клиентов
Дни 31-60: публикация и распространение знаний
- Публиковать контент, подготовленный на основе конкретных пробелов в видимости
- Ссылочные руководства с соответствующими категориями и продуктами
- Добавить сравнения, таблицы, короткие ответы и четко определенные критерии отбора.
- Обеспечение согласованности данных о продукте, доступности, ценообразовании и информации о бренде
- Сравните второе измерение с исходным, отдельно для каждой группы подсказок.
Дни 61-90: масштабирование того, что работает
- Расширение тем, которые улучшают видимость или частоту цитирования
- Обновление контента, который был обнаружен, но до сих пор не приводит к цитированию
- Анализ новых упоминаний конкурентов и изменений в ТОП-3
- Ограничить создание контента, который не решает проблему контролируемого пользователя
- Оцените эффекты, основанные на тенденциях из нескольких измерений, а не на одном ответе модели.
<cta dark title="Проверить видимость вашего бренда в ИИ" description="Смотрите, рекомендует ли ИИ вашу компанию" link="https://platform.semly.ai/register"linkText="Проверить сейчас"
Ограничения исследования
Результаты доклада следует интерпретировать в контексте ряда ограничений.
Ответы, генерируемые системами искусственного интеллекта, могут варьироваться между последовательными вызовами одной и той же команды. На них влияют такие факторы, как обновления моделей, изменения в механизмах поиска информации, доступность источников и способ создания ответов различными платформами.
Исследование в первую очередь показывает направление и масштаб изменений, наблюдаемых в анализируемом наборе данных, а не гарантированный результат для каждого бренда.
Разделение магазинов по интенсивности активности является наблюдательным. Более высокая активность была связана с более заметным ростом, но анализ не позволяет сделать вывод, что это была единственная причина такого роста.
Другие факторы также могли повлиять на результаты, такие как предварительное распознавание бренда, авторитет домена, присутствие бренда во внешних источниках, изменения в предложениях и обновления самих систем ИИ.
По этой причине результаты следует рассматривать как анализ зависимостей, наблюдаемых в течение 90-дневного периода, а не как гарантию конкретного роста после конкретных действий.
Резюме
Анализ 100 профилей магазинов и 10 000 запросов показывает, что видимость брендов электронной коммерции в ответах ИИ может значительно измениться в течение нескольких месяцев.
В анализируемом наборе данных средняя видимость увеличилась с 11,8% до 22,6% за 90 дней. Наибольшая динамика была зафиксирована для проблемных и рекомендательных запросов — то есть на этапе, когда пользователь знает свои потребности, но еще не выбрал конкретный бренд или продукт.
При этом результаты указывают на четкую взаимосвязь между регулярностью действий и масштабом наблюдаемого роста. Магазины в группе с высокой активностью завершили период исследования со значительно более высокой видимостью, чем профили, которые время от времени проводили действия.
Это не означает, что одна оптимизация автоматически приводит к определенному увеличению. Видимость ИИ зависит от многих факторов, включая качество и доступность информации о бренде, источники, используемые системами ИИ, конкуренцию и изменения, происходящие в самих моделях.
Таким образом, практический подход к поиску ИИ должен сочетать регулярное измерение, выявление пробелов в ответах ИИ, улучшение качества информации о продукте и бренде и публикацию контента, который отвечает конкретным потребностям пользователей.
Поделиться:
