Перевірте видимість вашої компанії в AI
Безкоштовно, без кредитної картки.
Клієнт може дізнатися про компанію в розмові з AI, порівняти рішення, а потім лише ввести назву постачальника в Google. Звіт про джерела трафіку покаже вхід з пошукової системи, хоча асистент міг зіграти роль у виборі бренду. Щоб оцінити значення цього процесу, потрібно відрізнити три речі: рекомендацію, перехід на сайт і ефект продажу.
Що показало дослідження Demandbase?
Повідомлення, опубліковане 12 серпня 2026 року, стосується переходів користувачів після натискання на посилання в асистенті AI. Збірка охоплювала понад 11 млрд візитів і 1584 окремі інстанції платформи Demandbase. Не слід ототожнювати цю цифру з підтвердженою кількістю унікальних компаній.
| Параметр | Результат |
|---|---|
| Переходи з ChatGPT у червні 2025 | приблизно 645 тис. |
| Перехід з ChatGPT у червні 2026 | приблизно 2,6 млн |
| Зміна рік до року | +303% |
| Область всього набору | 1 червня 2025 – 31 липня 2026 |
Місячні значення є сумою для досліджуваної вибірки, а не середнім на компанію. ChatGPT відповідав за зростання, тоді як переходи з Perplexity знизились, а Gemini і Claude залишились на схожому рівні. Джерело та методологія: Demandbase.
Результат обґрунтовує перевірку власних даних. Це не прогноз зростання для окремого сайту і не доказ пропорційного зростання продажів. Для рішення про бюджет потрібна ще оцінка якості контактів, вартості їх отримання та вартості укладених угод.
Чому GA4 не показує весь вплив рекомендацій AI?
Припустимо, директор з продажу запитує асистента про CRM-систему для компанії, що має 50 продавців. Він отримує кілька пропозицій, обговорює їх з командою, а через два дні шукає одного з постачальників у Google. Це приклад шляху, в якому момент відкриття бренду та перехід на його сайт відокремлені один від одного.
Якщо користувач натисне на безкоштовний результат Google, правильно розпізнана візитка зазвичай матиме джерело та медіум google / organic. Натискання на рекламу може потрапити до каналу платного. Позначення direct / none вказує на відсутність розпізнаного джерела. Саме пошук назви бренду не робить візит безпосереднім. Документація джерел трафіку GA4, пояснення трафіку direct.
Джерело сесії показує, звідки користувач прийшов на сайт. Не завжди показує, де вперше дізнався про бренд.
Це розрізнення має практичні наслідки. Додавання окремої групи каналів для AI упорядковує розпізнані переходи, але не відтворює розмови, які відбулися раніше поза сайтом. У звіті варто окремо представляти трафік, що відноситься до платформ AI, та сигнали їх можливого впливу на зацікавленість брендом.
Що означають цифри Similarweb: 8,8% і 55,9%?
Similarweb аналізував візити після рекомендацій брендів у ChatGPT. У досліджених шляхах 8,8% візитів походило з каналу AI, 55,9% з пошукових систем, 19,9% з безпосередніх входів, а 13,5% з інших посилань. Джерело: Similarweb.
Візити після рекомендації бренду в досліджуваній вибірці Similarweb. Показані категорії сумуються до 98,1%; решту частки не розписано в згаданому зведенні. Джерело: Similarweb.
Аналіз стосувався користувачів комп'ютерів у США, секторів фінансів, туризму та краси, а також періоду липень–грудень 2025. Спостерігали протягом семи днів після рекомендації. Виключено осіб, які відвідали сайт бренду в попередні чотири тижні або вказали його назву в запиті. Це інша вибірка, ніж набір B2B Demandbase.
Показник 55,9% описує трафік з пошукових систем, не виключно пошук назви бренду. Не можна представляти його як частку запитів брендових. Джерело: The Downstream Impact of AI Visibility.
Дослідження вказує, що рекомендація і подальший візит можуть відбуватися в різних каналах. Не дає універсального перерахунку для компаній B2B або підстав, щоб кожен наступний візит вважати спричиненим AI.
Як спосіб подання відповідей впливає на кількість переходів?3
В окремому аналізі Similarweb описав більш помітні посилання на бренди у відповідях ChatGPT з 7 травня 2026 року. Порівняння тижня до зміни та після неї показало зростання переходів на 157,7%. Частка візитів на головні сторінки зросла з приблизно 26–32% до приблизно 60%. Дослідження охоплювало панель десктопу в період з 30 квітня по 20 травня 2026 року. Джерело: Similarweb.
Висновок для компанії: зростання трафіку після оновлення власного сайту потрібно порівняти зі змінами на стороні платформи. Більше сесій не обов'язково означає, що бренд почав з'являтися частіше. Також користувачам могло бути легше натискати на посилання.
У місячному звіті варто зіставити три показники: частоту присутності бренду в моніторингових відповідях, кількість впізнаних візитів і кількість цінних контактів. Якщо зростає лише другий показник, потрібно перевірити спосіб подання посилань, цільові сторінки та зміни в вимірюванні, перш ніж приписувати результат власним діям.
Чи означають відвідування ботів більше клієнтів з AI?
Автоматичне завантаження контенту з сайту та перехід користувача з асистента — це окремі події. Документація Cloudflare розділяє запити краулерів від трафіку з платформ AI і дозволяє аналізувати їх окремо. Джерело: Cloudflare AI Crawl Control.
Завантаження сторінки ботом, рекомендація бренду та візит клієнта — це три різні події. Кожна потребує окремого вимірювання.
Логи сервера допомагають виявляти проблеми з доступом до контенту. Моніторинг відповідей показує, чи бренд з'являється при вибраних запитаннях. Аналітика сайту описує поведінку відвідувачів, а CRM дозволяє оцінити контакти та можливості продажу. Жодне з цих джерел самостійно не описує весь процес.
Тому спостереження, що боти одного постачальника частіше завантажують сторінку, недостатньо для порівняння ефективності маркетингу асистентів. Перш ніж зробити такий висновок, потрібно визначити тип вимірюваних подій, період і обсяг даних.
Як виміряти вплив AI на залучення клієнтів B2B?
Пропонуємо звіт, який зберігає окремість окремих етапів, а одночасно дозволяє шукати залежності між ними.
| Область вимірювання | Що спостерігати | Як інтерпретувати |
|---|---|---|
| Видимість бренду | Присутність у відповідях на постійний набір запитань | Результат стосується контрольованої вибірки, а не всіх розмов користувачів |
| Трафік з AI | Визначені сесії, сторінки входу та конверсії | Показує візити з доступною інформацією про джерело |
| Зацікавленість брендом | Запити, що містять назву компанії та інформацію від клієнтів | Вимагає врахування кампаній, PR та сезонності |
| Продажі | Кваліфіковані контакти, можливості та дохід | Потребує часу, що відповідає циклу продажів |
| Доступність контенту | Запити ботів та помилки відповіді сервера | Допомагає діагностувати доступ, не доводить рекомендацій |
1. Сформуйте набір запитань з процесу закупівлі
Вихідною точкою повинні бути комерційні переговори, запити на пропозиції та проблеми, що повідомляються клієнтами. Набір може включати питання про вибір категорії рішення, необхідні інтеграції, обмеження впровадження та порівняння постачальників.
Наприклад, компанія, що пропонує CRM-систему, може відстежувати запит: "Яку CRM вибрати для команди продажів на місцях, яка потребує роботи офлайн?". Таке питання дозволяє перевірити наявність при конкретній потребі. Окремо варто аналізувати питання, що містять назву компанії, щоб не змішувати відкриття нових постачальників з перевіркою вже відомого бренду.
2. Зберігайте порівнянність вимірювань
Встановіть мову, ринок, набір запитань та платформи. Записуйте дати та умови тестів. Оцінюйте зміни на основі кількох вимірювань, а після модифікації набору запитань позначте перерву в порівнянності. В іншому випадку кращий результат може відображати легші запитання замість реального покращення.
Корисно також відокремити згадку про бренд від вказівки його сайту як джерела. Цю тему ми розвиваємо в звіті Semly про видимість електронної комерції в відповідях AI. Обсяг цього звіту відрізняється від аналізів, обговорюваних тут; він слугує як доповнення до способу вимірювання.
3. Поєднайте аналітику з оцінкою якості контактів
В GA4 аналізуйте визнані входи з AI та дії, важливі для бізнесу: відправлення форми, запис на демонстрацію чи початок контакту. Потім перевірте в CRM, скільки заявок відповідає критеріям цільового клієнта та переходить до наступних етапів продажу.
Коефіцієнт конверсії завжди показуйте разом з чисельністю вибірки. Дві конверсії на десять сесій дають 20%, але ще не становлять стабільну основу для прогнозу. Ураховуйте також затримку між першим візитом та підписанням угоди. Більше про цей процес ви прочитаєте в статті як вимірювати та звітувати про продажі з AI Search.
4. Збирайте заяви клієнтів без натяків на відповіді
Запитання «Де ви вперше почули про нашу компанію?» може доповнити технічні дані. Дайте можливість вільно відповісти і записуйте це в CRM. Якщо клієнт вказує на асистента AI, варто уточнити, що саме він шукав і яка інформація допомогла йому у виборі.
Такі заяви розглядайте як додаткове джерело знань. Пам'ять клієнта може бути неповною, а у прийнятті рішення можуть брати участь кілька осіб. Не слід автоматично приписувати всю вартість угоди одному вказаному контакту з брендом.
5. Оцінюйте зміни в контексті решти маркетингу
Ведіть спільний календар публікацій, кампаній, подій та змін пропозиції. Якщо зростає видимість в AI та зацікавленість брендом, перевірте, чи в той же час не розпочалася рекламна кампанія або медіапублікація.
При більшій масштабі порівнюйте групи тем або сторінок, що підлягають змінам, з подібними групами без змін. Такий підхід може зміцнити оцінку ефектів, хоча все ще вимагає контролю різниць між групами. Проста кореляція не достатня для підтвердження причини.
Що покращити на сайті, щоб користувач міг перевірити рекомендацію?
Почніть з інформації, необхідної для прийняття рішення: чітко опишіть цільову аудиторію рішення, застосування, інтеграції, умови впровадження та обмеження. У випадках використання покажіть вихідну точку, виконані дії та спосіб обчислення результатів. Оновлюйте інформацію, яка може змінюватися.
Також варто подбати про зрозумілу навігацію між посібником, описом продукту та контактом. Користувач, який потрапив на головну сторінку за рекомендацією, повинен швидко знайти підтвердження, що пропозиція відповідає його потребам.
У контексті присутності в Google AI Overviews та AI Mode Google вказує на основи SEO: доступність для роботів, внутрішнє посилання, важливу інформацію у текстовій формі та структуровані дані, що відповідають змісту. Не вимагає спеціального позначення «під AI». Це рекомендації щодо функцій Google, а не гарантія цитування будь-яким асистентом. Джерело: Google Search Central.
Найчастіші питання про трафік з ChatGPT
Чи означає зростання на 303% зростання всього трафіку B2B?
Результат стосується переходів з ChatGPT у дослідженні Demandbase. Не описує весь трафік сайтів або зростання кількості клієнтів. Джерело: Demandbase.
Чи означає 55,9% пошуки назви бренду?
Similarweb описує цей показник як частку трафіку з пошукових систем у проаналізованих візитах, пов'язаних з рекомендацією AI. Це не є мірою, обмеженою брендовими запитами. Джерело: Similarweb.
Чи вимірює GA4 всі візити, що виникають з рекомендацій AI?
GA4 може розпізнати джерело візиту, коли доступна відповідна інформація. Він не автоматично ідентифікує попередню розмову з асистентом, після якої користувач зайшов на сайт іншим шляхом. Джерело: документація GA4.
З чого почати вимірювання ефектів AI у компанії B2B?
Від визначення запитів на покупку, вимірювання присутності бренду та виділення визнаного трафіку з AI. Потім варто поєднати ці дані з кваліфікацією контактів у CRM та відповідями клієнтів про спосіб знайомства з компанією.
Перевірте, чи AI враховує вашу компанію при виборі постачальника
Почніть з питань, на які відповідає ваш продукт або послуга. Перевірте, чи бренд з'являється у відповідях, як його описують і з якими конкурентами його порівнюють. Лише на цій основі виберіть інформацію та матеріали, які потребують доповнення.
Перевірте безкоштовно видимість вашої компанії в AI. Результати моніторингу порівнюйте з аналітикою сайту та CRM, щоб оцінювати як присутність бренду, так і якість отриманих контактів.
Методологічна примітка: стаття є розробкою публічних аналізів Demandbase та Similarweb, а також документації інструментів. Вона не представляє власне дослідження трафіку Semly. Спроби та періоди окремих аналізів різні; рекомендації вимірювання є редакційним коментарем. Стан перевірки джерел: 21 вересня 2026.
Поділитися:
