Если вам поручили диагностировать и устранить пробелы в AEO (оптимизации для ответов ИИ), первым шагом должен стать аудит. Для большинства брендов пробел в AEO — это любая причина, по которой система ответов на базе ИИ не может (или не хочет) использовать их страницу в качестве источника.

Что вызывает пробелы в AEO? Иногда страницы просто не существует. Или она есть, но ответ спрятан в девятом абзаце. Иногда со страницей все в порядке, но система все равно цитирует подборку G2, в которой нет вашей компании.

Это три совершенно разные проблемы с тремя совершенно разными решениями, однако большинство команд рассматривают их как одну расплывчатую проблему под названием «мы не отображаемся в ChatGPT». В этом руководстве последовательно рассматривается процесс аудита AEO, приводятся диагностические вопросы для каждого уровня, а в конце рассказывается, как приоритизировать список исправлений на основе реальной воронки продаж, а не интуиции.

Содержание

Что такое аудит контента AEO?
Как диагностировать и устранить пробелы в AEO в охвате
Как диагностировать и устранить пробелы в AEO в способности давать ответы
Как диагностировать и устранить пробелы в AEO в качестве микроразметки
Как измерить видимость в поиске ИИ и отслеживать исправления
Как приоритизировать и внедрить исправления AEO с помощью данных CRM
Часто задаваемые вопросы о диагностике и устранении пробелов в AEO
Проводите аудит последовательно.

Что такое аудит контента AEO?

Аудит контента AEO — это структурированная проверка потенциального авторитета: почему системы ответов используют или не используют ваш сайт в качестве источника. Аудиты AEO оценивают контент по четырем основным критериям, которые системы ответов на базе ИИ используют для определения авторитетности.

Вот что охватывает каждый из них:

Охват

Есть ли у нас контент, который вообще охватывает эту или близкие темы?

Системы отвечают на вопрос, используя конкурентов; у вас нет охвата или он минимален.

Способность давать ответы

Может ли машина извлечь полный ответ из одного фрагмента текста?

Вы ранжируетесь по запросу, но вас никогда не цитируют.

Качество микроразметки

Маркирован ли контент так, чтобы система классифицировала его правильно?

Контент сильный, но его неверно характеризуют или приписывают расплывчато.

Цитирование источника

Упоминают ли наш бренд сторонние источники, которым уже доверяют системы?

Ваш сайт в порядке, но система цитирует подборку, в которой вас нет.

Аудит AEO определяет, может ли машина использовать контент, и если может, то выбирает ли она его. Причина разделения на четыре категории аудита заключается в том, что они относятся к разным ответственным лицам и имеют разные сроки реализации. Например, микроразметка находится в ведении разработчиков, а пробелы в цитировании — в ведении PR, партнерств и клиентского маркетинга.

Цель аудита AEO — диагностировать их вместе, а затем разделить список исправлений. Страница может пройти первую проверку и провалить вторую, что является ситуацией, в которой на самом деле находится большинство команд. Результаты поиска и устранения пробелов в AEO могут быть огромными. HubSpot добился улучшения цитируемости бренда на 433% благодаря усилению работы с AEO, согласно заявлению директора по маркетингу компании в Loop: Outlearn. Outmarket. Outgrow.

Дэвид Киркдорффер, B2B-маркетолог, который проводит аудиты и обучает команды вопросам доступности для LLM, объяснил мне это различие на Found in AI: SEO — это десятичная классификация Дьюи. Вы вообще не найдете книгу, если будете цитировать слова внутри, но не цифры на корешке. «SEO может помочь вам найтись на полке, — говорит он, — но это не помогает вам быть упомянутым или процитированным».

Аудиты AEO ищут именно эти пробелы. Быть доступным для поиска и быть пригодным для использования — это два разных условия, и только одно из них приводит к попаданию в систему ответов ИИ.

Как диагностировать и устранить пробелы в AEO в охвате

Начиная диагностику и устранение пробелов в AEO, большинство брендов начинают с охвата как с первого уровня. Это часто самый быстрый (и дешевый) способ исключить проблему. Если нет страницы, из которой можно взять информацию, то все остальное не имеет значения.

Пробелы в охвате снижают тематическую полноту для видимости в поиске ИИ. Системы ответов на базе ИИ не оценивают одну страницу по одному запросу так, как это делает система ранжирования. Вместо этого они собирают ответ из нескольких источников и, как правило, берут информацию с доменов, которые демонстрируют, что они полностью раскрыли тему.

Сайт с одной сильной опорной страницей и отсутствием глубины контента воспринимается системой поиска как «тонкий», даже если эта опорная страница хорошо ранжируется.

Какой самый быстрый способ обнаружить пробелы в охвате контента?

Самый быстрый способ обнаружить пробел в охвате контента — это составить инвентаризацию промптов, то есть список вопросов, которые на самом деле задают покупатели компании.

Для начала запишите от 25 до 50 вопросов, которые реальный покупатель ввел бы в систему ответов ИИ при оценке категории. Вот несколько логичных мест для поиска:

Записи и заметки звонков отдела продаж. Вопросы, на которые представители отвечают во время каждого ознакомительного звонка, — это вопросы, которые покупатели первыми задают машинам.
Тикеты в службу поддержки. Вопросы по внедрению и нестандартным ситуациям почти идеально соответствуют длинным, специфическим промптам, которые люди используют в поиске ИИ.
Существующие данные Search Console. Google Search Console выпустила специальный отчет о производительности генеративного ИИ по состоянию на June 3, 2026. Однако он сообщает только о показах по страницам, странам, устройствам и датам. Он не включает клики, CTR или данные о запросах и не может ответить, какой промпт привел вас туда или какова ценность показа. Поэтому он дополняет ручное логирование промптов, а не заменяет его.

Как только у вас появятся промпты, запустите каждый из них несколько раз и запишите две вещи:

Появляется ли ваш бренд?
Цитируется ли какая-либо из его страниц в качестве источника?

Если вас упоминают, но не цитируют, у вас нет пробела в охвате — у вас пробел в способности давать ответы или в цитировании источника. Если вас не упоминают и не цитируют, и ни одна страница на вашем сайте не отвечает на промпт, это настоящий пробел в охвате.

Совет: при аудите AEO убедитесь, что вы вышли из системы ответов и используете новый чат. Использование существующего чата или личной учетной записи означает, что результаты будут адаптированы к вашей истории пользователя. Это искажает картину, затрудняя поиск проблем.

Как использовать анализ пробелов в контенте для приоритизации новых страниц

Традиционный анализ пробелов в контенте сравнивает охват ключевых слов компании с конкурентами. Версия для AEO сравнивает охват промптов с теми, кого системы на самом деле цитируют, что не всегда является конкурентами. Это могут быть сайты с обзорами, отраслевые публикации или ветка на Reddit. Отметьте их для дальнейшего использования.

Затем отсортируйте соответствующие пробелы по:

Частоте промптов

Как часто этот вопрос появляется в ваших исследованиях покупателей, тикетах и экспортах запросов?

Высокая

Этап покупки

Это вопрос для ознакомления или вопрос для оценки? Промпты для оценки конвертируют.

Высокая

Частичный охват

Есть ли у вас страница, которая наполовину отвечает на него? Расширение лучше, чем написание с нуля.

Средняя

Начните с промптов на этапе оценки, где у вас уже есть частичный охват. Согласно анализу цитируемости HubSpot State of AEO, при оценке показателей цитируемости по типам контента в разных системах, контент со сравнениями достиг 95% в ChatGPT — это самый высокий показатель в наборе данных, а списки продуктов и целевые страницы показали 86% в ChatGPT и 84% в Perplexity. Блоги и информационные статьи показали лучшие результаты в AI Overviews — 42%.

Как диагностировать и устранить пробелы в AEO в способности давать ответы

Ответственность контента (answerability) — это наличие самодостаточного ответа внутри единого извлекаемого «фрагмента» контента. ИИ-движки для ответов разбивают страницы на отрывки, векторизуют их и извлекают тот отрывок, который лучше всего соответствует запросу. Если ваш ответ распределен по четырем абзацам и подзаголовку, извлекать будет нечего.

Как описывает это Киркдорффер, фрагменты, возвращаемые такими поисками, конкурируют друг с другом по контекстуальной полноте и семантическому соответствию. Из сотни с лишним кандидатов выживают три или четыре.

Вот почему страница может быть релевантной теме, но все равно проиграть.

Какие элементы страницы помогают LLM цитировать контент

Форматирование «ответ прежде всего» делает контент более пригодным для извлечения и цитирования. Включайте следующие элементы для повышения ответственности контента: прямой ответ в первых 40–60 словах под каждым заголовком H2. Начинайте с ответа, а затем выстраивайте остальную часть раздела под ним.

Заголовки в форме вопроса. Заголовок H2, сформулированный как вопрос, который задает покупатель, дает поисковой системе готовую пару: вопрос, а затем ответ в соседнем тексте.
Определяющие предложения с четким подлежащим и дополнением. Фраза «AEO-аудит оценивает охват, ответственность контента, корректность схемы и пробелы в источниках цитирования» пригодна для извлечения. Фраза «Существует ряд вещей, которые стоит оценить» — нет.
Таблицы для сравнения. Запросы на сравнение являются одними из самых целевых в любой категории, а таблица — это самая понятная структура, которую модель может считать.
Согласованное именование сущностей. Выберите один дескриптор для вашего продукта и категории и используйте его везде одинаково (например, на сайте, в LinkedIn, в сторонних авторских колонках, пресс-релизах). Несогласованное именование дробит сущность, затрудняя ИИ-движкам связывание ваших упоминаний.
Явные даты. Фраза «По состоянию на июль 2026 года» сообщает поисковой системе, что контент актуален, чего не всегда надежно делает временная метка CMS.

обнаружили, что насыщенные ключевыми словами заголовки H1 коррелируют с более высокими показателями цитирования, как и глубина заголовков — пик цитирования приходится на страницы с 7–15 заголовками H2.

Вот самый быстрый способ диагностики ответственности контента, который я знаю: откройте страницу, прочитайте только первые три предложения под каждым H2 и проигнорируйте все остальное. Если эти три предложения не отвечают на заголовок над ними, бинго — вот в чем проблема. Примените это ко всему материалу.

Совет: всегда проверяйте, был ли контент процитирован вообще, прежде чем вносить какие-либо изменения. ИИ-движки для ответов не ищут информацию по каждому запросу. Когда ИИ-модель решает, что знает достаточно, она отвечает на основе собственных внутренних знаний, а не извлекает дополнительный контент. Нет источников — нет цитат ни для вас, ни для кого-либо еще, и никакая реструктуризация этого не изменит.

Регистрируйте извлечения как отдельное поле в наборе промптов. Для каждого запроса отмечайте, содержал ли ответ источники.

Источников нет совсем. Модель ответила по памяти. Это не пробел в ответственности контента, поэтому на странице нечего исправлять. Воспринимайте это как сигнал того, что вопрос не относится к тем, для которых движки считают необходимым искать актуальную информацию. Отслеживайте это, но не тратьте время на переписывание. Просто помните, что то, на что модели отвечают по памяти сегодня, было взято из контента, опубликованного ранее, поэтому то, что вы публикуете сейчас, — это то, с чем, возможно, придется работать будущим моделям.
Источники есть, включая вашу компанию. Работает как задумано. Отметьте, какая страница была процитирована, чтобы вы могли защитить ее.
Источники есть, но вашей компании среди них нет. Теперь у вас есть реальный пробел, и список цитирований подскажет, какой именно. Если источники — это сторонние подборки и публикации, это второй уровень. Если это страницы конкурентов, которые отвечают на вопрос чище, чем ваши, — это проблема ответственности контента.

Третий случай выше — это то, откуда берется большинство исправлений. Отделение его от первого случая избавит вас от переписывания страниц, которые изначально не имели шансов.

Как добавить разговорный Q&A, не навредив SEO

Это вопрос, который я слышу чаще всего от SEO-лидов: если мы проведем реструктуризацию под ИИ, не потеряем ли мы позиции, которые сейчас приносят лиды?

Короткий ответ — нет, потому что изменения, улучшающие ответственность контента, также улучшают ясность. Добавление более четких определений, явных сравнений, лучше структурированных FAQ и более сильных внутренних связей между связанными концепциями не ухудшает ранжирование страницы. Часто это помогает ему.

Стратегия URL — это риск каннибализации. Команды попадают в беду, когда создают отдельную «пустую» страницу для каждого вопроса вместо того, чтобы добавить слой Q&A на страницы, которые уже ранжируются. Держите структуру в чистоте:

Добавляйте слой Q&A на страницы, которые у вас уже есть. Не создавайте новый URL для каждого вопроса, если только конкретный вопрос не требует отдельной глубины.
Отвечайте на каждый вопрос один раз. Везде, где он затрагивается, ссылайтесь на этот ответ, вместо того чтобы повторять его.
Ограничивайте каждый FAQ его страницей. Универсальный блок, скопированный по всему сайту, создает почти дублирующиеся отрывки, которые конкурируют друг с другом за одно и то же место в выдаче.

Совет: чтобы увидеть, как анализ пробелов в контенте может вписаться в более широкую стратегию оптимизации для ИИ-движков, ознакомьтесь с руководством HubSpot по генеративной оптимизации (GEO).

Как диагностировать и исправлять пробелы AEO в корректности схемы

Валидные структурированные данные улучшают машиночитаемость, но не гарантируют цитирование ИИ. Схема сообщает системе, что представляет собой ваш контент. Например:

«Этот блок — пара вопрос-ответ».
«Эта сущность — организация».
«Эта страница — статья конкретного автора».

Но добавление схемы на ваш сайт не заставляет модель больше вам доверять. Относитесь к схеме как к устранению трения, а не как к тактике роста.

Какие типы схем наиболее важны для AEO прямо сейчас

По состоянию на июль 2026 года стоит внедрить несколько типов схем:

Organization и Person. Они укрепляют сущность бренда. Включайте ссылки sameAs на подтвержденные профили, публикации и сторонние листинги, чтобы модель могла связать разрозненные упоминания бренда в один узел.
Article с указанием автора. Атрибуция автора — один из самых четких сигналов экспертности, доступных в разметке.
FAQPage. Схема FAQPage поддерживает машиночитаемые пары «вопрос-ответ», что является именно той структурой, которую ищут системы извлечения ИИ. Google сократил количество FAQ-результатов в поисковой выдаче, но разметка по-прежнему маркирует контент для машинного потребления.
Product и типы, связанные со сравнением. Для запросов на этапе оценки они дают системе структурированные атрибуты для сравнения, а не прозу для интерпретации.
BreadcrumbList. Дешево в реализации, передает иерархию сайта и тематические связи.

Совет: если вам приходится выбирать между схемой и переписыванием для ответственности контента, ответственность контента важнее. Структурированные данные на странице, из которой невозможно извлечь ответ, не исправят саму страницу.

Как проверять и отслеживать структурированные данные с течением времени

Валидация — это разовая задача. Однако мониторинг имеет решающее значение, потому что схема ломается незаметно. Изменение шаблона, миграция CMS или обновление плагина могут удалить разметку с нескольких сотен страниц, и внешне ничего не изменится.

Встройте это в повторяющийся цикл:

Валидация при публикации. Проверяйте каждый новый шаблон через инструмент тестирования структурированных данных перед запуском. Сделайте это обязательным шагом в чек-листе контроля качества, а не задачей по исправлению после запуска.
Ежемесячно просматривайте отчеты об улучшениях в Search Console. Внезапное падение количества валидных элементов — это самый ранний сигнал о том, что что-то сломалось.
Проводите сканирование ежеквартально. Запускайте сканирование всего сайта, которое извлекает структурированные данные, и сравнивайте его с предыдущим кварталом. Ищите страницы, которые потеряли разметку, в дополнение к любым ошибкам.
Аннотируйте каждое изменение. Записывайте дату каждого внедрения схемы. Поисковые системы также обновляются по своему собственному графику, и без записи о том, что и когда вы выпустили, вам останется только гадать, что именно привело к изменениям.

Более широкие проблемы со сканированием, индексацией и рендерингом здесь также имеют значение. Если страница не может быть корректно отрендерена и проиндексирована, никакая разметка не поможет. Ознакомьтесь с техническим SEO-руководством HubSpot, чтобы углубиться в эту тему.

Как измерить видимость в AI-поиске и отслеживать исправления

Задайте поисковой системе один и тот же вопрос дважды, и вы можете получить два разных набора источников. Это распространенная проблема, которая затрудняет измерение видимости в AI-поиске. В исследовании измерение успеха названо самой большой проблемой AEO для B2B-маркетологов (23%) и одной из главных для B2C (26%). Данные свидетельствуют о том, что технологии атрибуции не поспевают за AEO.

Именно из-за этой вариативности измерение видимости в AI-поиске требует большего, чем просто цифры на дашборде. Чтобы отслеживать ее, документируйте:

Журналы промптов — фиксированный набор вопросов, которые вы запускаете, с указанием даты, поисковой системы, условий сессии и того, получила ли система ответы из источников вообще. «Фиксированный» — ключевое слово. Добавляйте промпты со временем, но никогда не редактируйте оригиналы.
Захват источников — каждый источник, который система процитировала в ответе, а не только то, были ли вы одним из них. Кто побеждает в ваших промптах — такая же диагностическая информация, как и факт вашего появления.
Скриншоты — ответ в том виде, в котором он отображается, с датой. Поисковые системы не хранят историю для вас, а один лишь текст теряет позицию и значимость.
Аннотации изменений — что вы выпустили, когда и для какой страницы.

Полезный совет: храните все четыре элемента в одном месте. Простая электронная таблица поможет вам начать. Однако без этой документации у вас нет способа отделить «наше исправление сработало» от «у модели был другой день». Это и есть проблема измерения, и именно поэтому отчетность по AEO работает иначе, чем отслеживание позиций.

Как отслеживать упоминания в AI Overviews, Perplexity и Bing Copilot

Каждая AI-система, будь то AI Overviews или Copilot, отчитывается по-разному, поэтому стек отслеживания представляет собой смесь нативных инструментов и ручного сбора данных.

Google AI Overviews

В Search Console с 3 июня 2026 года появился специальный отчет о производительности генеративного ИИ, охватывающий AI Overviews, AI Mode и функции генеративного ИИ в Discover. Он дает только показы — по страницам, странам, устройствам и датам. Никаких кликов, CTR или данных по запросам.

Это говорит вам о том, появляются ли ваши страницы в AI-функциях Google. Это не говорит о том, какой промпт привел вас туда или стоил ли этот показ чего-либо. Для этого сопоставьте данные с тем же наблюдением за паттернами в стандартном отчете о производительности: стабильные или растущие показы при падающем CTR по информационным запросам обычно означают, что вас суммируют, а не кликают. Затем вручную проверьте интересующие вас промпты.

Bing Copilot

Bing Webmaster Tools включает отчет об AI-производительности, который показывает общее количество цитирований в AI-ответах, какие URL цитируются, среднее количество цитируемых страниц в день и запросы обоснования (grounding queries), которые система использовала при извлечении вашего контента. Запросы обоснования наиболее полезны, так как показывают, как модель классифицирует ваш контент, что является другой информацией, отличной от той, что дает отчет по ключевым словам.

Я использую Search Console, чтобы решать, что создавать дальше, а запросы обоснования — чтобы проверять, правильно ли работает проработка сущностей.

Perplexity и ChatGPT

У Perplexity и ChatGPT нет нативной отчетности для издателей. Поэтому отслеживание включает в себя получение данных из двух источников: реферальный трафик, сегментированный по источникам в вашей аналитике, и ваш собственный журнал промптов. Аналитики должны с первого дня сегментировать AI-рефералы отдельно от органических в своей отчетности; их смешивание делает невозможным четкое видение любого из трендов.

Инструменты

Существуют бесплатные инструменты, которые дают базовый уровень без цикла закупок. Например, AI Search Grader от HubSpot оценивает видимость бренда в поисковых системах по таким параметрам, как тональность, качество присутствия и доля голоса.

Для постоянного отслеживания, а не разовой оценки, HubSpot AEO мониторит ChatGPT, Perplexity и Gemini — оценивая видимость бренда по сравнению с конкурентами, отслеживая промпты и анализируя цитируемость, показывая, какие домены и типы контента побеждают в ответах в категории.

Полезный совет: установите фиксированный набор из 25–50 вопросов и запускайте его с одинаковой периодичностью. Последовательность — ключ к успеху: никогда не меняйте промпты в процессе измерения. Вы можете добавлять новые, но сохраняйте оригиналы.

Какие KPI отслеживать для подтверждения исправлений AEO

KPI AEO измеряют, используют ли поисковые системы конкретный источник, а не то, сколько трафика получает источник. Отслеживайте метрики, разработанные специально для оптимизации под поисковые системы (AEO).

Шесть KPI охватывают исправления AEO:

Частота цитирования

Как часто вас используют в качестве источника в AI-ответах

Отвечаемость

Покрытие промптов

Охват

Доля голоса в ответах

Ваша доля цитируемых источников по сравнению с каждым конкурентом

Источник цитирования

Распределение цитирований

Сколько уникальных страниц цитируется, а не просто сколько всего цитирований

Сила сущности

Точность сущности

Согласованность источника истины

Сессии, перенаправленные ИИ, и коэффициент конверсии

Приводит ли видимость к воронке продаж

Коммерческое влияние

1. Частота цитирования

Частота цитирования — это то, как часто контент бренда появляется в качестве цитируемого источника, когда люди задают ИИ вопрос. Это самое близкое к «полярной звезде» среди метрик в AEO.

2. Покрытие промптов

Покрытие промптов — это процент отслеживаемого набора промптов, в которых появляется бренд. Это ваша метрика разрыва в охвате. Если она низкая, у вас проблема с контентом, а не с форматированием.

3. Доля голоса в ответах

Это также метрика, которую практикующие специалисты используют, поработав с остальными некоторое время. Когда Кристина Фрунзе из WebViewSEO пришла на Found in AI, чтобы разобрать метрики GEO, она назвала долю голоса самой важной из пяти, которые она отслеживает.

Ее аргументация: количество трафика и цитирований говорит вам о том, что вы появились, но не о том, какую часть пространства ответа занимают ваши конкуренты. Она также отметила проблему с AI-трафиком как основной метрикой: не каждая система передает чистые реферальные параметры, поэтому вы редко видите полную картину.

4. Распределение цитирований

Распределение цитирований описывает, сколько уникальных страниц на данном сайте цитируется, а не только сколько всего цитирований заработано.

Цитирования, сосредоточенные на одной странице, означают узкий авторитет. Цитирования, распространяющиеся по всему сайту, означают, что сущность укрепляется: это тот сигнал, который вы хотите получить после структурного исправления.

5. Точность сущности

Точность сущности — это процент AI-ответов, которые описывают бренд, категорию и отличительные особенности правильно. Быть процитированным неточно — это другая проблема, чем не быть процитированным вовсе, и она требует другого исправления — обычно согласованности источника истины, а не просто большего количества контента.

В основе этого процесса лежит механизм, объясняющий, почему показатели меняются без прямого вмешательства в контент. Киркдорффер называет это «словесной математикой»: LLM представляют смысл как взаимосвязи между словами, поэтому изменение слов меняет значение. Небольшие правки удерживают вас на той же орбите. Измените их достаточное количество, и, как он выражается: «Мы выпрыгиваем из одного типа смысла в другой». Это означает, что бренд незаметно перемещается в другую категорию, и никто в команде этого не замечает, потому что каждое отдельное изменение выглядело разумным.

Он также указывает на источник, который большинство команд никогда не учитывают: работа, опубликованная вашими предшественниками, все еще существует. LLM извлекают информацию отовсюду, но эта информация фиксирует моменты из любого времени. Если бренд изменил позиционирование в прошлом году и обновил свой сайт, он все еще может конкурировать со своим прежним позиционированием на сторонних ресурсах, если их не пересмотреть. Исправление данных в каталогах — утомительная работа, но она может помочь быстрее улучшить сущности бренда.

6. Сеансы с переходов из ИИ и коэффициент конверсии

Сегментируйте трафик с переходов из ИИ и отслеживайте его коэффициент конверсии отдельно от органического. В отчете представлены цифры по этому вопросу. Данные Similarweb за сентябрь 2025 года показывают, что конверсия трафика с переходов из ИИ составляет 11,4% по сравнению с 5,3% для органического поиска в глобальной электронной коммерции, а 44% опрошенных маркетологов заявляют, что совершили бизнес-покупку на основе брендов, которые они обнаружили в ответах ИИ. Почти треть сделали несколько таких покупок.

Совет: сопоставляйте внутренние сегментированные данные с рыночными. Коэффициенты конверсии, фигурирующие в блогах поставщиков, сильно различаются в зависимости от отрасли и выборки.

Как расставить приоритеты и внедрить исправления AEO с помощью данных CRM

Запросы, которые наиболее важны в поиске на базе ИИ, — это конкретные вопросы на поздних стадиях, которые задает покупатель при сравнении поставщиков. CRM — это место, где эти вопросы уже существуют.

CRM компании содержит:

Заметки по закрытым успешным и закрытым неуспешным сделкам.
Возражения, возникающие на этапе предложения.
Заявки в службу поддержки.
Звонки по выявлению потребностей, где каждый раз возникают одни и те же три проблемы.

Создание набора запросов на основе этого материала позволяет выстроить приоритетный порядок, который можно обосновать кому-то вне отдела маркетинга, что важно, поскольку исправления AEO, вероятно, потребуют участия нескольких команд.

Использование внутренних данных CRM позволяет командам определить, какие запросы окажут наибольшее влияние, поскольку они основаны на аккаунтах, которые они уже выиграли или потеряли.

Готовы перейти от диагностики к исправлению? HubSpot AEO отслеживает видимость бренда в поисковых системах на базе ИИ, включая ChatGPT, Gemini и Perplexity, выделяя пробелы в AEO и расставляя приоритеты для рекомендаций по контенту. Marketing Hub использует данные CRM и маркетинговые данные для выявления запросов, которые, скорее всего, будут использовать ваши реальные клиенты, формируя индивидуальные приоритеты на основе вашей базы знаний, а не инструмента для подбора ключевых слов.

Каковы два уровня AEO и как они формируют приоритеты?

AEO делится на два уровня:

Первый уровень — это работа на сайте. Охват, способность давать ответы, корректность схемы и измерения. Это первое место для диагностики и устранения пробелов в AEO, поскольку цикл обратной связи быстрый, и никто вне вашей команды не может его заблокировать.
Второй уровень — это внешнее цитирование. Пробелы в цитировании возникают, когда конкуренты упоминаются на доверенных сторонних ресурсах, а ваш бренд отсутствует. Никакая работа на странице не исправит это, потому что пробел не на вашей странице. Он на чужой.

Эти уровни формируют приоритеты, поскольку у них разные владельцы и разная скорость реализации:

Что это охватывает

Охват, способность давать ответы, схема, измерения

Кто за это отвечает