Способ поиска информации людьми меняется. Вместо прокрутки списка синих ссылок все больше пользователей обращаются к инструментам на базе ИИ, таким как ChatGPT, Google AI Overviews и Perplexity, которые выдают прямые ответы на вопросы.

Этот сдвиг породил оптимизацию под поисковые ответы (AEO) — направление, сосредоточенное на оптимизации контента таким образом, чтобы он выбирался и отображался движками ответов на базе ИИ, а не просто ранжировался в традиционных результатах поиска. AEO-анализ помогает командам понять текущие позиции бренда в этих ответах и что с этим делать.

В этом руководстве рассматривается, что такое AEO, как оно работает, почему это важно и как внедрить AEO-стратегию.

Содержание

Что такое AEO-анализ и чем он отличается от SEO?
Что должен измерять качественный AEO-анализ
Эффективная структура AEO-анализа
Обзор инструментов для AEO-анализа
Оценка и интерпретация результатов AEO-анализа
От AEO-анализа к действиям
Когда HubSpot AEO является подходящим решением
Когда AEO в Marketing Hub имеет больше смысла
Часто задаваемые вопросы об AEO-анализе
Что действительно работает: объединяем AEO-анализ воедино

Что такое AEO-анализ и чем он отличается от SEO?

AEO-анализ измеряет, как бренд представлен в ответах, сгенерированных ИИ. Это включает в себя упоминание бренда по имени, цитирование в качестве источника, благоприятную характеристику или полное отсутствие упоминания по соответствующим запросам.

Традиционный SEO-анализ строится вокруг страницы результатов поисковой выдачи — где домен ранжируется по заданному ключевому слову, сколько кликов и показов он получает и как эта позиция меняется со временем. AEO-анализ работает иначе, потому что движки ответов не возвращают ранжированный список ссылок. Они выдают синтезированные ответы, составленные из нескольких источников. Это значит, что здесь нет позиции для отслеживания, есть только присутствие, подача и доля голоса.

Что такое поисковый движок ответов (answer engine)?

Поисковый движок ответов — это такая платформа, как ChatGPT, Gemini или Perplexity, которая отвечает на запрос прямым синтезированным ответом. Традиционные поисковые системы возвращают список ссылок и оставляют пользователю выбор источника, которому стоит доверять. Движок ответов анализирует множество источников, извлекает релевантную информацию и выдает единый ответ, часто упоминая источники, на которые он опирался.

Это различие важно для брендов, потому что именно к движкам ответов все чаще обращаются покупатели на начальном этапе своих исследований. Бренд, который заметно и в выгодном свете появляется в этих ответах, получает преимущество, не отражающееся в традиционных SEO-метриках. Бренд, который отсутствует или представлен неверно, сталкивается с проблемой видимости, которую невозможно диагностировать с помощью одних лишь позиций по ключевым словам.

Имеет ли по-прежнему значение «оптимизация блоков ответов Google»?

Оптимизация блоков ответов Google все еще важна. Структурирование контента для получения расширенного сниппета в верхней части традиционной страницы результатов поиска Google остается лучшей практикой. Расширенные сниппеты появляются реже, чем раньше, но те привычки структурирования, которые помогали их получить — четкие определения, лаконичные шаги и хорошо отформатированные списки, — это те же привычки, которые поддерживают сильную AEO-стратегию.

Что должен измерять качественный AEO-анализ

Прежде чем сравнивать инструменты для AEO-анализа (не путать с инструментами для SEO-анализа), полезно определить, что именно маркетологам следует отслеживать.

Видимость бренда в движках ответов

Видимость бренда — это метрика AEO, которая подсчитывает, как часто ИИ-платформы упоминают или цитируют бренд по заданным запросам. Это основополагающая метрика в AEO-анализе, хотя ее критикуют как тщеславную метрику (vanity metric), поскольку видимость не всегда напрямую трансформируется в клики или конверсии.

Моя точка зрения заключается в том, что видимость бренда — это предпосылка для кликов и конверсий, а не замена им. Без видимости бренд не получит клик, а без клика не будет конверсии. Это делает ее обязательной для отслеживания, даже если она находится выше по воронке, чем большинство маркетологов привыкли измерять.

Исследования показывают ценность видимости даже тогда, когда сайты не получают кликов. Отчет компании Responsive, Inside the Buyer’s Mind, показал, что почти столько же потенциальных покупателей начинают поиск с генеративных чат-ботов с ИИ (32%), сколько и с традиционного веб-поиска (33%). В индустрии технологий и программного обеспечения этот показатель значительно выше: покупатели используют генеративный ИИ для 56% поисковых запросов.

Исследования HubSpot демонстрируют аналогичную картину внедрения ИИ в зависимости от аудитории. Согласно HubSpot’s 2025 AI Trends for Marketers отчету, почти 31% представителей поколения Z используют чат-боты или ИИ по умолчанию для поиска информации в сети. Оба вывода ведут к одному и тому же заключению: разные аудитории взаимодействуют с генеративным ИИ с совершенно разной интенсивностью, а значит, видимость бренда в ответах ИИ для одних рынков важнее, чем для других.

Полезный совет: знание того, кто входит в аудиторию и как они ищут информацию, помогает определить, насколько сильно следует уделять приоритетное внимание AEO-анализу, хотя выиграть от него могут абсолютно все бренды.

Это разделение на уровне аудиторий также проявляется в исследовании HubSpot, посвященном процессу покупки CRM.

Проведенный HubSpot в первом квартале 2026 года опрос Competitive NPS среди 3063 лиц, принимающих решения о покупке CRM, показал, что 42% потенциальных клиентов CRM используют ИИ-поиск в рамках своей оценки, причем ИИ-поиск является главным предиктором покупательского намерения во всех шести исследованных сегментах. Пользователи ИИ-поиска также проводят более глубокую оценку, выполняя в среднем 4,1 оценочное действие по сравнению с 3,3 у не-пользователей, и они больше полагаются на отчеты аналитиков и калькуляторы окупаемости инвестиций (ROI), а не на веб-сайты и сторонние сайты с отзывами.

Какой вывод? Видимость в ИИ-поиске гарантирует брендам место в шорт-листе.

Как только покупатели формируют этот шорт-лист с помощью ИИ-поиска, они обычно выполняют брендовый поиск, чтобы подтвердить и проверить свой выбор перед совершением конверсии. К тому моменту, когда происходит брендовый поиск, покупатель уже завершил большую часть своей оценки.

Неспособность добиться видимости бренда в ИИ фактически означает неудачу при попадании в шорт-лист потенциальных вендоров. Это делает видимость достойной пристального отслеживания. Сложность заключается в том, что отслеживать ее гораздо труднее, чем кажется.

Когда кто-то задает поисковому движку ответов вопрос, релевантный категории бренда, маркетологам необходимо знать, появляется ли там бренд. Это звучит просто, но быстро становится сложным, когда существует несколько версий одного и того же запроса, персональные настройки пользователя и множество платформ. Бренд может упоминаться по имени в одном движке ответов и полностью отсутствовать в другом — даже для абсолютно одинакового запроса, поскольку каждый движок берет данные из разного набора источников и оценивает их по-разному.

Маркетологи, безусловно, могут получить общее представление о том, как работает бренд, но инструменты для AEO-анализа обеспечивают непрерывный мониторинг, позволяя отслеживать прогресс.

Для команд, которым нужен быстрый срез текущего положения дел, инструмент AI Search Grader от HubSpot станет отличной отправной точкой.

AI Search Grader — это бесплатный инструмент, который оценивает, как ChatGPT, Gemini и Perplexity характеризуют бренд по пяти параметрам: тональность, качество присутствия, узнаваемость бренда, доля голоса и рыночная позиция. Он дает маркетологам базовый снимок видимости до того, как они возьмут на себя обязательства по более широкой AEO-стратегии (также известной как GEO).

Поскольку инструмент бесплатен в использовании, маркетинговые команды могут применять его как на собственном домене, так и на сайтах многих конкурентов, что делает его разумным первым шагом перед инвестированием времени в более детальный анализ.

На следующем скриншоте показано, как AI Search Grader суммирует показатели эффективности для HubSpot:

На скриншоте показана рыночная позиция, в которой HubSpot доминирует по сравнению с конкурентами, а также упоминаются упоминания в сравнениях и распространенные сравнения на трех основных платформах искусственного интеллекта: OpenAI, Perplexity и Gemini.

Цитирования, упоминания и доля голоса среди конкурентов

Анализ цитирований показывает, какие домены, типы контента и типы источников влияют на ответы, генерируемые искусственным интеллектом. Упоминание — это любая точка, где поисковая система ссылается на бренд по имени внутри ответа. Цитирование идет дальше: поисковая система указывает на конкретный материал контента как на источник, подтверждающий утверждение, и пользователи могут перейти по ссылке на сайт бренда.

Изображения ниже показывают разницу. Упоминание включает название бренда в ответ без кликабельной ссылки. На скриншоте показано, как HubSpot упоминается вместе с четырьмя конкурентами в таблице.

Цитирование — это кликабельная ссылка внутри ответа, обычно ссылающаяся на веб-сайт.

И упоминания, и цитирования имеют значение, но цитирования, пожалуй, должны иметь чуть больший вес в анализе AEO, поскольку они сигнализируют о том, что поисковая система доверяет контенту бренда настолько, чтобы рассматривать его как доказательство, а не просто как брошенное имя. Они также являются тем типом видимости, который может привести к клику.

Полезный совет: маркетологи могут фактически отслеживать влияние цитирований, просматривая реферальный трафик с платформ искусственного интеллекта в GA4. Это делает цитирования действительно полезным ключевым показателем эффективности (KPI). Маркетологи могут определить, сколько цитирований получает бренд по сравнению с тем, сколько кликов привело цитирование.

В своих отчетах об искусственном интеллекте и SEO я включаю реферальный трафик из источников искусственного интеллекта, чтобы помочь заинтересованным сторонам увидеть пользу от ИИ. Видимость бренда — это здорово, но то, что действительно волнует стейкхолдеров, — это то, как эта видимость трансформируется в визиты, конверсии и доход. Я также анализирую конверсии и качество конверсий в рамках своего анализа AEO и передаю эту информацию заинтересованным сторонам.

Вот как выглядит отчет верхнего уровня:

То, как бренд работает — это одно, но изолированно маркетологи могут упустить общую картину.

Именно здесь в игру вступает доля голоса среди конкурентов. Доля голоса среди конкурентов измеряет, как часто бренд появляется в ответе по сравнению с конкурентами, которые также появляются по тому же запросу. Бренд может иметь хорошую видимость сам по себе, но все равно терять позиции, если конкурентов цитируют чаще, более заметно или в более выгодном ключе в том же наборе ответов. Отслеживание доли голоса превращает видимость из отдельного числа в конкурентное, что обычно является более применимым на практике показателем для маркетинговой команды, пытающейся определить приоритеты для инвестиций.

Количество упоминаний и цитирований полезно, но значит больше в контексте. Сравнение показателей бренда с отраслевыми ориентирами и отслеживание изменений с течением времени помогает отличить проблему конкретного бренда от рыночного сдвига, затрагивающего всю категорию.

Полезный совет: HubSpot’s AI Search Sensor — это бесплатная панель мониторинга, которая отслеживает волатильность поисковых систем на базе искусственного интеллекта в ChatGPT, Gemini и Perplexity, помогая командам отличать общерыночные изменения видимости от пробелов в их собственной стратегии AEO.

На следующем изображении показаны показатели цитируемости в индустрии компьютерного программного обеспечения. Обладая этой информацией, маркетологи могут обосновать динамику цитирований AEO. Например, в индустрии компьютерного программного обеспечения в начале июля наблюдался общий спад. Падение в это время было общеотраслевым, а не специфичным для конкретного сайта.

Качество запросов и повторяемость тестирования

Одна из самых сложных частей анализа AEO — это огромный спектр способов, которыми люди действительно ищут информацию с помощью ИИ. В отличие от традиционного поиска по ключевым словам, где горстка основных терминов охватывает большую часть объема, запросы к поисковым системам персонализированы, разговорны и относятся к «хвосту» запросов — два человека, спрашивающих об одном и том же, не пишут свой запрос одинаково. Это делает для маркетологов практически невозможным отслеживание каждого отдельного запроса, по которому бренд может появиться или быть пропущен, и попытки сделать это обычно приводят к куче несвязанных точек данных, а не к пригодному для использования сигналу.

Проблема заключается в том, что анализ AEO имеет мало смысла, если сгенерированные запросы несогласованны, что и происходит, когда маркетологи пытаются отслеживать слишком много вручную. Более реалистичная цель — отслеживать тенденции по группам запросов, а не гоняться за отдельными запросами.

Качество запросов относится к тому, насколько хорошо набор тестовых запросов представляет более широкие категории, которые аудитория вероятнее всего будет искать. Сюда входят брендовые запросы, вопросы по категориям и сравнения с конкурентами, сгруппированные таким образом, чтобы отражать реальное поисковое поведение, а не исчерпывающий список. Узкий или плохо сгруппированный набор запросов даст результаты, которые выглядят точными, но не отражают то, как бренд на самом деле открывают для себя.

Повторяемость тестирования — еще одна проблема. Поисковые системы на базе ИИ не статичны: один и тот же запрос, запущенный дважды в течение одной недели, может дать разные результаты в зависимости от обновлений моделей, доступности источников или незначительных изменений формулировок. Эта изменчивость делает важным запуск одних и тех же групп запросов по последовательному расписанию с использованием последовательных формулировок, чтобы изменения в результатах можно было отнести за счет реальных сдвигов видимости, а не шума. Без повторяемости анализ AEO превращается в серию несвязанных снимков, а не в тренд, на который команды могут повлиять.

Вот где инструменты отрабатывают свою стоимость. Запуск групп запросов вручную в трех поисковых системах нереалистичен для поддержания вручную для более чем нескольких запросов. HubSpot AEO отслеживает видимость бренда в ChatGPT, Perplexity и Gemini, выполняя повторное тестирование и выявляя закономерности, чтобы маркетологи не оценивали различия на глаз.

На следующем скриншоте показано отслеживание запросов с помощью HubSpot AEO:

Консоль справа показывает, как изменилась видимость конкурентов по сравнению с брендом.

Рабочий фреймворк анализа AEO

Разовый аудит AEO может подсказать маркетинговой команде, где они находятся сегодня, но он не может сказать им, улучшаются ли их показатели. Создание повторяемого фреймворка превращает анализ AEO из моментального снимка в процесс, который команда может действительно выполнять на постоянной основе.

Создайте надежный набор запросов.

Отправной точкой для любого анализа AEO является набор запросов, который действительно отражает то, как ищет аудитория бренда.

Набор запросов считается надежным, если он:

Достаточно широк, чтобы отражать реальное поисковое поведение. Запросы отражают то, что действительно ищет аудитория, а не только то, по чему бренд хочет ранжироваться.
Достаточно последователен для повторного запуска. Те же запросы запускаются по регулярному расписанию, в идеале с помощью инструмента, который автоматически управляет периодичностью.
Сгруппирован для создания тренда. Результаты организованы по категориям запросов, чтобы изменения можно было отслеживать с течением времени, а не в виде разрозненных разовых снимков.
Выход за рамки поиска по бренду. Набор включает в себя запросы по категориям и конкурентам, что позволяет командам отслеживать видимость по связанным поисковым запросам, а не только по тем, которые напрямую содержат название бренда.

Запросы на уровне категорий — это вопросы и сравнения, которые люди задают естественным образом при поиске решения в сфере деятельности бренда, а не просто вопросы, в которых бренд упоминается по имени.

Например:

Какой лучший инструмент для X?
Как решить проблему Y?
Сравнения X и Y

Группировка этих запросов по категориям или вариантам использования, а не рассмотрение каждого из них по отдельности, делает анализ управляемым и повторяемым. Вместо отслеживания десятков отдельных вариаций запросов команда может отслеживать несколько групп запросов — например, «вопросы о ценах», «инструкции» и «вопросы для сравнения» — и наблюдать, как меняется видимость внутри каждой группы. Группировка запросов превращает данные в нечто применимое на практике: падение или улучшение в одной группе указывает на конкретный тип вопросов покупателей, по которому бренд выигрывает или проигрывает, а не на расплывчатое, недифференцированное изменение видимости в целом.

Поиск запросов выходит за рамки сбора информации из одного источника. Маркетологам следует стремиться к созданию целостной картины аудитории и того, как она ищет информацию. Google Search Console — полезный инструмент для составления такого списка, так как в нем уже отображаются запросы, по которым ранжируется бренд, и вопросы, которые люди вводят в традиционном поиске. Эти запросы не будут соответствовать промптам ИИ один к одному, но они раскрывают базовые намерения и паттерны формулировок, которые также стоит протестировать в поисковых системах с ответами.

Собственные команды бренда, работающие с клиентами, — это упускаемый из виду источник информации о том, как ищет аудитория. Тикеты техподдержки, звонки по продажам и разговоры при онбординге полны языка, который клиенты используют для описания своих проблем — часто задолго до того, как этот язык появляется в поисковом запросе. Эти формулировки обычно ближе всего к тому, как реальный покупатель сформулировал бы вопрос чат-боту с ИИ.

Сочетание запросов по категориям, данных Search Console и информации от клиентских команд позволяет создать набор запросов, основанный на том, как люди ищут информацию на самом деле, а не на том, как маркетинговая команда предполагает, что они ее ищут.

Фиксируйте правильные данные из ответов.

Набор запросов полезен только в том случае, если результаты фиксируются последовательно. Для каждого выполненного запроса цель состоит в том, чтобы задокументировать нечто большее, чем просто появление бренда: зафиксировать всю структуру ответа: был ли бренд упомянут по имени, был ли он процитирован в качестве источника, как он был охарактеризован (благожелательно, нейтрально или критически), какие конкуренты появились рядом с ним и из каких источников поисковая система с ответами черпала информацию для формирования своего ответа.

Этот уровень детализации важен, потому что сам по себе результат «да, мы появились» мало о чем говорит. Бренд, упомянутый один раз, затерявшийся среди трех конкурентов и описанный в нейтральных тонах, — это совсем не то же самое, что бренд, прямо процитированный в качестве источника ответа. Сбор данных на таком уровне детализации — упоминание, цитирование, тональность, присутствие конкурентов и источник — позволяет команде действительно диагностировать, почему результат выглядит именно так, а не просто констатировать факт.

Именно здесь на помощь приходят инструменты, поскольку управлять тональностью по каждому запросу вручную невозможно.

AI Search Grader от HubSpot сокращает объем ручной работы и позволяет быстро и бесплатно получить базовые показатели. Вместо того чтобы запускать запросы один за другим и вручную записывать каждый результат, он оценивает домен бренда по пяти измерениям: тональность, качество присутствия, узнаваемость бренда, доля голоса и рыночная позиция. Это дает командам струкртированную отправную точку перед созданием более полнного набора данных.

Вот как выглядит анализ тональности:

AI Search Grader показывает анализ тональности с помощью единой оценки, а затем количественную информацию об этой оценке.

Когда следует перезапускать тесты и сравнивать изменения?

Как правило, маркетологи перезапускают тесты в соответствии с графиком отчетности. Часто это делается ежемесячно, но некоторые запросы могут нуждаться в более частом анализе, например, если публикуется новый контент или маркетологи пытаются повысить видимость в определенной категории.

Частый мониторинг — это нормально, он повторяет то, как большинство маркетинговых команд уже отслеживают клики и показы в Google Search Console: регулярная проверка является хорошей практикой, а перепоручение реального перезапуска тестов инструменту отслеживания AEO избавляет от необходимости делать это вручную.

Трудности у команд возникают тогда, когда они реагируют слишком быстро на одно неудачное значение.

Падение видимости для одной группы запросов в течение одной недели не обязательно является признаком того, что что-то пошло не так — это с тем же успехом может отражать обновление модели, изменение источников, которым поисковая система с ответами отдает предпочтение на этой неделе, или просто обычный шум. Прежде чем реагировать, стоит проверить, является ли спад изолированным для бренда или он наблюдается в масштабах всей отрасли, и дать ситуации немного времени улечься, прежде чем рассматривать ее как реальный тренд.

Ежемесячный мониторинг — это идеальный вариант для понимания того, как со временем меняется видимость в поисковых системах с ИИ: он достаточно частый, чтобы улавливать реальные изменения, но находится на достаточном удалении от повседневного шума, чтобы выявлять закономерности, включая сезонность и изменения год к году, которые еженедельная проверка никогда бы не выявила. Именно для создания такого контекста создан AI Search Sensor от HubSpot: он помогает командам определить, является ли спад проблемой конкретного бренда, которую стоит расследовать, или общеотраслевым изменением, на которое вообще не нужно реагировать.

Вот скриншот из AI Search Sensor, показывающий тенденции трафика с трех платформ: ChatGPT, Gemini и Perplexity. Маркетологи могут использовать его для установления базовых показателей реферального трафика.

Инструменты для анализа AEO, представленные ниже, делятся на две категории: те, которые созданы для структурированного аудита запросов и оценки базовых показателей, и те, которые предназначены для непрерывного отслеживания цитирований и упоминаний.

В таблице представлена основная информация о каждом инструменте, включая охват движков, глубину анализа цитирований и упоминаний, отслеживание конкурентов, а также то, переводит ли инструмент полученные данные в конкретные рекомендации или просто сообщает цифры. Дополнительную информацию о каждом инструменте можно найти ниже.

HubSpot AI Search Grader

ChatGPT, Gemini, Perplexity

Да

Быстрый бесплатный базовый снимок перед переходом к более широкой стратегии AEO

Peec AI

ChatGPT,

AI Mode, AI Overviews, Microsoft Copilot,

Perplexity, Gemini, Claude, GPT 5 Search, Deepseek, Qwen,

Mistral

Да

Автономное отслеживание для команд, которым не нужен встроенный уровень контента и рекомендаций

HubSpot AEO

ChatGPT, Perplexity, Gemini

Да

Непрерывное отслеживание со встроенными дальнейшими шагами, особенно для команд в экосистеме HubSpot

Profound

ChatGPT, Perplexity, AI Mode, Gemini,

Microsoft Copilot, Grok, DeepSeek, Claude, AI Overviews

Да

Корпоративные команды, которым требуется самый широкий охват движков и регионов

Semrush One

ChatGPT, AI Overviews, AI Mode, Gemini

Да

Команды, которые уже пользуются Semrush и хотят видеть видимость ИИ вместе с существующими данными SEO

Инструменты для аудита запросов

HubSpot AI Search Grader

HubSpot’s AI Search Grader — это бесплатный инструмент, который предоставляет маркетологам структурированную оценку и снимок того, как бренд представлен в ChatGPT, Gemini и Perplexity. Маркетологи вводят домен (свой собственный или конкурента), и инструмент выполняет фиксированную оценку по пяти параметрам: тональность, качество присутствия, узнаваемость бренда, доля голоса и рыночная позиция.

Каждый параметр отражает отдельный аспект общей картины видимости:

Узнаваемость бренда оценивает, понимает ли поисковый движок, кем является бренд и что он предлагает, независимо от того, упоминается ли он в конкретном ответе.
Рыночная оценка дополняет это, показывая, какое место занимает бренд в неявном ранжировании вариантов поискового движка в своей категории.
Качество присутствия выходит за рамки простого упоминания «да/нет», чтобы оценить, насколько содержательно представлен бренд: мимолетное упоминание по имени сильно отличается от подробного и точного описания того, что бренд делает на самом деле.
Тональность бренда показывает, насколько благоприятно (или неблагоприятно) описывается бренд, когда он все же появляется в сгенерированном ИИ ответе.

Поскольку этот инструмент бесплатен и для создания отчета требуется только домен, он имеет несколько практических вариантов применения. Проверка своего бренда и основных конкурентов дает мгновенное понимание пробелов в доле голоса перед тем, как решать, куда направить усилия по созданию контента. Низкий показатель качества присутствия при неплохой узнаваемости бренда сигнализирует о том, что бренд известен, но описан недостаточно точно, чтобы поисковый движок мог уверенно на него опираться. Слабая тональность может показать, что ИИ характеризует бренд способом, который не соответствует его реальному позиционированию, что часто является признаком того, что контент конкурентов формирует нарратив категории.

Поскольку это базовые оценки на определенный момент времени, а не непрерывное отслеживание, AI Search Grader лучше всего использовать в качестве начальной диагностики — инструмента, который подсказывает команде, на чем сосредоточиться, прежде чем приступать к постоянному процессу анализа AEO.

Peec AI

Peec AI — это автономный специалист по AEO, созданный специально для отслеживания видимости в ИИ, а не встроенный в более широкий пакет SEO. Он может отслеживать до 11 платформ ИИ, включая ChatGPT, AI Mode, AI Overviews, Microsoft Copilot, Perplexity, Gemini, Claude Sonnet 4, GPT-5 Search, DeepSeek, Qwen и Mistral, хотя полный охват платформ зарезервирован для тарифных планов Enterprise (см. раздел с ценами ниже).

Основные функции

Охватывает шесть ИИ-поверхностей в стандартных планах, включая ChatGPT, AI Overviews, AI Mode, Copilot, Perplexity и Gemini
Ежедневное отслеживание с оценкой тональности по шкале от 0 до 100, долей голоса, отслеживанием позиций и анализом источников цитирования, который различает источники, использованные ИИ, и источники, на которые он прямо сослался
Рекомендации, организованные в «действия», каждое из которых имеет показатель возможностей и конкретные следующие шаги, разделенные на внутренние (on-site) и внешние (off-site) работы

Цены: Ценообразование таких инструментов, как Peec AI, требует серьезного рассмотрения, так как на первый взгляд они могут казаться доступными, но расходы быстро растут по мере добавления новых платформ. Для трех платформ это 80 долларов в месяц, но цены вырастают до 420 долларов в месяц для отслеживания шести платформ. Если вы хотите отслеживать все 11 платформ ИИ, вам потребуется индивидуальное ценообразование для решений Enterprise.