tovmer

Что нейросети говорят о вашем бренде

Показываем, как часто вас упоминают, рядом с кем, в каком тоне и на какие источники модель при этом ссылается. Каждую цифру можно пересчитать: замер отдаётся сырыми ответами.

Метрики бренда
YandexGPT

Упоминаемость

87 %

Доля голоса

50 %

Ср. позиция

2,3

По классам вопросов

  • Прямые100 % · 30
  • Категорийные71 % · 48
  • Сравнительные100 % · 30
  • «Посоветуй»87 % · 15

Тональность · 107 упоминаний

  • Позитив 27
  • Нейтрально 80
  • Негатив 0

Демо-проект: 123 ответа YandexGPT, 30.07.2026

Что вы увидите

Где вас упоминают

Доля ответов с упоминанием бренда — в разрезе движка и класса вопроса. Видно не только «сколько», но и в каких именно вопросах бренда нет.

Рядом с кем

Кого модель называет вместе с вами и на каком месте в списке. Позиция считается только там, где ответ действительно ранжирован.

На что ссылается модель

Домены, которые попадают в ответы: ваши, конкурентов и чужие. Отсюда видно, чей контент отвечает за вас.

Что модель о вас утверждает

Судья выделяет проверяемые утверждения о бренде с дословными цитатами — материал для проверки фактов. Мы выделяем их для проверки, а не выносим вердикт об истинности.

Определения

Что именно считается

Определение либо совпадает с выгрузкой, либо нет, и это проверяется за пять минут. Поэтому они здесь, а не в переписке с менеджером.

Знаменатель

Каждый квадрат — один ответ демо-прогона. Метрики считаются от размеченных, и сколько их — видно сразу.

Размечено
123
Не удалось разметить
0

Демо-проект: 123 ответа YandexGPT, 30.07.2026

Упоминаемость
Доля размеченных ответов, в которых модель назвала бренд. Знаменатель — ответы, которые судья успешно разметил; неразмеченные не прячутся, а показываются отдельно.
Доля голоса
Упоминания бренда, делённые на сумму упоминаний бренда и конкурентов. Считается только по категорийным вопросам и вопросам «посоветуй» — там, где бренд не назван в самом вопросе.
Тональность
Разность доли позитивных и негативных упоминаний, от −1 до +1. Считается только по ответам, где бренд упомянут и тональность определена.
Средняя позиция
Среднее место бренда в ответах, содержащих явно ранжированный список. Из немаркированных перечислений позиция не выдумывается.
Цитируемость своего домена
Доля ссылок на домен бренда среди всех ссылок, найденных в ответах.
Проверяемые утверждения
Доля размеченных ответов, в которых модель сделала о бренде конкретное фактическое утверждение.

Формулы применяются к тем же строкам, что уходят в выгрузку. Если пересчёт не сойдётся с дашбордом — это баг, и мы хотим о нём знать.

Методика

Как устроен замер

1 вопрос3 повтора9 ответов
Так выглядит один вопрос при трёх повторах и трёх подключённых движках. По одному ответу отличить сдвиг видимости от случайного разброса нельзя.
  1. 1

    Корпус вопросов

    Не ключевые слова, а вопросы, которые люди задают нейросети: прямые о бренде, категорийные, сравнительные и «посоветуй». Генерируются по вашей категории и конкурентам, редактируются вручную.

  2. 2

    Повторы

    Один и тот же вопрос задаётся несколько раз: ответы моделей различаются от запуска к запуску, и одна попытка ничего не измеряет. Минимум — три повтора, для отдельных важных вопросов больше.

  3. 3

    Движки

    YandexGPT, GigaChat и Claude через официальные API. Модель, режим и дата замера фиксируются и попадают в выгрузку.

  4. 4

    Разметка

    Каждый ответ размечает LLM-судья по фиксированному промпту с версией. Ответы, которые разметить не удалось, считаются и показываются — метрики никогда не считаются «по тем, что получились».

  5. 5

    Проверка судьи

    Перед изменениями промпта и регулярно судья сверяется с вручную размеченным эталонным набором. Отчёт с каждым расхождением открыт.

Способ замера

Почему через API, а не через браузер

Мы получаем ответы через официальные API моделей. Это осознанный выбор, и у него есть цена.

Ответ в веб-интерфейсе действительно может отличаться от ответа того же движка через API: в вебе работают собственный поиск, скрытые системные инструкции, память и персонализация. Отраслевые сравнения фиксируют разницу и в длине ответа, и в наборе ссылок. Мы это не оспариваем и не утверждаем, что воспроизводим экран конкретного пользователя.

Что вы получаете взамен

  • Замер воспроизводим

    Зафиксированы модель, режим и дата, и тот же прогон можно повторить и сверить.

  • Замер легален

    Пользовательские соглашения ИИ-сервисов, как правило, запрещают автоматический сбор ответов из интерфейса, и инструмент, построенный на таком сборе, живёт до первой блокировки.

  • Замер проверяем

    Вы получаете сырые ответы и можете пересчитать метрики сами — с данными, собранными из браузера, так не выйдет.

Для российских движков выбор ещё проще: у YandexGPT и GigaChat официальный API — единственный законный способ получить ответ автоматически.

Границы

Чего этот замер не показывает

  • Мы не знаем, как часто пользователи задают тот или иной вопрос: публичных данных о частоте запросов к нейросетям не существует.
  • Мы не воспроизводим персонализированную выдачу конкретного человека — с его памятью, историей и настройками.
Полный список ограничений

Вопросы

Что обычно спрашивают

Какие модели вы опрашиваете?

YandexGPT, GigaChat и Claude через официальные API. Модель и дата замера фиксируются в выгрузке. Движок добавляется в список только когда для него есть рабочий адаптер, — обещаний «скоро подключим» в интерфейсе нет.

Чем ваши цифры отличаются от того, что видит пользователь в чате?

Мы измеряем ответы моделей через API при зафиксированных параметрах. Персональный экран конкретного пользователя — с его памятью, историей и настройками — воспроизвести нельзя ни одним инструментом. Подробнее — в разделе о выборе способа замера.

Сколько вопросов в замере?

По умолчанию около 45 в четырёх классах. Корпус редактируется: лишнее выключается, своё добавляется, объём ограничен только бюджетом прогона.

Почему вопросы нужно повторять?

Модель не выдаёт один и тот же ответ дважды. По одному ответу нельзя отличить изменение видимости от случайного разброса. Минимум три повтора, для важных вопросов — больше.

Кто размечает ответы и можно ли ему верить?

Разметку делает нейросеть-судья по фиксированному промпту. Её работу мы проверяем на вручную размеченном эталонном наборе и публикуем отчёт с каждым расхождением. Это проверка на отсутствие регрессии, а не гарантия безошибочности, — и мы так и пишем.

Что происходит с ответами, которые не удалось разметить?

Они считаются и показываются: на дашборде видно, по скольким ответам из скольких посчитаны метрики, в выгрузке у каждого такого ответа есть причина ошибки, а упавшую разметку можно перезапустить одной кнопкой.

Можно ли выгрузить сырые данные?

Да. CSV и JSON со всеми ответами, разметкой, цитатами, задержками и причинами ошибок. Метрики пересчитываются из этих строк без нас.

Считаете ли вы посещения ИИ-краулеров на сайте?

Нет. Это отдельная задача про логи сервера, и мы её не решаем.

Знаете ли вы, как часто люди задают тот или иной вопрос?

Нет. Публичных данных о частоте запросов к нейросетям не существует, и придумывать их мы не будем. Корпус строится от сценариев выбора в вашей категории, а не от частотности.

Как часто нужно повторять замер?

Практический минимум — раз в месяц; при активной работе над контентом — раз в неделю. Сравнивать имеет смысл прогоны на одном и том же корпусе.

Кто видит наши данные?

Пока продукт разворачивается под конкретного клиента, а не как публичный сервис. Как только появится общий доступ, здесь будет описан контур безопасности, а не раньше.

Посмотрите на своих данных

Соберём корпус вопросов для вашей категории, прогоним по подключённым движкам и отдадим отчёт вместе с сырой выгрузкой.