Понимаем, как нейросеть выбирает, кого назвать: помогали строить и развивать AI в Сбере
Нейросеть называет бренд по вероятностям, а их можно посчитать. Поэтому GEO для нас — инженерная задача: математика в анализе и в текстах.
01
AI в Сбере
Никита ХудовCEO и соосновательEx-исполнительный директор, руководитель Центра AI-трансформации Сбера. Преподаёт AI for Business в НИУ ВШЭ.
02
Наука и ML в индустрии
Пётр ЛукьянченкоCTOEx-руководитель департамента Data Science & AI в Самокате: спрос, цены, персонализация; ML и AI в Московской бирже. К.ф.-м.н. (МФТИ), старший преподаватель ФКН НИУ ВШЭ.
03
Теперь — geoboost
Исследование аудитории нейросетей, методология geoScore и движок оптимизации.
Работаем с
Как мы измеряем видимость бренда в нейросетях
geoScore — авторская метрика: число видимости бренда в нейросетях, от 0 до 100.
Из чего состоит балл
Бренд-половина | до 50
Назван ли бренд в ответах
В скольких ответах каждой нейросети бренд назван.
+
Половина источников | до 50
Опираются ли ответы на сайт бренда
В скольких ответах сайт бренда процитирован или взят в источники.
Бренд назван в ответе, но сведения нейросеть берёт с его сайта или с чужих страниц — обзоров, отзывов, маркетплейсов.
Разница — кто управляет формулировкой. Свой сайт бренд контролирует: факты, цены, тон. Чужую страницу могут переписать, отдать другому бренду или подать бренд невыгодно — без предупреждения.
Бренд Х
бренд-половина 16,4половина источников 8,095%-интервал 19–30[5]
Сумма обеих половин по всем нейросетям замера, каждая — с весом своей аудитории. Итог — с 95%-интервалом.
Как это видно в ответе
Фиксируем отметки в ответе и начисляем за каждую баллы. В примере два ответа подряд: покупатель видит одно и то же, бренд — нет.
Ответ нейросети1 из 2 | источник — сайт бренда
Где купить женскую обувь в Москве, чтобы примерить и вернуть?
…примерить можно в магазинах «Бренд Х»1: «примерка и возврат в день покупки»2; подробности — у brand-x.example…
Источникиbrand-x.example3агрегатор.example
…примерить можно в магазинах «Бренд Х»1: «примерка и возврат в день покупки»; подробности — у агрегатор.example…
Источникиагрегатор.exampleобзор-обуви.example
иллюстрация: бренд, домены и ответы вымышленные
Что считаем в этом ответе
Бренд-половина
1названбренд в тексте ответа50
Половина источников
2процитированссылка на сайт бренда у фразы40
3взят в источниксайт бренда в списке источников10
100из 100 за этот ответберут источником, упоминают бренд
Ответ с сайта бренда — 100 баллов, с чужой страницы — 50.
Замер. Задаём нейросети с веб-поиском вопросы покупателей по нескольку раз и по каждому вопросу записываем, какие страницы она нашла, прочитала и процитировала.
2
Кандидаты. По каждому вопросу отдельно ищем вашу страницу, которую нейросеть цитирует реже чем в половине ответов, и до трёх страниц того же типа, которые она цитирует чаще. Начинаем с вопросов, где вы слабее всего.
3
Разбор. Три анализатора сравнивают вашу страницу с теми, что цитируют чаще: каких тем не хватает, как устроен текст, что в них удобно цитировать. Каждый вывод подкреплён цитатой со страницы конкурента.
4
Правка. Выводы превращаются в правку конкретного абзаца. Текст собирается из фактов самой страницы, выдуманное отсекают проверки.
5
Проверка на копии. Правку применяем к копии страницы и задаём нейросети те же вопросы, по три прогона на каждый. Поиск и страницы конкурентов не меняются, меняется только ваш текст.
6
Отбор. Дальше идут только правки, которые подняли цитирование хотя бы на 5 п.п. Победителей проверяем ещё раз вместе и считаем итог по общему эффекту.
7
Память. Сработавшие правки запоминаются для категории и в следующем цикле снова проходят проверку — вместе с новыми.
Начинаем с аудита видимости: соберём такой отчёт по вашей категории
Задаём шести нейросетям 40 вопросов вашей категории — в отчёте до 240 ответов.
geoReport Pro01
Обзор
24/100Бренд Х
бренд16,4
источники8,01
1Бренд называют, а на сайт ссылаются редко
geoReport Pro02
По нейросетям
2
2Одна нейросеть называет вас часто, остальные — точечно
geoReport Pro03
Конкуренты и источники
Игрок А
Игрок Б
ВАШ БРЕНД3
Игрок В
3Двух конкурентов нейросети называют вдвое чаще вас
Что такое GEO-продвижение и чем оно отличается от SEO?
GEO-продвижение — работа с ответом нейросети и его источниками, SEO — с позицией в выдаче. Вашему SEO-подрядчику не мешаем.
Как попасть в ответы Алисы AI, ChatGPT и других нейросетей?
Найти, где бренд выпадает из ответа, и доработать это место — на сайте или на внешних площадках.
Что входит в аудит видимости?
Аудит видимости — это отчёт по 6 нейросетям (Алиса AI, ChatGPT, DeepSeek, GigaChat, Gemini, Qwen) и 40 вопросам вашей категории и разбор на 30–60 минут.
Сколько стоит GEO-продвижение?
От 180 000 ₽ в месяц без НДС за категорию, пилот — три месяца.
Откуда вы берёте вопросы для замера?
Из ядра Wordstat вашей категории. Свои вопросы добавим до аудита.
Почему у Алисы AI больше половины веса в geoScore?
Вес нейросети равен её доле в недельной аудитории, у Алисы AI это 57%[4].
Кто вносит правки на сайт?
Ваша команда, по нашему ТЗ: что вставить, куда и почему. Внедрить правку нужно за 10 рабочих дней.
Как вы посчитаете эффект?
Сравним geoScore с точкой А (первым замером пилота), посмотрим визиты из нейросетей в Метрике и брендовые запросы. Связку «ответ → заказ» не обещаем: нейросети её не показывают.
Почему вы не обещаете место в ответе?
Ответ нейросети меняется от прогона к прогону, место в нём гарантировать нельзя. Поэтому geoScore считаем с 95%-интервалом[3], итог подводим на 12-й неделе.
Получите аудит видимости вашего бренда
Отчёт по вашей категории соберём заранее, разбор — 30–60 минут онлайн.
Подходит
покупатель выбирает между брендами и спрашивает совета у нейросети
продаёте через сайт, маркетплейсы или магазины — важно, чтобы бренд назвали до покупки
есть кому внести правки за 10 рабочих дней
готовы смотреть на результат три месяца
Пока рано
товар покупают не сравнивая
нет человека, который отвечает за сайт и digital
Ещё не занимались GEO? На аудите объясним с нуля.
Заявка на аудит* — обязательно
Заявка принята
Отчёт соберём по
Позвоним или напишем в Telegramсогласуем категорию и время аудита
Пришлём таблицу вопросов категориина почту, если вы её указали; её можно поправить и добавить свои
За 2 дня до встречи соберём geoReport Pro6 нейросетей × 40 вопросов, до 240 ответов; если нейросеть не ответит, так и напишем
Аудитразбор отчёта 30–60 минут, цену пилота называем сразу
Позвоним в рабочее время, пн–пт. Вечером и в выходные — утром следующего рабочего дня.
Млн человек 12+ в неделю, оценка geoboost, II кв. 2026
89%суммы недельных аудиторий — у четырёх нейросетей
63%суммы недельных аудиторий — у российских нейросетей
Нейросеть называет бренд по вероятностям, а их можно посчитать. Поэтому GEO для нас — инженерная задача.
Никита ХудовCEO и соосновательEx-исполнительный директор, руководитель Центра AI-трансформации Сбера
Ex-исполнительный директор, руководитель Центра AI-трансформации Сбера. Преподаёт AI for Business в НИУ ВШЭ.
Пётр ЛукьянченкоCTOEx-руководитель департамента Data Science & AI в Самокате
Ex-руководитель департамента Data Science & AI в Самокате: спрос, цены, персонализация; ML и AI в Московской бирже. К.ф.-м.н. (МФТИ), старший преподаватель ФКН НИУ ВШЭ.
Теперь — geoboost
Исследование аудитории нейросетей, методология geoScore и движок оптимизации.
Как мы измеряем видимость бренда в нейросетях
geoScore — число видимости бренда в нейросетях
Бренд Х
Бренд-половина16,4/50в скольких ответах бренд назван
Половина источников8,0/50в скольких ответах сайт процитирован или взят в источники
95%-интервал19–30
Ответ с сайта бренда — 100 баллов, с чужой страницы — 50
50бренд назван в тексте ответа
40ссылка на сайт бренда у фразы — процитирован
10сайт бренда в списке источников
100за ответберут источником, упоминают бренд
Почему источник важен. Свой сайт бренд контролирует: факты, цены, тон. Чужую страницу могут переписать, отдать другому бренду или подать бренд невыгодно — без предупреждения.
Итог — сумма обеих половин по всем нейросетям замера, каждая с весом своей аудитории. Итог — с 95%-интервалом.
Никита ХудовCEO и соосновательEx-исполнительный директор, руководитель Центра AI-трансформации Сбера. Преподаёт AI for Business в НИУ ВШЭ.
Пётр ЛукьянченкоCTOEx-руководитель департамента Data Science & AI в Самокате: спрос, цены, персонализация; ML и AI в Московской бирже. К.ф.-м.н. (МФТИ), старший преподаватель ФКН НИУ ВШЭ.
