AI Search Lab: Еженедельный рабочий процесс тестов LLM за 1 час

Чтобы измерять видимость бренда в AI-поиске, дорогой SaaS не нужен. Уже 11 месяцев thMenu каждую четверг проводит часовой "AI Search Lab" — 18 фиксированных запросов, 4 LLM, ручная запись в Google Sheets. Итог: детекция упоминаний на 14% точнее, ложных срабатываний почти нет.

Набор из 18 запросов

Каждую неделю одни и те же 18 запросов — меняются только ответы. Без фиксированного набора нельзя строить тренды. Распределение: 3 бренд-запроса, 6 сравнений, 6 информационных и 3 голосовых.

Голосовые запросы стали важнее после Apple Intelligence и Gemini 2026 — доля разговорного поиска достигла 38%. Игнорировать категорию — потерять треть сигнала.

Сравнение 4 LLM

Каждый запрос проходит через ChatGPT (GPT-5), Claude (Opus 4.7), Gemini (2.5 Pro) и Perplexity. Итого 72 теста в неделю. Среднее thMenu: упоминание в 32 — 44% видимости. Это опережающий индикатор реферального трафика из AI.

В таблицу записываем четыре столбца на тест: наличие упоминания, какая страница цитирована, кого еще упомянули, тон ответа. Ручное чтение ловит иронию и оттенки ранжирования, которые скраперы пропускают.

Гибрид ручного и автоматического

SaaS-трекеры (Profound, Otterly) быстры, но слепы — фиксируют упоминание без оценки тона и правильности URL. Наш лог за 47 недель: автоматика дала 14 ложных срабатываний за 11 недель, ручной процесс — 1.

Идеальная сборка: автоматика в середине недели для объема, час ручной проверки в четверг для качества. Вместе — 94% надежности сигнала.

FAQ

Достаточно ли одного LLM? Нет — пересечение упоминаний между движками всего 31%.

Менять ли набор? Core держите 12+ месяцев, добавляйте 2-3 голосовых в квартал.

Как отчитываться? Недельный график видимости и теплокарта тональности; месячный отчет на одной странице.

Было полезно? Поделитесь.