Как проверить, упоминают ли ваш магазин нейросети: 5 шагов

Покупатели всё чаще задают вопросы не поисковику, а Алисе, ChatGPT или Perplexity. Узнать, попадает ли ваш магазин в такие ответы, можно за час и без специальных сервисов. Ниже пять шагов. Подробности и источники — в нашем исследовании про GEO, AEO и AIEO.

Шаг 1. Составьте список вопросов клиентов

Для надёжной картины нужно 30–50 реальных вопросов клиентов: на меньшем объёме легко принять случайность за закономерность. Вручную столько проверить трудно (30–50 вопросов в четырёх нейросетях — это 120–200 ответов), поэтому начните с 10–15 самых важных, а остальное передайте автоматическому замеру, о нём в шаге 5. Примеры вопросов: «как выбрать ноутбук для работы», «где купить плитку в ванную», «какому магазину можно доверять при заказе мебели». Источники вопросов: чат на сайте, звонки в поддержку, отзывы, поисковые подсказки. Формулируйте так, как говорят клиенты, а не как называются категории в каталоге.

Шаг 2. Задайте вопросы нейросетям

Проверьте ответы Алисы AI, ChatGPT с поиском, Perplexity и Google AI Overviews. По каждому вопросу записывайте в таблицу три вещи: упомянут ли магазин, какие страницы названы источниками и нет ли ошибок о компании.

Шаг 3. Посмотрите отчёты Яндекса и Google

• Яндекс Вебмастер. Отчёт «Видимость сайта в Алисе AI» показывает долю запросов, в ответах на которые сайт стал источником, и примеры таких запросов. Данные за три месяца, обновляются раз в неделю.
• Яндекс Метрика. Переходы с chatgpt.com, perplexity.ai и других ИИ-сервисов видны среди переходов с сайтов. ChatGPT добавляет к ссылкам метку utm_source=chatgpt.com.
• Google Search Console. Переходы из Google AI Overviews входят в общий отчёт об эффективности, тип поиска «Веб», отдельно не выделяются.

Шаг 4. Проверьте доступ роботов к сайту

Откройте файл robots.txt и убедитесь, что поисковые роботы ИИ не закрыты: OAI-SearchBot, Claude-SearchBot, PerplexityBot и YandexAdditional. Их часто закрывают заодно с GPTBot, который собирает данные для обучения моделей. Заодно проверьте, что текст карточек и категорий отдаётся сразу в HTML, а не дорисовывается скриптами: такие страницы основные ИИ-роботы могут не увидеть.

Шаг 5. Повторяйте раз в месяц и расширяйте список

Один замер ничего не показывает, важна динамика. Раз в месяц проверяйте те же вопросы и сравнивайте таблицы. Цель — 30–50 вопросов, а со временем и больше: добавляйте запросы по новым категориям, брендам и условиям покупки.

Если магазин не упоминают, начните с главных категорий: короткий ответ в начале страницы, понятные характеристики, условия доставки и возврата, отзывы покупателей.

Вручную вести такой замер долго, поэтому его стоит автоматизировать: скрипт по расписанию задаёт вопросы нейросетям, фиксирует упоминания бренда и названные источники и собирает отчёт с динамикой.

Другие задачи, где ИИ окупается в интернет-магазине, — на странице «ИИ для интернет-магазинов и ритейла».