Loading…
AI Visibility
ChatGPT, Gemini, Perplexity та Google AI Overviews читають невеликий набір високоавторитетних джерел. Бренди, що існують у Wikipedia та Wikidata — цитуються консистентно. Решта — переказуються або пропускаються.
Чому так працює
LLMs тренуються на відкритому вебі, але відповіді мають бути обґрунтованими. Коли моделі треба описати компанію — вона спирається на невеликий повторюваний набір енциклопедичних і структурованих джерел.
GPT-4, Claude, Gemini, Llama тренуються на корпусі, де Wikipedia має непропорційну вагу. Кілька відсотків training data — це Wikipedia. Бренди без Wikipedia опиняються поза training corpus.
ChatGPT browsing, Perplexity, Gemini grounding, Google AI Overviews query live web. Алгоритми надають перевагу високоавторитетним джерелам — Wikipedia, Wikidata, established news, Reddit/Quora.
За кожною впевненою AI-відповіддю — entity ID, зазвичай Wikidata Q-number. Без entity AI-системи трактують ваш бренд як рядок літер, а не відому компанію.
Що покриває аудит
Що ми НЕ обіцяємо
Компанії, що продають 'AI-маніпуляцію', продають фантазію. AI answer engines — не алгоритм пошуку, який можна обманути. Це мовні моделі, що читають відкритий веб.
Не робимо: впроваджуємо контент у ChatGPT чи інший model. Їх training/retrieval pipelines не продаються.
Не робимо: гарантуємо, що ваш бренд з'явиться у конкретній AI-відповіді. Контролюють model providers.
Робимо: Будуємо надійну, нейтральну, source-verified присутність, що матеріально підвищує ймовірність точних AI-згадок.
Розширена EN-версія з повним 8-платформним розкладом — /ai-visibility.
3-5 днів аудиту = baseline + план як закрити прогалини.