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.
Що ви отримуєте
AI answer engines (ChatGPT, Gemini, Perplexity, Google AI Overviews) спираються на невеликий набір високоавторитетних джерел. Ми аудитуємо вашу присутність у Wikipedia, Wikidata, Reddit, Quora та структурованих медіа — і добудовуємо відсутні елементи.
Стартова ціна
аудит від €490
Типові терміни
На постійній основі
Кому підходить
Чому це важливо саме зараз
Компанії за ChatGPT, Gemini та Perplexity не вигадують свої відповіді — вони читають високодовірчий публічний веб і платять за нього. Дані показують, на які саме джерела вони спираються.
~$60M / рік
Стільки Google платить щороку за доступ до даних Reddit, щоб тренувати та grounding-ом живити свій ШІ — показник того, наскільки ці платформи цінні для AI-систем.
Джерело: Reuters, лютий 2024; Reddit S-1.
~21%
Reddit — найбільше окреме джерело цитувань у Google AI Overviews: приблизно 21% топ-цитувань.
Джерело: Profound, аналіз 680 млн цитувань, 2024–25.
#2
Reddit — другий за цитованістю домен у ChatGPT, поступаючись лише Wikipedia.
Джерело: Profound, 2025.
Частка цитувань залежить від типу запиту і змінюється з часом — тому кожна співпраця починається з живого аудиту вашого реального AI-сліду.
Чому так відбувається
LLM тренуються на відкритому вебі, але відповіді мають бути обґрунтованими. Коли моделі треба описати компанію, вона спирається на невеликий повторюваний набір енциклопедичних і структурованих джерел. Бренди всередині цього набору цитуються точно. Ті, що поза ним, переказуються наближено — або галюцинуються.
Шар тренування
Базові моделі — GPT-4, Claude, Gemini, Llama — попередньо тренуються на Wikipedia і кількох структурованих датасетах. Сама лише Wikipedia складає кілька відсотків training-корпусу кожної великої моделі.
Шар retrieval
ChatGPT browsing, Perplexity, Gemini grounding та Google AI Overviews запитують живий веб. Вони з перевагою піднімають Wikipedia, Wikidata, високоавторитетні медіа та структуровані Q&A на кшталт Reddit і Quora.
Шар сутностей
За кожною впевненою AI-відповіддю стоїть entity ID — зазвичай Wikidata Q-number. Якщо у вашого бренду немає сутності, AI-системи трактують вас як рядок літер, а не відому компанію.
Екосистема AI-видимості
AI answer engines читають той самий набір авторитетних джерел, яким довіряють люди. Присутність на кожній платформі компаундується — прогалини на будь-якій з них помітні.
Енциклопедія
160+ мовних версій, найцитованіше довідкове джерело у відкритому вебі.
Чому: Має велику вагу в кожній великій LLM. Найбільше джерело контексту про бренд для AI-відповідей.
Структуровані дані
Відкритий граф знань — сутності, зв'язки та ідентифікатори у машиночитному форматі.
Чому: Живить Google Knowledge Graph і читається напряму retrieval-конвеєрами LLM.
Спільнота
Гілки обговорень у тисячах спільнот.
Чому: AI-системи цитують треди Reddit як «реальну думку користувачів». Часто показується в результатах Google.
Q&A / AI-відповіді
Платформа Q&A з експертними розгорнутими відповідями.
Чому: Сильний органічний ранкінг і пряме цитування AI answer engines.
Структуровані дані
Картка праворуч у результатах пошуку Google.
Чому: Перше враження для ~80% брендових запитів. Живиться з Wikipedia + Wikidata.
Q&A / AI-відповіді
Генеративні AI answer engines.
Чому: Тут покупці все частіше досліджують бренди ще до переходу в Google.
Медіа
Незалежні медіа, що відповідають планці надійних джерел Wikipedia.
Чому: Кістяк нотабельності. Без цього жодна Wikipedia-сторінка не захищена від видалення.
Alt-wiki
Простіші редакційні стандарти на тій самій інфраструктурі Wikipedia.
Чому: Легший шлях до публікації, що все одно успадковує авторитет домену Wikipedia.
Як проходить співпраця
Крок 1
Запитуємо основні LLM про ваш бренд, ваших конкурентів і питання, які ставлять ваші покупці. Фіксуємо, що говориться сьогодні і де прогалини.
Крок 2
На основі аудиту пропонуємо координований план — Wikipedia, Wikidata, Reddit, Quora, структуровані медіа — вибудуваний у послідовність, що компаундується.
Крок 3
Виконуємо роботу на всіх платформах із єдиним керівником проєкту. Кожен крок source-first і відповідає політикам.
Крок 4
Щомісячні перевірки в основних LLM. Звітуємо, як еволюціонують згадки бренду, і завчасно підсвічуємо ризики, що виникають.
Що покриває аудит
Що ми аудитуємо
Перевіряємо, як ваш бренд описується в основних AI answer engines, а тоді простежуємо ці відповіді назад до шарів публічних джерел, з яких кожен engine бере дані.
Answer engines
Claude, ChatGPT, Perplexity, Gemini, Bing Copilot та Google AI Overviews — фіксуємо verbatim, як кожен із них зараз описує ваш бренд і вашу категорію.
Шари публічних джерел
Шари, з яких ці engines беруть дані — енциклопедичний (Wikipedia), структуровані дані (Wikidata, Knowledge Graph), спільнота (Reddit, Quora) та медіа — і де у вашому покритті прогалини.
Що ми контролюємо — а що ні
Ми покращуємо шар публічних джерел, з якого ці системи беруть дані — ми не контролюємо те, що ШІ зрештою скаже.
Чому прогалини коштовні
Без надійного публічного сліду ШІ описує вас із блог-постів і конкурентних оглядів — або заповнює прогалини сам.
Перевірний, відтворюваний доказ
Більшість звітів про AI-видимість просять повірити їм на слово. Ми вимірюємо реальні AI-цитування і даємо вам докази, які можна перевірити у власному браузері — без фабрикації, з живою фіксацією, повністю відтворювані.
Прив'язано до живого джерела
Кожне твердження посилається на живе джерело, яке процитував ШІ — конкретний тред Reddit або статтю Wikipedia — а не на скриншот чи переказ, який неможливо перевірити.
Запит, який можна повторити
До кожного знахідки додається запит, який ви можете вставити в Perplexity чи ChatGPT і побачити цитування наживо — самостійно.
Зафіксовано, а не задекларовано
В одному зразковому deliverable ми показали три живі треди Reddit, де цільові бренди цитувалися Perplexity — кожен із permalink та запитом «повтори це».
Чого ми НЕ обіцяємо
Компанії, що продають «AI-маніпуляцію», продають фантазію. AI answer engines — не пошуковий алгоритм, який можна обіграти; це мовні моделі, що читають відкритий веб. Ось правда про те, що ми можемо і чого не можемо.
Ми не робимо
Не впроваджуємо контент у ChatGPT чи будь-яку іншу модель. Їхні training- та retrieval-конвеєри не продаються.
Ми не робимо
Не гарантуємо, що ваш бренд з'явиться у конкретній AI-відповіді. Провайдери моделей контролюють власну логіку retrieval та grounding.
Ми робимо
Будуємо надійну, нейтральну, перевірену за джерелами присутність, що матеріально підвищує ймовірність точних AI-згадок — і дозволяє відстежувати, чи зростає ця ймовірність із часом.
Флагман · Пакет
AI Reputation Stack об'єднує Wikipedia, Wikidata, мультимовні entity, щільність джерел і governance в один керований шар репутації — Foundation (€2,490), Authority (€6,900) та Enterprise Reputation OS.
Часті запитання
Безкоштовний AI Visibility аудит
Протягом 48 годин ми покажемо, що саме ChatGPT, Gemini та Perplexity кажуть про ваш бренд сьогодні, плюс прогалини з найбільшим важелем.
3-5 днів аудиту = baseline + план як закрити прогалини.