Топвизор запустил AI-Трекер: протестировал на реальном проекте
AI-поиск уже забирает трафик, и вопрос "упоминает ли нейросеть мой бренд" становится таким же важным, как позиции в Яндексе. Топвизор сделал инструмент AI-Трекер именно для этого. Потестировал на реальном проекте, делюсь своими впечатлениями.
AI-Трекер отслеживает, упоминается ли ваш бренд (или бренды конкурентов) в ответах нейросетей на заданные промпты. Поддерживаются ChatGPT, Алиса AI, Gemini, DeepSeek, Perplexity, Grok и Claude. То есть все основные нейросети, которые используют пользователи прямо сейчас.
Как настроить
Я работаю с медицинскими проектами, и там ситуация с AI-поиском особенно острая. Поэтому взял для теста реальный проект longidaza.ru, препарат для лечения эндометриоза и простатита.
Настройка занимает буквально 5 минут. Три шага: указываете название бренда и описание, загружаете промпты (вручную или списком через .txt/.csv), выбираете нейросети. При подборе промптов опирался на разные сценарии, которые описывают, как люди реально общаются с нейросетями: рекомендации, сравнения, запросы через симптом, рейтинги, плюсы и минусы. И в каждом бренд может вести себя по-разному. Итого загрузил 16 штук: запросы по эндометриозу, простатиту, спайкам. Промпты распределил по группам, чтобы потом анализировать кластеры отдельно.
Всё, проект готов к запуску. Интерфейс тут интуитивный.
Стоимость
Приятный момент: оплата идет за фактические запросы, не за подписку. На тесте с 16 промптами × 7 нейросетей вышло 224 рубля. Для регулярного мониторинга можно настроить расписание и контролировать бюджет. Очень удобно.
Что показывают результаты
Есть таблица сравнения по всем нейросетям на одном экране. Сразу видно: где бренд упоминается, где нет, какую позицию занимает в ответе (например, 1/2 – первый из двух упомянутых брендов), как меняется динамика. Тональность тоже фиксируется.
На проекте longidaza.ru картина получилась показательная, и это само по себе ценная информация. Бренд хорошо распознаётся в сравнительных промптах ("Сравни Лонгидазу и Вобэнзим" упоминание есть везде), но по конкурентным запросам типа "Посоветуй свечи при эндометриозе" большинство нейросетей бренд не называет вообще.
Отдельно понравилась возможность смотреть сам AI-сниппет, то есть реальный ответ нейросети на промпт. Видишь не просто "упомянут / не упомянут", а в каком контексте, с какой тональностью, рядом с какими конкурентами.
Теперь понятно, по каким промптам и в каких нейросетях бренд проседает. Это и будут точки роста для GEO-оптимизации.
Мнение, как SEO-специалиста
AI-поиск – не будущее, а настоящее. Пользователи уже получают готовые ответы от нейросетей, не переходя на сайт.
AI-Трекер закрывает реальную потребность – дать SEO-специалисту и бизнесу измеримую метрику присутствия в AI-выдаче. Пока таких инструментов на рынке единицы, и то, что Топвизор сделал это в привычном интерфейсе – однозначный плюс.
Подойдёт для регулярного мониторинга бренда, анализа конкурентов в нейросетях и подготовки отчётов для клиентов (есть экспорт и гостевые ссылки).
Попробовать: https://topvisor.com/ru/ai-tracker/
AI-поиск уже забирает трафик, и вопрос "упоминает ли нейросеть мой бренд" становится таким же важным, как позиции в Яндексе. Топвизор сделал инструмент AI-Трекер именно для этого. Потестировал на реальном проекте, делюсь своими впечатлениями.
AI-Трекер отслеживает, упоминается ли ваш бренд (или бренды конкурентов) в ответах нейросетей на заданные промпты. Поддерживаются ChatGPT, Алиса AI, Gemini, DeepSeek, Perplexity, Grok и Claude. То есть все основные нейросети, которые используют пользователи прямо сейчас.
Как настроить
Я работаю с медицинскими проектами, и там ситуация с AI-поиском особенно острая. Поэтому взял для теста реальный проект longidaza.ru, препарат для лечения эндометриоза и простатита.
Настройка занимает буквально 5 минут. Три шага: указываете название бренда и описание, загружаете промпты (вручную или списком через .txt/.csv), выбираете нейросети. При подборе промптов опирался на разные сценарии, которые описывают, как люди реально общаются с нейросетями: рекомендации, сравнения, запросы через симптом, рейтинги, плюсы и минусы. И в каждом бренд может вести себя по-разному. Итого загрузил 16 штук: запросы по эндометриозу, простатиту, спайкам. Промпты распределил по группам, чтобы потом анализировать кластеры отдельно.
Всё, проект готов к запуску. Интерфейс тут интуитивный.
Стоимость
Приятный момент: оплата идет за фактические запросы, не за подписку. На тесте с 16 промптами × 7 нейросетей вышло 224 рубля. Для регулярного мониторинга можно настроить расписание и контролировать бюджет. Очень удобно.
Что показывают результаты
Есть таблица сравнения по всем нейросетям на одном экране. Сразу видно: где бренд упоминается, где нет, какую позицию занимает в ответе (например, 1/2 – первый из двух упомянутых брендов), как меняется динамика. Тональность тоже фиксируется.
На проекте longidaza.ru картина получилась показательная, и это само по себе ценная информация. Бренд хорошо распознаётся в сравнительных промптах ("Сравни Лонгидазу и Вобэнзим" упоминание есть везде), но по конкурентным запросам типа "Посоветуй свечи при эндометриозе" большинство нейросетей бренд не называет вообще.
Отдельно понравилась возможность смотреть сам AI-сниппет, то есть реальный ответ нейросети на промпт. Видишь не просто "упомянут / не упомянут", а в каком контексте, с какой тональностью, рядом с какими конкурентами.
Теперь понятно, по каким промптам и в каких нейросетях бренд проседает. Это и будут точки роста для GEO-оптимизации.
Мнение, как SEO-специалиста
AI-поиск – не будущее, а настоящее. Пользователи уже получают готовые ответы от нейросетей, не переходя на сайт.
AI-Трекер закрывает реальную потребность – дать SEO-специалисту и бизнесу измеримую метрику присутствия в AI-выдаче. Пока таких инструментов на рынке единицы, и то, что Топвизор сделал это в привычном интерфейсе – однозначный плюс.
Подойдёт для регулярного мониторинга бренда, анализа конкурентов в нейросетях и подготовки отчётов для клиентов (есть экспорт и гостевые ссылки).
Попробовать: https://topvisor.com/ru/ai-tracker/
👍5❤1🔥1🎉1💩1
Один хороший человек, которого зовут Карим, полностью систематизировал инфу о том, как продвигаться с помощью AI. Он отбросил все мифы, добавил чистой практики и создал мощный курс по GEO. 🚀
Ну и я просто не смог пройти мимо, чтобы не поделиться полезным контентом.
https://geo-course.ru/
Специально для котанов из SystemSEO держите промик GEOS на -25% из цены курса 🐈⬛🔥
Ну и я просто не смог пройти мимо, чтобы не поделиться полезным контентом.
https://geo-course.ru/
Специально для котанов из SystemSEO держите промик GEOS на -25% из цены курса 🐈⬛
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2🔥4❤2👍1
Google PageSpeed теперь проверяет llms.txt
В PageSpeed новый аудит: «Файл llms.txt соответствует рекомендациям». Файл llms.txt должен быть в формате Markdown и включать хотя бы один заголовок H1.
Почему появился: 7 мая Google добавил в Lighthouse новую категорию – Agentic Browsing. llms.txt проверяется как один из трёх параметров (вместе с accessibility tree и CLS). Agentic Browsing – это «SEO для агентов». Насколько ваш сайт может быть использован AI без участия человека.
Что такое llms.txt
Markdown-файл в корне сайта – структурированная карта важных страниц для AI-агентов. Идея простая: LLM не сканирует сайт как Googlebot, он забирает то, что легко найти. Если важные страницы спрятаны за JS и менюшками AI их игнорирует. Стандарт описан тут: llmstxt.org
Причем ни OpenAI, ни Google, ни Anthropic официально не подтвердили использование файла. А Джон Мюллер сравнил его с тегом keywords.
Где реально работает
AI-редакторы кода (Cursor, Windsurf, GitHub Copilot, Claude Code) при работе подтягивают документацию нужных библиотек. llms.txt говорит им какие страницы важные.
Делать или нет
Проще сделать за 10 минут, чем объяснять клиентам почему до сих пор его нет. Зависит от типа сайта. Если у вас SaaS с документацией для разработчиков, то да, там используется. Для остальных низкий приоритет.
➡️ Инструмент проверки разметки Markdown в файле llms.txt - https://dlaa.me/markdownlint/
В PageSpeed новый аудит: «Файл llms.txt соответствует рекомендациям». Файл llms.txt должен быть в формате Markdown и включать хотя бы один заголовок H1.
Почему появился: 7 мая Google добавил в Lighthouse новую категорию – Agentic Browsing. llms.txt проверяется как один из трёх параметров (вместе с accessibility tree и CLS). Agentic Browsing – это «SEO для агентов». Насколько ваш сайт может быть использован AI без участия человека.
Что такое llms.txt
Markdown-файл в корне сайта – структурированная карта важных страниц для AI-агентов. Идея простая: LLM не сканирует сайт как Googlebot, он забирает то, что легко найти. Если важные страницы спрятаны за JS и менюшками AI их игнорирует. Стандарт описан тут: llmstxt.org
Причем ни OpenAI, ни Google, ни Anthropic официально не подтвердили использование файла. А Джон Мюллер сравнил его с тегом keywords.
Где реально работает
AI-редакторы кода (Cursor, Windsurf, GitHub Copilot, Claude Code) при работе подтягивают документацию нужных библиотек. llms.txt говорит им какие страницы важные.
Делать или нет
Проще сделать за 10 минут, чем объяснять клиентам почему до сих пор его нет. Зависит от типа сайта. Если у вас SaaS с документацией для разработчиков, то да, там используется. Для остальных низкий приоритет.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4
Anthropic нанимает сеошника за $255k–$320k
https://job-boards.greenhouse.io/anthropic/jobs/5102291008
Anthropic – это компания, которая делает Claude. Ту самую нейросеть Claude, к которой люди идут вместо поиска, чтобы получить готовый ответ. А теперь им нужен человек, который будет следить, чтобы их сайт хорошо ранжировался... в гугле. И ещё отдельно, чтобы хорошо ранжировался в ответах нейросетей вроде тех же Claude.
Уроборос прямо📎
https://job-boards.greenhouse.io/anthropic/jobs/5102291008
Anthropic – это компания, которая делает Claude. Ту самую нейросеть Claude, к которой люди идут вместо поиска, чтобы получить готовый ответ. А теперь им нужен человек, который будет следить, чтобы их сайт хорошо ранжировался... в гугле. И ещё отдельно, чтобы хорошо ранжировался в ответах нейросетей вроде тех же Claude.
Уроборос прямо
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
job-boards.greenhouse.io
Anthropic
❤3😁3
В конце марта 2026 года Минцифры собрало более 20 крупных компаний (Сбер, Яндекс, VK, Ozon, Wildberries и других) и потребовало к 15 апреля ограничить доступ пользователям с VPN. Однако уже 28 апреля Ozon и Wildberries начали пускать пользователей с VPN после снижения продаж.
У одного из моих текущих клиентов (медицинская тематика) подобная блокировка тоже настроена и работает прямо сейчас 🤷🏼♂️. И мне стало интересно, во что это обходится точки зрения трафика.
Проверил доступность сайта для пользователей с VPN и заодно сайты конкурентов. Результат: почти все сайты открылись без проблем и только сайт клиента оказался недоступен
Интерес россиян к VPN за последние время вырос. Люди массово идут искать способ обойти ограничения именно в те моменты, когда что-то в очередной раз перестаёт работать напрямую.
Логика пользователя здесь простая. Каждый выбирает удобный для себя способ подключения к интернету и не готовы подстраиваться под требования конкретного сайта. Если ради покупки нужно ещё и отключать VPN, то часть аудитории просто не станет с этим разбираться и уйдёт к конкурентам туда, где сайт открылся сразу.
На заглушке не стоял счетчик поэтому посчитали на цифрах этого проекта*. Взял текущий поисковый трафик по Метрике за месяц (условно 1 млн). Часть аудитории на сайт вообще не попадает в эту цифру, потому что сидит с VPN.
Статистика: 40% россиян активно пользуются VPN, в Москве – уже 62%, в Петербурге – 58%. Главная аудитория VPN – молодые пользователи: среди 18–29 лет VPN используют 61%, среди 30–44 лет – 50%
Если наложить долю VPN-пользователей на возрастную структуру сайта, то набегает порядка 475 тысяч.
Но не все же они сидят с включённым VPN. Поэтому беру не всю эту цифру, а прикидываю: а что если реально с активным VPN заходит только каждый пятый из них? Каждый четвёртый? Каждый третий? Получаются три сценария – 95 000, 119 000 и 142 000 визитов, которые не могут воспользоваться сайтом. Это 9,5–14,2% от текущего трафика!
Для сайтов с молодой аудиторией и высокой конкуренцией разница может быть еще заметнее.
*Позже получил данные по логам и реальные потери трафика оказались намного выше
У одного из моих текущих клиентов (медицинская тематика) подобная блокировка тоже настроена и работает прямо сейчас 🤷🏼♂️. И мне стало интересно, во что это обходится точки зрения трафика.
Проверил доступность сайта для пользователей с VPN и заодно сайты конкурентов. Результат: почти все сайты открылись без проблем и только сайт клиента оказался недоступен
Интерес россиян к VPN за последние время вырос. Люди массово идут искать способ обойти ограничения именно в те моменты, когда что-то в очередной раз перестаёт работать напрямую.
Логика пользователя здесь простая. Каждый выбирает удобный для себя способ подключения к интернету и не готовы подстраиваться под требования конкретного сайта. Если ради покупки нужно ещё и отключать VPN, то часть аудитории просто не станет с этим разбираться и уйдёт к конкурентам туда, где сайт открылся сразу.
На заглушке не стоял счетчик поэтому посчитали на цифрах этого проекта*. Взял текущий поисковый трафик по Метрике за месяц (условно 1 млн). Часть аудитории на сайт вообще не попадает в эту цифру, потому что сидит с VPN.
Статистика: 40% россиян активно пользуются VPN, в Москве – уже 62%, в Петербурге – 58%. Главная аудитория VPN – молодые пользователи: среди 18–29 лет VPN используют 61%, среди 30–44 лет – 50%
Если наложить долю VPN-пользователей на возрастную структуру сайта, то набегает порядка 475 тысяч.
Но не все же они сидят с включённым VPN. Поэтому беру не всю эту цифру, а прикидываю: а что если реально с активным VPN заходит только каждый пятый из них? Каждый четвёртый? Каждый третий? Получаются три сценария – 95 000, 119 000 и 142 000 визитов, которые не могут воспользоваться сайтом. Это 9,5–14,2% от текущего трафика!
Для сайтов с молодой аудиторией и высокой конкуренцией разница может быть еще заметнее.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6🔥5❤3
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
Делюсь с вами докладом с GEOHOWTO 2026 про чёрные методы манипуляции ИИ, как их используют против брендов и что с этим делать.
👉 https://www.youtube.com/watch?v=gHB9BqM_3uA
Конференция: https://seohowto.pro/geospbconf
👉 https://www.youtube.com/watch?v=gHB9BqM_3uA
Конференция: https://seohowto.pro/geospbconf
YouTube
Сергей Параев – Чёрные методы манипуляции ИИ (GEOHOWTO 2026)
Enjoy the videos and music you love, upload original content, and share it all with friends, family, and the world on YouTube.
🔥2👍1
Пятничное чтиво: похоже, теория мёртвого интернета – уже не конспирология, а статистика
Боты официально обогнали людей по трафику ещё в мае 2026-го, на год раньше, чем ожидалось. И через 5 лет машинного трафика будет в 1000 раз больше человеческого прогноз Cloudflare.
Если через 5 лет 99.9% трафика это боты, для кого мы вообще делаем и продвигаем сайты?
Хороших выходных, человеки!
Боты официально обогнали людей по трафику ещё в мае 2026-го, на год раньше, чем ожидалось. И через 5 лет машинного трафика будет в 1000 раз больше человеческого прогноз Cloudflare.
Если через 5 лет 99.9% трафика это боты, для кого мы вообще делаем и продвигаем сайты?
Хороших выходных, человеки!
❤2
Forwarded from Кириченко SEO | ex-Staurus
Я убрал из текста звёздочки, которыми размечают жирный шрифт. Ни одной буквы не тронул, проверил побайтово: 14 485 знаков до и столько же после.
Все шесть моделей, минуту назад звавших текст машинным, сказали «человек».
Это кусок моего исследования: 1882 текста, четыре независимых измерителя машинности, дизайн зарегистрирован до сбора данных. Препринт с DOI лежит на Zenodo.
Оценку тянет оформление. Заголовки, списки и выделения весят вдвое больше, чем язык и словарь вместе взятые. Уберите структурные признаки из расчёта, и знак эффекта перевернётся.
Модель способна выучить площадку вместо стиля. Один признак «откуда взят файл» ранжировал классы точнее, чем модель на 22 признаках стиля.
Строчка «пиши без штампов» в запросе роняет обнаружимость в 12 раз: 1,1% пропусков против 13,1%. Те же модели, те же темы, другая формулировка просьбы.
Хуже всего проверка работает на наших с вами SEO-текстах. В худшем разбиении почти каждый третий живой автор получил обвинение в машинном происхождении, и там же проверка прошляпила больше трети настоящих генераций — промахивается в обе стороны сразу.
Отсюда следствие для работы. «0% AI» в техзадании — требование ни о чём: показатель двигается от смены шаблона публикации, без участия автора. Проверять надо факты, источники и готовность автора отвечать за каждое утверждение в тексте.
Полный разбор со схемами, ограничениями и промптом для правки текста:
https://sk-seo.ru/blog/chto-izmeryayut-ai-detektory-issledovanie.html
Все шесть моделей, минуту назад звавших текст машинным, сказали «человек».
Это кусок моего исследования: 1882 текста, четыре независимых измерителя машинности, дизайн зарегистрирован до сбора данных. Препринт с DOI лежит на Zenodo.
Оценку тянет оформление. Заголовки, списки и выделения весят вдвое больше, чем язык и словарь вместе взятые. Уберите структурные признаки из расчёта, и знак эффекта перевернётся.
Модель способна выучить площадку вместо стиля. Один признак «откуда взят файл» ранжировал классы точнее, чем модель на 22 признаках стиля.
Строчка «пиши без штампов» в запросе роняет обнаружимость в 12 раз: 1,1% пропусков против 13,1%. Те же модели, те же темы, другая формулировка просьбы.
Хуже всего проверка работает на наших с вами SEO-текстах. В худшем разбиении почти каждый третий живой автор получил обвинение в машинном происхождении, и там же проверка прошляпила больше трети настоящих генераций — промахивается в обе стороны сразу.
Отсюда следствие для работы. «0% AI» в техзадании — требование ни о чём: показатель двигается от смены шаблона публикации, без участия автора. Проверять надо факты, источники и готовность автора отвечать за каждое утверждение в тексте.
Полный разбор со схемами, ограничениями и промптом для правки текста:
https://sk-seo.ru/blog/chto-izmeryayut-ai-detektory-issledovanie.html
👍2
🎤 Делюсь презентацией своего выступления на конференции GEOHOWTO - тема «Чёрные методы манипуляции ИИ». Какие паттерны уже видны на практике и как SEO-специалистам и бизнесу защищать свою видимость в эпоху AI-поиска.
https://docs.google.com/presentation/d/1RAIHpfDIGSx1LtIpcTU-7lJwQrGQc0b5/edit?slide=id.g3e2cbb5c9a6_0_0#slide=id.g3e2cbb5c9a6_0_0
*актуально на май 2026
https://docs.google.com/presentation/d/1RAIHpfDIGSx1LtIpcTU-7lJwQrGQc0b5/edit?slide=id.g3e2cbb5c9a6_0_0#slide=id.g3e2cbb5c9a6_0_0
*актуально на май 2026
Google Docs
Сергей Параев - Черные методы манипуляции ИИ.pptx
Черные методы манипуляции ИИ Сергей Параев Спикер Тема
1🔥2
Навайбкодил бота за вечер и монетизировал
Вместе с мужиком перевозили диван на дачу. Разговорились, и он рассказал свою боль: чеки копятся кучей. В конце месяца непонятно, куда ушли деньги надо отчитываться. Учёт ведется руками в экселе, та ещё рутина.
Пока обсуждали, в голове сложилось решение: не надо ничего вбивать вручную, если можно просто сфоткать чек и скинуть его в телеграм, а дальше пусть разбирается бот.
Вечером посидел в Клоде и навайбкодил телеграм-бота. Можно кинуть фото чека или просто написать текстом ("бензин 500", "кофе 150"). Бот распознаёт содержимое, сам определяет категорию (еда, продукты, топливо, аптека, транспорт) и записывает строку в Google Sheets. Каждый чек ложится в таблицу одной строкой: дата, кто отправил, что купил, сумма, категория и место. По итогу видно всю картину трат и без ручной работы.
Тому мужику спасибо за идею! А через некоторое продал за 20К, как готовое решение. Надо было только подстроить категории и таблицу под их процессы.
Вместе с мужиком перевозили диван на дачу. Разговорились, и он рассказал свою боль: чеки копятся кучей. В конце месяца непонятно, куда ушли деньги надо отчитываться. Учёт ведется руками в экселе, та ещё рутина.
Пока обсуждали, в голове сложилось решение: не надо ничего вбивать вручную, если можно просто сфоткать чек и скинуть его в телеграм, а дальше пусть разбирается бот.
Вечером посидел в Клоде и навайбкодил телеграм-бота. Можно кинуть фото чека или просто написать текстом ("бензин 500", "кофе 150"). Бот распознаёт содержимое, сам определяет категорию (еда, продукты, топливо, аптека, транспорт) и записывает строку в Google Sheets. Каждый чек ложится в таблицу одной строкой: дата, кто отправил, что купил, сумма, категория и место. По итогу видно всю картину трат и без ручной работы.
Тому мужику спасибо за идею! А через некоторое продал за 20К, как готовое решение. Надо было только подстроить категории и таблицу под их процессы.
❤5🔥3