Генеративный ИИ меняет поиск, но данные пока не поспевают за этими изменениями. Узнайте, какие метрики уже существуют и почему самые ценные из них все еще остаются недоступными.
Большие языковые модели (LLM) трансформируют то, как потребители открывают для себя бренды и находят ответы на простые и сложные вопросы.
Для маркетологов этот сдвиг требует новых способов измерения видимости и воздействия.
Однако, в отличие от поиска Google, генеративные системы выдают гораздо меньше данных для стратегии.
В этой статье я расскажу о метриках GEO, которые вы можете отслеживать прямо сейчас, и о слепых зонах, которые по-прежнему затрудняют оптимизацию.
Метрики GEO, которые можно измерить прямо сейчас
Хотя ландшафт GEO все еще развивается, несколько ключевых метрик уже помогают отслеживать производительность и направлять оптимизацию.
Упоминания в ИИ и частота цитирований
Это самая фундаментальная метрика GEO.
В отличие от традиционного SEO, которое нацелено на высокий ранг, цель GEO – быть процитированным в качестве источника в генеративном ответе.
Появляются инструменты и аналитические платформы для отслеживания случаев, когда генеративная система, такая как «ИИ-анонсы» Google, упоминает ваш бренд или ссылается на ваш контент.
Эта метрика показывает, работают ли ваши усилия по GEO и считает ли система ваш контент достоверным.
Высокая частота цитирований – это новый эквивалент ранжирования на первой позиции.
Пример: упоминания против общего «показателя присутствия»
Суть в том, что упоминание – это лишь один фактор.
Вам также нужны точность, позитивный настрой и другие ключевые метрики (перечисленные ниже) для комплексного взгляда на ваше GEO-присутствие.
Разбивка по ссылкам
Фокусировка на том, куда LLM направляют трафик, помогает понять, с чего начать построение офф-сайт контентной стратегии.
Реферальный трафик с генеративных платформ
Хотя генеративные системы стремятся предоставить ответы без кликов («zero-click»), они часто ссылаются на свои источники.
Отслеживание этого реферального трафика – критически важная метрика. Она показывает прямую ценность – в виде посещений сайта – которую генерирует ваша GEO-стратегия.
Сегментируя трафик в вашей аналитической платформе, вы можете увидеть, какие системы приводят больше всего пользователей, и удвоить усилия на контенте, который приносит результат.
Мы создали дашборды, чтобы помочь клиентам сравнивать эти метрики с другими входящими источниками – особенно полезно для брендов, которые все еще осознают влияние LLM на их бизнес.
Доля упоминаний в ответах ИИ
Эта метрика выходит за рамки подсчета цитирований, измеряя частоту и prominence (значимость) вашего бренда в AI-генерируемых ответах на целевые запросы.
Например, отельному бренду важно знать, как часто он появляется, когда пользователи спрашивают: «Какие лучшие отели в Чикаго?»
Высокая доля упоминаний показывает, что ваш контент регулярно выбирается в качестве основного источника.
Это явный признак успеха в мире, где бренды должны быть частью ответа, а не просто ссылкой в списке.
Значимость и расположение контента в ответе
Генеративные системы часто структурируют ответы с помощью ключевых пунктов, обзоров или списков.
То, где ваш контент появляется в этом ответе, имеет значение. Вы первый указанный источник или вас «закопали» в самом низу?
Отслеживание позиции и значимости дает более продвинутый взгляд, сигнализируя о восприятии вашего авторитета и релевантности системой.
Самая неуловимая метрика: объем поиска или промптов
В традиционном SEO объем поиска – краеугольный камень.
Такие инструменты, как Google Keyword Planner, Semrush и Ahrefs, используют огромные базы данных запросов для оценки того, сколько людей ищут конкретные ключевые слова каждый месяц.
Эти данные лежат в основе ключевого исследования и контент-стратегии, позволяя вам расставлять приоритеты по темам в зависимости от спроса.
Эта модель не работает для генеративных систем по нескольким причинам:
Закрытые экосистемы
Генеративные системы, такие как ChatGPT, Gemini и Perplexity, работают как «черные ящики».
Google по-прежнему предоставляет данные по ключевым словам для поиска, но эти платформы не предлагают публичных API, которые делились бы объемами запросов.
То, что спрашивают пользователи, остается proprietary и внутренним.
Диалоговые запросы
Промпты – это не простые ключевые слова.
Вместо «лучшая пицца нью йорк» пользователь может спросить: «Какие лучшие пиццерии в Нью-Йорке, которые работают допоздна и имеют летнюю террасу рядом с Таймс-сквер?»
Разнообразие и длина промптов делают их невозможными для категоризации или подсчета, как традиционные ключевые слова.
Другие «недостающие» метрики для понимания результатов GEO
Помимо объема поиска/промптов, некоторые из самых ценных инсайтов остаются недоступными.
Две особенно критичны для формирования GEO-стратегии:
«Почему» стоит за цитированием
Мы можем видеть, когда генеративная система цитирует контент, но не почему.
Была ли это конкретная фраза, уникальная точка зрения или комбинация структурированных данных и общего авторитета?
Поскольку LLM – это нейронные сети, их процесс принятия решений трудно раскрутить назад и посмотреть с чего все началось.
Без этой видимости трудно воспроизвести успех.
Понимание «почему» позволило бы проводить гораздо более точную оптимизацию.
Атрибуция в синтезе и знескольких источников
Генеративные системы часто смешивают информацию из нескольких источников в один ответ.
Почти невозможно измерить вес или вклад каждого источника.
Если ваша статистика используется вместе с контентом конкурента, кто получает доверие?
Отсутствие определенной аттрибуции затрудняет распределение ценности и оправдание инвестиций в GEO, ограничивая развитие более продвинутых моделей атрибуции.
Следующий рубеж поисковой оптимизации
Текущее состояние метрик GEO – это история о двух реальностях.
У нас есть прочный фундамент измеримых сигналов – цитирования, реферальный трафик, доля упоминаний и значимость контента, – которые подтверждают видимость и влияние нашего контента в генеративном поиске.
Они дают ценные инсайты о текущей производительности и помогают информировать стратегию.
В то же время более глубокие слои понимания остаются недоступными.
Мы не можем заглянуть в генеративные системы, чтобы понять, почему контент цитируется, и не можем точно оценить наш вклад, когда синтезируются несколько источников.
Эти слепые зоны затрудняют воспроизведение успеха и оправдание инвестиций.
Следующая глава GEO будет принадлежать стратегам, которые овладеют метриками, доступными сегодня, понимая, что истинная ценность заключается в понимании тех неуловимых метрик, которые определят будущее оптимизации.