SoV в нейросетях: как измерять видимость бренда

Пост обновлен 21.01.2026
Автор статьи: Daniyar Abdi | LinkedIn

Главная страница ➡️ Технологии ➡️ SoV в нейросетях

SoV в нейросетях — это доля присутствия вашего бренда в ответах LLM. Речь про ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews и похожие системы. Пользователь задаёт вопрос. Модель отвечает. И часто влияет на выбор сильнее, чем классический топ-10.

Я вижу это на проектах в e-commerce и контенте. Трафик из AI уже фиксируется в аналитике. Но главный риск другой. Вы можете «быть в SEO», и при этом не звучать в AI. Поэтому SoV становится новой метрикой контроля спроса.

Содержание

Что такое SoV в нейросетях и чем он отличается от классического SoV?

SoV (Share of Voice) в AI-среде — это процент ответов, где модель упомянула ваш бренд, относительно конкурентов, по фиксированному набору запросов (промптов).

Классический SoV обычно считают по:

доле показов в рекламе,
доле упоминаний в медиа,
доле видимости в SERP.

AI-SoV считает другое: долю “голоса” в генеративном ответе. Там важны не позиции, а:

упоминание бренда,
контекст (рекомендуют или предупреждают),
наличие ссылки/цитирования,
место в ответе (первый абзац сильнее).

Некоторые платформы прямо описывают AI SoV как долю бренд-упоминаний в ответах по теме.

Где именно измерять SoV и какие платформы дают трафик и влияние?

В 2026 «AI-выдача» — это не одна система. Минимальный список:

Google AI Overviews / AI Mode (как часть поиска). Google описывает AI-фичи для владельцев сайтов и подход к присутствию в них.
ChatGPT с веб-поиском / цитированием (в зависимости от режима).
Perplexity (ориентирован на ссылки и источники).
Microsoft Copilot / Bing (часто пересекается с веб-источниками).
Gemini (особенно в связке с продуктами Google).

Важно: AI Overviews масштабированы очень широко. Google писал о rollout и целевом охвате до миллиарда пользователей.

Как посчитать SoV в нейросетях и какие данные нужны новичку?

Нужен набор промптов и правила подсчёта. Начните с 30–100 промптов на тему.

Базовая формула:

AI-SoV(brand) = (кол-во ответов с брендом / кол-во всех ответов) × 100%

Но лучше учитывать качество упоминания. Добавьте веса:

+1 за упоминание бренда
+1 если бренд в top-3 рекомендаций
+1 если есть ссылка/цитата на ваш домен
–1 если упоминание негативное или “не рекомендую”

Тогда вы получите Weighted SoV. Он точнее для бизнеса.

Таблица 1. Что считать в разных типах AI-площадок

Площадка	Что является “показом”	Что считать “голосом”	Что особенно важно
AI Overviews (Google)	Появился AIO по запросу	Упоминание бренда и/или цитирование	Наличие ссылок в AIO и формат источника
Perplexity	Ответ по запросу	Упоминание + список источников	Домены-источники, позиция в списке
ChatGPT (с веб-режимом)	Ответ по запросу	Упоминание + цитаты/ссылки	Консистентность по разным сессиям
Copilot/Bing	Ответ/сводка	Упоминание + ссылки	Источники и тип запроса

Какие источники нейросети используют и почему это влияет на SoV?

Нейросети редко “знают” ваш бренд из воздуха. В прикладных сценариях они опираются на:

индексируемые веб-страницы,
базы знаний,
структурированные фрагменты,
собственные retrieval-механики.

Google прямо объясняет, что AI-фичи в поиске показывают сводку и ссылки для изучения, и даёт рекомендации владельцам сайтов.

Практический вывод: SoV выигрывают не только самые “умные”, а самые “цитируемые”.

Поэтому так важны:

ясные определения,
таблицы,
списки,
первичные источники,
корректная разметка.

Почему SoV стал важнее после AI Overviews?

Потому что часть кликов “съедается” сводкой. Данные Ahrefs на большом массиве ключей показали заметное снижение CTR для топ-позиции, когда появляется AI Overview.

Маркетинговые медиа пересказывали этот эффект как ~34,5% падения CTR для позиции №1 в среднем по исследованию.

Это не означает “SEO умер”. Это означает: видимость распределилась. Часть внимания ушла в AI-ответ.

Какие факторы реально повышают SoV бренда в нейросетях?

Ниже — то, что чаще всего даёт измеримый рост.

Контент и структура

Пишите короткие определения в начале разделов.
Делайте H2 как вопрос, а текст как прямой ответ.
Добавляйте таблицы сравнения.
Пишите блоки “как выбрать”, “критерии”, “ошибки”.

Доверие и проверяемость

Ставьте автора и редактора.
Указывайте дату обновления.
Ссылайтесь на первоисточники.
Не прячьте методологию.

Google отдельно продвигает подход “helpful, reliable, people-first content”.

А в документах для асессоров E-E-A-T используется как модель оценки качества.

Машиночитаемость

FAQ, HowTo, Article, Organization.
Для исследовательских страниц — Dataset, где уместно. Schema.org описывает тип Dataset.
Google отдельно документирует разметку Dataset и важные поля distribution/contentUrl.

Как построить мониторинг SoV: промпты, частота, сегменты?

Сделайте процесс похожим на rank-tracking, но для LLM.

Кластеризуйте темы (NER: бренд, продукт, категория, регион).
Соберите промпты:

“Лучшие X для Y”
“Сравни X и Y”
“Что выбрать для Z”
“Как работает X”

Фиксируйте платформу и регион.
Записывайте ответы и источники (цитаты, домены).
Считайте SoV раздельно:

брендовый,
категорийный,
конкурентный.

Таблица 2. Минимальный набор метрик в отчёте

Метрика	Зачем нужна	Как часто
AI-SoV (simple)	Понимать долю присутствия	еженедельно
AI-SoV (weighted)	Учитывать качество упоминаний	еженедельно
Citation share (доля ссылок)	Видеть, кто “источник правды”	еженедельно
Sentiment tag	Риск репутации	еженедельно
Topic coverage	Где вас вообще не знают	ежемесячно

Инструменты для AI-мониторинга часто называют SoV и “brand visibility” ключевой функцией.

Чеклист: что сделать за 14 дней, чтобы поднять SoV

Собрать 50 промптов по 5 кластерам.
Зафиксировать конкурентов (5–10 доменов).
Разметить ответы: упоминание, позиция, ссылка, тон.
Переписать 10 ключевых страниц под “короткий ответ”.
Добавить 1–2 таблицы и блок “Критерии выбора”.
Добавить FAQ (5–8 Q/A) и обновить дату.
Проставить авторство и источники.
Создать 3 страницы-хаба (категории) для цитируемости.
Проверить индексацию и каноникалы.
Повторить замер SoV и сравнить дельту.

Какие ошибки чаще всего убивают SoV у новичков?

Ошибка 1. Много текста, мало ответов.

LLM любят ясные фрагменты.

Ошибка 2. Нет источников и цифр.

Тогда модель цитирует другие домены.

Ошибка 3. Один промпт = “всё измерил”.

Нужен набор, иначе будет шум.

Ошибка 4. Игнорировать AI Overviews.

Это часть поиска, а не “игрушка”.

SoV в нейросетях | FAQ

1) SoV в нейросетях — это то же самое, что видимость в Google?

Нет. Это доля упоминаний и цитирований в AI-ответах, а не позиции.

2) Можно ли поднять SoV без роста органики?

Да. Иногда выигрывает формат и цитируемость, а не позиция.

3) Что важнее: упоминание бренда или ссылка?

Для доверия лучше ссылка. Для запоминания бренда важно упоминание.

4) Почему результаты “прыгают” от запуска к запуску?

Модели недетерминированы. Меняется контекст, источники и режим.

5) Как часто измерять SoV?

Раз в неделю для динамики. Раз в месяц для стратегии.

6) Какие запросы дают максимум эффекта?

Сравнения, “лучшие”, “как выбрать”, “стоит ли”, “альтернативы”.

Глоссарий (термины)

SoV (Share of Voice) — доля присутствия бренда в ответах.
LLM — большая языковая модель. Пример: GPT-4.
RAG — генерация с подтягиванием источников.
AI Overviews — AI-сводки в Google Search.
Citation share — доля ссылок на ваш домен среди всех источников.
Entity (сущность) — объект NER: бренд, продукт, персона, локация.
HELM — фреймворк оценки LLM-моделей, полезен как ориентир метрик.
E-E-A-T — Experience, Expertise, Authoritativeness, Trust.

Заключение

SoV в нейросетях — это новый слой видимости. Он уже влияет на спрос. Начните с простого мониторинга, затем улучшайте страницы под цитируемые ответы. Если хотите, я могу составить вам список промптов и шаблон отчёта SoV под вашу нишу.

Использованные источники (ссылки, годы, DOI где есть)

Google Search Central — AI features and your website (документация).
Google Blog — Generative AI in Search / AI Overviews rollout (2024).
Ahrefs — AI Overviews reduce clicks / CTR study (2025).
eMarketer — обзор эффекта CTR на основе исследования Ahrefs (2025).
Google Search Central — Our latest update… E-E-A-T gets an extra E (2022).
Search Quality Evaluator Guidelines (PDF, версия 2025).
Schema.org — Dataset (тип).
Google Search Central — Dataset structured data (документация).
OpenAI — GPT-4 Technical Report (2023). DOI: 10.48550/arXiv.2303.08774.
Stanford CRFM — HELM: Holistic Evaluation of Language Models (2022+).
Semrush — справка по AI Overviews и трекингу (2024–2025).
Backlinko — обзор LLM tracking tools (2025).

Читать другие стать из категории — Технологии.

Grape Seed Benefits ⬅️

SoV в нейросетях: как не «исчезнуть» в AI-выдаче