Привет! Это команда theLUMA.
Набор запросов для мониторинга AI-видимости — это не просто список промптов, а зафиксированная система запросов, которая отражает реальные задачи пользователя и позволяет сравнивать результаты во времени. Если состав запросов постоянно меняется без учёта версии, динамика AI-видимости становится несопоставимой.
Начните не с ключевых слов, а с бизнес-задач
Первый вопрос — где AI может влиять на путь клиента. Пользователь может искать категорию, сравнивать поставщиков, просить рекомендацию, описывать проблему или проверять конкретный бренд. Эти сценарии и должны стать основой набора запросов.
Поисковая частотность полезна как один из сигналов, но не должна быть единственным критерием. Для B2B и крупного бизнеса часть важных запросов может иметь небольшой сформированный спрос, но высокую ценность для выбора.
Разделите набор на смысловые группы
| Группа | Что измеряет |
|---|---|
| Брендовые | Как AI описывает бренд и продукты |
| Категорийные | Присутствует ли бренд в категории |
| Рекомендательные | Входит ли бренд в короткий список рекомендаций |
| Сравнительные | Как бренд выглядит рядом с конкурентами |
| Проблемные | Появляется ли решение бренда, когда пользователь описывает задачу |
| Репутационные и фактологические | Точность, контекст и потенциальные риски |
| Локальные и региональные | Различия по географии, если они важны бизнесу |
Для быстрого старта можно взять идеи из материала «20 промптов, чтобы проверить AI-видимость самостоятельно». Но для регулярного мониторинга эти примеры нужно адаптировать под конкретный продукт и путь клиента.
Создайте стабильное ядро
Стабильное ядро — набор запросов, который не меняется между основными замерами без явной причины. Именно он позволяет сравнивать исходный замер с последующими периодами.
В стабильное ядро обычно входят запросы, которые связаны с приоритетными продуктами, отражают важные моменты выбора, позволяют сравнивать бренд с конкурентами и достаточно устойчивы для повторного использования.
Отделите экспериментальный слой
Рынок и язык пользователей меняются, поэтому замораживать весь набор навсегда тоже неправильно. Для новых формулировок, формирующегося спроса и тестов держите отдельный экспериментальный слой.
Если экспериментальный запрос становится бизнес-критичным, его можно перевести в стабильное ядро, но зафиксируйте дату и версию методики. Так изменение состава запросов не смешивается с реальным изменением видимости.
Добавьте обязательные параметры
Для каждого запроса полезно хранить бизнес-задачу, группу запроса, продукт или категорию, рынок, регион и язык, приоритет, релевантных конкурентов, AI-платформы, статус «стабильный/экспериментальный», версию и дату добавления.
Не заставляйте один запрос решать все задачи
Запрос «расскажи о компании X» хорошо подходит для проверки фактической точности, но плохо измеряет присутствие в выборе категории. Запрос «лучшие решения для Y» полезен для рекомендаций, но не заменяет брендовые запросы.
Поэтому итоговую AI-видимость лучше анализировать не только общей цифрой, но и по группам запросов. Базовый контекст метрик мы разбираем в руководстве по AI-видимости и в материале про AI Share of Voice.
Как выбирать конкурентов
Для сравнительных и рекомендательных запросов сохраните основной список рыночных конкурентов, но отслеживайте и новых заметных игроков — бренды, которых AI начинает регулярно предлагать, хотя команда не включала их в исходный ориентир.
Основной список лучше менять редко, а слой новых игроков — пересматривать по устойчивому сигналу.
Как работать с регионами и языками
Не переводите один промпт механически и не считайте версии полностью эквивалентными. В разных рынках пользовательский язык, набор брендов и доступные AI-продукты могут различаться.
Если география важна, лучше иметь общую таксономию и локальные наборы запросов, сохраняя связь между ними.
Версионирование — обязательная часть мониторинга
У каждого существенного изменения набора должен быть журнал изменений: какие запросы добавили, удалили или перенесли между группами и почему.
Иначе рост видимости после расширения списка брендовых запросов легко ошибочно принять за реальное улучшение.
Как построить первый исходный замер
- Выберите 3–6 основных бизнес-задач.
- Соберите для каждой несколько типовых запросов.
- Разделите стабильное ядро и экспериментальный слой.
- Добавьте основных конкурентов.
- Зафиксируйте платформы, язык и регион.
- Определите метрики до первого запуска.
- Сохраните версию набора запросов.
После этого первый замер становится исходной точкой, а не набором случайных скриншотов.
Где здесь theLUMA
theLUMA естественно нужна после формализации набора запросов: одни и те же запросы можно использовать как основу регулярного мониторинга бренда, конкурентов, источников и динамики.
Практический CTA: соберите версию 1.0 набора с небольшим стабильным ядром и отдельным экспериментальным слоем. Не пытайтесь сразу охватить все возможные формулировки — важнее методика, которую можно повторить.
Частые вопросы
Сколько запросов должно быть в наборе?
Универсального числа нет. Размер зависит от числа продуктов, рынков и бизнес-задач. Лучше небольшой репрезентативный набор с понятной логикой, чем сотни несвязанных промптов.
Нужно ли включать брендовые запросы?
Да, если вы хотите контролировать фактическую точность и восприятие бренда. Но они не должны доминировать, если главная задача — видимость в категории и рекомендации.
Как часто менять набор запросов?
Когда меняется бизнес-задача, рынок или появляется устойчивый новый пользовательский язык. Все изменения нужно версионировать, чтобы не разрушить сопоставимость.
Источники
- NIST AI RMF Core — документирование измерений, метрик, оценки и мониторинга как повторяемого процесса.
- OpenAI — ChatGPT Search — официальное описание поискового режима и формирования ответов с веб-источниками.
