Как собрать промпт-сет для мониторинга бренда в ИИ-ответах

Мониторинг ИИ-ответов по бренду не сводится к одному вопросу в Алисе или ChatGPT. Чтобы получить репрезентативную картину, нужен промпт-сет — системный набор запросов для проверки бренда, продукта и категории.

Когда бренд впервые разбирается с мониторингом ИИ-ответов, проверка часто начинается с самого очевидного запроса: «Расскажи о компании MEGA-DIVAN». И если описание выглядит релевантным, может показаться, что с видимостью все в порядке. Но это еще не мониторинг и не репрезентативная картина. Такой запрос показывает только один сценарий: пользователь уже знает бренд и спрашивает о нем напрямую. В реальности люди формулируют вопросы иначе: выбирают категорию, сравнивают решения, ищут цену, спрашивают об альтернативах или описывают свою проблему без названия продукта...

Чтобы увидеть картину целиком, нужен промпт-сет — набор запросов, который проверяет бренд, продукт и категорию в разных пользовательских сценариях. Как собрать такой промпт-сет с нуля — рассказываем в материале.

Вместо вступления

Начнем с главного: человек и LLM (большие языковые модели — Large Language Models) не всегда одинаково считывают близкие по смыслу формулировки. Например, менеджер по продажам может связывать запросы «какую CRM выбрать» и «как навести порядок в клиентской базе» с общей проблемой — нужна система для работы с клиентами. Но для LLM это не один и тот же запрос. Первая формулировка обычно ведет к подборке инструментов: CRM-систем, сервисов, платформ. Вторая — к советам по процессам: как очистить базу от дублей, настроить регламенты, распределить ответственность и обучить отдел продаж.

Еще важнее уровень осведомленности пользователя. Один человек уже слышал о конкретной CRM и проверяет отзывы о ней. Другой пока не выбрал ни бренд, ни продукт — он понимает только, что ему нужна CRM или похожий инструмент для работы с клиентами. Третий указывает конкретную проблему: заявки теряются, менеджеры забывают перезвонить. Все трое могут быть потенциальными покупателями, но запросы к языковой модели у них разные.

Вот почему промпт-сет строится вокруг интента поисковой фразы. Интент — это поисковое намерение, с которым пользователь приходит к LLM: узнать компанию, выбрать тип решения, понять цену, найти замену конкуренту, разобраться в теме. Разные задачи требуют разных запросов и разных метрик.

В классическом SEO поисковики последние годы тоже учитывали интент, подсказки выдачи и поведение пользователей. Но для языковой модели эта логика жестче: система собирает готовый ответ, поэтому разница интентов сразу меняет структуру результата.

Как устроен процесс сборки промпт-сета

Кратко о том, по какой логике собирается промпт-сет:

1. Задаем границы мониторинга: что именно проверяем и с какими конкурентами сопоставляем бренд.

2. Собираем запросы по типам интентов.

3. Фиксируем метрики.

4. Проводим первый прогон в выбранных LLM и собираем первый срез: что нейросети уже знают о бренде, где он появляется и какие ошибки есть в ответах. Дальше с этим срезом мы будем сравнивать новые проверки.

Порядок здесь важен. Если пропустить подготовительные шаги, в набор попадают случайные запросы, начинают дублировать друг друга, а ответы LLM превращаются в разрозненные наблюдения без понятного вывода.

Шаг 1. Подготовьте данные

На этом этапе запросы еще лежат в черновике. Задача подготовки — собрать исходные данные, из которых затем появится рабочий промпт-сет.

1. Опишите объект мониторинга: бренд целиком, отдельный продукт, категория рынка, конкретная функция или несколько направлений сразу. От этого зависит весь набор запросов в промпт-сете.

2. Составьте список конкурентов. На старте хватит 5–10 компаний: разделите их на прямых и непрямых конкурентов.

3. Соберите терминологию для категории продукта. Нужны варианты формулировок, которыми разные аудитории описывают одну задачу или один продукт. LLM обычно понимает общий смысл, но ответ опирается на формулировку запроса: деловой термин чаще ведет к отраслевому описанию, бытовая фраза — к практическим советам.

Пример: маркетолог скажет «автоматизация клиентского взаимодействия», а владелец бизнеса — «программа, которая напоминает менеджеру связаться с клиентом». Обе фразы нужно проверить, потому что они могут привести к разным ответам и разным рекомендациям.

4. Выберите LLM для проверки. На старте обычно хватает двух-трех: Алисы, YandexGPT и GigaChat. ChatGPT и другие зарубежные модели стоит добавить, если есть международная аудитория или трафик из них уже заметен в вашей системе аналитики.

5. Заведите таблицу для результатов проверки: в нее нужно заносить каждый запрос и ответ LLM. Минимальный набор колонок: дата проверки, нейросеть, запрос, полный ответ, упоминается ли бренд, на каком месте он стоит в ответе, какая тональность у упоминания, насколько точно описана компания или продукт, есть ли ссылка или источник.

После подготовки у вас есть все, чтобы собирать запросы: понятно, что именно проверяем, с кем сравниваем бренд, какими словами пользователи описывают категорию, в каких LLM будем проводить проверку и куда заносить результаты. Теперь можно переходить к промпт-сету.

Шаг 2. Разделите будущие запросы по восьми типам

Промпт-сет строится не как список случайных вопросов, а как набор разных пользовательских интентов. Интент — это причина, по которой пользователь задает вопрос. Один человек хочет узнать про компанию, другой — выбрать инструмент, третий — сравнить бренды, четвертый — решить конкретную проблему. Для LLM это разные сценарии ответа, поэтому в промпт-сете их нужно разделять.

В этой статье мы будем использовать восемь типов запросов: брендовые, категорийные, сопоставительные, продуктовые, проблемно-решенческие, информационные, коммерческие и конкурентные.

Как определить тип запроса?

Он выбирается по главной задаче пользователя. Ниже мы приведем по несколько примеров для каждого типа, чтобы вам было от чего отталкиваться при создании промпт-сета, а сейчас обозначим разницу интентов.

Представьте, что у нас есть магазин Техноборей — физическая точка в Красноярске, которая торгует цифровой и бытовой техникой. Мы хотим узнать, что нейросети знают о нашем магазине, и нам нужно понимать, какие запросы вообще могут задавать наши потенциальные покупатели языковым моделям.

Брендовый запрос — пользователь уже знает название компании и хочет понять, что это за бренд, чем он занимается и можно ли ему доверять. Пример: «отзывы на Техноборей». Здесь важно, правильно ли LLM понимает саму суть компании и ее работы — то, что это физический магазин и что он продает технику в Красноярске — и выдает актуальные контакты.

Категорийный запрос — пользователь пока не выбирает конкретный бренд, а ищет подходящий тип решения для своей задачи. Пример: «магазины техники в Красноярске». Проверяем, появляется ли наш Техноборей в списке вариантов — и если да, то на какой позиции.

Сопоставительный запрос — пользователь сравнивает несколько уже найденных вариантов и хочет понять, что выбрать. Пример: «Гигаснег или Техноборей — где лучше купить ноутбук?». Смотрим, как LLM сравнивает компании и какой вариант советует.

Продуктовый запрос — пользователь разбирается в конкретном продукте, функции, тарифе, версии или сценарии применения. Пример: «какие ноутбуки продаются в Техноборее?». Тут важно, правильно ли LLM описывает ассортимент, категории товаров, наличие конкретных брендов, сервисов или условий.

Проблемно-решенческий запрос — пользователь не называет ни бренд, ни категорию продукта, а описывает ситуацию, с которой хочет справиться. Пример: «плохо ловит Wi-Fi на ноутбуке, что делать?». В идеале языковая модель должна предложить внешний Wi-Fi-адаптер, роутер или диагностику, доступную в нашем магазине. Правда, в этом случае у пользователя должна быть указана геолокация.

Информационный запрос — пользователь изучает тему, термин, метод или порядок действий и, возможно, рассматривает возможность решить задачу самостоятельно. Пример: «как выбрать ноутбук для учебы». Здесь нам важно, появляется ли блог нашего магазина как экспертный источник, где можно получить консультацию — конечно, если у нас вообще есть такой блог и там есть релевантная тема.

Коммерческий запрос — пользователь близок к действию: хочет узнать цену, условия покупки, рассрочку, доставку, наличие товара или следующий шаг. Пример: «есть ли у Техноборея рассрочка на ноутбуки?». Здесь важно, дает ли LLM путь к покупке: актуальные условия рассрочки, ссылку на сайт, карточку компании, телефон, адрес.

Конкурентный запрос — пользователь отталкивается от чужого бренда и ищет замену или альтернативу. Пример: «аналоги Гигаснега в Красноярске». Здесь важно, упоминается ли наш Техноборей как альтернатива чужому магазину и в каком контексте: похожий ассортимент, удобное расположение, цены, сервис или наличие товаров.

Теперь рассмотрим подробнее эти типы. У каждого из них своя задача пользователя, свои примеры запросов и свой тип контента, который влияет на результат.

Тип 1. Брендовые запросы

В этом случае пользователь, напомним, уже знает название компании. Его интересует, можно ли ей доверять, какие продукты есть, какие отзывы о работе сотрудников.

Главная метрика брендового запроса — точность сведений о компании. LLM должна правильно назвать сферу, продукты, рынок, ключевые характеристики компании и ее продукта. Если языковая модель путает бренд с компанией с похожим названием либо добавляет выдуманные факты, это сигнал — нужно начинать или усиливать работы по GEO и AEO.

Примеры брендовых запросов:

• «что такое [бренд]?»;

• «чем занимается компания [бренд]?»;

• «[бренд] — расскажи подробнее»;

• «что известно о [бренд]?»;

• «[бренд] — надежная компания?».

Что влияет на результат по брендовому запросу?

В первую очередь — наличие официального сайта, а также страниц «О компании» и «Продукты», которые доступны поисковым роботам, регулярно обходятся и попадают в индекс. Это и есть практический смысл «хорошо проиндексированных» страниц. Наличие заполненных карточек компании в сервисах Яндекса (Бизнес, Карты) и стабильные упоминания в СМИ — хороший сигнал для попадания в брендовые запросы. Конечно, 100% обещание автоматического попадания в ИИ-ответ гарантировать невозможно.

Частая ошибка — проверить один запрос и успокоиться, если описание компании более-менее точное.

Тип 2. Категорийные запросы

Пользователь еще не знает о бренде, но уже примерно представляет, что ему нужно для решения проблемы: это, например, некий сервис, платформа, программа, инструмент — или подрядчик, который закроет задачу под ключ. На этом этапе важно, чтобы бренд упоминался в ИИ-ответе — даже без его прямого указания в самом запросе.

Главная метрика категорийного запроса — попадание в список решений. Особенно ценно, если LLM ставит бренд в первые варианты и объясняет, для какой задачи он подходит.

Примеры категорийных запросов:

• «какие сервисы для [задача] есть в России?»;

• «что использовать для [задача]?»;

• «лучшие инструменты для [задача] в 2026 году»;

• «какой [тип продукта] выбрать для небольшой компании?»;

• «топ [категория] для российского бизнеса».

Что влияет на результат по категорийным запросам?

Если сайт уже виден в поиске по запросам категории, а поисковики уверенно понимают, к какой теме и рынку относится бренд, LLM проще включить его в ответ. Это прямая связь с классическим SEO, и тут помогают страницы под категорийные запросы, участие бренда в подборках, обзорах, рейтингах, сравнениях и экспертных статьях. Чем чаще бренд появляется рядом с нужной категорией, тем выше шанс, что нейросеть включит его в список вариантов.

Но это не универсальное правило для всех ниш. Где-то LLM сильнее ориентируется на поисковую выдачу и внешние упоминания, где-то — на общую известность бренда, свежие материалы или конкретные страницы сайта. Поэтому категорийные запросы нужно проверять отдельно по каждой теме.

Пример. Поисковая фраза (слово) — «зачем нужна CRM». Например, запрос «зачем нужна CRM» скорее информационный, поэтому Яндекс дает ИИ-ответ. А запрос «лучшие CRM» уже коммерческий и рекомендательный, там нужно сделать обоснованный выбор, а это зависит от критериев. Поэтому Яндекс показывает классическую выдачу.

Информационный запрос про CRM вызывает нейровыдачу — она эффективно и кратко формулирует ответ на вопрос

Запрос про выбор CRM показывает классическую выдачу с рейтингами

Частая ошибка — использовать только внутренний сленг компании. Если команда говорит «деанонимизация B2B-трафика», а клиент формулирует задачу как «узнать, какие компании заходили на наш сайт», обе формулировки должны попасть в промпт-сет. Иначе мониторинг покажет только картину на языке самой компании.

Тип 3. Сопоставительные запросы

В этом случае пользователь уже, как правило, знает несколько компаний. В поиске он хочет получить совет — выбирает и ждет аргументов за и против. Это горячий трафик, ведь человек близок к решению, но еще сомневается.

Главная метрика сопоставительного запроса — имидж бренда на фоне названных вариантов. Важно анализировать, какие сильные стороны LLM приписывает каждой компании в одном ответе, какие минусы называет и какой вариант советует для конкретного сценария.

Примеры сопоставительных запросов:

• «[бренд A] или [бренд B] — что выбрать?»;

• «чем [бренд] отличается от [конкурент]?»;

• «сопоставь [бренд] и [конкурента] по цене и функциям»;

• «[бренд] лучше [конкурента] для [сценария]?»;

• «что выбрать для малого бизнеса: [бренд] или [конкурент]?».

Что влияет на результат по сопоставительному запросу?

LLM часто опираются на материалы, в которых бренды упоминаются рядом: обзоры, страницы «X против Y», отзывы, кейсы перехода с одного продукта на другой. Собственная страница сопоставления на сайте бренда тоже может помочь, если она индексируется и написана в информационном стиле.

Проверять нужно обе очередности, простыми словами — менять порядок слов в одной и той же фразе: «[бренд A] или [бренд B]» и «[бренд B] или [бренд A]».

Тип 4. Продуктовые запросы

В этом типе фокус на конкретном продукте: пользователь уже ближе к выбору и хочет узнать детали.

Главная метрика продуктового типа — корректность продуктового знания. LLM должна правильно описывать функции, ограничения, тарифы, версии, интеграции, сценарии применения и другие параметры продукта. Ошибка даже в одном параметре может испортить имидж компании.

Примеры продуктовых запросов:

• «как устроен [конкретный продукт]?»;

• «[продукт] подходит для [сценарий использования]?»;

• «что умеет [продукт]?»;

• «есть ли у [бренд] [конкретная функция]?»;

• «[бренд] [тариф/версия] — что входит?».

Что влияет на результат по продуктовому запросу?

Самый сильный источник — официальные продуктовые страницы, документация, база знаний, журналы изменений и версий ПО, релизные статьи и страницы тарифов. Чем яснее структура, тем проще LLM воспроизвести факт без лишних фантазий.

Особенно важно проверять продуктовые запросы после изменений в бизнесе: запуска новой функции или старта продаж нового продукта. ИИ-ответы обновляются с задержкой. Если LLM продолжает описывать старую линейку, проблема может быть в слабой индексации основного сайта.

О нововведениях в идеале должны писать крупные, цитируемые сайты.

Тип 5. Проблемно-решенческие запросы

Здесь пользователь описывает конкретную проблему, которую ему надо решить.

Главная метрика в проблемно-решенческом типе — наличие связи между болью и продуктом бренда. В идеале ИИ-ответ показывает, почему конкретный бренд подходит для решения конкретной задачи пользователя.

Примеры запросов:

• «как решить проблему [X]?»;

• «что делать, если [ситуация]?»;

• «как перестать терять заявки?»,

• «устали от [проблема] — что поможет?»;

• «как автоматизировать [процесс] в небольшой компании?»;

• «как другие компании решают [конкретная проблема бизнеса]?».

Что влияет на результат по проблемно-решенческому запросу?

Здесь нужен контент о выходе из проблемной ситуации. Кейсы, разборы проблем, ответы техподдержки, опыт внедрения — вот что для алгоритмов выглядит как готовые сценарии решения проблем, которые они могут напрямую пересказать пользователю. Возьмите живые вопросы из продаж, поддержки и клиентских встреч. Посмотрите, как люди сами описывают проблему: какие слова используют, что уточняют, где сомневаются. На основе этих формулировок можно сделать статью с разбором частых ситуаций — но не на языке продуктовой команды, а на языке клиента.

В целом для сбора любых запросов можно использовать те же источники, что и в классическом SEO. Подойдут Wordstat, Topvisor, Keys.so, подсказки поиска, поисковая выдача, вопросы из продаж, обращения в поддержку, расшифровки созвонов и комментарии клиентов. Разница в том, что для промпт-сета важны не только частотные запросы, но и разные способы описать одну задачу. Поэтому смотрите не только на ключевые слова, но и на интент: человек выбирает продукт, сравнивает варианты, ищет цену, формулирует боль или пытается разобраться в теме.

Тип 6. Информационные запросы

Здесь пользователь пока не выбирает продукт или подрядчика, а разбирается в теме: хочет понять метод, термин, процесс или порядок действий. Он может стать клиентом позже, а может остаться читателем блога, но такие запросы помогают закрепить экспертность бренда в теме.

Главная метрика информационного запроса — тематическая видимость и корректность экспертного ответа. Важно, появляется ли бренд как источник, автор или пример, и насколько LLM связывает его с темой без прямой продажи.

Примеры информационных запросов:

• «как собрать семантическое ядро?»;

• «что такое GEO в маркетинге?»;

• «как оценить эффективность контент-маркетинга?»;

• «как подготовить ТЗ для подрядчика?»;

• «как устроен мониторинг ИИ-ответов?».

Что влияет на результат по информационным запросам?

Это весь контент, который помогает разобраться в теме: блог, гайды, исследования, словари терминов, расшифровки вебинаров, обучающие материалы и экспертные статьи. Здесь важна не быстрая заявка, а устойчивое присутствие бренда в объяснении темы.

— Информационные запросы — это как раз территория контент-маркетинга. Пользователь еще не выбирает подрядчика или продукт, он пытается разобраться в теме: что это такое, как работает, какие есть подходы, где риски, с чего начать. И если бренд годами системно отвечает на такие вопросы в блоге, гайдах, исследованиях, экспертных статьях, он постепенно становится для нейросетей не просто компанией из категории, а трастовым источником объяснений.

В этом смысле AEO и GEO не отменяют контент-маркетинг, а, наоборот, показывают его долгую ценность. Мы в TexTerra почти двадцать лет занимаемся именно этим: создаем контент, который помогает аудитории понять тему, принять решение и связать экспертность с брендом — и делаем это не только для себя, но и для клиентов. Сейчас такие материалы, если они качественные, полезны вдвойне: они работают не только в поиске и для читателей, но и как база для ответов в нейровыдаче.

Дарья Завьялова,

главред TexTerra

Частая ошибка — исключать информационные запросы из мониторинга. На практике они формируют базу, из которой LLM берет объяснения, примеры и упоминания бренда.

Тип 7. Коммерческие запросы

Здесь пользователь уже близок к действию. Его интересует цена, тариф, пробный период, подключение, заявка, демо или покупка. Коммерческий запрос может быть одновременно брендовым и продуктовым, но его тип определяет главный интент: человек хочет понять условия и сделать следующий шаг.

Главная метрика коммерческого запроса — наличие пути к покупке. LLM должна корректно описать следующий шаг, не запутать с ценой и не отправить пользователя к конкуренту без причины.

Примеры коммерческих запросов:

• «как подключить [продукт]?»;

• «сколько стоит [продукт]?»;

• «[бренд] — есть ли бесплатный тариф или триал?»;

• «как попробовать [продукт] перед покупкой?»;

• «[категория] — какой вариант дешевле и надежнее?».

Что влияет на результат по коммерческим запросам?

У бренда должен быть качественный сайт — такой, где коммерческая информация легко находится, открыта для индексации и описана без двусмысленности. Нейросети сложнее корректно ответить на вопрос о цене, тарифе или подключении, если данные спрятаны в PDF, устаревших лендингах, закрытых разделах или формулировках «оставьте заявку, и мы все расскажем».

Особенно важно наличие:

• актуальных страниц с ценами для каждого тарифа, подробное описание тарифных планов;

• описания условий пробного периода;

• понятное описание начала работы с продуктом.

На цены в ответах LLM нужно смотреть осторожно: коммерческая информация быстро устаревает. Поэтому важнее проверить, дает ли ответ ссылку, карточку или понятный переход к актуальной странице бренда.

Тип 8. Конкурентные запросы

Конкурентные запросы отличаются от сопоставительных. В сопоставительном типе пользователь выбирает между вариантами, которые сам назвал: «[бренд A] или [бренд B]». В конкурентном типе точка отсчета — чужой бренд, а задача пользователя — найти замену или альтернативу. Это может быть прямой конкурент, зарубежный продукт, ушедший сервис или решение из соседней категории. Главная метрика конкурентного типа — факт упоминания бренда в качестве альтернативы. Если LLM уверенно предлагает три компании, а вашего бренда среди них нет, это прямой сигнал — нужно начать работу над GEO и AEO.

Примеры конкурентных запросов:

• «альтернативы [бренда] в России»;

• «чем можно заменить [бренд]?»;

• «[бренд] поднял цены — что использовать теперь?»;

• «[бренд] подходит для [задачи] или есть вариант лучше?»;

• «аналоги [бренда] для малого бизнеса».

Что влияет на результат по конкурентному запросу?

На сайте нужны качественные статьи в форматах «топ N альтернатив для X». В контенте важно показать сам факт перехода с одного продукта на другой, подробно описывать отличия между вариантами, демонстрировать кейсы замены. Отзывы с формулировками «перешли с X на Y» тоже будут полезны. Важно и активно присутствовать в категории продукта, и быть связанным с конкретным конкурентом (при помощи контента, который публикуется на качественных, цитируемых сайтах).

Запросы составляют для каждого важного конкурента отдельно. Если у бренда есть конкуренты — компания А, компания Б, компания В, нужен отдельный мини-набор по каждому: 4-5 запросов про компанию А, 4-5 про компанию Б, 4-5 про компанию В. Тогда в отчете будет видно, рядом с каким конкурентом бренд появляется, а рядом с каким исчезает.

Шаг 3. Распределите спорные запросы

Спорные формулировки в промпт-сете неизбежны. Один и тот же запрос может содержать признаки сразу нескольких типов — это нормально. Например: «[продукт] от [бренда] — есть ли бесплатный тариф или триал?». В такой формулировке есть и бренд, и продукт, и коммерческий интерес. Поэтому важно смотреть не только на слова в запросе, но и на то, какую сторону ответа мы хотим оценить.

• Брендовый аспект — как LLM реагирует на прямое упоминание компании: не путает ли бренд с другими, корректно ли описывает, понимает ли сферу работы.

• Продуктовый аспект — как LLM передает сведения о продукте: функции, тарифы, версии, ограничения, сценарии применения.

• Коммерческий аспект — как LLM описывает следующий шаг: цену, подключение, демо, пробный период, заявку или покупку.

Одна и та же фраза может быть полезна в разных блоках, но в отчете ее нельзя оценивать одинаково. А один и тот же ответ может быть хорошим для брендового запроса, слабым для продуктового и недостаточным для коммерческого.

Еще пример: «Что использовать для [задачи]?». Если пользователь выбирает подходящий тип сервиса или инструмента — это категорийный запрос. Если он начинает с боли и не называет категорию продукта — проблемно-решенческий. Если в запросе есть чужой бренд и пользователь ищет замену — конкурентный.

Главное правило остается тем же: тип запроса мы выбираем по основной задаче пользователя и по метрике, которую будем оценивать в ответе.

Шаг 4. Сверьте типы по практической матрице

Выше мы разобрали восемь типов запросов по отдельности. Теперь сведем их в одну матрицу: для каждого типа укажем интент пользователя, пример запроса, главную метрику, контент, который влияет на результат, и частую ошибку. Эта матрица нужна, чтобы не собирать промпт-сет «на глаз». Мы берем реальный запрос и проверяем: какая у пользователя задача, к какому типу относится запрос и по какой метрике оценивать ответ LLM. После изучения матрицы будет понятно, какие блоки промпт-сета закрыты, а где есть пробелы.

Шаг 5. Соберите минимальный промпт-сет

На этом этапе уже понятны типы запросов и есть матрица для проверки. Значит, можно собрать первый рабочий набор, а затем прогнать его в выбранных LLM.

Для старта лучше сделать маленький набор, прогнать его, увидеть слабые места и только потом расширять. Рабочий минимум — 4-5 запросов на каждый тип. Всего получится 32–40 запросов: этого достаточно для первого среза.

Порядок работы:

1. Возьмите восемь типов запросов согласно матрице (см. выше).

2. Для каждого типа напишите 4-5 формулировок.

3. Проверьте, чтобы формулировки отличались интентом, либо сценарием, либо языком клиента, а не только одним словом-синонимом.

Сколько запросов нужно предусмотреть? Точной цифры нет, но мы дадим средний ориентир.

• небольшой бренд с одним продуктом: 40–60 запросов;

• компания с несколькими продуктами, разными сегментами: 100–150 запросов;

• широкая линейка продуктов, разные аудитории, много конкурентов, часто обновляются параметры продуктов: 150–300 запросов и больше.

На старте важнее закрыть разные интенты, чем увеличить количество похожих формулировок. LLM действительно понимают смысл лучше старых поисковых алгоритмов, но конкретная формулировка все равно задает контекст ответа. Поэтому нужны варианты на языке разных клиентов, а не десятки почти одинаковых дублей.

Шаг 6. Зафиксируйте метрики и «точку отсчета»

Метрики появляются здесь, потому что до этого момента мы только собирали запросы. Теперь начинается измерение: каждый ответ LLM нужно записать и оценить по единым признакам.

У каждого типа запроса есть главная метрика, которая помогает понять, считать ли ответ успешным именно для этого блока — она указана в матрице выше рядом с каждым типом. Но кроме них, есть и несколько общих метрик:

• сам факт упоминания — бренд, продукт или нужная категория есть в ответе или отсутствует;

• позиция — бренд или продукт указан первым, в середине списка или в конце;

• точность — LLM правильно описывает компанию, продукт, функции, тарифы, ограничения или условия;

• тональность — ответ нейтральный, положительный, осторожный или негативный;

• сила рекомендации — LLM просто упоминает бренд или явно советует его под задачу пользователя;

• контекст — бренд показан как лидер, нишевое решение, альтернатива, дорогой вариант, простой старт, экспертный источник или инструмент для узкого сценария;

• свежесть — LLM использует актуальные данные или тянет старую информацию: прежние цены, старую продуктовую линейку, устаревшие условия.

Дальше эти метрики применяются к первому прогону. Один и тот же набор запросов нужно проверить во всех выбранных LLM, чтобы увидеть разницу между системами.

Порядок работы:

1. Прогоните запросы в каждой из выбранных нейросетей.

2. Сохраните полный ответ по каждому запросу.

3. Поставьте общие метки: факт упоминания, позиция, точность, тональность, сила рекомендации, контекст, свежесть.

4. Оцените главную метрику для типа запроса: например, точность знания о бренде, видимость в категории, корректность продуктового описания или путь к покупке.

5. Пересмотрите набор запросов после первого прогона. Уберите формулировки, которые не дают полезной информации: слишком общие запросы, ответы без связи с вашим рынком, повторы с одинаковыми результатами.

Первый прогон — это точка отсчета. Не нужно сразу добиваться идеального промпт-сета: важнее получить рабочий срез, увидеть слабые места и дальше дорабатывать набор запросов.

Шаг 7. Интерпретируйте результаты в разных нейросетях

Матрица выше помогает собрать запросы и понять, что именно оценивать в каждом типе. А вот эта таблица понадобится уже после прогона, чтобы разобрать ответы разных LLM и понять, почему результаты в Алисе, YandexGPT, GigaChat или ChatGPT могут отличаться.

Важно: это не список гарантированных факторов попадания в ответы! LLM и поисковые ассистенты остаются «черными ящиками», поэтому мы не можем точно знать, почему нейросеть выбрала один бренд, а другой не упомянула. Но языковые модели не отменяют SEO: они опираются на сайт, поисковую выдачу, карточки компаний, обзоры, рейтинги, СМИ и другие открытые источники. Поэтому таблица ниже — это сигналы, которые можно проверить: что видно в выдаче, что есть на сайте, где бренд упоминается и какие данные LLM берет в ответ.

Шаг 8. Доработайте промпт-сет после первого прогона

Первый прогон нужен для диагностики и подготовки следующей версии. После него становится видно, какие формулировки дублируются, какие интенты проседают и какие блоки требуют дополнительных запросов.

Лучше иметь 40 хорошо проработанных запросов, чем 200 общих и неточных.

Повторяющиеся запросы раздувают таблицу, создают ощущение большой выборки и не добавляют новых наблюдений. Если два запроса стабильно дают один и тот же ответ, один из них можно убрать.

А вот расширять набор стоит по слабым зонам. Бывает, компания часто упоминается по брендовым запросам, но отсутствует в проблемно-решенческих. Решение — добавляйте проблемы клиентов и сценарии использования продукта.

Как часто нужно обновлять промпт-сет

Промпт-сет устаревает. Меняется продукт. Меняется рынок. Обновляются LLM. Конкуренты публикуют на своих сайтах новые страницы — и уже они попадают в ИИ-ответы.

Как понять, что пора обновлять промпт-сет? Вот несколько случаев.

• Запущен новый продукт или новая функция. Ищите новые типы запросов и добавляйте их в обновленный промпт-сет, особенно продуктовые и проблемно-решенческие.

• Появился сильный конкурент. Доработайте конкурентные и сопоставительные запросы.

• Изменились цены продукта. Обновите коммерческие запросы.

• Вышла новая экспертная статья, исследование или большой гайд. Добавьте в сет информационные запросы по теме.

• Изменились частые вопросы клиентов в продажах или поддержке. Обновите проблемно-решенческие формулировки.

Плановый пересмотр промпт-сета мы делаем раз в квартал. Но если идет активная работа с контентом, полезен короткий контроль раз в две недели, причем коммерческие и продуктовые запросы мы смотрим в первую очередь.

Читайте также:

Почему в 2025 году упал поисковый трафик и как это остановить

Почему поисковое продвижение в 2026 — это инвестиция, а не расход

AEO и GEO: как управлять видимостью бренда в нейропоиске Google и Яндекса