Описание
AIMonitor.pro — платформа AI-аналитики для брендов, которые хотят быть видимыми там, где аудитория уже ищет ответы: в ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Алисе и других нейросетях.
Сервис показывает не просто факт упоминания бренда, а его реальную позицию в AI-выдаче: как часто его рекомендуют, с кем сравнивают, какую долю внимания он получает у конкурентов, насколько корректно ИИ описывает компанию и какие источники формируют эти ответы.
AIMonitor.pro превращает хаотичные ответы нейросетей в понятную систему маркетинговых метрик: Visibility, Share of Voice, Ranking, Sentiment и Coverage. Благодаря этому маркетинг, PR, SEO и продуктовые команды могут находить точки роста, исправлять искажения, измерять эффект GEO-активностей и управлять репутацией бренда.AIMonitor.pro объединяет мониторинг видимости бренда в нейросетях и AI-ассистента для аналитики.
Он помогает собирать данные, интерпретировать их и отвечать на любые вопросы по аналитике, чтобы команда могла принимать решения быстрее.
Результаты
Кейс 1. Ритейл и e-commerce
Клиент: федеральная омниканальная сеть. Тысячи офлайн-точек, собственный e-com и витрины на всех крупных маркетплейсах.
Задача клиента. Отработать негатив в ИИ-выдаче, войти в топ по товарным и сравнительным сценариям, нарастить трафик из ИИ на собственный интернет-магазин и маркетплейс-витрины.
Что сделали. Технический аудит, бенчмарк против конкурентов, стратегия с опорой на E-E-A-T, запуск GEO-продвижения Full Service.
Срок: от 3 до 6 месяцев.
Результат за 6 месяцев
Трафик из ИИ на собственный e-com и маркетплейс-витрины вырос в 3,4 раза.
Видимость бренда в ИИ-выдаче выросла на 43%.
Знание бренда в ИИ выросло с 49% до 81%.
Тональность бренда в ИИ выросла на 46%.
Доля упоминаний бренда в сравнительных ответах ИИ (запросы вида «где выгоднее купить X») выросла в 2,6 раза.
Метрики через 3 месяца
Видимость бренда в ИИ-выдаче: рост на 15%.
Знание бренда в ИИ: рост с 49% до 63%.
Тональность бренда в ИИ: рост на 18%.
Доля упоминаний бренда в сравнительных ответах ИИ: рост в 1,4 раза.
Кейс 2. Недвижимость и девелопмент
Клиент: федеральный девелопер полного цикла. Десятки ЖК в портфеле, присутствие в большинстве городов-миллионников.
Задача клиента. Отработать негатив по срокам сдачи и качеству в ИИ-выдаче, войти в топ по сценариям выбора ЖК и района, нарастить трафик из ИИ на сайты проектов и лиды в отдел продаж.
Что сделали. Технический аудит, бенчмарк против конкурентов, стратегия с опорой на E-E-A-T, запуск GEO-продвижения Full Service.
Срок: от 3 до 6 месяцев.
Результат за 6 месяцев
Трафик из ИИ на сайты проектов вырос в 2,9 раза.
Прирост квалифицированных лидов из ИИ-канала: 23%.
Видимость бренда в ИИ-выдаче выросла на 36%.
Знание бренда в ИИ выросло с 40% до 69%.
Тональность бренда в ИИ выросла на 53%.
Количество ЖК застройщика, попадающих в рекомендательные ответы ИИ, выросло с 12 до 34.
Метрики через 3 месяца
Видимость бренда в ИИ-выдаче: рост на 12%.
Знание бренда в ИИ: рост с 40% до 54%.
Тональность бренда в ИИ: рост на 21%.
Количество ЖК в рекомендательных ответах ИИ: рост с 12 до 19.
Кейс 3. Фарма: рецептурные и безрецептурные препараты
Клиент: международная фармкомпания с производством в РФ. Портфель Rx и OTC, узнаваемый безрецептурный бренд-флагман в каждой второй домашней аптечке.
Задача клиента. Обеспечить корректность фактов о препаратах в ИИ-выдаче, вытеснить устаревшие и вводящие в заблуждение упоминания, войти в топ по симптоматическим сценариям, нарастить трафик из ИИ на карточки в аптечных сетях.
Что сделали. Технический аудит, бенчмарк против конкурентов, стратегия с опорой на E-E-A-T и YMYL-требования, запуск GEO-продвижения Full Service.
Срок: от 3 до 6 месяцев.
Результат за 6 месяцев
Трафик из ИИ на карточки препаратов в аптечных сетях вырос в 2,7 раза.
Видимость бренда в ИИ-выдаче выросла на 41%.
Знание бренда в ИИ выросло с 38% до 71%.
Тональность бренда в ИИ выросла на 47%.
Доля фактических ошибок о препаратах в ответах LLM сократилась на 62%.
Метрики через 3 месяца
Видимость бренда в ИИ-выдаче: рост на 14%.
Знание бренда в ИИ: рост с 38% до 52%.
Тональность бренда в ИИ: рост на 17%.
Доля фактических ошибок о препаратах в ответах LLM: сокращение на 28%