Описание
ARPAI GEO - платформа полного цикла. Мониторинг, аналитика, web оптимизация и продвижение.
Мы не агентство, не консалтинг, ARPAI - это AI и RPA, лаборатория автоматизированных решений для бизнеса.
В нашем багаже несколько продуктов, делаем для собственных нужд, от того и подход у нас архитектурный.
ARPAI GEO - первый продукт, который мы выпустили на рынок. Платформа, которая автоматизирует сбор данных, аналитику и построение стратегии для всех, кто работает с видимостью бренда в AI-поисковиках. Вы фокусируетесь на решениях — система собирает факты.
Мониторинг: не «ChatGPT в обертке», а аналитическая система
Система одновременно отправляет каждый запрос в 5 AI-движков (ChatGPT, Perplexity, Google AI, Yandex AI, GigaChat) и по каждому запросу показывает: на каком месте стоит ваш бренд в рейтинге ответа, кто стоит выше и ниже, какая тональность упоминания, есть ли прямая ссылка. Не усреднённая метрика, а раскладка запрос × движок — вы видите, где именно проигрываете и кому.
15 запросов на локацию: 10 рыночных (без бренда) + 5 брендовых. Можно добавить свои. На выходе — Brand SOV, Market SOV, позиция в рейтинге, тональность, цитируемость, доверительный интервал. Всё с динамикой между запусками.
Почему 5 AI движков, а не 10
Мы пошли по тупи глубокой проработки и детализации, наша аналитическая система (внутренний продукт) просчитала целесообразность количество - цена - качество, в пользу трех крупнейших западных AI поисковиков и двух Российских представителей.
Каждый движок работает со своей базой данных и своим методом поиска. ChatGPT ищет в интернете в реальном времени. Perplexity обращается к нативному поисковому индексу. Google AI использует grounding через Vertex AI — данные из поисковой базы Google. Yandex AI работает через Yandex Search API — русскоязычный интернет из первых рук. GigaChat отвечает из обучающих данных Сбера — показывает, что «знает» крупнейшая российская модель без поиска.
Параллельная работа пяти движков — это не просто пять ответов на один вопрос. Это пять срезов рынка из разных источников: западный интернет, российский интернет, поисковый индекс Google, коммерческие данные, обучающая выборка. Вместе они формируют панорамную картину того, как AI-экосистема видит вашу нишу.
Глубокое погружение в бизнес
При создании проекта система анализирует сайт компании: определяет название, сферу деятельности, алиасы бренда, продуктовую линейку. На основе этого генерирует запросы, которые реальные пользователи задают AI-поисковикам в этой нише. Не шаблонные «лучший X в Y», а запросы, отражающие реальные сценарии потребления: сравнения, выбор, рекомендации, отзывы.
Данные компании проходят через весь pipeline: от генерации запросов до анализа конкурентов, от рекомендаций до контент-стратегии. Система не просто мониторит — она понимает контекст бизнеса и адаптирует аналитику под него.
Локации: масштаб для локального бизнеса
85+ городов России. Каждая локация — отдельный мониторинг с привязкой запросов к региону. Кафе в Казани и кафе в Краснодаре — это два разных рынка в глазах AI, и рейтинги конкурентов там будут разные. Система покажет, где бренд лидирует, а где его вообще не знают.
Для сетевого бизнеса (отели, рестораны, клиники, сервисы) это означает матрицу: одна компания × 10 городов × 5 движков = 50 точек данных за один запуск. Вместо ручного прогона ChatGPT по каждому городу.
Товарный мониторинг: конкуренция на уровне SKU
Отдельный слой поверх бренд-мониторинга. Указываете конкретный товар или услугу, цену, город, URL страницы — система генерирует товарные запросы и показывает, какие конкурирующие позиции рекомендуют AI-движки. С ценами, URL, брендами. Фильтрация по ценовому диапазону ±30%.
В связке с бренд-мониторингом это даёт трёхмерную матрицу: бренд × товар/услуга × город. Вы видите не только «нас знают», но и «наш конкретный продукт рекомендуют в конкретном городе по конкретной цене».
Аналитический блок: от данных к чек-листу
После каждого мониторинга система генерирует рекомендации и преобразует их в план работ — по сути, чек-лист для A/B-тестирования. Каждая рекомендация становится гипотезой с конкретными задачами. Выполнили задачу — отметили — запустили повторный мониторинг — система автоматически считает: помогло или нет (Z-test, статистическая достоверность). Если SOV вырос — гипотеза подтверждена, если нет — анализируем дальше.
Это замкнутый цикл: данные → рекомендация → действие → проверка → новые данные.
Вебмастер: мощь Claude для GEO/AEO
Встроенный AI-помощник, который видит реальные данные вашего мониторинга и знает, что нужно сделать с сайтом. Не абстрактные советы из интернета — конкретные ответы: «ваш SOV в Perplexity 20%, потому что нет Schema.org разметки и robots.txt блокирует GPTBot». Спросите «как у меня дела?» — получите ответ с цифрами из вашего последнего мониторинга. GEO-аудит проверяет сайт на готовность к AI-краулерам: robots.txt, llms.txt, Schema.org JSON-LD, E-E-A-T, структура контента.
Задавайте правильные вопросы - получите готовый код.
Анализ источников: откуда AI берёт информацию
Прежде чем писать контент, нужно знать куда. Система анализирует вашу нишу и выдаёт три слоя площадок: стандартные (отраслевые порталы, рейтинговые сайты), нишевые (специализированные ресурсы, которые AI учитывает именно в вашей теме) и blind spots — неочевидные площадки, которые вы бы не нашли вручную, но которые регулярно попадают в ответы движков.
Результат — карта источников с приоритетами: где публиковаться, чтобы AI начал вас цитировать. Не угадывание, а данные из мониторинга: система видит, откуда движки берут информацию по вашим запросам, и показывает платформы, на которых вас пока нет.
Стратегия продвижения: не «саммари», а система
Стратегия строится на фактах из мониторинга. Каждая рекомендация структурирована: факт (что показали данные) → разрыв (чего не хватает) → гипотеза (что делать) → задачи (конкретные шаги) → верификация (метрика проверки и срок). Четыре категории: контент, технологии, внешние площадки, бренд.
Это не общие рекомендации уровня «создавайте качественный контент». Пример: факт — «бренд отсутствует в ответах Perplexity по 7 из 10 рыночных запросов», разрыв — «нет упоминаний на площадках, которые Perplexity использует как источники», гипотеза — «публикация экспертной статьи на vc.ru с упоминанием бренда в контексте кейса», задачи — конкретные шаги с дедлайнами, верификация — «через 2 недели проверить: появился ли бренд в ответах Perplexity, метрика — Market SOV ≥ 15%».
Контент-машина: от темы до публикации
Под капотом — мощные языковые модели, но не в виде «напиши мне статью про X». Система передаёт в генератор полный контекст: данные компании, результаты мониторинга, конкурентную среду, выбранную площадку, слабые зоны из стратегии. Модель пишет не в вакууме — она знает, зачем нужна эта конкретная статья и какой пробел в видимости она должна закрыть.
Генерация тем привязана к результатам мониторинга: система видит, где пробел — и предлагает тему, которая его закроет. Статья создаётся как черновик. Дальше — редактирование: можно переписать вручную или дать AI конкретное задание («переделай в формат интервью», «добавь данные по рынку», «сократи до 1500 слов»). После утверждения черновик форматируется: разметка, заголовки, таблицы, структура. Экспорт в Markdown и HTML — готово к публикации.
AI-пиксель: как измерить то, что не видит аналитика
Яндекс.Метрика и Google Analytics не различают переходы из AI-поисковиков — пользователь прочитал рекомендацию в ChatGPT, перешёл по ссылке, а в отчёте это «прямой заход». AI-пиксель — две строчки кода, которые вы ставите на свой сайт перед
