brandfound.ai

brandfound.ai + copypost: полный цикл GEO без ручной работы

brandfound — сервис аналитики видимости бренда в нейросетях с полным циклом: от аналитики до публикации контента и замера результата.

Мы создаём будущее, где каждый бренд может эффективно управлять своим присутствием в AI-системах, и используем для этого передовые технологии машинного обучения, которые анализируют и оптимизируют упоминания бренда в эпоху искусственного интеллекта.

Большинство GEO-сервисов показывают аналитику, и на этом всё заканчивается: цифры есть, а что с ними делать, непонятно. Разрыв между «увидели проблему» и «закрыли проблему» — то место, где буксуют многие контент-стратегии. В brandfound цикл замыкается полностью:

данные → инсайт → план → статья → фактчек → публикация → замер

Что автоматизировано

За человеком остаются решения: что брать в работу, какие запросы отправлять и что публиковать.

Как устроен цикл

1. Компания и запросы

Пользователь указывает название, сайт и категорию, а сервис сам собирает структуру компании и карту бренда. Затем автогенерация подбирает запросы — вопросы, которые клиенты задают нейросетям. Она формулирует их так, как спросил бы человек, ещё не знающий о бренде.

Запросы бывают четырёх типов:

• коммерческие: советует ли нейросеть бренд в момент выбора;

• информационные: попадает ли бренд в обучающие ответы;

• сравнительные: как бренд ставят рядом с конкурентами;

• репутационные: какой тон у упоминаний.

Перед запуском пользователь проверяет список и одобряет нужные запросы.

2. Аналитика и шкалы

Запросы уходят в десять нейросетей: ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, Grok, DeepSeek, GigaChat, Google AI Mode, Поиск с Алисой и Чат с Алисой AI. Опрос воспроизводит реальные пользовательские сценарии. Из ответов собирается 40+ метрик: Share of Voice, Brand Mention Rate, Citation Rate, видимость в динамике. Все их можно разложить по продуктам, нейросетям, регионам и темам. Для руководства выгружается PDF-отчёт на 45 страниц.

Метрики показывают, сколько бренда в ответах. 17 шкал тональности показывают, как о нём говорят: насколько сильно нейросеть рекомендует бренд, честно ли сравнивает его с конкурентами, точны ли факты. Сервис сам выделяет проблемные и лучшие ответы, а также источники, из которых нейросеть собрала мнение.

3. Инсайты: 15 AI-агентов

Раз в сутки 15 AI-агентов проходят по данным компании. Каждый ищет свой паттерн и, когда находит его, кладёт на доску карточку с наблюдением, обоснованием и рекомендацией.

Агенты разделены на четыре группы:

• Пробелы и возможности. Например, запросы, где у конкурентов видимость есть, а у бренда нет, или темы, где нейросети ещё не дают чётких ответов.

• Конкуренты. Например, запросы, где конкурент выигрывает, или резкий рост его упоминаний.

• Репутация и тональность. Например, негативные формулировки в ответах или падение Brand Mention Rate.

• Источники и нейросети. Например, площадки, которые нейросети цитируют, но которые не пишут о бренде, или нейросеть, где бренд встречается реже, чем в остальных.

Каждого агента можно включить или выключить отдельно.

4. Контент-фабрика: план, статья, фактчек

Карточки проходят по канбан-доске от «Идеи» до «Готово». В каждой собран весь контекст: почему она появилась, какие данные её обосновывают, план, текст и адрес публикации.

Фабрика пишет не абстрактные «статьи о бренде», а материалы под конкретный найденный пробел. В основе лежит RAG-хранилище: сервис каждый день собирает страницы, которые нейросети цитируют в ответах, и нарезает их на смысловые фрагменты. На эти фрагменты модель опирается при написании плана и текста, поэтому материал получается фактически точным и имеет больше шансов попасть в ответы.

Места, в которых модель не уверена (цифры, проценты, даты), подсвечиваются жёлтым. Проверять приходится только их, а не всю статью. Одну тему фабрика раскладывает на разные форматы: кейс, сравнение, исследование, мнение, гайд, разбор. Нейросети цитируют каждый формат по-своему, поэтому охват растёт.

5. Публикация через copypost и MCP

У brandfound есть MCP-сервер, через который ИИ-ассистенты и внешние сервисы работают с данными brandfound напрямую. Аналитику можно получить, просто спросив ассистента, например, как изменилась видимость бренда за неделю или какие новые инсайты положили агенты.

copypost — это бесплатное приложение для мультипостинга, которое работает на технологиях brandfound. Пользователь пишет задачу в чат. Приложение открывает площадку под его аккаунтом, пишет текст, рисует обложку, публикует материал и присылает ссылку.

MCP brandfound встроен в copypost и работает бесшовно. copypost берёт из brandfound тему и требования к тексту: где бренд уже упоминается в ответах нейросетей, а где о нём молчат. Ссылку на вышедший материал он возвращает обратно. Публикация автоматически попадает на доску brandfound, и сервис начинает отслеживать её адрес в ответах нейросетей.

6. Замер после публикации

По каждой публикации brandfound показывает Brand Mention Rate до и после её выхода, число цитирований адреса в ответах нейросетей и динамику эффекта. Если материал сработал слабо, его можно отправить на доработку через фабрику. Агенты при этом продолжают следить за данными: например, когда источники начинают реже ссылаться на бренд, на доске появляется карточка с сигналом обновить материал. Новые данные запускают следующий виток цикла.

Эффект для бизнеса

• Трафик из нейросетей. Модуль AI-трафика показывает воронку конверсии посетителей, пришедших из нейросетей. Детектор синтетики отделяет искусственный трафик от реального.

• Бюджет идёт в темы с доказанным пробелом. Материалы привязаны к данным: к запросу, где бренд проигрывает, к негативному ответу, к неиспользованному источнику.

• KPI по видимости в нейросетях. Эффект контента измеряется ростом упоминаний и цитирований бренда, а не дочитываниями.

• Экономия времени команды. Мониторинг, поиск точек роста, подготовка черновиков, публикация и передача ссылок в отчёт идут без ручной работы. Команда тратит время на решения, а не на сбор данных.