Что такое LLM Tracker

LLM Tracker — платформа для проверки видимости бренда в ответах подключённых AI-систем. В проекте задают бренд, варианты его написания, конкурентов и вопросы, которые потенциальные клиенты могут адресовать искусственному интеллекту. Сервис проводит проверки, сохраняет ответы и доступные цитируемые источники, а затем помогает сравнивать результаты по вопросам, платформам и периодам.

Его задача — измерять присутствие бренда, а не управлять ответами нейросетей. Платформа не может гарантировать, что конкретная AI-система порекомендует компанию пользователю.

Что можно увидеть в результатах

Простого подсчёта упоминаний недостаточно. Бренд может фигурировать в ответе, но не входить в число рекомендуемых решений; официальный сайт может служить источником, даже если компанию не назвали в итоговом списке. Поэтому результаты полезно рассматривать на нескольких уровнях:

• Упоминания: появился ли бренд или один из его вариантов написания в ответе.
• Рекомендации: советует ли AI-система бренд применительно к вопросу пользователя.
• Позиция: где бренд находится, если ответ содержит упорядоченный список.
• Цитируемые источники: какие сайты и страницы приведены в ответе, когда платформа предоставляет ссылки.
• Share of Voice: какую долю упоминаний в выбранной группе вопросов получил бренд по сравнению с отслеживаемыми конкурентами.
• Динамика: как результаты меняются между сопоставимыми периодами проверки.

Оценивать эти показатели следует вместе с исходными текстами. Разница между фразами «один из вариантов» и «рекомендуемое решение для этой задачи» может быть важнее разницы в несколько процентных пунктов.

Как проходит работа

1. Создаётся проект. В него добавляют название компании, домен, варианты написания бренда и основных конкурентов. Алиасы помогают учитывать ответы, в которых компания названа иначе: например, кириллицей, латиницей или сокращением.

2. Собираются вопросы. Вопросы лучше группировать по намерению: поиск категории, выбор поставщика, сравнение вариантов, решение конкретной проблемы. Например: «Какие компании предлагают [услугу] в [городе]?» или «Что выбрать для [задачи]?». Проверки по известному названию компании и по общему запросу отвечают на разные бизнес-вопросы.

3. Выбираются доступные AI-системы и запускаются проверки. Состав платформ зависит от подключённых API и настроек конкретной установки. Поэтому перечень поддерживаемых проверок следует уточнять для выбранной конфигурации.

4. Анализируются ответы. Команда смотрит не только на сводные показатели, но и на формулировки, конкурентов и источники. Следующий запуск по сопоставимому набору вопросов помогает увидеть изменения.

Чем это отличается от проверки позиций сайта

Классический SEO-мониторинг показывает положение страницы по поисковому запросу. LLM Tracker отвечает на другой вопрос: какую роль бренд получил внутри сформированного AI-ответа. Это может быть упоминание, рекомендация, место в перечне или ссылка на сайт как на источник.

Оба вида измерений полезны вместе. Google указывает, что базовые принципы SEO остаются актуальными и для его генеративных поисковых функций. При этом позиция страницы в обычной выдаче сама по себе не описывает содержание ответа, который увидел пользователь.

Кому полезен LLM Tracker

• Маркетинговой команде — чтобы понять, по каким темам компанию уже упоминают и где её обходят конкуренты.
• SEO- и digital-агентству — чтобы дополнить отчёт по поиску наблюдениями за AI-ответами.
• PR-команде — чтобы изучать контекст упоминаний и проверять, какие источники используются для сведений о бренде.
• Компаниям с несколькими продуктами или регионами — чтобы вести отдельные наборы вопросов и сравнивать их по единой методике.

Особенно важно фиксировать условия сравнения: язык, точный текст вопросов, платформу, дату проверки и состав конкурентов. Если изменить всё сразу, изменение итогового процента будет трудно объяснить.

Форматы работы и расходы

В материалах LLM Tracker представлены интерактивное демо, облачный формат Cloud и размещение на сервере заказчика Self-Hosted. Условия доступа и готовность конкретного формата к внедрению стоит уточнять перед запуском.

Расходы на API подключённых AI-моделей учитываются отдельно. Объём таких расходов зависит, в частности, от количества вопросов, повторных проверок, используемых моделей и размера ответов. Поэтому бюджет мониторинга разумно считать под конкретную методику, а не по одной цене доступа к платформе.

Как использовать результаты

Мониторинг даёт отправную точку для действий. Если бренд отсутствует в ответах по категории, стоит проверить, насколько ясно сайт объясняет специализацию компании и её продукты. Если AI-система ссылается на сторонние площадки, полезно изучить, есть ли на официальном сайте доступные и полные первоисточники. Если конкурент встречается чаще, можно сравнить содержание и источники конкретных ответов.

Такие выводы остаются гипотезами до проверки: AI-ответы меняются, а наблюдаемое совпадение с обновлением сайта или PR-активностью само по себе не доказывает причинную связь.

LLM Tracker помогает сделать эту работу системной: собрать вопросы, сохранить ответы, сопоставить бренд с конкурентами и наблюдать изменения во времени. Начать можно с небольшой группы важных для бизнеса запросов и расширять мониторинг после того, как команда определит, какие показатели действительно помогают принимать решения.