Штучний інтелект з експериментальної технології перетворився на повноцінний канал пошуку інформації. Щодня користувачі застосовують ChatGPT, Gemini, Perplexity та схожі сервіси для вибору компаній, послуг і рішень. Все частіше відповідь отримується без переходу до класичного пошуку або ж користувач заходить на сайт уже після рекомендації AI. Тому для бізнесу важливо не лише бути присутнім у Google, а й розуміти, як його сприймають і цитують AI-системи.

AI-просування (GEO — Generative Engine Optimization) змінює підхід до аналітики. Традиційні SEO-метрики більше не показують повну картину, адже частина впливу відбувається ще до кліку або взагалі без нього. У цій статті розглянемо метрики, які реально показують ефективність AI-присутності, та способи їх вимірювання.

Чому потрібні окремі метрики для AI-просування

Класичне SEO базується на ключових словах, технічній оптимізації та посиланнях. GEO працює за іншою логікою: у центрі уваги теми, сутності, експертність автора та довіра до джерела. AI-моделі аналізують структуру матеріалу, наявність зрозумілих блоків (TL;DR, FAQ), послідовність викладення та контекст згадок бренду.

Окреме значення мають нові джерела трафіку. Користувач може перейти на сайт напряму з AI-відповіді, через збережене посилання або після повторного пошуку бренду. В аналітиці це часто виглядає як Direct, Organic чи Referral, що ускладнює атрибуцію. Саме тому AI-просування потребує власних метрик, а не копіювання SEO-підходів.

Основні метрики вимірювання AI-ефективності

Щоб об’єктивно оцінити результативність присутності бренду в AI-системах, важливо спиратися не на загальні показники трафіку, а на специфічні метрики, які показують видимість, впізнаваність і контекст використання контенту. Саме ці показники дозволяють зрозуміти, як і в якій ролі бренд з’являється у відповідях AI, а не лише факт переходу на сайт.

Частота цитувань

Один з ключових показників — кількість згадок домену або сторінки у відповідях ChatGPT, Gemini чи Perplexity. Такі дані фіксують у таблицях або через спеціалізовані трекери. Важливо враховувати не лише сам факт згадки, а і її формат: рекомендація, приклад чи активне посилання.

Позиція в AI-оглядах

Йдеться про видимість сторінки у Google AI Overviews, Gemini Snapshots або підбірках відповідей. Доцільно аналізувати динаміку та частку присутності (share of voice), як порівняти з конкурентами, а не одиничні появи.

Що впливає на відповіді ШІ

AI-алгоритми оцінюють не окремі ключові слова, а загальний рівень довіри до джерела, логіку подачі та стабільність сигналів з різних каналів. Саме сукупність факторів визначає, чи буде бренд використаний у відповіді.

Основні фактори впливу:

  1. E-E-A-T (досвід, експертиза, авторитет, довіра). Коли на сайті чітко видно, хто автор матеріалу, чим він займається і який має досвід, це напряму впливає на довіру. Біографія, реальні кейси, дати оновлення контенту та посилання на перевірені джерела підсилюють сприйняття матеріалу як надійного.
  2. Відгуки та репутація. Значення має не просто кількість відгуків, а їх зміст. Коментарі з конкретикою про послугу, результат і контекст формують більш стійке уявлення про бренд. Особливо це помітно на платформах на кшталт Google Business, Facebook, Trustpilot чи Clutch.
  3. Беклінки та зовнішні згадки. Важливо, де саме згадується бренд. Посилання з профільних медіа, галузевих блогів, каталогів або аналітичних матеріалів сприймаються значно сильніше, ніж масові чи випадкові джерела.
  4. Структура та читабельність контенту. Матеріали, де інформація подана послідовно, із чіткими підзаголовками, FAQ-блоками та зрозумілими абзацами, сприймаються значно легше. Такий формат зменшує ризик неправильного трактування змісту й допомагає передати основну думку без спотворень.
  5. Сентимент у публічному просторі. Важливу роль відіграє загальний тон згадок про бренд у соцмережах і коментарях. Постійний негатив, конфлікти або скарги можуть підірвати довіру, навіть якщо сам сайт технічно зроблений якісно та виглядає коректно.

Сукупно ці фактори формують цілісне уявлення про бренд і визначають, наскільки часто та в якому контексті він з’являється у відповідях AI-сервісів.

Інструменти для відстеження AI-результатів

Для коректного вимірювання ефективності AI-просування потрібне поєднання класичної аналітики, спеціалізованих трекерів та інструментів оптимізації.

Аналітичні системи

Google Analytics 4 є базовим інструментом для фіксації трафіку з AI-джерел. У GA4 створюють сегменти за параметрами session source / medium для ChatGPT, Gemini, Perplexity та інших систем, а також налаштовують події й цілі для оцінки конверсій.

Для швидкої перевірки достатньо відкрити розділ «Трафік» та обрати параметр «Перше джерело трафіку користувача». У цьому зрізі AI-переходи відображаються як окремі джерела (наприклад, chatgpt.com), без змішування з Direct або Organic.

Looker Studio дозволяє будувати дашборди для порівняння AI-трафіку з органічним і соціальним, а Search Console, Bing Webmaster Tools та Yandex Webmaster допомагають аналізувати запити, кліки та CTR.

Спеціалізовані AI-трекери

Llmbrandmonitor використовуються для відстеження частоти й контексту згадок бренду в AI-відповідях. Rank-трекери для LLM (PromptWatch) працюють за принципом SERP-моніторингу, аналізуючи позиції бренду за заданими запитами. Системи сповіщень дозволяють оперативно реагувати на різкі зміни видимості.

Інструменти для оптимізації AI-сигналів

  • Ahrefs, Serpstat, Semrush — аналіз посилального профілю та авторитетності джерел.
  • Schema.org-генератори — створення розмітки Article, FAQ, HowTo, Review.
  • Інструменти ревізій — перевірка битих або некоректних URL, що можуть знижувати довіру до джерела.

Приклади та практичні кейси

У нашій практиці ми бачимо, що AI-канал дає вимірюваний результат за умови правильної аналітики. Так, у нашій маркетинговій агенції COMPAS після впровадження GEO-стратегії трафік з AI-джерел зріс утричі. Ключову роль зіграли сегментація в Google Analytics 4, перегляд структури контенту та регулярний контроль цитувань бренду. У результаті конверсії з AI-трафіку виявилися на 30% вищими, ніж з органічного пошуку, що дозволило коректно оцінити ефективність цього каналу.

Аналогічний підхід ми застосовували й у проєкті туроператора Tangotravel. За три місяці сайт потрапив у рекомендації ChatGPT і Gemini, що забезпечило понад 4 100 переходів з AI-систем і загалом понад 12 800 відвідувачів. Паралельно було покращено видимість у Google AI Overviews і налагоджено прозору атрибуцію в GA4, що підтвердило ефективність послідовної роботи з новим каналом.

Якщо під час роботи з аналітикою AI-трафіку виникають складнощі (з атрибуцією, сегментацією в GA4 або інтерпретацією даних), варто залучати спеціалістів з практичним досвідом. Наша команда працює з AI-просуванням на рівні стратегії, аналітики й впровадження.

Висновок

AI-просування вимагає переосмислення аналітики. Важливими стають не лише кліки, а й цитованість, видимість і довіра. Поєднання GA4, дашбордів і спеціалізованих трекерів дозволяє отримати реальну картину та приймати обґрунтовані рішення в умовах змінного ринку.