Начните работу с NeuroUP

NeuroUP — платформа аналитики видимости бренда в ИИ-ответах, которая помогает PR и бренд-командам отслеживать и повышать видимость своих продуктов в ответах, генерируемых ИИ. Ваша аудитория всё чаще получает информацию не из списка ссылок, а из готовых ответов от Алисы в поиске Яндекса и AI Overviews в Google.

Чаты с ИИ-помощниками, такими как ChatGPT и Perplexity, стали привычной точкой старта для исследования и рекомендаций. Вместо ключевых слов люди формулируют вопросы и задачи в разговорной форме и ожидают сразу увидеть варианты, критерии выбора и итоговый вывод.

В 2025 году доступ к «Поиску в сети» в ИИ-ассистентах стал массовым и во многом по умолчанию. Переход от внутренних знаний ИИ к работе с внешними источниками сделал ответы чувствительными к тому, какие источники используются и как в них представлен ваш бренд.

Видимость в ответах становится основной метрикой в эпоху ИИ-разговоров.

Чем занимается NeuroUP

Мы помогаем сделать присутствие бренда в ответах ИИ измеримым и управляемым: вы понимаете текущую картину, видите динамику и находите точки роста.

Мы определяем сценарии в ИИ-поиске вокруг вашего продукта и бренда, платформа формирует пул релевантных запросов и ежедневно собирает ответы в выбранных ИИ-платформах так, как их видит пользователь в интерфейсе. Дальше NeuroUP превращает эти ответы в метрики, которые можно применять в работе:

• Оценивает видимость: как часто бренд попадает в ответы по выбранным темам и формулировкам запросов по каждой ИИ-платформе и в динамике.
• Считает SOV (Share of Voice): какая доля упоминаний достается вам по сравнению с конкурентами в одних и тех же сценариях.
• Измеряет тональность: в каком контексте ИИ говорит о бренде и где появляется негатив.
• Разбирает источники: какие домены и конкретные страницы реально формируют ответы, и где у вас разрыв относительно конкурентов.
• Подсказывает, что делать дальше: какие источники и форматы контента дают наибольший потенциал роста видимости и SOV.
• Команда NeuroUP помогает с внедрением приоритетных идей и их влиянием на изменение видимости.

В результате NeuroUP становится «панелью управления» для AEO/GEO.

AEO и GEO: что это и почему мы разделяем

AEO и GEO часто используют как взаимозаменяемые понятия, потому что результат один: бренд должен попадать в готовые ИИ-ответы.

Мы разделяем их по тому, где именно человек получает этот ответ:

• AEO (Answer Engine Optimization) — когда мы добиваемся присутствия бренда в ИИ-ответах внутри поиска (Яндекс/Google). Пример запроса: «кредитная карта с льготным периодом», «лизинг недвижимости условия».

• GEO (Generative Engine Optimization) — когда мы работаем над присутствием бренда в генеративных ответах ИИ-ассистентов (ChatGPT и др.). Пример запроса: «посоветуй самую выгодную кредитную карту с льготным периодом», «сравни варианты лизинга недвижимости для малого бизнеса».

Поэтому в NeuroUP мы используем разделение AEO/GEO практически: чтобы предлагать правильные типы запросов для мониторинга и корректно сравнивать видимость бренда в поиске и в ИИ-ассистентах.

Как устроен мониторинг ИИ-ответов

Мониторинг опирается на запросы, потому что ИИ интерпретирует вопрос по смыслу: намерению и контексту. Разные намерения по одной теме дают разные ответы, поэтому важно покрывать сценарии, а не собирать много перефразировок одного и того же вопроса.

Далее на основе сохранённых результатов строится аналитика.

Кому подходит NeuroUP

В ИИ-ответах клик часто не происходит: пользователь получает рекомендацию прямо в интерфейсе (zero-click) и решение о выборе нередко принимается там же. Поэтому важно понимать, попадает ли бренд в ответы и как именно он там представлен.

Мы фокусируемся на том, что реально наблюдаемо в zero-click среде: присутствие/цитирование, долю рекомендаций (SOV), тональность и конкурентный контекст в ответах.

Аналитика ИИ-ответов будет полезна:

• PR и бренд-команды: мониторинг упоминаний и тональности, приоритизация внешних источников, работа с негативом и несоответствием Tone of Voice (ToV).
• Агентства (SEO/контент/performance): аналитика для ведения AEO/GEO-проектов клиентов и подтверждения результата.

Про спрос/частотность: для поисковых запросов можно опираться на классическую частотность (как в SEO), но с учётом того, что ИИ-ответ появляется не всегда. Для запросов в ИИ-ассистентах платформы обычно не дают точных данных «запросов в месяц», поэтому мы формируем запросы на основе кластеров ключевых слов, их интента и контекста, приближая формулировки к тому, как их задают в ИИ-ассистентах. Это помогает понимать относительную важность тем и сценариев, но без абсолютных цифр частоты.

Быстрый старт