V0.1 / МЕТОДОЛОГИЯ
Как мы измеряем видимость бренда в ИИ
Прогоняем промпты через ведущие LLM и сводим их ответы к одной цифре — ECHO.
ECHO = 50 × 30 × 20
01 — 03ECHO Index — взвешенная сумма трёх вещей, которые бренду нужны от ИИ-поиска:
Цитирование
Как часто LLM упоминает ваш бренд в ответе. Ноль упоминаний = ноль ECHO, всё остальное не имеет значения.
Тональность
Позитивно, нейтрально или негативно. Быть известным и нелюбимым — это не победа.
Авторитет
Цитирует ли LLM ваш собственный домен как источник. Если да — вы контролируете нарратив.
Что мы сканируем
01 — 06Каждый аудит параллельно идёт во все активные провайдеры. Каждый промпт × каждая модель = одна строка в матрице результата.
- 01
OpenAI
GPT-5
EN / RU
- 02
Anthropic
Claude Opus / Haiku
EN / RU
- 03
Google
Gemini 2.5
EN / RU
- 04
Perplexity
Sonar Pro
EN
- 05
GigaChat
Sber
RU
- 06
YandexGPT
Yandex Cloud
RU
Русские движки (GigaChat, YandexGPT) — first-class. Большинство западных инструментов их пропускают.
“If AI doesn’t cite you, you don’t exist in the answer.”
Что происходит во время аудита
01 — 05- 01
Intake
Качаем вашу главную, парсим <title> + meta description. LLM оценивается против вашего реального позиционирования, а не своей галлюцинации по доменному имени.
- 02
Multi-provider fan-out
Отправляем одни и те же промпты во все активные провайдеры параллельно. Полная матрица, без выбора удобных.
- 03
Извлечение
Из каждого raw-ответа извлекаем упоминания бренда, эвристики тональности и URL цитируемых источников.
- 04
Расчёт ECHO
Цитирование, тональность и авторитет агрегируются и взвешиваются 50/30/20 в одно число от 0 до 100.
- 05
Snapshot
Каждый расчёт ECHO сохраняется как time-series снапшот. В Phase 3 будут тренды по неделям.