Ինչպես երկու օրում հավաքեցինք գործիք, որը բրենդերին օգնում է հայտնվել LLM-ների առաջարկություններում

Երբ Google-ից CTR-ն սկսեց նկատելիորեն ընկնել AI Overviews պարունակող հարցումներում, պարզ դարձավ՝ դասական SEO-ն այլևս չի ծածկում ամբողջ սպառման ձագարը։ Լիդերի մի մասը կորում է այնպիսի մակարդակում, որին Google-ն ընդհանրապես չի հասնում. հաճախորդները հարցնում են ChatGPT-ին և ստանում երեք ընկերության ցուցակ։ Մենք՝ AI MAP-ում, NCTeam-ի համար հավաքեցինք անվճար գործիք, որը ցույց է տալիս՝ ինչ և որտեղ պետք է անել, որպեսզի այդ ցուցակում հայտնվել։ Հետագայում՝ թե ինչպես ենք այն ստեղծել և ինչու հենց այդպես։

Հաճախորդի առաջադրանքը

NCTeam-ը սպասարկման թիմ է, որը բիզնեսի համար բանալիով հանձնում է չաթ-բոտեր և AI-լուծումներ։ Նրանց հիմնական լիդերի աղբյուրը՝ օրգանիկ որոնում և բերանից բերան փոխանցումներ։ Հարցումը հետևյալն էր՝ պետք է թեթև բովանդակային ակտիվ, որը կհավաքի ուշադրությունը նոր թեմայի շուրջ (LLM-տեսանելիություն) և կբերի լիդեր, որոնք հետաքրքրված են բանալիով ներդրմամբ։

Բուն գաղափարը՝ արդիական թեմաների համար մինի-գործիքների շարք։ Արդյունաբերության մեջ սա հաճախ կոչվում է lead magnet, բայց մենք նախընտրում ենք lead MVP ձևակերպումը՝ օգտատերը email չի թողնում PDF-ի դիմաց, այլ անմիջապես ստանում է աշխատող արտադրանք։ Սա տալիս է լիդի այլ ինտենսիվություն՝ գալիս է ոչ թե «կներբեռնեմ ու կկարդամ», այլ՝ «փորձեցի, դուր եկավ, պետք է օգնություն՝ ներդնելու հարցում»։

Ինչ ընտրեցինք որպես թեմա

Թրենդը պետք է բավարարեր չորս չափանիշների՝

• քննարկվում է հենց հիմա (կան հարցումների և հիշատակումների աճ);
• համապատասխանում է NCTeam-ի ծառայություններին (որպեսզի լիդերը լինեն թիրախային);
• ընթերցողն ունի կոնկրետ գործողություն, որը կարող է կատարել;
• ռուսալեզու գործիքների գծով մրցակցությունը գրեթե չկա։

LLM-տեսանելիությունը բավարարում էր բոլոր չորս կետերին։ Թեման 2026-ի սկզբին թափ առավ անգլալեզու միջավայրում, ռուսալեզու B2B-ին հասավ ավելի ուշ, ԱՊՀ շուկայի համար գործիքներ չկային։

Ինչու հրաժարվեցինք API-ի միջոցով «ազնիվ» աուդիտից

Առաջին ակնհայտ ճարտարապետությունը՝ օգտատերը մուտքագրում է բրենդ, մենք քաշում ենք բոլոր LLM-ների API-ները, վերլուծում պատասխանները, ցույց տալիս՝ «ձեզ հիշատակում են 5-ից 3-ում»։ Այս մոդելն աշխատեցնում են արևմտյան SaaS-ները, և արժե $99/ամսից սկսած։

Մենք դրանից հրաժարվեցինք երեք պատճառով։

Գին։ LLM API-ին ուղղված հարցումը փող է արժե։ Հինգ մոդելով և մի քանի հարցումով յուրաքանչյուր ցիկլ՝ մի քանի ցենտ։ Անվճար գործիքի համար, որը պետք է դիմանա LinkedIn-ից եկող զանգվածային տրաֆիկին, սա վատ տնտեսագիտություն է։

Պատասխանի ժամանակը։ API-ին ուղղված հարցումները տևում են վայրկյաններ։ Եթե օգտատերը 15–20 վայրկյան սպասում է արդյունքի, փոխարկումը կտրուկ ընկնում է։

Պատասխանի արժեքը։ «Ձեզ հիշատակում են 5-ից 3-ում» — սա ախտորոշում է, ոչ թե գործողություն։ Օգտատերը ստանում է հաշվետվություն և չգիտի՝ ինչ անել դրա հետ։ Մեզ պետք էր, որ նա փակի գործիքը հասկանալով՝ «գնա այստեղ, արա՛ այս»։

Այդ պատճառով որոշեցինք կառուցել այլ կերպ՝ զրո LLM-հարցում հիմնական քայլում, աղբյուրների ստատիկ քարտեզ, զրո գրանցում։

Աղբյուրների քարտեզը՝ գլխավոր ակտիվ

Քարտեզը գործողությունների աղյուսակ է, որտեղ յուրաքանչյուր գործողության համար նշված է՝ որ LLM-ների վրա է ազդում, որ տարածաշրջաններում է կիրառելի, ինչ ազդեցություն ունի, որքան ջանք, որքան ժամանակ է պահանջում, որտեղ կոնկրետ գնալ և ինչու է աշխատում։

Միանգամից ասենք գլխավորը՝ հիմնական LLM-ների ուսուցողական տվյալների կազմը փակ է։ OpenAI-ը, Anthropic-ը, Google-ը և Yandex-ը չեն հրապարակում աղբյուրների, կշիռների և առաջնահերթությունների մանրամասն ցուցակը։ Սա նշանակում է, որ ցանկացած «քարտեզ՝ թե որտեղից է LLM-ը տեղեկություն վերցնում» — դա վարկած է, ոչ թե ճշգրիտ տեխնիկական փաստաթուղթ։

Քարտեզը հավաքելիս հենվեցինք այն ամենի վրա, ինչ հանրորեն հասանելի է՝

Բաց կորպուսների փաստաթղթերը։ Common Crawl, Wikipedia, GitHub-ի և Reddit-ի բաց տվյալների հավաքածուներ։ Հայտնի է, որ նրանք մտնում են հիմնական մոդելների ուսուցողական կորպուսների մեջ — սա հիշատակվում է OpenAI-ի (GPT-3), Anthropic-ի (Constitutional AI), Google-ի (PaLM, Gemini) հետազոտական աշխատանքներում։

Թարմ պատասխանների ճարտարապետությունը։ Perplexity-ն աշխատում է Bing-ի ինդեքսի հիման վրա — դա իրենք են հայտարարում։ Google-ի AI Overviews-ը և Gemini-ի որոնման ռեժիմը՝ Google-ի ինդեքսի հիման վրա։ ChatGPT-ի որոնման ռեժիմը՝ նույնպես Bing։ Այս աղբյուրները հեշտ ստուգվում են, քանի որ պատասխաններում կան հղումներ։

Վենդորների հայտարարությունները։ Yandex-ը խոսում է «ռուսալեզու ինտերնետի մասում» ուսուցման մասին՝ առանց կոնկրետիկայի։ Այս հայտարարության հիման վրա ենթադրեցինք, որ Yandex-ի էկոհամակարգի ներսում գտնվող ծառայությունները (Dzen, Q) ինդեքսավորվում են ավելի խիտ և ուսուցման մեջ ընկնում են ավելի հաճախ, քան արտաքին ռեսուրսները, բայց դրա ուղղակի հաստատումը չկա։

SEO-համայնքի դիտարկումները։ Բաց հետազոտություններ և թեստեր այն մասին, թե որ կայքերն են մեջբերվում Perplexity-ում, AI Overviews-ում և Gemini-ում։ Սա պրակտիկ մասնագետների կոլեկտիվ փորձ է, ոչ թե գիտական հրապարակումներ, բայց ազդանշան է տալիս, թե որ աղբյուրներին են մոդելները հղում ավելի հաճախ։

Գործիքի մեջ ներդրեցինք ծայրաստիճան կարևոր համարվող վերապահում՝ պլանը ցույց է տալիս առաջնահերթություններ՝ բաց տվյալների հիման վրա, բայց չի երաշխավորում LLM-ների պատասխաններում հայտնվելը։ Սա ավելի ազնիվ է, քան «երաշխավորված եղանակ՝ երկու շաբաթում ChatGPT-ում հայտնվելու» վաճառքը։

Տեխնիկական ստեկ

Մեր vibe-coding ստանդարտի համաձայն՝ սա փոքր նախագիծ է, ուստի ստեկը պարզ է՝

• Frontend և backend՝ Next.js (App Router) + Tailwind;
• ՏԲ՝ SQLite, միայն իրադարձությունների վերլուծության համար;
• Հոստինգ՝ հիմնական դոմենի ներսում՝ ncteam.io/tools/llm-visibility/;
• Մշակում՝ Claude Code՝ VS Code-ում, մեթոդաբանություն՝ vibecoding-ncteam։

Հավաքելը տևեց երկու օր՝ մեկը՝ աղբյուրների քարտեզի և տրամաբանության, երկրորդը՝ դասավորության, վերանայման և ncteam.io-ի դիզայնի մեջ ինտեգրման համար։

Ինչ ստացվեց

Գործիքն աշխատում է երեք քայլով։ Օգտատերն ընտրում է տարածաշրջանը (Ռուսաստան, ԱՊՀ, Եվրոպա, ԱՄՆ), ընտրում է LLM-ները, որոնցում ցանկանում է տեսանելի լինել, մուտքագրում է իր բնագավառը։ Ստանում է գործողությունների ցուցակ՝ ուժով դասավորված. վերևում՝ ամենահզորներն ու համընդհանուրները, ներքևում՝ ավելի նեղ բնագավառայինները։

Յուրաքանչյուր գործողություն բացվում է որպես քարտ՝ որտեղ գնալ, ինչ կոնկրետ անել, ինչու է աշխատում ընտրված LLM-ների համար։ Ոչ մի ձև, գրանցում, email-ով հաշվետվություն։ Բացեց — արեց — փակեց՝ իմանալով, թե ինչ անել հետո։

Որտեղ է, այնուամենայնիվ, ներգրավված AI-ը

Ստատիկ քարտեզը լուծում է «բոլորին որտեղ գնալ» խնդիրը։ Բայց համընդհանուր ցուցակը բացեր է ստեղծում՝ GitHub-ը օգտակար է ՏՏ-իստներին և անօգուտ՝ ստոմատոլոգիային, բժշկական պորտալները պետք են կլինիկային և պետք չեն մշակողներին։

Այդ պատճառով ստատիկ զտումից հետո մենք մեկ թեթև հարցում ենք ուղարկում Claude Haiku-ին։ Մոդելն ստանում է ընտրված բնագավառը և գործողությունների ընթացիկ ցուցակը, և վերադարձնում է երկու բան՝ քարտեզի որ կետերը պետք է թաքցվեն այս բնագավառի համար, և որ 3–4 բնագավառային ռեսուրսը արժե լրացուցիչ ավելացնել (կարծիքների կայքեր, ոլորտային կատալոգներ, ճյուղային ԶԼՄ-ներ)։

Լրացումները ցույց են տրվում առանձին բաժնով «Ընտրված է AI-ի կողմից» նշումով և բացահայտ վերապահմամբ՝ մենք LLM-ի վարկածը չենք ներկայացնում որպես ստուգված տվյալներ։

Նման լրացման ինքնարժեքը կոպեկներ է։ Haiku-ին մեկ հարցումը արժե մոտավորապես երեք հազարերորդական դոլար, գումարած՝ «բնագավառ + տարածաշրջան + LLM-ների հավաքածու» նորմալիզացված բանալիով քեշավորումը նվազեցնում է API-ին ուղղված իրական հարցումների թիվը 5–10 անգամ։ Տասնյակ հազարավոր ստուգումների վիրուսային գագաթնակետի դեպքում API-ի հաշիվը մնում է տասնյակ դոլարների մեջ։

Էջի ներքևի CTA-ն տանում է NCTeam-ի Telegram՝ նրանց համար, որոնց համար ավելի հեշտ է ամբողջ պլանը բանալիով պատվիրակել։

Որտեղ է աշխատում այս մոտեցումը

Lead MVP-ն (PDF-չեկ-լիստի փոխարեն աշխատող գործիք) մեկանգամյա հնարք չէ, այլ ձևաչափ, որը մենք առաջարկում ենք այնտեղ, որտեղ առկա են երեք պայմաններ՝

1. Թեման սուր է, քննարկվում է հենց հիմա, և դրա համար նորմալ ռուսալեզու գործիք չկա։
2. Արտադրանքի կամ ծառայության գործարքի ցիկլը երկար է. անհրաժեշտ է առանց ճնշման առաջին շփման մեխանիզմ։
3. Լսարանը պրակտիկ է. նրան կարևոր է «փորձել», ոչ թե «կարդալ հնարավորությունների մասին»։

Այսպիսի պայմանների դեպքում մենք նման գործիքները պատրաստում ենք փաթեթով՝ հոդված + աշխատող MVP։

Գլխավորը՝ սա MVP է, ոչ թե վերջնական ճշմարտություն

Ուզում ենք լինել ուղիղ։ Այս գործիքը լուծում է նեղ խնդիր՝ ոչ պրոֆիլային մասնագետին տալ «որտեղ գնալ և ինչ անել» պատասխանը, որպեսզի նրա բրենդը սկսի հայտնվել LLM-ների պատասխաններում։ Սա օգտակար է ֆաունդերի, ծրագրավորողի կամ փոքր բիզնեսի սեփականատիրոջ համար, որն իր մարքեթոլոգին չունի։

Բայց մենք մարքեթոլոգներ չենք։ Եվ SEO-մասնագետներ չենք։ Մենք ինժեներներ ենք, որոնք տեսան թրենդը, հասկացան այն այնքան, որ «բավարար է աշխատող քարտեզ հավաքելու համար», և փաթեթավորեցին գործիքի մեջ։ Քարտեզը կառուցված է բաց տվյալների և տրամաբանության հիման վրա, ոչ թե յուրաքանչյուր LLM-ում մեջբերումների էմպիրիկ հետազոտության հիման վրա։

Ինչ է սա նշանակում՝

— Գործիքը վստահորեն պատասխանում է «որտեղից սկսել» հարցին։ Wikipedia, ճյուղային ԶԼՄ-ներ, կայքի վրա կառուցվածքավորված տվյալներ — սա այն հիմքն է, որն աշխատում է գործնականում ցանկացած բնագավառի համար։

— Գործիքը չի պատասխանում ավելի նուրբ մակարդակի հարցերին՝ ինչ հաճախականությամբ հրապարակել նյութեր, որ կոնկրետ ձևաչափերն են ավելի լավ փոխարկվում, ինչպես չափել LLM-տեսանելիության առաջընթացը դինամիկայով, որ ստրատեգիաներն են աշխատում կոնկրետ B2B բնագավառում։

Այստեղ բաց ենք համագործակցության համար։ Եթե դուք մարքեթոլոգ եք, SEO-մասնագետ, GEO-փորձագետ կամ LLM-տեսանելիության հետևման հարթակի ֆաունդեր, և ունեք մեթոդաբանություն, տվյալներ կամ վարկածներ, որոնք այս գործիքը կդարձնեն ավելի ուժեղ — եկեք անենք միասին։ Մենք պատրաստ ենք ներդնել ինժեներական ռեսուրս, մուտք դեպի մեր լսարան և հարթակ (NCTeam + AI MAP)։ Եթե արդյունքը բարձր ստացվի, այն կարելի է վերածել համատեղ հետազոտության, հոդվածի, արտադրանքի կամ շարքի։

Ինչ կլինի հետագայում

Սա շարքի առաջին գործիքն է։ Արդիական թրենդերի համար պլանավորում ենք թողարկել նորերը՝ AI-գործակալների անվտանգություն պրոդակշնում, ավտոմատացման ROI-ի գնահատում, AI-ի ներդրման համար ընկերության պատրաստվածության ախտորոշում։ Յուրաքանչյուրի համար՝ «AI MAP-ում հոդված + NCTeam-ում աշխատող գործիք» փաթեթը։

Եթե ունեք թեմա, որի շուրջ նման փաթեթը կարող է աշխատել ձեր բնագավառում, կամ ցանկանում եք համագործակցել պլանավորվող գործիքներից որևէ մեկի շուրջ — գրեք։

Գործիքն աշխատանքում՝ ncteam.io/tools/llm-visibility

AI MAP — AI-լուծումներ և բիզնեսի ավտոմատացում, Երևան