Алиса · голос и ИИ Яндекса
Пользователь слышит один–два бренда — не десяток, как в поиске
В колонке и в машине никто не слушает «топ-10 сайтов»: голосовой ответ укладывается в пару имён. Если вас нет в этой паре, для пользователя вы не существуете — даже при сильном SEO. Алиса (Яндекс) опирается на тот же нейросетевой слой, что и текстовые продукты Яндекса; Getllmspy не эмулирует микрофон, но прогоняет органические промпты без названия бренда и показывает, попадаете ли вы в ответы семейства Яндекса рядом с конкурентами.
Практический разбор
TL;DR: голосовой UX сжимает выдачу до 1–2 произносимых брендов; если вас нет в этом коротком списке, длинный SEO-топ не спасает. Ниже — развёрнутая схема для маркетологов, продактов и PR: как читать срез Getllmspy в контексте Алисы и смежных сценариев Яндекса. Мы не эмулируем микрофон колонки, но прогоняем органические промпты без названия бренда в вопросе по тем же категориям, что люди формулируют в поиске и ассистенте, и сравниваем ответы семейства Яндекса с другими LLM. Это даёт косвенный, но проверяемый прокси: если в текстовых ответах YandexGPT/GigaChat вы стабильно выпадаете из коротких подборок, вероятность «услышать вас в машине» тоже ниже. Отчёт начинается со времени среза и набора моделей — фиксируйте его как baseline перед крупными кампаниями. Далее смотрите LLM-Score и долю голоса: важен не разовый «хайп», а устойчивость в типовых сценариях «кто лучше в нише». Блок конкурентов показывает, кого модель ставит рядом с вами; цитаты — как именно описывают категорию. Если западные модели называют вас чаще, чем стек Яндекса, это сигнал перекоса между глобальным контентом и русскоязычными сигналами доверия. Наконец, повторяйте замер после изменений в оффере, отзывах, партнёрках и медиа — голосовой слой меняется быстрее классической выдачи, и регулярный мониторинг превращает «узнали внезапно» в управляемый риск.
Как выглядит готовый отчёт
В демо акцент на модели семейства Яндекса (как в отчёте для голосового стека): таблица и цитаты показывают, попали ли вы в короткий «голосовой» формат ответа рядом с ChatGPT.
Carapelli
Упоминания по моделям (демо-прогон)
Подсветка: YandexGPT — фокус этой страницы. Цифры иллюстративные.
Конкуренты в этом срезе
Живой отчёт устроен так же: метрики, разбивка по моделям, цитаты, конкуренты и источники — для вашего бренда и выбранного набора моделей.
Бенчмаркинг
Срез с датой и временем
Каждый прогон фиксирует момент завершения — удобно сравнивать «до / после» смены позиционирования или контента.
Метод
Органические сценарии
Название бренда не подставляется в текст вопроса; оцениваем, упоминают ли модели вас в типовых запросах по нише.
Контекст
Рядом с Алиса
В том же запуске можно включить другие модели и проверить, специфична ли картина для Алиса или повторяется в стеке.
О модели
На десятки миллионов устройств в РФ приходятся смартфоны с Алисой, умные колонки и автомобильные интерфейсы — сценарий «спросил вслух — получил два названия» распространённее, чем чтение длинного текста.
Голосовой UX жёстко ограничивает длину: модель физически не озвучит длинный список; попасть в первые 2–3 позиции критичнее, чем на странице выдачи с десятью сниппетами.
Почему это важно для РФ
Для РФ Алиса — массовый канал на десятках миллионов устройств, а западные сервисы мониторинга LLM его не измеряют: они смотрят на ChatGPT и обходят стороной Яндекс. Без среза по экосистеме Яндекса вы оптимизируете не тот экран, где пользователь реально принимает решение вслух.
Как мы измеряем видимость
Органические промпты без названия бренда в вопросе; в прогон добавляют YandexGPT/GigaChat и при необходимости западные модели.
- Органические промпты по категории — ближе к реальным формулировкам в поиске и ассистенте
- YandexGPT / GigaChat в одном прогоне с западными моделями для сравнения охвата
- Отчёт: LLM-Score, доля голоса по моделям, блок конкурентов, цитирования
Блоки отчёта
Сводка и время среза
В шапке отчёта — когда проверка завершена и какие модели участвовали. Это опорная точка для сравнения «до/после» кампаний.
LLM-Score и доля голоса
Сводный индекс по упоминаниям, позиции в списках и тональности; доля моделей, где бренд появился хотя бы раз по сценарию.
Конкуренты и подборки
Кто рядом с вами в ответах моделями Яндекса: названия из текста, частота, контекст сравнения или рекомендаций.
Цитаты и нюансы формулировок
Фрагменты ответов для ручной проверки: как именно модель описывает категорию и ваш бренд.
Те же промпты на других моделях
Параллельный прогон Claude, Gemini, Perplexity и др. — чтобы увидеть, специфичен ли срез для ChatGPT.
От запуска до снимка для презентации
Бренд и ниша
Контекст бренда, сайт, категория, язык и тип проверки — от этого выбирается пакет промптов.
Набор моделей
Выбираете семейства LLM; одинаковые сценарии выполняются параллельно по всем выбранным.
Прогон на сервере
Задание идёт на сервере — вкладку можно закрыть, отчёт открыть из «Истории», когда статус «готово».
Отчёт
LLM-Score, доля голоса, конкуренты, цитаты, источники — можно повторять замер и выгружать.
Ставка на Алисе выше, чем в обычном чате: нет «прокрутки» списка — только то, что успели произнести. Регулярный срез по стеку Яндекса показывает, остались ли вы в узкой выдаче.