К содержимому

Gemini · LLM-мониторинг

Мониторинг Gemini = задел на ИИ в Google и AI Overviews

Вы привыкли мерить бренд по поиску, а пользователь уже видит сжатый «умный» ответ поверх выдачи. Gemini встроен в продукты Google и участвует в AI Overviews — отдельный срез по Gemini связывает классическое SEO с тем, как ИИ пересказывает категорию.

Как выглядит готовый отчёт

Демо подсвечивает именно Gemini: строка в таблице моделей и цитаты из ответов Google Gemini в вашем прогоне.

Пример отчёта (демо-данные)

Carapelli

Premium Olive Oil · Global · Завершено 1 апр. 2026 г., 12:00

Полный демо-отчёт
31
LLM-Score
18%
Доля голоса
4.2
Средняя позиция

Упоминания по моделям (демо-прогон)

Подсветка: Gemini — фокус этой страницы. Цифры иллюстративные.

ChatGPT0%
Claude100%
Gemini100%
Perplexity0%
Grok100%
DeepSeek100%
ChatGPT
«Лучшие оливковые масла для ежедневной готовки»
Carapelli — узнаваемая итальянская марка с устойчивым качеством Extra Virgin.
ChatGPT
«Сравнение премиум-масел»
Среди премиум-сегмента часто называют Bertolli, Filippo Berio и Carapelli — у каждого свой профиль вкуса.

Конкуренты в этом срезе

BertolliFilippo BerioKirkland (Costco)Colavita+ остальные в полном отчёте

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 Gemini

В том же запуске можно включить другие модели и проверить, специфична ли картина для Gemini или повторяется в стеке.

О модели

Google подключает Gemini к поиску и обзорным блокам (AI Overviews): поведение модели и видимость бренда там напрямую зависят от того, что поисковый индекс и связанные сигналы «знают» о рынке.

Для русскоязычного Google AI Overviews появляются непредсказуемо и не на всех запросах — первый регулярный мониторинг даёт baseline: что модель уже вытаскивает из индекса и как это меняется со временем.

Как мы измеряем видимость

Органические промпты без имени бренда в тексте вопроса; оценка упоминаний, списков и тональности в ответе Gemini.

  • Один запуск: Gemini + ChatGPT + Claude + Perplexity и др.
  • Конкуренты, цитаты, LLM-Score и доля голоса
  • Отчёт с датой для трекинга после изменений на сайте

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 Gemini: 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 Gemini.

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.

Расхождение Gemini и классической выдачи — повод сверить структурированные данные, справки в Search и актуальность контента.

Вопросы и ответы