GigaChat · LLM-мониторинг
Сбер, корпоративный сектор и банковские сценарии — GigaChat
Клиент банка или директор на «СберБизнесе» спрашивает ИИ внутри привычного приложения — и получает подборку брендов без вашего участия. GigaChat развивает Сбер и встраивается в экосистему (СберБизнес, СберБанк Онлайн и смежные продукты): ответы приходят там, где западные дашборды LLM-видимости просто не смотрят.
Как выглядит готовый отчёт
Фрагмент отчёта ниже сфокусирован на GigaChat: отдельная строка и цитаты из ответов GigaChat в одном прогоне с западными моделями.
Carapelli
Упоминания по моделям (демо-прогон)
Подсветка: GigaChat — 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 GigaChat
В том же запуске можно включить другие модели и проверить, специфична ли картина для GigaChat или повторяется в стеке.
О модели
GigaChat ориентирован на корпоративный сектор РФ, финансы и крупный ритейл — аудитория пересекается с теми, кто уже принимает решения через сервисы Сбера.
Интеграции в банковские и бизнес-интерфейсы означают, что пользователь может увидеть рекомендацию модели, не открывая отдельный «чат в браузере».
Почему это важно для РФ
Для банков, страховых, медицины и ритейла в РФ GigaChat — реальный канал выдачи внутри привычных приложений. Западные аналоги мониторинга «видимости в ИИ» этот стек обычно не замеряют вообще: без Getllmspy вы сравниваете только ChatGPT и упускаете решения, которые принимают в Сбер-экосистеме.
Как мы измеряем видимость
Промпты без имени бренда в тексте; контекст для оценки ответа задаётся формой проверки; те же метрики, что и для остальных моделей.
- GigaChat + YandexGPT + ChatGPT + Claude и др.
- Доля голоса, конкуренты, тональность, цитаты
- Повторяемый отчёт после контентных и PR-изменений
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 GigaChat: 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 GigaChat.
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.
Западные инструменты мониторинга LLM по умолчанию не покрывают GigaChat — без отдельного среза вы не видите канал, через который миллионы пользователей получают советы в российских сервисах.