Qwen · LLM-мониторинг
Alibaba и e-commerce в Азии — мало кто смотрит Qwen
Вы торгуете на маркетплейсах или через китайскую экосистему, а маркетинг всё ещё крутится вокруг ChatGPT. Qwen — линейка Alibaba: она стратегически важна для e-commerce брендов, завязанных на Китай и Юго-Восточную Азию. В РФ модель малоизвестна — как раз возможность заранее зафиксировать baseline, пока конкуренты не проснулись.
Как выглядит готовый отчёт
Демо подсвечивает Qwen: отдельная строка в матрице моделей и цитаты из ответов Qwen для сравнения с западными LLM.
Carapelli
Упоминания по моделям (демо-прогон)
Подсветка: Qwen — 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 Qwen
В том же запуске можно включить другие модели и проверить, специфична ли картина для Qwen или повторяется в стеке.
О модели
Qwen развивается внутри Alibaba Cloud и связан с торговыми и облачными сценариями экосистемы — это не «ещё один западный чат», а отдельный азиатский слой знаний о брендах.
Набор пользователей быстро растёт в Юго-Восточной Азии и на Ближнем Востоке; в России осведомлённость ниже, поэтому первый мониторинг часто даёт уникальный инсайт без шума.
Как мы измеряем видимость
Стандартные органические сценарии Getllmspy без имени бренда в вопросе.
- Qwen + ChatGPT + Claude + Gemini и др.
- Конкуренты, тональность, LLM-Score
- Повторяемые срезы для международных команд
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 Qwen: 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 Qwen.
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.
Если Qwen перечисляет локальных конкурентов, усильте региональные сигналы и языковые версии сайта.