Структурированная сеть знаний о компании AIVO, её услугах, аудитории и экспертизе в области AI Visibility Optimization
ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ «АЙВО ГРУПП»
Технологическое агентство, специализирующееся на повышении видимости брендов в ChatGPT, Gemini, Claude, YandexGPT, Perplexity и других AI-моделях.
AIVO специализируется на повышении видимости брендов в генеративных AI-моделях (ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, YandexGPT, Алиса AI, Google AI Overviews). Мы разрабатываем структурированные данные, JSON-LD схемы, AI-контент и интеграции, которые помогают LLM-системам правильно понимать и рекомендовать ваш бизнес.
Повышаем видимость бизнеса в AI-чатах и LLM-моделях
вн. тер. г. муниципальный округ Можайский, территория Инновационного центра Сколково, б-р Большой, д. 42, стр. 1
AIVO — агентство по оптимизации видимости бизнеса в AI-моделях (ChatGPT, Claude, Gemini, YandexGPT, Алиса AI, Google AI Overviews). Специализация: структурированные данные, JSON-LD, AI-контент, плагины.
AIVO помогает брендам стать видимыми для AI-моделей через создание структурированных данных, разработку AI-плагинов и специализированного контента. Работаем с e-commerce, SaaS и enterprise клиентами. 7-шаговый процесс от аудита до мониторинга.
AIVO — специализированное агентство по AI Visibility Optimization. Мы помогаем брендам повысить видимость в генеративных AI-моделях (ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, YandexGPT, Алиса AI, Google AI Overviews) через: аудит AI-присутствия, конкурентный анализ, технический аудит сайта, разработку структурированных данных и JSON-LD схем, формирование промтов, создание оптимизированного контента и регулярный мониторинг. Наши клиенты — e-commerce бренды, SaaS компании и enterprise организации.
Глубокий анализ текущей видимости бренда во всех основных LLM-платформах
Комплексный анализ того, как ChatGPT, Claude, Gemini и другие AI-модели воспринимают и представляют ваш бренд. Выявление пробелов в данных, ошибок в рекомендациях и упущенных возможностей.
Создание стратегии повышения видимости бизнеса в генеративных AI-моделях
Разработка комплексной стратегии присутствия бренда в AI-экосистеме: выбор приоритетных платформ, определение ключевых сообщений, планирование контента и технических интеграций.
Создание JSON-LD каталогов, product sheets и knowledge-документов для AI
Проектирование и внедрение структурированных данных, которые LLM-модели могут легко парсить и использовать: JSON-LD схемы, product feeds, knowledge bases, FAQ-структуры.
Создание плагинов и интеграций с AI-платформами
Разработка официальных плагинов для ChatGPT, Gemini и других AI-платформ, позволяющих моделям напрямую обращаться к данным вашего бизнеса.
Генерация специализированного контента под LLM и дистрибуция в источники
Создание контента, оптимизированного для понимания AI-моделями: структурированные статьи, FAQ, определения, use cases — с последующим размещением в источниках, которые индексируют LLM.
Ежемесячный анализ изменений в ответах LLM и систематическое пополнение данных
Регулярный мониторинг того, как AI-модели отвечают на запросы о вашем бренде, отслеживание изменений в рекомендациях и своевременная корректировка данных.
AI-модели не знают о существовании бренда или продукта
AI-модели не включают бренд в рекомендации при релевантных запросах
AI-модели выдают устаревшую или неточную информацию о бренде
Конкуренты получают больше упоминаний и рекомендаций от AI-моделей
Онлайн-магазины и D2C бренды, желающие повысить видимость товаров в AI-поиске
B2B и B2C SaaS-продукты, стремящиеся к AI-рекомендациям в своей категории
Крупные компании с высокими требованиями к точности AI-информации
Агентства, предлагающие AI-оптимизацию как услугу своим клиентам
Рынок AI-оптимизации только формируется — ранние инвестиции дают максимальный эффект
Менее 5% брендов активно оптимизируют присутствие в AI
Глубокое понимание того, как LLM парсят и используют данные
Разработка JSON-LD, Schema.org, Knowledge Graphs для AI
Четкие метрики и отчетность по AI-видимости
Регулярный мониторинг и трекинг изменений в ответах AI
50% поисковых запросов в Google уже сопровождаются AI-ответами
Половина поискового трафика проходит через AI — бренды без оптимизации теряют видимость
53% пользователей используют AI при принятии решения о выборе продукта или услуги
AI-видимость напрямую влияет на решение о покупке
AI-трафик конвертируется на 54% лучше других каналов
AI-канал даёт более качественный трафик с высокой конверсией
Клиенты из AI приносят на 33% больше выручки
AI-трафик — не просто объём, а качество и доход
Structured Data увеличивает вероятность цитирования в LLM на 340%
Технические методы оптимизации дают измеримые результаты
Пошаговый процесс повышения AI-видимости бизнеса
Анализ текущей видимости, тональности упоминаний и позиций в ответах во всех популярных AI-сервисах (ChatGPT, Gemini, Claude, YandexGPT, Perplexity, Алиса AI, Google AI Overviews)
Изучение позиций конкурентов, определение источников данных, интентов и ключевых информационных кластеров
Диагностика доступности для AI-краулеров и соответствия структуры требованиям GEO
Разработка и внедрение структурированных данных (JSON-LD, Microdata) для лучшего распознавания сущностей
Формирование поисковых запросов (промты) под отрасль, регион и аудиторию, а также «контекстные окна» для анализа целевых сегментов бизнеса
Создание и дистрибуция оптимизированного под LLM контента через все доступные каналы
Ежемесячный мониторинг изменений AI-выдачи и пополнение источников данных
Моделирование атрибуции AI (AI Attribution Modeling)
Диалоговая коммерция (Conversational Commerce)
Гиперперсонализация (Hyperpersonalization)
AI для лидогенерации (Lead Generation AI)
Оптимизация под AI-модели (AI Optimization, AIO)
Контент, готовый для AI (LLM-ready Content)
Факторы ранжирования AI (AI Ranking Factors)
Авторитет источника (Knowledge Source Authority)
Интеллектуальный ассистент встроенный в CRM-систему
AI-ассистент продаж (AI Sales Assistant)
Автоматизация пути клиента (Customer Journey Automation)
Прогнозная аналитика (Predictive Analytics)
Предсказание намерений клиента (Customer Intent Prediction)
Генеративная поисковая система (Generative Search Engine)
Конкурентная AI-видимость (Competitive AI Visibility)
Точки появления бренда в AI-ответах (AI Answer Injection Points)
Автоматизированный A/B-тестинг AI (AI-driven A/B Testing)
Целостность AI-контента (AI Content Integrity)
Согласованность AI-контента с брендом (AI Content Alignment)
Фактическая согласованность (Fact Consistency)
Доля присутствия в ответах AI (AI Answer Share)
Оптимизация под генеративные поисковые системы (Generative Engine Optimization, GEO)
Сигналы доверия для AI (Credibility Signals)
Автоматический поиск и квалификация лидов с помощью AI
Автоматическая сегментация аудитории (Audience Segmentation AI)
Машинное обучение (Machine Learning, ML)
AI для распознавания эмоций (Emotion Recognition AI)
Технологии определения эмоционального состояния человека по лицу, голосу или тексту.
Мультимодальная модель (Multimodal Model)
Искусственный интеллект (Artificial Intelligence, AI)
AI-оптимизация текстов (AI Text Optimization)
Автоматизированный анализ данных с помощью ML и LLM
Большая языковая модель (Large Language Model, LLM)
Аналитика поведения AI (Behavioral Analytics AI)
AI-помощник для менеджеров, анализирующий разговор с клиентом и подсказывающий аргументы.
AI-поддержка клиентов (AI Customer Support)
Создание маркетинговых текстов с помощью AI
Персонализация контента (Content Personalization)
Улучшение текстов с помощью AI для SEO и LLM
AI-решение для автоматизации службы поддержки, решающее 70-95% типовых запросов.
Голосовой AI-ассистент (Voice AI Assistant)
Интерфейс для взаимодействия программных систем
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
Модель от Google для глубокого понимания контекста в тексте через двунаправленный анализ.
BLEU Score — метрика качества машинного перевода
Граф знаний бренда (Brand Knowledge Graph)
Уровень доверия AI к бренду (AI Trust Layer)
LLM от Anthropic с акцентом на безопасность, этику и работу с длинными контекстами.
GPT (Generative Pre-trained Transformer)
Генерация с поиском (Retrieval-Augmented Generation, RAG)
Метод обучения модели на нескольких примерах в промпте
Семейство LLM от OpenAI на архитектуре трансформер для диалогов, анализа и генерации контента.
Hugging Face — open-source платформа с предобученными ML-моделями
LangChain — open-source фреймворк для разработки LLM-приложений
Открытая LLM от Meta для исследовательских и коммерческих целей, доступна для дообучения.
LlamaIndex — инструмент индексации данных для RAG-приложений
Метод эффективного дообучения LLM через небольшие низкоранговые матрицы.
Автоматический анализ текстовых отзывов методами NLP
Но-код AI платформы — инструменты для создания AI-решений без программирования
Техника дообучения LLM на основе человеческих оценок ответов.
ROUGE Score — метрика качества суммаризации текста
Направление SEO для повышения видимости бренда в ответах генеративных AI-систем.
Метод выборки токенов по совокупной вероятности
Webhook — механизм автоматических HTTP-уведомлений между приложениями
Выполнение задачи моделью без примеров, только по инструкции.
AI-управляемые цепочки взаимодействия с клиентом на всех этапах его жизненного цикла.
Предиктивная аналитика (Predictive Analytics)
AI-системы полной автоматизации A/B-тестирования: от генерации вариантов до определения победителя.
ML-алгоритмы для автоматического разделения клиентской базы на сегменты.
AI-системы, способные самостоятельно ставить цели и выполнять сложные задачи без контроля человека.
Маркетинговые кампании, полностью управляемые AI без участия человека.
Динамическое ценообразование AI (Dynamic Pricing AI)
Оценка доверия AI к источнику информации
NLP-задача определения эмоциональной окраски текста: позитивной, негативной или нейтральной.
AI-анализ действий пользователей для выявления паттернов и улучшения юзабилити.
Бенчмаркинг конкурентов в AI (Generative Competitor Benchmarking)
Анализ представления конкурентов в ответах ведущих AI-систем
Модель AI, обученная на огромных массивах текстов, способная понимать и генерировать естественный язык.
Vector Database — БД для хранения и поиска эмбеддингов
Метрика частоты и качества упоминания бренда в ответах AI
Resolution Time — время от поступления до решения запроса
Генерация вымышленной или неточной информации моделью
Поисковая система с ответами, сгенерированными AI вместо списка ссылок
Технологии AI, способные создавать новый оригинальный контент: тексты, изображения, аудио, видео.
Генеративный брендинг (Generative Branding)
Дисциплина формирования образа бренда в диалогах с AI
Генерация креативов AI (AI Creative Generation)
Использование генеративных моделей для создания рекламных и маркетинговых материалов.
Гибридный метод: модель ищет информацию в базах знаний, затем генерирует контекстуализированный ответ.
Генерация семантического ядра (Semantic Core Generation)
Автоматическое создание и кластеризация ключевых слов для SEO
Персонализация под микроконтекст пользователя в реальном времени: локация, погода, устройство, намерения.
Персональные AI-рекомендации (Personalized AI Recommendations)
Продвинутый подход в ML, использующий многослойные нейронные сети для анализа сложных данных.
Обучение с учителем (Supervised Learning)
Ассистент для обработки голосовых команд с помощью ASR и TTS
Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP)
Семантическая сеть сущностей бренда и связей между ними
Схема видимости бренда (Visibility Schema)
Ведение коммерческой деятельности через диалоговые интерфейсы с использованием AI.
AI-системы автоматической корректировки цен в реальном времени на основе множества факторов.
Генеративные модели для создания изображений и видео путём "удаления шума".
Обучение без учителя (Unsupervised Learning)
Процесс дополнительного обучения предобученной модели на специфичных данных компании или задачи.
NPS — метрика лояльности и готовности рекомендовать
CSAT — метрика удовлетворённости клиента взаимодействием
Чёткая часть промпта, указывающая модели какое действие выполнить
Процесс применения обученной модели для генерации ответов.
Область компьютерных наук, занимающаяся созданием систем, способных выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта.
AGI — гипотетический AI с человеческим уровнем интеллекта
Conversion Rate — процент пользователей, совершивших целевое действие
Сравнительный анализ видимости бренда в AI относительно конкурентов
Дополнительная информация, передаваемая модели вместе с промптом для более точных ответов.
Цепочка рассуждений (Chain-of-Thought, CoT)
Максимальное количество токенов для обработки одного запроса
Контент, созданный для восприятия людьми и AI-моделями
Confidentiality — защита данных от несанкционированного доступа в AI
Задержка между отправкой запроса и получением ответа от AI.
Развёртывание AI на собственных серверах компании вместо облака.
Подраздел AI, в котором алгоритмы учатся на данных, выявляя закономерности и создавая модели для прогнозирования.
Content Performance Metrics — показатели успешности контента
Компонент нейросети, позволяющий модели взвешивать важность разных частей входных данных.
ML-модели для определения вклада каждого маркетингового канала в конверсию.
Модель AI, способная обрабатывать и генерировать информацию в нескольких форматах: текст, изображения, аудио.
Способность AI работать с несколькими типами данных одновременно: текст, речь, изображения, видео.
Вычислительная архитектура из взаимосвязанных узлов (нейронов), способная обучаться на данных.
Метод ML, при котором модель ищет скрытые закономерности в данных без предварительных меток.
Метод обучения, где модель учится через вознаграждения и штрафы при взаимодействии со средой.
Метод ML, при котором модель обучается на размеченных данных с правильными ответами.
Набор правил и технических механизмов для предотвращения генерации нежелательного или вредного контента AI-системами.
AI ROI — показатель возврата инвестиций в AI
Автоматическое определение истинной цели пользователя за его запросом.
Комплексная оптимизация для корректного восприятия бренда AI-моделями
Методы оптимизации контента для упоминания в генеративных поисковиках
Оптимизация распознавания сущностей (Entity Recognition Optimization)
Настройка данных для корректной идентификации сущностей бренда AI
Числовые веса нейросети, определяющие её "мощность" и возможности.
Динамическая адаптация контента под конкретного пользователя
AI-системы рекомендаций с глубоким анализом контекста и визуального контента.
Персональный брендинговый ассистент на LLM
AI-ассистент для создания и управления личным брендом экспертов и предпринимателей
Парадигма поиска, где пользователь получает сгенерированный LLM ответ вместо списка ссылок.
Разнообразие источников информации о бренде для AI
Модель ML, предварительно обученная на больших данных, которую можно дообучить под конкретные задачи.
ML-модели прогнозирования действий пользователя на основе его поведения в реальном времени.
Прогнозирование оттока (Churn Prediction)
ML-модели для выявления клиентов с высокой вероятностью прекратить пользоваться услугой.
Предсказание будущих событий на основе исторических данных
Текстовая инструкция или запрос, передаваемый языковой модели для получения результата.
Промпт для уточнения стиля и формата ответа модели.
Промпт для проверки качества сгенерированного AI результата.
Навык разработки эффективных и структурированных запросов для языковых моделей.
Готовая структура промпта с заполнителями для переменных данных.
Метод обучения, при котором модель сама создаёт задачи из неразмеченных данных.
Маркеры повышения доверия AI к информации от источника
Скрытая инструкция, задающая роль и поведение AI-ассистента.
Bias — систематическая ошибка, приводящая к дискриминации в AI
Соответствие AI-контента стилю и ценностям бренда
Формат машиночитаемой разметки данных для AI и поисковиков
Content, готовый для AI (LLM-ready Content)
Контент со структурой для лёгкого восприятия AI-моделями
Архитектура организации данных бренда для AI-видимости
Параметр контроля креативности выходных данных модели
Минимальная смысловая единица текста для модели
Типы запросов с потенциалом для рекомендации бренда в ответах AI
Архитектура нейросети на основе механизма внимания, фундамент современных LLM.
Совокупность факторов доверия AI к информации от бренда
Согласованность фактов AI о бренде с официальной информацией
Параметры, влияющие на упоминание бренда в ответах AI
Устойчивость и непротиворечивость информации о бренде в AI
Техника пошаговых рассуждений модели перед ответом
Разбиение сложной задачи на цепочку связанных промптов.
Итеративный процесс улучшения результата AI через серию уточняющих запросов от пользователя.
Диалоговый агент на основе большой языковой модели
Time Savings — экономия времени за счёт AI-автоматизации
Embeddings — векторное представление данных для семантического поиска
Векторное представление бренда в семантическом пространстве AI
AI Ethics — принципы ответственного создания и использования AI
Это управление тем, как ваш бизнес представлен в ответах AI-моделей (ChatGPT, Gemini, Perplexity и др.), где пользователи всё чаще принимают решения.
SEO работает с поисковой выдачей, GEO — с ответами нейросетей. Здесь важны не позиции в поиске, а попадание в ответы AI.
Рост упоминаний в ответах AI, увеличение целевого трафика и влияние на выбор клиента на этапе принятия решения.
Сколько времени нужно для первых результатов?
Первые изменения — 4–8 недель, устойчивый эффект — 3–6 месяцев.
Через AI Visibility, Share of Voice, позиции в ответах, а также влияние на трафик и конверсии.
Аудит, стратегия, контент, размещения, продвижение, аналитика и постоянная оптимизация.
В большинстве случаев — да. Мы проводим технический аудит и адаптируем сайт под AI-краулеры и GEO-структуру.
Через сквозную воронку: от упоминаний в AI до трафика, лидов и выручки.
FAQ: SaaS-платформа аналитики и управления AI-присутствием
Показывает, как ваш бизнес представлен в ответах AI-моделей, и даёт инструменты для управления этой видимостью.
Мы собираем данные через эмуляцию пользователей, а не API — это даёт более точную картину.
Они не отражают реальные ответы, которые видит пользователь, и часто содержат искажения.
Мы воспроизводим реальные пользовательские сценарии и получаем ответы так, как их видят люди.
Как вы решаете проблему галлюцинаций моделей?
Очищаем данные от шумов и используем многократные прогоны с валидацией результатов.
Доля присутствия вашего бизнеса в ответах AI-моделей по ключевым запросам.
Visibility, Share of Voice, позиции, тональность, источники, динамика изменений.
Да, вы видите своё положение относительно конкурентов по каждому запросу и модели.
Это настройка сценариев под конкретные сегменты аудитории для более точного анализа.
Да, по полу, возрасту, доходу, интересам и другим параметрам.
Откуда берутся поисковые запросы (промты)?
Формируются на основе вашей отрасли и собственной LLM, обученной на 100 млн пользовательских данных.
Возможна высокая частота обновлений — от ежедневной до более частой при необходимости.
Нужны ли специальные знания для работы с платформой?
Нет, интерфейс сделан понятным для бизнеса без технической подготовки.
Можно ли использовать платформу без агентства?
Да, это самостоятельный инструмент, но максимальный эффект достигается в связке с продвижением.
Все данные полностью принадлежат клиенту и фиксируются в договоре.