Share of Model
Share of Model (SoM, доля упоминаний в моделях) - это доля упоминаний бренда, которую компания получает от одной или нескольких больших языковых моделей (LLM), относительно всех упоминаний брендов в той же категории. Она количественно отражает, насколько часто и благосклонно ИИ-платформы рекомендуют бренд, когда пользователи задают вопросы, релевантные категории.
Share of Model (SoM, доля упоминаний в моделях) - это доля упоминаний бренда, которую компания получает от одной или нескольких больших языковых моделей (LLM), относительно всех упоминаний брендов в той же категории. Она количественно отражает, насколько часто и благосклонно ИИ-платформы рекомендуют бренд, когда пользователи задают вопросы, релевантные категории.
Почему это важно
По состоянию на 2026 год только у ChatGPT 815 миллионов активных пользователей в месяц, и он удерживает 60,7% рынка ИИ-поиска. Ответы ИИ обычно упоминают всего от одного до трёх брендов, а не показывают десять синих ссылок. Если вашего среди них нет, вы невидимы для быстро растущей аудитории. Отраслевые ориентиры указывают, что лидерам категории нужно 35-40% SoM по ключевым промптам, чтобы сохранять позиции в верхней части списка.
Share of Model против Share of Voice
| Метрика | Share of Voice (SoV) | Share of Search | Share of Model (SoM) |
|---|---|---|---|
| Что измеряет | Рекламную и медийную видимость | Объём брендовых поисковых запросов | Упоминания бренда в ответах ИИ |
| Ключевой вопрос | "Насколько громок наш бренд?" | "Как часто нас ищут?" | "Как часто ИИ нас рекомендует?" |
| Источник данных | Рекламные платформы, мониторинг медиа | Google Trends, Search Console | Сбор и анализ ответов LLM |
Как измерять
- Проектирование запросов: выберите 20-50 вопросов с высоким намерением, представляющих вашу категорию.
- Тестирование на разных моделях: подайте идентичные запросы в ChatGPT, Claude, Gemini и Perplexity. Установите температуру 0 для согласованности.
- Подсчёт упоминаний: фиксируйте, какие бренды появляются в каждом ответе, отмечая частоту, позицию и тональность.
- Расчёт доли:
(Упоминания вашего бренда ÷ Всего упоминаний по категории) × 100. - Отслеживание поквартально: обучающие данные и алгоритмы LLM часто меняются - измеряйте как минимум раз в квартал.
К инструментам автоматического отслеживания относятся Profound, Conductor, Semrush и AEO Grader от HubSpot.
Вариативность между моделями
Видимость бренда может кардинально различаться между LLM. Ariel занимал почти 24% упоминаний на Llama от Meta, но менее 1% на Gemini от Google, тогда как Chanteclair удерживал 19% на Perplexity, но полностью исчезал на Llama. Измерения на одной модели недостаточно - всегда отслеживайте показатели на нескольких платформах.
Как улучшить свой Share of Model
- Публикуйте авторитетный контент: глубокий, насыщенный E-E-A-T контент позиционирует ваш бренд как авторитет категории в обучающих данных LLM.
- Оптимизируйте под цитирование: включайте статистику, результаты исследований и цитаты экспертов, чтобы ИИ-системы ссылались на ваш контент как на источник.
- Расширяйте присутствие на доверенных платформах: Wikipedia, научные статьи и отраслевые отчёты имеют высокий вес в обучении LLM.
- Предоставьте llms.txt: помогите ИИ-краулерам эффективно разбирать содержимое вашего сайта с помощью структурированного файла llms.txt.
Источники: