Для брендов

AI знает ваш бренд. Но выберет ли он его?

Brand Legibility Diagnostic показывает не просто упоминания. Он разделяет узнавание, retrieval, понимание, подтверждение и реальный выбор в коммерческих запросах.

Когда покупатель спрашивает ChatGPT, Claude, Perplexity или Gemini, что выбрать, физическая дистрибуция не переносится в ответ автоматически. Бренд может быть широко представлен в ритейле и всё равно исчезать именно в тех запросах, где система сравнивает варианты.

Быть известным AI не значит быть выбранным AI.

Что я измеряю

1. Фиксированный набор запросовBrand-name retrieval, benefit и ingredient queries, сравнения и buyer-intent рекомендации. Рынки и языки фиксируются заранее.

2. BaselineЧто каждая модель находит, как описывает бренд, какие источники использует, кого выбирает вместо него и насколько результат стабилен между повторными запусками.

3. Gap mapГде проблема в entity clarity и собственных данных, а где не хватает внешних подтверждений, свежих источников или evidence, релевантного запросу.

4. Повторное измерениеПосле задокументированных изменений запускаются сопоставимые условия. Мы фиксируем наблюдаемое движение, но не называем before/after автоматическим доказательством причинности.

Что нельзя обещать

Никто не контролирует конкретный ответ модели и не может честно гарантировать цитирование, позицию или рекомендацию. Я гарантирую процесс измерения: заранее определённый scope, фиксированный test set, задокументированные вмешательства и повторную проверку.

Для кого

Для брендов и ритейлеров, чьи покупатели уже используют AI для сравнений и выбора. Метод не привязан к skincare: он работает на уровне сущностей, доказательств и decision context.

Метод: измерить → диагностировать → вмешаться → проверить.
Цепочка: Accessible → Retrieved → Understood → Corroborated → Selected → Personalized.

Запросить diagnostic

Что такое AI Legibility?