Как рассчитывается оценка AI-видимости

1.Что измеряет оценка

Мы задаём нескольким публичным AI-ассистентам набор вопросов, которые реально может задать клиент, и считаем в каждом ответе две вещи: упомянут ли ваш бизнес по названию и процитирован ли ваш сайт как источник. Оценка — среднее этих результатов по движкам, выраженное из 100.

В этом вся идея. Это измерение наблюдаемого поведения, а не его модель. Оценка не знает, почему ассистент ответил именно так, и не предсказывает, что он ответит завтра.

Чем оценка не является: рейтингом, гарантией, прогнозом выручки или чем-то, что признаёт хоть один AI-вендор. За пределами Tunnel этим числом не пользуется никто. Оно полезно тем, что измеряется одинаково на каждом прогоне, поэтому его движение осмысленно даже там, где абсолютное значение — нет.

2.Какие движки мы опрашиваем

Пять движков — все они ассистенты, которыми клиент действительно может пользоваться, и все они те, до которых мы реально дотягиваемся:

Perplexity — единственный движок, который возвращает список использованных источников, и это единственный качественный сигнал цитирования, который у нас есть. Когда опросы идут через единый агрегатор, такой список недоступен, и цитирование сводится к появлению вашего домена в тексте ответа.

Одна деталь того, как мы спрашиваем, важнее того, какие модели мы спрашиваем. Мы отправляем каждый вопрос с включённым поиском в интернете, потому что именно так люди пользуются ассистентами: вы спрашиваете, а продукт ищет перед ответом. Поэтому мы измеряем то, что ассистент может найти и сказать о вас сегодня, а не то, что модель запомнила. До августа 2026 года мы спрашивали без поиска, и это ошибало только в одну сторону. Те же пять вопросов тем же моделям дважды: бизнес, который три движка не назвали ни разу, был назван двумя из них — причём размер модели не изменил ничего, изменил только поиск. Сканирование, занижающее результат, хуже, чем его отсутствие: оно говорит бизнесу, что он невидим для ассистентов, которые на самом деле называют его первым.

3.Какие вопросы мы задаём

Пять запросов за прогон, выбранных одним из двух способов:

1. Из ваших ключевых слов. Если вы привязали ключевые слова к сайту, мы берём ваши первые пять. Это детерминированно, поле боя выбираете вы, и это не стоит ни одного вызова модели.
2. Сгенерированные из вашего же контента. Иначе модель составляет пять запросов по собранным при обходе данным о бизнесе и FAQ, покрывая формы, которые чаще всего вызывают AI-ответы: определение, рекомендация, «как решить» о вашей проблеме, вопрос о цене и сравнение или альтернативы.

Затем применяются две поправки. Брендовый запрос привязывается к вашему домену, потому что бизнес с названием из обычного слова («Tunnel») иначе получит ответ совсем о другом. А если бизнес локальный, мы добавляем один безбрендовый запрос по местоположению — вопрос, который клиент задаёт на самом деле, без единого намёка на то, что вы существуете. Он самый сложный и самый честный.

Каждый прогон сохраняет точные использованные запросы и происхождение каждого из них, поэтому оценку, с которой вы не согласны, можно проследить до вопросов, которые её дали. И то, и другое показано на вашей собственной оценке в панели — вместе с тем, что вернул каждый вопрос: какие ассистенты на него ответили, кто из них назвал вас и содержал ли сам вопрос ваше название. Последнее решает, читается ли строка вообще: ассистент, повторяющий название, которое мы сами ему дали, выглядит точно так же, как тот, который его знал, поэтому такие строки помечаются как нечитаемые, а не считаются видимостью. И счёт всегда берётся из ассистентов, ответивших на этот вопрос: тот, для которого у нас нет ключа, не входит в строку и никогда не считается ассистентом, который вас не знал.

И здесь начинается часть, которую легко опустить. Каким бы из описанных выше путей вопрос ни появился, сама формулировка написана моделью или нашим фиксированным шаблоном. Привязка ключевого слова определяет, о чём вопрос; она не превращает его в слова клиента. Ни один запрос, который мы отправляем ассистенту, не сформулирован тем человеком, до которого вы пытаетесь дойти.

И ни один из них не является доказательством того, что кто-то спрашивал. Вопрос может быть правдоподобным или выбранным вами, при том что ни один реальный человек никогда не задавал его ассистенту. Чтобы было иначе, нужно покупать данные о поисковом спросе, а мы этого не сделали: условия лицензий бесплатных источников этого не позволяют, и мы не будем строить платную функцию на числе, источник которого не можем назвать. Восполнить пробел из собственного трафика мы тоже не можем, потому что решили не хранить текст того, о чём нас спрашивают агенты.

4.Что считается упоминанием

Текст ответа нормализуется перед сопоставлением: Unicode-декомпозиция, снятие диакритики, нижний регистр, пунктуация заменяется пробелами. Так *«Cofetăria Bună»* совпадает с *«cofetaria buna»*.

Затем мы ищем ваш бренд и бренд без концевого юридического суффикса (SRL, S.R.L., LLC, Ltd, GmbH, SA, PFA и подобных). Варианты короче четырёх символов отбрасываются — двухбуквенный бренд, совпадающий везде, хуже, чем отсутствие сигнала.

Для однословного бренда правило строже. «Tunnel», «Slack» или «Delta» постоянно встречаются в обычных предложениях, поэтому для них в том же ответе должен быть подтверждающий якорь — ваше имя хоста или его отличительная часть, — иначе упоминание не засчитывается. Названия из нескольких слов достаточно специфичны сами по себе.

5.Что считается цитированием

Цитирование сильнее упоминания: ассистент указал на вас как на источник, а не просто назвал.

1. Если движок вернул список источников, мы ищем ваш точный хост или его поддомен.
2. Иначе ищем «голый» домен в тексте ответа.

Сегодня список источников возвращает только Perplexity, поэтому для остальных движков цитирование означает, что домен был написан в ответе.

6.Формула

Каждому движку задаются все запросы. Для каждого движка мы считаем упоминания и цитирования по этим запросам, затем:

engineScore = ((mentions × 0.6 + citations × 0.4) / queries) × 100

probeScore  = mean(engineScore) over the 5 engines

overall     = min(100, probeScore + rootLlmsTxtBonus)

Вес упоминания — 0,6, цитирования — 0,4. Ответ, который и называет вас, и ссылается на вас, даёт по этому запросу полную 1,0; упоминание без ссылки — 0,6.

rootLlmsTxtBonus — это 3 балла, начисляемые, когда ваш сайт отдаёт сгенерированный нами llms.txt прямо с корня вашего домена, а не только с нашего адреса. Это бонус, а не условие: его отсутствие ничего не стоит и он не может поднять оценку выше 100.

Вместе с оценкой мы фиксируем два показателя, которые понятнее составного: доля упоминаний и доля цитирований — процент от всех проб «движок × запрос», давших результат.

7.Оценки в баллах

Мы публикуем пороги такими, как они реализованы, а не такими, как они выглядели бы лучше всего. Получить A по-настоящему трудно — это значит быть названным почти в каждом ответе почти каждого ассистента, — но это достижимо, чего не было, пока набор движков не сократили до пяти измеримых.

8.Как часто выполняется

Обход запускается ежечасно и берёт всё, у чего прошёл интервал его тарифа. Эти интервалы — раз в 3 дня на Business и Custom, раз в 7 дней на Pro и один раз на Free — одна проверка при регистрации, без повторений. Сверх расписания Pro и Business могут запустить проверку по требованию за один токен.

Здесь было написано прямо противоположное: что все тарифы идут раз в 24 часа и что брать деньги за более частую проверку значило бы продавать шум. Половина этого верна до сих пор: ответы ассистентов меняются недостаточно быстро, чтобы часовая проверка что-то дала, поэтому ничего здесь не тарифицируется по часам. Неверная половина исходила из того, что стоимость нас не ограничивает. С включённым поиском один прогон из пяти вопросов по пяти ассистентам стоит нам около $0,89, так что ежедневная проверка на бесплатном аккаунте — это $27 в месяц при нулевой выручке. Изменилась ЧАСТОТА, а не метод: каждая проверка по-прежнему спрашивает с включённым поиском, потому что более дешёвая проверка, занижающая результат, хуже редкой честной.

Каждый прогон сохраняет разницу с предыдущим, так что видно движение, а не только уровень. И удерживает эту разницу всякий раз, когда два чтения снимались по-разному: изменилась формула, изменился набор вопросов или за движок отвечала другая модель ИИ. Вам сообщают, что именно из этого произошло. Отсутствующее сравнение — это не сравнение с нулём.

9.Аудит точности

Отдельно от оценки каждый прогон сверяет то, что *сказали* движки, с достоверными данными, собранными с вашего сайта. Он сообщает о трёх типах находок:

• Несовпадение телефона — ассистент назвал контактный номер, который вам не принадлежит.
• Цитирование двойника — ассистент сослался на домен, похожий на ваш, но не ваш.
• Упоминание без источника — вас назвали, не приложив источник.

Ответы-заглушки из аудита исключены: пустой ответ способен породить только ложные находки. Уведомление приходит, когда находки появляются, а не при каждом прогоне, который их подтверждает.

10.Известные ограничения

Сказано прямо, потому что вы всё равно их найдёте:

• Оценка охватывает ассистентов, которых мы можем опросить. Ассистент, которому нельзя публично задать вопрос, в оценку не входит вовсе. Мы предпочитаем оставить пробел, а не заполнять его числом, которого не измеряли, — но это пробел, и если ваши клиенты живут на ассистенте, до которого мы не дотягиваемся, оценка о них молчит.
• Мы опрашиваем API, а не потребительский продукт. С августа 2026 года мы отправляем каждый вопрос с включённым поиском, что убирает большую часть этого ограничения. Модель за веб-интерфейсом ChatGPT не идентична той, которую мы можем вызвать, у потребительского продукта есть поиск и персонализация, которые мы не воспроизведём, а наш запрос не просит ничего из этого. Это самое крупное ограничение в списке и единственное, чья ошибка имеет направление: из-за него мы показываем вас менее заметным, чем вы есть, и никогда — более.
• Модели для опроса — дешёвого класса. Мы используем недорогой уровень каждого вендора, чтобы плановые обходы по всем клиентам оставались посильными. Более крупная модель может ответить иначе — хотя, когда мы проверяли, назовут ли бизнес, решал поиск, а не размер модели.
• Пять запросов — маленькая выборка. Оценки колеблются по причинам, которые являются шумом, а не сигналом. Смотрите на тренд за две недели, а не на разницу между двумя днями.
• Сопоставление упоминаний текстовое. Ассистент, который прекрасно описал ваш бизнес, но не назвал его, получает ноль — справедливо, но это потеря, которую число не отражает.
• Цитирования в основном недоступны. Четыре из пяти движков не возвращают список источников, поэтому их цитирования зависят от того, напишет ли модель URL.
• Ответы недетерминированы даже при температуре 0.

11.Как воспроизвести расчёт самому

Ничего из перечисленного не требует нашего софта. Задайте пяти ассистентам одни и те же пять вопросов, посчитайте ответы, где вас назвали, посчитайте те, где на вас сослались, и примените формулу выше. Если ваше число заметно отличается от нашего, начинать надо с запросов — они сохраняются при каждом прогоне и видны в панели, и каждый показывает, какие ассистенты на него ответили и кто из них вас назвал. Так что сравнение идёт вопрос за вопросом, а не одно число против другого.

Мы предпочли бы, чтобы вы проверили. Оценка, которую нельзя проаудировать, — оценка, за которую не стоит платить.

12.Изменения этой методологии

Изменение формулы меняет историю каждого клиента, поэтому мы считаем этот документ частью продукта. Когда меняется расчёт, меняется и эта страница, а дата выше обновляется.

Вопросы по любому пункту: contact@tunnelpowered.com. Дальше по теме: документация для агентов и прямая линия.