Как создать свою библиотеку промптов для анализа видимости в ИИ-поиске — и не ошибиться

Например, бренд может хорошо показываться по запросам вроде «лучшие сервисы для…», но исчезать, когда пользователь уточняет бюджет, отрасль, город или сравнивает конкретные продукты. Если не проверять такие сценарии, вы не увидите важных пробелов и точек роста.

Поэтому библиотека должна показывать, где бренд появляется и где его нет, как он представлен, какие источники влияют на ответы и как он выглядит на фоне конкурентов.

В статье — всё о том, как собрать правильную библиотеку. Достаточно выбрать те сценарии, которые действительно важны для бизнеса: разные продукты, аудитории, рынки и этапы выбора.

Что такое библиотека промптов для ИИ‑поиска 

Библиотека поисковых промптов — структурированный набор промптов, который используется для тестирования, мониторинга и анализа ИИ‑видимости бренда.

Это входной уровень измерения ИИ‑поиска. Библиотека поможет ответить на вопросы: 

• Появляется ли бренд по важным для нас промптам?

• Рекомендуется ли он или только упоминается?

• Цитируется ли он или на него ведёт ссылка?

• Корректно ли он описывается?

• Какие конкуренты появляются?

• Какие источники формируют ответы?

• Различается ли видимость в зависимости от платформы, рынка, языка, продуктовой линейки, аудитории или этапа пользовательского пути?

• Какие пробелы нужно исправить в первую очередь?

Промпты для ИИ‑поиска обычно длиннее и разговорнее, чем традиционные поисковые запросы. В них больше ограничений, и они чаще направлены на решение конкретной задачи. Смысл промпта тоже сильно зависит от контекста пользователя: страны, бюджета, требований к продукту, отрасли, роли покупателя, платформы, срочности и этапа пользовательского пути. Поэтому библиотеке промптов нужна структура.

Как пользователи формируют промпты в нейросетях 

Ошибки при создании библиотеки промптов

Библиотека промптов должна отражать реальные сценарии, в которых пользователи ищут продукты и выбирают между ними. На практике часто делают иначе — и получают данные, по которым сложно понять, что происходит с брендом. Вот чего не стоит делать, когда составляете библиотеку промптов:

1. Полагаться на стандартный набор промптов в инструменте. Инструменты для измерения ИИ‑видимости полезны для сбора данных, мониторинга и отчётности. Но готовый набор промптов не всегда учитывает ваши продукты, аудитории, рынки, конкурентов, ограничения и бизнес‑приоритеты. Поэтому его лучше адаптировать под конкретный проект.

2. Отслеживать только общие промпты. Запросы вроде «лучшее программное обеспечение» или «лучшие беговые кроссовки» помогают оценить положение бренда в категории, но не показывают всю картину. Пользователь может искать конкретный продукт, сравнивать варианты или задавать дополнительные условия.

3. Отслеживать только брендовые промпты. Они показывают, правильно ли нейросеть описывает бренд, но почти ничего не говорят о том, что происходит, когда пользователь ищет решение и сравнивает варианты.

4. Использовать один набор промптов для разных стран. Запрос, который подходит для одного рынка, может быть неактуален для другого. В разных странах различаются конкуренты, терминология, источники, маркетплейсы, регулирование, валюты, сигналы доверия и ожидания покупателей.

5. Смешивать разные продукты и услуги в одном наборе. Если у компании несколько направлений, общий набор промптов не покажет особенности каждого из них. У разных продуктов свои темы, конкуренты, характеристики, ограничения и критерии выбора.

6. Не учитывать различия между аудиториями. Разные группы пользователей задают разные вопросы и по‑разному выбирают продукты. Поэтому для разных аудиторий могут понадобиться разные промпты.

7. Не учитывать сомнения и критерии выбора покупателей. В каждой отрасли пользователи обращают внимание на разные вещи. Для финансовых продуктов важны доверие, риски, соответствие требованиям и регулирование. В теме одежды и обуви — размер, посадка, материал, стиль и условия возврата. Для SaaS — интеграции, онбординг, безопасность, цена и ограничения.

8. Делать выводы по одной проверке. Ответы ИИ зависят от платформы, сессии, местоположения, персонализации, времени и иногда версии модели. Один результат — это отдельная выборка, а не постоянная характеристика бренда. Чтобы увидеть закономерности, сравнивайте повторные запуски в одинаковых условиях и смотрите на группы промптов.

9. Сводить все платформы в один показатель. На одной платформе бренд может быть заметен, на другой — отсутствовать, на третьей — цитироваться, а на четвёртой — описываться с ошибками. Поэтому платформы стоит отслеживать отдельно и оценивать по собственным метрикам.

10. Составлять промпты, которые никто не задаёт. Даже хороший с точки зрения формулировки промпт бесполезен, если он не отражает реальный вопрос пользователя. Чтобы библиотека опиралась не только на предположения команды, используйте данные о поисковом спросе, например из Вордстата, поиск по сайту, People Also Ask, отзывы, сообщества, звонки отдела продаж, обращения в поддержку, заметки в CRM (например, в amoCRM или «Битрикс24») и примеры ИИ‑трафика.

Как пользоваться Яндекс Вордстатом

11. Добавлять много похожих промптов. Количество само по себе не делает библиотеку полезнее. Лучше небольшая, но хорошо структурированная выборка. Новый промпт нужен, если он добавляет существенное отличие: другую аудиторию, сценарий использования, рынок, конкурента, ограничение или этап пути пользователя.

12. Не понимать, что делать с результатами. Каждый промпт должен отвечать на конкретный вопрос: помогает ли он найти проблему, расставить приоритеты или проверить изменения. Если результат никак не влияет на дальнейшие действия, такой промпт, возможно, не нужен. Цель библиотеки — находить точки для улучшения цитируемости, рекомендаций и точности представления бренда.

13. Оставлять библиотеку без изменений. Промпты нужно обновлять вместе с продуктами, ценами, конкурентами и выходом на новые рынки. Меняются и источники, которые используют ИИ‑платформы, а также поведение самих платформ, поэтому библиотека тоже должна меняться.

Важные уточнения перед работой 

Разберём, как не перегрузить библиотеку и при этом не упустить важные для бизнеса сценарии.

Помните, что репрезентативность не всегда связана с охватом

Репрезентативная библиотека промптов не должна включать все возможные способы, с помощью которых кто‑то может спросить о вашем продукте, услуге или категории. Такая библиотека быстро станет неуправляемой.

В ней должны быть самые важные группы промптов по пяти направлениям:

1. Этап пользовательского пути: поиск, решение проблемы, оценка, сравнение, проверка, покупка и этап после неё.

2. Продукт, услуга или категория: у разных предложений разные темы, конкуренты, характеристики и критерии выбора.

3. Аудитория: разные пользователи задают разные вопросы, говорят на разном языке и нуждаются в разных доказательствах.

4. Рынок, страна или язык: различаются локальные конкуренты, источники, терминология, регулирование и сигналы доверия.

5. Бизнес‑приоритет: не все пользовательские пути одинаково важны для бизнеса прямо сейчас.

Как анализировать видимость сайта в поисковых системах 

Начните с минимально жизнеспособной библиотеки поисковых промптов

Если вы начинаете с нуля, не пытайтесь сразу создать идеальную библиотеку промптов. Лучше начать с небольшого структурированного набора, которого хватит для поиска закономерностей, чем делать большой список, которым никто не сможет пользоваться.

Практическая первая версия может выглядеть так:

1. Начните с 30–50 коммерчески значимых промптов. Сгруппируйте их по продукту или услуге, аудитории, рынку, языку и этапу пути.

2. Убедитесь, что промпты отражают ваши приоритеты. Включите продукты, услуги, рынки, аудитории и конверсионные пути, которые важны сейчас.

3. Добавьте реалистичные ограничения покупателей. Например, бюджет, местоположение, сценарий использования, отрасль, интеграции, срочность, требования к доверию, нужные характеристики или предпочтения.

4. По возможности используйте реальный язык аудитории. Берите данные о поисковом спросе (например, из Вордстата), длинные запросы из Search Console и Яндекс Вебмастера, People Also Ask и поисковые подсказки, внутренний поиск по сайту, звонки отдела продаж, заметки в CRM, обращения в поддержку, отзывы, сообщества и данные об ИИ‑трафике.

5. Запустите первый набор на самых важных платформах. Начните с двух‑трёх платформ ИИ‑поиска, которые важны для вашей аудитории (например, Алиса, ChatGPT, GigaChat), а не пытайтесь проверить всё сразу.

ТОП нейросетей для SEO: какие задачи они решают и с чем справляются лучше всего 

6. Фиксируйте основные сигналы видимости. Смотрите, появляется ли бренд, рекомендуется ли он или только упоминается, цитируется ли, какие конкуренты есть в ответах, какие источники формируют ответ и правильно ли представлен бренд.

7. Расширяйте библиотеку только там, где первый запуск показал заметные пробелы. Добавляйте промпты, когда находите пробелы по продукту, рынку, этапу пути, набору конкурентов или ограничению покупателя.

Так вы получите полезную первую версию без лишнего усложнения: структуры хватит, чтобы находить закономерности, а объём не настолько большой, чтобы библиотеку было трудно анализировать и поддерживать.

Часть 1. Определите, что должно быть в библиотеке

Часто специалисты сразу бросаются придумывать промпты вместо того, чтобы сначала определить их основу: бизнес‑направления, аудитории, рынки, пользовательские пути и решения, которые должен поддерживать набор промптов.

Репрезентативная библиотека промптов не должна быть случайной коллекцией интересных вопросов. Это должна быть структурированная выборка ИИ‑сценариев, которые важнее всего для бизнеса. Тогда по результатам можно будет понять, где ваш бренд появляется, а где нет, как он представлен, какие конкуренты и источники формируют ответы и какие пробелы стоит закрывать в первую очередь.

https://journal.topvisor.com/ru/practice/product-seo/ 

1. Начните с бизнес‑вопросов

Полезный набор помогает расставить приоритеты: определить, какие продукты, рынки, аудитории, конкурентов и этапы пользовательского пути нужно отслеживать, а также какие пробелы повлияют на дальнейшую оптимизацию. Вот вопросы, которые стоит себе задать:

• Какие продукты, услуги, категории или рынки сейчас важнее всего?

• Нужны ли отдельные группы промптов для разных продуктов или услуг?

• Какую аудиторию нужно охватить?

• Задают ли клиенты разные вопросы, используют ли разную терминологию, сравнивают ли разные альтернативы?

• Какие этапы пути важнее всего: поиск, оценка, сравнение, проверка, покупка или этап после неё?

• Какие страны или языки важнее всего?

• Каких конкурентов добавить для каждого продукта, рынка или аудитории?

• Какое действие важнее всего: покупка, заявка, регистрация, демо, бронирование, подписка, визит в магазин?

• Какие пробелы в видимости действительно изменили бы наши приоритеты?

Например, для B2B SaaS‑компании с несколькими продуктами мало отслеживать только общие промпты вроде «лучшее программное обеспечение для маркетинга». Ей нужны отдельные группы промптов для каждого приоритетного продукта, сегмента аудитории и рынка: сценарии использования, интеграции, конкуренты, возражения и критерии выбора у них могут сильно различаться.

То же относится к e‑commerce, маркетплейсам, издательским проектам и сервисным компаниям.

Сервис или софт: что лучше для SEO‑аналитики и продвижения 

2. Определите ключевые уровни сегментации

После того как вы ответили на бизнес‑вопросы, определите уровни сегментации. ИИ‑видимость редко бывает одинаковой для всего бренда: она может меняться в зависимости от продукта, аудитории, рынка, языка, сценария использования, набора конкурентов и этапа принятия решения.

Поэтому группировать промпты только по этапу пути полезно, но мало. Набор может выглядеть полным, ведь в нём есть и поиск, и сравнение, и проверка, но при этом в нём может не найтись места важному продукту, ценной аудитории, приоритетной стране или коммерчески значимому сценарию использования.

3. Определите бизнес‑модель и тип сайта

Для разных бизнес‑моделей нужны разные библиотеки промптов. Пользователи по‑разному ищут и выбирают продукты, а ИИ‑системы могут опираться на разные источники. Поэтому набор промптов и способы работы с видимостью зависят от типа бизнеса.

Эта таблица поможет адаптировать библиотеку под сайт, который вы анализируете: интернет‑магазин, SaaS‑сервис, маркетплейс, издателя, туристический сайт, местный бизнес или поставщика B2B‑услуг.

Например:

• Для e‑commerce нужны промпты о характеристиках товаров, сравнениях, сомнениях покупателей и проблемах после покупки.

• Для SaaS‑сервисов нужны промпты о том, как выбрать подходящий сервис с учётом сценариев использования, интеграций, безопасности, цены и альтернатив.

Как SEO помогло B2B SaaS‑проекту в HR‑сфере увеличить органический трафик на 67% 

4. Определите ключевые этапы пути клиента, на которые вам необходимо повлиять

Видимость в ИИ‑поиске сильно зависит от того, на каком этапе выбора находится пользователь. Бренд может быть заметен в общих запросах, но пропадать, когда люди начинают искать сравнения, альтернативы, подтверждения, цены, наличие товаров или поддержку после покупки.

Промптов на каждом этапе не обязательно должно быть поровну. Важно сосредоточиться на тех этапах, которые важнее всего для вашего бизнеса, и не путать видимость на одном этапе с видимостью на всём пути. Самые заметные пробелы часто появляются, когда пользователь переходит от вопроса «Какие есть варианты?» к вопросам «Какому можно доверять? Что выбрать, купить, забронировать или использовать?».

Таблица поможет отслеживать не только проблемы на этапе поиска, но и те, что возникают на этапах оценки, сравнения, проверки, покупки и после неё:

Самые ценные с коммерческой точки зрения промпты не всегда самые общие. Например, «лучшая CRM‑система» поможет понять, что происходит в категории, но реальное решение покупателя точнее покажет промпт «лучшая CRM для B2B‑команды из 20 человек, которая работает с „Битрикс24“ и Телеграмом».

В e‑commerce промпт «лучшие кроссовки для бега» может быть слишком общим. Информативнее будет «лучшие кроссовки дешевле 10 тыс. руб. для начинающих бегунов, которые тренируются на мокром асфальте».

5. Создайте матрицу промптов до написания отдельных вариантов

Прежде чем писать отдельные промпты, превратите определённый ранее охват в простую матрицу. Она станет основой библиотеки и поможет избежать случайного набора промптов.

Без матрицы легко сосредоточиться на одном продукте, одной аудитории, одном рынке или этапе пользовательского пути и упустить другие важные для бизнеса области. Матрица помогает увидеть эти пробелы ещё до того, как вы начнёте формулировать промпты.

Она также помогает проверить охват по таким пунктам:

• Продукт, услуга или категория: какую часть бизнеса охватывают промпты.

• Аудитория или персона: кто задаёт вопрос, какая у него роль, потребность или уровень знаний.

• Рынок и язык: где нужно тестировать промпт и стоит ли учитывать местную терминологию, конкурентов, валюту, нормативные требования и экосистему источников.

• Этап пути: к чему относится промпт: к поиску, решению проблемы, оценке, сравнению, изучению альтернатив, проверке, покупке или этапу после неё.

• Тип промпта: какой вопрос вы проверяете, например «лучшие инструменты», «альтернативы», «бренд против конкурента», «подходит ли [бренд] для…», «где купить», «как решить…» или «какого поставщика выбрать…».

• Ограничения покупателя: конкретные условия, которые делают промпт реалистичнее: бюджет, местоположение, сценарий использования, отрасль, интеграции, срочность, требования к соответствию нормам, уровень опыта или нужные функции.

• Конкуренты и альтернативы: бренды, маркетплейсы, агрегаторы, инструменты или другие решения, с которыми пользователь, скорее всего, будет сравнивать.

• Бизнес‑приоритет: насколько группа промптов важна: высокий, средний или низкий приоритет с точки зрения коммерческой ценности, стратегической значимости или текущих задач бизнеса.

Часть 2. Создайте набор промптов

Когда концепция библиотеки готова, можно переходить к набору промптов. На этом этапе определённый ранее охват превращается в основу для тестирования. Продукты становятся группами промптов, потребности аудитории — реалистичными вопросами, а ограничения покупателей задают контекст. Язык реальных пользователей помогает приблизить промпты к тому, как люди на самом деле задают вопросы, сравнивают варианты и принимают решения.

6. Добавьте реальные ограничения покупателей

Промпты для ИИ‑поиска часто строятся вокруг конкретной ситуации пользователя: его бюджета, местоположения, роли, отрасли, срочности, используемых инструментов, требований к доверию, предпочтений или ограничений.

Эти ограничения важны, потому что могут полностью изменить ответ. Общий промпт показывает видимость в категории, а промпт с ограничениями — видимость бренда в конкретной ситуации выбора: когда пользователь ищет, сравнивает или проверяет определённый вариант.

7. Используйте живой язык клиентов из нескольких источников

Поисковые данные помогают увидеть, что люди ищут и как формулируют запросы. Но они не всегда показывают возражения, компромиссы и требования к доказательствам. Поэтому дополнительно изучите обращения в поддержку, отзывы, обсуждения в сообществах, внутренний поиск по сайту, данные отдела продаж и ИИ‑трафик.

Из этих источников можно выделить вопросы, ограничения, альтернативы и формулировки, которые стоит превратить в промпты. Отдельно обратите внимание на сомнения, которые могут повлиять на решение пользователя. Где искать:

• небрендовый поисковый спрос (например, в Вордстате);

• длинные запросы из Search Console и Яндекс Вебмастера;

• длинные запросы с низким CTR из Search Console, например те, которые можно найти с помощью SEOFOMO Data Studio;

• вопросы из блока People Also Ask и поисковые подсказки Яндекса;

• данные внутреннего поиска на вашем сайте;

• данные отдела продаж и заметки в CRM;

• тикеты поддержки и логи онлайн‑чатов;

• отзывы и рекомендации клиентов;

• форумы, Телеграм‑чаты, Пикабу, Хабр, VC, Дзен, Reddit и другие нишевые сообщества;

• отзывы о конкурентах;

• страницы со сравнениями;

• документация по продукту и запросы в справочный центр;

• комментарии в социальных сетях;

• данные об ИИ‑трафике и примеры промптов из подходящих инструментов;

• данные AI Performance из Bing Webmaster Tools, если они доступны;

• платформы конкурентной разведки, если они доступны.

Не все эти источники показывают одно и то же, поэтому используйте их по назначению:

• данные о поисковом спросе, длинные запросы из Search Console и Яндекс Вебмастера, People Also Ask и внутренний поиск по сайту помогают находить повторяющиеся вопросы и формулировки;

• данные продаж, поддержки и CRM помогают зафиксировать возражения, критерии выбора и ограничения покупателей;

• отзывы, сообщества и отзывы о конкурентах помогают понять, как пользователи описывают альтернативы, разочарования и требования к доказательствам;

• данные об ИИ‑трафике и AI Performance помогают найти сценарии обращения к ИИ и особенности работы с источниками, которых не видно в традиционных SEO‑данных.

Как использовать данные AI Performance из Bing Webmaster Tools

Данные AI Performance из Bing Webmaster Tools тоже могут пригодиться. Но важно помнить, что grounding queries не то же самое, что пользовательские промпты. Microsoft описывает их как ключевые фразы, которые ИИ использовал, когда искал контент для ответов со ссылками на источники. Сами данные при этом показывают лишь выборку общей активности по цитированию.

Grounding queries помогают понять, как ИИ‑системы Microsoft связывают ваш контент с определёнными темами, сущностями или информационными потребностями. Ещё их можно использовать, чтобы проверять формулировки. Но брать их как готовый набор промптов или как замену реальному языку аудитории не стоит.

Оба варианта полезны, но это разные вещи. Вопросы аудитории показывают, как люди спрашивают, сравнивают варианты и принимают решения. Grounding queries помогают понять, как ваш контент, на который ссылаются, может извлекаться, связываться с темами и подаваться в ответах ИИ от Microsoft.

8. Создавайте группы промптов, а не только отдельные промпты

Выдача ИИ‑поиска может меняться от запуска к запуску. На результат влияют платформа, сессия, местоположение и контекст. Поэтому один промпт не стоит считать отдельной «позицией» или окончательным ответом.

Группировка помогает увидеть общие закономерности. Например, понять, стабильно ли низкая видимость у конкретного продукта, аудитории, рынка, этапа пути или группы конкурентов. Так библиотека становится полезнее для анализа результатов, отчётности и расстановки приоритетов.

Группируйте промпты как минимум:

• по продукту, услуге или категории;

• по этапу пути;

• по аудитории или персоне;

• по рынку или языку;

• по сценарию использования;

• по типу ограничения;

• по набору конкурентов;

• по бизнес‑приоритету;

• по типу промпта;

• по платформе.

Для сложных сайтов это особенно важно:

• Интернет‑магазину могут понадобиться отдельные группы промптов по категории, подкатегории, характеристике товара и потребности покупателя.

• SaaS‑компании — по продукту, сценарию использования, интеграции, размеру компании и роли покупателя.

• Сервисному бизнесу — по направлению услуг, отрасли, типу клиента, местоположению и этапу выбора.

• Издателю — по тематическому кластеру, формату, требованиям к актуальности и потенциалу цитирования.

Как делать SEO‑отчёты 

9. Тщательно продумывайте варианты промптов

Когда основные группы промптов определены, добавляйте вариации только там, где они помогают проверить важные различия: аудиторию, рынок, сценарий использования, конкурентов, ограничения или этап пути. Такие изменения контекста могут влиять на бренды, источники и рекомендации в ответах ИИ.

В таблице ниже собраны основные варианты для создания таких промптов.

10. Адаптируйте библиотеку к отрасли и уровню неопределённости покупателя

Сомнения и критерии выбора зависят от отрасли. Поэтому библиотека должна учитывать вопросы, которые возникают у пользователей при выборе продукта или услуги.

ИИ часто используют именно для того, чтобы разобраться в таких вопросах перед покупкой. Если не учитывать их в промптах, результаты будут слишком общими и не покажут ситуации, в которых пользователь принимает решение.

В таблице ниже собраны типичные сомнения и критерии выбора для разных отраслей.

11. Локализация промптов по рынкам, а не только по языкам

Для международной аналитики ИИ‑поиска важно не просто переводить промпты на другие языки, а адаптировать их под каждый рынок. Промпт, который подходит для одного рынка, может не подойти для другого, если не учитывать местных конкурентов, терминологию, законы, валюты, источники, маркетплейсы, каталоги, привычки покупателей и факторы доверия.

Международное SEO и hreflang: полезное практическое руководство 

При изменении местной информационной среды нужно обновлять и библиотеку промптов. В библиотеке, адаптированной под конкретный рынок, стоит учесть:

• местных конкурентов;

• местные платформы;

• местных издателей и источники;

• маркетплейсы и каталоги;

• нормативные акты;

• валюты и единицы измерения;

• терминологию;

• покупательские привычки;

• сигналы доверия;

• наличие товаров;

• ожидания от сервиса.

Например, промпт о путешествиях в США может привести к совсем другой экосистеме источников, чем такой же промпт в Испании, Франции или Мексике. В России и странах СНГ пользователи чаще ищут через Яндекс, выбирают на Ozon, Wildberries и Яндекс Маркете, а отзывы читают на Отзовике, в 2ГИС и на Яндекс Картах.

Магнит для ваших клиентов: как продвигаться в Яндекс Картах 

Промпты в e‑commerce могут быть завязаны на местные маркетплейсы, розничные сети и логистику, а не на стандартные глобальные площадки. В финансах многое зависит от местных организаций и регулирования.

Локальное SEO: как продвигаться в геосервисах 

Часть 3. Грамотно анализируйте результаты

Когда библиотека промптов готова, важно убедиться, что её результаты можно использовать для принятия решений. ИИ‑поиск не даёт стабильных результатов: они зависят от платформы, времени запуска, сессии, местоположения, языка, персонализации и других факторов. Поэтому важно не только правильно составить промпты, но и одинаково собирать и сравнивать результаты.

12. Проводите тестирование с учётом специфики платформы 

Один и тот же промпт на разных платформах может давать разные бренды, источники, упоминания, ссылки и рекомендации. Поэтому результаты важно смотреть отдельно по каждой платформе. В зависимости от рынка и аудитории можно тестировать такие платформы:

• Google AI Overviews;

• Google AI Mode;

• ChatGPT;

• Perplexity;

• Gemini;

• Copilot;

• Claude;

• Яндекс Нейро и Алиса AI;

• GigaChat.

Выборка и измерения

Определите условия, в которых будет запускаться каждый промпт. Присутствие бренда нужно считать по повторным замерам, а не отмечать «да» или «нет» после одной проверки. Именно этим система измерения отличается от набора скриншотов.

По таблице ниже можно собрать повторяемый протокол измерений: 

14. Определите, сколько промптов вам действительно необходимо отслеживать

Не стоит пытаться отслеживать каждую возможную комбинацию промптов: это сложно и обычно бесполезно. Лучше взять разумную выборку — её оптимальный размер зависит от сложности вашего бизнеса.

Диапазоны ниже не строгие правила, а отправные точки, которые помогут избежать самых частых проблем:

15. Сбалансируйте количество запросов, связанных с брендом, без упоминания бренда и с упоминанием конкурентов

В вашей библиотеке должны быть промпты трёх типов:

1. Небрендовые промпты. Они показывают, появляется ли ваш бренд на этапе поиска и выбора.

2. Брендовые промпты. Они показывают, насколько хорошо ИИ‑системы понимают ваш бренд и насколько точно его описывают.

3. Промпты с конкурентами и альтернативами. Они помогают понять, как позиционируется ваш бренд по сравнению с другими вариантами.

Правильный баланс между этими типами зависит от того, что именно вы хотите измерить:

• Если цель — видимость на этапе поиска, больший вес обычно должны иметь небрендовые промпты.

• Если цель — репутация или точность представления, важнее становятся брендовые промпты.

• Если цель — конкурентное позиционирование, нужно целенаправленно добавить промпты на сравнение и поиск альтернатив.

По таблице ниже можно сбалансировать набор промптов в зависимости от цели:

16. Целенаправленно добавьте запросы о конкурентах

В ИИ‑поиске важно не только то, упоминается ли бренд, но и с какими вариантами его сравнивают. Пользователи хотят понять, какой продукт подходит им лучше, чем отличаются поставщики и какой вариант безопаснее, дешевле, быстрее или надёжнее.

Поэтому конкурентов нужно добавлять целенаправленно. Не стоит включать всех подряд — достаточно тех, с кем ваша аудитория действительно сравнивает продукты или услуги.

Добавьте в библиотеку:

• прямых конкурентов;

• косвенных конкурентов;

• маркетплейсы;

• агрегаторы;

• платформы с отзывами (например, Отзовик или Яндекс Карты);

• местных конкурентов;

• альтернативы с открытым исходным кодом и бесплатные варианты;

• альтернативы «сделай сам»;

• признанных лидеров категории;

• бренды, о которых чаще всего слышит ваш отдел продаж.

17. Пометьте каждый запрос метаданными

Метаданные превращают библиотеку из списка вопросов в систему диагностики. С ними проще сегментировать результаты, сравнивать группы промптов, находить проблемы с видимостью и понимать, какие действия нужны дальше.

Используйте метаданные из таблицы ниже, чтобы сравнивать группы промптов, находить пробелы и связывать результаты с конкретными действиями.

Как GPT видит интернет 

18. Перепроверьте библиотеку 

Ручная проверка поможет финально убедиться, что библиотека будет полезна. Проверьте:

• похожи ли промпты на запросы реальных пользователей;

• соответствуют ли группы промптов вашим приоритетам;

• полностью ли представлены продукты и услуги;

• учтены ли основные аудитории;

• реалистичны ли заданные ограничения;

• подходят ли платформы, которые вы отслеживаете;

• отражает ли набор конкурентов реальные альтернативы;

• можно ли по выявленным различиям что‑то предпринять;

• нет ли перекоса в сторону одного этапа пути;

• нет ли повторов одного и того же промпта с незначительными вариациями.

Часть 4. Реализация полученных знаний на практике

Задача библиотеки не в том, чтобы просто собирать ответы ИИ для отчётов, а в том, чтобы понять, что эти ответы показывают. Нужно выяснить, где вашего бренда нет, когда его только упоминают, а не рекомендуют, как он представлен, какие источники влияют на ответы, каким конкурентам пользователи отдают предпочтение и что, возможно, стоит улучшить.

Здесь библиотека промптов тесно связывается с оптимизацией. Каждая группа промптов должна вести вас от наблюдения к диагностике, а затем к действию. 

19. Свяжите промпты с оптимизацией

Для каждой группы промптов нужно выяснить, какие закономерности стоят за результатами. Возможно, проблема в низкой видимости, слабых рекомендациях, отсутствии упоминаний, неточном представлении бренда, более сильной позиции конкурентов, слабом собственном контенте или скудной экосистеме сторонних источников.

Свяжите каждую найденную закономерность с конкретным действием и способом проверки.

По таблице ниже можно превратить результаты анализа промптов в вероятные причины и следующие шаги:

20. Определите периодичность обновлений

Библиотеку промптов важно поддерживать в актуальном состоянии. Меняются и поведение ИИ в поиске, и конкуренция, и продукты, и цены, и рынки, и экосистемы источников. Но если менять слишком много промптов слишком часто, вы потеряете возможность сравнивать результаты во времени.

Задача — сохранить стабильный базовый набор для регулярных измерений и при этом обновлять те части библиотеки, которые должны отражать реальные изменения в бизнесе или на рынке. По таблице ниже можно понять, что менять, а что нет:

LLM всё ещё не читают ваш HTML. И вот почему

20. Разделите основные, экспериментальные и мониторинговые промпты

Хорошая библиотека сочетает стабильность там, где нужно отслеживать динамику, и гибкость там, где нужно исследовать новое. Обычно в ней три уровня:

1. Основные промпты — стабильные показатели для регулярного отслеживания. Они отражают самые важные сценарии и остаются неизменными.

2. Экспериментальные промпты нужны, чтобы тестировать новые продукты, рынки, ограничения, аудитории, конкурентов или новые тенденции в поведении пользователей. Их можно менять часто.

3. Мониторинговые промпты следят за репутацией, восприятием бренда, рисками, соблюдением нормативных требований, главными конкурентами и чувствительными темами.

Такая структура помогает избежать двух распространённых проблем:

1. Слишком частые изменения. Из‑за них трудно сравнивать тенденции.

2. Полная неизменность всех промптов, даже когда меняются продукты, рынки, конкуренты и поведение пользователей.

Пример: как может выглядеть качественная и полная библиотека промптов

По итоговой библиотеке должно быть легко понять, что проверяет каждый промпт, зачем он нужен и как интерпретировать результаты. Чтобы библиотека была полезной, для каждого промпта в ней должен быть указан бизнес‑контекст:

• аудитория;

• этап пути;

• рынок;

• тип промпта;

• приоритет;

• платформа;

• цель измерения.

Эта таблица не включает в себя все возможные промпты — она лишь показывает, как должна быть структурирована окончательная библиотека, чтобы каждый промпт имел чёткие цели, аудиторию, этап пути клиента, рынок, приоритет и роль в измерении.

Чтобы регулярно отслеживать результаты, после каждого цикла тестирования добавляйте в библиотеку поля результатов. Они превращают её из плана в систему измерения и оптимизации.

Важно, чтобы библиотека помогала работать и с планированием, и с результатами. Поля планирования объясняют, зачем нужен каждый промпт. Поля результатов показывают, что произошло, когда его протестировали.

Если объединить эти данные, проблемы диагностировать проще: можно увидеть недостаточную видимость, слабые рекомендации, неточное представление бренда и другие проблемы.

Как всё это интегрировать в оптимизацию для ИИ‑поиска 

Библиотека промптов служит лишь отправной точкой для измерения эффективности ИИ‑поиска. Она помогает определить, что тестировать, какие сценарии взаимодействия с пользователем важнее всего и как интерпретировать данные по разным промптам, платформам, рынкам, аудиториям и конкурентам.

Но чтобы получить от неё максимум пользы, используйте её вместе с другими материалами по работе с ИИ‑поиском:

• Чек‑лист по оптимизации ИИ‑поиска. Он поможет превратить результаты анализа в конкретные действия в разных областях вашей работы.

• Руководство по ИИ‑поиску и по тому, чем он отличается от обычного. В нём описан подход к отслеживанию и оптимизации ИИ‑поиска.

Что запомнить про библиотеку для ИИ‑поиска

Хорошая библиотека промптов для ИИ‑поиска — это не просто набор случайных запросов. Это система, которая даёт репрезентативную выборку сценариев обращения к ИИ. Она должна помочь понять:

• где ваш бренд появляется, а где нет;

• рекомендуют его, цитируют или только упоминают;

• насколько точно он представлен;

• какие конкуренты чаще всего попадают в ответы;

• какие источники формируют ответы;

• какие пробелы вызваны слабым контентом, неудачным представлением бренда, проблемами с технической доступностью или особенностями экосистемы источников на конкретном рынке;

• какие улучшения нужно внести в первую очередь.

Ещё про ИИ‑поиск

Как заставить нейросети рекомендовать ваш бизнес: показываю GEO на практике

Как интегрировать GEO в SEO

SEO и GEO — новые драйверы маркетинга 2026 года: как изменился поиск и куда двигаться бизнесу