Смотрите, какие запросы AI выполняет о вашем бренде «за кадром»
Когда покупатель просит у ChatGPT рекомендацию, модель выполняет внутренние поисковые запросы, которых вы не видите. Targetlytics восстанавливает эти скрытые запросы, чтобы вы могли оптимизироваться именно под то, что ищет AI.
Вы оптимизируетесь не под те запросы — потому что не видите настоящих
Традиционный подбор ключевых слов показывает, что люди вводят в Google. Но когда покупатель просит рекомендацию у Claude или ChatGPT, модель генерирует собственные внутренние поисковые запросы — RAG-запросы — для поиска информации. Именно эти скрытые запросы определяют, появится ли ваш бренд. И до сих пор их никто не мог увидеть.
AI генерирует собственные поисковые запросы
Когда покупатель спрашивает «Какая аналитическая платформа лучше для SaaS среднего размера?», LLM не ищет эту фразу дословно. Она генерирует несколько внутренних запросов, например «сравнение аналитических платформ enterprise-функции» и «отзывы об аналитических инструментах SaaS 2025». Вы оптимизировались не под те ключевые слова.
Ваш контент не совпадает с тем, что ищет AI
Вы написали посадочные страницы и статьи под ключевые слова покупателей. Но AI-модели ищут информацию иначе, чем люди. Если ваш контент не совпадает с RAG-запросами, которые реально выполняет AI, вы никогда не попадёте в рекомендации — каким бы хорошим ни было ваше SEO.
Конкуренты, разгадавшие этот код, выигрывают каждый раз
Бренды в AI-рекомендациях — не обязательно лучшие продукты. Это те, чей контент совпадает с внутренними запросами AI. Не зная этих запросов, вы идёте с ножом на перестрелку.
внутренних подзапросов генерируют ведущие AI-модели на один пользовательский промпт, прежде чем дать рекомендацию
— Anthropic Research, 2025
Восстановите каждый запрос, по которому AI оценивает ваш бренд
Targetlytics перехватывает и расшифровывает внутренние поисковые запросы, которые LLM генерируют при оценке брендов в вашей категории. Вы видите, что именно ищет AI, — и можете создавать контент, который идеально совпадает.
Извлечение RAG-запросов
Мы восстанавливаем конкретные запросы retrieval-augmented generation, которые ChatGPT, Claude и Perplexity выполняют, когда покупатель спрашивает о вашей категории. Видьте каждый скрытый поисковый запрос, а не только внешний промпт.
Анализ разрыва между запросами и контентом
Сравнивайте запросы, которые генерирует AI, с вашим текущим контентом. Сразу видно, где есть пробелы — конкретные темы и формулировки, которые ищет AI, но не раскрывает ваш контент.
Карта запросов конкурентов
Смотрите, какие RAG-запросы поднимают контент конкурентов вместо вашего. Находите конкретные внутренние поиски, где выигрывают конкуренты, и понимайте, какой контент даёт им преимущество.
Аналитика трендов запросов
AI-модели со временем меняют поведение. Мы отслеживаем, как смещаются паттерны RAG-запросов с обновлениями моделей, чтобы ваша стратегия оставалась актуальной, а не была настроена под модель прошлого квартала.
От скрытых запросов к целевому контенту за 3 шага
Мы расшифровываем внутренние поиски AI
Targetlytics запускает релевантные для покупателей промпты на всех основных AI-платформах и восстанавливает RAG-запросы, которые генерирует каждая модель. Вы получаете полную карту того, что AI на самом деле ищет.
Мы находим пробелы в вашем контенте
Мы сравниваем извлечённые запросы с вашим контентом и находим каждый пробел, где AI ищет то, чего у вас нет. Каждый пробел — упущенная возможность попасть в рекомендацию.
Вы создаёте контент, который находит AI
Используйте аналитику запросов, чтобы создавать контент, нацеленный именно на то, что ищут AI-модели. Хватит гадать, о чём писать, — оптимизируйтесь под конкретные запросы, от которых зависят AI-рекомендации.
Традиционный подбор ключевых слов vs аналитика RAG-запросов
Частые вопросы о реверс-инжиниринге запросов LLM
Реверс-инжиниринг запросов LLM — это выявление внутренних поисковых запросов, так называемых RAG-запросов (Retrieval-Augmented Generation), которые AI-модели вроде ChatGPT, Claude и Perplexity генерируют, отвечая на промпты пользователей. Когда покупатель просит у AI рекомендацию, модель не просто «знает» ответ. Она генерирует собственные поисковые запросы, чтобы найти релевантную информацию. Восстановление этих запросов показывает, что именно ищет AI, оценивая бренды в вашей категории.
RAG-запросы (Retrieval-Augmented Generation) — это внутренние поисковые запросы, которые AI-модели генерируют, чтобы получить актуальную информацию перед ответом. Когда кто-то спрашивает ChatGPT «Какая CRM лучше для малого бизнеса?», модель генерирует несколько внутренних запросов вроде «сравнение CRM для малого бизнеса функции цены», чтобы найти релевантный контент. Эти RAG-запросы определяют, какие бренды и источники процитирует AI. Если ваш контент им соответствует, вас рекомендуют. Если нет — вы невидимы.
Подбор ключевых слов для SEO показывает, что люди вводят в поисковики. Реверс-инжиниринг RAG-запросов показывает, что AI-модели ищут внутри, формируя рекомендации. Это принципиально разные вещи: AI-модели раскладывают вопросы пользователей на несколько подзапросов, используют другие формулировки и ищут другие типы информации, чем люди. Оптимизация под ключевые слова Google не оптимизирует вас автоматически под AI-рекомендации.
Targetlytics восстанавливает паттерны RAG-запросов на всех основных AI-платформах: ChatGPT (GPT-4o), Claude (Anthropic), Google Gemini, Perplexity AI и Microsoft Copilot. Каждая модель генерирует немного разные внутренние запросы, поэтому мы даём аналитику по каждой платформе, чтобы ваш контент был оптимизирован для всех.
Безусловно — это основной сценарий. Зная конкретные запросы, которые AI выполняет при оценке брендов в вашей категории, вы можете создавать контент, отвечающий именно на них. Вместо того чтобы гадать, о чём писать, вы оптимизируетесь под конкретные фразы, сравнения и темы, которые активно ищут AI-модели. В этом разница между надеждой, что AI найдёт ваш контент, и уверенностью в этом.
Паттерны RAG-запросов меняются с каждым крупным обновлением модели и обновлением её знаний. Паттерн, работавший три месяца назад, сегодня может не работать. Targetlytics постоянно отслеживает эти паттерны и их сдвиги между версиями моделей, чтобы ваша контент-стратегия соответствовала текущему поведению AI, а не устаревшим паттернам.
Да. Реверс-инжиниринг запросов LLM — уникальная возможность Targetlytics. Другие инструменты могут отслеживать, появляется ли ваш бренд в AI-ответах, но ни один не восстанавливает скрытые поисковые запросы, которые изначально определяют эти ответы. Это даёт вам структурное преимущество — вы оптимизируетесь на самом глубоком уровне механизма AI-рекомендаций.
Нет. Targetlytics переводит сложные данные о RAG-запросах в понятные практические рекомендации по контенту. Вы увидите конкретные темы и формулировки, которые ищет AI, вместе с пробелами в вашем контенте — в панели, созданной для маркетинговых команд. Без знаний ML, доступа к API и разработчиков — только инсайты, с которыми можно работать сразу.
Реверс-инжиниринг цитирований LLM включает пять шагов: (1) определите запросы с покупательским намерением, которые AI-модели получают в вашей категории; (2) выполните эти запросы в ChatGPT, Claude и Perplexity, чтобы увидеть, какие источники цитирует каждая платформа; (3) картируйте паттерны цитирования, чтобы понять, каким типам контента, платформам и форматам AI доверяет больше всего; (4) найдите пробелы, где появляются конкуренты, а вы — нет; (5) создайте контент, который прямо отвечает паттернам, по которым AI формирует рекомендации. Targetlytics автоматизирует все пять шагов: показывает конкретные RAG-запросы, которые AI выполняет о вашем бренде, и даёт контент-план на основе реальных данных о цитированиях, а не догадок.
Хватит гадать, чего хочет AI. Начните это видеть.
Раскройте скрытые запросы, от которых зависит, порекомендует ли AI ваш бренд или конкурентов. Аналитика, которой у ваших конкурентов пока нет.