Щоб правильно обирати запити для моніторингу AI-видимості, тобто присутності бренду у відповідях систем штучного інтелекту, добирайте їх за ситуаціями, у яких клієнти вибирають продукт: за бюджетом, завданням, брендом для порівняння чи надійністю. Розділіть брендовані й категорійні формулювання, збережіть точний текст і повторно запускайте ті самі промпти. Так ви побачите, у яких сценаріях система згадує бренд, на які джерела посилається і де змінюються відповіді.
Промпт (англ. prompt) тут означає запитання або інструкцію, яку ви надсилаєте AI-системі. Дані Google Search Console, інструмента Google для аналізу пошукової видимості сайту, підкажуть, як люди формулюють пошук. Зіставте їх із розмовами про вибір і використання продукту.
Відокремте брендові запити від категорійних у ChatGPT
Брендований промпт містить назву компанії або її продукту. Так ви перевірите, як AI описує бренд. Категорійний промпт передає потребу без назви компанії й показує, чи з'явиться бренд у відповіді для людини, яка ще порівнює варіанти.
Зберігайте ці групи окремо. Наприклад, питання про конкретну CRM (систему для роботи з клієнтами) перевіряє знання бренду, а запит про CRM для невеликої команди продажів показує, кого система запропонує в цій категорії. Якщо звести обидва результати в один показник, буде складно зрозуміти, чи змінилася впізнаваність бренду, чи його присутність серед рекомендацій.
Почніть зі сценаріїв вибору
Спершу опишіть клієнта, його потребу й обмеження, а потім перетворіть опис на питання, яке людина справді могла б поставити. Це відповідає підходу Jobs to Be Done, який розглядає продукт як спосіб виконати певне завдання в конкретних обставинах. Christensen Institute пояснює цей підхід через обставини й поступ, якого прагне людина.
| Сценарій | Намір | Приклад для CRM |
|---|---|---|
| Вибір категорії | Зрозуміти, який тип рішення потрібен | «Яку CRM обрати для невеликої команди продажів?» |
| Порівняння | Зіставити альтернативи за важливими критеріями | «Яку CRM обрати для команди, що переходить із таблиць?» |
| Розв'язання проблеми | Знайти рішення конкретного робочого завдання | «Як упорядкувати роботу із заявками клієнтів?» |
| Уточнення умов | Додати бюджет, місце або вимогу до рішення | «Яка CRM підійде команді продажів у Львові?» |
Не кожному бізнесу потрібні всі типи.
Якщо компанія працює лише в одному місті, врахуйте географію. Якщо продукт не залежить від місця, не додавайте її до промпту. Щоб підібрати промпти для моніторингу ChatGPT, спершу визначте, яке рішення має підтримати відповідь, а потім добирайте слова.
Перетворіть сценарії покупців на промпти
Приклад VYDAI показує, як перейти від сценаріїв до робочого пулу. У дослідженні рекомендацій смартфонів в Україні редакційна команда підготувала 15 промптів про бюджет, завдання, порівняння, надійність і вибір загалом. Серед формулювань були «Який смартфон краще взяти до 10 тисяч гривень в Україні зараз?», «Який телефон зараз найкраще фотографує, особливо ввечері?», «Xiaomi чи Samsung краще взяти за однакові гроші? Що надійніше?» та «Який бренд смартфонів найнадійніший і має нормальну підтримку після купівлі?».
Запити про бюджет уточнюють суму, про використання допомагають визначити завдання, про порівняння вказують на альтернативи, а про надійність стосуються підтримки після купівлі. Візьміть ці групи за основу й замініть потреби покупців смартфонів на ситуації ваших клієнтів. У дослідженні наведено початкові промпти, методику й обмеження.
Для кожного промпту запишіть, хто ставить питання, що хоче вирішити, які обмеження впливають на вибір і чи може відповідь згадати бренд. Не додавайте промпт, якщо ваш продукт не відповідає цьому сценарію, навіть коли формулювання здається популярним.
Як скласти список запитів для AI-пошуку
Перш ніж скласти список запитів для AI-пошуку, визначте критерії, які змінюють вибір. Почніть із ширших ситуацій. Документація Google про AI Overviews та AI Mode, функції пошуку зі згенерованими відповідями описує query fan-out, тобто розгалуження пошуку за кількома підтемами. Для складного запиту система може виконати кілька пов'язаних пошуків. Тож перевірте, чи охоплює список різні аспекти потреби: категорію, порівняння, бюджет або важливе обмеження.
Метрики з огляду AI-видимості та SEO, оптимізації для пошукових систем допоможуть оцінити результати цього списку.
Розгалуження пошуку підказує, які аспекти потреби варто перевірити у власному пулі. Після першого збору звірте групи з формулюваннями клієнтів. Якщо два варіанти ведуть до того самого рішення, залиште один або позначте окрему умову, яку перевіряє другий.
Скільки запитів додати до пулу для моніторингу AI
Почніть із матриці «сценарій покупця × намір». Для кожного важливого сценарію складіть запити про вибір категорії, використання продукту, порівняння варіантів чи окреме обмеження. Щоб вирішити, скільки запитів додати до пулу, орієнтуйтеся на різні сценарії, а не на повтори одного формулювання. У дослідженні смартфонів VYDAI перевірив 15 промптів у п'яти групах сценаріїв. Візьміть цей приклад за орієнтир, але заповнюйте матрицю під свої продукти й клієнтів.
У нашому дослідженні 65 544 відповідей 20 різних запитів у середньому знаходили 7,6–7,7 бренда з топ-10 категорії у GPT-5 nano та Gemini, а 50 запитів знаходили 8,4 бренда.
Для компаній, які працюють з іншими бізнесами (B2B), додайте до матриці роль покупця, наприклад технічного директора (CTO), фахівця із закупівель чи безпеки, а також етап вибору. Стаття про GEO, оптимізацію видимості у відповідях AI, наводить приклади для B2B та IT-компаній.
| Сценарій | Намір | Промпт | Брендовий? | Пріоритет | Дата перегляду |
|---|---|---|---|---|---|
| Бюджет | Вибір | «Який смартфон краще взяти до 10 тисяч гривень в Україні зараз?» приклад із дослідження | Ні | Високий | Після наступного циклу |
| Камера | Використання | «Який телефон зараз найкраще фотографує, особливо ввечері?» приклад із дослідження | Ні | Високий | Після наступного циклу |
| Альтернативи | Порівняння | «Xiaomi чи Samsung краще взяти за однакові гроші? Що надійніше?» приклад із дослідження | Так | Середній | Після наступного циклу |
| Підтримка | Надійність | «Який бренд смартфонів найнадійніший і має нормальну підтримку після купівлі?» приклад із дослідження | Ні | Середній | Після наступного циклу |
Візьміть таблицю за основу й додавайте рядки для інших сценаріїв або прогалин у даних. Якщо кілька рядків перевіряють ту саму потребу, об'єднайте їх до запуску й присвятіть час окремим питанням.
Звідки брати запити для моніторингу AI
Під час добору вирішіть, звідки брати запити для моніторингу AI: зіставте формулювання клієнтів із даними пошуку й матеріалами про суміжні рішення. Звіт Google Search Console показує пошукові запити, пов'язані з показами та кліками на сайт. Розмови з відділом продажів допомагають з'ясувати критерії вибору, команда підтримки розповідає про проблеми після купівлі, а тематичні обговорення дають живу мову користувачів.
| Джерело | Що взяти до роботи | Як перевірити придатність |
|---|---|---|
| Продажі й демо | Причини вибору, заперечення, альтернативи | Чи є це повторюваним рішенням покупця |
| Підтримка | Перешкоди під час використання | Чи належить питання до вибору, а не лише до інструкції |
| Google Search Console | Пошукові формулювання про продукт і потребу | Чи можна перетворити запит на реальну ситуацію вибору |
| Форуми й тематичні спільноти | Слова, якими люди описують проблему | Чи відповідає обговорення вашому ринку й аудиторії |
| Сторінки конкурентів і блок «Люди також запитують» (PAA) | Додаткові критерії порівняння | Чи не дублює питання вже наявний сценарій |
| Пропозиції AI | Ідеї для перевірки | Звірте кожну з клієнтськими даними перед додаванням |
Пошукові запити підкажуть слова й намір. Сам промпт сформулюйте як питання, яке людина могла б поставити AI-системі, щоб отримати рекомендацію або порівняти варіанти.
Як визначити шумові запити для моніторингу AI
Перед додаванням перевірте, чи промпт стосується продукту, має зрозумілий намір і може дати відповідь, що допоможе ухвалити рішення про бренд або категорію.
| Перевірка | Дія |
|---|---|
| Чи може продукт розв'язати описане завдання? | Залиште промпт, якщо відповідь може привести до продукту або типу рішення |
| Чи відповідає сценарій аудиторії та ринку? | Додайте потрібний регіон чи тип клієнта або відкладіть промпт |
| Чи перевіряє промпт окремий критерій? | Об'єднайте його з повтором, якщо результат не змінює рішення |
| Для чого запускати промпт повторно? | Зафіксуйте мету й метрику або вилучіть промпт із вимірювання видимості |
Інформаційні запити теж корисні, коли ви оцінюєте, як AI пояснює категорію. Зберігайте їх окремо від промптів, де людина просить рекомендацію. Так зміни в інформаційних відповідях не впливатимуть на оцінку присутності бренду під час вибору.
Як порівнювати результати запитів у різних AI-системах
Записуйте точний текст, систему, режим, дату й відповідь. У ChatGPT Search система може переформулювати запит для пошуку в інтернеті, а на результати може впливати пам'ять ChatGPT. Про це йдеться в довідці OpenAI про ChatGPT Search. Станом на жовтень 2026 ця документація описує пошук ChatGPT. Для інших систем фіксуйте умови їхнього запуску.
Responses API, інтерфейс OpenAI для роботи з моделями через код, повертає поле web_search_call. Воно фіксує пошук в інтернеті й зазвичай містить формулювання пошукових запитів, як описано в документації OpenAI про вебпошук через API. Зберігайте ці додаткові запити, які система виконала у відповідь на ваш промпт. Приклади такого аналізу наведені у статті про query fan-out у ChatGPT і прогалини контенту.
У дослідженні VYDAI 15 промптів запустили тричі через Responses API з вебпошуком. У методиці вказано модель gpt-5.6-luna, Responses API, вебпошук і приблизне місце розташування UA. Це допомагає зрозуміти, за яких умов отримали результат дослідження. Середній показник Жаккара, який відображає схожість наборів брендів, становив 67,15%. Для першої діагностики повторіть кожен промпт тричі, а додаткові запуски спрямуйте на сценарії з різними відповідями. Так ви зосередите вимірювання там, де результати нестабільні. У цій вибірці частина брендів повторювалася, але склад рекомендацій змінювався між запусками.
Результати помітно різнилися за сценаріями. У відповідях на промпт про ігри середній збіг брендів між повторами становив 17,8%, а на промпт про підлітків 83,3%. Обидва промпти для порівняння дали 100% збігу в цій трійці запусків. Розглядайте сценарії окремо, адже загальне середнє може приховати нестабільний сегмент. Якщо він впливає на бізнес-рішення, перевірте більше промптів і повторів саме для нього.
Під час порівняння відокремлюйте згадку бренду від рекомендації та посилання на джерело. Позначайте тип кожної згадки, зберігайте відповідь і адресу сторінки, а потім переглядайте приклади, що змінилися між повторами. Так команда побачить, чи зникла рекомендація, змінилося пояснення або з'явилося інше джерело.
| Що фіксувати | Як трактувати |
|---|---|
| Згадка бренду | Назва є у відповіді, навіть якщо це лише приклад чи альтернатива |
| Рекомендація | Система прямо пропонує продукт або ставить його серед варіантів |
| Джерело | Адреса сторінки, на яку посилається відповідь |
| Зміна між запусками | Яка назва, порада або адреса сторінки з'явилася чи зникла |
У дослідженні Grossman та співавторів для конференції SIGIR 2026 з інформаційного пошуку теж порівнювали повторні відповіді. Для AI Overviews середній коефіцієнт Жаккара для адрес джерел за однакових умов становив 0,66, а для звичайного Google Search 0,78. Автори використали стратифіковану випадкову вибірку зі 100 запитів, тобто спершу розподілили запити на групи, а потім порівняли по дві відповіді для кожної конфігурації, як пояснено в методі дослідження. Це дослідження вимірювало збіг адрес джерел, а VYDAI порівнював набори брендів. Обидва показники допомагають оцінити, наскільки стабільні результати повторних вимірювань.
Повторюйте запити в ChatGPT для відстеження рекомендацій за тих самих умов і записуйте режим та версію моделі. Документація OpenAI про промпт-інжиніринг, тобто формулювання інструкцій для моделі пояснює, що генерація недетермінована, а версії моделі можуть давати різні відповіді. Спершу перевірте стабільність на власних сценаріях, а зміни моделі, режиму чи тексту позначайте окремо.
Як часто переглядати пул запитів для AI-моніторингу
Переглядайте пул, коли змінюються продукт, цільова аудиторія, ринок або умови вибору. Новий напрям бізнесу може створити додаткові сценарії. Після зміни пропозиції перевірте, чи залишилися попередні промпти актуальними. Якщо умови не змінилися, спершу проаналізуйте відповіді: які запити повторюються з тією самою метою, де з'явилися нові бренди чи джерела, а де результати різняться між запусками.
Не змінюйте формулювання під час циклу вимірювання. Збережіть нову версію окремо, зазначивши дату й причину зміни. Так ви зможете порівнювати результати за однакових умов і знатимете, яке рішення вплинуло на результат.
Часті запитання
Як підібрати промпти для моніторингу ChatGPT? Опишіть реальне завдання клієнта, його бюджет чи інше обмеження, а також критерій вибору. Сформулюйте коротке питання, відповідь на яке може назвати категорію або бренд. Збережіть його текст для повторних вимірювань.
Як відрізнити брендові запити від категорійних у ChatGPT? Брендований промпт називає компанію, а категорійний описує потребу без її назви. Так можна відрізнити брендові запити від категорійних у ChatGPT. Записуйте групи окремо: перша покаже, як AI описує компанію, а друга перевірить, чи з'явиться вона серед варіантів.
Як повторювати запити в ChatGPT для відстеження рекомендацій? Зберігайте точний текст, систему, режим і дату кожного запуску. Повторюйте промпт за тих самих умов, а змінене формулювання чи режим записуйте як нову версію.
Як порівнювати результати запитів у різних AI-системах? Запустіть однаковий сценарій у кожній системі й занотуйте бренди та джерела у відповідях. Зафіксуйте режими й фактичні формулювання, якщо система змінює запит під час пошуку.
Як визначити шумові запити для моніторингу AI? Перевірте, чи пов'язаний промпт із продуктом та аудиторією і чи стосується окремого завдання вибору. Інформаційне питання збережіть в іншій групі, якщо воно допомагає оцінити пояснення категорії, а не рекомендацію бренду.
Як часто переглядати набір запитів? Переглядайте набір після змін у продукті чи на ринку та після аналізу зібраних відповідей. Змінений промпт зберігайте як нову версію, щоб не змішувати результати.
Як ми робимо це у VYDAI
Станом на жовтень 2026 під час налаштування проєкту у VYDAI можна додати власні запити або згенерувати й відредагувати запропоновані. На сторінці запитів видно текст промпту, результати й дату останньої перевірки. VYDAI відстежує відповіді ChatGPT, Gemini, Claude, Google AI Overviews і Google AI Mode. Побудуйте пул навколо вибору клієнта та відстежуйте зміни за окремими сценаріями.
Запити й результати можна побачити в демо або після створення акаунта. Далі читайте, як аналізувати джерела відповідей AI, перетворити звіт про AI-видимість на план для SEO (оптимізації для пошукових систем), контенту та PR (зв'язків із громадськістю) і з'ясувати, чому AI рекомендує конкурентів. Так ви правильно обиратимете запити для моніторингу AI-видимості на основі потреб клієнтів і результатів повторних перевірок.
