Дорога видимости · сайт + блог

Как Киберкошка училась быть источником

Кликайте по точкам: внутри — состояние сайта, выполненные GEO-работы, сопоставимые AI-срезы и ограничения каждого вывода.

Что видно сейчас0/175 → 1 → 23 → 34 + 13

19 июля — последний нулевой срез. 21 июля обновили только главную, затем сайт расширили до 23 адресов, а 28 августа — до 34; отдельно блог вырос до 13 статей. Результат каждого этапа читается отдельно.

Маршрут

От точки A к следующему доказательству

Сделано Запланировано

19 июля 2026

Последний срез перед изменением сайта: 0 из 175

Это baseline: ближайший полный замер перед публикацией новой главной.

21 июля 2026

Переработанный GEO-лендинг выходит в продакшен

Продукт, категория и способ работы стали понятнее человеку и машине.

подтверждено 28 июля 2026

Из лендинга — в продуктовый сайт и базу знаний

У Киберкошки появилась сеть самостоятельных документов вместо одной страницы.

28 августа 2026

34 страницы опубликованы на ai-cat.io

Сайт расширен в корпоративной Tilda без пересборки главной и потери её меток.

28 августа 2026

10 GEO-статей опубликованы в блоге Киберкошки

Блог вырос до 13 статей; новые материалы получили проверяемую структуру, metadata и crop-safe обложки.

ближайший этап

Опубликовать первую волну внешних статей

Три самостоятельных материала для разных площадок — не копии одного текста.

без фиксированной даты

Выпустить собственные исследования

Дать рынку данные, которые можно проверять, обсуждать и цитировать.

постоянный цикл

Собрать публичный кейс из всех вмешательств

Публикация → индексирование → срезы → результат → решение по следующей гипотезе.

Перетащите карту или используйте стрелки. На телефоне маршрут становится вертикальным.

Что сделали	Для чего с точки зрения GEO	Результат и где появились
На момент среза ai-cat.io оставался одним лендингом с одним адресом в sitemap.	Для хронологии выбран ближайший полный замер перед изменением сайта, чтобы не смешивать несколько дат в одной исходной точке.	Последний дорелизный запуск завершился полностью: 175 из 175 ожидаемых ответов.
Главная одновременно объясняла продукт, цену, команду и возможности; в ней было два H1 и не было JSON-LD.	В следующем сравнении сохраняются те же 25 вопросов, семь систем, рынок и язык.	Повторная проверка полного текста подтвердила ноль явных упоминаний Киберкошки именно в этом запуске.
Два более ранних запуска 15 июля сохранены как диагностическая история, но не входят в канонический baseline перед вмешательством.	Формальный Citation Rate собственного домена не рассчитывался: адреса ai-cat.io не были настроены для отслеживания.	Автоматический список проекта зафиксировал 19 упоминаний заранее настроенных конкурентов; это не полный рейтинг рынка.

Что сделали	Для чего с точки зрения GEO	Результат и где появились
Title, description и H1 прямо назвали категорию: мониторинг AI-видимости бренда.	Категория, функции и связь Киберкошки с IT-Agency стали выражены явно.	В четырёх полных срезах 22–27 июля бренд появился в 2 из 700 ответов — 0,29%.
Появились согласованные блоки о функциях, цене, процессе и семи AI-поверхностях.	Canonical, индексируемость и доступность для основных поисковых и AI-роботов прошли проверку.	Первый сигнал возник на следующий день после релиза в Google AI Overview.
Добавлены источники и JSON-LD о сайте, продукте, предложении, организации и FAQ.	Главный ограничитель сохранился: в sitemap всё ещё находился один самостоятельный адрес.	Соседние срезы снова давали ноль; устойчивый рост на этом этапе не подтверждён.
Обновлены robots.txt, sitemap и дата изменения главной.	—	ai-cat.io ещё не появлялся среди сохранённых источников ответов.

Что сделали	Для чего с точки зрения GEO	Результат и где появились
Опубликованы продукт, мониторинг, методология, пример отчёта и сценарии применения.	Каждый ключевой пользовательский вопрос получил более точный адрес для извлечения и цитирования.	В девяти полных срезах 28 июля — 6 августа бренд появился в 10 из 1 575 ответов — 0,63%.
Появились база знаний, основы GEO и AI-видимости, измерения, глоссарий, инструкции, исследование конкурентов и baseline-кейс.	На сайте появились собственные метод, определения, сравнение и воспроизводимый baseline — не только продающий текст.	Хотя бы одно упоминание дали Алиса, Google AI Overview, Grok и Perplexity.
Все 23 адреса из снимка вернули 200 и имели собственные title, description, H1, canonical и JSON-LD.	Расширение улучшает возможность retrieval и citation, но само по себе не доказывает причинный рост видимости.	31 июля Алиса впервые использовала исследование конкурентов ai-cat.io как источник — в двух ответах.
Отдельные страницы для семи AI-платформ ещё не были закрыты полностью.	—	4 августа Алиса назвала Киберкошку, корректно описала сервис и сослалась на главную.
—	—	6 августа Google AI Overview назвал Киберкошку и сослался на страницу об AI-платформах.

Что сделали	Для чего с точки зрения GEO	Результат и где появились
В корпоративном проекте Tilda опубликованы 33 внутренние страницы; вместе с действующей главной сайт содержит 34 публичных адреса.	Ключевые вопросы о продукте, методе, платформах, конкурентах и источниках получили отдельные канонические страницы с доступным исходным HTML.	Все 34 адреса production вернули 200; sitemap содержит 34 URL без локальных страниц блога, а неизвестный адрес возвращает 404.
Добавлены отдельная страница /ai-info с проверяемыми фактами и журналом изменений, а также llms.txt со ссылками на основные документы сайта.	Страница фактов отделяет проверяемое описание продукта от рекламных формулировок; llms.txt служит навигационным файлом и не заявляется как фактор ранжирования.	На внутренних страницах проверены canonical, один H1, JSON-LD и отсутствие noindex; битых Tilda-ассетов не обнаружено.
Обновлены исследование конкурентов со свежим срезом 175 ответов и историческим разбором 525 ответов, страницы семи AI-платформ, GEO-инструкции, пример отчёта и исследование состава источников; исправлены таблицы, ссылки и мобильная адаптация внутренних страниц.	Исследование конкурентов показывает наблюдаемые данные и прямо отделяет редакционный порядок от рейтинга по частоте упоминаний.	Живой сайт прошёл 170 браузерных сценариев на ширинах 320, 390, 768, 1440 и 1920 пикселей без ошибок.
Главная сохранила дизайн, форму, CTA, UTM, события и аналитику; изменена только ссылка на /ai-info в существующем футере.	Основной сайт и блог разделены по ролям: ai-cat.io фиксирует продуктовые факты и метод, а blog.ai-cat.io публикует самостоятельные объясняющие материалы.	Сравнение главной до и после релиза показало нулевое визуальное расхождение на мобильном экране вне согласованных ссылок футера.
Ссылки /sitemap и /ai-info в футере оформлены как адаптивные кнопки, чтобы они не ломали мобильную раскладку.	Сохранение UTM, событий, формы и аналитики позволяет сравнивать последующие переходы и заявки без разрыва измерения.	Форма, CTA, UTM, Метрика и события сохранили прежние значения; тестовая заявка без отдельного разрешения не отправлялась.
Настроены production sitemap, robots, 404, canonical и JSON-LD; локальные маршруты блога на ai-cat.io не публиковались.	Новое окно измерения начинается после подтверждённого индексирования; техническая готовность не подменяет retrieval, citation, mention или conversion.	Новый сопоставимый AI-срез после этого релиза ещё не зафиксирован, поэтому изменение видимости пока не заявляется.
Сохранены локальные и серверные rollback-копии релиза без изменения DNS, других Tilda-проектов и сторонних сервисов.	—	—

Что сделали	Для чего с точки зрения GEO	Результат и где появились
Опубликованы «Зачем бренду публикации вне собственного сайта», «Почему первое место в Google не гарантирует рекомендацию в ChatGPT», «Почему мы публикуем нулевой baseline Киберкошки», «Кому внутри компании принадлежит AI-ответ о бренде» и «Кто на самом деле рекомендует бренд».	У каждой статьи есть один самостоятельный вопрос и прямой ответ до основного разбора, чтобы материал было проще извлечь и проверить вне контекста.	Все десять новых URL открываются в production; sitemap содержит главную блога и 13 опубликованных статей.
Опубликованы «Почему AI знает бренд, но не включает его в список вариантов», «Нужно ли писать специально для нейросетей», «Может ли одна статья изменить ответ нейросети», «Как мы строим prompt bank» и «Первые 30 дней GEO».	Киберкошка названа стабильной сущностью, а технические факты, наблюдения, ограничения и рекомендации разведены по смысловым разделам.	Для десяти страниц проверены canonical, уникальные metadata, один H1, статический direct answer, JSON-LD, alt и доступность изображений.
Каждая новая статья получила отдельные title, description, H1, canonical, прямой ответ, автора, дату, ограничения, источники и BlogPosting JSON-LD.	Канонические адреса, видимый текст, alt, Open Graph и BlogPosting schema описывают один и тот же материал без скрытых дополнительных утверждений.	Мобильное меню, адаптивная вёрстка и отсутствие горизонтального overflow проверены на живом блоге.
Внутренние ссылки сохранили UTM; три ранее опубликованные статьи и их основной текст не изменялись.	Статьи связывают продукт, методологию, исследования и следующие вопросы, но не обещают цитирование или рекомендацию со стороны AI-систем.	Каждая из десяти страниц прошла отдельный GEO prepublication gate; локальные build и project check завершились без ошибок.
Для всех десяти статей cover, og:image и изображение BlogPosting заменены на новые crop-safe WebP 1672×941 с тем же образом Киберкошки и смыслом материала.	Crop-safe композиции сохраняют героя и смысл в главном превью, карточке ленты, hero статьи и социальном изображении.	Новые изображения проверены в главном блоке, карточках ленты, внутри статьи, Open Graph и BlogPosting schema; заголовок и анонс главного материала не обрезаются.
Старые v1-изображения сохранены в Strapi, а локальные исходники и манифесты — в rollback-пакете.	Блог остаётся отдельным измеряемым контуром: публикация, индексирование, retrieval, citation, mention, referral и conversion проверяются раздельно.	После публикации ещё нет сопоставимого AI-среза, поэтому рост retrieval, citation, упоминаний, трафика или заявок не заявляется.

Что сделаем	Для чего с точки зрения GEO	Как проверим результат
Хабр: техническая статья о том, кто формирует рекомендацию — модель, поиск, retrieval и найденные источники.	Создать внешний слой подтверждений: собственный сайт остаётся источником продуктовых фактов, а внешние площадки дают самостоятельный отраслевой контекст.	До выхода зафиксировать baseline по целевым запросам и доменам-источникам.
Т—Ж: практический разбор для бизнеса — как проверить видимость бренда и не перепутать mention, recommendation и citation.	Выбирать площадку по вопросу и source gap, а не по абстрактной «авторитетности домена».	После публикации фиксировать URL, дату, индексацию и первое появление материала в AI-источниках.
Дзен: понятный дневник эксперимента — как сайт вырос с одной до 34 страниц и когда его материалы начали появляться среди AI-источников.	Не размножать один longread: у каждой версии должны отличаться аудитория, тезис, пример, порядок аргументов и вывод.	Считать отдельно внешнюю цитату, упоминание Киберкошки, рекомендацию и точность описания.
Назначить реальных авторов, провести редактуру под правила площадки и отдельный фактчек перед публикацией.	—	Результат этапа — опубликованные и проиндексированные самостоятельные материалы; рост видимости проверяется позже.

Что сделаем	Для чего с точки зрения GEO	Как проверим результат
Первая кандидатная тема: какие источники используют Алиса и Google AI-ответы при рекомендации сервисов в России.	Собственные данные дают ai-cat.io уникальную роль первичного источника, которую не создаёт очередная обзорная статья.	Primary metric: появление исследовательских страниц и внешних материалов среди источников по целевым запросам.
Следующие темы: стабильность рекомендаций, named vs unnamed gap и расхождения между AI-системами.	Исследование становится ядром: полный материал на ai-cat.io, самостоятельные разборы на внешних площадках и комментарии для СМИ.	Дополнительно: новые цитирующие домены, повторное использование собственных данных и точность их передачи.
Для каждого исследования публиковать дату, рынок, prompt set, повторы, выборку, исключения и проверяемые агрегаты.	Корреляцию, retrieval, citation, absorption, mention и recommendation не смешивать в один показатель.	Отсутствие цитирования после достаточного окна тоже фиксируется как результат.

Что сделаем	Для чего с точки зрения GEO	Как проверим результат
Для каждого изменения хранить затронутые URL, запросы, дату публикации, обхода, индексирования и первого изменения ответа.	Одиночное изменение одного ответа остаётся сигналом, а не подтверждением гипотезы.	Триггеры: URL впервые появился среди источников; упоминание повторилось в соседних срезах; внешний материал вошёл в источники; после окна эффекта нет.
Продолжать сопоставимые срезы через день и запускать внеплановый срез после индексирования сильного материала.	Среднее не должно скрывать разные результаты Алисы, Google AI Overview, ChatGPT и других систем.	На карте появляется новая завершённая точка с фактами, таблицей результатов и ограничениями.
После каждого окна принять решение: масштабировать, доработать, повторить или прекратить гипотезу.	Публично показывать положительный, отрицательный и смешанный итог одинаково честно.	Следующая гипотеза выбирается по измеренному разрыву: retrieval, citation, absorption, mention или recommendation.