Дорога видимости · ai-cat.io

Как сайт учился быть источником

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

Что видно сейчас1 → 23 адреса

Через три дня после подтверждённого расширения ai-cat.io впервые появился среди источников. Это измеримый сигнал, но ещё не доказательство причинного роста.

Маршрут

От точки A к следующему доказательству

Сделано Запланировано

15–19 июля 2026

Один лендинг. Нулевая исходная видимость

Сайт был доступен, но почти не создавал самостоятельных ответов о продукте.

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.

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
Главная страница одновременно объясняла продукт, цену, команду и возможности.	Сайт открывался роботам, но содержательная поверхность ограничивалась одной страницей.	Три сопоставимых среза: 25 запросов без названия бренда × 7 AI-систем.
В исходной версии было два H1 и не было JSON-LD.	Боту было почти некуда переходить с главной и нечего выбирать как отдельный источник по узкому запросу.	Киберкошка не появилась ни в одном из 525 сохранённых ответов.
Отдельных страниц методологии, кейсов, исследований, глоссария и AI-платформ не было.	Формальный Citation Rate собственного домена не рассчитывался: адреса ai-cat.io не были настроены для отслеживания.	Отслеживаемые конкуренты встречались 61 раз — выбранные запросы действительно содержали конкурентный контекст.

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 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 23 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.