Бесплатный AI-аудит: что входит в PDF-отчёт

Полный аудит — теперь бесплатно у каждого

Мы открыли бесплатный AI-аудит бренда для всех. Это не демо и не «проверка одним запросом»: он использует ту же исследовательскую методологию в пределах лимитов Free. Регистрация и первый аудит не требуют карты, а Free — постоянный тариф. Когда результаты готовы, письмо ведёт в дашборд. PDF не прикладывается к письму и не собирается автоматически: его запускают по запросу из Overview, а число слайдов зависит от разделов, для которых есть данные.

Зачем это нужно: всё больше покупательских путей начинается с вопроса AI-ассистенту, а не с поисковой строки. Аудит показывает, как ChatGPT и Google AI Overviews отвечают о вашем бренде, конкурентах и источниках, — и что с этим делать. Это первый замер замкнутого контура управления представлением бизнеса в AI (AI Representation Management), внутри которого работают тактики GEO, LLMO и AEO.

Что происходит во время аудита

За словом «аудит» здесь стоит не одна проверка, а несколько параллельных исследований — глубина каждого потом видна в отчёте:

1. Онбординг начинается с домена. Вы вводите домен и при желании до трёх конкурентов. Затем Suparanku по доступным данным генерирует профиль бизнеса, исходные темы и промпты; отдельного мастера подтверждения тем и промптов нет.
2. Скан AI-движков. Каждый промпт прогоняется по ChatGPT и Google AI Overviews, по три сэмпла на пару «промпт × движок», а ответы разбираются по пяти осям: видимость, позиция, тональность, конкуренты и цитируемые источники. SparkToro показал, что состав списков брендов и их порядок меняются между прогонами. Три сэмпла уменьшают шум единичного запуска, но остаются направленным сигналом и не устанавливают статистическую значимость или причинность.
3. Аудит сайта. Обход до 1000 страниц проверяет robots, структурированные данные, мета-теги, битые ссылки и структуру. SRPS получают только страницы, которые можно оценить; бинарные, неприменимые или лишённые достаточных данных URL остаются без балла. Для главной также выполняется глубокая проверка с лабораторными метриками Lighthouse.
4. Рекомендации. Разрывы из скана и аудита автоматически превращаются в приоритизированный список действий. Контент-брифы создаются отдельно по запросу: на Free их квота равна нулю, поэтому готового брифа к каждой рекомендации нет.

Дальше — самое интересное: как всё это выглядит в отчёте. Все скриншоты ниже — из демонстрационного отчёта для вымышленного бренда Mikazuki: и цифры, и домены, и конкуренты в нём выдуманные, показана только структура настоящего отчёта. Шапка «Suparanku × Supasaito» на слайдах — партнёрский ко-брендинг: партнёры выпускают отчёты с именем своей компании рядом с нашим.

Демо-слайд 1: вся картина на одной странице

Слайд 1 демонстрационного отчёта — обложка.

Отчёт открывается сводкой из трёх главных ответов: как сайт выглядит для AI-краулеров (баллы SRPS и Lighthouse), где вас находят по стадиям воронки — с разрезом на брендовые и небрендовые запросы, и в каких темах конкуренты вас обходят. Слева — на чём основан отчёт: движки, темы × промпты × сэмплы, просканированные страницы, конкуренты, упоминания и источники. Это слайд, который можно показать руководителю вместо всей презентации: где бренд находится сейчас — в одном экране, с указателями на слайды с деталями.

Демо-слайды 8–15: техническая готовность для систем извлечения

Блок аудита показывает техническую готовность: доменные и robots-контроли, постраничные проверки, структуру, битые ссылки, сигналы social preview и отдельный слайд производительности главной. Он не предсказывает, процитирует ли сайт AI-система.

Слайд 14 — лабораторные метрики скорости главной по Lighthouse.

Демо сопоставляет LCP, CLS, TBT, FCP, Speed Index и TTI с порогами Lighthouse. В этом лабораторном запуске LCP и CLS находятся в хорошем диапазоне, а красный Total Blocking Time указывает на нагрузку основного потока, которую стоит исследовать. Lighthouse не измеряет Core Web Vitals реальных пользователей: полевые данные CrUX или RUM могут отличаться.

Демо-слайд 21: где именно вас находят — и где нет

Дальше отчёт переходит к AI-видимости. Промпты аудита размечены по стадиям воронки, и видимость считается отдельно для каждой стадии.

Слайд 21 — видимость по стадиям воронки и разрез «брендовые / небрендовые запросы».

Здесь видна самая частая история: в запросах, где имя бренда уже названо, видимость есть (в примере — 50%), а в небрендовых запросах — там, где покупатель выбирает из незнакомых, — только 6% при том, что таких запросов 92% корпуса. Это и есть разрыв, с которым дальше работают рекомендации.

Демо-слайд 26: кого AI цитирует, отвечая о вашей категории

Слайд 26 — структура цитируемых источников и топ доменов.

AI-ответы опираются на источники, и отчёт показывает их целиком: как распределены типы источников (корпоративные, собственные, соцсети, PR, обзоры) и какие домены цитируются чаще всего. Ваш сайт подсвечен в списке — сразу видно, на каком месте среди десятков доменов-источников он стоит и кто занимает позиции выше.

Демо-слайды 28–29: разрывы по конкурентам и источникам

Конкурентный блок начинается с честного сравнения по темам.

Слайд 28 — доля AI-ответов с упоминанием: вы против каждого отслеживаемого конкурента, по темам.

По каждой теме видно, какую долю ответов занимает каждый бренд и каков разрыв в процентных пунктах. Брендовые промпты из сравнения исключены — сравнивается именно борьба за небрендовые ответы.

Слайд 29 — домены, чьи страницы достоверно упоминают каждый бренд.

Этот вид показывает домены, чьи страницы достоверно упоминают каждого конкурента. Это полезное свидетельство для исследования разрыва по источникам, но оно не доказывает, почему конкурент впереди или что публикация на тех же доменах даст тот же результат.

Демо-слайд 32: что делать — по приоритетам

Слайд 32 — приоритизированные рекомендации по трём направлениям.

Отчёт заканчивается не выводами, а планом: рекомендации по трём направлениям — контекст, техника, контент — с приоритетами. Каждая привязана к конкретному разрыву из аудита: не хватает ссылок sameAs — вот задача; AI рекомендует конкурентов в теме, где вас нет, — вот задача; тяжёлый JavaScript — вот задача. Полные списки живут в продукте. Контент-брифы не готовятся заранее: они генерируются по запросу на тарифах с соответствующей квотой; у Free такой квоты нет.

Отчёт можно даже не читать самому — мы AI-дружелюбны

MCP-сервер Suparanku позволяет совместимым внешним клиентам получать данные аудита, метрики, рекомендации и метаданные отчёта. Авторизованные инструменты записи могут запросить отчёт или обновить поля рабочего процесса. Доступность зависит от поддержки MCP, тарифа и настроек администратора внешнего клиента, а также от доступа к компании, роли, scope, квот и ограничений Suparanku. MCP доступен на текущих платных тарифах.

Как получить свой отчёт

1. Зарегистрируйтесь — карта не нужна.
2. Укажите домен и, если хотите, до трёх конкурентов; система сгенерирует профиль, темы и исходные промпты.
3. Когда аудит готов, письмо откроет результаты в дашборде.
4. В Overview запустите экспорт в PDF — отчёт будет собран по запросу.

Отчёт генерируется на выбранном языке интерфейса. Его разделы и число слайдов зависят от доступных данных. Номера слайдов в этой статье относятся только к демо Mikazuki: в клиентском отчёте разделы могут иметь другие номера или отсутствовать.

Честно про ожидания

Аудит не обещает рост и не доказывает, почему метрика получила конкретное значение. Он фиксирует базовую линию и создаёт рабочую очередь. Платные тарифы добавляют измерения по расписанию и квоты брифов по запросу; публикация остаётся задачей клиента, агентства или уполномоченного агента. Последующие сканы показывают изменения, не превращая корреляцию в причинное доказательство.