AIMonitor.pro

AI‑Академия по видимости бренда в нейросетях

16 уроков про AEO и GEO — от механики ИИ‑поиска до дашборда для руководства. Программа построена на данных AIMonitor.pro и опыте команды, которая раньше строила ML‑продукты Яндекса.

Регистрация открыта. Дата проведения: 22, 24, 29 сентября и 1 октября. Онлайн.

✓ Доступ навсегда ✓ Сертификат ✓ Шаблоны и чек‑листы

90,2%

пользователей в РФ используют нейросети

58,9%

применяют ИИ при выборе товаров и услуг

50,9%

не перепроверяют ответы ИИ — это финальное решение

×5

Алиса AI даёт переходов на RU‑сайты против ChatGPT

О курсе

Пока вы читаете это,
ИИ уже отвечает
на вопросы ваших клиентов

Курс собирает работающую методику вокруг четырёх метрик AI‑видимости: упоминания, позиция, описание, рекомендация. Никаких мифов и накруток — только то, что даёт измеримый результат.

01
Маркетологам и PR
Разобраться, как чинить неверное описание бренда, когда ИИ путает вас с конкурентом
02
Digital‑командам
Собрать карту интентов, настроить техчасть под AI‑краулеры, измерять и защищать бюджет
03
Руководителям
Выстроить дашборд из 6 KPI и научиться объяснять волатильность руководству
04
Агентствам
Внедрить GEO как услугу и научиться доказывать эффект клиенту цифрами
Программа

5 модулей, 16 уроков,
около 110 минут концентрата

16 уроков ~110 минут Сертификат
МОДУЛЬ 0
Введение
1 урок · Кирилл Власов
0.1
Что такое AEO/GEO и почему это не «новое SEO»
Цифры вместо мнений: 90,2% пользователей в РФ используют нейросети, 67,5% — часто; 42,8% начинают поиск сложной информации с нейросети; 58,9% применяют ИИ при выборе товаров и услуг; 50,9% не перепроверяют ответы ИИ — то есть ответ нейросети для половины людей и есть финальное решение.
МОДУЛЬ 1
Как устроен ИИ‑поиск
4 урока · Кирилл Власов
1.1
Что происходит между промптом и ответом
Retrieval, grounding, откуда модель берёт факты о бренде, почему ответы нестабильны.
1.2
Российский ландшафт ИИ‑поиска
Алиса AI и Поиск с Нейро, GigaChat, ChatGPT, Perplexity, Claude. Чем отличаются механики попадания в ответ. Ключевой факт, которого нет ни в одном западном курсе: Алиса AI даёт примерно в 5 раз больше переходов на российские сайты, чем ChatGPT — значит приоритеты RU‑бренда принципиально другие, чем в переводных методичках.
1.3
Четыре типа AI‑видимости
Упоминание → позиция → описание → рекомендация — фреймворк курса. Это же четыре метрики AIMonitor: продукт входит в курс как терминология, а не как реклама.
1.4
Что не работает
Мифы, накрутки, «llms.txt решает всё», покупка «упоминаний в ИИ».
МОДУЛЬ 2
Аудит и исследование
3 урока · Кирилл Власов / Наталья Веселкина
2.1
Brand Gap Analysis: что нейросети говорят о вас прямо сейчас
Ручная методика на 10 промптов + шаблон отчёта. → главный CTA курса.
2.2
Промпт‑ресёрч вместо кейвордов
Как собрать карту интентов; чем промпт отличается от запроса (длина, разговорность, контекст, уточнения); сегментация по ЦА и региону.
2.3
Конкурентный анализ и Share of Voice
Кто забирает рекомендации в вашей нише и на каких источниках он это делает.
МОДУЛЬ 3
Что с этим делать
5 уроков · Мария Андриевская
3.1
Контент под ИИ
Структура и чанкирование, ответ в первом абзаце, определения, таблицы и списки, вопросные заголовки, обновляемость.
3.2
Источники цитирования: где ИИ на самом деле берёт данные о вас в РФ
Отзовики, маркетплейсы, каталоги, отраслевые справочники, Рувики/Wikipedia, СМИ. Три уровня работы с упоминаниями: свои площадки → партнёрские → медийные.
3.3
Репутация в ИИ: как чинить неверное описание бренда
Что делать, когда нейросеть путает вас с конкурентом, приписывает закрытые продукты или устаревшие цены. Модуль под PR‑аудиторию — этого нет ни у кого.
3.4
Техническая часть
robots.txt и AI‑краулеры (GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, YandexBot), llms.txt (что реально даёт и что нет), schema.org, доступность контента без JS, скорость отдачи.
3.5
Видео и UGC как канал цитирования
YouTube/VK, транскрипты, отзывы и обсуждения.
МОДУЛЬ 4
Измерение и защита бюджета
3 урока · Наталья Веселкина
4.1
Как поймать AI‑трафик в Яндекс.Метрике и GA4
Referral‑источники, UTM‑разметка, почему этого трафика мало по объёму, но он заметно конверсионнее (Carambola заявляет ×4,5 к органике — на своей выборке проверьте и покажите свою цифру).
4.2
Дашборд для руководства
6 KPI: Mentions, Coverage, Sentiment, Rank, Share of Voice, Sources. Как ставить цели, как объяснять волатильность, как защищать бюджет.
4.3
План на 90 дней
Итоговый чеклист, приоритизация, сертификат.
Спикеры

Мы строили ИИ‑системы. Теперь учим ими управлять

Кирилл Власов

Кирилл Власов

Co-founder & CTO, AIMonitor.pro

Разрабатывал ключевые ML-продукты Яндекса, включая платформу инференса LLM для Алисы и YandexGPT. Преподаёт ML/AI в МФТИ и ШАДе.

Модуль 0Модуль 1Модуль 2
Мария Андриевская

Мария Андриевская

Co-founder & COO, AIMonitor.pro

Выстраивает продукт и сервис так, чтобы данные становились решениями — а не просто отчётами. Отвечает за практику GEO у клиентов Carambola.

Модуль 3
Наталья Веселкина

Наталья Веселкина

Head of Analytics, AIMonitor.pro

Ведёт аналитическую практику: Метрика/GA4 под AI-трафик, дашборды с 6 KPI видимости, доказательства эффекта GEO цифрами для руководства.

Модуль 2Модуль 4

Запишитесь на курс, пока ИИ уже отвечает вашим клиентам

Оставьте контакты — пришлём программу PDF, доступ к первому уроку и напомним о старте потока.