Бизнес не появляется при выборе
В важных buyer-сценариях AI-системы не упоминают компанию или она не попадает в shortlist.
AI Visibility
AI-видимость, которая не заканчивается оценкой
Проверяем, появляется ли бизнес и как он представлен в релевантных AI-сценариях выбора.
Отделяем наблюдения и подтверждённые дефекты от гипотез, находим контролируемые изменения и повторно проверяем результат без гарантий.
Запросить диагностику AI-видимостиКогда это нужно
Когда AI Visibility становится практической задачей
Три ситуации, где AI-driven discovery влияет на выбор, а причина visibility gap остаётся неясной.
Компания представлена неточно
Услуги, специализация, география или отличия описываются неполно, устаревше или противоречиво.
Конкуренты заметнее, причина неясна
Нужно понять, где различается visibility, какие sources наблюдаются рядом с ответами и что реально контролируется.
Что делает Dazoro
Что даёт AI Visibility Diagnostic
Buyer scenarios, evidence и controllability — без opaque score и гарантий.
Карта buyer-сценариев
Фиксируем важные сценарии выбора, market/locale scope, конкурентов и surfaces, где наблюдается discovery.
Baseline видимости и представления
Проверяем entity accuracy, observed sources и отдельно кодируем mention, recommendation и citation.
Findings и controllability
Разделяем observation, direct defect, supported hypothesis и actionable opportunity; фиксируем ownership и границы контроля.
Action plan и verification
Приоритизируем действия с owner, risk и rollback; Sprint предлагается только при material controllable findings.
Процесс
Как проходит AI Visibility Diagnostic
Фиксируем buyer context
Определяем услуги, рынок, locale, buyer stages и конкурентов; замораживаем scenario universe до baseline.
Собираем evidence
Используем релевантные first-party, vendor и manual observations с source, timestamp, method и limitations.
Классифицируем findings
Отделяем observation, direct defect и supported hypothesis, затем строим ownership/controllability map.
Формируем action path
Для material controllable findings задаём owner, risk, rollback, возможный Sprint scope и план повторной проверки.
Границы
Что входит в scope, а что не превращается в обещание
Входит
- buyer scenario universe и evidence provenance
- AI discovery observations, entity accuracy и source landscape
- finding taxonomy и ownership/controllability map
- prioritized action plan и verification plan
Не обещается
- гарантия рекомендаций, позиций, трафика или выручки
- GEO/AI SEO hacks, prompt stuffing или «обучение модели бренду»
- fake reviews, manufactured citations или link building по умолчанию
- строгая причинность по одному before/after наблюдению
Подход
Как результат остаётся проверяемым
Каждый вывод связан с evidence, классом finding, ownership и планом повторной проверки.
Evidence остаётся traceable
Для наблюдений сохраняются references, surface, timestamp, geo/locale, method и явные limitations.
Наблюдение не равно причине
Direct defect, supported hypothesis и outcome signal остаются отдельными классами выводов.
Изменение проверяется повторно
Повторяем совместимый frozen core и сообщаем observed change вместе с volatility и ограничениями.
Следующий шаг
Хотите понять, где ваш бизнес виден — и что реально можно изменить?
Опишите рынок, услуги и ключевые buyer scenarios. Начнём с Diagnostic: зафиксируем scope, evidence и ограничения до любых обещаний.