Каких тем и страниц не хватает сайту, чтобы охватить больше запросов в Алисе AI

Рассмотрим условный сценарий: интернет-магазин промышленного оборудования расширяет каталог, публикует статьи и получает поисковый трафик из Яндекса. В ответах Алисы AI по отдельным вопросам покупателей могут отображаться другие источники. Например, ответ может объяснять, какое оборудование подходит для неотапливаемого склада, сравнивать технологии и приводить ограничения эксплуатации, которые магазин подробно не раскрывает.

При этом подходящие товары есть в ассортименте. Их характеристики указаны в карточках, технические ограничения — в инструкциях производителя, сравнение технологий — в одной из старых статей. Покупателю приходится самостоятельно сопоставлять сведения, чтобы разобраться в выборе.

У руководителя возникает закономерный вопрос: каких тем и страниц не хватает сайту, чтобы Алиса AI могла использовать его материалы при ответах на такие запросы?

Создание дополнительных статей кажется очевидным решением. Но иногда нужная информация уже опубликована и требует обновления или более удобного представления. В других случаях действительно отсутствует самостоятельная тема, важная для покупателей.

Чтобы определить необходимый объём работ, проводят тематический GAP-анализ — исследование вопросов покупателей и сопоставление их с содержанием существующих страниц.

Такой анализ помогает найти недостающие ответы, определить подходящие URL и подготовить обоснованный план расширения тематического охвата. При этом присутствие в Алисе AI проверяется отдельно: даже полноценный материал не получает гарантированного цитирования.

Почему сайт может упускать вопросы покупателей

На сайте могут быть сотни карточек товаров, десятки категорий и информационных статей. При этом часть вопросов, возникающих перед покупкой, остаётся без полноценного ответа.

Например, интернет-магазин продаёт промышленные осушители воздуха. В карточках подробно описаны производительность, мощность и габариты. В информационных материалах объясняются общие критерии выбора.

Но покупателя интересуют более конкретные условия: какое оборудование подходит для холодного склада, как температура влияет на эффективность разных технологий, какие ограничения необходимо учитывать при эксплуатации.

Если такие сведения отсутствуют или распределены между несколькими документами, существующего контента может оказаться недостаточно для решения задачи.

Как определить полноту тематического охвата

Для анализа необходимо разделять поисковую формулировку, потребность покупателя и страницу, на которой размещён ответ.

Например, запросы «осушитель для холодного склада» и «какой осушитель работает при низкой температуре» могут описывать одну потребность. Покупатель хочет подобрать оборудование для определённых условий эксплуатации.

В то же время широкий запрос «как выбрать промышленный осушитель» включает несколько самостоятельных задач: расчёт производительности, сравнение технологий, проверку ограничений и выбор конкретной модели.

Поэтому специалист группирует запросы по смыслу и определяет, сколько самостоятельных потребностей они представляют.

Отсутствие отдельной поисковой формулировки или URL само по себе не подтверждает содержательный пробел: важно проверить, может ли существующая страница закрыть самостоятельную потребность.

Для каждой потребности оценивается состояние содержания.

Эта классификация позволяет оценивать тематическое покрытие по задачам покупателей.

Допустим, сайт содержит 15 статей об осушителях. Если большинство материалов повторяет общие рекомендации по производительности, количество публикаций почти не помогает раскрыть вопросы эксплуатации при низкой температуре.

При этом один качественный материал способен отвечать на несколько близких запросов, если они относятся к одной самостоятельной задаче.

Почему отсутствие сайта в Алисе AI ещё не подтверждает тематический пробел

Предположим, Алиса AI объясняет особенности работы осушителей в холодных помещениях и ссылается на другого поставщика.

В первую очередь специалист проверяет, есть ли на собственном сайте подходящий ответ. Если материала нет или он раскрывает вопрос частично, появляются основания для контентной доработки.

Если подробное руководство существует, требуется дополнительная диагностика: проверка его поисковой представленности, доступности и других характеристик.

Яндекс указывает, что Алиса AI формирует ответы с опорой на релевантные поисковые источники. При этом хорошая позиция в обычной выдаче не гарантирует использования конкретной страницы в генеративном ответе.

Ситуации, когда сайт занимает высокие позиции в Яндексе, но отсутствует среди источников Алисы AI, подробно разобраны в статье «Почему сайт находится в ТОПе Яндекса, но не появляется в ответах Алисы AI».

В рамках тематического GAP-анализа достаточно установить, существует ли содержательная потребность, которую сайт пока не закрывает. Если ответ полноценный, дальнейшие работы определяются по результатам отдельной SEO/GEO-диагностики.

Схема показывает, как сопоставление запросов покупателей, ответов Алисы AI и страниц сайта помогает определить, достаточно ли раскрыта тема или требуется доработка существующего контента.

Где искать упущенные потребности покупателей

Поиск недостающих тем начинается с анализа вопросов, возникающих при выборе товара, сравнении вариантов и проверке условий применения.

Для этого используют несколько источников. Каждый показывает отдельную часть спроса.

Поисковые запросы и данные Яндекса

В Яндекс Вебмастере специалист изучает запросы, по которым сайт уже получает показы, и соответствующие страницы.

Это позволяет определить существующие тематические направления и обнаружить вопросы, по которым сайт представлен слабо.

Яндекс Вордстат и инструменты подбора запросов помогают исследовать дополнительные формулировки и оценивать востребованность тем.

Например, сайт может получать поисковые показы по запросам о промышленных осушителях, но почти не присутствовать по вопросам их использования в холодных помещениях.

Такую группу запросов включают в дальнейшую проверку. Специалист изучает обычную выдачу, сопоставляет пользовательские задачи и определяет, какие сведения уже опубликованы на сайте.

Важно учитывать, что поисковый спрос, показы конкретного сайта и упоминания в AI-ответах измеряются по разным методикам. Их нельзя механически складывать в единый показатель популярности темы.

Отдельное внимание уделяют узким вопросам. Например, запрос о совместимости оборудования с конкретной системой может иметь небольшую частотность, но быть значимым для дорогостоящей закупки.

Для таких тем дополнительно оценивают связь с ассортиментом и повторяемость обращений покупателей.

Внутренний поиск интернет-магазина

Внутренний поиск показывает, как покупатели описывают товары и условия применения собственными словами.

Особенно полезны запросы, после которых человек не нашёл подходящего результата, несколько раз изменил формулировку или искал характеристику, отсутствующую в фильтрах каталога.

Например, пользователь вводит «электронный замок для стеклянной двери», а сайт показывает общую категорию электронных замков.

Специалист проверяет наличие подходящих моделей, настройки поиска, структуру категорий и информацию о совместимости.

Иногда достаточно улучшить работу с синонимами или фильтрами. Если необходимые сведения отсутствуют в карточках, потребуется доработка контента.

Обращения клиентов и данные отдела продаж

CRM, заявки, переписка и технические консультации помогают находить вопросы, которые могут отсутствовать в текущей поисковой статистике.

Например, покупатель спрашивает, можно ли установить определённый замок на стеклянную дверь толщиной 10 мм.

Специалист проверяет документацию производителя и существующие страницы сайта. Если информация подтверждена, но отсутствует в карточке товара, появляется конкретная задача на доработку.

Для анализа важно сохранять исходный вопрос и обстоятельства обращения. Формулировка «клиенты интересуются характеристиками» даёт мало информации. Конкретные условия применения помогают определить необходимый ответ.

Повторяющиеся обращения усиливают основание для включения темы в план. Единичные вопросы рассматриваются как гипотезы до дополнительной проверки.

Как группировать вопросы по потребностям

После сбора данных специалист объединяет близкие формулировки в тематические группы.

При этом учитываются задача пользователя, условия применения и необходимая глубина ответа.

Например, вопрос «как выбрать промышленный осушитель» может принадлежать владельцу небольшого склада, инженеру или специалисту по закупкам. Для них могут быть важны разные характеристики.

В B2B-сегменте дополнительно встречаются вопросы о соответствии техническому заданию, совместимости оборудования, условиях поставки и опыте выполнения похожих проектов.

Такие потребности могут влиять на предварительный выбор поставщика. Особенности этого сценария раскрыты в статье «Как B2B-компании попасть в рекомендации Алисы AI при выборе поставщиков и подрядчиков».

При этом отдельные страницы под каждую аудиторию автоматически не создаются. Специалист проверяет, насколько различаются задачи и можно ли раскрыть их в существующих материалах.

В итоге формируется реестр, в котором для каждой потребности указаны основной вопрос, уточнения, источник данных и связь с ассортиментом.

Такой реестр помогает обнаружить новые направления тематического охвата и отделить их от повторяющихся поисковых формулировок.

Почему одного отчёта об Алисе AI недостаточно

Инструмент «Видимость сайта в Алисе AI» в Яндекс Вебмастере показывает статистику в пределах определённой выборки.

Согласно официальной документации Яндекса, отчёт охватывает запросы, по которым сайт уже достаточно высоко представлен в обычной поисковой выдаче.

Поэтому для поиска новых потребностей необходимо дополнять его независимым исследованием спроса.

Как анализировать ответы Алисы AI и находить недостающую информацию

После формирования списка вопросов специалист проверяет, какую информацию пользователи получают в Алисе AI.

Исследование проводится на заранее подготовленном наборе запросов. Для каждой проверки фиксируют точную формулировку, дату, регион, доступные условия, наличие генеративного ответа и отображаемые источники.

Какие результаты может показывать Алиса AI

По одним запросам пользователь получает развёрнутый AI-ответ с источниками. По другим преобладает обычная поисковая выдача или коммерческие результаты.

В некоторых случаях генеративный ответ отсутствует.

Это учитывается при оценке тематических возможностей.

Если появился AI-ответ с источниками, специалист исследует его содержание и соответствующие страницы. При обычной выдаче проверяют поисковый интент и назначение ранжирующихся документов.

Отсутствие генеративного ответа по конкретной формулировке не исключает ценности темы для обычного поиска.

Как анализировать смысловые блоки ответа

Алиса AI может разбивать исходный запрос на уточняющие вопросы, обращаться к Поиску и объединять полученные сведения в одном ответе.

Поэтому один вопрос покупателя способен включать несколько информационных задач.

Например, при выборе осушителя для неотапливаемого склада могут потребоваться сведения о температурных условиях, технологиях осушения, производительности и ограничениях конкретных моделей.

Специалист определяет, какие из этих аспектов действительно присутствуют в наблюдаемом ответе, и сопоставляет их с опубликованным содержанием сайта.

При этом видимый ответ не раскрывает полную внутреннюю последовательность запросов Алисы. Для выводов используются только доступные сведения и отображаемые источники.

Схема показывает, как один вопрос покупателя разделяется на четыре смысловых направления: температурные условия, сравнение технологий, расчёт производительности и ограничения моделей оборудования.

Почему нужно изучать разные типы источников

Информационными конкурентами интернет-магазина могут быть другие продавцы, производители оборудования, технические справочники, отраслевые издания и независимые сравнительные материалы.

У этих страниц разные задачи.

Документация производителя может подтверждать характеристики модели. Профессиональное руководство — объяснять ограничения эксплуатации. Сравнительная статья — помогать выбирать между технологиями.

Специалист изучает такие материалы и определяет, какие сведения имеют значение для вопроса покупателя.

В условном примере в ответе Алисы AI отображается ссылка на документацию производителя, где указаны температурные ограничения оборудования. На сайте магазина эти характеристики приведены только в PDF-файле.

Возможное решение — дополнить соответствующую карточку товара проверенными сведениями и связать её с документацией.

Если необходимый ответ уже есть на подходящей странице, специалист исследует другие причины недостаточной видимости.

При этом расположение ссылки в AI-ответе не всегда позволяет точно установить вклад конкретного документа в генерацию. Поэтому выводы о работе Алисы ограничиваются наблюдаемыми данными.

Общие принципы подготовки страниц к использованию в генеративных ответах подробнее рассмотрены в статье «Как попасть в ответы Алисы AI: что действительно стоит улучшить на сайте компании».

Как определить, какие страницы создавать и дорабатывать

Собранные вопросы и содержательные элементы AI-ответов сопоставляют с существующими URL.

Для карточки товара проверяют характеристики, совместимость и условия эксплуатации. Для категории — критерии выбора. Для информационной статьи — полноту объяснения самостоятельной задачи.

Дополнительно оценивают актуальность и достоверность сведений.

Пять критериев полноценного ответа

Для технически сложных товаров особенно важна проверка рекомендаций.

Например, покупатель спрашивает, какой осушитель подойдёт для склада площадью 500 м².

Одной площади может оказаться недостаточно для корректного подбора. В зависимости от задачи потребуются дополнительные параметры помещения и условия эксплуатации.

Поэтому качественный материал должен объяснять необходимые исходные данные и ограничения расчёта.

Когда достаточно доработать существующую страницу

Доработка подходит, если вопрос непосредственно связан с назначением страницы.

Например, карточка оборудования содержит характеристики, но не раскрывает одно из важных условий эксплуатации. Если этот параметр подтверждён документацией производителя, его можно добавить в существующую карточку.

Другой случай — категория товаров, в которой перечислены модели, но недостаточно объясняются критерии выбора.

Специалист может рекомендовать дополнить соответствующий раздел и связать его с подробным руководством.

Если проблема касается характеристик конкретных товаров, полноты ассортимента или корректности товарных данных, необходимо отдельно проверить карточки, каталог и фид. Этим задачам посвящена статья «Как интернет-магазину попасть в рекомендации Алисы AI: товары, ассортимент и карточки товаров».

В рамках тематического GAP-анализа основной вопрос заключается в том, насколько полно сайт раскрывает потребность покупателя и на какой странице следует разместить ответ.

Когда нужна отдельная статья

Новый материал оправдан, если обнаруженная потребность требует самостоятельного содержательного ответа.

Например, подробное сравнение двух технологий может включать принципы работы, условия применения, ограничения и критерии выбора.

Перед созданием страницы специалист проверяет существующие материалы. Если соответствующие сведения уже опубликованы, возможно, достаточно расширить одно из руководств.

Такое решение помогает избежать пересечения интентов и дублирования содержания.

Подробнее распределение задач между URL рассматривается в статье «Как SEO-архитектура сайта влияет на поисковую видимость».

Какие решения могут быть приняты

По каждой потребности определяют один из вариантов:

• создать новую страницу;
• дополнить существующий материал;
• объединить или перераспределить информацию;
• оставить страницу без изменений;
• провести отдельную SEO/GEO-диагностику;
• отложить решение до получения необходимых данных.

Последний вариант особенно важен для сложных товаров. Если технические сведения нельзя подтвердить, публикация универсальных рекомендаций способна привести к ошибкам при выборе оборудования.

Схема показывает, как полнота ответа на сайте определяет дальнейшую работу: проверить поисковую видимость, дополнить страницу, объединить разрозненные сведения или обосновать создание нового URL.

Практический пример: семь вопросов покупателей и четыре доработки

Рассмотрим условный интернет-магазин промышленных осушителей воздуха.

На сайте есть каталог, карточки оборудования, руководство по выбору и техническая документация. Необходимо определить, какие вопросы покупателей требуют дополнительного содержания.

Пример иллюстративный. Он показывает методику анализа и не содержит фактических результатов проекта Leadstream или измерений Алисы AI.

Какие вопросы обнаружены

Предположим, при исследовании собраны семь вопросов:

1. Какой осушитель выбрать для неотапливаемого склада?
2. Работает ли конденсационный осушитель при низкой температуре?
3. Чем адсорбционный осушитель отличается от конденсационного?
4. Как рассчитать производительность осушителя?
5. Какие параметры помещения нужны для расчёта?
6. Какую минимальную температуру допускает конкретная модель?
7. Можно ли использовать осушитель непрерывно?

После группировки получаются пять самостоятельных потребностей: подбор для холодного помещения, сравнение технологий, расчёт производительности, ограничения модели и режим эксплуатации.

Что обнаружено на сайте

Предположим, условная проверка выявила следующие обстоятельства.

Руководство по выбору почти не раскрывает эксплуатацию оборудования в холодных помещениях. Сравнение технологий присутствует, но недостаточно подробно.

При этом отдельное руководство по расчёту производительности содержит полноценный ответ. В карточке конкретной модели отсутствует важное эксплуатационное ограничение, а сведения о непрерывной работе доступны только в PDF-инструкции.

Матрица тематических пробелов

В таблице используются условные адреса страниц.

Приоритеты таких задач определяются отдельно — по значимости потребности, подтверждённости сведений и объёму необходимых работ.

Почему первоначальный план изменился

По теме сравнения технологий специалист сначала предполагает подготовку отдельной статьи.

Дополнительная проверка показывает, что существующее руководство уже описывает обе технологии и основные условия применения. Для полноценного ответа ему не хватает структурированного сравнения.

В результате новую публикацию исключают из плана. Существующее руководство дополняют необходимым блоком.

Это помогает избежать повторения содержания и сохранить понятное распределение пользовательских задач между страницами.

Как изменится тематическое покрытие

В условной модели до доработок одна из пяти потребностей раскрыта достаточно. Три содержат неполные ответы, ещё одна — информацию, распределённую между разными документами.

После выполнения работ предполагается закрыть все пять потребностей полноценными ответами.

Схема сравнивает тематическое покрытие сайта до работ и после четырёх запланированных доработок: вместо одного полного ответа планируется получить пять, без создания новых страниц сайта.

В таблице показан планируемый результат условного примера. Фактическое устранение пробелов подтверждается после публикации и проверки изменений.

Эти данные не позволяют делать выводы о росте трафика, количестве цитирований или продажах.

Для другого проекта план может включать новые страницы. Решение зависит от самостоятельности обнаруженных потребностей и содержания сайта.

Как определить приоритеты работ и их ценность для бизнеса

После диагностики обычно появляется несколько задач. Их необходимо распределить по значимости для покупателей и компании.

Например, вопрос о совместимости двух видов промышленного оборудования может иметь небольшой поисковый спрос, но влиять на возможность заключения крупного заказа.

Если покупатель не понимает, подходит ли товар под его условия, ему может потребоваться дополнительная консультация или поиск другого поставщика.

При выборе задач специалист учитывает поисковый спрос, повторяемость обращений, связь с ассортиментом, полноту существующего ответа и наличие проверяемых сведений.

Дополнительно оценивается сложность работы.

Для одной карточки достаточно подтвердить технический параметр. Подготовка другой темы может потребовать консультаций инженеров, расчётов и сравнения нескольких решений.

Значение вопроса зависит также от того, на каком этапе выбора он возникает. Например, недостаток сведений о совместимости способен помешать покупателю перейти от сравнения вариантов к обращению в компанию.

Как меняется последовательность выбора поставщика при использовании генеративного поиска, разобрано в статье «Как изменился путь клиента с появлением Алисы AI: где бизнес теряет потенциальных покупателей».

Как тематическое покрытие связано с обращениями и продажами

Полноценный ответ помогает покупателю оценить применимость товара до обращения в компанию.

Это потенциально снижает количество повторяющихся уточнений и упрощает работу отдела продаж.

Коммерческий эффект необходимо проверять по фактическим данным.

Если аналитика позволяет связать изменения контента с действиями пользователей, можно оценивать целевые обращения, качество лидов, заказы и продажи.

Для отдельных проектов могут использоваться CPL, CPA или ROMI. Их применение зависит от доступности данных и корректности атрибуции.

Публикация материала сама по себе не доказывает улучшение экономики бизнеса. Для такого вывода необходимы наблюдения за результатами и данные о дальнейшем поведении покупателей.

Что делает Leadstream при поиске недостающих тем и страниц

При задаче расширить тематический охват сайта работа может начинаться с исследования пользовательских вопросов и существующего содержания.

Конкретный состав работ зависит от структуры сайта, ассортимента, доступных данных и согласованного объёма проекта.

Какие работы входят в исследование

При необходимости к работе привлекаются редакторы, разработчики и технические специалисты клиента.

Например, агентство определяет, какой вопрос следует раскрыть и на какой странице разместить информацию. Представители компании подтверждают технические параметры по документации производителя.

Если обнаружена проблема с доступностью страницы для поисковых роботов, потребуется участие разработчика.

Что получает клиент

Результатом исследования могут стать реестр вопросов, матрица тематических пробелов и план конкретных задач.

Для каждой задачи фиксируются существующий или планируемый URL, обнаруженный недостаток, необходимые сведения и критерий проверки.

Например:

«Дополнить руководство по выбору осушителей сведениями о работе оборудования при низких температурах. Проверить характеристики по документации производителя, раскрыть ограничения технологий и связать руководство с соответствующей категорией товаров».

Такое задание можно согласовать, передать в работу и проверить после внедрения.

Почему может потребоваться регулярное сопровождение

Первоначальный анализ фиксирует состояние сайта и вопросы покупателей на определённый момент.

Со временем меняются ассортимент, технические характеристики, потребности аудитории и поисковые результаты.

Поэтому может потребоваться актуализация существующих материалов, исследование новых вопросов, проверка опубликованных изменений и мониторинг присутствия в поиске.

Для интернет-магазина с часто обновляемым ассортиментом такие работы могут выполняться регулярно. Для сайта с небольшим набором стабильных услуг достаточно периодических проверок.

Частота сопровождения определяется фактическими задачами проекта.

В отчёте клиент должен видеть, какие потребности выявлены, что изменено на сайте и какие результаты подтверждаются данными.

Как проверить результат расширения тематического охвата

После доработки страниц необходимо отдельно оценить полноту содержания, обычную поисковую видимость и присутствие в Алисе AI.

Проверка содержания

Сначала специалист проверяет, устранён ли обнаруженный информационный пробел.

Например, раньше карточка оборудования не содержала важного ограничения эксплуатации. После доработки параметр опубликован, подтверждён документацией и доступен покупателю.

Соответствующая содержательная задача выполнена.

Для подтверждения необходимо проверить фактическое состояние страницы. Подготовленное техническое задание само по себе не гарантирует полноту опубликованного ответа.

Проверка обычного поиска

Следующий этап — анализ запросов и URL в Яндекс Вебмастере.

Специалист изучает показы, клики и доступные показатели поисковых позиций.

Изменения необходимо оценивать с учётом периода, конкуренции и других факторов. Нельзя автоматически связывать рост одной контентной доработкой.

Мониторинг ответов Алисы AI

Для наблюдений полезно использовать две выборки.

Контрольная выборка содержит фиксированный набор вопросов. По ним можно сравнивать динамику при сопоставимых условиях.

Исследовательская выборка пополняется новыми запросами по мере обнаружения потребностей.

Например, специалист сначала проверял 20 вопросов, а затем добавил ещё 30.

Если объединить оба набора, показатель присутствия может измениться только из-за расширения выборки. Поэтому динамику отслеживают на фиксированном перечне, а новые вопросы анализируют отдельно.

При каждой проверке фиксируют формулировку, дату, регион, доступные условия, наличие AI-ответа и отображаемые источники.

При повторных наблюдениях состав ссылок может меняться. Одно появление страницы не подтверждает устойчивого присутствия.

Что показывает Яндекс Вебмастер

Инструмент «Видимость сайта в Алисе AI» позволяет анализировать примеры запросов, источники и динамику Share of Voice.

Согласно документации Яндекса, данные отображаются за последние три месяца и обновляются еженедельно.

Статистика ограничена запросами, по которым сайт уже достаточно высоко представлен в обычной поисковой выдаче.

Поэтому собственную контрольную выборку нельзя напрямую приравнивать к показателям отчёта.

Как интерпретировать результаты

При анализе различают использование страницы как источника, упоминание компании и рекомендацию поставщика.

Подробная методика оценки этих событий приведена в статье «Как измерять присутствие компании в ответах ИИ».

Для клиента результат работы должен быть проверяемым: какие вопросы стали раскрываться полнее, какие страницы обновлены, как изменилась обычная поисковая видимость и какие наблюдения получены в Алисе AI.

Заключение

Тематическое расширение сайта начинается с исследования реальных вопросов покупателей и проверки уже опубликованных ответов.

Практическая последовательность: собрать вопросы из нескольких источников, сгруппировать их по потребностям, сопоставить с существующими URL, выбрать доработку, объединение или новую страницу только для самостоятельной темы, расставить приоритеты по значимости и дефициту информации, затем проверить опубликованные изменения.

В условном примере с промышленными осушителями семь вопросов объединились в пять самостоятельных потребностей. Четыре потребовали доработки существующих страниц, одна уже была раскрыта достаточно полно. Новые материалы для этого сценария не понадобились.

Для бизнеса ценность GAP-анализа заключается в обоснованном выборе работ. Каждое изменение связано с конкретной пользовательской задачей, подходящей страницей и проверяемым результатом.

Такой подход помогает развивать тематический охват и повышать полезность содержания сайта. Присутствие страниц в ответах Алисы AI остаётся отдельным результатом, который необходимо подтверждать наблюдениями.

Источники

Официальная документация Яндекса

1. Как формируются ответы Алисы AI — работа с поисковыми источниками, уточняющими вопросами и смысловыми блоками.
2. Видимость сайта в Алисе AI — примеры запросов, Share of Voice и ограничения статистики.
3. Подбор поисковых запросов и анализ рынка — дополнительные формулировки и исследование спроса.