Что такое Share of Model
Когда покупатель спрашивает ChatGPT или Gemini «какой робот-пылесос выбрать», модель обычно называет несколько брендов. Share of Model отвечает на вопрос, как часто среди них оказываетесь вы и как часто — конкуренты. Это аналог доли голоса (share of voice), только вместо рекламных показов или упоминаний в медиа считаются упоминания в ответах ИИ.
Метрика выросла из GEO и LLMO: если ответ закрывает вопрос без перехода на сайт, как при зеро-кликах, важен сам факт, что бренд прозвучал.
Откуда термин
Термин продвигает агентство Jellyfish из The Brandtech Group. 4 декабря 2024 года оно запустило платформу Share of Model™: она анализирует, как разные LLM — в релизе названы ChatGPT, Gemini и Llama — воспринимают бренды, продукты и услуги, как модели видят конкурентов и какие сообщения и контент стоит доработать. Share of Model™ — торговая марка Jellyfish, но в профессиональной среде выражение используют и как общее название метрики.
Как считать
| Параметр | Что фиксировать |
|---|---|
| Набор запросов | 30–100 небрендовых промптов категории: выбор, сравнение, подбор под бюджет |
| Модели | каждый ассистент отдельно, с веб-поиском и без |
| Повторы | 3–5 прогонов на запрос: ответы недетерминированы |
| Упоминание | есть ли бренд в ответе и какие конкуренты рядом |
| Позиция | на каком месте бренд в списке рекомендаций |
| Тональность | рекомендует ли модель, нейтральна или предостерегает |
SoM = упоминания бренда / упоминания всех брендов категории × 100%
Пример: 120 упоминаний бренда из 600 упоминаний всех брендов → SoM = 20%
Share of Model, доля голоса и цитируемость
| Метрика | Что считает | Где |
|---|---|---|
| Доля голоса | долю рекламы и упоминаний бренда | медиа, реклама, выдача |
| Цитируемость в ИИ-ответах | ссылки на ваш контент как на источник | ответы ИИ |
| Share of Model | упоминания бренда, со ссылкой или без | ответы ИИ |
Важно: высокая цитируемость не гарантирует высокую долю модели. Модель может брать факты из вашего гайда, а рекомендовать бренды конкурентов.
Как использовать: чек-лист и ошибки
- Начните с базового замера по 30 запросам в двух-трёх моделях, которыми пользуется ваша аудитория, и повторяйте его раз в месяц.
- Разбейте запросы по этапам выбора: общие, сравнительные, с бюджетом, с конкретной задачей. Так видно, на каком этапе бренд выпадает из ответов.
- Для запросов, где бренд не звучит, посмотрите, какие источники модель цитирует, и работайте с ними: гайды, обзоры, отзывы, AI Overviews по тем же темам.
- Ошибка — один прогон. Разовый ответ модели — случайная выборка, а не метрика.
- Ошибка — брендовые запросы. Запрос «что такое бренд N» показывает знание модели о вас, а не долю в категории.
- Ошибка — смешивать режимы. Ответы с веб-поиском и без него считайте отдельно.