 |
В России впервые реализован инструмент анализа мобильных приложений через нейросети
Сервис для анализа присутствия брендов в AI-поиске «Киберкошка» расширил функциональность: помимо мониторинга AI-видимости брендов, платформа начала анализировать, как мобильные приложения представлены в ответах нейросетей. Это первый на рынке инструмент, который позволяет оценить их роль в формировании пользовательских рекомендаций.
«Ранее бренды фокусировались на сайтах и классическом поисковом трафике. Однако поведение пользователей меняется: все чаще решения о выборе товаров и сервисов принимаются через нейросети, формирующие готовые рекомендации под конкретный запрос. При этом мобильные приложения - один из каналов конверсии - практически не учитывались в таком анализе. Этот сдвиг в пользовательском поведении потребовал новых инструментов оценки, и мы разработали решение, которое позволяет бизнесу увидеть, как мобильные приложения представлены в новой цифровой реальности - в ответах нейросетей, где сегодня формируется значительная часть пользовательского выбора», - отмечает Алла Рауд, основатель сервиса «Киберкошка», руководитель направления ASO в компании IT-Agency.
Новый функционал сервиса «Киберкошка» открывает для российского бизнеса принципиально иной уровень работы с мобильными приложениями как с полноценным каналом присутствия в цифровой среде. Теперь бренды получают возможность не только отслеживать метрики внутри приложения и в магазинах приложений, но и видеть более широкую картину - как продукт интерпретируется нейросетями, в каких пользовательских сценариях он появляется и какое место занимает в конкурентном поле. Фактически речь идет о переходе от точечной аналитики к управлению цифровым следом мобильного приложения. Сервис позволяет определять, по каким запросам приложение попадает в ответы ИИ, какие источники формируют его видимость и где возникают зоны отсутствия, влияющие на привлечение аудитории, а также что сейчас нейросети говорят о продукте, чем он примечателен и интересен пользователям.
Анализ учитывает ключевые сигналы, влияющие на AI-видимость приложения, - от описаний в магазинах приложений и пользовательских отзывов до внешних публикаций и упоминаний, которые нейросети используют при формировании ответа.
Отдельное направление - конкурентный анализ. Бренды могут сравнивать, какие мобильные приложения нейросети рекомендуют чаще, за счет каких факторов формируется это преимущество и какие элементы - от описаний в магазинах приложений до пользовательских отзывов и внешнего контента - влияют на итоговую позицию в рекомендациях. Это позволяет оценивать AI-видимость приложения не изолированно, а в сравнении с конкурентным окружением и внутри конкретной категории.
Аналитика строится на данных ключевых AI-платформ. В базовой конфигурации «Киберкошка» агрегирует ответы из семи источников, включая ChatGPT, Gemini, DeepSeek, Perplexity, Grok а также AI-сводки Google и Яндекса. Такой подход позволяет сопоставлять видимость брендов и мобильных приложений в разных ИИ-средах и отслеживать изменения их представленности. Полученные данные могут использоваться для корректировки карточек в магазинах приложений, работы с отзывами и внешним контентом, влияющим на AI-рекомендации.
«Запуск нового функционала отражает более широкую трансформацию рынка: формируется новая точка входа в пользовательскую воронку, где выбор происходит не через поисковую выдачу или магазины приложений, а через диалог с нейросетью. В этой логике выигрывают те, кто уже сегодня управляет своим присутствием в этом канале», - заключает Алла Рауд, основатель сервиса «Киберкошка», руководитель направления ASO, ассоциированный партнёр компании IT-Agency.
Контактное лицо: IT-Agency
Компания: IT-Agency
Добавлен: 23:48, 08.05.2026
Количество просмотров: 198
Страна: Россия
| ГИГАНТ - Компьютерные системы: госзакупки серверов выросли на 42%, ГИГАНТ, 17:06, 12.07.2026, Россия86 |
| СЕО компании «ГИГАНТ — Компьютерные системы» Сергей Семикин подвел итоги 2025 года и спрогнозировал динамику ИТ-рынка на 2026-й, он рассказал о реальных драйверах роста серверов и СХД, изменении структуры госзакупок и переходе заказчиков к расчету совокупной стоимости владения вместо ажиотажных закупок. |
| CICADA8 автоматизировала комплаенс-аудит подрядчиков, CICADA8, 17:04, 12.07.2026, Россия86 |  |
| Разработчик решений по управлению уязвимостями и цифровыми угрозами в реальном времени CICADA8 добавил модуль «Опросы» в платформу CyberRating. Решение автоматизирует аудит внутренних процессов информационной безопасности контрагентов, которые невозможно оценить исключительно техническими средствами. |
| ПО мониторинга и управления «Гравитон» совместимо с РЕД ОС 8, «Гравитон», 16:14, 12.07.2026, Россия54 |
| Компании «Гравитон», разработчик и производитель российской вычислительной техники, и РЕД СОФТ, разработчик программного обеспечения, объявили о подтверждении совместимости программного обеспечения мониторинга и управления «Гравитон» с российской операционной системой РЕД ОС 8. |
| ГК «Умные решения» модернизировала сетевую инфраструктуру АПК «Камский», Умные решения, 17:01, 12.07.2026, Россия93 |  |
| Группа компаний «Умные решения» завершила проект по модернизации сетевой инфраструктуры АПК «Камский» (бренд «Сосновоборская»). В рамках проекта компания спроектировала и создала современную отказоустойчивую сетевую инфраструктуру и защищенный периметр сети на базе решений Qtech и Ideco. |
| Беарпасс объявила о начале процедуры сертификации ФСТЭК, Беарпасс, 16:57, 12.07.2026, Россия88 |
| Компания «Беарпасс» (входит в Группу «Индид»), российский разработчик решения BearPass для корпоративного управления паролями и доступом к секретам, начала процедуру сертификации ФСТЭК России по 4-му уровню доверия. |
| НТЦ АРГУС: ИИ заставит операторов по-новому планировать аплинк, НТЦ АРГУС, 16:54, 12.07.2026, Россия52 |
| Российский разработчик OSS-решений НТЦ АРГУС отмечает: развитие ИИ-сервисов, видеоаналитики, IoT и агентных систем меняет профиль нагрузки на сети. Операторам придется точнее учитывать не только общий объем трафика, но и рост обратного канала, связь нагрузки с конкретными сервисами, клиентами и участками сети. |
|
|
