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.