Erlin AI: платформа ИИ-видимости и конверсии для электронной коммерции 148

Erlin ai — это инструмент AI-видимости для брендов электронной коммерции, который помогает DTC-брендам улучшать позиции и охват в результатах поиска, рекомендациях к покупкам и товарных каруселях на ведущих AI-платформах, таких как ChatGPT, Perplexity и Google AI. Основные функции Erlin AI включают аудит представленности бренда в AI, просмотр данных о видимости в реальном времени и их сравнение с конкурентами, оптимизацию страниц (например, проверку карточек товаров и страниц коллекций), проверку Schema, а также анализ источников трафика, приходящего от AI. Благодаря этим функциям бренды могут понять, как AI воспринимает их, устранить потенциальные пробелы и повысить конверсию за счёт оптимизации контента.

Ключевые функции Erlin AI

• Повышение видимости бренда: Erlin AI помогает брендам электронной коммерции лучше представлены в ответах, генерируемых AI, в результатах покупок и в товарных рейтингах.

• Оптимизация создания контента: изменение или написание контента для карточек товаров, страниц коллекций и блогов, чтобы он был легче обнаруживаем AI, при сохранении фирменного стиля коммуникации.

• Анализ восприятия бренда: просмотр того, как AI суммирует бренд на разных платформах, оценка репутации бренда и источников цитирования.

• Устранение пробелов в видимости: Erlin AI способен обнаруживать и решать проблемы со страницами, которые AI не может прочитать, которые отсутствуют или заблокированы.

• Проверка ключевых тегов: проверка соответствия schema, robots.txt, llm.txt и структурированных данных требованиям AI.

• Улучшение сигналов страниц: обеспечение того, чтобы карточки товаров и страницы коллекций помогали AI точно понимать информацию о бренде.

• AI-аналитика и источники трафика: Erlin AI отслеживает источники AI-трафика, определяет страницы, которые упоминаются AI или занимают высокие позиции, и поддерживает фильтрацию по таким платформам, как ChatGPT, Perplexity и Google.

• Сравнение данных по конкурентам: сравнение трафика, видимости и доли позиций внутри одной категории.

• Анализ тона коммуникации бренда: определение стиля выражения бренда и транслируемых сообщений в каждой точке контакта.

• Фокус на покупательских триггерах: сосредоточенность на ключевых подсказках, которые активируют AI-панели покупок.

Сценарии применения Erlin AI

• Бренды электронной коммерции: оптимизация представления товаров в условиях AI-поиска и покупок для увеличения продаж.

• Создатели контента: получение рекомендаций по оптимизации контента электронной коммерции, чтобы он был легче обнаруживаем AI.

• SEO-специалисты: оптимизация сайтов для повышения позиций в AI-поиске.

Шаги по работе с Erlin AI

• Сканирование магазина: с помощью Erlin AI получите полное представление о том, как бренд, товары и стиль коммуникации представлены в AI. Система анализирует видимость, тон коммуникации и факторы, влияющие на восприятие AI, закладывая основу для дальнейшей оптимизации.

• Отслеживание и сравнение: в реальном времени просматривайте данные о видимости и трафике бренда в AI-поиске, одновременно отслеживая ситуацию по конкурентам. Сравнение с отраслевыми стандартами позволяет выявить сильные и слабые стороны и скорректировать стратегию точечно.

• Оптимизация контента: на основе результатов анализа оптимизируйте связанный с брендом контент, чтобы он соответствовал образу бренда и появлялся в результатах AI-покупок и релевантных диалогах. Это увеличит трафик на страницы товаров, блогов и коллекций, повысит охват и влияние и в конечном счёте будет способствовать росту продаж.

Рекомендации по использованию Erlin AI: новые пользователи могут сначала воспользоваться демонстрационными функциями, чтобы освоиться; платформа также предоставляет обучающие материалы (например, о связи информации о бренде с AI-видимостью, влиянии тона контента электронной коммерции и изменениях, которые оптимизация под answer engine вносит в поиск в e-commerce), которые помогают глубже понять правила и тенденции AI-поиска и повысить эффективность работы.

Ответы на ключевые вопросы

• Вопрос 1: Чем Erlin AI отличается от традиционных SEO-инструментов?

  Традиционные SEO-инструменты в основном ориентированы на оптимизацию позиций в классических поисковых системах, таких как Google, и делают упор на алгоритмическую оптимизацию (например, плотность ключевых слов, внешние ссылки). Erlin AI же сфокусирован на правилах рекомендаций AI-платформ (таких как ChatGPT, Perplexity, Google AI) и решает две ключевые задачи: способен ли AI распознавать и понимать страницы бренда, и как обеспечить приоритетное представление бренда в результатах AI-покупок и в диалоговых рекомендациях. Направления оптимизации включают доступность страниц для парсинга, структурированные данные Schema и формирование информационного образа бренда — что лучше подходит для сценариев AI-управляемого покупательского поиска.

• Вопрос 2: Как Erlin AI устраняет пробелы в AI-видимости?

• Реализуется через модуль «Оптимизация страниц и устранение пробелов видимости», который включает следующие функции:

• Аудит страниц: проверка доступности страниц коллекций и карточек товаров (PDP), выявление страниц, недоступных для чтения AI;

• Проверка ключевых тегов: подтверждение корректности настроек структурированных данных Schema, robots.txt, llm.txt, чтобы избежать ситуаций, когда ошибки конфигурации мешают AI выполнять парсинг;

• Отслеживание активности краулеров: просмотр журналов посещений AI-краулеров, таких как GPTBot (функция «Track Crawlers» скоро будет доступна), для понимания частоты и охвата парсинга AI;

• Определение заблокированных страниц: выявление страниц, заблокированных или недоступных для AI, и помощь бренду в корректировке настроек для восстановления видимости.

• Вопрос 3: Какую информацию об AI-показателях конкурентов может получать Erlin AI и для чего она нужна?

• С помощью мониторинга бренд может получить три типа информации о конкурентах:

• Сравнение баллов видимости: например, текущие баллы Nike (94%), Adidas (85,4%) и их изменения за неделю (например, Nike +3%);

• Доля в рейтинге категории: позиции конкурентов по AI-видимости в конкретных категориях (например, беговая обувь, экологичная мода);

• Сравнение трафика: различия в трафике, который конкуренты получают с платформ ChatGPT, Google AI и др.

• Назначение этой информации:

• Определение собственного положения в отраслевой AI-видимости и выявление разрыва с ведущими конкурентами (например, собственный балл на 9 процентных пунктов ниже, чем у Nike);

• Анализ динамики баллов и источников трафика конкурентов позволяет перенимать эффективные методы оптимизации (например, если конкурент повысил балл за счёт усиления Schema, бренд может поступить так же);

• Своевременное отслеживание новых действий конкурентов (например, резкий рост трафика с определённой платформы) и корректировка стратегии для сохранения конкурентного преимущества.