Відкрийте справжні питання вашої ніші

Ключові слова були основою традиційного SEO. Але в AI Search люди запитують: «Яка CRM найпростіша для налаштування невеликої команди?», а не «найкращий CRM софт». LLMHERO Prompt Simulator запускає ваші промпти через ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity та інші — щоб ви точно бачили, хто з'являється поруч з вами, а які запити клієнтів ви повністю пропускаєте.

Prompt research — фундамент AI visibility

Prompt research — це процес ідентифікації та відстеження запитань, які змушують AI-системи порівнювати варіанти та рекомендувати конкретні бренди. Це грає ту ж фундаментальну роль для AI visibility, що keyword research для SEO — але одиниця виміру інша.

Замість сторінок і запитів, prompt research фокусується на тому, як AI-системи формують і представляють рекомендації. В AI SEO видимість має значення лише тоді, коли AI оцінює вибір — зважує альтернативи, застосовує обмеження і вказує комусь на рішення. Якщо вашого бренду немає в цих моментах, він не буде враховуватись у рішенні.

Більшість промптів ніколи не досягають цієї стадії. Вони генерують пояснення, резюме або загальні поради. Prompt research фільтрує їх і фокусується на middle- і bottom-of-funnel промптах: порівняннях, оцінках та «best» запитах, де AI зважує альтернативи та рекомендує рішення.

Це принципово відрізняється від традиційного keyword tracking. SEO rankings, як правило, відносно передбачувані. AI-generated відповіді волатильні та персоналізовані. Prompt research фокусується на напрямку та розпізнаванні патернів, а не на фіксованих позиціях чи точних підрахунках.

Навіщо потрібен Prompt Simulator?

Тому що ви не можете оптимізувати те, чого не вимірюєте. Більшість брендів досі не знають, чи AI рекомендує їх, чи ігнорує. LLMHERO Prompt Simulator вирішує цю невизначеність, фокусуючись на моментах, де AI оцінює варіанти та рекомендує рішення. З LLMHERO ці моменти прийняття рішення стають вимірюваними сигналами, які ви можете відстежувати, інтерпретувати та на які можна діяти.

Prompt research vs Keyword research

Для SEO-маркетологів prompt research вводить знайому концепцію з новими викликами. На відміну від традиційного пошуку, ми не маємо років історичних даних про обсяг пошуку, CPC або тренди для AI-промптів.

Аспект	Keyword Research (традиційне SEO)	Prompt Research (AI Search)
Одиниця виміру	Ключові слова, сторінки, позиції в рейтингу	Розмовні промпти, згадки бренду, контекст рекомендацій
Дані про популярність	Є історичні дані про обсяг пошуку, CPC, тренди	Немає прямих даних про volume, тільки оцінки на основі search proxies
Результати	Відносно стабільні та передбачувані позиції	Волатильні та персоналізовані відповіді
Фокус оптимізації	Оптимізація для кліків і позицій у результатах	Оптимізація для згадок і цитацій в AI-відповідях
Метрика успіху	Позиція в рейтингу, CTR, органічний трафік	Mention rate, citation frequency, sentiment, Share of Voice
Intent аналіз	Інтент класифікується як informational/commercial/transactional	Інтент визначається обмеженнями (constraints), персонами, контекстом рішення
Релевантність персон	Використовується для targeting, але не критична для ranking	Критична — constraints персони визначають, чи AI взагалі рекомендує щось

Чи залишається keyword research релевантним?

Так. Keyword research досі грає важливу допоміжну роль, тому що розкриває, як люди описують проблеми і який інтент стоїть за їхніми пошуками. Ці сигнали допомагають вам вирішити, які промпти варто таргетувати. Різниця в тому, що ключові слова більше не є кінцевою точкою — вони мовний інпут, який переписується в природні, розмовні промпти.

Як працювати з LLMHERO Prompt Simulator

Ефективний prompt research — це не одноразова вправа. Це циклічний процес: identify → simulate → track → optimize.

Визначте цільові аудиторії та персони

Персони визначають, які питання задаються. Це правдиво і для keyword research, і для prompt research. Але для prompt research персони також визначають, чи AI взагалі щось рекомендує.

Це тому, що обмеження (constraints) — це те, що виштовхує AI-системи з режиму пояснення в режим рекомендації. Загальне питання типу «що є хорошим кормом для собак?» породжує освіту. Обмежене питання типу «найкращий корм для собак з обмеженими інгредієнтами для собаки з проблемами шлунку до 1000 грн/місяць» змушує AI порівнювати.

З'єднайте рішення вашого продукту з проблемами персони

Коли люди просять AI допомогти їм обрати між варіантами, вони рідко порівнюють списки features. Вони намагаються вирішити, чи продукт підходить їхній ситуації, зменшує ризик і здається безпечним вибором.

AI-рекомендації, як правило, відображають таку поведінку. Бренди пропонуються частіше, коли їхні продукти чітко вирішують конкретну вагу, яку відчуває покупець у момент рішення.

Використовуйте keyword research як мовний input

Keyword research валідує мову для prompt research, підтверджуючи, як ваша аудиторія природно формулює проблеми, а не оцінюючи попит. Почніть із seed phrase, пов'язаної з constraint — наприклад, «інгредієнти корму для собак» відображає, як покупці, чутливі до інгредієнтів, можуть формулювати проблему.

Генеруйте decision-stage промпти за допомогою AI

Ефективні BOFU промпти вимагають контексту. LLM потрібна ясність щодо: хто питає, якого результату вони намагаються уникнути, які обмеження формують рішення, як покупець природно описує проблему, і що питання повинно призвести до рекомендації або порівняння.

В LLMHERO Prompt Simulator:

Відкрийте «Prompt Generator» і виберіть вашу топік. LLMHERO автоматично підбере найрелеватніші 20–50 decision-stage промптів, використовуючи контекст, який ви надали. Кожен промпт написаний так, як реальний покупець запитував би AI — без brand names, вимагаючи рекомендації, уникаючи освітніх формулювань.

Запустіть збір даних і відстежуйте видимість

Після того, як ви побудували ваш prompt set, фінальний крок — запустити симуляцію через LLMHERO і побачити, як AI відповідає в реальному часі.

LLMHERO Simulation Engine:

Виберіть вашу групу промптів і натисніть «Report». Платформа запускає кожен промпт через обрані вами LLM-асистенти, будь то ChatGPT, Perplexity чи Gemini, одночасно. Для кожної відповіді LLMHERO записує: чи ваш бренд згаданий, чи cited, яка позиція в рекомендаціях, та які конкуренти з'являються поруч.

Результати відображаються в dashboard. Ви бачите:

AI Visibility Score (скільки % промптів згадують ваш бренд)
Citation Rate (скільки % згадок включають посилання на ваш сайт)
Competitive Overlap (які бренди з'являються разом з вами найчастіше)

Також є breakdown по AI-платформах — можливо, ChatGPT рекомендує вас у 45% випадків, а Perplexity — лише у 12%. Це дає targeted optimization insights.

LLMHERO дозволяє встановити automated simulation schedule — daily чи генерувати репортаж по запиту коли вам потрібні ці дані. Кожен запуск генерує snapshot AI-відповідей, створюючи історичний трек того, як ваш бренд позиціонується, порівнюється або ігнорується через decision-oriented промпти. Це перетворює AI visibility із гадання на вимірюваний сигнал, на який ви можете діяти.

Джерела даних

Звідки брати промпти для відстеження

LLMHERO інтегрується з кількома джерелами даних, щоб допомогти вам ідентифікувати найцінніші промпти для симуляції.

Google Search Console

Підключіть ваш GSC до LLMHERO, і платформа автоматично знайде questions, по яких ваш сайт вже ранкується. Використовуйте regex filters для ізоляції запитів з 6+ словами або тих, що містять interrogative words (what, how, why, should).

Автоматична інтеграція GSC
Regex-фільтри для questions
Конвертація keywords → conversational промпти

Аналітика вашого сайту

Підключіть ваш analytics (Google Analytics) і платформа ідентифікує сторінки, які вже отримують AI-трафік. Потім генерує промпти навколо них, щоб відстежувати, як AI рекомендує ці сторінки.

Інтеграція з GA4 / LLMHERO Analytics
Server log analysis (ChatGPT-User, Perplexity-User)
Автоматична генерація промптів для top AI-traffic pages

Internal data sources

LLMHERO дозволяє завантажувати customer support chats, sales call transcripts, help documentation і інші внутрішні джерела. Платформа аналізує їх за допомогою NLP, щоб витягнути recurring questions, pain points та constraints — і генерує персона-driven промпти на їх основі.

Upload CSV/TXT/JSON з internal data
NLP для extraction питань і pain points
Автоматична persona creation на основі patterns

Competitor visibility gaps

LLMHERO автоматично ідентифікує промпти, де конкуренти згадуються, а ви — ні. Це ваші найбільші можливості для зростання. Платформа пріоритизує їх за estimated reach і показує, які конкретно конкуренти домінують.

Автоматичний mention gap detection
Competitive Share of Voice по промптах
Cited pages analysis для PR outreach

Готові почати?

Сьогодні запустіть вашу першу симуляцію запитів.