Gintare Rimolaityte, CEO и соосновательница Trendos — серия интервью

Gintare Rimolaityte — генеральный директор и соосновательница Trendos, платформы видимости в ИИ-поиске, которая помогает брендам понимать и оптимизировать то, как они представлены в больших языковых моделях (LLM). Первый опыт она получила в Oxylabs в 2020 году: сначала как менеджер по развитию бизнеса, затем как руководитель коммерческого направления, возглавляя команды продаж, развития бизнеса, работы с клиентами и сопровождения их успеха в одном из подразделений. С 2022 по 2025 год она была генеральным директором платформы вовлечения пользователей JumpTask. Перед созданием Trendos в 2026 году она недолго работала менеджером по продукту в Adment, занимаясь предотвращением мошенничества в партнёрском маркетинге для платного поиска и партнёрских программ. На посту CEO Trendos Gintare управляет несколькими командами и отвечает за стратегический рост. Она живёт и работает в Вильнюсе.

Trendos — платформа видимости в ИИ-поиске, позволяющая брендам отслеживать, измерять и оптимизировать своё присутствие в LLM и поисковых системах на базе ИИ. С помощью Trendos бренды устраняют серьёзную слепую зону, возникшую при переходе от поиска Google к разговорному ИИ, из-за которого процесс формирования рекомендаций стал для них практически невидимым. Помимо отслеживания общей видимости, Trendos делает инструменты анализа рынка ИИ доступными, понятными и недорогими, чтобы бренды могли влиять на то, когда и как они появляются, и оптимизировать это присутствие. Технология платформы фиксирует реальные ответы и рекламу, показываемые в ИИ-средах, посредством масштабного сбора данных из сессий LLM, а затем анализирует и представляет структурированные данные в виде понятных выводов о видимости бренда и активности конкурентов. Trendos основана в марте 2026 года в Вильнюсе, Литва, при поддержке Tesonet — глобальной компании по созданию технологических бизнесов, стоящей за Nord Security, Surfshark и Hostinger.

До создания Trendos вы руководили коммерческим направлением в Oxylabs, управляли JumpTask и работали над продуктом в adment.ai. Какие изменения в том, как потребители находят бренды с помощью ИИ, убедили вас в необходимости Trendos? Чего, по вашему мнению, не хватало существующим платформам SEO и видимости в ИИ?

Когда я регулярно проводила интервью с руководителями маркетинга, то снова и снова слышала одно и то же: ИИ-поиск уже на подходе, и хотя несколько инструментов существуют, никто толком не знает, насколько они надёжны.

Мне не нужно было просто верить им на слово: я сама наблюдала этот переход в реальном времени. Вместо просмотра ссылок в Google потребители начали напрямую задавать вопросы LLM. Для маркетологов этот второй вариант был своего рода чёрным ящиком. Они не могли понять даже, упоминают ли их вообще, не говоря уже о том, как описывается бренд и какое положение он занимает относительно конкурентов.

Я видела две проблемы с существующим ПО. Во-первых, многие инструменты напоминали SEO-платформы с прикрученной функцией ИИ. Во-вторых, немногие специально созданные решения имели цены, рассчитанные только на крупные предприятия. Если вы не огромный бренд с бюджетом на изучение своей видимости в ИИ, вы оставались за бортом и действовали вслепую. Мне это казалось неправильным. Любой бренд заслуживает понимания того, как он представлен, а не только тот, кто способен тратить пятизначные суммы в месяц. В Trendos мы намерены дать брендам любого размера точный и справедливо оценённый способ понимать и оптимизировать свою видимость в ИИ.

Ответы, генерируемые ИИ, могут выглядеть для маркетологов как чёрный ящик. Судя по данным Trendos, какие важнейшие сигналы, по-видимому, определяют, упомянут, процитируют или порекомендуют ли бренд такие системы, как ChatGPT, Gemini, Claude и Perplexity?

Если говорить о сигналах, главное — достаточно часто упоминаться в нужных местах и в структурированном виде. Это отличается от SEO, где для передачи авторитета нужна ссылка do-follow. В ИИ-поиске модели не индексируют ваш сайт, а извлекают из него содержимое. Ссылка становится необязательной. Нужно лишь, чтобы название бренда явно и часто появлялось на страницах, откуда модели уже берут информацию.

Наши данные показывают пять опор: собственный сайт, PR и независимые публикации в СМИ, платформы отзывов вроде Trustpilot и G2, партнёры по аффилиатному маркетингу и социальные сети. Вес каждой зависит от отрасли. Одежда и электронная коммерция опираются на собственные каналы, поскольку моделям легко извлекать сведения со страниц товаров. Потребительские финансы больше зависят от партнёрских сайтов сравнения. SaaS- и B2B-бренды часто цитируются по платформам отзывов, таким как G2 и Capterra. Универсальной формулы нет. Нужно смотреть собственные цитирования, чтобы понять, какая опора важнее именно для вас.

Структура тоже важна. Бренды, которые, по нашим наблюдениям, цитируются чаще всего, публикуют ясный, прямой контент, сразу отвечающий на вопросы, нередко в формате FAQ. Моделям легко его извлекать. Блоги, набитые ключевыми словами, не помогают. Работает подход, при котором сначала даётся ответ, а затем подробности. Что касается контента, созданного ИИ, сейчас мы не видим, чтобы модели его штрафовали. Цитируется материал, который хорошо отвечает на вопрос, независимо от того, кто или что его написал.

Во всём этом есть и некоторая случайность. Модели предсказывают следующее слово, а не выполняют один фиксированный алгоритм ранжирования. Можно всё делать правильно и всё равно видеть колебания. В Trendos мы стараемся помочь брендам сосредоточиться на сигналах, которые они контролируют, и перестать гоняться за теми, на которые повлиять нельзя.

В отличие от обычной позиции в Google, ответ ИИ может меняться при многократном повторении одного вопроса. Как надёжно измерять видимость в ИИ, если модели вероятностные? Какой объём выборки нужен бренду, чтобы делать содержательные выводы из данных?

Сейчас это горячая тема в отрасли. Недавно одна компания написала в LinkedIn, что для надёжного результата нужно собирать ответ около 100 раз в день и усреднять результаты. Некоторые крупные платформы по-прежнему считают, что достаточно одного раза в день. Я не думаю, что какая-либо сторона полностью подкрепила свою позицию реальными доказательствами.

Мы смотрим на это эмпирически. У нас есть клиенты вроде NordVPN, которые уже некоторое время ведут мониторинг вместе с нами, и мы видим колебания их видимости и позиций за этот продолжительный период. Они просто не так уж сильно меняются. Более частый сбор, вероятно, даёт немного больше точности, но разница составляет долю процента и уж точно не отделяет полную невидимость от первого места. Он может переместить кого-то с 35-го места на 32-е, что гораздо менее важно, чем крупные структурные вопросы, которыми бренд действительно может заняться.

Наш подход — последовательно наблюдать во времени, а не стремиться к предельно высокой частоте выборки, и давать брендам возможность оценивать стабильность или изменчивость своей категории по собственной линии тренда.

Вокруг SEO, оптимизации для систем ответов и оптимизации для генеративных систем идут активные дискуссии. Какие принципы традиционного SEO остаются важными в ИИ-поиске? В чём маркетологи ошибаются, просто перенося привычные SEO-приёмы на большие языковые модели?

Ряд принципов SEO остаётся важным и в ИИ-поиске. Например, развёртывание запросов — дополнительные поисковые запросы, которые ChatGPT выполняет за кулисами, прежде чем ответить. Они по-прежнему связаны с реальным поисковым поведением, поэтому работа над соответствующей позицией остаётся задачей SEO. Вы всё ещё оптимизируете низкочастотные длинные запросы, только под то, что ищет модель, а не то, что человек вводит в Google.

Многие маркетологи ошибочно полагают, что упоминание должно работать как обратная ссылка. В SEO нужна ссылка do-follow, поскольку именно так передаются авторитет и рейтинг домена. В ИИ-поиске модели не индексируют сайт. Поскольку они извлекают его содержимое, ссылка вообще не нужна: достаточно явных упоминаний бренда на странице, которой модель уже доверяет. Люди тратят много времени на получение ссылок, хотя добиваться следует самого упоминания.

Другая частая ошибка — перенос старых SEO-привычек. Материалы, написанные прежде всего ради ключевых слов, где настоящий ответ спрятан в середине страницы, модели ИИ склонны пропускать. Сначала ответьте на вопрос ясно и прямо, затем добавляйте подробности.

Я бы также назвала ошибкой решение, что SEO умерло и нужно начинать с нуля. SEO не умерло! GEO — это продолжение SEO, к которому добавляются социальные сети и партнёрский маркетинг, работающие вместе. Бренды, уже хорошо освоившие SEO, не потратили усилия впустую, но им не стоит считать, что старые правила переносятся один к одному.

Trendos отслеживает источники, которые ИИ-системы цитируют в ответах на вопросы о брендах. Что вы узнали о типах источников, которым ИИ-поисковики, по-видимому, доверяют больше всего? Насколько компания реально может влиять на такие цитирования, не пытаясь обмануть систему?

У доверия нет единой иерархии. Всё зависит от отрасли. В одежде чаще цитируются собственные медиа бренда, а в потребительских финансах — партнёрские материалы и приложения. Ни один тип источника не побеждает везде. Нужно изучать цитирования в своей категории, чтобы понять, чему там доверяют.

Структура важна не меньше типа источника. Авторитетные редакционные сайты по-прежнему имеют вес, но дело не в одном показателе вроде рейтинга домена. Мы видим, что важнее последовательность: как часто бренд упоминается в совокупности разных надёжных источников. При этом ясная, хорошо структурированная страница небольшого сайта может обойти длинную статью крупного издания просто потому, что модели легче извлечь и использовать её содержание.

Влияние без манипуляций я бы полностью отделила от SEO-мышления. Вы не пытаетесь управлять графом ссылок. Вы стремитесь заслужить реальные упоминания по пяти направлениям: собственный сайт, PR-публикации, платформы отзывов вроде Trustpilot и G2, партнёрские отношения и присутствие в соцсетях. Затем всё структурируется так, чтобы модель могла легко это прочитать. Это мало отличается от качественного построения бренда. Самые заметные бренды меньше думают об обходе системы и больше — о проверяемом присутствии там, где модели уже доверяют источникам.

Trendos запустила индекс, отслеживающий 1 000 брендов с наибольшей видимостью в ИИ на разных рынках. Какие закономерности или неожиданности обнаружились в этих данных? Что отличает бренды, постоянно появляющиеся в рекомендациях ИИ, от почти невидимых конкурентов?

Первая неожиданность — насколько по-разному ведут себя системы. На одном и том же рынке в рекомендациях ChatGPT и Google AI Overviews совпадают лишь около двух третей из 100 ведущих брендов страны. AI Overviews сильно тяготеет к повседневной рознице. В США Trader Joe’s занимает там 35-е место, но в ChatGPT — 567-е. ChatGPT склоняется к B2B-брендам и поставщикам для крупных предприятий, таким как Gartner, ServiceNow и Databricks, которых AI Overviews в основном игнорирует.

Вторая — локальный характер результатов. Семьдесят процентов брендов нашего индекса появляются только в одной стране, а в Германии почти треть первой сотни составляют бренды, которых вообще нет в списках Великобритании или США.

Постоянно заметные бренды отличает широта присутствия. Типичный бренд из первой десятки появляется более чем в 90 товарных категориях; бренд из нижней половины рейтинга — примерно в пяти. Их не просто чаще упоминают: они релевантны гораздо большему числу вопросов. И списки быстро меняются: самая верхушка почти неизменна от месяца к месяцу, но около 13% брендов выпадают из каждого списка всего за один месяц. Видимость нельзя завоевать раз и навсегда — её нужно постоянно заслуживать.

Ad Radar от Trendos отслеживает рекламные размещения рядом с диалогами ChatGPT. Что ранние данные говорят о самых активных отраслях и рекламодателях? Как маркетологам отличать платную видимость от естественных упоминаний и рекомендаций, сформированных самой ИИ-моделью?

Реклама в ChatGPT сильно смещена в сторону розницы и B2C: на них приходится примерно 50–70% того, что мы отслеживаем. Остальное — B2B, главным образом компании и агентства, рекламирующие собственные услуги. Это логично: аудитория ChatGPT преимущественно потребительская, хотя B2B тоже заметно присутствует.

Рекламная платформа OpenAI пока находится на раннем этапе. Она постоянно добавляет форматы и функции, а запуск идёт неравномерно: когда я проверяла в последний раз, на нескольких европейских рынках реклама ещё не работала или за неё ещё не выставлялась оплата, даже после объявления OpenAI о выходе туда. Поэтому оценка самых быстрых отраслей — скорее снимок тех, кто готов пробовать новое сейчас, чем картина того, кто продолжит рекламироваться через полгода.

Здесь же находятся информационные пробелы для рекламодателей. OpenAI не показывает, по каким запросам появляется ваша реклама, и не раскрывает действия конкурентов. С Ad Radar от Trendos бренды могут точно видеть запросы, запускающие их объявления, и других рекламодателей в своей категории: сколько объявлений они размещают, куда те ведут, какие заголовки и описания используют.

Пока платные и органические упоминания легко различить. ChatGPT явно помечает рекламные размещения и показывает их под ответом, поэтому в сам ответ ничего не подмешивается. Органическая рекомендация означает, что модель выбрала вас в качестве ответа; платное размещение — что вы арендуете место под ним.

Честно говоря, я ожидаю, что со временем различать их будет сложнее. Чем больше реклама выглядит и воспринимается как настоящая часть ответа, тем лучше она обычно работает. Так было в Google и Meta, и ChatGPT, вероятно, пойдёт в том же направлении. Именно поэтому брендам нужно отслеживать платную и органическую видимость параллельно.

Одна из сложностей оптимизации для генеративных систем — отделение корреляции от причинности. Когда видимость бренда в ИИ улучшается, как маркетинговой команде определить, какое действие действительно вызвало улучшение: цифровой PR, сторонние публикации, усиление собственного контента, отзывы, технические изменения или что-то другое?

Атрибуция — один из самых сложных вопросов GEO, и пока никто не может идеально связать каждое действие с каждым результатом. Но бренды уже далеко не гадают. В Trendos можно точно увидеть, какие источники ИИ-системы цитируют, упоминая вас и конкурентов, и это многое говорит о том, что работает.

Самый надёжный подход — связать конкретное действие с конкретным источником. Если вы добились публикации на сайте, уже цитируемом в вашей категории, можно наблюдать, начинает ли этот источник появляться в ответах на соответствующие запросы и появляется ли вместе с ним ваш бренд. То же относится к отзывам, партнёрским размещениям или новым материалам на собственном сайте. Вы не ждёте изменения общего балла, гадая о причине, а видите, какие источники модели реально используют.

С платным продвижением ещё яснее. В рекламе ChatGPT можно отслеживать прямое воздействие, как и в любом другом платном канале, используя UTM-метки для измерения трафика и конверсий.

Всё же стоит смотреть на тенденции за несколько недель, а не реагировать на один день, поскольку ответы ИИ естественным образом меняются. Мы также разрабатываем Key Insights, автоматически выявляющий эти связи, чтобы командам не приходилось самостоятельно разбирать каждый график. В GEO остаётся неопределённость, но у брендов уже есть инструменты, позволяющие ясно видеть, что приносит наибольшую пользу.

Trendos недавно представила интеграцию MCP, позволяющую ИИ-агентам напрямую запрашивать данные о видимости, конкурентах, цитированиях и рекламе. Считаете ли вы, что управление видимостью в ИИ со временем перейдёт от изучения панелей маркетологами к агентам, непрерывно выявляющим пробелы и предлагающим или выполняющим изменения от их имени?

Я действительно думаю, что всё движется именно туда, и мы уже работаем в этом направлении. Даже без агентов Trendos переходит к выполнению задач за бренды, а не просто к показу панели. Недавно мы обнаружили небольшого производителя, чей сайт был полностью закрыт для ИИ-ботов из-за элементарной технической проблемы, которую никто в команде не знал, что нужно проверить. Мы сообщили бренду о проблеме, но наша цель — уметь исправлять её за него, не требуя, чтобы кто-то с его стороны сначала разобрался в графике.

Агенты — естественное продолжение. Если система уже читает данные Trendos, ей не должен требоваться огромный скачок, чтобы отметить отсутствующее цитирование и действовать соответственно. Не думаю, что панели исчезнут полностью. Более техническим пользователям по-прежнему нужны сырые данные, особенно точные дополнительные поисковые запросы и реальный текст ответа. Но для большинства брендов — тех 90%, которые не хотят быть аналитиками данных, — конечной точкой, на мой взгляд, станет агент, незаметно управляющий всем в фоне и привлекающий внимание только тогда, когда нужно человеческое решение.

ИИ-ассистенты всё чаще выходят за пределы ответов на вопросы: рекомендуют товары, сравнивают поставщиков и в перспективе завершают сделки через агентов. Как, по-вашему, будет развиваться понятие «видимость в поиске» и какие показатели в итоге станут для брендов главными?

Думаю, «видимость в поиске» станет частью более широкой картины: выбирает ли агент ваш бренд, действуя от чьего-то имени. Упоминание в ответе — одно. Быть брендом, который агент действительно выбирает, выгодно оценивает в сравнении и с которым завершает сделку, — совсем другое, гораздо более высокая планка. Мы уже видим начало этого в агентной коммерции.

Когда агентная коммерция наберёт обороты, одной видимости будет недостаточно. Важность тональности оценок резко вырастет. Агент, сравнивающий за вас трёх поставщиков, будет учитывать не только то, кто упоминается, но и кого описывают как надёжного, получившего хорошие отзывы и предлагающего выгодное соотношение цены и качества. Частота рекомендаций — то есть как часто именно вас выбирают среди рассматриваемых брендов — будет гораздо содержательнее простого числа упоминаний.

Ещё большее значение, думаю, получат структура и машиночитаемость. Сейчас речь идёт о написании контента в формате FAQ, чтобы модель легко его извлекала. Когда агенты начнут совершать сделки от вашего имени, вопрос будет в том, структурированы ли цены, остатки и условия так, чтобы агент мог действительно прочитать их и сразу действовать, а не только пересказывать.

Важная оговорка: всё ещё только начинается. Я предпочитаю сказать это прямо, а не притворяться, будто мы уже полностью разобрались. Но я уверена, что бренды, которые заметят этот сдвиг до того, как агенты начнут массово совершать сделки, получат реальное преимущество на старте — примерно как бренды, рано занявшиеся SEO, получили его в Google.

Спасибо за замечательное интервью. Читателям, желающим узнать больше, стоит посетить Trendos.