Lorelight

Lorelight - специализированная платформа мониторинга бренда в генеративных ИИ системах. Сервис отслеживает, как компании и продукты упоминаются в ответах ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Llama, Grok, DeepSeek, Mistral и других моделей, показывает частоту и контекст упоминаний, а так же помогает оценивать общий тон этих ответов.

Инструмент изначально создавался для задач Generative Engine Optimization (GEO). Команды маркетинга и PR получают не только список запросов. Фигурирует бренд, но и представление о том, какие конкуренты появляются рядом, какие формулировки чаще всего используют модели и какие источники цитируются.

Lorelight собирает данные по выбранным брендам и ключевым словам, группирует результаты по сценариям использования и позволяет быстро находить потенциальные риски. Некорректные формулировки, устаревшую информацию, путаницу с одноимёнными компаниями. За счёт этого компании могут точнее выстраивать стратегию контента и коммуникаций, учитывая уже ответы ИИ ассистентов.

Отдельное внимание уделяется аналитике доли голоса. Сервис показывает, насколько часто бренд попадает в ответы моделей по сравнению с ближайшими конкурентами, и как меняется эта доля во времени. Помогает оценить эффект от PR активностей, публикаций в медиа и обновления контента на сайте.

По состоянию на конец 2025 года автор проекта объявил о закрытии сервиса, однако сама концепция GEO аналитики и подходы, реализованные в Lorelight, остаются ориентиром для инструментов, которые решают похожие задачи в области видимости бренда в генеративном ИИ.

Технологически Lorelight представляет собой связку нескольких компонентов. Модуль сбора ответов от ИИ платформ, слой аналитики и нормализации данных и интерфейс для работы маркетинговых и PR команд. Платформа регулярно отправляет продуманный набор промптов к моделям, фиксирует ответы и выделяет из них упоминания бренда, конкурентов, продуктов и релевантных сущностей.

• Мультиплатформенный мониторинг. Поддерживаются несколько крупных LLM платформ одновременно.
• Анализ доли голоса. Используется взвешенная формула, учитывающая позицию упоминания в ответе. Чем выше бренд в списках рекомендаций, тем больший вес он получает в общей метрике.
• Сентимент анализ. Ответы классифицируются как позитивные, нейтральные или негативные, при этом сохраняется текстовый контекст. Необходимо, чтобы специалисты могли быстро разобраться в причинах оценки.
• Работа с конкурентами. Для каждого проекта можно задать список конкурирующих брендов, после чего система строит сравнительные отчёты по видимости и формулировкам, которые модели используют для описания людей рынка.
• Автоматизация запросов. Набор промптов адаптируется под отрасль и язык.

Данные агрегируются в панели с фильтрами по дате, модели, языку, типу запроса и тону ответа. Предусмотрены экспорт отчётов и интеграции с внешними системами аналитики через API или вебхуки. Чтобы результаты GEO мониторинга можно было использовать в единой отчётности по маркетингу и PR.

За счёт такой архитектуры Lorelight служит связующим звеном между техническими возможностями LLM платформ и практическими задачами команд, которым важно понимать, как именно ИИ показывает их бренд пользователям и что можно улучшить в контенте. Для того чтобы укрепить позицию в ответах генеративных моделей.

Рабочая ссылка на нейросеть Lorelight на русском языке бесплатно. Если ИИ приложение/сайт не работает или описание не соответствует действительности, сообщите нам.