У одной компании AI-видимость может спокойно подождать. Для другой откладывать её уже рискованно. Разница — буквально от 1 до 9.
Мы адаптировали классическую матрицу приоритизации риска 3×3 к задаче AI-видимости. Два вопроса, две оценки — и можно понять, насколько срочно этот вопрос стоит именно для вашего бизнеса.
1. Что показывают запросы ваших потенциальных клиентов в AI?
1 балл — AI практически не называет конкретные компании
2 балла — называет компании, но рекомендации нестабильны
3 балла — регулярно предлагает конкретных конкурентов, а вашей компании среди них нет
Один ответ ChatGPT здесь ничего не доказывает: проверять нужно несколько реальных клиентских запросов в нескольких AI-системах.
2. Насколько ценен для вашего бизнеса один новый клиент?
1 балл — один клиент даёт небольшую часть месячной выручки
2 балла — несколько новых клиентов уже заметно влияют на результат месяца
3 балла — даже один новый клиент имеет высокую финансовую ценность
Теперь перемножьте две оценки:
AI Priority Score = результат 1 × результат 2
1–2 → 🟢 низкий приоритет
3–4 → 🟡 стоит проверить ситуацию глубже
6–9 → 🔴 высокий приоритет
Например, AI регулярно рекомендует ваших конкурентов, но не вас — 3. Один новый клиент имеет высокую финансовую ценность — ещё 3. 3 × 3 = 9.
В такой ситуации вопрос уже не в том, моден ли ChatGPT. У бизнеса есть вполне конкретная причина проверить, сколько потенциальных выборов клиентов проходит без его участия.
Модель — прикладная адаптация матрицы Probability × Impact из риск-менеджмента к задаче AI-видимости. Это не стандарт PMI для продвижения в AI.
Чтобы опираться на реальный замер, посмотрите аудит AI-видимости компании
Хотите определить AI Priority Score вашей компании?
Начинаем с реальных клиентских сценариев и диагностики текущей AI-видимости компании.
ПОСМОТРЕТЬ АУДИТ