Чем больше у платформы возможностей, тем важнее, чтобы в них было легко разобраться. Вы не раз спрашивали нас про одни и те же вещи: как настроить автогенерацию, чем кластер отличается от продукта, что именно считается в разделе со ссылками, как устроена фабрика и зачем нужен реиндекс. Мы собрали эти вопросы и ответили на них в одном месте.
Так появилась База знаний brandfound. — отдельный раздел, где по полочкам разложено, как работает сервис и как им пользоваться. Сделали всё для вашего удобства. Открыть можно прямо из сервиса, в один клик.
Как устроена база знаний
В основе три больших раздела, по ключевым частям сервиса: Компании, Аналитика и Фабрика контента. Рядом с ними раздел про Запросы.
Компании. В разделе находится база компаний и их продуктов, что вы отслеживаете в ответах AI и с кем себя сравниваете.
От того, насколько правильно заполнена структура компании и список конкурентов, напрямую зависит точность всей аналитики. Система ищет в ответах нейросетей упоминания вашего бренда, конкурентов и их синонимов, поэтому чем аккуратнее заполнены данные, тем точнее цифры.
Запросы. Раздел помогает понять, как и где собираются вопросы к нейросетям, от автогенерации до повторного индекса. Подразделы: автогенерация, создание запросов, кластеры, избранные, реиндекс.
Аналитика. Про конкурентов, тональность, упоминания, ссылки и рекламу. Всё, что видно в ответах AI, в пяти отдельных срезах.
Фабрика контента. Агенты, триггеры, RAG-источники и публикации под нейросети. Здесь аналитика превращается в готовые материалы. Подразделы: обзор, доска, AI-агенты, триггеры, RAG, публикации.
Разделы основные, но не финальные. И сами разделы, и подразделы внутри будут расширяться по мере того, как растёт платформа.
Получите ответы прямо в сервисе
Переключаясь между разделами на платформе, в верхней панели меню рядом с плашкой «Запросы» вы увидите иконку с книгами — это и есть База знаний. Нажмите на неё, выберите нужный раздел и перейдёте прямо к статье по своему вопросу.
Что внутри
Всю базу пересказывать не будем, лучше зайти и почитать. Но коротко пройдёмся по тому, какие вопросы она закрывает в каждом разделе.
Запросы. Откуда берутся вопросы к нейросетям
Запросы можно создавать тремя способами:
- вручную списком
- через генерацию нашей моделью
- импортом из файла, когда их сотни и тысячи
В статьях расписали каждый путь, включая загрузку готового шаблона и проверку на дубли перед добавлением.
Отдельно разобрали автогенерацию. Режим, в котором система сама формулирует запросы по структуре вашей компании, рассылает их по нейросетям и сохраняет ответы. Это удобно, пока вы только собираете собственную базу запросов. Модель за вас задаст десятки и сотни формулировок, которыми могли бы спрашивать ваши клиенты, не зная о бренде. Сейчас доступно девять нейросетей: ChatGPT, Gemini, Perplexity, Grok, Поиск с Алисой, Чат с Алисой, DeepSeek, GigaChat и AI Mode. Для каждой можно задать свою долю запросов и выставить дневной лимит.
Сами запросы делятся на три типа, и для каждого в базе есть объяснение, зачем он нужен:
-
Нейтральные — информационные запросы без упоминания бренда, например «в каком банке самый выгодный процент по вкладу». Именно по ним видно, кого нейросети советуют, когда о вас ещё не знают.
-
Негативные — критические запросы о проблемах, которые помогают находить риски заранее.
-
Сравнительные — прямое сравнение с конкурентами в духе «что лучше, X или Y»
Туда же вошли кластеры, это группы близких по смыслу запросов внутри одной темы. По кластеру сразу доступна полная аналитика: доля упоминаний бренда (BMR), доля голоса на фоне конкурентов (SOV) и доля цитирования источников (CR). Есть и избранные запросы, они позволяют ставить постоянный мониторинг с обновлением по расписанию. И реиндекс, это пересборка аналитики по уже накопленным ответам после того, как вы поменяли структуру компании или добавили конкурента.
Аналитика: что видно в ответах AI
5 подразделов про то, как ваш бренд выглядит в ответах нейросетей.
Конкуренты показывают, кого AI называет в вашей нише и как вы смотритесь на их фоне: лидерборд брендов, доля голоса, динамика упоминаний во времени, активность по каждой нейросети.
Тональность — с каким настроением и насколько корректно нейросети о вас говорят, с общим баллом, разбором по параметрам и списками проблемных и образцовых ответов.
Упоминания — лента всех вопросов и ответов, которую удобно читать, как ленту в соцсетях, чтобы вживую увидеть, что нейросети пишут о бренде.
Ссылки показывают, на какие домены и страницы ссылаются нейросети, каким источникам они доверяют и где вам имеет смысл размещаться.
Реклама— отдельный сюжет: рекламные блоки в ответах Алисы AI, которые подхватываются из поисковой рекламы Яндекса. Мы научились их отслеживать, и в базе объяснили, что там можно увидеть.
Фабрика контента: от данных к публикации
Фабрика это рабочее место, где аналитика превращается в действия. Это модуль внутри сервиса, а не отдельный продукт. Платформа сама находит точки роста по вашему бренду, кладёт их карточками на доску, помогает написать план и статью, а потом отслеживает, как материал начинает упоминаться в нейросетях.
В базе по шагам описана канбан-доска с карточками задач, которые проходят путь от «Идеи» до «Готово». Внутри каждой карточки лежит весь контекст для работы: почему она появилась, какие данные её обосновывают, рекомендованные источники, готовый план, текст статьи и ссылка на публикацию.
Карточки на доску заводят пятнадцать AI-агентов, аналитических помощников, которые регулярно проходят по вашим данным и ищут каждый свой паттерн: пробелы в контенте, победы конкурентов, негативную тональность, снижение цитируемости. Не нужно каждый день вручную копаться в графиках, достаточно открыть доску и посмотреть, что нового появилось. Каждого агента можно включить или выключить отдельно.
Дальше в дело вступают триггеры — правила, которые сами двигают карточки по доске, когда что-то происходит (например, добавили ссылку на публикацию и карточка уехала в «Готово»).RAG это библиотека источников, на которые опирается модель при генерации плана и текста, чтобы материал был фактически точным, а не выдуманным. А публикации замыкают цикл: система отслеживает, через сколько дней статья впервые попадает в ответы AI и как часто её потом цитируют.
Что мы заложили для вас
Ответы на частые вопросы. В основу легли темы, о которых вы спрашивали нас чаще всего. Многое найдёте здесь раньше, чем напишете в поддержку.
Скриншоты для наглядности. Почти каждая статья идёт с картинками интерфейса. Видно не только что описано, но и где это найти на экране, поэтому разобраться можно даже на ходу.
Поиск по словам. Наверху строка поиска по всей базе. Вводите слово и сразу попадаете в нужную статью, не листая разделы вручную.
Живая поддержка. Если ответа в базе пока нет, рядом наша поддержка. Поможем разобраться, подскажем и заодно поймём, какую статью стоит дописать.
Это только начало
Базу знаний выкатили уже сейчас, чтобы вам было удобнее работать с сервисом, не дожидаясь, пока будет описана каждая мелочь. Дальше она будет пополняться: новые статьи, новые подразделы и темы появятся по мере развития платформы. Так что если сегодня какой-то темы ещё нет, скорее всего, она появится в одном из ближайших обновлений.
Загляните в Базу знаний прямо из сервиса и расскажите, чего не хватает. Дополним. Спасибо, что с нами!
