SERM: что видит человек, когда ищет ваш бренд

Чем SERM отличается от ORM

ORM охватывает отзывы, рейтинги, обсуждения и мониторинг на разных площадках. SERM рассматривает эту информацию через поиск: какие страницы находятся по конкретному запросу, как они описывают бренд и на какие вопросы отвечают.

Один и тот же отзыв может быть объектом обеих работ. В ORM важны его содержание и ответ компании. В SERM дополнительно проверяют, виден ли он по репутационным запросам и какую часть поискового контекста занимает.

Что входит в аудит выдачи

Список запросов собирают под задачу. Для клиента это могут быть название бренда и слово «отзывы». Для кандидата — бренд и «работа». Для продукта нужны его точное название и вопросы, которые возникают перед выбором.

В замере фиксируют поисковую систему, запрос, регион, дату, устройство, глубину просмотра, позицию и URL. Платную рекламу, органические результаты и AI-ответы учитывают отдельно: они появляются по разным правилам и не должны складываться в одну нерасшифрованную долю.

Какие действия помогают репутации в поиске

• Уточнить собственные страницы: подробно раскрыть условия, ограничения и ответы на вопросы, из-за которых возникает недоверие.
• Актуализировать достоверные сведения в доступных карточках и профилях компании.
• Работать с отзывами и ответами на тех страницах, которые уже встречает потенциальный клиент.
• Готовить содержательные материалы под реальные вопросы аудитории и связывать их с соответствующими услугами.
• Проверять спорные публикации по фактам и правилам площадки, сохраняя историю обращений.

Как не потерять смысл в процентах

Фраза «90% положительной выдачи» требует пояснений: какие запросы проверяли, сколько результатов смотрели, как определяли тональность и когда сделали замер. При повторном анализе эти условия должны быть сопоставимы.

В кейсе RENOME по проекту «Очкарик» результат сформулирован как 90% положительной тональности первых страниц выдачи после трёх лет работы. Это историческая характеристика исследованной выдачи. Она не означает, что 90% всех отзывов в интернете положительные.

Пример расчёта доли положительной выдачи

Условный пример: проверяем 10 органических результатов по одному запросу в одной системе. Семь материалов оценены как положительные, два как нейтральные, один как отрицательный. Доля положительных результатов — 7 / 10 × 100 = 70%. Это учебный расчёт, не результат RENOME.

В следующем замере сохраняем запрос, систему, регион, устройство и глубину. Записываем новые URL и позиции: одинаковые 70% могут скрывать перемещение негативного материала с десятого на первое место. Поэтому долю оцениваем вместе с расположением и содержанием результатов.

Если проверяем несколько запросов, считаем долю для каждого отдельно. Сводный показатель сопровождаем правилом объединения, чтобы один запрос с большим числом результатов не менял итог незаметно.

Как учитывать AI-ответы

Если поисковая система формирует ответ о бренде, полезно сохранять сам ответ и ссылки на источники. Тогда можно проверить, какие факты использованы, не перепутаны ли компании и насколько актуальна информация.

Google объясняет, что для AI Overviews и AI Mode действуют обычные требования поиска: доступный для обхода сайт, индексируемые страницы, понятный текст и согласованная разметка. Специальной схемы, которая гарантирует включение в AI-ответ, нет.

Google: AI features and your website

Что включить в техническое задание

Зафиксируйте бренд и продукты, группы запросов, поисковые системы, регионы и глубину замера. Отдельно укажите, нужно ли анализировать выдачу о работодателе и AI-ответы.

Хорошее задание позволяет восстановить замер: другой специалист должен понять, где искать те же результаты и почему материал получил определённую оценку. Именно это делает изменения проверяемыми.