lamoda×IT-Agency · Киберкошка
Ноябрь 2026 · для команды приложения
Приложение Lamoda в ответах ИИ

Какие факторы двигают видимость — и что сделать первым

На встрече по ASO 3 ноября больше всего вопросов вызвал слайд про нейросети. Вы попросили показать факторы: что даёт видимости приложению статья в RuStore, текст карточки или публикация в медиа. Ниже рынок, логика, срез Киберкошки по Lamoda и полный список факторов с приоритетами.

Откуда эта страница

Встреча про ASO привела к вопросу про ИИ

Мы шли обсуждать сторы и инкрементальность. Слой видимости в нейросетях был одним слайдом. Разговор на нём задержался, и в конце прозвучала конкретная просьба.

01

Тема года — инкремент. Цель не в установках, а в выручке и новых клиентах. Тесты скриншотов и кастомных страниц значимого аплифта не дали.

02

Срез по сторам. Позиции по брендовым запросам сильные. В RuStore есть разрыв с лидером категории, альтсторы — в планах на следующий год.

03

Слайд про ИИ. На вопросы о приложениях нейросети чаще всего ссылаются на карточки сторов. У российских моделей заметна доля RuStore.

04

Просьба. Показать факторы и порядок работ: что делать в первую очередь, если стрим запустится.

«Можете показать факторы? Наличие статьи в RuStore даёт X% к видимости… Что нам нужно сделать в первую очередь?» Со встречи Lamoda × IT-Agency, 03.11.2026, пересказ близко к тексту
Короткий ответ. Универсального «статья = +X%» нет ни у кого: вес фактора зависит от вопроса и от нейросети. Зато вес можно измерить на ваших же вопросах — до и после одного изменения. Как это сделать, показано в блоке «Замер и инкремент».
Рынок · Россия

ИИ уже участвует в выборе и покупке

За год месячная аудитория ИИ-сервисов в России выросла в четыре раза. Треть покупателей онлайн ими пользуется, каждый десятый запрос к Алисе AI — про выбор или покупку товара.

8% → 32%

месячный охват ИИ-сервисов в России, население 12+

Mediascope · февраль 2025 → февраль 2026
34%

аудитории электронной торговли пользуются ИИ

Mediascope · февраль 2026 · пересечение аудиторий
≈10%

запросов к Алисе AI — поиск, выбор и покупка товаров

Яндекс · апрель 2026

Масштаб контакта

33,2 млн в неделю — аудитория чата Алисы. 49,5 млн в месяц — аудитория ответов Алисы под поисковой строкой. Показатели разные и не складываются.

Яндекс · II квартал 2026

От ответа к заказу

≈30% пользователей раннего доступа к агенту «Найти дешевле» оформляли заказ прямо в чате с Алисой. Покупка в один клик работает на 3 900+ сайтах.

Яндекс · апрель 2026

Кем пользуются регулярно

Алиса AI — 40%, ChatGPT — 16%, GigaChat — 12% опрошенных.

ВШЭ и OMI · опрос 1 000 интернет-пользователей 18–65 лет, июль–август 2026

Что это значит для приложения

Главная нейросеть в России — Алиса, а Lamoda видна в ней хуже, чем в западных моделях. Аудитория, которая выбирает приложение через Алису и GigaChat, — это та часть рынка, где у вас сейчас больше всего свободного места.

2026–2027

65–160 млрд ₽

0,4–1% электронной торговли через ИИ-агентов

2028–2029

400–850 млрд ₽

2–4% электронной торговли

2030–2032

2–3 трлн ₽

7–11% электронной торговли

Data Insight / Яндекс · «Перспективы агентной коммерции в России», август 2026. Агент выбирает из того, что знает: магазина нет в источниках — нет и в корзине.

Крупные компании уже закупают продвижение в ИИ

В техзаданиях не «статьи», а цикл: аудит → доступность → контент → PR → замер видимости, трафика и бизнес-метрик.

31 999 328 ₽

Т2 Мобайл · SEO и AI-SEO · начальная цена · RT23042600020, апрель 2026

В закупках ASO слоя видимости приложения в ИИ пока нет. Его можно заложить в техзадание отдельной строкой: контуры вопросов, нейросети, частота замера, метрика успеха.
Логика ответа

Поиск приложения начинается с вопроса, а не со стора

Человек спрашивает нейросеть «какое приложение поставить». Модель собирает ответ из источников и называет два-три приложения. Позиция в поиске стора эту часть пути не видит.

1 · Вопрос«Приложение с примеркой и бонусами»

Пользователь пишет сценарий, а не бренд. Так сформулированы все 15 вопросов среза.

2 · ИсточникиМодель ищет страницы

Карточки сторов, сайт магазина, подборки в медиа, каталоги приложений.

3 · Шорт-лист2–3 названия в ответе

Попадает тот, о ком в источниках прямо написано: этот сценарий здесь есть.

4 · ПереходСсылка на карточку

Почти каждая вторая ссылка в ответах — App Store, Google Play или RuStore.

5 · Установка и заказОрганика без метки

Установка приходит в консоль как органическая. Без отдельного замера её вклад не виден.

Пятый шаг — ровно тот вопрос, который вы задали на встрече: как отделить вклад одного слоя от общей органики. Для ИИ-слоя ответ строится так же, как для ASO: стабильный набор вопросов, замер до и после, контрольная группа.
Модель работ

Четыре канала, одна формулировка

Ответ собирается из источников, где про приложение уже написано одно и то же. Канал начинает влиять, когда его страница есть среди источников и повторяет паспорт фактов.

ASOКарточки сторов

Главный источник на вопрос «что скачать». Модель читает название, подзаголовок, описание и отзывы как обычную страницу.

SEOlamoda.ru

Первоисточник фактов. Страница про приложение и гиды — уже в источниках ответов.

PRМедиа и подборки

«Лучшие приложения для покупки одежды» на площадках, которые модели уже цитируют.

SMMТолько индексируемое

Пост влияет, когда нейросеть поставила на него ссылку. Охват ленты в ответ не попадает.

паспорт
фактов

Одна формулировка на всех площадках: кто (магазин брендовой одежды, обуви, косметики и товаров для дома), для кого (вся семья, премиум-сегмент), что можно сделать (примерка, оплата после примерки, доставка, бонусы, подборки образов). Если сторы, сайт и подборки описывают Lamoda разными словами, модель не склеивает их в один факт.

Как страница попадает в ответ

Пять факторов индексации

Нейросеть берёт страницу, которая уже лежит среди источников на этот вопрос, и переносит из неё готовый факт. Факторы одни и те же для карточки, статьи, сайта и соцсети.

1
Сценарий выбирает страницу

«Какое приложение поставить» ведёт в карточки сторов. «Где купить брендовую одежду» — на сайт и в обзоры. Один бренд на два вопроса закрывается разными страницами.

2
Площадка уже знакома модели

Модель ходит туда, куда уже ходила. У российских нейросетей среди таких площадок заметен RuStore — поэтому и прозвучал вопрос про статьи там.

3
Из текста выписывается факт

На странице прямо написано: кто это, для кого, что можно сделать. Поле ключевых слов, кросс-локали и подписи на скриншотах таким фактом не становятся.

4
Слова совпадают с паспортом

Карточки в трёх сторах, сайт и подборки называют приложение одинаково. Тогда страницы складываются в один бренд.

5
Снаружи повторяют ту же фразу

Подборка или обзор влияют, когда модель уже ссылается на эту площадку и там стоят те же слова о приложении.

Киберкошка · срез 03.11.2026

Lamoda — лидер категории. Отставание — в российских моделях

15 вопросов о приложениях для покупки одежды без имени бренда, 10 нейросетей, 150 ответов, 0 ошибок. Это тот срез, который мы показывали на встрече, разобранный глубже.

Доля ответов, где названа Lamoda

ChatGPT
93
Gemini
93
Grok
93
DeepSeek
87
Google AI Overview
86
Claude
80
Perplexity
67
Alice AI
67
GigaChat
60
Яндекс Алиса
57

%, доля ответов системы с упоминанием Lamoda. Красным — российские модели.

Кого называют рядом

  • Lamoda116
  • Wildberries80
  • Rendez-Vous21
  • Спортмастер14
  • Ozon Селект12
  • OSKELLY10
  • СТОКМАНН6
  • ЦУМ Аутлет2

Число ответов с упоминанием. Один ответ называет несколько брендов, это не доли рынка.

Откуда модели берут ответ

  • App Store246
  • Google Play154
  • RuStore107
  • lamoda.ru25
  • anderbot.com25
  • vc.ru12
  • Роскачество10
  • Лайфхакер8

Ссылки в ответах. Карточки сторов — около половины из 999.

Российские модели и RuStore

  • Alice AI · App Store15
  • Alice AI · RuStore13
  • GigaChat · App Store20
  • GigaChat · RuStore8
  • Алиса · App Store31
  • Алиса · RuStore9

У ChatGPT RuStore — 2 ссылки. У Alice AI RuStore почти наравне с App Store.

Что уже работает на Lamoda

  • Карточки iOS и Android79%
  • Источников на карточку iOS55
  • Источников на Android58
  • Wildberries iOS55%

Видимость карточек приложений в дашборде Киберкошки. ChatGPT цитирует academy.lamoda.ru — материал про «Г(ии)д по стилю».

Где теряем

Четыре сценария, где место занимают нишевые приложения

На вопросы «установить приложение одежды», «примерка перед покупкой», «каталог для всей семьи» Lamoda называют почти всегда. Провалы — в сценариях, которые в текстах о приложении не описаны прямо.

ВопросLamoda названаКто занимает местоЧто проверить
В каком приложении найти одежду по фотографии или скриншоту?4 из 9Gooddni AI, Fastion, ScreenshopЕсть ли поиск по фото в приложении и назван ли он в описании карточек
Приложение-каталог женской и мужской одежды для iPhone5 из 105КармаNов, Clever Wear, ALL WE NEEDСлова «каталог», «женская», «мужская» в названии, подзаголовке, первых строках описания
То же для Android5 из 10IRNBY, VIPAVENUE, ZarinaКороткое описание Google Play и RuStore
Персональные предложения, бонусы, подборки готовых образов7 из 9—«Образы» и «персональные подборки» как отдельный факт в карточке
Какое приложение для брендовой одежды и обуви скачать на айфон / андроид8 из 10Dropp Market, NO ONE, VIPAVENUEСлово «брендовая», премиум-сегмент в тексте карточки
Провалы сосредоточены в Алисе и GigaChat: из 10 ответов этих двух моделей без Lamoda 8 приходятся на вопросы из таблицы. Это одна задача, а не четыре: описать сценарии в карточках словами пользователя и повторить их там, где читают российские модели.

Во время встречи мы показывали и оценку по RuStore из открытого сервиса ASOdesk: у Lamoda 161 проиндексированный запрос и около 75 установок из поиска в сутки, у Wildberries 190 запросов и около 1 500 установок. Эти цифры требуют сверки с вашей консолью, на них план не строим.

Все факторы

Карта факторов: что влияет, насколько и как проверить

Вес — наша оценка по срезам Киберкошки в fashion, ритейле и приложениях за 2026 год, а не гарантия процента. Для Lamoda вес подтверждается замером «до и после» на тех же 15 вопросах (см. следующий блок).

ФакторНа что влияетВесДля Lamoda
ASO · карточки сторов
Первые строки описания в App Store, Google Play и RuStore: сценарии словами пользователяПопадание в шорт-лист на вопросы «какое приложение»ВысокийКаталог, поиск по фото, образы, брендовая одежда — сейчас не в первых строках
Название и подзаголовок / короткое описаниеСамый читаемый факт карточки, и для поиска стора, и для моделиВысокийСверить с паспортом фактов во всех трёх сторах
Карточка и описание в RuStoreРоссийские модели: у Alice AI RuStore почти наравне с App StoreВысокийПервый кандидат на пилот: Алиса и GigaChat — самый слабый результат
Статьи и подборки внутри RuStoreОтдельные индексируемые страницы, которые модели цитируютСредний, проверяемТот самый вопрос со встречи. Мерим на контрольной группе вопросов
Тексты отзывов и ответы разработчикаПодтверждение сценария живыми словами: «примерила и вернула», «бонусы»СреднийРейтинг RuStore 4,6 и растёт — ответы на отзывы с нужными словами
Рейтинг и число оценокПорог доверия: модели реже советуют приложения с низким рейтингомСреднийДержится — поддерживать
Поле ключевых слов, кросс-локалиПоиск внутри App Store. В ответ ИИ не входятДля ИИ нетОстаётся в ASO-работах
Скриншоты, иконка, видеоКонверсия карточки. Модели текст на картинках почти не читаютДля ИИ нетОстаётся в ASO-работах
SEO · lamoda.ru
Страница о приложении с фактами и ссылками на три стораlamoda.ru — 25 ссылок в ответах, первый не-сторовый источникВысокийПроверить, что страница есть, перечисляет сценарии и ведёт в RuStore
Гиды и материалы (academy.lamoda.ru, журнал)ChatGPT уже цитирует материал про «Г(ии)д по стилю»СреднийСвязать материалы со страницей приложения
Разметка MobileApplication, OrganizationПомогает связать сайт и карточки в один объектНизкий, дёшевоПоверх уже написанных фактов
Доступ ИИ-роботов, llms.txtНе запрещено ли читать сайт; карта главных страниц для моделейГигиенаПроверить robots.txt на ИИ-роботов
PR · внешние источники
Подборки «лучшие приложения для покупки одежды»Шорт-лист на вопросы без брендаВысокийПлощадки уже в источниках: vc.ru, Роскачество, Лайфхакер, Time Out, T-Ж, iphones.ru, trashbox
Каталоги приложенийanderbot.com — 25 ссылок, наравне с lamoda.ruСреднийПроверить, как Lamoda описана в каталоге
Дзен и блогиИсточник у АлисыСреднийТот же паспорт фактов
SMM и бренд
Посты и профили с индексируемым URLТолько если модель на них ссылаетсяНизкийВ срезе среди частых источников нет
Единая формулировка бренда на всех площадкахМножитель для всех остальных факторовВысокийПаспорт фактов — первый документ работ
Нативная покупка внутри АлисыВидимость товаров в шопинг-сценариях АлисыОтдельный трекРаботает на товары и сайт, не на приложение. Решение за вами, в план ИИ-слоя приложения не входит
Замер и инкремент

Как получить ваш «X%» на ваших данных

Тот же подход, что мы обсуждали для ASO: фиксируем набор вопросов, меняем один фактор, сравниваем с контрольной группой. Так получается не обещание, а измеренный вклад.

1Приложение названо

Доля ответов с Lamoda по каждой нейросети. Киберкошка, те же 15 вопросов + новые.

2Ссылка на карточку

Доля ответов со ссылкой на карточку Lamoda в App Store, Google Play, RuStore.

3Переход в стор

Переходы на карточку с веб-страниц и из ИИ-сервисов — там, где консоль стора показывает источник.

4Установка

Органические установки в окне замера против контрольного периода и сезонного коэффициента.

5Новый клиент

Первый заказ от установок этого окна. Ваша целевая метрика — выручка и новые клиенты.

Контрольная группа вопросов

15 вопросов делим на две группы по сценариям. Фактор меняем только для первой: например, сценарий «каталог одежды для всей семьи» дописываем в RuStore. Если доля Lamoda растёт в первой группе и стоит во второй — это вклад фактора, а не общий фон.

Одно изменение за окно

Одна правка — две-три недели замера. Так получается вес каждого фактора: что дала статья в RuStore, что дала правка описания, что дала подборка в медиа. Эти веса и есть ответ на вопрос со встречи.

С чего начать

Первое — российские модели и RuStore

Там самый большой разрыв: 57–67% против 93% у западных моделей. И это те же альтсторы, в которые вы и так идёте в следующем году.

Неделя 1Паспорт фактов и полный замер

Одна формулировка Lamoda. К 15 вопросам о приложении добавляем контуры «бренд» и «сайт». Точка А по каждой нейросети.

Недели 2–4Пилот: RuStore

Описание карточки под провальные сценарии и одна статья или подборка в RuStore. Контрольная группа вопросов остаётся без изменений.

Недели 5–6Вес факторов

Повторный замер на тех же вопросах. Отчёт: какой фактор сколько дал в Алисе и GigaChat и что масштабировать на App Store и Google Play.

Готовы помочь со слоем ИИ в техзадании тендера

Контуры вопросов, список нейросетей, частота замера и метрика успеха — чтобы этот слой можно было сравнивать между участниками, а не только по цене.

lamoda × IT-Agency