Нейроохват рекомендаций · ERSR
ERSR — доля проверенных вопросов с рекомендацией бренда
Задаём нейросети заранее выбранные вопросы о выборе товара или услуги и проверяем, в каких ответах она рекомендует бренд.
Если рекомендация есть по 6 из 10 оценённых вопросов, ERSR составляет 60%.
Как вопрос попадает в расчёт
Покупатель спрашивает
«Какую пекарню выбрать для завтрака перед работой?»
Нейросеть отвечает
«Для завтрака перед работой советую пекарню „Утро“».
Рекомендация есть.
Этот вопрос засчитываем.
Так проверяем все десять вопросов. Итог всего списка:
По 6 из 10 разных вопросов
нейросеть советует «Утро»60%
нейросеть советует «Утро»60%
01 · Смысл показателя
Что такое ERSR и зачем его измерять
Представьте владельца пекарни «Утро». Он хочет понять, предлагает ли нейросеть его пекарню людям, которые ищут завтрак, хлеб домой или выпечку в офис.
Один удачный ответ этого не покажет. ERSR помогает проверить целый список таких вопросов и увидеть, по какой его части пекарня попадает в рекомендации.
Откуда берутся вопросы для проверки
Результат зависит от списка: проверка завтраков и проверка заказов в офис могут дать разную картину. В реальном проекте вопросы выбирают по задачам покупателей до получения ответов нейросети.
- 1 · Собрать задачи
Смотрим обращения клиентов, переписку и вопросы в продажах. Например: нужен завтрак перед работой, место для встречи или выпечка в офис.
- 2 · Сформулировать вопросы
Для каждой задачи записываем понятный вопрос: «Где заказать выпечку в офис?» В этой проверке название «Утро» не подсказываем. Вопросы с названием бренда проверяют отдельно.
- 3 · Закрепить список
Включаем важные задачи покупателей и сохраняем точные формулировки. После замера не удаляем вопросы только потому, что бренд по ним не рекомендовали.
Считаем формулировки из списка, а не все потребности покупателей. «Где заказать выпечку в офис?» и «Кто доставит выпечку в офис?» могут быть двумя отдельными пунктами — это решают при подготовке списка. Повтор одного и того же текста нового пункта не добавляет. Чем больше формулировок посвящено одной задаче, тем сильнее она представлена в итоговом проценте.
Десять вопросов выбраны для удобства учебного примера. Это не обязательный размер проверки. В рабочем списке количество зависит от задач, которые нужно охватить. Подготовка такого списка — в методе «Точка 0 и панель промптов».
«Нейроохват» здесь — охват вопросов рекомендациями. Это не число людей, увидевших бренд. Под брендом можно понимать компанию, товар или услугу; объект проверки выбирают заранее.
02 · Читаем ответ
Что считать рекомендацией
Важно не только увидеть название. В ответе должно быть понятно, что нейросеть предлагает бренд как подходящий вариант для задачи человека.
Один и тот же вопрос: «Какую пекарню выбрать для завтрака перед работой?»
Засчитываем · 1
«Для завтрака перед работой советую пекарню „Утро“».
Есть прямой совет выбрать пекарню для нужной ситуации.
Не засчитываем · 0
«В этом районе работают пекарни „Утро“, „Колос“ и „Хлебная“».
Ответ есть, но рекомендации нет. Вопрос входит в число оценённых.
Нет оценки · пропуск
«Ошибка сервиса. Ответ не получен».
Ответа нет: в этом проходе вопрос не входит ни в число рекомендаций, ни в число оценённых вопросов. Пропуск и его причину записываем отдельно.
Первое место не обязательно. Если ответ говорит: «Для такого завтрака подойдут „Утро“ и „Колос“», — «Утро» тоже получает зачёт. Несколько явно рекомендованных вариантов отличаются от нейтрального перечня.
Фразы придуманы для объяснения. В реальной проверке оценивают полный ответ: оговорка или отрицание могут изменить смысл. Ясный ответ «не рекомендую» — это отсутствие рекомендации (0), а не пропуск.
Точные правила оценки для специалиста
- Зачёт: 1
- Лучший выбор (
best_choice), прямой совет (explicit_recommendation), один из явно подходящих равных вариантов (one_of_best). - Нет зачёта: 0
- Нейтральный список (
candidate_list), справочное упоминание (mention_only) или отсутствие бренда (not_present). - Пока нельзя оценить
- Техническая ошибка, неполный ответ, неподходящие условия проверки или неразрешённая неоднозначность. Такие случаи не превращают в ноль; количество и причины показывают отдельно.
- Первое место
- TOP1 обозначает основной выбор по смыслу ответа, а не первую строку. Для ERSR первое место не требуется. Если рекомендация установлена, неясность только по TOP1 её не отменяет.
Более узкий критерий можно принять для новой панели до первого наблюдения и раскрыть в отчёте. Выбирать удобное правило после получения ответов нельзя.
03 · Собираем результат
Пример расчёта ERSR: шесть рекомендаций из десяти вопросов
Проверим вымышленную пекарню «Утро» по десяти разным вопросам о выборе пекарни под конкретную задачу. Каждый вопрос задаём отдельно. В этом учебном проходе все десять ответов пригодны для оценки.
6 С рекомендацией «Утро»
- Завтрак перед работой
- Хлеб к выходному завтраку
- Завтрак с ребёнком
- Пирог к семейному ужину
- Встреча друзей за кофе
- Завтрак с собой в дорогу
4 Без рекомендации «Утро»
- Покупка хлеба домой — только упоминание
- Кофе с выпечкой — бренда нет
- Перекус в обед — нейтральный список
- Выпечка в офис — бренда нет
Все десять вопросов и ответы, из которых получен результат
Это целиком вымышленные короткие ответы для обучения, не измерение реальной нейросети. 1 означает рекомендацию, 0 — её отсутствие.
| № | Вопрос | Учебный ответ нейросети | Зачёт |
|---|---|---|---|
| Q01 | Какую пекарню выбрать для завтрака перед работой? | Для завтрака перед работой советую пекарню «Утро». | 1 |
| Q02 | В какой пекарне купить хлеб к выходному завтраку? | Для хлеба к выходному завтраку лучший вариант — «Утро». | 1 |
| Q03 | В какую пекарню зайти на завтрак с ребёнком? | Для завтрака с ребёнком подойдут «Утро» и «Колос». | 1 |
| Q04 | Какую пекарню выбрать, чтобы купить хлеб домой? | Пекарня «Утро» работает в этом районе. Данных о её ассортименте хлеба у меня нет, поэтому советовать её для покупки хлеба домой не могу. | 0 |
| Q05 | Какую пекарню выбрать для кофе со свежей выпечкой? | Для кофе с выпечкой советую «Колос». | 0 |
| Q06 | В какой пекарне заказать пирог к семейному ужину? | Для пирога к семейному ужину рекомендую «Утро». | 1 |
| Q07 | В какой пекарне перекусить в обед? | Список пекарен района: «Колос», «Утро», «Хлебная». Подходящее место для обеда выбрать не могу. | 0 |
| Q08 | В какую пекарню пойти на встречу с друзьями за кофе? | Для встречи за кофе подойдут «Утро» и «Хлебная». | 1 |
| Q09 | Где заказать выпечку в офис? | Для заказа выпечки в офис рекомендую «Хлебную». | 0 |
| Q10 | В какой пекарне взять завтрак с собой в дорогу? | Для завтрака с собой в дорогу советую «Утро». | 1 |
Формула ERSR: какие вопросы входят в расчёт
6вопросов с рекомендацией
÷10вопросов с оценённым ответом
× 100% =60%ERSR на этом списке
Формула: вопросы с рекомендацией ÷ вопросы, ответы на которые удалось оценить × 100%. Каждый раз считаем разные точные формулировки. Повтор одного и того же вопроса новым вопросом не становится.
Если ни один ответ оценить нельзя, ERSR не рассчитывается. Пример с неполными данными — ниже, под калькулятором.
04 · Польза для бизнеса
Получили результат. Что делать дальше?
Сам по себе процент не объясняет причины. Рабочая ценность — в вопросах и ответах, из которых он получен.
- 1
Выбрать важный пробел
В примере «Утро» не советуют для заказа в офис. Если такие заказы важны пекарне, разбираем этот вопрос в первую очередь.
- 2
Проверить, подходит ли предложение
Есть ли у пекарни доставка в офис? Каковы сроки, ассортимент и условия заказа? Если услуги нет, одно изменение текста на сайте не сделает пекарню подходящей.
- 3
Проверить доступную информацию
Если услуга есть, понятно ли это на сайте и в других источниках? Есть ли конкретные условия и подтверждения? Это направления проверки, а не установленная ERSR причина отсутствия рекомендации.
- 4
Повторить тот же список после изменений
Сохраняем вопросы и условия. Смотрим, появилась ли рекомендация по важной задаче и как изменился ERSR всего списка. Рост сам по себе ещё не доказывает, что его вызвали именно наши работы.
60% — это хорошо или плохо?
Общего порога для всех компаний нет. Важно, какие вопросы выбраны и насколько они значимы бизнесу. Потеря важного вопроса может быть существеннее нескольких советов по второстепенным задачам.
Что не получится узнать из ERSR
Сколько людей увидело бренд, сколько из них купило и как нейросеть ответит каждому будущему пользователю. Для аудитории, обращений и продаж нужны отдельные данные.
05 · Охват и устойчивость
ERSR и устойчивость рекомендаций: в чём разница
Проверим тот же список ещё два раза. В каждом замере пекарню советуют по шести вопросам из десяти. Но это не всегда одни и те же вопросы.
Ответ на один и тот же вопрос может меняться, поэтому проверку повторяют. При повторе сохраняют точный текст, нейросеть и её режим; прежние ответы не должны подсказывать новый результат. Например, начинают новый диалог без прошлой переписки. Сам по себе новый диалог не гарантирует независимость: остальные условия тоже нужно зафиксировать и проверить.
ERSR — охват вопросов
По какой доле разных проверенных вопросов рекомендуют бренд. Читаем таблицу по столбцу: один замер, десять вопросов.
Устойчивость — повторяемость совета
В какой доле повторных проверок получена рекомендация. Читаем таблицу по строке: один и тот же вопрос, три повтора.
Есть рекомендация? Три повтора
Завтрак перед работой
ДаДаДа
3 из 3 = 100%устойчивость по этому вопросу
Есть рекомендация? Три повтора
Кофе с выпечкой
НетДаНет
1 из 3 ≈ 33,3%устойчивость по этому вопросу
Все результаты вымышлены. «3 из 3» означает три наблюдавшихся совета, а не «будет советовать всегда». «1 из 3» не задаёт вероятность будущего ответа. Три повтора здесь только объясняют разницу показателей; достаточность рабочей проверки определяют заранее.
| Вопрос | № 1 | № 2 | № 3 |
|---|---|---|---|
| Завтрак перед работой | Да | Да | Да |
| Хлеб к выходному завтраку | Да | Да | Нет |
| Завтрак с ребёнком | Да | Нет | Да |
| Покупка хлеба домой | Нет | Да | Да |
| Кофе с выпечкой | Нет | Да | Нет |
| Пирог к семейному ужину | Да | Да | Нет |
| Перекус в обед | Нет | Нет | Да |
| Встреча друзей за кофе | Да | Нет | Да |
| Выпечка в офис | Нет | Да | Нет |
| Завтрак с собой в дорогу | Да | Нет | Да |
| ERSR по столбцу | 60%6 из 10 | 60%6 из 10 | 60%6 из 10 |
«Да» — рекомендация есть, «Нет» — её нет. Показаны краткие названия; точные вопросы совпадают с первым примером. Первый столбец повторяет его результаты.
Устойчивость рекомендаций обозначается ERSR-S. Считаем повторы с рекомендацией и делим на все независимые пригодные повторы выбранного вопроса. Тип рекомендации задаётся заранее. Это отдельный показатель; определение ERSR через охват вопросов сохраняется.
В каждом столбце — 60%, а по строкам видно разное поведение. Поэтому по одному общему ERSR нельзя понять, сохраняется ли совет на конкретный вопрос.
Как учитывать повторы и разные нейросети в рабочем измерении
В примере ERSR рассчитан отдельно для каждого полного прохода, ERSR-S — отдельно для выбранных вопросов. Тридцать ответов не превращаются в тридцать уникальных вопросов. Один общий ERSR после трёх проходов здесь не рассчитывается.
Для рабочего измерения заранее фиксируют число повторов, необходимые условия и правило, по которому наблюдения дают итог для каждой формулировки. Нельзя после просмотра ответов выбрать удобное правило «достаточно одного совета», «засчитываем большинство» или публиковать только самый удачный запуск.
Разные системы, языки, периоды и группы вопросов показывают раздельно. Общий показатель допустим как дополнительный — с заранее установленным способом объединения и раскрытыми весами. Если заменить вопросы или нейросеть, сравнение с прежним результатом потребует отдельного обоснования.
В базовой волне NeuroReach каждый точный вопрос прямого выбора (RQ-01) проверяют минимум пять раз на каждой включённой платформе. Это правило для определённого типа вопросов, не универсальная гарантия надёжности любого ERSR. В примере пекарни вопросы уточняют задачу или аудиторию и относятся к RQ-02; число повторов для них определяют в протоколе.
06 · Как провести проверку
Сначала список вопросов. Потом ответы и расчёт
Панель — заранее выбранный список вопросов для проверки. Промпт — текст, который отправляют нейросети. В нашем примере это вопрос покупателя.
- 1
Зафиксируйте, что проверяете
Какой бренд, какие товары или услуги, задачи покупателей и территория. Выберите относящиеся к ним вопросы. Сохраните точный текст и версию списка; неудобные вопросы после проверки не убирайте.
- 2
Задайте условия и правила заранее
Какие нейросети и режимы используете, когда и на каком языке проверяете, сколько раз повторяете вопросы, что считаете рекомендацией. Вопросы с названием бренда и без него учитывайте раздельно.
- 3
Сохраните полные ответы
Для каждого вопроса отметьте: рекомендация есть, её нет или ответ нельзя оценить. Сохраните подтверждение, дату, условия и причину исключения — чтобы другой человек мог проверить вывод.
- 4
Запишите результат вместе с границами
Покажите процент, число вопросов с рекомендацией, число оценённых вопросов и пропуски. Укажите список, систему, период и правила. Без этого два одинаковых процента могут означать совершенно разные проверки.
Пример короткой записи в отчёт
Вымышленные данные · первая проверка
Пекарня «Утро»: ERSR — 60% (6 из 10)
Панель UTRO-ERSR-01, версия 2. Одна условная нейросеть, все ответы оценены. В реальном отчёте к этой записи добавляют дату, режим системы и ссылки на сохранённые ответы.
Дополнительные условия для воспроизводимого расчёта
Единица ERSR — уникальная релевантная формулировка: конкретный вопрос, относящийся к выбранной задаче. Точные дубли объединяют по заранее принятому правилу нормализации. Разные формулировки одной темы могут учитываться отдельно; повтор того же текста не увеличивает их число.
Группы RQ-01…RQ-04, системы, языки и временные окна считают отдельно. В отчёте фиксируют версию панели, правила кодирования, достаточности и объединения повторов, а также подтверждённые условия среды и срок их действия. Число непригодных ответов указывают отдельно от числа вопросов без итоговой оценки: у одного вопроса может быть несколько ответов.
При изменении состава панели нужен новый исходный замер либо явно выделенная сопоставимая часть. При замене системы сравнение ограничивают общей частью условий и раскрывают это ограничение.
Следующий практический шаг
Как составить список и сохранить условия
Пошаговая подготовка первого замера — в статье «Точка 0 и панель промптов».
Проверьте свой пример
Калькулятор ERSR
Введите итоги одной проверки: сколько разных вопросов дали рекомендацию и сколько ответов удалось оценить. Калькулятор считает процент; он не проверяет, правильно ли вы прочитали ответы.
Доля вопросов с рекомендацией
6 ÷ 10 × 100%
Оценено: 10 из 10 вопросов. Не удалось оценить: 0.
Расчёт выполняется в вашем браузере. Если вы объединяете несколько повторов, сначала получите итог по каждому вопросу по заранее принятому правилу.
Что, если два ответа не удалось получить?
Допустим, из десяти вопросов оценены восемь. По шести есть рекомендация. Тогда ERSR = 6 ÷ 8 × 100% = 75%, а рядом пишем: «Оценено 8 из 10; по двум нет пригодного ответа» и объясняем причины.
Советов больше не стало: их всё ещё шесть. Поэтому 75% при неполных данных не доказывают улучшения относительно 60% при полной проверке. Ошибку или неполный ответ нельзя считать отсутствием рекомендации.
Короткие ответы
Что ещё важно знать об ERSR
Что такое ERSR простыми словами?
ERSR, или нейроохват рекомендаций, — доля разных проверенных вопросов, по которым нейросети рекомендуют ваш бренд. В расчёт входят только вопросы, ответы на которые удалось оценить. Показатель относится к выбранному списку вопросов, не к доле покупателей.
Чем ERSR отличается от устойчивости рекомендаций?
ERSR показывает охват разных вопросов рекомендациями. Устойчивость, или ERSR-S, показывает долю независимых пригодных повторных проверок, в которых получена заранее определённая рекомендация. На странице устойчивость показана отдельно для каждого вопроса. Одинаковый ERSR в двух замерах ещё не означает, что бренд рекомендован по одним и тем же вопросам.
Как расшифровывается ERSR?
Entity Recommendation Scope Rate. В методологии NeuroReach — нейроохват рекомендаций: доля уникальных релевантных формулировок, по которым продвигаемая сущность присутствует в рекомендациях нейросетей. В статье это объясняется через разные вопросы покупателей и проверяемый бренд.
Бренд упомянут в ответе. Это уже рекомендация?
Не обязательно. Нужен совет выбрать бренд или указание, что он подходит для задачи. Справочное упоминание и нейтральный перечень не засчитываются. Если бренд явно рекомендован вместе с несколькими подходящими вариантами, зачёт есть.
Почему нельзя задать один вопрос десять раз?
Так можно увидеть, меняется ли ответ на этот вопрос. Но это остаётся одной формулировкой, а не десятью разными. Для ERSR нужен выбранный список разных вопросов; число повторов и способ их учёта устанавливают до проверки.
Можно ли сравнить наши 60% с 80% другой компании?
Только если основа сравнения действительно сопоставима: вопросы, системы, условия, правила оценки и полнота данных. Проценты на разных списках сами по себе не показывают, какая компания представлена лучше.
Рост ERSR означает больше клиентов?
Нет. Он показывает больше рекомендаций на выбранном списке вопросов при сопоставимом измерении. Аудиторию, обращения, продажи и причины изменений проверяют отдельно.
На чём основан расчёт
Фиксируем ответы. Считаем по открытым правилам
ERSR в этой трактовке — показатель методологии NeuroReach. Его основа — сохранённые ответы нейросетей на заранее выбранные вопросы и единые правила, по которым ответ признаётся рекомендацией.
Для расчёта не нужен доступ к внутреннему устройству нейросети. Проверяем то, что она ответила в заданных условиях. Это позволяет обосновать факт рекомендации, но не раскрывает все причины, по которым модель её дала.
Метрика не является общим стандартом всех разработчиков ИИ. Эта статья объясняет наши правила; учебный пример показывает арифметику, а не результаты исследования клиента.
- Как измерить рекомендации бренда — что наблюдаем в ответе и какие выводы можем сделать.
- Точка 0 и панель промптов — как выбрать вопросы и сохранить основу для сравнения.
- Исследование промптов для GEO — как связать вопросы с реальными задачами выбора.
Методические основания и версии правил
Определение ERSR принято в методологии NeuroReach 4 августа 2026 года. Правила оценки опираются на протокол NR-GEO-ERSR-CODING-001 v1.0 и словарь NR-GEO-REC-CODEBOOK-001 v1.0 с поправками от 9 августа 2026 года. Правило пяти повторов RQ-01 относится к методике исследования промптов NR-GM-6002.
Номера обозначают происхождение правил; полные внутренние документы здесь не опубликованы. Основные применённые правила изложены на странице: единица расчёта, критерии рекомендации, исключения, повторы, условия сравнения и состав отчёта.
Пригодность условий проверки устанавливают отдельно от смысла ответа. Неоднозначность, ошибку или неподтверждённую среду не заменяют нулём. Если формулировке нельзя назначить итог по заранее установленному правилу, её исключают из обеих частей дроби и раскрывают причину рядом с результатом.
Редакция материала 0.2.5 · обновлено 4 ноября 2026 года.
Василий Жарков
