исследовательский data-product · MVP 0.2
Винная карта
ИИ — 2026
Как искусственный интеллект видит российское вино: реальные винодельни, регионы, стили и будущий AI Visibility Index. В MVP 0.2 мы заменили макет на верифицированную базу объектов и настоящую географию.
Baseline research / live data
Проверенные объекты—
master registryИсследовательские сценарии—
panel v0.1AI Visibility ScoresLOCKED
до первого замераСтатусBASELINE
идёт сборНастоящая карта виноделен
Маркеры построены по координатам реальных хозяйств. Пока цвет точки не означает рейтинг: AI Visibility Score появится только после завершения одинаковой панели запросов.
● зелёная точка = объект в master-базеAI score пока не опубликованданные будут расширяться до полного рынка
Карточки виноделен
Каждая карточка уже связана с master-базой RECOMO: география, стили, сорта, туризм и официальный источник. Следующий слой — результаты ИИ по каждому сценарию.
Методология
Главное правило проекта: никаких нарисованных рейтингов. Сначала фиксируем рынок и панель запросов, затем запускаем одинаковые сценарии по моделям и только после этого публикуем индекс.
Что измеряем
- появление бренда/винодельни в ответе;
- позицию упоминания и силу рекомендации;
- видимость по покупке, стилю, туризму, премиуму и регионам;
- стабильность результатов между моделями и повторными замерами.
Панель v0.1
24 канонических пользовательских сценария: общая рекомендация, подарок, цена/качество, игристое, красное, белое, автохтоны, энотуризм, региональные запросы, ресторан, коллекционирование и инновационность.
Для публичного рейтинга будут использоваться только фактически полученные ответы моделей с сохранением run ID и даты измерения.
01 · REGISTRYMaster-база виноделен и источников.
02 · PANELЕдиные запросы без подсказки брендов.
03 · RUNSОдинаковые прогоны по моделям.
04 · INDEXScore, сравнение, динамика и карта.
Винодельня хочет увидеть себя глазами ИИ?
RECOMO проводит глубокий AI Visibility-аудит: где бренд появляется в рекомендациях генеративных систем, почему конкуренты видимее и какие изменения цифрового следа способны повлиять на результат.