Как бизнесу оценивать свою видимость в ИИ

ChatGPT, Gemini, Claude и Perplexity по-разному видят одни и те же бренды: почему бизнесу важно учитывать ИИ-выдачу.

Генеративный ИИ постепенно становится самостоятельным каналом поиска информации о товарах и компаниях. Пользователь уже может не открывать десятки сайтов, а спросить у ChatGPT, Gemini, Claude или Perplexity, какой товар выбрать, где купить продукт или какой бренд лучше. Однако одинаковый запрос не гарантирует одинакового ответа: разные системы могут рекомендовать разные компании, а некоторые бренды вообще не попасть в рекомендации.

Одни и те же вопросы — разные рекомендации

Показательное исследование провела компания AI Bigs Lab. Исследователи проанализировали 715 брендов из 30 потребительских категорий и сравнили ответы четырех ИИ-сервисов — ChatGPT, Gemini, Perplexity и Claude.

Для разных моделей задавались одинаковые вопросы потребительского характера. Затем оценивались частота упоминания брендов, их доля в ответах и наличие ссылок на официальные материалы компаний.

Результаты показали заметную разницу между платформами. В 20 из 30 исследованных категорий лидеры менялись в зависимости от того, какой ИИ использовался.

В качестве одного из примеров исследователи приводят корейскую сеть кофеен Mega MGC Coffee: она получила первое место в Gemini, однако оказалась на седьмой позиции в ChatGPT, на пятой — в Perplexity и на третьей — в Claude.

Это важный результат именно с точки зрения маркетинга. Высокая узнаваемость бренда или значительный объём продаж сами по себе не гарантируют, что генеративная модель назовет компанию, когда потенциальный покупатель попросит подобрать товар.

Почти каждый пятый бренд не появился ни в одной системе

Еще более показателен другой результат исследования. Из 715 брендов 127, или 17,8%, не были упомянуты ни одним из четырех ИИ-сервисов.

При этом отсутствие упоминания не означает, что эти компании неизвестны потребителям или занимают незначительную долю рынка. Исследование не измеряло продажи, рыночную долю или реальную популярность брендов.

По сути, авторы проверяли другой показатель — видимость бренда в ответах генеративного ИИ.

Это принципиально важно разделять. Если компания имеет высокие продажи, но не появляется в ответах на релевантные вопросы пользователей, это не свидетельствует о проблемах самого бизнеса. Однако с точки зрения нового цифрового канала привлечения клиентов такая ситуация может становиться конкурентным фактором.

Почему результаты разных ИИ отличаются

У разных сервисов отличаются архитектура, методы поиска и получения информации, набор используемых источников, алгоритмы обработки запроса и формирования итогового ответа.

Кроме того, генеративная система не просто показывает пользователю страницу с результатами поиска. Она может самостоятельно сформировать перечень вариантов, сравнить их и представить готовую рекомендацию.

Поэтому традиционная логика поисковой выдачи постепенно дополняется новой задачей: не только занять высокую позицию в поиске, но и стать одним из источников, на основании которых ИИ формирует ответ.

Это особенно заметно в коммерческих запросах:

• «какой бренд выбрать»;
• «лучшие производители в категории»;
• «что купить для…»;
• «сравни несколько товаров»;
• «какой вариант лучше по цене и качеству»;
• «какие компании предлагают такое решение».

В таких сценариях ИИ фактически становится дополнительным посредником между брендом и потенциальным клиентом.

Даже крупный бренд может оказаться невидимым

Традиционный маркетинг привык оценивать узнаваемость, посещаемость сайта, позиции в поисковой выдаче, рекламные показы и конверсии.

Генеративный поиск добавляет еще один уровень — частоту появления компании в ответах ИИ.

Причем этот показатель нельзя рассматривать как постоянный рейтинг. Один и тот же бренд способен получить совершенно разные результаты в зависимости от платформы, формулировки запроса, контекста разговора и доступных модели источников.

Поэтому проверять присутствие компании только в одном сервисе недостаточно.

Для бизнеса гораздо информативнее проводить регулярный мониторинг нескольких платформ и использовать набор реальных пользовательских запросов. Например, производителю недостаточно спросить у одного ИИ: «Что вы знаете о компании X?». Гораздо полезнее проверить десятки естественных запросов, которые потенциальный покупатель действительно может использовать при выборе товара.

Что меняется для корпоративного контента

На этом фоне развивается направление GEO — Generative Engine Optimization, то есть оптимизация контента под генеративные системы.

В отличие от классического SEO, где основной задачей является повышение позиции страницы в поисковой выдаче, GEO связано с тем, чтобы информация о компании или продукте могла использоваться генеративной системой при подготовке ответа.

Исследование Аналитического центра Российской индустрии рекламы показывает, что интерес бизнеса к этому направлению уже заметно вырос. 32% опрошенных специалистов по продвижению и digital-маркетологов сообщили, что уже используют GEO или AEO, еще 42% планировали внедрить такие подходы до конца 2026 года. В исследовании участвовали 120 специалистов из России.

Среди факторов, которые специалисты считают важными для попадания информации в ответы ИИ, наиболее часто назывались экспертность источника, структурированность материала и наличие прямых ответов на вопросы пользователей.

Почему обычного SEO уже недостаточно

Это не означает, что классическое SEO теряет значение. Напротив, качественная поисковая оптимизация остается фундаментом цифровой представленности компании.

Однако задача становится шире.

Бизнесу необходимо создавать материалы, которые одновременно:

1. хорошо индексируются поисковыми системами;
2. содержат проверяемую информацию о компании и продукте;
3. отвечают на конкретные вопросы клиентов;
4. имеют понятную структуру;
5. содержат факты, характеристики, условия и ограничения;
6. регулярно обновляются;
7. подтверждаются независимыми и авторитетными источниками.

Особенно важно избегать информационной разрозненности. Если на официальном сайте указаны одни характеристики товара, в карточках продукции — другие, а внешние публикации содержат третью версию, для алгоритмов становится сложнее сформировать достоверное представление о компании.

При этом само наличие хорошо оптимизированного текста не гарантирует попадания в ответ ИИ. Исследования GEO пока находятся на ранней стадии, а влияние отдельных факторов существенно зависит от конкретной системы и сценария поиска. Современный академический обзор исследований 2023–2026 годов также отмечает высокую вариативность результатов между платформами и отсутствие доказательств стабильного долгосрочного эффекта отдельных GEO-подходов на органическую видимость и поведение пользователей.

Как бизнесу оценивать свою видимость в ИИ

Практический подход может начинаться с создания собственного набора контрольных запросов.

Например, компания может ежемесячно проверять:

Общие запросы:
«Какие компании являются ведущими производителями …?»

Сравнительные:
«Сравни производителей …»

Коммерческие:
«Какой продукт выбрать для …?»

Отраслевые:
«Какие решения используют предприятия …?»

Брендовые:
«Что известно о компании …?»

Проблемные:
«Какие решения существуют для автоматизации …?»

Затем результаты разных ИИ можно сопоставлять: какие бренды упомянуты, какие названы первыми, на какие источники ссылается система и насколько корректно описывается продукт.

Такой мониторинг позволяет увидеть разницу между реальной известностью бренда и его представленностью в генеративной выдаче.

Что делать бизнесу, чтобы чаще появляться в ответах ИИ

Результаты исследования AI Bigs Lab показывают важную особенность генеративного поиска: известность бренда и его реальные продажи сами по себе не гарантируют упоминание в ответах нейросетей. Поэтому компаниям стоит работать не только над классическим SEO, но и над присутствием в источниках, которые используют ИИ при формировании ответов.

1. Создавать понятные страницы о компании и продуктах.
На сайте должны быть четко описаны компания, услуги, товары, характеристики, сферы применения, преимущества, цены и условия работы. Информация должна быть изложена обычным, однозначным языком — так ИИ проще сопоставлять запрос пользователя с предложением компании.

2. Разделять товары и услуги на отдельные страницы.
Не стоит помещать все направления бизнеса на одну страницу. Для каждого ключевого продукта или услуги желательно иметь собственную страницу с конкретным описанием: что это, для кого предназначено, какие задачи решает и чем отличается от альтернатив.

3. Отвечать на реальные вопросы клиентов.
Полезны разделы FAQ, инструкции, обзоры, сравнения и экспертные статьи. Например: «Как выбрать систему маркировки для производства», «Как автоматизировать работу с ФГИС “Меркурий”», «Какие варианты интеграции существуют». Такой контент лучше соответствует информационным запросам, которые пользователи задают ИИ.

4. Формировать независимые упоминания бренда.
ИИ оценивает не только собственный сайт компании. Поэтому важны публикации в отраслевых СМИ, экспертные интервью, профессиональные каталоги, профильные площадки и другие независимые источники, где компания и ее продукты упоминаются в понятном контексте.

5. Следить за единообразием информации.
Название компании, продуктов, адрес, характеристики, направления деятельности и другие ключевые сведения должны совпадать на сайте и внешних площадках. Противоречивые данные усложняют для алгоритмов определение того, какая информация является актуальной.

6. Публиковать конкретные факты, а не только рекламные формулировки.
Вместо общего заявления «лучшее решение на рынке» эффективнее подробно объяснять функциональность, сценарии использования, интеграции, ограничения и результаты внедрения. ИИ проще использовать содержательную информацию при подготовке рекомендации.

7. Показывать реальные кейсы.
Описание того, какую проблему решил продукт, как проходило внедрение и какого результата удалось достичь, дает нейросетям больше контекста для формирования ответа. Особенно ценны кейсы с конкретными задачами и измеримыми результатами.

8. Не забывать о технической доступности сайта.
Контент должен быть доступен поисковым роботам, корректно структурирован, иметь понятные заголовки, описания страниц и логичную внутреннюю перелинковку. Если информация технически недоступна для систем поиска, даже качественный контент может не попасть в их источники.

9. Оптимизировать контент не под одну нейросеть.
Исследование AI Bigs Lab как раз демонстрирует, что ChatGPT, Gemini, Claude и Perplexity могут по-разному ранжировать одни и те же бренды. Поэтому стратегия должна быть шире работы с конкретной платформой: компании стоит создавать качественное информационное присутствие в целом.

10. Регулярно проверять, как ИИ видит компанию.
Полезно периодически задавать разным сервисам одинаковые вопросы: «Какие компании предлагают…», «Какую систему выбрать для…», «Какие производители…», «Сравни решения…». Это позволяет понять, появляется ли компания в рекомендациях, какие факты о ней приводятся и с какими конкурентами ее сравнивают.

Главное для бизнеса

GEO не означает попытку «заставить» нейросеть рекомендовать конкретный бренд. Задача бизнеса — сделать информацию о компании настолько полной, достоверной, структурированной и подтвержденной независимыми источниками, чтобы ИИ мог корректно определить, чем занимается компания, какие товары и услуги она предлагает и в каких ситуациях ее предложение действительно подходит клиенту.

При этом важно учитывать: гарантировать попадание компании в ответы ChatGPT, Gemini, Claude или Perplexity невозможно. Алгоритмы разных сервисов используют разные источники и механизмы формирования ответов, поэтому правильнее говорить не о гарантированном продвижении, а о повышении видимости бренда в генеративном поиске.

С уважением к Вашему делу, Ника Виноградова

Источник: Sostav.ru