Исследователи geoSurge задавали ChatGPT, Gemini и другим моделям одни и те же покупательские вопросы и смотрели, какие компании те упоминают. Результат: модели ищут бренды, которые уже знают, в 3,2 раза чаще незнакомых. Для новых компаний это плохая новость, но есть нюансы.
В исследовании проанализировали почти 4 000 ответов на 66 покупательских вопросов американских пользователей. Модели искали знакомые бренды в 55,7% случаев, а бренды за пределами их топ-10 - только в 17,4%.
Ключевые цифры
Знакомые бренды: 55,7% поисков. Незнакомые: 17,4%. Разрыв в 3,2 раза. При этом 63% поисков по конкретному бренду приходится на пятёрку самых известных модели компаний.
Что измеряли исследователи
geoSurge разделили два процесса: что модель помнит о брендах и что она ищет в интернете. Оказалось, память сильно влияет на поведение: модель охотнее проверяет информацию о компаниях, которые уже есть в её «голове».
Любопытная деталь: в большинстве случаев модели вообще не называли конкретные бренды. Только 31% ответов содержал название компании. Когда же модель искала конкретный бренд, в 63% случаев это был один из пяти самых знакомых ей.
Разница по отраслям
Разрыв между знакомыми и незнакомыми брендами заметен везде, но его размер отличается. В разных категориях - путешествия, авто, финансы, бизнес-софт, образование, рестораны, люкс, фитнес, мода - доля поисков знакомых брендов колебалась от 41% до 82%, а незнакомых - от 9% до 23%.
Память решает не всё
Исследователи нашли и контрпримеры. В одном случае Gemini искала Lemon Squeezy, отвечая на вопрос о платёжных сервисах, хотя этого бренда не было в её измеренной памяти. Значит, живой поиск всё ещё может вытащить малоизвестную компанию, особенно в категориях, где модели меньше полагаются на запомненное.
«Результаты показывают связь между памятью модели и её поисковым поведением, но не доказывают, что одно вызывает другое».
- авторы исследования geoSurge
Что это значит для бизнеса
Вывод жёсткий: у знакомых брендов есть преимущество до того, как модель начала искать. Компания, о которой ChatGPT ничего не знает, рискует не попасть в ответ, даже с хорошим контентом. GEO-оптимизация для бизнеса становится задачей не только про ссылки и тексты, но и про узнаваемость: чем больше упоминаний бренда в источниках, которые читают модели, тем выше шанс попасть в выдачу.
Для компаний из Владивостока и Дальнего Востока это означает: локальные упоминания в отраслевых изданиях, каталогах и соцсетях работают на будущие AI-рекомендации. Работать над видимостью в нейросетях нужно заранее, пока конкуренты в регионе ещё не заняли эту нишу.
Практический шаг: проверить, что модели знают о вашей компании, и начать системно наращивать упоминания. Нейросети для бизнеса уже превратились в канал, где решается, кого порекомендуют покупателю.