Часть брендов с сильнейшими SEO-показателями едва появляется в ответах ИИ. Другие, с куда меньшим поисковым следом, всплывают снова и снова. Команда Fractl проанализировала, как часто модели рекомендуют бренды, кто исчезает из ответов, несмотря на сильный SEO-фундамент, и какие сигналы отличают тех, кто выступает лучше ожидаемого.

Короткий вывод: органическая авторитетность по-прежнему важна, но карту рисует не она одна. Более 9 из 10 брендов в выборке вели себя так, как и ожидали бы SEO-специалисты: сильная традиционная поисковая авторитетность обычно совпадала с высокой видимостью в ИИ. Но разрыв между поисковой авторитетностью и тем, как часто модель вспоминает бренд, - именно там прячется сложность.

У ИИ есть бренды по умолчанию

Бренды с высоким доменным рейтингом, большими портфелями ключевых слов и миллионами визитов в месяц едва всплывали в собственных категориях. Другие, со скромными поисковыми показателями, появлялись чаще, чем предсказывала бы их SEO-метрика. В каждой отрасли был короткий список брендов, которые всплывали постоянно, как ни переформулируй запрос.

Эти ответы по умолчанию не всегда доставались самым крупным компаниям категории. Не самым трафиковым. И не тем, кого поставил бы первым традиционный SEO-рейтинг. Несколько паттернов видны сразу:

  • Путешествия: Booking.com (285 упоминаний), Airbnb (227) и Expedia (215) забирали около 20% всех рекомендаций сектора. Три бренда - каждый пятый ответ.
  • HealthTech: Teladoc (275) опередил ближайшего конкурента Amwell (220) почти на 25%. Модели уже определились.
  • Страхование: Lemonade (213) обошла State Farm (172), Root Insurance (165) - Progressive (114). Модели называли цифровые компании первыми, а классических страховщиков - как альтернативу.
  • Образ жизни: Patagonia, Allbirds, Eileen Fisher и Everlane обошли Sephora, Samsung и Whirlpool. Модели предпочитают историю бренда, которую рассказывают в стороннем контенте.

Цифра дня

Конкурентное поле внутри ответа ИИ намного меньше, чем на странице выдачи. Если бренд не попадает в первую пятёрку-десятку имён, которые модель вспоминает для его категории, хорошие позиции в Google могут не привести его в AI-набор рассмотрения.

Традиционная авторитетность не гарантирует упоминаний

Около 5% выборки (471 бренд) оказались недопредставлены в LLM. Это компании с высоким доменным рейтингом, очень большим органическим трафиком и глубоким портфелем ключевых слов, которые почти не упоминались моделями. По SEO-инфраструктуре они выглядят лидерами рынка. По упоминаниям в LLM - компаниями, о которых никто никогда не писал.

Примерно 4% (377 брендов) - наоборот, перепредставлены: модели упоминали их куда чаще, чем следовало бы из скромных традиционных сигналов. Ещё около 9% совпали с тем, как часто бренд появлялся в стороннем контенте, который он не создавал. Бренды, которые часто мелькали в подборках, списках экспертов и сравнительных обзорах, оказывались заметнее для моделей: такая публикация попадает в обучающие данные.

«Что бренд говорит о себе сам, значит для AI-вспоминаемости меньше, чем то, что о нём многократно сказал остальной веб.»

- Кори Уильямс, сооснователь Fractl

Часть брендов модель записала не в ту категорию

Недопредставленные бренды во многих случаях - голубые фишки своих категорий по традиционным меркам: доменный рейтинг выше 80, миллионы визитов, сотни тысяч ранжирующихся запросов. Модели не упоминают их в собственных секторах. Дело в категоризации.

Microsoft и Spotify возглавили список в FinTech: модели не относили их к финтеху при запросах о финтехе. Microsoft активно цитируется, когда спрашивают про софт для продуктивности или облачные платформы. Это разрыв категоризации, а не ошибка. Модели решили, что считается финтехом, и Microsoft в список не попала.

Классические страховщики (Aetna, Cigna, Humana, Liberty Mutual) и ретейл-гиганты (Sephora, Samsung, Whirlpool) с DR 80+ и миллионами визитов почти не цитировались. Lemonade и Root сидели выше в тех же промптах при куда меньшем традиционном следе. Низкая вспоминаемость не всегда значит, что модель не знает бренд. Чаще это значит: модель записала его в другую категорию, чем та, по которой ищут покупатели.

Больше контента само по себе это не исправит. Нужны сигналы категории в местах, где модели их встречают: аналитические материалы, отраслевые издания, страницы сравнений, партнёрские страницы, кейсы клиентов, обзорные сайты. Прежде чем гнаться за упоминаниями в ИИ, убедитесь, что модель понимает, в какой категории бренд должен побеждать.

Как выступают те, кто обходит вес

Обратная сторона полезнее для маркетологов: она показывает, как бренды, выступающие лучше своих SEO-показателей, это делают. У всех 377 перепредставленных брендов общее: они регулярно появляются в сторонних материалах, на которых модели обучались.

Monday.com - самый крупный перепредставитель в выборке с индексом AI-видимости 0,71. Root Insurance заняла страховую категорию целиком. Шесть из пятнадцати лучших перепредставителей - образовательные: Stanford, MIT, Khan Academy, LinkedIn Learning, IBM Data Science и Google Career Certificates. Модели цитируют их за доверие, а не за коммерческие платформы с высоким доменным рейтингом.

Общая нить не в «хорошем SEO». Это присутствие на уровне категории в чужом контенте. Работа над AI-видимостью уходит в digital-PR, дистрибуцию контента и построение авторитетности в категории. Если конкурент с вдвое меньшим трафиком попадает в ответ модели, а вы нет, вопрос не в его SEO-стратегии. Вопрос в его пресс-освещении и в том, как он его получил.

Большинство брендов существует в мире одной модели

Только 900 брендов (11% выборки) упоминались всеми тремя моделями. Ещё 12% - двумя. Подавляющее большинство, 77%, упоминала только одна модель. Бренд может выигрывать в ChatGPT и проигрывать в Gemini. У каждой модели свой профиль: Claude тяготеет к SaaS и страхованию (Notion, Linear, Lemonade), Gemini - к путешествиям и здоровью (Booking.com, Teladoc, Livongo), ChatGPT - самый консенсусный.

Разрывы заметные: Notion Claude цитировал в 17 раз чаще, чем Gemini. Whoop - почти в 4 раза чаще в Claude, чем в Gemini. Поэтому сводные индексы AI-видимости могут вводить в заблуждение. Если дашборд говорит, что «AI-видимость выросла», первый вопрос: где именно. Проблема часто сидит конкретно в Gemini. Или в Claude. Или в категорийном промпте. Меряйте каждую модель отдельно, трекайте промпты по категориям и намерению, смотрите, какие источники всплывают постоянно.

Что это значит для бизнеса

Для компаний во Владивостоке и на Дальнем Востоке, которые продвигаются через поиск, практический вывод простой: меряйте две вещи отдельно - позиции в Google и появления в ответах ИИ. Расхождение между ними и есть зона стратегии. Если бренд хорошо ранжируется в поиске, но не всплывает у моделей, одних SEO-усилий мало.

Второй вывод: вложения в сторонние упоминания - публикации в отраслевых изданиях, подборки, обзоры, кейсы, выступления - работают на AI-видимость напрямую. Это ближе к digital-PR, чем к классической оптимизации сайта. Начать стоит с бесплатного аудита: он покажет, где бренд виден сейчас и какие каналы стороннего контента закрыть первыми. А для команд, которые хотят автоматизировать маркетинг на основе ИИ, те же принципы работают внутри компании: чем больше независимых источников подтверждают данные, тем надёжнее решения.

Читайте также