Разрыв в консенсусе

Как цифровой маркетолог, я вижу много разговоров о ‘AI visibility’, но это не так просто, как единая метрика. Я изучал данные из более чем 3,7 миллиона упоминаний в ChatGPT, Perplexity и Google AI Overviews, и стало ясно, что эти платформы работают по-разному. Фактически, различия между ними значительны – и, честно говоря, большинство маркетинговых дашбордов не показывают полной картины того, насколько они различаются.

Купил акции на все деньги, а они упали? А Илон Маск снова написал твит? Знакомо. У нас тут клуб тех, кто пытается понять этот цирк и не сойти с ума.

Купить на падении (нет)

Сегодняшний меморандум описывает:

Почему смешанный AEO-счет скрывает единственную важную находку.
Какие типы страниц и домены на самом деле перемещаются между поисковыми системами.
Переход от измерения присутствия ИИ к измерению переносимости.

Одно из главных отличий между AEO и SEO заключается в том, что AEO охватывает больше платформ.

Анализ данных от Omnia показывает, что когда один и тот же вопрос был задан ChatGPT, Perplexity и Google AI Overviews, только около 2.35% — 2.45% из первоначально указанных источников фактически появились в ответах. Более того, подавляющее большинство – 91% – этих указанных источников были найдены только в одном из трех поисковых движков.

В конечном счете, понимание влияния ИИ – это не просто составление рейтинга. Это скорее три отдельных способа распространения ИИ, которые иногда пересекаются, но в целом различны друг от друга.

Только 2% URL цитируются всеми 3 поисковыми системами.

Вероятно, если веб-сайт распознаётся одной популярной системой искусственного интеллекта, другие системы искусственного интеллекта также его обнаружат.

Однако, анализ 20 000 запросов показал, что только 2,37% веб-сайтов, упомянутых в них, были найдены во всех трех поисковых системах при использовании одного и того же поискового запроса.

Большинство результатов поиска появляются только в одной поисковой системе – примерно в 91%. Около 7% отображаются в паре поисковых систем, что говорит о том, что каждая поисковая система в основном находит уникальные результаты, а не просто по-разному ранжирует один и тот же набор. Эти две цифры идут рука об руку, объясняя, насколько различны результаты каждой поисковой системы.

Для команд, ориентированных на появление в результатах поиска (AEO/SEO), использование единого общего показателя видимости не является полезным. Усреднение этих показателей может ввести в заблуждение, поскольку бренд может выглядеть сильным в целом, но быть полностью скрытым в большинстве поисковых систем. Сосредоточение внимания только на одном объединенном показателе AI-видимости упрощает то, как работает ранжирование в разных поисковых системах, и не является реальной стратегией.

2% сохраняется во всех версиях.

Коэффициент перекрытия ~2% и коэффициент уникальности ~91% остаются практически неизменными в четырех образцах.

Важнее, чтобы результаты были стабильными в целом, чем идеально точными. Расхождение вызвано не одним набором данных или конкретным моментом времени — похоже, что это фундаментальная закономерность.

В третьем квартале 2025 года перекрытие между источниками составило 2,2%. Это увеличилось до 2,7% в последнем квартале 2025 года и первом квартале 2026 года. Уникальные цитаты для конкретного движка незначительно уменьшились, с 90,1% до примерно 88%. Хотя небольшое количество источников начало ссылаться на одну и ту же информацию, в целом источники остаются сильно фрагментированными и ссылаются на разные вещи.

Коммерческие запросы тоже не сходятся.

Удивительно, но данные не подтверждают существенную разницу.

Руководства обгоняют главные страницы в 2 раза.

Рассматривая типы страниц, которые появляются в нескольких поисковых системах, мы видим, что гайды и туториалы имеют наибольшее совпадение (2.3%). Блоги следуют за ними (1.8%), затем идут страницы категорий (1.6%), страницы продуктов (1.2%) и, наконец, главные страницы (1.1%).

Два урока:

Прежде всего, объяснительный контент лучше распространяется, чем брендовые материалы или транзакционные активы. Если вы хотите добиться наилучших результатов при отображении в поисковых системах, лучшим кандидатом не является главная страница и не страница продукта. Это страница, которая помогает, объясняет, сравнивает или обучает, но имейте в виду, что это также форматы контента, на которые ИИ могут хорошо отвечать напрямую.
Во-вторых, даже лучшие типы страниц показывают плохие результаты в абсолютном выражении. Гайды не выигрывают в поисковых системах в каком-либо значимом смысле. Правильная интерпретация этого не в том, что «публикуйте больше гайдов, и вы будете побеждать везде». Это проще: полезный контент распространяется лучше, чем брендовый контент.

Видимость — это не то же самое, что и портативность.

Легко ввестись в заблуждение, сравнивая частоту упоминаний чего-либо с тем, насколько надёжно оно отображается в различных поисковых системах. Хорошим примером является Wikipedia: она упоминается 16 073 раза в наших данных, но только 1,3% этих упоминаний последовательно отображаются во всех поисковых системах. Reddit похож — появляется 14 267 раз, но с универсальной последовательностью всего 0,1%. Даже Reuters, который упоминается 1202 раза, не имеет последовательного пересечения во всех поисковых системах.

Именно поэтому крайне важно измерять, насколько легко бренд проявляется на различных платформах. Бренд может хорошо работать на одной платформе, но испытывать трудности с продвижением в других местах. В то время как присутствие показывает, *что* вы видны, переносимость демонстрирует, сохранится ли эта видимость. Сильные показатели на одной панели управления не гарантируют долгосрочного успеха, если охват вашего бренда ограничен только одной платформой.

Что это значит для операторов

Вот главный вывод: Не рассматривайте видимость в ИИ как единое, унифицированное понятие. Вместо этого тщательно проверяйте, насколько хорошо ИИ понимает ваш контент, отслеживая эти метрики:

Показатель присутствия демонстрирует, как часто ваш веб-сайт появляется в результатах поиска по отслеживаемым ключевым словам. По сути, он показывает, могут ли люди найти вас в интернете.

Переносимость измеряет, насколько стабильно ваши связанные URL-адреса отображаются во всех трех поисковых системах. Высокий показатель переносимости означает, что ваша видимость вряд ли исчезнет, если одна из систем изменит свои правила.

Концентрация относится к проценту ваших цитирований, происходящих из одной поисковой системы. Понимание этой метрики раскрывает основной источник, который обеспечивает ваши текущие данные и панель управления.

Если пересечение между движками настолько мало, то единая AEO-стратегия слишком абстрактна, чтобы быть полезной.

Когда мы рассматриваем видимость ИИ с целостной точки зрения, это заставляет задавать более острые вопросы:

Какой движок имеет для нас наибольшее значение?
Какие из наших ресурсов переносятся между движками, а какие работают только в одном?
Измеряем ли мы присутствие, когда следует измерять переносимость?

Мы отошли от простой попытки занять лидирующие позиции в рейтингах ИИ. Более важный вопрос сейчас заключается в том, как создать ценные ресурсы, которые останутся полезными независимо от того, как изменится технология ИИ? Это более целенаправленный и в конечном итоге более эффективный подход.

Методология

Есть несколько оговорок к этому анализу:

Набор данных смещён в сторону клиентской базы Omnia.
Намерения и типы страниц определяются с помощью классификации на основе регулярных выражений, что полезно для направленного анализа, но не идеально подходит для таксономической работы.

Эти незначительные проблемы вряд ли изменят ключевой результат. Самое важное – это не то, насколько точны результаты в конкретных случаях, а то, насколько стабильно система работает в целом. Независимо от того, как мы анализируем данные, появляется одна и та же чёткая закономерность: очень мало пересечений между результатами из разных поисковых систем, сильный акцент на контент, специфичный для конкретной поисковой системы, и лишь незначительные вариации в зависимости от времени, намерения пользователя или типа веб-страницы.

Размер набора данных и временной интервал

Как эксперт по SEO, я анализировал данные поиска из нескольких крупных выборок запросов. Я изучил три группы по 5 000 запросов, собранных в начале января и июля 2025 года, и снова в январе 2026 года. Я также использовал отдельную случайную выборку из 20 000 запросов для расчета ключевых показателей, которые вы видите – 2,37% и 91,07%. Мой анализ охватывает данные за третий квартал 2025 года по сегодняшний день в первом квартале 2026 года, рассматривая в общей сложности 3,7 миллиона цитирований веб-страниц. Чтобы понять намерения пользователей, я классифицировал эти страницы как коммерческие, информационные или другие, используя примерно 2,6 миллиона URL-адресов. Наконец, я разбил типы страниц, проанализировав 4,1 миллиона появлений различных форматов страниц.

Как выбирались запросы

Эти 20 000 запросов были случайным образом отобраны из коллекции реальных поисковых запросов, которые маркетинговые команды активно отслеживают с помощью Omnia. Данные сосредоточены на клиентах в Испании, Великобритании, странах Северной Европы и других частях Европы. Из-за этой направленности, запросы на испанском языке появляются чаще, чем в наборе данных, ограниченном США. Запросы охватывают такие отрасли, как финансовые технологии, страховые технологии, туризм, программное обеспечение как услуга и услуги бизнес-для-бизнеса. Имейте в виду, что любые идеи, полученные из этих данных, лучше всего использовать в качестве общих рекомендаций по трендам AI-поиска в Европе.

Охват движков

Исследование охватывает три движка: ChatGPT, Perplexity и Google AI Overviews. Каждый из них получает один и тот же запрос одновременно в течение одной минуты, дважды в день, с локализацией по странам, и каждый движок запрашивается в своем состоянии по умолчанию, с включенным веб-доступом и без аутентификации. Отслеживание Perplexity работает на Sonar, в то время как ChatGPT и Google AI Overviews используют стандартную производственную модель каждого поставщика для просмотра веб-страниц без входа в систему (которая ни OpenAI, ни Google публично не привязаны к определенной версии).

Методология классификации

Мы определяем цель (намерение) и тип каждой веб-страницы, используя правила, основанные на ключевых словах и веб-адресах. Намерения классифицируются как Коммерческие, Информационные или Другие. Типы страниц включают Руководства/учебные пособия, Статьи/блоги, Страницы категорий, Страницы продуктов, Главные страницы, Страницы Wikipedia и Другие. Хотя эти правила быстро применяются к большому количеству веб-страниц, они не идеальны, и некоторые страницы попадают в категорию ‘Other’. Рассматривайте эти классификации как рекомендации, а не окончательные метки.

Смотрите также

2026-05-12 12:41