Исследование упоминаемости в ИИ-выдаче
Традиционная модель поиска уходит в прошлое — искусственный интеллект встроился в поисковые системы, изменил привычную выдачу и саму ценность органического трафика. Раньше, чтобы найти информацию, пользователь вбивал запрос и кликал по ссылке. Сегодня поисковики (Google, Яндекс) и чат-боты (ChatGPT, Алиса) сами дают готовый ответ в самом верху страницы. Люди читают этот ответ и уходят, не переходя на сайты. Так рынок пришел к необходимости использовать AEO и GEO: стратегии, нацеленные не на попадание в топ выдачи, а на цитируемость бренда нейросетями.
Аналитики AMDG выяснили, как бизнесу оставаться видимым в новых условиях. На примере фэшн-отрасли показали, кого искусственный интеллект рекомендует чаще всего.
Что изменилось в поиске: новые стратегии продвижения для бизнеса
В классическом поиске пользователь кликал по ссылке, CTR топ-3 достигал 30–40%. Сейчас AI-блок занимает до 100% первого экрана, пользователь читает готовый ответ и уходит без перехода. Количество переходов на сайты (CTR) с первой позиции упало более чем на 50%.
«За последний год мы фиксируем смещение части пользовательского трафика из классической поисковой выдачи в AI-блоки и ассистентов. Пользователи всё чаще получают «готовый ответ» вместо списка ссылок, поэтому меняется первый этап воронки: если раньше ключевым было попадание в топ-10 по коммерческим запросам, то сейчас критичен факт упоминания бренда и релевантных атрибутов (коллекция, стиль, посадка, сезон) уже в самом AI-ответе».
«Поиск становится менее линейным: пользователь всё чаще получает готовый ответ или подборку ещё до перехода на сайт. Для бренда это означает, что важно не только быть высоко в выдаче, но и попадать в сам AI-ответ и в список рекомендуемых брендов. Для бизнеса это скорее возможность. Первый контакт с брендом теперь всё чаще формируем не мы, а поисковая или AI-система. Поэтому особенно важны понятное позиционирование, качественный продуктовый контент, преимущества товара и внешние упоминания бренда. Мы это явно видим по посетителям сайта: более 70% — это поисковые запросы».
Бренды теряют трафик, но могут выиграть в другом — в цитировании нейросетями.
Появились две новые стратегии:
- AEO: делать контент так, чтобы поисковик включал его в свой готовый ответ.
- GEO: делать контент так, чтобы любые чат-боты считали ваш бренд авторитетным источником.
В России этот тренд приобретает особое значение: помимо мировых гигантов, здесь активно развиваются экосистемы Яндекса (YandexGPT и Алиса в поиске) и Сбера (GigaChat). Их ежемесячная аудитория уже сопоставима с крупными соцсетями и продолжает расти двузначными темпами. Бизнесу необходимо встраиваться во все эти системы, чтобы нейросети выбирали его в качестве источника.
«Для бизнеса это скорее возможность, чем проблема. AI-поиск повышает ценность структурированных, достоверных и консистентных данных о бренде: ассортимент, характеристики, размерные сетки, отзывы, инструкции по уходу. Для BAON это шанс усилить позиционирование через правильные сигналы в выдаче. Мы воспринимаем AI-видимость как отдельный канал доверия: упоминание в AI-ответах работает как микрорекомендация, которая напрямую влияет на решение о переходе и покупке».
AI-блоки в обоих поисковиках занимают позицию выше классических ссылок, на самом верху первого экрана. Если бренд упомянут в этом блоке, он получает приоритетную видимость. Если его там нет, но он на первом месте в органике, ссылка все равно визуально проигрывает AI-ответу с упоминанием конкурента. Чтобы лучше понять, как работают AI-ответы, мы провели масштабное исследование на основе реальных данных.
Методология исследования
Эксперты AMDG запускают серию исследований упоминаемости брендов в AI-ответах для разных отраслей. Первыми стали две крупные товарные категории — одежда и обувь.
Для получения статистически значимого среза мы собрали более 3000 запросов по категориям «одежда» и «обувь» и протестировали их по трем типам (информационные, коммерческие и репутационные) в двух каналах: поисковые системы (AI-блоки Яндекса и Google) и генеративные нейросети (семь чат-ботов).
Краткие выводы исследования
- По информационным запросам (например, «как выбрать пальто») ИИ-ответы появляются в 70% случаев. Чаще всего в них попадает O’stin, а в чат-ботах лидирует Zara.
- По коммерческим запросам («купить платье») поисковики пока почти не дают готовых ответов, но чат-боты отвечают на 100% таких вопросов. В топе — маркетплейсы: Wildberries, Ozon, Lamoda.
- По репутационным запросам («лучшие бренды») ИИ называет много брендов, но важнее всего быть в первой тройке. Например, 12storeez упоминается лишь чуть чаще, чем Zarina, но оказывается первым в 41% ответов против 7% у Zarina.
Благодаря исследованию в данной отрасли можно сделать вывод, что западные марки (Zara, Adidas, H&M) все еще часто рекомендуют нейросети — до 40% упоминаний. Но они уже ушли из России или закрыли розницу. Это создает спрос, который никто не обслуживает. Российские бренды могут занять их место, если активно работать с отзывами, экспертами и создавать качественные обзоры.
Чтобы занять это место, нужно действовать системно. Адаптировать контент под информационные и репутационные запросы, где AI активнее всего формирует ответы: сравнительные обзоры, статьи о выборе, ответы на частые вопросы покупателей. Работать с упоминаемостью в открытых источниках — нейросети черпают информацию из отзывов, рейтингов и экспертных материалов.
«Для многих российских брендов ушедшие западные конкуренты — закрытая тема. Для нейросетей нет: согласно нашему исследованию, до 40% рекомендаций до сих пор достаются брендам, которых физически нет в России. AI пересказывает старые отзывы и рейтинги, поддерживая спрос, который физически некому закрыть. Но так будет не всегда. Рекомендации ИИ перестраиваются быстро. Тот, кто уже сейчас начнёт формировать эффективный корпус целевых упоминаний, успеет надолго закрепиться в AI-выдаче.»
5 выводов, которые следует учесть при построении стратегии работы с AEO и GEO
1. Тип запроса диктует правила игры
В информационных запросах AI-блок появляется в 70–90% случаев, в репутационных — в 20–65%, в коммерческих пока почти отсутствует (1–2%). Но рынок движется к AI-шопингу, и выдача может перестроиться за месяцы.
- Возможность: подготовиться к изменениям заранее, пока конкуренты не проснулись.
- Рекомендация: в информационных и репутационных запросах вкладываться в AEO, в коммерческих — сохранять классическое SEO, но мониторить появление AI-блоков.
«Мы начинаем смотреть на SEO шире, чем просто позиции и ключевые слова. Фокус смещается на техническое качество сайта, структуру каталога, карточки товаров, описание технологий и контент, который отвечает на реальные вопросы покупателя. Не только «купить обувь», а какую выбрать, для какого сценария, чем отличается конкретная модель и почему она может подойти человеку. Тут в бой вступают наши технологии, которые явно отвечают на вопрос клиента: «А зачем мне выбирать именно нашу обувь?». Отдельную зрелую GEO-стратегию пока не выделяем. Для нас важны структурированный контент, понятные USP, качественные карточки товара и корректная техническая SEO-основа. Дальше логично отслеживать не только присутствие бренда в AI-ответах, но и контекст упоминания, частоту рекомендаций и конкурентное окружение».
2. У каждой модели своя картина рынка
Один и тот же бренд может быть лидером в поисковом AI-блоке и невидимым для чат-ботов, или наоборот.
- Возможность: найти ниши, где ваш бренд уже силен, и усилить их, а также выявить слабые места.
- Рекомендация: провести аудит видимости по каждой модели и каждому типу запроса, определить, какие клетки матрицы влияют на вашу воронку, и строить стратегию адресно.
3. Попасть в AI-ответ не равно быть заметным
В информационных запросах AI называет 1–2 бренда, в репутационных — 10+. В коротком списке упоминание забирает все внимание, в длинном — борьба идет за первую тройку.
- Возможность: оценивать не только сам факт упоминания, но и позицию внутри ответа.
- Рекомендация: строить отчетность на двух метриках — доля упоминаний и доля попаданий в топ-3. Без второй метрики видимость кажется выше, чем есть на самом деле.
4. AI держит на витрине ушедшие бренды — и это окно для российских
Западные марки, свернувшие розницу в РФ, продолжают доминировать в рекомендациях некоторых нейросетей (до 40%+ упоминаний).
- Возможность: занять место там, где AI создает спрос, который эти бренды уже не обслуживают.
- Рекомендация: позиционироваться как доступная альтернатива в контенте, отзывах и рейтингах, чтобы нейросети начали цитировать вас вместо ушедших игроков.
5. У AI нет своего мнения — он пересказывает источники
Нейросети собирают усредненный ответ из отзывов, рейтингов и экспертных материалов. Если вы продаете через маркетплейсы, репутация площадки переносится на бренд, включая претензии к качеству и подделкам.
- Возможность: управлять не только своим контентом, но и корпусом внешних упоминаний.
- Рекомендация: диверсифицировать источники доверия: собственные экспертные материалы, карточки на маркетплейсах, управляемый корпус отзывов. Это снизит зависимость от одной платформы и даст рычаги влияния на AI-репутацию.
«Развитие ИИ-моделей и нового паттерна поиска уже начинают влиять на ORM/SERM на практике. Нейросети формируют «усредненное мнение» из открытых источников: отзывов, рейтингов, маркетплейсов и т.д. Это меняет саму суть репутационной работы: раньше ORM управлял тем, что видит человек в выдаче, теперь еще и тем, что «переваривает» и пересказывает ИИ.Ключевой вывод для брендов: чистая репутация в классических каналах - это сырье для AI-цитируемости. Если в отзывах много негатива или жалоб с маркетплейсов, ИИ перенесет это на бренд без разбора контекста».
В этом материале мы привели основные выводы исследования. С полной версией, включающей рейтинги брендов и срезы по всем каналам, можно ознакомиться на сайте rateme.