Что будет с трафиком по коммерческим запросам в 2026. Влияние ИИ-ответов на примере автомобильных салонов
ИИ-ассистенты стали новой стартовой точкой для пользователей - и для поиска информации, и для выбора продавца. Если в 2025 сильнее просели информационные сценарии (как выбрать, как проверить, какие документы), то в 2026 давление перейдет на коммерческие запросы (где купить, у кого выгоднее, кому доверять, какой дилер адекватнее по условиям). Логика простая: когда пользователь получает ответ сразу в ChatGPT или Gemini, до поисковой выдачи он может вообще не дойти.
Наше исследование видимости в ответах ИИ
Команда Metricore провела исследование видимости брендов автосалонов и дилерских групп в ответах ИИ.
Мы протестировали более 100 реалистичных коммерческих промптов - таких, которые потенциальные покупатели реально вводят в ИИ при выборе автосалона, кредита, трейд-ина и проверки авто.
Каждый запрос мы проверили на трех ИИ-платформах: ChatGPT, Gemini, Perplexity.
Примеры запросов:
- Где купить новый автомобиль в Москве без навязывания допов и с нормальными условиями?
- Посоветуй автосалон, где честно считают трейд-ин и не режут цену после осмотра
- Какой дилер лучше по отзывам и сервису: Favorit Motors или РОЛЬФ?Где безопаснее покупать авто с пробегом, чтобы не попасть на юридические проблемы?
- Подбери автосалон, если важны кредит, КАСКО и быстрое оформление
Что показали ответы нейросетей
В ТОП источников попали в первую очередь крупные потребительские и финансовые площадки, маркетплейсы авто и медиа: banki.ru (84 ссылки), auto.ru (66), avtodoc.ru (63), t-j.ru (50). Дальше идут нишевые экспертные ресурсы про юридические риски и диагностику (destralegal.ru, autopragmat.ru), а также автомобильные медиа (zr.ru, autodaily.ru) и платформы с объявлениями (drom.ru). Сайты самих автодилеров присутствуют, но заметно слабее: favorit-motors.ru (39), rolf.ru (23), tradein-kuntsevo.ru (19) - ИИ чаще опирается на внешние, условно независимые источники, чем на брендовые страницы.
Какие ссылки цитируются чаще всего
Самая цитируемая ссылка - тематическая лента banki.ru (46 цитирований). В ТОП также попали YouTube (25) и статьи-памятки про покупку авто и риски в автосалоне (destralegal.ru - 23, auto.ru - 17, dp-auto.ru - 17, avtoryist78.ru - 17), плюс практичные материалы про диагностику и проверку (autopragmat.ru - 19) и про регуляторику (zommer.ru про постановку на учет в 2025 - 19). Общий паттерн такой: LLM любят контент, который закрывает страхи покупателя (обман, документы, юр чистота, проверка) и дает пошаговые инструкции - именно этот слой контента чаще всего становится "доказательной базой" для AI-ответов.
Share of Voice (доля упоминаний бренда в ответах ИИ)
Рассмотрим на сколько полно представлены автосалоны в ответах ИИ. По SOV (доля ответов с упоминанием бренда или сайта компании) лидирует Favorit Motors - около 10% упоминаний среди выбранных брендов, затем идет РОЛЬФ - около 9%. Major заметно отстает (около 6%), а Кунцево - около 4%. Это выглядит как разрыв не только в брендовом спросе, но и в цифровом следе: чем больше у бренда и вокруг бренда контента, который ИИ считает надежным (обзоры, внешние упоминания, справочные страницы, отзывы), тем выше вероятность попасть в финальный ответ. При этом даже у известных игроков доля относительно невысокая - значит, ниша видимости в ИИ еще далека от насыщения и ее можно относительно быстро занять системной работой.
Что делать, чтобы быть в ответах ИИ
- Публиковаться там, откуда ИИ реально берет фактуру. По этому кейсу видно, что ИИ регулярно опирается на banki.ru, auto.ru, t-j.ru, zr.ru, drom.ru, sravni.ru, vbr.ru, YouTube. Для автосалона это прямой список приоритетных площадок - как для PR, так и для экспертного контента.
- Делать контент, который LLM "любит склеивать" в ответ. Лучше всего заходят форматы:
- чек-листы (как выбрать дилера, как проверить договор, как не купить авто с проблемами)
- сравнительные таблицы (условия трейд-ина, кредитные программы, сроки выдачи, допуслуги)
- пошаговые гайды (покупка нового авто, покупка б-у, постановка на учет, диагностика перед покупкой)
- Закрывать болевые сценарии, а не только продавать. ТОП цитируемых ссылок - про риски и защиту покупателя. Если у автосалона нет сильного блока "безопасная покупка" (юридическая проверка, прозрачные условия, документы, отказ от навязывания) - ИИ будет цитировать не вас, а внешних "юристов" и "разоблачителей".
- Упростить чтение сайта для ИИ. Добавьте структурированный FAQ, таблицы, разметку schema.org, понятные страницы под сценарии (трейд-ин, кредит, доставка, проверка авто, гарантия, возврат). Чем проще машине извлечь факты, тем чаще она будет включать вас в ответ.
- Тестировать видимость регулярно, а не разово. Ручная проверка в ChatGPT, Gemini и Perplexity быстро дает ощущения, но для управления нужен мониторинг по пулу промптов и динамика по конкурентам - это и есть практическая задача сервисов вроде Metricore.
А если упомянули, но не дали ссылку?
Это нормально. Даже упоминание без клика работает как точка входа:
- название остается в памяти пользователя
- дальше он ищет бренд вручную
- вы получаете брендовый трафик и заявки без прямого перехода из AI
Вывод и идеи на 2026
ИИ уже существенно перетянул на себя информационные сценарии, а следующий логичный шаг - коммерческие развилки, где пользователь выбирает продавца и условия. В 2026 автосалоны начнут конкурировать не только за позиции в поиске и на агрегаторах, но и за место в коротком списке, который LLM рекомендует "по умолчанию". Победят те, у кого сильнее цифровой след вне собственного сайта: обзоры, внешние упоминания, экспертные материалы, отзывы, видео, сравнительные публикации.
Стратегия на 2026 простая:
- регулярно измерять видимость бренда в AI-ответах
- наращивать присутствие на площадках, которые ИИ цитирует в вашей теме
- системно закрывать контентом страхи и вопросы покупателя (юрчистота, диагностика, договор, условия)
Итог: даже если пользователь не кликнет, он запомнит. Задача бренда - быть в этих ответах, а не только в поисковой выдаче.