Кто формирует мнение нейросетей: анализ 12 000 запросов в Рунете

По результатам анализа более чем 12 000 запросов к ИИ видно устойчивое смещение «источников правды» в сторону крупных UGC-платформ и открытых справочных ресурсов. В российском сегменте это логично: ИИ чаще опираются на страницы, которые (1) легко индексируются, (2) содержат много контента по широкому кругу тем, (3) регулярно обновляются

Кто становится “поставщиком цитат” для ИИ

В вашем списке доменов лидируют:

1. vc.ru - 3 237 цитирований (~20,9%): крупнейший “универсальный” UGC по бизнесу/технологиям, много объясняющих материалов и кейсов.
2. ru.wikipedia.org - 2 301 (~14,8%): базовые справки и определения, высокая «доверительная» роль в выдаче.
3. youtube.com - 1 738 (~11,2%): видеоразборы, инструкции, интервью; ИИ все чаще ссылаются на видео как на первоисточник.
4. dtf.ru - 1 574 (~10,1%): массовый UGC, заметная доля по consumer-тематикам и медиа.
5. habr.com - 1 240 (~8,0%): экспертные технические публикации, терминология, практики и разборы.

Топ-5 доменов дают около 65% всех цитирований, а топ-10 (добавляются kp.ru, t-j.ru, rbc.ru, 2gis.ru, companies.rbc.ru) - около 83%. Это означает, что работа даже с ограниченным числом площадок способна заметно повлиять на вероятность попадания бренда в ответы ИИ.

Что это значит для PR и AI-видимости

1. PR смещается из “просто публикаций” в “публикации на площадках-донорах для ИИ”. Размещение в медиа важно, но критично, чтобы медиа реально попадало в цитирование (например, rbc.ru, kp.ru, aif.ru - присутствуют в списке).
2. UGC становится таким же PR-активом, как традиционные СМИ. Статьи/кейсы на vc.ru и Habr для ИИ часто выглядят более “объясняющими” и пригодными для ссылок, чем классические пресс-релизы.

Как маркетинговым агентствам и компаниям использовать данные

1. Контент-стратегия “под цитирование”: делайте материалы, которые ИИ удобно «разбирать» - определения, сравнения, чек-листы, FAQ, пошаговые инструкции, таблицы “что выбрать”.
2. Закрепление экспертности на лидерах: регулярные колонки/кейсы на vc.ru, экспертные разборы на Habr, видео-объяснения и интервью на YouTube (с текстовым описанием и таймкодами).
3. Управление справочными сущностями: актуализация карточек компании и фактов в Wikipedia (при строгом соблюдении правил), синхронизация данных в справочниках (например, 2GIS) - ИИ часто подтягивают именно “паспортные” сведения.
4. PR-микс: комбинируйте публикации в цитируемых СМИ (RBC, KP, AIF) с UGC-платформами. Задача - не охват, а “след в корпусе” источников, к которым ИИ обращаются чаще всего.
5. Мониторинг и итерации: фиксируйте, какие формулировки запросов приводят к упоминаниям/неупоминаниям бренда, и обновляйте контент под эти кластеры (продуктовые категории, сравнения, “лучшие решения”, “как выбрать”, “ошибки”).

Итог: на российском рынке продвижение в ответах ИИ все больше похоже на комбинацию digital-PR + контент-инжиниринг на нескольких ключевых доменах-донорах. Выигрывают те, кто системно присутствует в источниках, которые ИИ реально цитируют, и оформляет знания так, чтобы их было легко извлекать и пересказывать.

Материал подготовлен командой Metricore.