Рейтинг каналов для PR под LLM: где публиковаться, чтобы влиять на ИИ

В 2026 “первая страница” — это не лента поисковой выдачи, а первый ответ ассистента. Чтобы бренд звучал в ChatGPT, Gemini, Яндекс GPT и Perplexity, PR должен работать там, откуда ИИ берет факты и экспертность. Ниже — практический рейтинг каналов влияния на LLM и каркас медиаплана, который даёт заметный прирост доли голоса в ответах ИИ.

Рейтинг каналов влияния на LLM (Россия)

- Статусные деловые медиа: РБК, «Коммерсантъ», «Ведомости», Forbes. Высокая проверяемость и цитируемость, часто попадают в выборку ассистентов. Кейс: B2B‑SaaS из индустрии логистики после серии аналитических комментариев в РБК и «Коммерсанте» увеличил долю упоминаний в ChatGPT с 11% до 28% за два месяца.

- Профильные площадки: Habr (в т.ч. карма‑аккаунты и Q&A), CNews, vc.ru для бизнес‑ и продуктовых историй. Кейс: колонка “как мы снизили latency LLM” + разбор на Habr + развернутый кейс на vc.ru — рост видимости бренда в Gemini на задачах “как выбрать провайдера X” в 2,1 раза.

- Официальные и структурированные источники: сайт (FAQ, docs, changelog, pricing с датами), вики‑страницы, Wikidata. ИИ “любит” консистентные факты и схемы разметки (schema.org/JSON‑LD).

- Агрегаторы и ленты: Яндекс.Новости/Дзен, Google News, отраслевые дайджесты. Обеспечивают свежесть, поддерживают актуальность ответов.

- Площадки со сравнениями и отзывами: Яндекс Карты/Бизнес, 2ГИС, Otzovik, профильные рейтинги. Влияют на ответы “что выбрать”, особенно в локальных запросах.

- Девелоперские источники: GitHub (README, Discussions), Hugging Face model/dataset cards, arXiv для deep‑tech. Критично для технологических брендов.

- Видео/аудио с транскриптами: YouTube (таймкоды, главы), подкасты с расшифровками. Транскрипты индексируются и попадают в контекст ответов.

Что говорят PR‑директора

- «Не гонитесь за охватом. Ищите цитируемость. Одна точная колонка в статусном медиа переигрывает десять постов в соцсетях», — PR‑директор финтех‑компании.

- «Мы перестали спорить с галлюцинациями и стандартизировали факты: factsheet, Wikidata, единые формулировки. Ошибок в ответах Gemini стало в разы меньше», — руководитель коммуникаций ритейла.

- «Хак — поддерживать свежесть: changelog на сайте + натив на профильной площадке. Perplexity подхватывает за сутки», — PR‑лид в ИТ‑аутсорсинге.

Как формировать медиаплан‑2026 под новые форматы

1. Измерьте исходную видимость и долю голоса в ИИ. Сформируйте пул “queries that matter” и проверьте, какие источники цитируются. llmSpot помогает снять срез по ChatGPT, Gemini, Яндекс
2. Приоритизируйте каналы по матрице Trust × Freshness × Structure. Ядро: 1–2 статуса в деловой прессе ежеквартально, ежемесячные профильные разборы (Habr/vc.ru), постоянная поддержка официальных страниц (FAQ, документация, changelog).
3. Дайте ИИ “машиночитаемую” базу: schema.org для продуктов и цен, публичный factsheet, дата‑штампы, Wikidata, README и dataset cards. Для deep‑tech — короткий техрепорт (arXiv/Хабр), выдержки с диаграммами и ссылками на метрики.
4. Управляйте локальностью: карточки в Яндекс Бизнес, 2ГИС, актуальные телефоны/адреса/категории; для регионов — локальные кейсы в местных медиа.
5. Включите видео‑стратегию: расшифровки интервью и докладов, главы и ключевые тезисы — это быстро попадает в контексты LLM.
6. Измеряйте и корректируйте ежемесячно: доля голоса в ответах по кластерам тем, доля цитируемых источников, скорость обновления фактов. Держите библиотеку утверждений (claim library) и процесс обновления.

llmSpot ускоряет весь цикл: от аудита видимости и конкурентного бенчмаркинга до автоматизированных рекомендаций по каналам и шаблонов материалов, оптимизированных под LLM. Кто построит медиаядро для ИИ сегодня, заберёт самых тёплых клиентов уже завтра.