Отчёт Google по ИИ-поиску сломан с 13 августа: чем измерять видимость бренда

С 13 августа 2026 года в Google Search Console занижаются показы в отчёте о генеративном ИИ. Google подтвердил это на странице аномалий данных: «Ошибка логирования привела к снижению показов в отчёте Generative AI в Search для данных начиная с 13 августа 2026 года. Проблема затрагивает только логирование данных и продолжается». Джон Мюллер добавил в Bluesky, что это исключительно проблема логирования и она не отражает изменений видимости в поиске.

Для рынка это выглядит как техническая мелочь. На деле три недели подряд бренды принимали решения по графику, который показывал падение там, где его не было.

Что именно сломалось

Отчёт о генеративном ИИ в Search Console — единственная бесплатная официальная поверхность, где видно, как страницы сайта показываются в ИИ-ответах Google. Ровно этот отчёт с 13 августа отдаёт заниженное число показов. Клики и позиции не затронуты, реальная выдача не изменилась, изменилась только запись данных.

Проблема на момент подтверждения оставалась незакрытой, и Google обещал поставить в интерфейсе пометку об аномалии. Пометка — важная деталь: она появится задним числом, а решения по графику люди принимали в те дни, когда её ещё не было.

Мы у себя увидели ту же картину, что и многие: провал в отчёте с середины августа при неизменной картине в собственных замерах ответов нейросетей. Именно расхождение между двумя источниками и заставило нас перепроверить, а не переписывать выводы.

Почему по этому отчёту нельзя было судить и до поломки

Ошибка логирования — повод посмотреть на конструкцию шире. Отчёт Google по определению показывает только Google и только те поверхности, которые он сам считает генеративными. Всё остальное, что в России отвечает пользователю голосом ИИ, в него не входит вообще.

По нашему замеру от 17 августа 2026 года — 20 вопросов ниши, шесть ИИ-каналов, по три повтора, 358 годных ответов — ответы с показанными источниками распределились так: Perplexity и Алиса AI прикладывают источники к каждому ответу из шестидесяти, Claude к 51 из 60, GigaChat к 38 из 58, ChatGPT к 37 из 60, Gemini к 31 из 60. Ни один из этих каналов в отчёт Google не попадает. Даже если бы отчёт работал безупречно, он описывал бы меньшую часть поверхности, на которой бренд сегодня показывается.

Второе ограничение — единица измерения. Отчёт считает показы страниц. Бренд в ответе нейросети может быть назван без единой ссылки: модель перечисляет компании текстом, пользователь запоминает имя, переход не случается. Наш собственный сайт за неделю 20–26 августа получил 43 визита, из них 7 — переходы из ИИ-сервисов: четыре с yandex.ru, два с chatgpt.com, один с claude.ai. Доля выглядит внушительно, 16,3%, а абсолютные числа показывают, что измерять упоминания кликами по ним бессмысленно.

Что это значит брендам

Три практических следствия, каждое проверяемое на своих данных за неделю.

Первое: разовый провал в отчёте — гипотеза, а не факт. Прежде чем объяснять падение на планёрке, стоит спросить, не сломался ли инструмент. У Google есть публичная страница аномалий данных, и она обновляется — за один август там оказались и эта ошибка логирования, и обновление против спама 18–21 августа, которое дало реальные, а не мнимые просадки. Разница между двумя событиями видна только тому, кто в эту страницу заглядывает.

Второе: один источник данных — это отсутствие данных. Пока замер видимости в ИИ держится на одном отчёте одного вендора, любая его поломка становится поломкой всей отчётности бренда. Минимальная страховка — второй, независимый от вендора ряд: собственные вопросы, заданные нескольким ИИ-каналам по расписанию, с записью ответов целиком.

Третье: считать нужно то, что происходит в ответе, а не после него. Показ страницы и упоминание бренда — разные события. Компанию назвали и не поставили ссылку — для отчёта Google этого не было, для клиента, который завтра введёт имя в поиск, было.

Как выглядит второй ряд данных

Собственный замер не требует ни доступа к вендору, ни его доброй воли. Устройство простое: фиксированный список вопросов, которые клиент реально задаёт при выборе, задаётся нескольким ИИ-каналам, каждый ответ сохраняется целиком, дальше считается несколько чисел.

Мы в Звонко считаем по каждому каналу отдельно четыре вещи: в скольких ответах бренд назван, на каком месте среди других имён, кого назвали рядом и какие источники модель показала под ответом. Отдельно — доля вопросов, где бренд не назван ни разу: она обычно и есть настоящий предмет работы.

Ключевая деталь метода: считать по вопросам, а не по ответам. Три повтора одного вопроса измеряют устойчивость канала, но не добавляют бренду веса — иначе один стабильный канал перевесит пять остальных.

Второе требование — сопоставимость. Смена модели, режима поиска или формулы разрывает ряд, и сравнивать числа через такую границу нельзя. Даты границ мы записываем отдельно и не пересчитываем историю: старые числа сравниваются только со старыми.

Один график — это не система измерения

Ошибка логирования в отчёте Google — не про Google. Она про то, что у большинства брендов измерение видимости в ИИ держится на одном бесплатном графике, и когда график ломается, у бренда не остаётся ничего.

Отчёт стоит держать — он бесплатный и показывает поверхность, к которой нет другого доступа. Но выводы о видимости бренда в ИИ он выдерживает ровно до первой ошибки логирования. Собственный ряд замеров дороже в поддержке и не ломается по чужому расписанию.

Как устроен такой замер на практике, мы разбираем на своих данных: zvonkooo.ru