Большинство SEO-команд говорят о «видимости в ИИ» как о едином пространстве. Новые данные по 3,7 миллионам упоминаний в ChatGPT, Perplexity и Google AI Overviews показывают, что это не так. И разрыв между тремя ИИ-системами шире (и стратегически важнее), чем, вероятно, признаёт ваша панель мониторинга.
В сегодняшней статье подробно рассмотрим:
- Почему усреднённый показатель AEO скрывает единственный важный результат.
- Какие типы страниц и домены действительно перемещаются между ИИ-системами.
- Переход от измерения присутствия в ИИ к измерению переносимости.
Одно из самых больших различий между AEO и SEO заключается в том, что AEO работает на большем количестве платформ.
Данные Omnia показывают на основе множества выборок, что только 2,35%–2,45% цитируемых URL-адресов появлялись в ChatGPT, Perplexity и Google AI Overviews по одному и тому же запросу. 91% упоминаний появлялись только в одной ИИ-системе.
Видимость в ИИ — это не единая выдача. На самом деле, это три разные системы распространения, которые иногда пересекаются, но обычно нет.
- Только 2% URL-адресов цитируются тремя ИИ-системами одновременно
- Показатель перекрытия в 2% сохраняется на протяжении всех этапов отбора
- Коммерческие запросы тоже не дают однозначного результата
- Руководства в 2 раза превосходят главные страницы
- Видимость — это не то же самое, что переносимость
- Что это значит для SEO-специалистов
- Методология
- Размер набора данных и временной интервал
- Как отбирались промпты
- Исследование охвата ИИ
- Методология классификации
Только 2% URL-адресов цитируются тремя ИИ-системами одновременно
Большинство людей предположили бы, что если URL-адрес цитируется одной крупной ИИ-системой, у него есть разумные шансы появиться и в других.
Но выборка из 20 000 запросов показывает, что только 2,37% цитируемых URL-адресов отображаются во всех трёх ИИ-системах для одного и того же запроса.
Между тем, 91,07% отображаются только в одной. Эти два числа должны быть рядом, потому что они объясняют друг друга. Оставшиеся ~7% пересекаются парами, что означает, что ИИ-системы используют в основном разрозненные пулы, а не ранжируют один и тот же пул по-разному.
Для команд, занимающихся AEO/SEO, это означает, что единый сводный показатель видимости является неправильной единицей измерения. Усреднённые показатели AEO скрывают это.
Бренд может выглядеть сильным в совокупности, но быть невидимым в 2 из 3 ИИ-систем. SEO-команды, стремящиеся к одному усреднённому показателю видимости в ИИ, объединяют три системы ранжирования в один показатель и называют это стратегией.
Показатель перекрытия в 2% сохраняется на протяжении всех этапов отбора
Показатель перекрытия примерно в 2% и показатель эксклюзивности примерно в 91% остаются практически неизменными на протяжении четырёх выборок.
Эта согласованность важнее, чем точная десятичная точка. Разрыв в консенсусе — это не следствие одного набора запросов или одного временного окна. Он выглядит структурным.
В третьем квартале 2025 года общее совпадение составило 2,2%. В четвёртом квартале 2025 года и первом квартале 2026 года оно выросло до 2,7%. Доля цитирований, эксклюзивных для ИИ-систем, снизилась с 90,1% до примерно 88%. Так что да, наблюдается небольшая конвергенция. Но даже после этого сдвига фрагментация по-прежнему доминирует.
Коммерческие запросы тоже не дают однозначного результата
Разделение по намерениям — одна из самых незаметных, но полезных частей набора данных. Можно утверждать, что коммерческие запросы должны вызывать большее согласие. Когда кто-то ищет «лучшую CRM-систему», «лучшие кроссовки» или «лучшее программное обеспечение для управления проектами», круг приемлемых источников кажется уже, чем при использовании широких информационных запросов.
Удивительно, но данные не подтверждают существенной разницы.
Коммерческие запросы показывают 2,4% общего совпадения. Информационные запросы показывают 2%. Даже когда запрос должен сузить набор ответов, ИИ-системы в большинстве случаев всё равно выбирают разные источники.
Это противоречит распространённому мнению в SEO и контент-стратегии. SEO-команды часто предполагают, что запросы с высокой степенью намерения будут соответствовать общему авторитету. На самом деле, всё выглядит гораздо лучше. Даже в коммерческом сегменте основная работа выполняется собственной логикой поиска каждого ИИ-движка, тем, каким источникам он доверяет, какие форматы предпочитает.
Руководства в 2 раза превосходят главные страницы
Приведённая ниже разбивка по типам страниц показывает, что гайды и туториалы имеют наибольшее пересечение между ИИ-движками — 2,3%, за ними следуют блоги — 1,8%, страницы категорий — 1,6%, страницы товаров — 1,2% и главные страницы — 1,1%.
Два вывода:
- Во-первых, пояснительный контент распространяется лучше, чем брендовые или транзакционные материалы. Если вы хотите добиться наилучших результатов в ИИ-системах, лучшим кандидатом является не главная страница и не страница продукта. Это страница, которая помогает, объясняет, сравнивает или обучает, но имейте в виду, что на такие форматы контента ИИ может отвечать напрямую.
- Во-вторых, даже лучшие типы страниц показывают плохие результаты в абсолютном выражении. Руководства не выигрывают в ИИ-системах в сколько-нибудь значимом смысле. Правильный подход здесь не в том, чтобы «публиковать больше руководств, и вы будете выигрывать везде». Всё проще: полезный контент распространяется лучше, чем брендовый контент.
Видимость — это не то же самое, что переносимость
Одна из самых распространённых ошибок в этой области — путать частоту цитирования с переносимостью цитирования. Википедия — самый наглядный пример. Она встречается 16 073 раза в наборе данных, но только 1,3% этих появлений являются универсальными для всех ИИ-систем.
Reddit встречается 14 267 раз, но только 0,1% являются универсальными. Агентство Reuters появляется 1 202 раза, и при этом частота совпадения по всему миру составляет 0%.
Вот почему важным показателем является мобильность. Домен может отображаться на всех платформах, но практически не перемещаться, а это значит, что бренд, доминирующий в сводной панели мониторинга, может оказаться в шаге от невидимости из-за особенностей работы одной платформы. Присутствие показывает, насколько вы видимы. Мобильность показывает, насколько устойчива эта видимость.
Что это значит для SEO-специалистов
Перестаньте рассматривать видимость в ИИ как нечто единое. Изучите всестороннюю видимость вашего домена, измерив:
- Присутствие — процент отслеживаемых запросов, где ваш домен отображается в любой ИИ-системе. Присутствие показывает, видимы ли вы.
- Переносимость — процент цитируемых URL-адресов, которые отображаются во всех трёх (или более) ИИ-системах. Переносимость показывает, насколько устойчива эта видимость.
- Концентрация — процент цитирований, поступающих из одной ИИ-системы. Концентрация показывает, на какой ИИ-системе «тайно» построена ваша текущая панель мониторинга.
Если пересечение между ИИ-системами настолько низкое, единая AEO-стратегия слишком абстрактна, чтобы быть полезной.
Когда мы с вами подходим к видимости в ИИ с целостной точки зрения, это заставляет задавать более чёткие вопросы:
- Какая ИИ-система наиболее важна для нас?
- Какие из наших ресурсов перемещаются между ИИ-системами, а какие работают только в одной?
- Измеряем ли мы присутствие, когда должны измерять переносимость?
Это также меняет подход бренд-команд к диагностике. Слабая главная страница во всех ИИ-системах может быть не проблемой самой главной страницы. Это симптом чего-то более широкого: ИИ отдают предпочтение полезности, а не центрированности бренда. В этом мире видимость достигается не столько за счёт того, что вы являетесь официальным источником, сколько за счёт того, что вы являетесь полезным источником.
Тут мы с вами должны спрашивать себя: «Как нам создавать ресурсы, которые будут востребованы различными ИИ?». Это более узкий вопрос. И он лучше, чем: «Как нам занять лидирующие позиции в нише ИИ?».
Методология
Есть несколько оговорок к этому анализу:
- Набор данных смещён в сторону клиентской базы Omnia.
- Разделение по намерениям и типам страниц основано на классификации с помощью регулярных выражений, что полезно для направленного анализа, но не является идеальной таксономией.
Эти оговорки не сильно ослабляют основной вывод. Самый важный сигнал — это не точность на краях, а согласованность в центре. Независимо от того, как меняются границы, повторяется одна и та же закономерность: очень малое перекрытие, очень высокая специфичность для ИИ и лишь незначительные различия по времени, намерению или типу страницы.
Размер набора данных и временной интервал
Анализ основан на четырёх выборках запросов. Три когорты по 5 000 запросов каждая, отслеживаемые с 1 января 2025 г.; 1 июля 2025 г.; и 1 января 2026 г. Отдельная случайная выборка из 20 000 запросов подтверждает основные показатели 2,37% и 91,07%.
Временной интервал охватывает период с 3 квартала 2025 г. по 1 квартал 2026 г. (на сегодняшний день) и включает в себя в общей сложности 3,7 миллиона ссылок на URL-адреса. Разделение на коммерческие/информационные/другие цели взято из примерно 2,6 миллиона URL-адресов в объединённой выборке. Разделение по типам страниц охватывает 4,1 миллиона появлений URL-адресов.
Как отбирались промпты
20 000 промптов были выбраны случайным образом из общего пула, отслеживаемых Omnia в режиме реального времени. Пул отражает то, что реальные маркетинговые команды решили отслеживать, с учётом географического охвата клиентов Omnia (преимущественно Испания, а также Великобритания, страны Северной Европы и другие рынки ЕС).
Каждый промпт отображается на основном языке своей страны, поэтому испанский язык представлен в большем количестве по сравнению с набором данных только по США.
Отраслевой состав: финтех, страхование, туризм, SaaS, услуги B2B. Рассматривайте полученные результаты как ориентиры для европейского ИИ-поиска.
Исследование охвата ИИ
Исследование охватывает три ИИ-системы: ChatGPT, Perplexity и Google AI Overviews. Каждая из них одновременно отправляет один и тот же запрос в течение одной минуты, дважды в день, с локализацией по странам, и каждая система запрашивается в своём стандартном веб-режиме без аутентификации.
Отслеживание Perplexity осуществляется с помощью Sonar, в то время как ChatGPT и Google AI Overviews используют стандартную производственную модель каждого поставщика для веб-браузинга без аутентификации (при этом ни OpenAI, ни Google не указывают конкретную версию).
Методология классификации
Намерение и тип страницы определяются с помощью регулярных выражений. Категории намерений: Коммерческие, Информационные и Другие. Категории типов страниц: Гайд/Туториал, Статья/Блог, Страница категории, Страница продукта, Домашняя страница, Википедия и Другие.
Правила основаны на ключевых словах и шаблонах URL, что делает их достаточно быстрыми для набора данных, содержащего миллионы URL-адресов, но грубыми на границах. Крайние случаи относятся к категории «Другое», поэтому эта категория занимает значительную долю как в таблицах намерений, так и в таблицах типов страниц. Рассматривайте сокращения регулярных выражений как направленные, а не авторитетные.
Monstro – сервис для продвижения сайтов и услуг
https://t.me/monstrotraf