Один балл «AI-видимости» скрывает две разные проблемы

• Gemini в каждый измеренный месяц в США упоминала больше уникальных брендов на ответ, чем ChatGPT;
• ChatGPT включал больше всего источников на ответ, Gemini — меньше всего;
• в цитированиях ChatGPT в США лидировали новостные и информационные сайты;
• AI Overviews сильнее опиралась на стриминговые сервисы, бизнес-софт, онлайн-образование и медицинские справочники;
• AI Mode концентрировала цитатный вес в узком круге ведущих доменов.

AI Overviews выделяется резче всех: её топ упоминаний совпадал с тремя другими платформами меньше, чем любая иная пара, в каждый месяц измерений. Пересечение источников с ChatGPT тоже оказалось минимальным. Хороший результат в ChatGPT почти ничего не говорит о том, как бренд выглядит в AI Overviews.

Вывод простой: если клиенты пользуются несколькими ИИ-поисковиками, сначала надо найти платформу с провалом — и только потом тратить деньги на его закрытие.

Кто на самом деле «несёт» бренд?

Старый SEO-инстинкт подсказывает начинать со своего сайта. В условиях ИИ-видимости это работает хуже. Если бренд появляется в ответе, но источники — издания, ритейлеры, сообщества и справочники, а не собственный домен, проблема лежит вне сайта.

В США Chevrolet, Disney, Ford, Honda, Marvel, Nintendo и Toyota вошли в топ-100 по упоминаниям на всех четырёх платформах — и при этом все они не попали в топ-500 по цитированиям ни в один измеренный месяц.

Часть работы над ИИ-видимостью, таким образом, выходит за пределы SEO. Ответ очевиден: когда бренд в ответе есть, а сайта в источниках нет, нужно изучать чужие цитируемые страницы. И исправлять проблему, возможно, предстоит не SEO-команде, а контенту, инженерам или PR. Совет «создавайте больше контента» — слабый дефолт, если разрыв в источниках находится в другом месте.

Роль категории не меньше роли платформы

Даже внутри США широкие бенчмарки ИИ-видимости способны ввести в заблуждение. Semrush установила: в каждый месяц измерений различия между категориями по пересечению упоминаний и цитирований превышали различия между платформами.

В недвижимости США один и тот же набор доменов-источников — Apartments.com, Realtor.com, Redfin и Zillow — повторялся на всех четырёх платформах каждый месяц. В промышленной отрасли аналогичного стабильного ядра источников не нашлось. Команда по недвижимости может отталкиваться от устоявшегося списка, а промышленникам сначала потребуется сформировать конкретный набор вопросов клиентов и конкурентов — широкий бенчмарк им мало что скажет.

Полезный вопрос об ИИ-видимости всегда содержит четыре привязки: вопрос клиента, набор конкурентов, платформа и категория. Начинать стоит с раздельных базовых замеров упоминаний и цитирований по фиксированному списку клиентских вопросов — и лишь затем изучать сами ответы и цитируемые страницы, прежде чем финансировать тактику. Бизнес-результаты стоит держать отдельно от метрик видимости: исследование Semrush не доказывает, что изменение ИИ-видимости причинно связано с коммерческим результатом.

Принцип работы звучит просто: сначала поставьте диагноз — какой именно у вас разрыв, — потом передайте работу команде, которая реально может его закрыть. Полный отчёт доступен для скачивания после регистрации на сайте Semrush.