В июле 2026 года вышло крупнейшее на сегодня корреляционное исследование рекомендаций ИИ: 403 000 промптов к 13 моделям в 100 индустриях. Его главный результат противоречит тому, что продаёт большинство агентств. Разбираем цифры — включая те, что неудобны и нам самим.
Исследование AI Search Visibility & Ranking Factors (OppAlerts, июль 2026) устроено так: по каждой из 100 индустрий сгенерированы 11 портретов покупателя — всего 1 100, — и от их имени 13 ИИ-моделям пяти семейств (GPT, Claude, Gemini, DeepSeek, GLM) заданы вопросы с просьбой порекомендовать компании. Всего — 403 000 промптов. Каждый рекомендованный домен получил оценку видимости с учётом позиции в ответе.
Затем для 167 731 домена собрали 18 технических сигналов: присутствие и позиции в выдаче Google, Bing и Brave (150 000+ реальных поисков), исходящие ссылки со страниц выдачи (проанализирован HTML 3,67 млн страниц), словарь ниши на главной (HTML 176 000 сайтов), ссылочный граф Common Crawl (282 млрд+ ссылок, 15 млрд+ страниц), упоминания на Reddit (3,7 млрд постов и 26,6 млрд комментариев с 2005 года), цитирования в Википедии (25 млн+ статей) и присутствие в Wikidata (120 млн+ сущностей).
Связь каждого сигнала с оценкой видимости измерена коэффициентом ранговой корреляции Спирмена (ρ, «ро») — от 0 (связи нет) до 1 (полная связь). Дополнительно приводится R² — доля разброса в рекомендациях, которую сигнал объясняет. Сигналы классифицированы по силе: доминирующие (ρ ≥ 0,30), сильные (0,20–0,29), подтверждённые (0,10–0,19), зарождающиеся (0,05–0,09).
Интуитивный пересказ этого исследования звучит как «главное — быть в выдаче Google». Цифры говорят точнее и интереснее. Сильнейший сигнал по объединённым данным всех индустрий — SE Outbound Links: исходящие ссылки на ваш домен со страниц, которые стоят в поисковой выдаче по запросам ниши. Проще говоря — вас упоминают подборки, каталоги, обзоры и статьи, которые сами ранжируются. Его корреляция — 0,331. Собственное присутствие сайта в выдаче (Search Engine Appearances) — вдвое слабее, 0,165.
Второй по силе сигнал обескураживающе прост: словарь ниши на главной странице (Homepage Keywords, ρ = 0,204). Сайт, который прямо и конкретно описывает, чем занимается бизнес, — в терминах, которыми говорят покупатели, — рекомендуется чаще. Авторы называют это сильнейшим одиночным сигналом из самых банальных. По нашему опыту аудитов он же — самый проседающий: на главных страницах локальных бизнесов красивые слоганы вместо слов, которыми клиент задаёт вопрос ИИ.
Полная таблица всех 18 сигналов — ниже. Обратите внимание на нижние строки: средняя позиция в выдаче и цитирования в Википедии, вокруг которых строится немало коммерческих предложений, замыкают список.
| Сигнал | Что это | ρ | R² |
|---|---|---|---|
| SE Outbound Links | Ссылки на домен со страниц поисковой выдачи по запросам ниши | 0,331 | 11% |
| Homepage Keywords | Словарь ниши на главной странице сайта | 0,204 | 4,2% |
| Domain PageRank | Ссылочный авторитет домена | 0,192 | 3,7% |
| PageRank History | Ссылочный авторитет в динамике с 2017 года | 0,183 | 3,3% |
| Search Engine Appearances | Присутствие сайта в поисковой выдаче | 0,165 | 2,7% |
| Common Crawl | Общее присутствие домена в открытом вебе | 0,165 | 2,7% |
| Host Harmonic Centrality | Достижимость хоста в графе ссылок веба | 0,164 | 2,7% |
| Domain Backlinks | Количество обратных ссылок на домен | 0,160 | 2,6% |
| Host PageRank | Ссылочный авторитет хоста | 0,156 | 2,4% |
| Harmonic Centrality History | Достижимость в графе ссылок в динамике | 0,153 | 2,4% |
| Domain Harmonic Centrality | Достижимость домена в графе ссылок | 0,151 | 2,3% |
| Wikidata | Присутствие бренда в базе сущностей Wikidata | 0,151 | 2,3% |
| Host Backlinks | Количество обратных ссылок на хост | 0,150 | 2,2% |
| Best Search Engine Rank | Лучшая позиция сайта в выдаче | 0,148 | 2,2% |
| Reddit Comments | Упоминания домена в комментариях Reddit | 0,148 | 2,2% |
| Reddit Posts | Упоминания домена в постах Reddit | 0,128 | 1,6% |
| Avg Search Engine Rank | Средняя позиция сайта в выдаче | 0,077 | 0,6% |
| Wikipedia Citations | Цитирования домена в статьях Википедии | 0,055 | 0,3% |
Прежде чем делать выводы, зафиксируем ограничения — сами авторы исследования их не прячут, и мы не будем.
Самое ценное для локального бизнеса — по-нишевые срезы. В исследовании есть категории, состоящие из тысяч сайтов обычных локальных компаний, и картина там отличается от «среднего по больнице»: у локальных услуг вперёд выходит присутствие в поисковой выдаче, а сигналы сообществ и энциклопедий уходят на второй план — с точечными исключениями.
| Ниша (доменов) | Сильнейшие сигналы | ρ |
|---|---|---|
| Косметическая стоматология (5 111) | Присутствие в выдаче; Common Crawl | 0,399; 0,281 |
| Ремонт автостёкол (2 254) | Присутствие в выдаче; лучшая позиция; Wikidata | 0,382; 0,327; 0,321 |
| Продажа авто с пробегом (984) | Присутствие в выдаче; ссылки со страниц выдачи | 0,389; 0,368 |
| Дерматологические клиники (2 546) | Ссылки со страниц выдачи; присутствие в выдаче | 0,353; 0,344 |
| Установка домашних солнечных панелей (1 686) | Common Crawl; ссылки со страниц выдачи; посты Reddit | 0,414; 0,384; 0,376 |
| Юруслуги для потребителей (1 342) | Комментарии Reddit; посты Reddit | 0,334; 0,315 |
| Медспа и эстетические клиники (5 407) | Ссылки со страниц выдачи; Common Crawl | 0,254; 0,244 |
Три наблюдения из этой таблицы.
Первое: в большинстве локальных ниш доминирует поисковый слой — присутствие и упоминания в выдаче. Это стыкуется с тем, как ИИ-системы устроены технически: при ответах на потребительские вопросы они опираются на поисковые экосистемы Google и Bing и на справочные площадки с отзывами, а не на собственное «знание» о тысячах маленьких компаний.
Второе: Reddit — не универсальный рецепт. Из локальных ниш он выходит на первое место только в юридических услугах для потребителей — там, где люди массово обсуждают свои ситуации в сообществах. Переносить «стройте присутствие на Reddit» на автосервис или стоматологию данные не позволяют.
Третье: в нишах здоровья и эстетики (медспа — самый крупный сегмент исследования) все 18 сигналов заметно слабее. Это логично: решения там принимаются через отзывы, фото работ и доверие к конкретному специалисту — слои, которые техническими сигналами не измеряются. Чем «доверительнее» ниша, тем выше вес репутационной работы против технической.
Корреляции обретают смысл, если понимать, как ИИ и поиск «видят» бизнес. Для машины бренд — это сущность, запись в базе данных: сайт, профиль GBP, основатель — связанные между собой объекты. Ещё в 2008 году руководитель Google Эрик Шмидт формулировал, что бренды — это способ отделить достойное от мусора; с приходом ИИ этот принцип не ослаб, а усилился, потому что моделям нужно понимать, о ком именно идёт речь.
Отсюда — неожиданный камбэк вещей, которые локальное SEO считало пройденным этапом. Консистентность NAP (Name, Address, Phone — единое написание названия, адреса и телефона на всех площадках) снова важна: ИИ-системам нужна та же самая однозначная идентификация сущности, что и локальному поиску десять лет назад, — а многие бизнесы забросили её, понадеявшись, что «Google сам разберётся». Практическое правило: описания бизнеса на разных площадках могут и должны различаться и дополнять друг друга, но имя, телефон и ссылка на сайт — строго одинаковые везде. Разнообразие в содержании, единообразие в идентификаторах.
Тем же объясняется и роль Wikidata в отдельных нишах: это не «престижная ссылка», а открытая база сущностей, по которой модели связывают название бренда с доменом, адресом и категорией. И тем же — сила словаря ниши на главной: если из текста сайта машина не может извлечь, чем бизнес занимается, где и почём, то связывать сущность с запросами покупателей ей не из чего. Быстрый самотест: спросите у ChatGPT о своём бизнесе — цены, услуги, чем отличаетесь. Если ответ собран с чужих площадок или пуст, значит на вашем сайте ИИ зацепиться не за что, и первым делом нужно закрывать эти дыры у себя, а уже потом заниматься внешними упоминаниями.
Исследование и практика 2026 года одинаково охлаждают несколько популярных идей, которые активно продаются на рынке.
Если свести данные исследования и практику в план, приоритеты для локального бизнеса выглядят так — в порядке силы сигнала.
Динамику по первым трём пунктам мы отслеживаем инструментально — панель Otterly.AI по пулу реальных промптов и AI Performance в Bing — с базовым замером до старта работ; подробно о метриках — в статье «Как оценивать продвижение в ИИ-поиске».
Корреляция не доказывает причинность, и само исследование это подчёркивает: даже сильнейший сигнал объясняет около 11% разброса. Но когда одни и те же сигналы стабильно сильнее других на выборке в 403 000 промптов и 100 индустрий, это лучший из доступных ориентиров для приоритизации. Смысл не в гарантии результата, а в том, чтобы вкладывать усилия туда, где связь с видимостью подтверждена данными, а не догадками.
Нет — но акцент смещается. Собственные позиции коррелируют с рекомендациями ИИ слабее (0,165), чем упоминания домена на страницах, которые уже ранжируются по запросам ниши (0,331). Поисковая база остаётся фундаментом — ИИ-системы опираются на поисковые экосистемы при формировании ответов. Меняется цель: не только ранжироваться самому, но и попадать в подборки, каталоги и статьи, которые ранжируются.
Как правило, нет. По объединённым данным цитирования в Википедии — один из самых слабых сигналов (0,055), а страница для локального бизнеса практически недостижима по критериям значимости. Сильнее работает Wikidata — открытая база сущностей, по которой модели идентифицируют бренды, — и то преимущественно в отдельных нишах. Приоритет — присутствие в поиске и упоминания на площадках ниши.
По имеющимся данным — нет: разница минимальна и для большинства бизнесов не окупает вложений. Значительно важнее, чтобы контент отдавался в готовом HTML — ИИ-краулеры плохо исполняют JavaScript или не исполняют его вовсе. Быстрая статичная страница даёт больше, чем модный технический файл.
Смотреть по-нишевые данные, а не средние: профили различаются. В стоматологии и автостёклах вперёд выходит присутствие в выдаче, в потребительских юруслугах — Reddit, в нишах здоровья и эстетики технические сигналы слабее — там выше роль отзывов. Мы делаем такой разбор в рамках AI-аудита видимости за $35: что ИИ отвечает по вашей нише, есть ли вы в ответах и на какие источники он опирается.
Крупнейшее исследование ИИ-рекомендаций подтверждает сдвиг, который мы видим на клиентах: можно стоять в топе выдачи и не попадать в рекомендации, потому что о бизнесе больше никто не говорит. Работа над видимостью в ИИ — это в первую очередь работа над тем, где и как ваш бизнес упоминают, и лишь во вторую — над собственными позициями. А любые обещания «гарантированного места в ответах» с этими данными несовместимы: даже сильнейший из 18 сигналов объясняет около десятой части картины.
Посмотреть, на какие сигналы опирается ИИ в вашей нише и есть ли вы в его ответах, можно в рамках AI-аудита видимости за $35. Написать: [email protected].