77% брендов существуют только в одной ИИ-модели, и это ломает сводные дашборды

Исследование Ahrefs проанализировало 1 885 страниц в трёх моделях ИИ - ChatGPT, Claude и Gemini. Результат: 77% брендов упоминаются только в одной модели. Ещё 12% присутствуют в двух, и лишь 11% (около 900 брендов) появляются во всех трёх.

Это означает, что агрегированный показатель «AI Visibility» в дашбордах вводит в заблуждение. Бренд может выигрывать в ChatGPT и полностью отсутствовать в Gemini, или доминировать в Claude и исчезать из ChatGPT.

Как отмечает Search Engine Land: «У вас не проблема ИИ-видимости в целом, у вас проблема с Gemini». Эта фраза точно описывает ситуацию: компании видят общий балл, но не понимают, что теряют конкретную аудиторию.

Методология исследования

Ahrefs проанализировал 1 885 страниц, отобранных по коммерческим и информационным запросам в 15 отраслях. Каждая страница была проверена в ChatGPT, Claude и Gemini на предмет упоминания брендов. Исследование выявило не только распределение брендов по моделям, но и различия в том, какие отрасли и типы контента каждая модель предпочитает.

Отдельно был рассчитан AI Visibility Score - показатель от 0 до 1, отражающий, насколько часто бренд появляется в ответах. Monday.com стал крупнейшим «сверхрезультативным» брендом с показателем 0.71. Это означает, что Monday.com появляется в ответах значительно чаще, чем можно было бы ожидать по его рыночной доле.

У каждой модели свой отпечаток

Исследование MarTech показывает, что у каждой ИИ-модели есть свой «отпечаток» - предпочтения по отраслям и типам контента.

Claude тяготеет к SaaS и страхованию. В этой модели доминируют Notion, Linear, Lemonade. Notion цитируется в 17 раз чаще в Claude, чем в Gemini. Whoop появляется почти в 4 раза чаще в Claude, чем в других моделях. Это означает, что бренды в сфере SaaS и страхования получают непропорционально высокую видимость в Claude.

Gemini тяготеет к путешествиям и здравоохранению. Booking.com и Teladoc доминируют в этой модели. State Farm получает почти половину упоминаний из ChatGPT и лишь четверть из Gemini. Бренды в сфере путешествий и здравоохранения выигрывают от присутствия в Gemini.

ChatGPT наиболее консенсусен - он упоминает бренды из разных отраслей, но с меньшей концентрацией. Это делает его универсальной платформой, но не гарантирует видимости в других моделях.

Почему модели расходятся

Причины расхождений кроются в архитектуре и обучающих данных. Claude обучался на данных, где преобладают SaaS-продукты и финансовые сервисы. Gemini, как продукт Google, опирается на данные поиска и YouTube, где сильны путешествия и здравоохранение. ChatGPT, будучи первой массовой моделью, вобрал широкий спектр данных, но без выраженной отраслевой концентрации.

Это создаёт «переранжирование» отраслей в ИИ. Отрасли, которые доминировали в традиционном поиске, могут быть невидимыми в одной модели и доминировать в другой. Это означает, что стратегия для каждой модели должна быть разной.

Какие отрасли выигрывают и проигрывают

Данные Ahrefs показывают, что страхование - наименее представленная отрасль (8%). Legacy-перевозчики (Aetna, Cigna, Humana) заменены цифровыми игроками. Root Insurance обошёл традиционных страховщиков в ИИ-видимости. Это означает, что цифровые бренды выигрывают у устоявшихся игроков в ИИ-поиске.

Образование - самая «сверхпредставленная» отрасль (7%). Stanford, MIT, Khan Academy доминируют за счёт авторитетного контента, а не коммерческих платформ. 6 из 15 сверхрезультативных брендов - в образовании. Это означает, что авторитетный контент важнее коммерческого присутствия.

Общий паттерн: категорийное присутствие в чужом контенте важнее собственного SEO. Бренды, которые упоминаются в сторонних источниках - обзорах, сравнениях, рейтингах, - получают больше цитирований, чем те, кто полагается только на собственный сайт.

Почему сводные дашборды ломаются

Сводный показатель AI Visibility усредняет данные по всем моделям. Если бренд цитируется в 17 раз чаще в Claude, чем в Gemini, средний балл будет высоким - но он не покажет, что в Gemini бренд практически отсутствует.

Это создаёт ложное ощущение успеха. Компания видит высокий AI Visibility Score, но не понимает, что теряет аудиторию Gemini. И наоборот: бренд с низким средним баллом может доминировать в одной конкретной модели, которая важна для его целевой аудитории.

Как отмечает Search Engine Land: «У вас не проблема ИИ-видимости в целом, у вас проблема с Gemini». Это означает, что измерение должно быть модель-специфичным. Агрегированный балл не показывает, где именно вы теряете аудиторию.

Что делать

1. Измеряйте каждую модель отдельно. Сводный балл скрывает различия. Отслеживайте ИИ-видимость в ChatGPT, Claude и Gemini отдельно.

2. Отслеживайте промпты по категориям и интентам. Не полагайтесь на единый балл. Анализируйте, какие запросы вызывают цитирование в каждой модели. Это покажет, где вы теряете аудиторию.

3. Изучите отпечаток своей отрасли. Claude тяготеет к SaaS, Gemini - к путешествиям. Если ваша отрасль не представлена в модели, это сигнал для работы с контентом.

4. Работайте над присутствием в чужом контенте. Категорийное присутствие в сторонних источниках важнее собственного SEO. Попадайте в обзоры, сравнения, рейтинги.

5. Адаптируйте стратегию под каждую модель. Если вы доминируете в Claude, но отсутствуете в Gemini, работайте над источниками, которые цитирует Gemini.

Вывод

77% брендов существуют только в одной ИИ-модели. 12% - в двух, 11% - во всех трёх. Notion цитируется в 17 раз чаще в Claude, чем в Gemini. Whoop - почти в 4 раза чаще. State Farm получает половину упоминаний из ChatGPT и четверть из Gemini.

У каждой модели свой отпечаток: Claude любит SaaS и страхование, Gemini - путешествия и здравоохранение, ChatGPT наиболее консенсусен. Сводные дашборды вводят в заблуждение. Бренды, которые измеряют каждую модель отдельно и адаптируют стратегию, получат преимущество. Те, кто полагается на единый балл, рискуют остаться невидимыми для целых сегментов аудитории.