TGViewer
Инженер Контекста Инженер Контекста @proitru · 945 subscribers
Post #2959 127
Ассистенты расходятся не на проценты, а принципиально

Месяц назад по отчёту Similarweb я писал, что ИИ-поиск фрагментируется: доля ChatGPT в вебе просела с ~76% до ~53%, Gemini подобрал разницу. Открытым остался вопрос: расхождение между ассистентами — это разница в оттенках или разные ответы? Появились цифры — это разные ответы.

Вышел AI Software Index 2026: 126 категорий софта, 1825 брендов, 9978 ответов (5023 у ChatGPT, 4955 у Gemini). Около 80 покупательских формулировок на категорию — «какая CRM лучше для малого бизнеса», «я фрилансер, нужен биллинг». Собирали 6 августа в живых веб-приложениях, а не через API.

В каждой третьей категории два ассистента называют разный продукт №1.

Что ещё в цифрах:

→ ChatGPT, рекомендуя продукт, в 53% случаев ссылается на сайт самого продукта. Gemini — в 13%, остальное тянет со сторонних страниц, часто из блогов других софтверных компаний.
→ Один и тот же бренд забирает от 34% до 90% ответов в зависимости от того, сказал покупатель «я фрилансер» или «мы энтерпрайз».
→ Британская и американская формулировка одного вопроса меняют лидера примерно в половине измеримых категорий.
→ Присутствие ≠ победа: HubSpot в 19 лидербордах — три победы. Salesforce: 13 и ноль. QuickBooks: 7 и пять.
→ Где-то ответ забетонирован: GitHub первый в 91% ответов про CI/CD, Shopify — в 84% про e-commerce, Miro — в 83% про доски.

Дисклеймер: индекс выпустила GetIntel, которая продаёт мониторинг ИИ-видимости бренда. Исследование ровно про ту проблему, которую она монетизирует. Методология самопубликуемая, срез однодневный, «победа» = первый упомянутый в ответе бренд.


Что с этим делать

Разрыв 53% против 13% — это две разные задачи, а не одна. Для ChatGPT ваш сайт и есть источник: документация, сравнения, цены, сценарии. Вопрос только в том, есть ли там что вынуть. Для Gemini вашего сайта почти не существует, работает то, что о вас написали снаружи.

Каталоги отзывов на этом фоне выглядят бледно: 5% на троих против отраслевых медиа и живых обсуждений.
Ответ собирается под роль покупателя. Разброс от 34% до 90% значит, что нужны страницы и абзацы, где роль названа его словами, а не вашими сегментами из презентации.

И поправка к тому, что я советовал в прошлый раз. Я предлагал прогонять 20–30 запросов в месяц и вести реестр упоминаний. Этого мало. Когда одна смена роли двигает бренд на 56 пунктов, тридцать запросов дадут красивое, но случайное число. Мерить надо матрицей: базовая формулировка × роль × локаль. И смотреть не среднее, а размах. Большой размах означает, что позиции у вас нет — есть лотерея. И чинится это не подгонкой под ответ, а плотностью и извлекаемостью того, что модель о вас находит.

Под извлекаемость я недавно выкладывал скилл aeo-trust-blocks: аудит cite-safety и переработка текста в самодостаточные блоки. Индекс объясняет, зачем он нужен. В половине случаев ChatGPT подтверждает рекомендацию вашей же страницей. Если на ней нечего процитировать — подтверждать нечем.

#geo #ai
  • ❤‍🔥 1
  • 🔥 1
More from @proitru
  1. Oct 9, 2026Сегодня хочется просто поддержать коллег из Yandex и Yandex Cloud. Тем, кто пытается восст…
  2. Oct 2, 2026Post #2990
  3. Sep 24, 2026Не давай модели подбирать слова. Заметка для редакторов про метод Птачека Томас Птачек, че…
  4. Sep 12, 2026Не вайбкодь на выходных, не вайбкодь на выходных, не вайбкодь на выходных...
  5. Sep 11, 2026Обещал на 1000 подписчиков, но получилось раньше. Отдельный скилл clean-ai-patterns для пр…
  6. Sep 11, 2026Обещанная история про косяки и разработку агентов, написанная во время перелёта в Москву Т…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →