ChatGPT и Алиса показывают вам разные рынки. Сводить их в один процент видимости бессмысленно

Четыре нейросети отвечают на один и тот же вопрос и ссылаются на один и тот же сайт лишь в 1,7 процента случаев, а быстрые ответы Алисы AI читают 49,5 млн человек в месяц. Разбираю, почему два отчёта о видимости бренда за один месяц не сойдутся и какой из них считать рабочим

У вас на руках два отчёта о видимости бренда в нейросетях за один и тот же месяц. В первом вы попадаете в ответы почти по половине запросов. Во втором вас почти нет.

Первый порыв понятный: кто-то из подрядчиков считает неправильно. Чаще всего оба считают честно, а неправильной оказывается сама операция, когда два отчёта кладут рядом и ждут одинаковой цифры.

Про это удобнее думать как про карты. Меркатор растягивает Гренландию до размеров Африки, равновеликая проекция ужимает её обратно, и обе карты верные. Спор о том, какая из них правильная, возникает только там, где никто не назвал маршрут.

Поехали.

Каждая нейросеть читает свой набор сайтов, и это самая большая часть разницы.

Билл Уидмер из Orbit Media 23 августа 2026 года опубликовал разбор 13 184 цитат из 1 765 ответов ChatGPT, Claude, Gemini и Perplexity: 72 вопроса про три компании, замеры раз в неделю в течение примерно трёх месяцев. На один и тот же вопрос все четыре модели сослались на один и тот же сайт всего 30 раз, это 1,7 процента ответов.

Между парами моделей совпадений тоже мало. Пересечение сайтов у ChatGPT и Perplexity оценивают примерно в 11 процентов, источник этой оценки не раскрыт, так что берите её как порядок величины. Работа, сделанная под одну нейросеть, почти не переносится на соседнюю.

Есть и вторая сторона, куда именно ведут цитаты. В анализе PW Agency от 13 августа 2026 года, где разобрано 167 551 цитирование по 128 брендам в 12 странах и на 13 языках, 85,7 процента ссылок ведут на сторонние площадки и только 14,3 процента на ресурсы самого бренда. Чаще всего модели ссылались на Википедию: она на первом месте в 11 языках из 12.

Урок. Вы соревнуетесь не за строчку в выдаче, а за присутствие в чужих текстах, и набор этих чужих текстов у каждой модели свой.

В апреле 2026 года Юлиус Шульте с соавторами выложили работу про замеры видимости в нейросетях. Больше месяца, около 45 дней подряд, они каждый день задавали одни и те же вопросы ChatGPT, Gemini, Google AI Mode и Perplexity и смотрели, что меняется в ответах.

Результат такой. Наборы сайтов, на которые нейросеть ссылается сегодня и вчера, совпадают примерно на треть, от 34 до 42 процентов. За сутки обновляется больше половины источников, хотя вопрос никто не менял.

Переведу на практический язык. Замер одного дня это не измерение, а фотография. Две фотографии, снятые в разные дни, разойдутся между собой сильнее, чем два добросовестных подрядчика в один день.

Отсюда простое требование к отчёту: не одна цифра, а сколько раз задавали вопрос и какой вышел разброс.

Теперь про Яндекс. По отчёту компании за второй квартал 2026 года быстрые ответы Алисы AI в поиске набрали 49,5 млн пользователей в месяц, а доля запросов, закрытых такими ответами, выросла до 42 процентов, это на 7 процентных пунктов больше, чем кварталом ранее. В отчёте за первый квартал стояло 48,3 млн.

Фон для этих цифр такой: по данным StatCounter на 1 сентября 2026 года Яндекс держит 71,9 процента российского поискового рынка, у Google 26,2 процента.

И тонкость, которую отчёты чаще всего смешивают. Алиса отвечает в двух разных местах. Быстрый ответ под поисковой строкой и разговор в приложении устроены по-разному: разная длина ответа, разный набор ссылок, разные привычки людей. Складывать их в одну строку отчёта примерно так же осмысленно, как складывать показы в поиске с открытиями рассылки.

Аудитория при этом поделена. По опросу ВЦИОМ, который приводит тот же разбор от 13 августа 2026 года, ChatGPT называют 27 процентов пользователей, YandexGPT и Алису AI 23, DeepSeek 20, GigaChat 15. Большинства нет ни у кого.

Три расхождения складываются в один вывод. Разные источники, ежедневные перемены в ответах и поделённая аудитория означают, что единого процента видимости бренда не существует. Есть видимость в конкретной нейросети, в конкретном месте ответа, по конкретному списку вопросов, за конкретный период.

Теперь главное для тех, кто занимается видимостью. Правильный отчёт это не тот, где цифра выше, а тот, где названы все четыре параметра. Без них перед вами не измерение, а мнение с процентами.

Проверить это можно за минуту: возьмите последний отчёт и попробуйте назвать по нему период, список вопросов, место ответа и сколько раз вопрос задавали. Если хотя бы один параметр не находится, сравнивать этот отчёт не с чем, даже с самим собой месяцем позже.

Руками десяток нейросетей каждый день не опросишь, поэтому под задачу сложился отдельный класс сервисов: GEO Scout, Topvisor AI Tracker, brandfound, из западных Profound и Otterly. Западные сильны в глобальных моделях, но Алису и GigaChat не видят. Вопрос на российском рынке не в имени сервиса, а в том, считает ли он места ответа по отдельности и показывает ли разброс вместо одной усреднённой цифры.

Управлять можно только тем, что разложено по местам, а не сведено в одну цифру.

Здесь стоит отделить один вопрос от другого. Все три работы выше сделаны на западных нейросетях. Открытых замеров того, как день ото дня меняются ответы Алисы и GigaChat, пока нет, и это заметная дыра. Переносить на них цифры про треть совпадений нельзя, можно лишь предполагать, что порядок похожий.

Второе. Яндекс раскрывает аудиторию быстрых ответов и долю покрытия, но не раскрывает, как внутри устроен подбор источников. Что считать упоминанием бренда в быстром ответе, каждый сервис решает сам, и это ещё один источник расхождений между отчётами.

Своего масштабного исследования с таблицами замеров по обоим местам ответа Алисы я не делал, поэтому речь здесь про методику, а не про мои цифры.

Шесть требований, по которым отчёт проверяется за пять минут.

Отчёт, который проходит эти шесть пунктов, с чужим отчётом всё равно не совпадёт. Зато он совпадёт сам с собой через месяц, а это единственное сравнение, которое вам действительно нужно.

Первое. Требуйте от подрядчика не сводную цифру, а разбивку по нейросетям и местам ответа. Одна цифра удобна для слайда и бесполезна для решения.

Второе. Ставьте цели раздельно. «Плюс десять процентных пунктов в быстрых ответах Алисы за квартал» это рабочая цель, «поднять видимость в нейросетях» это лозунг.

Третье. Бюджет распределяйте по источникам, а не по моделям. Раз 85,7 процента цитат уходит на чужие площадки, деньги работают в отраслевых медиа, справочниках, обзорах и на Википедии, а не только на своём сайте.

Рынок разъехался на несколько систем, и это надолго. ChatGPT, Алиса AI в двух местах ответа, GigaChat и DeepSeek делят аудиторию так, что большинства нет ни у кого, а сайты, из которых они собирают ответы, пересекаются на единицы процентов.

Для брендов это не повод искать правильный отчёт, а повод перестать его искать. Правильных отчётов два, три и пять, по числу мест, где вас ищут клиенты, и сходиться в одной цифре они не обязаны. Сверять раз в месяц свой отчёт с самим собой стоит дешевле, чем однажды услышать от клиента, что нейросеть посоветовала ему конкурента.

А теперь к вам: что вам самим нужнее в отчёте по нейросетям, доля упоминаний, список цитируемых источников, тональность или сравнение с конкурентами?

Если разбор пригодился, буду признателен за плюс. Это помогает таким материалам набирать охват и доходить до тех, кому тема актуальна.