95% переходов из ИИ приносит ChatGPT: значит ли это, что Gemini, Claude и Алису можно не считать?
Цифру BrightEdge про 95% переходов из ИИ-сервисов, которые приходятся на ChatGPT, мне за последний месяц прислали четыре раза. Каждый раз с одним и тем же выводом: остальных можно не считать, бюджет и внимание отдаём одному ассистенту. Вывод я считаю неверным, и дело не в качестве замера. Цифра хорошая, просто она отвечает на другой вопрос.
Что именно измерил BrightEdge
Речь о referral-трафике: доле визитов на сайты, у которых в источнике перехода стоит домен ИИ-сервиса. Это честная метрика с очень узким горлышком.
- Она считает только тех, кто дочитал ответ до ссылки и нажал на неё.
- Знаменатель у неё маленький: доля ИИ во всём трафике сайта пока измеряется единицами процентов.
- Срез сделан преимущественно по западным сайтам, где Алисы и GigaChat в статистике нет по определению.
- Часть переходов вообще теряет источник: пользователь копирует адрес из ответа руками или открывает его в приложении, и в аналитике это прямой заход.
То есть 95% ChatGPT это доля кликов, а не доля ответов, в которых нейросеть вообще называла какой-то бренд.
Трафик, видимость и влияние на выбор это три разные величины
Referral-аналитика видит последний сантиметр пути. А решение покупателя формируется раньше, в самом тексте ответа, где ассистент перечисляет варианты, кого-то хвалит, кого-то отмечает оговоркой, а кого-то не упоминает вовсе.
Что остаётся за кадром счётчика
- Пользователь прочитал ответ, получил список из трёх брендов и не кликнул никуда: список он запомнил.
- Ассистент назвал конкурента первым, а вас третьим с оговоркой про цену.
- Модель собрала ответ из чужого обзора двухлетней давности, где ваш продукт описан неверно.
- Ответ вообще не содержал ссылок: так устроены голосовые и встроенные сценарии.
Ни одно из этих событий не попадает в referral-отчёт. При этом именно они определяют, с каким набором вариантов человек придёт к покупке.
Referral-аналитика измеряет не то, что ИИ говорит о бренде, а только то, дошёл ли пользователь до ссылки и захотел ли на неё нажать
Почему доля переходов и доля ответов расходятся
У ChatGPT больше активная аудитория и он чаще остальных отдаёт кликабельные ссылки прямо в ответе. Это объясняет перекос в кликах, но ничего не говорит о том, где формируется мнение.
- Claude заметная часть рабочих сценариев: человек выбирает подрядчика или сервис внутри длинного диалога и уходит не по ссылке, а сразу на поиск бренда по названию.
- Gemini встроен в поверхности Google и часто отвечает так, что переход теряется по дороге.
- Поиск с Алисой и GigaChat отвечают внутри своих интерфейсов и для российской аудитории нередко оказываются первым и единственным источником рекомендации.
Российский рынок ломает эту логику отдельно
Если покупатель в России, доступ к ChatGPT у него зачастую через обходные пути, а Алиса стоит в колонке, в браузере и в приложении по умолчанию. Считать долю рекомендаций по западному referral-срезу здесь то же самое, что мерить долю рынка по данным чужой страны.
Разницу между этими слоями видно только тогда, когда вы читаете не счётчик переходов, а сами ответы. Я работаю с brandfound: платформа опрашивает десять ассистентов, от ChatGPT и Gemini до Claude, GigaChat и Алисы, и показывает, в каких ответах бренд назван, с какой тональностью и из каких источников модель эту рекомендацию собрала. Это другой слой измерения: не кто пришёл, а что пользователь увидел до клика.
Когда остальных действительно можно не считать
- Продукт продаётся только на западном рынке, а покупатель то разработчик, живущий в ChatGPT.
- Цикл сделки короткий, решение принимается по первому же переходу на сайт.
- У вас нет ресурса на второй канал вообще, и тогда честнее выбрать один, чем размазать усилия.
Во всех остальных случаях отказ от замера Gemini, Claude и Алисы означает не экономию, а слепое пятно: вы просто не узнаете, что ассистент рекомендует конкурента, пока продажи не просядут.
Что я делаю вместо спора о процентах
- 1. Развожу метрики. Переходы смотрю в веб-аналитике, а долю ответов с упоминанием бренда отдельно, по каждому ассистенту.
- 2. Сравниваю не с собой вчерашним, а с конкурентами в тех же ответах: важна доля голоса, а не абсолютное число упоминаний.
- 3. Смотрю источники, из которых модель собрала ответ. Это список площадок, на которых надо появиться.
- 4. Отдельно веду российские ассистенты: там и формулировки запросов другие, и источники.
95% из BrightEdge это правда про клики. Решение о покупке принимается выше по воронке, и там доли распределены совсем иначе. Переходы считать полезно, но считать только их значит смотреть на витрину и не заходить в зал.