Высокие продажи и известность бренда не гарантируют, что его будут рекомендовать нейросети. К такому выводу пришли аналитики AI Bigs Lab, изучившие, какие компании чаще появляются в ответах ChatGPT, Gemini, Claude и Perplexity.

Исследование охватило 715 брендов в 30 товарных категориях. Аналитики многократно задавали четырем ИИ одинаковые потребительские вопросы с 20 июля по 4 августа 2026 года, а затем оценивали видимость брендов по 100-балльной шкале. В расчет включали частоту появления бренда, долю упоминаний и использование официальных материалов компании.

Главный результат: 17,8% брендов, или 127 компаний из выборки, не упомянула ни одна из нейросетей. Кроме того, в 20 из 30 категорий бренд, который занимал первое место в рекомендациях, менялся в зависимости от платформы.

Что показало исследование

AI Bigs Lab зафиксировала заметный разрыв между реальным положением бренда на рынке и его видимостью в ответах ИИ. Один и тот же запрос разные нейросети обрабатывают по-разному, поэтому и набор рекомендованных брендов отличается.

  • ChatGPT, Gemini, Claude и Perplexity по-разному рекомендуют одинаковые товары.
  • Почти каждый пятый бренд вообще не попал в ИИ-ответы.
  • Рыночное лидерство не гарантирует высоких позиций в рекомендациях.

Например, сеть Mega MGC Coffee, которая лидирует по числу магазинов, заняла только четвертое место в общем зачете. При этом ее позиции заметно различались по платформам: первое место у Gemini, третье у Claude, пятое у Perplexity и только седьмое у ChatGPT.

Похожая ситуация и в других категориях. Бренд Hymun, лидер рынка протеиновых напитков, оказался лишь на четвертом месте в категории протеиновых продуктов.

Нейросети расходятся даже в популярных категориях

Исследование показало, что даже в массовых и понятных категориях ответы ИИ не совпадают. В категории быстрого рамена ChatGPT и Claude чаще рекомендовали Shin Ramyun Cup, а Gemini и Perplexity — Yukgaejang Sabalmyeon. В категории франшиз пиццерий ChatGPT, Claude и Gemini ставили на первое место Domino’s Pizza, тогда как Perplexity выводила в лидеры Pizza School.

Отдельно аналитики отметили, что в ответах ИИ высокие позиции могут занимать и собственные торговые марки. Так, готовые блюда Hyejaroun Jipbap заняли первое место сразу во всех четырех нейросетях. Замороженные пельмени Gomgom Wanggyoja и готовый рис No Brand вошли в число заметных рекомендаций.

Официальные материалы брендов используются редко

Еще один вывод исследования: нейросети нечасто опираются на официальные материалы самих компаний. В категории кимчи только у одного бренда из 29 официальные материалы цитировали все четыре ИИ.

Для бизнеса это важный сигнал: наличие сильного бренда, широкой дистрибуции и даже лидерства в продажах само по себе не означает, что компания будет заметна в генеративном поиске и ИИ-рекомендациях.

Что это значит для российского рынка

Для российских компаний выводы применимы не только к зарубежным нейросетям, но и к работе с ИИ-поиском в целом. Если бренд продвигается в Google, Яндексе и других системах, уже недостаточно ориентироваться только на классические позиции в поисковой выдаче, брендовый спрос и медийную узнаваемость. Нужно отдельно проверять, появляется ли компания в ответах ИИ по коммерческим и информационным запросам.

Практически это означает, что SEO- и контент-командам стоит анализировать, по каким формулировкам нейросети упоминают конкурентов, какие источники используют и где бренд вообще отсутствует. Особенно это важно для e-commerce, франшиз, локального бизнеса и производителей товаров массового спроса, где ИИ все чаще становится промежуточным слоем между пользователем и сайтом.

Вывод для рынка простой: видимость в ИИ-ответах становится отдельной задачей, не равной ни доле рынка, ни обычному SEO. Владельцам бизнеса, маркетологам и агентствам стоит уже сейчас измерять присутствие бренда в ответах ИИ и искать запросы, где конкуренты получают рекомендации чаще.

Совет эксперта Analito

Проверьте 20–30 ключевых коммерческих и информационных запросов в ChatGPT, Gemini, Claude и Perplexity: фиксируйте, упоминается ли бренд, в каком контексте и какие конкуренты появляются рядом. Это даст базовую карту видимости в ИИ-ответах.

Соберите и обновите официальные материалы, которые нейросети могут использовать как источник: страницы категорий, FAQ, карточки товаров, страницы о бренде, контакты, условия доставки, отзывы и сравнения. Важно, чтобы факты о компании были опубликованы в понятном и структурированном виде.

Сравните ИИ-видимость с реальной долей рынка и SEO-показателями. Если бренд силен в поиске Google и Яндекса, но слаб в ответах ИИ, стоит доработать контент под сценарии рекомендаций: «лучший», «сравнить», «что выбрать», «топ брендов», «для кого подходит».

Частые вопросы

Почему бренд может не попадать в ответы ИИ, даже если он лидер рынка?

Нейросети опираются не только на популярность бренда, но и на доступность, структуру и цитируемость данных в источниках. Поэтому сильные продажи не гарантируют частых упоминаний в ИИ-ответах.

Нужно ли отдельно отслеживать видимость бренда в разных нейросетях?

Да, потому что ChatGPT, Gemini, Claude и Perplexity формируют разные рекомендации даже по одинаковым запросам. Один бренд может быть заметен в одной системе и почти отсутствовать в другой.

Как использовать выводы исследования в работе с Яндексом и Google в России?

Стоит расширить SEO-мониторинг: кроме позиций и трафика, проверять, появляется ли бренд в ИИ-ответах по важным запросам. Это поможет понять, где теряются рекомендации и какой контент нужно усиливать.