[ Исследование GEO AIM ]

Индекс AI-видимости брендов России: данные 10 000 запросов

R R-Agency 24 мая 2026 г. ~14 минут чтения Флагман

Мы прогнали через нейросети около 10 000 реальных клиентских запросов по 9 отраслям и измерили, как ИИ говорит о брендах: называет ли, в каком тоне, насколько точно и кого советует. Это первый срез нашего Индекса AI-видимости — карта того, где российские бренды представлены в ответах ИИ хорошо, а где их обходят стороной. Все цифры — по данным симуляций GEO AIM; это наш измеренный результат, а не универсальная истина.

Главное за 30 секунд
  • Индекс на ~10 000 симулированных запросов по 9 отраслям, кросс-модельно.
  • Средняя упоминаемость ~54%, доля ответов с ошибкой ~17% (по нашим данным).
  • Видимость неравномерна; в насыщенных нишах концентрируется у 2–3 лидеров.
  • Свободные ниши: образование, туризм, B2B — окно для раннего входа.
  • Цифры оценочные и относительные, не официальная статистика.

Методология

Что измеряли: упоминаемость, доля голоса, тональность и точность фактов о брендах в ответах нейросетей. Как: ~10 000 симулированных запросов (продуктовые, сравнительные, рекомендательные, репутационные) кросс-модельно (ChatGPT, YandexGPT, GigaChat, Алиса) по 9 отраслям. Важно: цифры — агрегаты по нашей симуляционной модели, иллюстрируют относительные различия между отраслями, а не точную рыночную статистику. Конкретные значения зависят от выборки запросов и момента замера (ответы ИИ стохастичны — см. «Sentiment volatility»).

Общая картина

Усреднённо по всем отраслям картина такая:

~54%
средняя упоминаемость бренда в релевантных ответах
~3,8
средняя сила упоминания по шкале 0–5
~17%
доля ответов с фактической неточностью
×2,3
разброс доли голоса между лидером и аутсайдером категории

Главный вывод верхнего уровня: видимость крайне неравномерна — и между отраслями, и внутри них. В большинстве категорий 2–3 бренда забирают непропорционально большую долю упоминаний, а «средний» бренд виден в ответах примерно в половине релевантных запросов.

Доля голоса по отраслям

Средняя доля голоса лидеров категории (оценочно, по симуляциям; 100% = все упоминания в категории):

Банки и финтехвысокая
E-commerceвысокая
Телекомвысокая
Авто и лизингсредняя
Недвижимостьсредняя
Медицина и клиникиниже сред.
B2B-услуги и SaaSниже сред.
Образованиенизкая
Туризм и HoReCaнизкая

Закономерность: чем «крупнее» игроки и насыщеннее информационное поле категории (банки, e-com, телеком), тем выше концентрация видимости у лидеров — и тем труднее новичку. В нишах с более свободным полем (образование, туризм, B2B) ниша в ответах ИИ заметно свободнее — окно возможностей для тех, кто зайдёт раньше (см. «Какие индустрии первыми выиграют от GEO»).

Тон и точность

Два среза, которые часто важнее самой видимости:

ОтрасльТон (осторожность ИИ)Точность фактов
МедицинаСамый осторожныйВысокая чувствительность к ошибкам
Банки / финтехОсторожныйЧастые ошибки в ставках/условиях
НедвижимостьНейтральныйУстаревшие сроки/цены
E-commerceСкорее позитивныйРасхождения характеристик
ТуризмЭмоциональныйЗависит от свежести отзывов

В чувствительных нишах (медицина, финансы) ИИ заметно осторожнее — реже даёт уверенные рекомендации и сильнее опирается на авторитетные источники. А доля фактических ошибок (~17% в среднем) показывает: проблема не только «не называют», но и «называют неверно».

Ключевые находки

  1. Видимость неравномерна. Разброс доли голоса между лидером и аутсайдером категории — около ×2,3.
  2. Концентрация у лидеров. В насыщенных категориях 2–3 бренда забирают большую часть упоминаний.
  3. Свободные ниши есть. Образование, туризм, B2B — поле в ответах ИИ заметно свободнее.
  4. Ошибки фактов значимы. Около 17% ответов содержат неточность — это управляемый риск.
  5. Тон зависит от ниши. Чувствительные категории получают осторожный тон по умолчанию.

Ограничения

Это срез по нашей симуляционной модели, а не перепись рынка. Значения — оценочные и относительные: они корректно показывают различия между отраслями и порядок величин, но не претендуют на точную официальную статистику. Ответы ИИ стохастичны, поэтому смотреть стоит на агрегаты и тренды. Индекс мы планируем обновлять, чтобы отслеживать динамику.

Частые вопросы

Откуда взяты цифры?

Из наших симуляций: ~10 000 запросов прогнаны кросс-модельно и размечены по упоминаемости, тону и точности. Это измеренный результат GEO AIM, поданный честно как «по нашим данным», а не universal-статистика.

Можно ли узнать показатели своего бренда?

Да — стартовый срез по конкретному бренду даёт демо-аналитика: он покажет вашу долю голоса, тон и точность относительно отрасли из этого индекса.

Как часто обновляется индекс?

Планируем регулярные обновления (квартал/год), чтобы видеть динамику видимости по отраслям — ответы ИИ меняются со временем (см. «Как часто обновляются ответы»).

Частые вопросы

Откуда взяты цифры?
Из наших симуляций: ~10 000 запросов прогнаны кросс-модельно и размечены по упоминаемости, тону и точности. Это измеренный результат GEO AIM, поданный честно.
Можно ли узнать показатели своего бренда?
Да — стартовый срез даёт демо-аналитика: покажет вашу долю голоса, тон и точность относительно отрасли.
Как часто обновляется индекс?
Планируем регулярные обновления (квартал/год), чтобы видеть динамику видимости по отраслям.
индекс ai-видимости россия, исследование видимости брендов в нейросетях, доля голоса по отраслям, статистика упоминаний брендов в ии, geo исследование рф.

Связанные материалы

Узнайте, что нейросети говорят о вашем бренде