[ Блог · GEO по нейросетям ]

DeepSeek и зарубежные LLM: стоит ли учитывать в РФ

R R-Agency 24 мая 2026 г. ~10 минут чтения Информационный

Кросс-модельный замер — правильный подход, но это не значит «мерить во всех существующих нейросетях». Менее распространённые в России модели вроде DeepSeek и ряда зарубежных LLM могут быть как важны, так и нерелевантны — зависит от вашей аудитории. Разбираем, как решить, какие модели включать в замер, чтобы не распыляться и не упустить значимый канал.

Главное за 30 секунд
  • Кросс-модельность — это модели вашей аудитории, а не все подряд.
  • Базовый набор для РФ: ChatGPT, YandexGPT/Нейро, GigaChat, Алиса.
  • DeepSeek и зарубежные LLM — для технологичных/международных сегментов.
  • Решение о включении принимают по данным об аудитории и тест-замеру.
  • Периодически пересматривайте набор — популярность моделей меняется.

Баланс между полнотой и фокусом

Замер только в одной модели обманчив (см. «Ошибка одной модели») — но и обратная крайность вредна: пытаться покрыть все нейросети распыляет ресурсы на каналы, которыми ваша аудитория не пользуется. Истина посередине: мерить там, где реально находятся ваши клиенты. Это вопрос приоритизации, а не «чем больше моделей, тем лучше».

Кросс-модельность — не «все модели подряд», а «все модели, которыми пользуется ваша аудитория». Полнота без фокуса — это распыление.

Базовый набор для РФ

Для большинства российских брендов разумный базовый набор — ChatGPT, YandexGPT/Нейро, GigaChat и Алиса: они покрывают и международный, и локальный контекст, и поисковую экосистему. Это фундамент кросс-модельного замера, с которого стоит начинать. Остальные модели добавляют по необходимости, а не «на всякий случай».

Когда учитывать DeepSeek и зарубежные

  • Технологичная/международная аудитория. Если ваши клиенты — разработчики, IT, международный B2B, доля менее распространённых моделей может быть заметна.
  • Специфические сценарии. Некоторые модели популярны в узких задачах (код, аналитика) — релевантно, если это ваша ниша.
  • Рост популярности. Если модель быстро набирает аудиторию в вашем сегменте — стоит начать отслеживать.
  • Прямой сигнал. Если вы видите трафик/упоминания из конкретной модели — это повод её замерять.

В остальных случаях для типичного российского бизнеса базового набора достаточно, а DeepSeek и подобные — опциональны.

Как определить свою аудиторию моделей

  1. Профиль аудитории. Кто ваши клиенты, насколько они технологичны и международны.
  2. Сигналы из аналитики. Откуда приходят переходы и упоминания (где видны источники).
  3. Тест-замер. Разово проверьте присутствие в кандидатных моделях — есть ли там вообще ваша категория.
  4. Решение по данным. Включайте модель в регулярный замер, если она релевантна, а не «потому что существует».

Чек-лист выбора моделей

Какие LLM включать в замер
  1. Покрыт ли базовый набор для РФ (ChatGPT, YandexGPT, GigaChat, Алиса)?
  2. Понятен ли профиль аудитории (технологичность, международность)?
  3. Есть ли сигналы интереса к менее распространённым моделям?
  4. Сделан ли разовый тест-замер по кандидатам?
  5. Решение о включении принято по данным, а не «на всякий случай»?
  6. Нет ли распыления на нерелевантные модели?

Частые вопросы

DeepSeek нужно мерить в РФ?

Зависит от аудитории. Для технологичных и международных сегментов — возможно да; для типичного локального бизнеса — чаще опционально. Решают данные о вашей аудитории, а не общая мода.

А вдруг пропущу важную модель?

Поэтому и нужен периодический пересмотр: профиль аудитории и популярность моделей меняются. Разовый тест-замер кандидатов снимает риск пропустить значимый канал.

Сколько моделей оптимально?

Столько, сколько реально использует ваша аудитория. Для большинства в РФ — базовый набор из 4; остальные добавляют по релевантности, а не для «полноты ради полноты».

Частые вопросы

DeepSeek нужно мерить в РФ?
Зависит от аудитории. Для технологичных и международных сегментов возможно да; для типичного локального бизнеса чаще опционально.
А вдруг пропущу важную модель?
Поэтому нужен периодический пересмотр и разовый тест-замер кандидатов — он снимает риск пропустить значимый канал.
Сколько моделей оптимально?
Столько, сколько использует ваша аудитория. Для большинства в РФ — базовый набор из 4; остальные по релевантности.
deepseek в россии, зарубежные llm для бренда, какие нейросети мерить, нужно ли учитывать deepseek, выбор моделей для замера geo.

Связанные материалы

Узнайте, что нейросети говорят о вашем бренде