Сравнили 461 тысячу ответов ИИ: упоминание бренда не связано с цитированием источника
Компания MarketScale обновила B2B Marketing Index — регулярно пересчитываемый набор данных о том, как крупные ИИ-системы упоминают B2B-бренды и используют ссылки на источники. В новый срез вошли 461 281 ответ, 121 510 упоминаний брендов и 91 823 цитирования.
Исследование охватывает пять систем: ChatGPT, Gemini, Google AI Overviews, Google AI Mode и Perplexity. Для каждой платформы отдельно рассчитываются два показателя: доля ответов, в которых появляется бренд, и доля ответов, содержащих цитирование источника.
Результаты заметно различаются
Лидером по обоим показателям стали Google AI Overviews. Эта система упоминала бренды в 37% ответов, а ссылки на источники появлялись в 32,4% случаев. Gemini также упоминал бренды в 37% ответов, однако цитировал источники только в 15%.
У ChatGPT доли составили 35% и 26% соответственно. Google AI Mode упоминал бренды в 35% ответов и цитировал источники в 28%. У Perplexity бренд появлялся в 33% ответов, но цитирование фиксировалось лишь в 5% случаев.
Почему для GEO важны оба показателя
Полученные данные показывают, что упоминание компании в ответе ИИ не означает автоматического использования или показа её собственного сайта в качестве источника. Система может назвать бренд, опираясь на сторонние материалы, не предоставляя прямой ссылки на компанию.
Обратная ситуация также возможна: документ или публикация компании может быть процитирован при подготовке ответа, но сам бренд не обязательно станет рекомендацией для пользователя. Поэтому для оценки видимости в генеративном поиске важно отслеживать не только частоту упоминаний, но и появление ссылок на конкретные материалы.
MarketScale сопоставляет результаты ИИ-систем со своим многолетним архивом B2B-контента и обновляет набор данных еженедельно. При этом компания сама оказывает услуги в сфере контент-маркетинга, а методика формирования запросов раскрыта не полностью. Поэтому приведённые проценты корректнее рассматривать как внутренний ориентир MarketScale, а не как универсальную оценку всех ответов современных ИИ-систем.
