AI Search Research
Исследование: как нейросети выдают ответы пользователям(на примере отелей)
Узнайте, какие факторы влияют на попадание в рекомендации AI-ассистентов и как адаптировать вашу стратегию к новой эре поиска
Почему это важно?
Ведущие аналитические компании подтверждают фундаментальный сдвиг в способах поиска информации
Adweek
меняет правила игры для брендов и рекламодателей. Reddit представил новую стратегию видимости в AI-поиске
McKinsey
способ взаимодействия потребителей с брендами. Компании должны адаптировать стратегии для AI-driven поиска
Источник: Генеративный AI меняет способ взаимодействия потребителей с брендами
PwC
увеличение зависимости от AI в повседневных задачах. Бренды должны переосмыслить стратегии взаимодействия с клиентами
Каковы источники для ответов нейросетей?
McKinsey о источниках AI-поиска:
Во многих случаях собственные сайты бренда составляют лишь 5–10 % источников, на которые ссылается ИИ-поиск. ИИ-поиск использует широкий спектр разнообразных источников, включая аффилированные сайты и пользовательский контент.
Эти источники различаются в зависимости от большой языковой модели (БЯМ), местоположения, категории и типа вопроса, и они, скорее всего, будут меняться по мере развития БЯМ. Это усложняет взаимодействие с потребителями в тех местах, где они принимают решения.
Чтобы повлиять на множество источников, используемых поисковыми системами на базе ИИ, брендам необходимо понимать, какие вопросы задают потребители и какие источники формируют ответы. Кроме того, им нужно постоянно идти в ногу с развитием больших языковых моделей.
Нейросети любят «доверенные» источники
Нейросети активно ссылаются на такие платформы, как Reddit, при формировании ответов пользователям. Это заметили рекламодатели и начали повышать своё присутствие через:
- Платные рекламные кампании
- Нативные посты
- Заказы на коллективное обсуждение брендов
Источник: Brands Rush to Reddit, Boosting Ad Spend and Gaming AI Search
Источники для ответов ИИ (на примере отелей)
Сравнительный анализ критериев попадания в топ-результаты различных нейросетей
| Нейросеть | Критерии попадания в топ-результаты |
|---|---|
| GPT-5 |
|
| Claude Sonnet 4.5 |
|
| Gemini 2.5 Pro |
|
| Grok 4 |
|
| DeepSeek V3.2 |
|
| Алиса (Яндекс) |
|
Примечание: источники, упомянутые моделями: официальный сайт отеля, Яндекс Карты, Яндекс Путешествия, 2ГИС, Ostrovok, TripAdvisor, 101Hotels, Alean, OZON Travel, TopHotels и др. Данные по рейтингам и ценам зависят от дат и могут меняться.
Как попадать в ответы ИИ поиска?
Три ключевых фактора для успешного присутствия в AI-рекомендациях
Соответствие запросу пользователя
Понимайте, что конкретно ищет пользователь. Запросы сложно предугадывать — это не ключевые слова в поиске. Важно знать свои УТП, желательно минимум несколько УТП вместе взятых. Подчеркну, именно свои УТП, чтобы иметь возможность реализовать пункты 2 и 3.
ИИ строит ответ на отзывах и оценках
Множьте положительные отзывы на топ площадках. Если о вас мало пишут или пишут плохо, шансы на выдачу в запросе стремятся к нулю. Отзывы и оценки — это фундамент вашей репутации в глазах AI.
Статьи с упоминанием ваших услуг
Размещайте статьи на «доверенных» сайтах. Например, Дзен, туристических порталах. Эти публикации становятся авторитетными источниками для нейросетей при формировании ответов.
А сколько примерно отзывов нужно?
Чтобы «попадать в выдачу» нейросетей по запросу «3–4 звезды, центр, такой-то бюджет» — стремитесь к устойчивым 30–60 новым отзывам в месяц с акцентом на Яндекс/Booking и свежесть (последние 30–90 дней).
Как думают LLM/агрегаторы:
Сигналы: средняя оценка (важно ≥4.5), объем отзывов, свежесть и стабильная «скорость» (сколько в последние 30–90 дней), тематическая релевантность (упоминания «центр», «Китай-город/Хитровка/Булгаков», «тихо», «завтрак», «4 звезды»), распределение по площадкам (а не только одна).
Для Москвы 3–4★ в центре нейросети часто «сшивают» Яндекс + Booking + Google + 2ГИС; Яндекс/2ГИС сильно влияют в РФ, Booking — для туристского трафика/иностранцев.
Числовые цели по месяцам:
Минимум
отзывов/месяц — чтобы «попадать в поле зрения». Этого хватает, чтобы не выпадать из свежих подборок, но конкурировать сложно.
Конкурентный
отзывов/месяц — чтобы стабильно оказываться в топ-подборках под фильтрами.
Лидерский
отзывов/месяц — закрепиться в рекомендациях и топ-списках по центру.
Распределение по площадкам
Из 40 отзывов/месяц как «сладкая точка»:
Логика: Яндекс — главный локальный сигнал и часто источник для русскоязычных LLM-ответов; Booking/Google — усиливают доверие и мультиканальность. Отсюда можно сделать вывод, что фокус с SEO сайта стратегически эффективнее сместить на фокус лучшего обслуживания, сервиса, бонусирования за отзывы и проживание, что принесет положительные отзывы в интернете, а также усилит «сарафанное» радио среди гостей.