ИИ-модели по-разному выбирают компании с сетью филиалов
Исследование 120 тысяч упоминаний показало: ChatGPT и Gemini опираются на разные сигналы, когда советуют локальные компании.
- Проанализировано 120 тысяч упоминаний компаний с сетью филиалов
- Проверялись пять ИИ-моделей и четыре группы сигналов
- Наборы факторов, влияющих на выдачу, у моделей различаются
Как сообщает Search Engine Journal, исследование охватило 120 тысяч упоминаний компаний с сетью филиалов и сравнило, какие сигналы связаны с их появлением в ответах пяти ИИ-моделей. Авторы выделили четыре группы сигналов и проверили, как каждая из них соотносится с упоминанием бренда.
Главный вывод: единого набора факторов нет. Модели, включая ChatGPT и Gemini, опираются на разные источники и по-разному расставляют приоритеты. То, что помогает компании попасть в ответ одной системы, может почти не влиять на другую.
Для бизнеса с сетью филиалов это означает, что одинаково оптимизировать присутствие под все ИИ-системы сразу не получится. В материале разбирается, какие факторы коррелируют с упоминаниями и как локальным компаниям выстраивать работу с учётом различий между моделями.
Ставка на один универсальный набор сигналов больше не работает: владельцам сайтов и SEO-специалистам стоит смотреть, какие источники и данные о филиалах подхватывает каждая конкретная ИИ-модель, и вести оптимизацию раздельно.
Специалистам по локальному продвижению имеет смысл начать с аудита упоминаний своей сети и проверки, как её видят разные системы, прежде чем переписывать контент под «средние» требования.
Оригинал публикации: www.searchenginejournal.com. Разбор и выводы — редакции «SEO-зоны».