Исследование корреляции ответов ИИ-сервисов с локальной SEO-выдачей по товарам в Москве
Цель исследования
Оценить, насколько современные ИИ-сервисы (Алиса, Perplexity, ChatGPT, DeepSeek, Google ИИ) корректно отражают локальные результаты поиска при ответах на потребительские запросы о товарах в Москве.
Методика
Проведено исследование по 20 разным категориям товаров, включая сезонные и повседневные позиции (например, санки, детские игрушки, спортивный инвентарь, бытовая техника, одежда и др.).
Для каждой категории анализировались три типа поисковых запросов:
Общий запрос — «Какой [товар] купить в Москве».
Профильный запрос — «Топ-10 [товаров] по соотношению цена/качество».
Точечный запрос — «Подбери один [товар] с лучшей ценой и отзывами в Москве».
Измерялись количество ссылок, тип источников (магазины, маркетплейсы, рейтинги, прочее) и доля совпадений с первой страницей поисковой выдачи (SERP).
Результаты
Тип запроса
Всего ссылок (×20 товаров)
Совпадений с 1-й страницей
Совпадений (%)
Общий
280
60
21 %
Профильный
600
210
35 %
Точечный
240
20
8 %
Итого
1 120
290
25,9 %
Типы источников (по совокупным данным):
магазины — 57 % (≈ 640 ссылок)
маркетплейсы — 15 % (≈ 170 ссылок)
рейтинги и обзоры — 18 % (≈ 200 ссылок)
прочие (форумы, блоги, СМИ) — 10 % (≈ 110 ссылок)
Детализация по источникам
Источник
Всего ссылок
Совпадений
Совпадений (%)
Основной тип ссылок
Алиса
380
110
29 %
Магазины, локальные сети
Perplexity
300
95
32 %
Рейтинги, агрегаторы
ChatGPT
150
25
17 %
Общие статьи, нерелевантные сайты
DeepSeek
120
10
8 %
Общие площадки без ссылок
Google ИИ170
170
50
29 %
Маркетплейсы и московские магазины
Выводы
1. Общие запросы показали наименьшую релевантность: ИИ-сервисы преимущественно предлагали рейтинги и обзоры, не совпадающие с топ-10 локальной выдачи. Совпадение — около 21 %.
2. Профильные запросы демонстрируют наилучшее совпадение с SEO-структурой: ≈35 % ссылок совпадают с реальными сайтами из московской поисковой выдачи.
3. Точечные запросы — самые практичные для пользователей, но совпадение с первой страницей минимальное (≈8 %), что указывает на слабую адаптацию e-commerce-контекста к ИИ моделям.
4. Маркетплейсы и магазины составляют основную часть выдачи ИИ — совокупно 72 % всех ссылок, однако только около четверти из них реально совпадают с топ-10 поисковой выдачи.
Итог
При масштабировании анализа на 20 товарных категорий установлено, что ИИ-сервисы в среднем дают около 26 % совпадений с локальной SEO-выдачей.
Профильные запросы демонстрируют наилучшие результаты (35 % совпадений), однако это скорее отражает эффективность классического SEO, чем работу ИИ-моделей.
Результаты показывают, что Generative Engine Optimization (GEO) для российских и локальных сайтов пока развита слабо: большинство страниц не адаптированы под форматы, в которых ИИ-сервисы формируют ответы. В выдаче ИИ часто появляются ресурсы, не входящие в топ-10 SEO-результатов, что указывает на расхождение между традиционной поисковой оптимизацией и генеративными алгоритмами.
Это открывает новое окно возможностей: в ближайшем будущем, когда пользователи будут всё чаще искать товары через ИИ-поисковики, компании, умеющие адаптировать контент под принципы GEO, смогут попадать в ИИ-выдачу даже без классического SEO-топа.