在 AI 搜索领域，领导者不断变化，哪些平台值得关注成为 SEO 专家们关注的关键问题。最近的讨论围绕着 Perplexity 平台展开：是应该继续监控它，还是只关注像 ChatGPT、Gemini 和 Claude 这样的巨头？我们将探讨市场份额的变化如何影响可见性评估，以及每投入一卢布能带来多少收益，以了解 CPM 是否划算。
Perplexity 真的在失去阵地吗？
Siege Media 首席执行官 Ross Hudgens 声称 Perplexity 的市场份额正在缩小。将其纳入与 ChatGPT、Gemini、Claude 和 Google AI 产品一起的总体指标可能会扭曲可见性的真实情况。Hudgens 呼吁：“每个人都应该立即将 Perplexity 从他们的 LLM 跟踪器中删除。”
这意味着 Google AI 是世界主导搜索生态系统中的一个独立层级。对于 B2B 公司而言，Claude 也具有巨大的重要性，尽管其消费者流量相对较小。普华永道、TCS 和 Cognizant 正在积极将 Claude 整合到他们的工作流程中，培训了数万名员工。超过 1000 家企业客户每年在 Claude 上花费超过 100 万美元。
第二层：嵌入现有生态系统的 AI 搜索。将 Google AI Overviews 和 AI Mode 与 ChatGPT、Gemini 和 Claude 分开跟踪。目标是衡量 AI 如何改变搜索路径。如果公司在 Microsoft 365 中有重要业务，Microsoft Copilot 也可以包含在此层级。
Ross Hudgens在问题上是正确的，但在解决方案上并不完全正确。不要将Perplexity从LLM跟踪器中删除，而是降低其权重。如果Perplexity生成了您1%的AI流量，那么在可见性评估中给予它25%或33%的权重是不合理的。但如果它占推荐流量的5%以上，正如Hudgens自己所暗示的那样，那么支持它的论点就更强了。
特点： Hootsuite 的人工智能功能现已集成到 Perch 中——Hootsuite Social OS 中的内容、规划和发布应用程序。您输入一个提示，它会将其转化为社交媒体标题、帖子创意和内容选项，您无需离开平台即可安排发布。与普通聊天机器人不同的是，它具有上下文：人工智能基于 Hootsuite 的社交媒体方法进行训练，将强大的语言模型与基于十多年社交营销经验的内容公式相结合。
92,8% диалогов в ChatGPT заканчиваются без перехода на сайт — это данные Profound, которые Кевин Индиг разбирал в дайджесте 21 июля. Замер на живом трафике реального продукта, цифре можно верить. Всё продвижение в поиске держалось на одной сделке: ты попадаешь в верх выдачи, человек переходит по ссылке на сайт, а превратить этот визит в заявку — уже твоя забота. Ссылка была точкой, где бизнес впервые касается клиента. В ответе нейросети эта сделка ломается на первом же шаге: перехода чаще всего просто нет.
Почему 92,8% диалогов в ChatGPT кончаются без перехода на сайт
Я несколько месяцев измеряю, как ChatGPT, Perplexity, Алиса AQI и GigaChat называют бренды в своих ответах: прогоняю контрольные промпты и смотрю, кого модель упомянула, а кого — нет. За этими прогонами всплыла цифра, которая ломает привычную логику SEO, — и заставила меня поменять то, что я вообще отслеживаю у клиентов. Разбираю по порядку.
Три недели назад мы прогоняли через ChatGPT промпты одного клиента из ниши доставки еды. Обычная рутина: вбиваешь вопрос вроде «какой сервис доставки выбрать в Москве», смотришь ответ. У клиента к тому моменту было куда больше ссылок с чужих сайтов, чем у ближайшего конкурента. В Ahrefs — сервисе, который считает ссылочный вес сайта, — это видно сразу: и общая оценка авторитетности выше, и разных сайтов, которые на него ссылаются, в полтора раза больше. ChatGPT конкурента назвал. Клиента — нет. Не упомянул вообще, ни разу за двадцать промптов.
Я перепроверил три раза, менял формулировки вопроса, дату диалога, регион. Результат тот же. Полтора часа я честно не понимал, в чём дело. Двадцать лет продвижения сайтов приучили к простому правилу: чем больше на тебя ссылаются, тем выше ты в результатах Google и Яндекса, а значит — тем охотнее тебя должны называть и нейросети. Здесь правило не сработало. Только тут выдачи в привычном смысле не было. Была модель, которая сама решала, кого назвать по имени, а кого — нет. И решала она это не по счётчику ссылок.
Упоминание бренда нельзя купить ссылками — оно копится как репутация
При этом сам ИИ-трафик по объёму крошечный — Ahrefs передаёт, что на ChatGPT приходится около 0,19% всех переходов по ссылкам в интернете, против 42% у Google. Смешно мало, если сравнивать в лоб. Но вот что интереснее: те немногие, кто всё же кликает из ChatGPT, конвертируются на порядок охотнее — конверсия около 7,1%, а сам визит оценивается в 4,4 раза ценнее обычного. Меньше людей доходит до сайта, но те, кто дошёл, — пришли готовыми сделать покупку или любое другое целевое действие.
И тут важный разворот. Если решение принимается ДО клика, внутри самого ответа модели, то бороться нужно не за клик. Нужно бороться за то, как тебя назовут в тот момент, когда клика ещё не случилось и, скорее всего, не случится вовсе. Упоминание в ответе ChatGPT устроено не так, как место в поисковой выдаче. Место можно выбить работой над сайтом — ссылками, скоростью загрузки, технической чисткой. Упоминание так не покупается. Модель собирает его из двух источников: из текстов, на которых её обучали, и из страниц, которые она подтягивает прямо во время ответа. И решает не число ссылок, а то, как о бренде вообще пишут — в обзорах, на форумах, в отраслевых статьях, в сравнениях.
Продвижение в поиске училось занимать верхние места, потому что место вело к переходу на сайт. Продвижение в ответах нейросетей живёт иначе: бороться приходится за само упоминание, ведь перехода может не случиться вовсе, а решение человек всё равно примет — по тому, как модель назвала бренд. Ссылка — разовый актив. Она работает, пока страница держится в выдаче, пока сайт жив, пока алгоритм её ценит. Упоминание накапливается по-другому: это репутация, которая уже осела в текстах, на которых модель обучалась и которые она читает сейчас. Убрать одну статью — упоминание никуда не денется, оно размазано по десяткам источников.
Здесь и была моя ошибка с тем клиентом по доставке еды. Ссылочный профиль у него был сильный, но почти весь — от агрегаторов и каталогов, где бренд просто перечислен в списке. У конкурента ссылок было меньше, зато были три развёрнутых редакционных обзора с описанием, чем сервис отличается от других. Модель обучалась в том числе и на них. Она не считала ссылки — она читала контекст. Первое место в Google, кстати, вообще не гарантирует упоминание в ChatGPT. Мы проверяли это на нескольких клиентах отдельно: у поиска и у нейросети разные механики отбора, и первое место в обычной выдаче само по себе не превращается в строчку внутри ответа модели.
Где ссылка ещё приводит клиента, а где вопрос закрывается прямо в ответе
Ссылка не умерла целиком — важно это не путать. В обычном Google 68% поисков в США к началу 2026 года тоже заканчиваются без клика, это данные SparkToro со ссылкой на Search Engine Land. Ответ без перехода на сайт пришёл и в старый добрый поиск, просто там его было видно раньше — через блоки с готовым ответом, карточки-справки и прямые ответы наверху выдачи.
Ссылка ещё работает там, где решение принимается ПОСЛЕ первого касания: сравнение цен, чтение отзывов, техническая документация, всё, что требует перехода по деталям, которых в кратком ответе модели просто не помещается. Она работает в нишах с длинным циклом принятия решения — там человек всё равно дойдёт до сайта, просто позже. Ссылка не работает там, где вопрос закрывается одной фразой в ответе. «Какой сервис доставки выбрать» — закрывается фразой. «Сколько стоит доставка от конкретного ресторана в конкретном районе завтра вечером» — не закрывается, там нужен переход. Один и тот же бизнес живёт по обе стороны этой границы — всё решает, какой именно запрос задал пользователь.
Что я теперь замеряю у клиентов вместо позиций в поиске
Я перестал смотреть только на позиции в выдаче и добавил отдельный замер: как часто и в каком контексте бренд клиента называют модели напрямую, без клика, без перехода. Прогоняем контрольные промпты — реальные вопросы аудитории — через ChatGPT, Perplexity, Алису AI и GigaChat, смотрим, называет ли модель бренд, в каком порядке относительно конкурентов, с какой формулировкой. ChatGPT тут не один такой. Perplexity строит ответ почти целиком из процитированных источников и показывает их списком — модель охотно берёт из статей на сторонних площадках. Алиса AI подмешивает свежую выдачу Яндекса, GigaChat отвечает по-своему. Бренд, который звучит в одной модели, в другой может молчать — поэтому одним ChatGPT замер не закрывается.
