Материал к мастермайнду. Все цифры — из первоисточников: документации самих сервисов, их прайсов и опубликованных исследований. Ссылки внизу.
«Видит ли нас ChatGPT» — вопрос без ответа, потому что у него нет одного ответа. Один и тот же вопрос, заданный дважды подряд, даёт разный список заведений. Это не баг конкретной модели, это устройство технологии.
Правильный вопрос звучит так: в какой доле ответов на типичные запросы моего района меня называют, и насколько эта доля отличается от нуля статистически значимо. Всё остальное — маркетинг.
| Сервис | Витрина | Что на самом деле |
|---|---|---|
| Profound | $99/мес | На $99 — только ChatGPT, 1 пользователь, без экспорта. Реальный продукт с $399 (3 движка). API, мультирегион и база реальных промптов — только Enterprise |
| Peec AI | €89/мес | 3 движка из 6, каждый следующий за доплату. Claude и GPT-5 Search — только Enterprise. Цены не отдаются в HTML страницы |
| Otterly.AI | $29/мес | 15 промптов. Gemini, AI Mode и Claude — платные добавки. Полное покрытие на топ-тарифе выходит ~$1226/мес вместо $489 |
| SE Visible (SE Ranking) | $99/мес | Обновление раз в неделю, 5 движков, 7 стран. Единственные, кто публикует формулу. Рекомендаций нет вообще |
| LLMrefs | $79/мес | Агрегация по ключевым словам, а не по промптам — нельзя понять, какой запрос дал упоминание. Ноль верифицированных отзывов на G2/Capterra |
| HubSpot AEO | $50/мес | 25 промптов, 3 движка, нет Claude. Промпты генерятся из вашей CRM — единственная честная фишка. Куплен как стартап xFunnel, статус беты |
| Semrush AI | $99/мес | 25 промптов. Зато настоящая база 317 млн реальных запросов людей к AI — этого не скопировать |
| Ahrefs Brand Radar | $199/мес | За один движок. Плюс базовый тариф от $129. Полный набор ≈ $828/мес. Чат-боты опрашиваются раз в месяц |
| Writesonic | $79/мес | 10 платформ только на Enterprise, на остальных 3. Маркетинг говорит «2 млрд диалогов», поддержка в переписке — «120 млн, агрегированные паттерны». Две версии не сходятся |
Конвейер у всех девяти одинаковый:
список промптов → прогон N раз в сутки → парсинг ответа → детект бренда → метрики → список процитированных доменов → рекомендации
Различаются ровно в трёх местах.
| Подход | Кто | Плюс | Минус |
|---|---|---|---|
| Скрейпинг веб-интерфейсов | Profound, Peec, Otterly, Writesonic, Ahrefs | Это ровно то, что видит живой пользователь | Прямое нарушение условий OpenAI: «автоматически извлекать данные или Output» запрещено дословно |
| Официальные API с веб-поиском | частично все | Законно, воспроизводимо, в 10 раз дешевле | Это не пользовательская выдача: у ChatGPT свой индекс, пересечение с топ-20 Bing — 1,5% |
| Кликстрим реальных промптов | Semrush (317 млн), Profound (1,5 млрд диалогов) | Единственное, что нельзя скопировать за выходные | Дорого, только на верхних тарифах |
У Semrush это доля упоминаний. У Ahrefs — доля «показов», где показы = упоминания, взвешенные по объёму поиска в Google. Это две разные величины с одинаковым названием. Ahrefs при этом честно пишет в методичке: «мы не утверждаем, что есть подтверждённая связь между объёмом поиска в Google и частотой этого запроса внутри AI». То есть метрика построена на прокси, который сами авторы не считают доказанным.
совпадение процитированных источников, если задать один и тот же вопрос дважды в один день. Университет Санкт-Галлена, arXiv 2604.07585
вероятность, что ChatGPT дважды выдаст один и тот же список брендов. В одинаковом порядке — 1 к 1000. SparkToro, 600 добровольцев, 2961 прогон
доля разброса ответов, которую объясняет сам бренд. Формулировка промпта и контекст объясняют около 61%. Разложение дисперсии на 23 040 ответах
сколько ответов нужно, чтобы ранжирование по одной паре «платформа–тема» стабилизировалось. В 3 случаях из 30 оно не стабилизировалось и после 125
Все девять сделаны под один профиль клиента: SaaS или e-commerce с сайтом, блогом и контент-командой. Рекомендация «обновите статью в блоге и добавьте schema-разметку» ресторатору в Чангу выполнять некому — и, что важнее, она не работает.
Потому что в ресторанной тематике модели читают не сайт заведения. Исследование 551 AI-ответа по 12 городам:
| Источник | Доля ответов, где процитирован |
|---|---|
| reddit.com | 58% |
| tripadvisor.com | 33% |
| theinfatuation.com | 27% |
| timeout.com | 24% |
| youtube.com | 22% |
И движки при этом читают разное: Gemini цитирует Reddit примерно в 75% ответов, Perplexity открывает TripAdvisor в 86%, ChatGPT цитирует Yelp в 75%. Единого чек-листа «AI local SEO» не существует по построению.
В июле 2026 OpenAI лицензировала у Yelp отзывы, рейтинги, фото и данные о заведениях, плюс подключила бронирование через OpenTable и Resy. Ни Google Maps, ни Bing Places в качестве источника локальных ответов не обнаружены. Это объясняет, почему Yelp цитируется в трёх четвертях ответов.
Заполненная карточка есть у 97% и часто упоминаемых, и никогда не упоминаемых заведений. Она ничего не разделяет. Разделяют два других порога — ниже.
Разрыв 3,8× — больше, чем по отзывам (2,2×). Самый недооценённый рычаг во всей нише.
Ниже тысячи отзывов оказались 47% «невидимых» и лишь 11% «видимых». Выше порога влияние рейтинга резко выполаживается — то есть гнаться за 4,9 вместо 4,6 смысла мало, а добрать объём отзывов смысл есть.
Сети практически исключены из высокоинтентных запросов: 0,8% в «пицца», 0,0% в «ужин с клиентом» (ноль из 490 названий). Это прямое окно для независимых.
И: 74,6% ответов ChatGPT про рестораны содержат рекламные вставки. У Gemini и Perplexity — ноль.
Всё, что выше — опубликованные исследования по американским городам. Мы прогнали собственный замер по Чангу: 10 промптов на английском и русском, четыре движка (ChatGPT, Perplexity, Gemini, Google AI Overview), 96 ответов. Вот на что модели опираются, отвечая про еду именно здесь:
| Тип источника | Доля ответов | Можно повлиять | |
|---|---|---|---|
| Тревел-блоги и подборки | 60% | высокая | |
| Локальные гиды по Бали | 56% | высокая | |
| Отзовики и бронирование | 43% | высокая | |
| Форумы и UGC | 27% | средняя | |
| Карты и поиск | 23% | средняя | |
| Сайты конкурентов | 19% | низкая | |
| Соцсети и видео | 14% | высокая |
Конкретные домены, которые модели читают по Чангу: thehoneycombers.com (26% ответов), tripadvisor.com (24%), google.com (23%), satusatu.com (19%), baliuntold.com (17%), baliforum.ru (17%), wanderlog.com (14%).
Два вывода, которых нет ни в одном платном сервисе. Первый: русскоязычный форум по Бали цитируется в 17% ответов — наравне с крупнейшими англоязычными гидами. Русский сегмент здесь никем не оптимизируется. Второй: сайт самого заведения в этом списке отсутствует. Сайты в выдаче есть — но это сайты конкурентов, которые попали туда как авторы подборок, а не как карточки заведений.
И про Google: блок AI Overview он показал в 67% запросов, но одновременно почти на каждый запрос отдаёт локальный блок карт. По запросу «where should i eat breakfast in canggu» там Barboa Bali, по «best restaurants in canggu» — Ketela Eatery. То есть на стороне Google карточка в картах работает наравне с AI-ответом.
Ноль упоминаний в 72 ответах, интервал 0–7,7%. В локальном блоке Google тоже нет — а там есть Lula Kebab и Moonstar Turkish Halal, прямые конкуренты по той же кухне.
49 упоминаний из 69, интервал 55,8–81,8%. Средняя позиция 3, в 27 ответах подан как лучший выбор, тональность положительная в 48 случаях из 49. При этом в локальном блоке Google — 0%. Видимость в AI и видимость в картах это разные вещи.
OAI-SearchBot,
ChatGPT-User, PerplexityBot, Perplexity-User.
Их массово закрывают «заодно» с обучающими ботами и молча выпадают из выдачи.