Куда переехало доверие
В январе 2026 агентство Tinuiti опубликовало отчёт, из которого следует неожиданное. За четыре месяца, с октября 2025 по январь 2026, доля цитирований Reddit в ответах AI-моделей выросла минимум на 73 процента по всем отслеживаемым категориям, а у Perplexity на один только Reddit пришлось 24 процента всех январских цитирований. Это не очередная новость про соцсети. Это сигнал о том, что правила видимости в интернете переписали.
Если коротко, поисковая оптимизация в её классическом виде перестала покрывать весь спектр задач. Появился новый слой, в котором ваш сайт может вообще не существовать, даже если он первый в Google. В русскоязычной среде этот слой чаще называют GEO, generative engine optimization. В западных отчётах его часто называют AEO, answer engine optimization. Это один и тот же подход, просто индустрия ещё не договорилась о едином термине. Дальше разберём, что именно происходит, что показывают данные, как устроена ситуация в России, и что с этим делать продакту и маркетологу.
Разбор от автора отчёта на Search Engine Land
!!! Больше кейсов на канале “AI для продакта”
Что вообще происходит и почему это не "ещё одна SEO-новинка"
Раньше пользовательский путь выглядел понятно. Человек вбивал запрос в Google или Яндекс, получал десять ссылок, кликал, читал, делал выбор. Бизнес заточил под этот сценарий целую дисциплину, SEO. Главной задачей было попасть в топ выдачи, всё остальное было следствием.
Теперь часть запросов, и доля её растёт ежемесячно, идёт в чат-ботов. ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews и AI Mode, Gemini, Microsoft Copilot, Meta AI, в России Алиса AI (до октября 2025 года называлась YandexGPT), GigaChat, плюс DeepSeek и Qwen из Китая.
Пользователь получает не список ссылок, а готовый ответ. В этом ответе могут упомянуть ваш бренд, а могут не упомянуть. Клика часто не происходит вообще. Решение о покупке, выборе или сравнении формируется внутри разговора с моделью.
Масштаб уже измеримый. По данным eMarketer, доля американских пользователей которые ежедневно ищут через AI выросла с 14 процентов в феврале 2025 до 29.2 процентов к августу 2025. Почти удвоение за полгода. По свежему отчёту Webflow State of the Website 2026, 64 процента маркетинг-руководителей сообщают, что их команды уже активно создают контент с расчётом на LLM и AEO.
В России, по данным МТС AdTech, аудитория AI-чатов и ИИ-функций в поисковиках достигла 81 процента среди трудоспособного населения до 55 лет. По данным Mediascope за октябрь 2025, нейросетями каждый месяц пользуются 26 процентов россиян в целом, больше всего в возрастной группе 12-17 лет (52 процента). Какая доля из всех этих пользователей приходит с покупательскими запросами, публично пока никто не замерил.
Принципиально важно понять следующее. AEO это не замена SEO. Это надстройка, работающая в другом слое. SEO борется за позицию вашей страницы в выдаче. AEO борется за то, чтобы ваш бренд, ваш продукт или ваша экспертиза были упомянуты в синтезированном ответе модели. Метрика тоже другая. В SEO считают клики и ранжирование. В AEO считают упоминания и цитирования.
И тут вопрос. Откуда модель берёт материал для своего ответа?
Что показывают данные
Ключевое исследование, на которое сейчас опирается весь разговор про AEO, это AI Citations Trends Report Q1 2026 от Tinuiti. Агентство вместе с платформой Profound отследило цитирования по семи AI-платформам (ChatGPT, Perplexity, Google AI Mode, Google AI Overviews, Google Gemini, Microsoft Copilot, Meta AI) в девяти коммерческих категориях (одежда, красота, электроника, еда и напитки, дом и сад, производство, OTC-здоровье, технологии, транспорт и логистика). Период наблюдения четыре месяца, до января 2026 включительно. Промпты собирали с расчётом на средний и нижний этап воронки, то есть на запросы людей которые уже близки к покупке.
Главный вывод отчёта неожиданно скромный. Универсального топ-источника не существует. Есть только паттерны, которые меняются от платформы к платформе и от категории к категории.
Дальше цифры, которые стоит зафиксировать.
Reddit вырос. Доля цитирований Reddit увеличилась минимум на 73 процента за период наблюдения по всем категориям, в некоторых отраслях удвоилась. Это та самая цифра, которая в феврале и марте разлеталась по LinkedIn и профильным каналам.
Платформы ведут себя по-разному, и разрыв огромный. В Perplexity 24 процента всех январских цитирований пришлись на один только Reddit. В ChatGPT доля цитирований Reddit держалась выше 5 процентов. В Gemini Reddit упоминается всего в 0.1 процента ответов. То есть ваш продукт может быть отлично представлен в Gemini и полностью невидим в Perplexity, и наоборот, вы об этом не узнаете, пока не замерите каждую модель отдельно.
Социальные источники в целом впервые перевалили 9 процентов от всех AI-цитирований в январе. Это аккумулированная цифра по всем платформам.
99 процентов цитирований Reddit идут не на сабреддиты, не на бренд-профили и не на корпоративные страницы, а на конкретные обсуждения. Это данные Profound, и они меняют картину сильнее, чем кажется. ChatGPT не цитирует Reddit "вообще". ChatGPT цитирует конкретный тред, где есть содержательный ответ на конкретный вопрос. Просто завести аккаунт компании на Reddit не даст никакого эффекта.
Даже в рамках одного провайдера модели ведут себя по-разному. Google AI Mode в январе цитировал на 143 процента больше уникальных доменов чем Google AI Overviews. Это две системы от одной компании, на одном базовом стеке, но с разной логикой подбора источников.
Тренд подтверждается параллельно. Tinuiti не одиноки в своих наблюдениях. Profound отдельно проанализировал 680 миллионов цитирований по ChatGPT, Google AI Overviews и Perplexity за период с августа 2024 по июнь 2025. Semrush разобрал 230 тысяч промптов за 13 недель по ChatGPT, Google AI Mode и Perplexity. Surfer SEO проанализировал 46 миллионов цитирований по разным отраслям. Yext отчитался по 6.8 миллионов цитирований из более чем 1.6 миллиона AI-ответов по Gemini, OpenAI и Perplexity. Все четыре исследования показывают одно и то же направление, но с разными методологиями. Когда независимые игроки приходят к схожим выводам разными путями, это уже не аномалия.
И последнее, что стоит держать в голове из этого блока. Алгоритмы цитирования нестабильны. Semrush в трёхмесячном исследовании зафиксировал момент, когда цитирования Reddit в ChatGPT обвалились с примерно 60 процентов промпт-ответов до 10 процентов в середине сентября 2025, а потом восстановились. Это значит, что любые конкретные процентные цифры это срез на дату, а не закон природы. Считать стоит регулярно.
Сводный разбор по нескольким исследованиям, ALM Corp
SaaS Intelligence про волатильность сентября 2025
Что вообще такое "соцсети" в этом контексте
Когда в отчётах звучит "9 процентов цитирований приходятся на социальные источники", у человека автоматически возникает картинка из Instagram*, TikTok и постов в Facebook*. Это ловушка. Реальное распределение внутри этих 9 процентов перекошено настолько, что практически вся доля приходится на две, максимум три платформы.
Иерархия выглядит так. Reddit и YouTube — единственные социальные платформы, которые стабильно держатся выше 1 процента цитирований по данным Tinuiti. Всё остальное в социальном слое значительно слабее.
Если смотреть только на топ-10 доменов в общем пироге AI-цитирований, картина такая.
- Reddit 2.2 процента,
- YouTube 1.9 процента,
- Quora 1.5 процента,
- LinkedIn 1.3 процента.
Дальше идут уже не социальные платформы, а профильные источники, такие как Gartner, NerdWallet, Forbes, Wikipedia, Business Insider и Medium. Это данные ALM Corp, которые они свели по нескольким исследованиям одновременно.
LinkedIn держится отдельной нишей. По данным Superlines, на него приходится около 22 процентов цитирований в социальном слое, что почти догоняет YouTube. Но это специфический канал, заточенный под B2B-запросы. Если ваш продукт продаётся бизнесу, LinkedIn заслуживает больше внимания, чем ему обычно уделяют в AEO-стратегиях.
Теперь про платформы, которые часто считают обязательными, а они в AI-цитированиях почти не работают. TikTok дал 0.06 процента цитирований в категории "красота" и всего 0.02 процента по всем категориям в январе. Это уровень статистической погрешности. Instagram* цитируется в 18 раз реже YouTube. У TikTok разрыв с YouTube ещё больше, в 50 раз. Это данные Profound через Superlines. X, бывший Twitter, как источник цитирований снижается.
Объяснение несложное и довольно красивое. Дело не в размере аудитории платформы. Дело в формате контента, который на ней живёт. Reddit и LinkedIn — это текстовые обсуждения с вопросами и развёрнутыми ответами. YouTube технически видеоплатформа, но у каждого ролика есть транскрипт, а транскрипт это тоже текст. LLM умеет вытаскивать оттуда контекст не хуже, чем из статьи. Instagram* и TikTok построены на коротком визуале. Картинка и пятнадцатисекундное видео не дают модели текстовой опоры, из которой можно собрать цитату. Поэтому, грубо говоря, миллион просмотров на TikTok даёт меньше AI-видимости, чем тысяча просмотров на YouTube с нормальным транскриптом.
Практический вывод для распределения усилий. Если вы выбираете, куда инвестировать ресурсы для AEO, иерархия формируется не по тому, где сидит ваша целевая аудитория, а по тому, какие платформы дают LLM текст, пригодный для извлечения. Reddit для широких потребительских категорий, YouTube для развёрнутых обзоров и B2B-объяснений, LinkedIn для деловых запросов. Quora и Medium как поддержка. Всё, что построено на визуальном контенте, для AEO работает плохо, даже если для бренда в целом это сильный канал.
MediaPost с детализацией по TikTok и YouTube
Superlines про распределение по социальным платформам
Wellows с разбором концентрации внутри социального слоя
Российская реальность
Здесь надо начать с честной констатации. Большого независимого исследования уровня Tinuiti по Алисе AI, GigaChat и DeepSeek на момент написания статьи не существует. Никто не публиковал квартальный отчёт с распределением цитирований по российским моделям, разбивкой по категориям и сравнением источников. Это рынок в слепой зоне, и для продактов это сильный сигнал сам по себе.
Что есть в открытом доступе, это данные о пользовательском поведении и стартующая инфраструктура для замеров.
По опросу CNews Forum, опубликованному в ноябре 2025, 90 процентов россиян пользуются отечественными ИИ-сервисами, в первую очередь Алиса AI и GigaChat. 59 процентов параллельно обращаются к зарубежным решениям, из них 31 процент используют американские модели (ChatGPT, Claude и другие), а 22 процента китайские (DeepSeek, Qwen). Самыми успешными отечественными аналогами названы YandexGPT с долей 60 процентов, GigaChat с 56 процентами и Шедеврум с 19 процентами. Важная оговорка: это опрос про факт использования, а не про то, как модели формируют ответы и из каких источников.
Инструменты для замера видимости брендов в российских моделях начали появляться буквально в марте 2026. Стартап "Шпиониро" запустил сервис автоматического мониторинга упоминаний в Алиса AI, GigaChat, ChatGPT, DeepSeek и Gemini. Про них на Хабре.
Логика та же, что у западных аналогов: сервис регулярно задаёт заданные клиентом запросы в подключенные модели, фиксирует ответы, анализирует наличие и тональность упоминаний бренда, сравнивает с конкурентами. Параллельно работает платформа VisioBrand (бывший GrowCite), которая охватывает семь AI-платформ, включая Алиса AI, GigaChat и DeepSeek, и умеет коррелировать данные с трафиком из Яндекс Метрики.
То есть инструменты появились, но систематических отраслевых отчётов по этим инструментам пока не публикуют. Каждый бренд, который подключается к Шпиониро или VisioBrand, видит срез по своему сегменту, но общей картины рынка нет.
Теперь про механику, которая отличает российские и китайские модели от западных.
Алиса AI опираются прежде всего на индекс Яндекса. Это значит, что в качестве источников у них приоритет получают ресурсы рунета, ранжированные по алгоритмам Яндекса, с поправкой на E-E-A-T (опыт, экспертиза, авторитетность, надёжность). Учитывая, что Яндекс держит больше 50 процентов поискового рынка России, для русскоязычных запросов это главный AI-канал.
GigaChat использует собственную архитектуру и комбинирует свою базу с веб-поиском. Подробной публичной информации о том, какие источники модель предпочитает, нет.
DeepSeek работает с веб-поиском и цитирует источники при генерации ответов, но качество и актуальность этих ссылок ниже, чем у западных аналогов. По обзору портала Gerwin, модель может ссылаться на устаревшие источники или придумывать детали, поэтому факты, даты и статистику из её ответов рекомендуют перепроверять.
Что из этого следует, и здесь уже гипотезы, а не подтверждённые цифры.
Первая гипотеза. Западная иерархия "Reddit, YouTube, LinkedIn" в рунете почти наверняка не работает. У Reddit нет русскоязычной критической массы, LinkedIn в России недоступен, YouTube под ограничениями. Значит, источники доверия для Алисы AI и GigaChat распределены между другими площадками.
Вторая гипотеза, тоже непроверенная. Кандидаты на роль "русскоязычного Reddit" в смысле AEO — это Habr (с очень высоким уровнем экспертности по техническим темам), VC.ru (для бизнеса и продуктовых тем), Пикабу (для широких потребительских запросов), Дзен (как платформа Яндекса с приоритетной интеграцией), отраслевые порталы и крупные тематические каналы. Какую долю каждый из них занимает в цитированиях Алисы AI, никто публично пока не считал.
Третья мысль, уже не гипотеза, а наблюдение. На vc.ru уже появляются обзоры агентств, занимающихся AEO и GEO-продвижением (generative engine optimization) для российского рынка. То есть запрос со стороны бизнеса сформировался, и услуга монетизируется, при этом методологическая база остаётся пока сырой. Большинство публикаций оперируют западными исследованиями и переносят выводы на рунет напрямую, что некорректно.
И отсюда главный вывод. Российский AEO-рынок сейчас находится в той же точке, в которой западный был примерно в начале 2025 года: спрос есть, инструменты появляются, агентства продают услугу, а независимых количественных исследований нет. Тот, кто первым сделает русскоязычный отчёт уровня Tinuiti, по YandexGPT, Алисе и GigaChat, займёт пустую полку.
Обзор сервисов мониторинга на Sostav
Что с этим делать
Перед тем как переходить к практике, важная оговорка, без которой остальное превращается в очередной чек-лист "пять шагов к успеху".
По оценке автора Substack The Answer Economy, который специализируется на анализе AEO, около 70-75 процентов эффекта в этом слое приходится на так называемый "brand bedrock". Это качество продукта, реальная экспертиза команды, внешняя валидация (сертификации, награды, упоминания в авторитетных источниках), уровень сервиса и отзывы пользователей. И только 25-30 процентов эффекта дают непосредственно структурные оптимизации контента под AI.
Это значит, что если продукт слабый, никакие FAQ-блоки и микроразметка не втащат его в ответ модели. AEO работает как усилитель сигнала, а не как генератор сигнала. Сначала должно быть что усиливать.
С этой оговоркой дальше можно говорить про практику.
Кейс Webflow. Компания добивается AI-видимости тремя способами, ни один из которых не похож на классический контент-маркетинг.
Первый, сотрудники открыто отвечают на Reddit под своими именами и с указанием аффилиации. Не как маркетологи, а как специалисты, которые приходят в обсуждение по делу.
Второй, YouTube с разъяснительными видео, причём даже у роликов с не самыми высокими просмотрами получаются цитаты в LLM-ответах, особенно в B2B-категориях, где конкуренция ниже.
Третий, и самый неожиданный, help-center контент. Документация и база знаний для SEO почти не оптимизируется, потому что её редко ищут через Google. Но именно она содержит детали о продукте, и LLM вытаскивает оттуда ответы на конкретные пользовательские вопросы.
Кейс Product Hunt. Команда обнаружила, что их сайт почти не цитируется в Perplexity. Разбор показал, что они случайно блокировали Perplexity-краулер через настройки Cloudflare, на фоне общего конфликта между этими сервисами. Категорию "AI Dictation" почти никогда не цитировал Microsoft Copilot, потому что Copilot ходит через Bing, а у Bing другая логика индексации. Урок прикладной: первое, что стоит проверить, это доступ AI-краулеров к вашему сайту через robots.txt и через настройки защитных сервисов. Можно делать всё остальное идеально, но при заблокированном краулере вы для модели не существуете.
Совет из подкаста Leveling Up с Eric Siu. Дотягиваться до уже существующих листиклов в вашей нише, то есть до статей формата "топ-10 инструментов для X". Именно их LLM цитируют чаще, чем оригинальные сайты компаний, потому что в листиклах информация уже структурирована для сравнения. Стратегия не "написать свой топ-10", а попасть в чужие.
Совет из подкаста Mixergy с Ethan Smith. Help-center и use-case страницы дают непропорционально большую отдачу в AEO, потому что их структура (вопрос → точный ответ → детали) полностью совпадает с тем, как модели формируют свои ответы.
Базовая гигиена для тех, кому AEO актуально прямо сейчас.
- Открыть доступ AI-краулерам в robots.txt и в настройках Cloudflare или аналогичных защитных сервисов.
- Добавить FAQ-блоки с прямыми ответами длиной до 60 слов, потому что именно такой формат модели вытаскивают чаще всего.
- Структурировать страницы через явные h1-h2-h3 с осмысленными заголовками-вопросами.
- Использовать микроразметку Article, FAQ, HowTo.
- Стараться попасть в подборки и рейтинги вашей категории на отраслевых порталах.
Для российской аудитории, с поправкой на отсутствие точных данных, добавить к этому работу с Habr (если ниша техническая или продуктовая), VC.ru, Дзен, отраслевыми каналами и тематическими профильными порталами. Это гипотеза, но она основана на том, как устроен индекс Яндекса.
Теперь часть про то, кому AEO пока не приоритет
Если ваш продукт - это узкоспециализированный B2B-инструмент с небольшим рынком, типа аналитической системы для муниципалитетов или внутренней платформы для конкретной отрасли, в чат-ботах вас не ищут. Не потому что вы плохо оптимизированы, а потому что некому формулировать соответствующие запросы. Вкладываться в полноценную AEO-стратегию рано. Но базовую гигиену (доступ краулерам, FAQ, структура) сделать имеет смысл сразу. Когда запросы появятся, а они появляются по мере проникновения AI-поиска в новые сегменты, сайт окажется готов.
Если ваш продукт это массовый B2C, или B2B с понятной категорией, в которую люди приходят с типовыми вопросами ("какой инструмент для X выбрать", "сравнение Y и Z"), AEO становится одним из главных каналов видимости уже сейчас. Откладывать дальше середины 2026 года значит уступать долю.
И последнее. Никаких готовых рецептов в этой области пока не существует. Алгоритмы цитирования меняются по неделям, что подтверждает история с обвалом Reddit-цитат в ChatGPT в сентябре 2025. Любая текущая стратегия требует регулярного замера и пересборки. AEO это не проект с дедлайном, это новая постоянная функция, как когда-то стало постоянной функцией SEO.
!!! Больше кейсов на канале “AI для продакта”
* Запрещены в РФ; они принадлежат корпорации Meta, которая признана в РФ экстремистской.