Видимость сервисов бронирования отелей в нейросетях: кто попадает в ИИ-ответы и почему

✏️ Делимся новым исследованием ✏️

Анализ охватывает 826 ответов четырех генеративных моделей (ChatGPT, Алиса, Gemini и Google AI Overview) на 242 уникальных промпта.

Ключевые выводы:

✨ Сравнительные запросы: устойчивая тройка лидеров — Ostrovok, Booking и Яндекс Путешествия

Эти три сервиса доминируют во всех восьми подкатегориях сравнительных запросов: от бонусов и надежности до рейтингов и цен. Но есть важные нюансы. По бонусам лидирует Booking, однако в Алисе и Gemini он уступает российским конкурентам. По ценам нейросети чаще всего уклоняются от ответа, указывая, что все постоянно меняется и нужно проверять на сайтах. При прямых сравнениях двух сервисов ИИ не выбирает победителя, а приводит аргументы за и против каждого.

✨ Ситуативные запросы: 101hotels вытесняет Booking

Если пользователь ищет не лучшую платформу, а конкретное решение для своей ситуации, картина существенно меняется. Яндекс Путешествия остается лидером с 31,5% упоминаний, Ostrovok — на втором месте с 28,5%. Однако 101hotels поднимается с 13% до 28,2%, приближаясь к лидерам. У Booking обратная динамика: его доля падает с 60% до 11,1%.

✨ Источники знаний: для сравнений — медиа, для ситуативных запросов — сами платформы

В сравнительных запросах ИИ-сервисы опираются на внешние медиа. 80% цитирований приходятся на такие площадки, как dzen. ru, hi-tech. mail. ru, vc. ru, t-j. ru. Нейросеть не придумывает рейтинг, а синтезирует то, что уже написано в обзорах и сравнительных статьях. Чтобы попасть в ответы ИИ, нужно присутствовать в этих материалах.

По ситуативным запросам в топ-10 цитируемых доменов не попадает ни одно медиа. Лидируют сами платформы: 101hotels. com (100 цитирований), travel. yandex. ru (98), ostrovok. ru (77), hotel. tutu. ru (72). То есть нейросеть идет напрямую на сайты агрегаторов — туда, где есть конкретные подборки под запрос пользователя.

✨ Универсального источника у ИИ-сервисов нет, видимостью можно управлять

Исследование опровергает гипотезу о том, что LLM используют устойчивое ядро из 2-3 универсальных источников знаний. Источник меняется в зависимости от потребности пользователя. Это означает, что единой стратегии для роста видимости в нейросетях не существует. Нужно работать одновременно с внешними медиа и с контентом на собственном сайте.

Ранжирование в генеративных моделях можно измерять, анализировать и целенаправленно улучшать. Компании, которые понимают его механику и выстраивают системную работу по обоим направлениям, получают конкурентное преимущество в новом канале.

➡️Ознакомиться с детальной аналитикой по подкатегориям запросов и рекомендациями можно здесь.