Географическая фрагментация ИИ-рекомендаций: как один запрос приводит к разным результатам в разных городах

Рынок взаимодействия с искусственным интеллектом претерпевает существенные изменения: у брендов больше нет единой, универсальной позиции в ответах нейросетей. Как выяснили аналитики платформы brandfound, один и тот же поисковый запрос, отправленный из разных городов, генерирует различные рекомендации. Это означает, что географический фактор стал ключевым параметром, определяющим то, какой контент увидит пользователь. Для компаний, стремящихся к стабильной видимости, это создает новую сложность: необходимо учитывать локальную специфику выдачи в каждом регионе.

Чтобы объективно оценить влияние географии на результаты работы ИИ, методология исследования строится на принципе единообразия замеров. В рамках проекта brandfound используется стандартизированный подход: один и тот же запрос отправляется в девять различных ассистентов отдельными прогонами. Такой метод позволяет исключить случайные отклонения и четко зафиксировать, как именно меняется ответ в зависимости от места нахождения пользователя. Каждый город записывается непосредственно в наблюдение, что позволяет строить детализированную карту видимости бренда.

В исследование включен широкий спектр популярных нейросетевых сервисов. Специалисты опрашивают ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, Grok, DeepSeek, GigaChat, а также российские решения — Поиск с Алисой и Чат с Алисой. Дополнительно анализируется работа Google AI Mode. Важно отметить, что все эти системы тестируются с включенным веб-поиском. Именно этот компонент критически важен для формирования локальной части ответа; без доступа к внешним источникам нейросети не способны генерировать рекомендации, привязанные к конкретному географическому контексту.

Анализ источников, на которые ссылаются ассистенты, выявил интересные расхождения. В частности, у ChatGPT лишь 27% источников совпадают при сравнении ответов, полученных из разных городов. Это свидетельствует о том, что даже одна и та же модель может опираться на совершенно разные базы данных или алгоритмы ранжирования в зависимости от геолокации. Подобная фрагментация источников делает прогнозирование поведения ИИ более сложным и требует от специалистов по цифровому маркетингу постоянного мониторинга.

Разбор ответов включает не только идентификацию упомянутых брендов, но и оценку тональности изложения. Это позволяет понять, как нейросети формируют восприятие компании в разных регионах. Если в одном городе бренд упоминается в позитивном ключе с отсылкой к локальным отзывам, то в другом он может отсутствовать или упоминаться нейтрально. Такая вариативность подчеркивает необходимость адаптации стратегий продвижения под специфику каждого рынка.

Для бизнеса это означает переход от глобальных стратегий к локальным тактикам в сфере ИИ-видимости. Раньше считалось, что оптимизация контента для нейросетей — это единовременная задача, результат которой стабилен во всем мире. Теперь же очевидно, что география имеет значение, и «замер должен быть одинаковым в каждом городе», чтобы корректно интерпретировать данные. Игнорирование этого фактора может привести к тому, что бренд будет невидим для значительной части аудитории, использующей ИИ-ассистентов в своем регионе.

Таким образом, географическая привязка становится неотъемлемой частью анализа эффективности взаимодействия с искусственным интеллектом. Компании должны учитывать, что рекомендации ассистентов динамичны и зависят от множества факторов, включая локальные источники информации. Это требует более гибкого подхода к управлению репутацией и присутствием в цифровой среде.