Как понять, спрашивает ли ниша нейросети, без процента с потолка

19.10.2026 · 5 мин чтения

Долю нейросетей в нише я не беру из чужого обзора и не подставляю процент, которого не измерял. Мне нужен рабочий ответ: задают ли наши клиенты такие вопросы моделям и есть ли в ответах хоть какая-то опора на факты. Для России я смотрю один и тот же набор в Алисе, ChatGPT, DeepSeek, Perplexity и GigaChat.

Цифра «столько-то процентов аудитории сидит в нейросетях» ничего не говорит про конкретную нишу. В одной категории человек спрашивает модель до звонка, в другой по-прежнему идёт в поиск и на карту. Чужой процент я не переношу в план и не ставлю его в отчёт клиенту.

Вместо доли рынка я собираю признаки внутри нашей воронки. Если признаков нет, честный вывод такой: по текущим следам спрос не виден, значит, сначала ищем следы, а не пишем пятьдесят страниц. Это экономит бюджет сильнее, чем красивая диаграмма.

Нет своего замера — нет процента в презентации.

Первый источник — разговоры. Я прошу продажи и поддержку отмечать, когда человек приходит с готовой формулировкой «мне так ответили» или присылает скрин. Один такой эпизод не делает рынок, но пачка эпизодов за месяц уже показывает живые вопросы.

Второй источник — намерение сравнить. Частотность запросов вроде «что лучше» и «аналог» я смотрю в Вордстате как спрос на выбор, а не как долю нейросетей. Путать эти два ряда нельзя: поисковый запрос не доказывает, что человек открыл чат.

Каждый признак подписываю: это след чата или только след интереса.

Для российской аудитории я не ограничиваюсь одной привычной мне моделью. В срез входят Алиса, ChatGPT, DeepSeek, Perplexity и GigaChat. У них разные привычки ответа: где-то сильнее карточка и русский поиск, где-то список ссылок, где-то свободный пересказ без источника.

Набор можно сузить, если продажи точно знают, чем пользуется клиент. Пока такой ясности нет, я оставляю все пять и не переношу вывод с одной модели на остальные. Появление новой заметной модели — повод добавить её в следующий срез, а не переписать старые цифры.

Вывод по одной модели я не называю картиной по России.

Беру двадцать–тридцать вопросов из реальных обращений и задаю их дословно в каждой модели. Вопросы не подгоняю под сильную сторону бренда. Если в звонках спрашивают цену и срок, в тесте тоже цена и срок, даже если отвечать на это неудобно.

Язык оставляю тем, на котором спрашивает клиент. Для местного бизнеса это обычно русский и название города. Английский дубль имеет смысл, когда продукт ищут по-английски или когда сравнивают с зарубежным сервисом. Оба ряда храню отдельно.

Один и тот же список вопросов, разные модели, отдельные протоколы.

Итог среза — таблица, а не процент рынка. По каждой модели отмечаю, отвечает ли она по теме вообще, появляется ли бренд, не путает ли факт и есть ли источник. Долю я считаю только внутри своего списка вопросов и так её и называю.

Если модель отказывается отвечать или уходит в общие слова, это тоже результат. Значит, по этой формулировке цитировать пока нечего, и статья «для нейросетей» дыру не закроет. Сначала нужна страница с фактом, которую можно показать человеку и модели.

Доля упоминаний считается только от нашего списка вопросов.

Первый срез — точка отсчёта. Повтор делаю после конкретных правок, а не по календарю ради отчёта. Раз в квартал имеет смысл пройти весь список заново: меняются и модели, и сезонные вопросы.

Старые протоколы не удаляю. Иначе через квартал нечем доказать, что формулировка стала чище. Сравнение всегда идёт промпт к промпту, модель к модели, а не «стало лучше в целом».

Квартальный повтор держу на том же списке вопросов.

Дальше в рубрике — остальные разборы GEO.

GEO

Пришлите сайт и нишу. Прогоню живые вопросы через Алису, ChatGPT и Perplexity и покажу, кто звучит вместо вас.