Почему в ChatGPT упоминание бренда важнее ссылки: 92,8% диалогов заканчиваются без клика

Я несколько месяцев измеряю, как ChatGPT, Perplexity, Алиса AQI и GigaChat называют бренды в своих ответах: прогоняю контрольные промпты и смотрю, кого модель упомянула, а кого — нет. За этими прогонами всплыла цифра, которая ломает привычную логику SEO, — и заставила меня поменять то, что я вообще отслеживаю у клиентов. Разбираю по порядку.

У клиента было больше ссылок, а ChatGPT назвал конкурента

Три недели назад мы прогоняли через ChatGPT промпты одного клиента из ниши доставки еды. Обычная рутина: вбиваешь вопрос вроде «какой сервис доставки выбрать в Москве», смотришь ответ. У клиента к тому моменту было куда больше ссылок с чужих сайтов, чем у ближайшего конкурента. В Ahrefs — сервисе, который считает ссылочный вес сайта, — это видно сразу: и общая оценка авторитетности выше, и разных сайтов, которые на него ссылаются, в полтора раза больше.

ChatGPT конкурента назвал. Клиента — нет. Не упомянул вообще, ни разу за двадцать промптов. Я перепроверил три раза, менял формулировки вопроса, дату диалога, регион. Результат тот же. Полтора часа я честно не понимал, в чём дело. Двадцать лет продвижения сайтов приучили к простому правилу: чем больше на тебя ссылаются, тем выше ты в результатах Google и Яндекса, а значит — тем охотнее тебя должны называть и нейросети. Здесь правило не сработало.

Только тут выдачи в привычном смысле не было. Была модель, которая сама решала, кого назвать по имени, а кого — нет. И решала она это не по счётчику ссылок.

Почему 92,8% диалогов в ChatGPT кончаются без перехода на сайт

Это данные Profound, которые Кевин Индиг разбирал в дайджесте 21 июля, — замер на живом трафике реального продукта, этой цифре можно верить.

Всё продвижение в поиске держалось на одной сделке: ты попадаешь в верх выдачи, человек переходит по ссылке на сайт, а превратить этот визит в заявку — уже твоя забота. Ссылка была точкой, где бизнес впервые касается клиента. В ответе нейросети эта сделка ломается на первом же шаге: перехода чаще всего просто нет.

При этом сам ИИ-трафик по объёму крошечный — Ahrefs преедаёт, что на ChatGPT приходится около 0,19% всех переходов по ссылкам в интернете → против 42% у Google. Смешно мало, если сравнивать в лоб. Но вот что интереснее: те немногие, кто всё же кликает из ChatGPT, конвертируются на порядок охотнее — конверсия около 7,1%, а сам визит оценивается в 4,4 раза ценнее обычного. Меньше людей доходит до сайта, но те, кто дошёл, — пришли готовыми сделат ьпокупку или любое другое целевое действие.

И тут важный разворот. Если решение принимается ДО клика, внутри самого ответа модели, то бороться нужно не за клик. Нужно бороться за то, как тебя назовут в тот момент, когда клика ещё не случилось и, скорее всего, не случится вовсе.

Упоминание бренда нельзя купить ссылками — оно копится как репутация

Упоминание в ответе ChatGPT устроено не так, как место в поисковой выдаче. Место можно выбить работой над сайтом — ссылками, скоростью загрузки, технической чисткой. Упоминание так не покупается. Модель собирает его из двух источников: из текстов, на которых её обучали, и из страниц, которые она подтягивает прямо во время ответа. И решает не число ссылок, а то, как о бренде вообще пишут — в обзорах, на форумах, в отраслевых статьях, в сравнениях.

Продвижение в поиске училось занимать верхние места, потому что место вело к переходу на сайт. Продвижение в ответах нейросетей живёт иначе: бороться приходится за само упоминание, ведь перехода может не случиться вовсе, а решение человек всё равно примет — по тому, как модель назвала бренд.

Ссылка — разовый актив. Она работает, пока страница держится в выдаче, пока сайт жив, пока алгоритм её ценит. Упоминание накапливается по-другому: это репутация, которая уже осела в текстах, на которых модель обучалась и которые она читает сейчас. Убрать одну статью — упоминание никуда не денется, оно размазано по десяткам источников.

Здесь и была моя ошибка с тем клиентом по доставке еды. Ссылочный профиль у него был сильный, но почти весь — от агрегаторов и каталогов, где бренд просто перечислен в списке. У конкурента ссылок было меньше, зато были три развёрнутых редакционных обзора с описанием, чем сервис отличается от других. Модель обучалась в том числе и на них. Она не считала ссылки — она читала контекст.

Первое место в Google, кстати, вообще не гарантирует упоминание в ChatGPT. Мы проверяли это на нескольких клиентах отдельно: у поиска и у нейросети разные механики отбора, и первое место в обычной выдаче само по себе не превращается в строчку внутри ответа модели.

Где ссылка ещё приводит клиента, а где вопрос закрывается прямо в ответе

Ссылка не умерла целиком — важно это не путать. В обычном Google 68% поисков в США к началу 2026 года тоже заканчиваются без клика, это данные SparkToro со ссылкой на Search Engine Land. Ответ без перехода на сайт пришёл и в старый добрый поиск, просто там его было видно раньше — через блоки с готовым ответом, карточки-справки и прямые ответы наверху выдачи.

Ссылка ещё работает там, где решение принимается ПОСЛЕ первого касания: сравнение цен, чтение отзывов, техническая документация, всё, что требует перехода по деталям, которых в кратком ответе модели просто не помещается. Она работает в нишах с длинным циклом принятия решения — там человек всё равно дойдёт до сайта, просто позже.

Ссылка не работает там, где вопрос закрывается одной фразой в ответе. «Какой сервис доставки выбрать» — закрывается фразой. «Сколько стоит доставка от конкретного ресторана в конкретном районе завтра вечером» — не закрывается, там нужен переход. Один и тот же бизнес живёт по обе стороны этой границы — всё решает, какой именно запрос задал пользователь.

Что я теперь замеряю у клиентов вместо позиций в поиске

Я перестал смотреть только на позиции в выдаче и добавил отдельный замер: как часто и в каком контексте бренд клиента называют модели напрямую, без клика, без перехода. Прогоняем контрольные промпты — реальные вопросы аудитории — через ChatGPT, Perplexity, Алису AI и GigaChat, смотрим, называет ли модель бренд, в каком порядке относительно конкурентов, с какой формулировкой.

ChatGPT тут не один такой. Perplexity строит ответ почти целиком из процитированных источников и показывает их списком — модель охотно берёт из статей на сторонних площадках. Алиса AI подмешивает свежую выдачу Яндекса, GigaChat отвечает по-своему. Бренд, который звучит в одной модели, в другой может молчать — поэтому одним ChatGPT замер не закрывается.

Из этого вышли три вещи, которые я теперь советую отслеживать любому маркетологу.

1. Доля упоминаний среди топ-конкурентов по своим же ключевым вопросам: конкретный процент по конкретному набору промптов, без общих рейтингов.

2. Тональность формулировки: модель может назвать бренд нейтрально, а может добавить оценочное слово вроде проверенный или дорогой — это влияет на выбор сильнее самого факта упоминания.

3. Источники, из которых модель, судя по всему, черпает эту формулировку: часто это одна-две статьи — их и стоит усилить в первую очередь, вместо того чтобы размазывать бюджет по десяткам площадок.

С тем клиентом по доставке еды мы в итоге не гнались за новыми ссылками. Мы написали несколько развёрнутых материала о продукте на площадках, которые модель явно читает и цитирует, — и через полтора месяца упоминание появилось, видимость в ответах ИИ выросла.