Нейросети процитировали пять материалов из 53: что я сделал на kononov.dev для ИИ-ассистентов

Агентство выпустило 53 материала за пять недель, чтобы попасть в ответы нейросетей, и через месяц насчитало в источниках только пять из них. В ту же неделю вышел расчёт, по которому ChatGPT приводит на сайты меньше 1 % от трафика Google, и опрос Pew, где лишь 8 % американцев спрашивали чат-ботов о выборах. Владельцу бизнеса, которому агентство предлагает «продвижение в нейросетях», эти три цифры полезнее любой презентации. Расскажу, что я из этого вынес и что сделал на своём сайте.

Замер: по доменам треть, по материалам пять

Cossa 23 октября опубликовала исследование Дмитрия Зимина из агентства Zvonko. Со 2 июля по 8 августа 2026 года они выпустили 53 материала на восьми площадках, а потом сняли замер: 20 вопросов ниши, шесть ИИ-каналов с включённым поиском, по три повтора на вопрос, всего 1887 ссылок на источники за прогон. Первый подсчёт сделали по доменам и обрадовались: 559 ссылок из 1887 вели на площадки, где они публиковались. Но модель цитирует конкретную страницу, и при подсчёте по идентификатору материала осталось 14 ссылок и пять материалов. Все пять были моложе месяца, от 12 до 26 дней; 28 материалов старше 30 дней не процитировали ни разу. Половину ссылок принёс один текст, заголовок которого совпадал с формулировкой вопроса.

За два дня до этого Cossa 21 октября опубликовала текст Pressfeed о GEO-продвижении, где эти ожидания и описаны: компания размещает несколько экспертных статей, через месяц проверяет запросы в ChatGPT или Алисе AI и не видит своего бренда. У нейросети нет счётчика публикаций, после которого бренд попадает в рекомендации; поисковые AI-системы берут то, что находят на сайте компании и в СМИ. Это текст сервиса, который продаёт публикации в СМИ, и я читаю его с этой поправкой.

Сколько трафика это даёт и как его считать

MarTech 22 октября пересказал анализ Marie Haynes по 100 сайтам за 12 месяцев и больше чем 145 миллионам сессий в GA4: ChatGPT прислал 0,62 % от числа сессий органического поиска Google, все LLM вместе 0,73 %. Среди 55 сайтов, где считали конверсии, посетители из ChatGPT конвертировались в 13,8 % случаев против 3,02 % у Google, но по числу конверсий Google всё равно дал в 27 раз больше, чем все LLM вместе. Рост переходов из ChatGPT, по её данным, остановился в августе 2025 года. MarTech 23 октября добавил другую сторону: органический трафик может падать, а выручка держаться, потому что ответы без клика забирают информационные визиты, а покупатель потом приходит прямым заходом или по названию компании. Автор советует смотреть на выручку и брендовые запросы, а не на общее число сессий.

Pew Research 23 октября опросил 5273 взрослых американцев с 12 по 18 октября: около половины пользуются чат-ботами, но информацию о выборах 2026 года в них искали 8 %; среди людей до 50 лет 11 %, старше 50 лет 4 %. Это не про бизнес, зато редкий замер того, как часто люди вообще спрашивают ботов.

HubSpot 23 октября разложил, чем видимость в ИИ отличается от SEO: упоминание бренда в ответе и ссылка на ваш сайт как на источник это два разных события, и считать их нужно отдельно. В тот же день HubSpot сравнил восемь инструментов, которые по расписанию гоняют одни и те же вопросы по ChatGPT и Perplexity, потому что один вопрос в разные дни даёт разные ответы.

Зачем это владельцу небольшой компании

Возьмём компанию по аренде оборудования в городе на триста тысяч человек. Ей предлагают пакет из десяти статей на внешних площадках, чтобы «попасть в ChatGPT». По замеру Zvonko из 53 статей сработали пять, и те выпали из ответов через месяц; по данным Haynes весь трафик из LLM меньше процента от Google. Вывод: сначала узнать, приходят ли к вам клиенты из ассистентов вообще, и только потом платить за статьи.

Что я сделал у себя

На kononov.dev в октябре 2026 года я добавил llms.txt, отдельную страницу фактов для ИИ-ассистентов и Markdown-версии страниц. Ассистент с поиском читает страницу как текст, и ему проще взять факты оттуда, где они собраны без оформления. А в бриф на сайте я добавил поле «Откуда узнали» с вариантом «ИИ-ассистент». Цифр по эффекту у меня нет, и придумывать их я не буду.

Про то, как программы читают сайты, я знаю с другой стороны. В 2023 году я делал для консалтинговой компании в Лондоне Scraper Hub, сервис, который собирал новости и материалы со 120 источников, в основном с обычных веб-страниц, а не из XML-лент. Логику сбора я писал на Python, серверную часть на Node.js, ход сбора показывался в интерфейсе через WebSockets. Из той работы я помню, что программе проще со страницами, где текст и дата лежат в понятной структуре.

Что я бы сделал

Добавьте в форму заявки поле «Откуда узнали» с вариантом «ИИ-ассистент» и спрашивайте об этом по телефону. Это бесплатно и через месяц даёт первую цифру.

Проверьте, что страницы услуг и кейсов читаются как текст: без фактов внутри картинок и без цифр, которые появляются только после клика. Если ассистент и возьмёт что-то, то отсюда.

Если решите считать, считайте по странице, а не по домену, и повторяйте одни и те же вопросы несколько недель. Один прогон ничего не показывает.

Сравнивайте затраты с выручкой, а не с упоминаниями. По данным Haynes посетители из ChatGPT конвертируются чаще, но их мало; десять статей ради пяти цитирований на месяц вряд ли окупятся.

Про Scraper Hub: сбор новостей из 120 источников для лондонской компании и обзор боты, которые читают сайты. О том, как я читаю чужие проценты: цифры из кейсов вендоров. Раньше я писал про измерение рекомендаций бренда в AI. По направлению: бизнес как единая система; о признаках, когда таблицы заявок уже не хватает: когда бизнесу нужна система вместо таблиц. Если хотите понять, откуда к вам приходят клиенты, и собрать это в одном месте: Обсудить задачу.