23 марта 2026 г.14 мин чтения

Рекомендации vs упоминания в AI: что важнее для бренда — данные по 5 нишам

AI может упоминать бренд и рекомендовать его — это разные метрики. Анализ recommendation rate по 5 нишам: tourism, e-commerce, EdTech, hosting, FinTech. Данные GEO Scout по 9 провайдерам.

Владислав Пучков

Эксперт по GEO

Когда маркетолог видит, что его бренд упоминается в 87% ответов ChatGPT, первая реакция — радость. Но за этой цифрой скрывается вопрос, который меняет всю картину: а что именно AI говорит? Упоминает в списке из десяти вариантов — или прямо рекомендует пользователю?

Мы проанализировали данные GEO Scout по 5 крупнейшим нишам российского рынка — tourism, e-commerce, EdTech, hosting и FinTech — и обнаружили, что разрыв между mention rate и recommendation rate колоссален. В некоторых нишах AI упоминает бренды охотно, но рекомендует только одного из десяти. В других — не рекомендует вообще никого.

Эта статья — первое исследование recommendation rate по нишам на российском рынке.

Три метрики, которые нельзя путать

Прежде чем погружаться в данные, разберём три ключевые метрики AI-видимости, которые часто смешивают.

Mention Rate — «AI знает о бренде»

Процент ответов AI, в которых бренд упоминается. Если из 300 ответов бренд появился в 270 — mention rate 90%. Упоминание может быть любым: в списке, в сравнении, в контексте. Бренд просто появляется в ответе.

Positive Rate — «AI хорошо отзывается»

Процент упоминаний с позитивной тональностью. AI использует слова «удобный», «надёжный», «качественный», описывает преимущества. Высокий positive rate означает, что когда AI говорит о бренде — говорит хорошо.

Recommendation Rate — «AI прямо советует»

Процент ответов, в которых AI явно рекомендует бренд пользователю. Не просто упоминает в списке, а говорит: «рекомендую», «лучший выбор», «советую обратить внимание». Это самая ценная метрика — прямая рекомендация от AI конвертирует.

Ключевое различие: бренд может иметь mention rate 92%, positive rate 92% и recommendation rate всего 4%. AI знает бренд, хвалит бренд, но не рекомендует бренд. Это три принципиально разных уровня доверия.

Tourism: почему AI смело рекомендует Aviasales

Туризм — ниша с самым высоким recommendation rate среди всех исследованных индустрий. Но «туризм» — это преуменьшение. Правильнее сказать: Aviasales — единственный бренд с массовыми рекомендациями.

Цифры Aviasales выглядят аномально на фоне всего рынка. Recommendation rate 36.6% означает, что более чем в каждом третьем ответе AI прямо советует пользователю Aviasales. Для сравнения: лучший e-commerce бренд — Wildberries — имеет recommendation rate 9.28%.

Какие провайдеры рекомендуют Aviasales

Gemini рекомендует Aviasales в трёх ответах из четырёх. Grok — в семи из десяти. Google AI Mode — в каждом втором. Это не случайность — это паттерн.

Почему именно Aviasales?

AI рекомендует Aviasales так активно по нескольким причинам. Во-первых, низкий риск для пользователя: рекомендовать агрегатор авиабилетов — это не рекомендовать конкретную авиакомпанию. Aviasales не продаёт билеты, а сравнивает цены. Если пользователь останется недоволен — претензия к авиакомпании, а не к агрегатору.

Во-вторых, отсутствие альтернативы с сопоставимой известностью в русскоязычном сегменте. AI нужно кого-то порекомендовать, а Aviasales — очевидный лидер категории.

В-третьих, массивный контент-след: обзоры, рейтинги, упоминания в медиа, отзывы — AI обучен на огромном объёме позитивного контента об этом бренде.

Все остальные travel-бренды при этом остаются на уровне recommendation rate менее 1%. AI знает о Туту, Островке, OneTwoTrip — но не рекомендует их.

E-commerce: хвалят, но не рекомендуют

E-commerce — вторая ниша по recommendation rate, но здесь картина принципиально другая. Бренды получают высокие mention rate и positive rate, но рекомендации остаются на скромном уровне.

Ozon: самый показательный кейс

Ozon — идеальная иллюстрация разрыва между «хвалить» и «рекомендовать». По данным GEO Scout:

• Mention rate: 92.41% — AI знает об Ozon и упоминает его почти всегда
• Positive rate: 92.24% — когда упоминает, говорит хорошо. «Удобный», «быстрая доставка», «широкий ассортимент»
• Recommendation rate: 4.22% — но прямо рекомендует только в 4% случаев

AI говорит: «Ozon — один из крупнейших маркетплейсов с удобным интерфейсом». Но не говорит: «Рекомендую покупать на Ozon». Хвалить — не значит рекомендовать.

Wildberries: лидер рекомендаций в e-commerce

Wildberries показывает лучший recommendation rate в нише — 9.28%. По провайдерам:

Perplexity рекомендует Wildberries в каждом пятом ответе. Yandex и Grok — в каждом шестом. ChatGPT, как обычно, почти не рекомендует.

AliExpress: ноль рекомендаций

AliExpress упоминается в 52.74% ответов — AI знает о нём. Но recommendation rate — ровно 0%. Ни один провайдер ни разу не порекомендовал AliExpress прямо. Вероятная причина — репутационные риски: долгая доставка, качество товаров, спорный сервис. AI знает об этих проблемах и не готов ставить свою «репутацию» на эту рекомендацию.

EdTech: AI осторожен в образовании

EdTech — ниша, где AI проявляет заметную осторожность. Recommendation rate лидера — всего 7.14%.

Нетология vs Skillbox: парадокс mention ≠ recommendation

Нетология и Skillbox имеют практически одинаковый mention rate: 86.55% и 86.13%. AI знает о них одинаково хорошо. Но recommendation rate отличается в 5.7 раза: 7.14% у Skillbox против 1.26% у Нетологии.

Что это значит? Нетология упоминается в 87 ответах из 100, но рекомендуется лишь в одном. Skillbox при том же уровне узнаваемости рекомендуется в 7 ответах из 100. При идентичной видимости — принципиально разный уровень доверия AI.

Hexlet: маленький, но рекомендуемый

Hexlet — интересный кейс. Mention rate всего 37.82% — AI знает о нём в три раза реже, чем о Skillbox. Но recommendation rate — 4.62%, выше чем у Нетологии. Соотношение упоминаний к рекомендациям: 1 рекомендация на 8.2 упоминания — лучше, чем у Нетологии (1 к 68.7).

Это подтверждает: маленький, но нишевый бренд с чётким позиционированием может получать больше рекомендаций, чем крупный бренд «обо всём».

Почему AI осторожен с EdTech?

Образование — сфера с долгосрочными последствиями. Рекомендовать курс — это взять ответственность за месяцы обучения и карьерные решения пользователя. AI предпочитает перечислить варианты, дать описание каждого, но не советовать конкретную школу. В отличие от Aviasales, где последствия выбора минимальны.

Skillbox при этом рекомендуется по провайдерам:

FinTech: AI не берёт ответственность за банки

FinTech — ниша с самым низким recommendation rate из всех исследованных. Ни один банк не преодолел барьер 2.1%.

Три крупнейших банка России знакомы AI-системам: mention rate 67-78%. AI знает о них, часто описывает их продукты, сравнивает условия. Но не рекомендует.

Почему AI молчит о банках?

Финансовые рекомендации — зона максимальной ответственности. Если AI порекомендует банк, а клиент потеряет деньги на невыгодных условиях — это репутационный риск для AI-системы. Разработчики LLM это понимают и закладывают осторожность в модели.

Сравните: Aviasales рекомендуется в 36.6% ответов (низкий риск для пользователя), а Альфа-Банк — в 2.07% (высокий риск). Разрыв в 17.7 раза — и это не случайность.

Альфа-Банк при этом лидер FinTech по recommendation rate. По провайдерам данных немного — рекомендации единичны и распределены без явного паттерна. Даже Grok и Gemini, которые рекомендуют бренды в других нишах активно, в FinTech ведут себя сдержанно.

Hosting: средняя зона осторожности

Hosting занимает четвёртое место в рейтинге ниш по recommendation rate.

Timeweb — абсолютный лидер ниши по узнаваемости (89.80% mention rate) и единственный хостинг с ненулевым recommendation rate. Но 2.45% — это скромно.

Интересная деталь: в более ранних данных с меньшей выборкой recommendation rate Timeweb доходил до 24%. Grok рекомендовал в 53.3%, Gemini — в 46.7%. С увеличением объёма мониторинга цифры нормализовались до 2.45%. Это важный урок: маленькие выборки могут давать завышенные recommendation rate. Для точных данных нужен большой объём ответов.

Hosting — техническая ниша, где AI чувствует себя увереннее, чем в финансах, но менее уверенно, чем в туризме. Выбор хостинга влияет на бизнес клиента, и AI предпочитает перечислять варианты, а не советовать.

Сводная таблица: recommendation rate по нишам

Закономерность очевидна: чем выше потенциальный ущерб от неверного выбора, тем ниже recommendation rate. Неудачный авиабилет — потеря нескольких часов. Неудачный банк — потеря денег. AI калибрует уровень осторожности под степень ответственности.

Какие провайдеры рекомендуют чаще

Не все AI-провайдеры ведут себя одинаково. Данные GEO Scout выявляют чёткие паттерны.

Grok: самый «рекомендательный» провайдер

Grok стабильно показывает самые высокие recommendation rate по всем нишам:

• Aviasales: 70% рекомендаций
• Wildberries: 16.7%
• Skillbox: 16.7%
• Timeweb: повышенный recommendation rate

Grok не боится давать прямые рекомендации. Его модель поведения — помочь пользователю сделать конкретный выбор, а не перечислить все варианты.

Gemini: близко к Grok

Gemini — второй по активности рекомендаций:

• Aviasales: 76.7% (даже выше Grok)
• Timeweb: высокие показатели в ранних данных

Gemini особенно активен в рекомендациях travel-брендов. Связь с Google-экосистемой может давать ему больше уверенности в данных о сервисах.

ChatGPT: нейтральный наблюдатель

ChatGPT практически никогда не даёт прямых рекомендаций. По всем нишам его recommendation rate близок к нулю или значительно ниже среднего. Модель поведения ChatGPT — перечислить варианты, описать плюсы и минусы, но не советовать конкретный выбор.

Для брендов это критически важно: если ваша GEO-стратегия строится на ChatGPT — recommendation rate будет низким по определению, независимо от качества оптимизации.

Сводка по провайдерам

Что определяет recommendation rate бренда

Анализ данных по 5 нишам позволяет выделить факторы, которые влияют на переход от «AI знает» к «AI рекомендует».

1. Низкий риск для пользователя

Aviasales (агрегатор, не продавец) — 36.6%. Альфа-Банк (финансовые решения) — 2.07%. AI калибрует рекомендации под уровень ответственности.

2. Доминирование в категории

Aviasales — очевидный лидер в поиске билетов. Wildberries — первая ассоциация с маркетплейсом. Когда AI нужно кого-то порекомендовать, он выбирает бренд с самой сильной ассоциацией с категорией.

3. Чёткое позиционирование

Hexlet (нишевое IT-образование) — recommendation rate 4.62% при mention rate 37.82%. Нетология (широкий профиль) — recommendation rate 1.26% при mention rate 86.55%. Чем чётче позиционирование, тем легче AI сформулировать рекомендацию.

4. Позитивный контент-след

Бренды с массивом позитивных обзоров, рейтингов и отзывов на независимых площадках получают больше рекомендаций. AI обучен на этих данных и воспроизводит консенсус экспертного сообщества.

5. Отсутствие негативных сигналов

AliExpress — 0% recommendation rate при 52.74% mention. AI знает о проблемах с доставкой и качеством. Один сильный негативный сигнал может обнулить рекомендации при высокой узнаваемости.

Что делать бренду: от упоминания к рекомендации

Если у вас высокий mention rate, но низкий recommendation rate

Это ситуация Ozon (92% mention, 4% recommendation) или Нетологии (87% mention, 1.3% recommendation). AI знает о вас, но не доверяет настолько, чтобы рекомендовать.

Действия:

1. Усильте экспертный контент — обзоры с конкретными данными, сравнения, кейсы. AI рекомендует бренды, по которым есть консенсус экспертов
2. Увеличьте присутствие на рейтинговых площадках — AI учитывает позиции в рейтингах и каталогах
3. Работайте с отзывами — массив позитивных отзывов на независимых площадках формирует «рекомендательный фон» для AI
4. Создавайте контент с чёткой рекомендательной формулировкой — если эксперты пишут «рекомендуем», AI с большей вероятностью воспроизведёт этот паттерн

Если у вас низкий mention rate, но потенциал для рекомендаций

Это ситуация Hexlet (38% mention, 4.6% recommendation). AI не всегда вас вспоминает, но когда вспоминает — готов рекомендовать.

Действия:

1. Наращивайте контент-объём — больше упоминаний в обзорах, рейтингах, экспертных статьях
2. Сохраняйте нишевое позиционирование — не размывайте фокус, это ваше конкурентное преимущество в AI
3. Целевые провайдеры — определите, какие AI-провайдеры уже рекомендуют вас, и усильте контент под их источники данных

Если вы в нише с низким recommendation rate

FinTech и hosting — ниши, где AI не рекомендует почти никого. Это не проблема бренда, а особенность ниши.

Действия:

1. Фокусируйтесь на mention rate и позиции — если AI не рекомендует банки, борьба за recommendation rate бессмысленна
2. Улучшайте тональность — positive rate становится ключевой метрикой в нишах без рекомендаций
3. Работайте на domain citation — если AI не рекомендует, пусть хотя бы ссылается на ваш сайт

Рекомендации для GEO-стратегии

На основе данных по 5 нишам формулируем практические рекомендации для GEO-оптимизации.

1. Определите потолок recommendation rate вашей ниши. Если вы в FinTech — не ожидайте 30% recommendation rate. Если в travel — это реалистичная цель. Данные из этого исследования показывают диапазон по нише.

2. Мониторьте recommendation rate отдельно от mention rate. Это разные метрики с разной динамикой. Рост mention rate не гарантирует рост recommendation rate. GEO Scout отслеживает обе метрики по каждому провайдеру.

3. Оптимизируйтесь под «рекомендательные» провайдеры. Если для вашего бренда критичны рекомендации — Grok и Gemini дадут больше отдачи, чем ChatGPT. Анализируйте, какие источники данных использует каждый провайдер, и усиливайте присутствие именно там.

4. Создавайте контент с рекомендательной структурой. Экспертные обзоры формата «топ-5 лучших» и «рекомендуем для...» формируют паттерн, который AI воспроизводит. Факт-чекинговые рейтинги, сравнительные таблицы, экспертные мнения с конкретными рекомендациями — всё это влияет на recommendation rate.

5. Устраняйте негативные сигналы. Один сильный негативный паттерн (как у AliExpress с доставкой) может обнулить рекомендации при высокой узнаваемости. Мониторьте, что именно AI говорит о ваших слабых сторонах.

6. Отслеживайте динамику через интерактивный рейтинг. Recommendation rate — не статичная метрика. Она меняется по мере обновления данных AI-провайдеров. Ежедневный мониторинг через geoscout.pro позволяет видеть тренды и реагировать.

Главные выводы

Упоминание ≠ рекомендация. Нетология упоминается в 86.55% ответов AI, но рекомендуется в 1.26%. Ozon — 92.41% mention, 4.22% recommendation. Positive rate тоже не равен recommendation rate: Ozon имеет 92% позитивных упоминаний, но рекомендуется только в 4%.

AI калибрует осторожность под ответственность. Tourism — до 36.6% рекомендаций (низкий риск). FinTech — до 2.07% (высокий риск). Это не баг, а осознанная стратегия AI-систем.

Aviasales — уникальный феномен. Единственный бренд с массовыми рекомендациями через все провайдеры. Ratio 1 рекомендация на 2.1 упоминания — недостижимый для других ниш показатель.

Провайдеры радикально отличаются. Grok и Gemini рекомендуют бренды в 5-10 раз чаще ChatGPT. Мультипровайдерный мониторинг — не опция, а необходимость для понимания реальной картины.

Recommendation rate — метрика конверсии в AI. Mention rate — это охват. Recommendation rate — это конверсия. Фокус GEO-стратегии должен смещаться от «как попасть в ответ» к «как получить рекомендацию».

Полные данные по каждому бренду и провайдеру доступны в интерактивном рейтинге на geoscout.pro.