7 апреля 2026 г.16 мин чтения

Какие ниши хуже всего представлены в AI: анализ 20 отраслей

Исследование GEO Scout: какие отрасли и бизнес-категории реже всего попадают в ответы нейросетей. Почему некоторые ниши невидимы для AI и как это исправить.

Владислав Пучков

Основатель GEO Scout, эксперт по GEO-оптимизации

Нейросети уже решают, какой банк выбрать, где учиться программированию и на каком маркетплейсе купить товар. Но когда пользователь спрашивает ChatGPT о страховании жизни, криптобирже или сельскохозяйственном оборудовании — AI часто отвечает общими фразами, не называя конкретных брендов. Целые отрасли невидимы для AI.

Мы в GEO Scout проанализировали представленность 20 отраслей в ответах 10 нейросетей. Результат: разрыв между лучшими и худшими нишами — более чем в 10 раз. И это создаёт как проблему, так и огромную возможность для компаний, которые первыми поймут правила игры.

Методология: как оценивали представленность ниш

Что мы измеряли

Основная метрика — Aggregate Mention Rate (AMR): средняя доля ответов AI, в которых упоминается хотя бы один бренд из данной ниши при запросах, релевантных отрасли. Например, при запросе «какой хостинг выбрать для интернет-магазина» — упоминается ли конкретный хостинг-провайдер или AI даёт только общие советы?

Дополнительные метрики:

Параметры исследования

• 20 отраслей — от e-commerce до сельского хозяйства
• 10 AI-провайдеров: ChatGPT, Claude, DeepSeek, Gemini, Google AI Mode, Google AI Overview, Grok, Perplexity, YandexGPT, Alice AI
• 30-50 промптов на каждую нишу — коммерческие запросы на русском языке
• Период: март-апрель 2026
• Источник: данные мониторинга GEO Scout

Подробнее о метриках — в статьях что такое AI-видимость бренда и бенчмарки AI-видимости по нишам.

Рейтинг ниш по AI-представленности

Полная таблица: 20 отраслей

Хорошо представленные: 60-80% упоминаний

E-commerce (78%), туризм (72%), FinTech (68%) — три отрасли, которые AI знает лучше всего. И это неудивительно:

• Массовый потребительский спрос — миллионы запросов ежемесячно
• Огромное количество обзорного контента — рейтинги, сравнения, «топ-10»
• Развитая экосистема агрегаторов — от маркетплейсов до банковских супермаркетов
• Высокая конкуренция между брендами — маркетологи активно создают контент

В e-commerce лидер Яндекс.Маркет показывает 97% mention rate. В FinTech Альфа-Банк — 78%. В туризме Яндекс Путешествия — 78%. Подробнее об отраслевых бенчмарках — в нашем исследовании по нишам.

Средне представленные: 30-50% упоминаний

EdTech (54%), хостинг (48%), SaaS (42%), telecom (38%), авто (35%) — AI знает эти отрасли, но знание неравномерное. Топ-3 бренда в каждой нише получают 60-80% упоминаний, а остальные 10-20 игроков делят остаток.

В EdTech, например, Нетология занимает 86.55% mention rate, а ProductStar и Skypro получают 0% у ChatGPT — как мы показали в исследовании слепых пятен AI. Хостинг: Timeweb — 94% позитивной тональности, но AdminVPS — 0% у ChatGPT.

Характерная черта средне представленных ниш: AI называет 2-3 бренда уверенно, а остальные упоминает случайно или не упоминает вовсе.

Слабо представленные: 10-25% упоминаний

Недвижимость (30%), медицина (27%), HR (24%), страхование (22%), маркетинг (20%), консалтинг (18%), логистика (15%) — здесь AI часто даёт общие советы вместо конкретных рекомендаций.

Спросите ChatGPT «какую страховку жизни выбрать» — и вы получите абзац о типах страхования с парой упоминаний крупных компаний. Спросите «какой консалтинг выбрать для цифровой трансформации» — и AI предложит общие критерии выбора, но не назовёт ни одной фирмы.

Почти отсутствуют: 0-10% упоминаний

Криптовалюта (8%), госсектор (6%), благотворительность (4%), сельское хозяйство (3%), гэмблинг (2%) — AI практически не даёт брендовых рекомендаций в этих отраслях.

Вместо конкретных ответов нейросети используют три стратегии:

1. Общие советы без брендов — «обратите внимание на следующие критерии при выборе...»
2. Отсылка к самостоятельному исследованию — «рекомендуем самостоятельно изучить рейтинг и отзывы...»
3. Отказ от ответа — «я не могу дать финансовые рекомендации» или «данная тема регулируется законодательством...»

Почему некоторые ниши невидимы: 4 причины

Анализ данных GEO Scout выявил четыре системных фактора, определяющих представленность ниши в AI.

1. Мало экспертного контента

AI формирует ответы из открытых источников. Если в интернете мало качественного контента о продуктах и компаниях из ниши — нейросети не из чего формировать рекомендацию.

Пример: страхование. В России работают десятки страховых компаний, но количество обзорных статей «страхование жизни — рейтинг 2026» на порядок меньше, чем аналогичных статей «лучший хостинг 2026» или «топ банков для ИП». Страховые компании традиционно инвестируют в офлайн-каналы и агентские сети, а не в контент-маркетинг.

Цифры: по нашим оценкам, объём структурированного обзорного контента в страховании — примерно в 8-10 раз меньше, чем в e-commerce. При сравнимом размере рынка.

2. Сложная терминология и регуляторная специфика

Некоторые отрасли оперируют терминами, которые AI не может однозначно интерпретировать без контекста. Криптовалюта, DeFi, госуслуги, юридический консалтинг — все они требуют точного понимания регуляторной среды, которая различается по юрисдикциям.

Пример: криптовалюта. Запрос «какую криптобиржу выбрать» технически релевантен для миллионов пользователей. Но AI-провайдеры работают в разных странах с разным правовым статусом криптовалют. Вместо рекомендаций конкретных бирж (Binance, Bybit, OKX) нейросети предпочитают давать общие советы о безопасности и диверсификации.

Пример: госсектор. Госуслуги по определению уникальны для каждой страны. AI не может рекомендовать «Мои документы» или «Госуслуги» как лучшие центры обслуживания — потому что контекст запроса определяет, какие именно госуслуги имеются в виду.

3. YMYL-осторожность AI

YMYL (Your Money, Your Life) — категория контента, который напрямую влияет на финансовое благополучие, здоровье или безопасность пользователя. AI-провайдеры обрабатывают такие запросы с повышенной осторожностью.

Ниши с максимальной YMYL-осторожностью:

AI-провайдеры сознательно ограничивают глубину рекомендаций в YMYL-нишах. Вместо «выбирайте страховую компанию X» пользователь получает «при выборе страховой компании обратите внимание на...». Это архитектурное решение, а не техническое ограничение.

4. Мало отзывов, рейтингов и сравнений

AI обучается на данных из интернета. Основной источник знаний о брендах — не их официальные сайты, а сторонние площадки: обзоры, рейтинги, сравнительные таблицы, форумы.

Ниши с наименьшим количеством независимого контента:

• Сельское хозяйство — обзоры агротехники и удобрений почти не существуют в формате «топ-10»
• Благотворительность — нет устоявшейся культуры рейтингов НКО
• Логистика — B2B-услуги слабо представлены на публичных площадках
• Консалтинг — мало объективных сравнений, рынок завязан на личные связи

Для сравнения: запрос «сравнение хостингов 2026» даёт десятки подробных обзоров с таблицами, тестами и рекомендациями. Запрос «сравнение логистических компаний для e-commerce» — пару общих статей без конкретики.

Разбор 5 «невидимых» ниш с примерами

1. Криптовалюта и DeFi — AMR 8%

Самая парадоксальная ниша. Криптоиндустрия — одна из самых активных в создании контента: тысячи блогов, YouTube-каналов, Telegram-групп. Но этот контент не тот, который AI цитирует.

Что происходит при запросах:

Почему: регуляторная неоднозначность + YMYL-осторожность. AI-провайдеры не хотят нести ответственность за рекомендацию конкретной биржи в юрисдикции, где это может быть незаконно.

2. Страхование — AMR 22%

Страхование — огромный рынок (в России — более 2 триллионов рублей сборов в год), но AI его почти не видит. При запросе «страхование жизни какая компания лучше» ChatGPT обычно даёт абзац о типах полисов и предлагает «сравнить предложения нескольких компаний».

Контраст с FinTech: при запросе «какой банк выбрать для ИП» AI уверенно называет 3-5 банков с конкретными условиями. При запросе «какая страховая компания лучше для ОСАГО» — общие слова.

Причина: страховые компании исторически продают через агентов и офисы, а не через контент-маркетинг. Объём сравнительного контента «страхование vs страхование» на порядки меньше, чем «банк vs банк».

3. Консалтинг и бизнес-услуги — AMR 18%

Консалтинг — это B2B-рынок, где решения принимаются на основе личных связей, рекомендаций и репутации. AI слабо интегрирован в эту цепочку.

При запросе «компания для цифровой трансформации бизнеса» AI назовёт McKinsey, BCG и Deloitte — но это общемировые бренды. Российские консалтинговые компании (IASB, Strategy Partners, Alexander Proudfoot) — невидимы.

Причина: консалтинг не создаёт контент для массовой аудитории. White papers и кейсы публикуются на сайтах компаний, но не попадают в агрегаторы и обзорные статьи, которые AI цитирует.

4. Логистика и доставка — AMR 15%

Логистика — невидимая инфраструктура e-commerce. Пользователь спрашивает «какая логистическая компания лучше для интернет-магазина» — и AI отвечает общими критериями выбора, не называя конкретных операторов.

Парадокс: в e-commerce (AMR 78%) AI активно рекомендует маркетплейсы — а логистических операторов, которые эти маркетплейсы обслуживают, не упоминает. СДЭК, ПЭК, Деловые Линии — крупные компании с миллиардными оборотами, но для AI они — «слепая зона».

Причина: логистика — B2B-услуга, конечный потребитель о ней не задумывается. Мало публичных обзоров и сравнений. Бизнес-клиенты выбирают логистику по личному опыту и тендерам, а не по обзорам в интернете.

5. Сельское хозяйство и агро — AMR 3%

Самая «невидимая» из массовых отраслей. При запросах об агротехнике, удобрениях, семенах AI даёт технически грамотные, но абсолютно безликие ответы. Конкретные бренды — производители, дистрибьюторы, агроконсультанты — не упоминаются.

Почему: сельское хозяйство работает через дилерские сети, выставки и отраслевые издания. Контент создаётся для профессионалов и распространяется в закрытых каналах. В открытом интернете «агро-контента» почти нет — и AI его не видит.

Почему «невидимость» — это возможность

Вот главный вывод, который многие упускают: ниши с низкой AI-представленностью — это не проблема, а окно возможностей.

Аналогия с SEO 2005 года

В 2005 году SEO было молодой дисциплиной. Кто первым начал оптимизировать сайты — тот занял топ-выдачу с минимальными усилиями. К 2015 году конкуренция в SEO стала настолько высокой, что для попадания в топ-10 требовались бюджеты в миллионы рублей.

GEO в 2026 году — это SEO в 2005-м. Но с одним отличием: в некоторых нишах конкуренция за AI-внимание равна нулю.

Математика первой mover advantage

В e-commerce за топ-3 в AI-ответах борются десятки брендов с многомиллионными маркетинговыми бюджетами. Яндекс.Маркет, Ozon, Wildberries, Мегамаркет, Авито — все они инвестируют в контент, структурированные данные и присутствие на площадках. Вырваться в топ-3 в такой конкуренции — огромная работа.

В страховании за топ-3 не борется никто. Создайте 10-15 качественных экспертных статей, получите упоминания на 3-5 авторитетных площадках, внедрите структурированные данные — и вы с высокой вероятностью станете брендом, который AI рекомендует по умолчанию.

Сравнение усилий:

Отрасли с максимальным потенциалом

По оценке GEO Scout, наибольший потенциал для GEO-оптимизации в 2026 году имеют:

1. Страхование — огромный рынок, нулевая конкуренция за AI-внимание
2. Логистика — растущий e-commerce создаёт спрос на AI-рекомендации
3. HR и рекрутинг — ниша быстро цифровизируется, AI-запросы растут
4. Консалтинг — премиальный сегмент, высокая ценность AI-рекомендации
5. Недвижимость — большие чеки, высокая зависимость от рекомендаций

Практические шаги: как повысить представленность ниши

Если вы работаете в «невидимой» для AI нише, вот конкретный план действий.

Шаг 1: Создайте экспертный контент, который AI сможет цитировать

AI извлекает факты из структурированного контента. Ваши статьи должны отвечать на конкретные вопросы:

• «Как выбрать [ваш продукт/услугу] — критерии и сравнение»
• «[Ваша услуга] vs [альтернатива] — что лучше в 2026 году»
• «Топ-5 [продуктов в вашей нише] — рейтинг с обоснованием»
• «Сколько стоит [ваша услуга] — цены и тарифы 2026»

Формат: подробные статьи 3000-5000 слов с таблицами, сравнениями и конкретными цифрами. AI любит факты, которые можно извлечь и перефразировать.

Шаг 2: Получите упоминания на авторитетных площадках

AI цитирует не ваши статьи, а сторонние источники. Вам нужны упоминания на площадках, которым нейросети доверяют:

• Отраслевые медиа — vc.ru, Habr, Forbes, РБК, профильные издания
• Агрегаторы рейтингов — рейтинги, сравнения, каталоги
• Экспертные площадки — блоги, подкасты, интервью
• Справочники — 2GIS, Яндекс.Карты, отраслевые каталоги

Шаг 3: Внедрите структурированные данные

JSON-LD разметка помогает AI понимать ваш контент. Минимальный набор:

• Organization — данные о компании
• Product / Service — продукты и услуги с ценами
• FAQ — вопросы и ответы (AI особенно любит этот формат)
• Review — отзывы и рейтинги
• Article — экспертные статьи с авторством

Подробнее — в статье FAQ Schema Markup для AI-ответов.

Шаг 4: Мониторьте прогресс и адаптируйте стратегию

GEO-оптимизация — это не разовое действие, а процесс. Отслеживайте:

• Mention Rate вашего бренда — растёт ли он от месяца к месяцу
• Aggregate Mention Rate вашей ниши — появляется ли ниша в AI-ответах чаще
• Позицию — на каком месте вас упоминает AI
• Тональность — позитивная, нейтральная или негативная

Платформа GEO Scout отслеживает все эти метрики ежедневно по 10 AI-провайдерам. Вы видите динамику и понимаете, что работает, а что нет.

Шаг 5: Станьте «голосом отрасли»

В нишах с низкой AI-представленностью один экспертный ресурс может стать основным источником знаний для нейросетей. Создайте:

• Отраслевой блог с регулярными публикациями
• Ежегодный рейтинг игроков рынка
• Справочник терминов и определений
• Калькуляторы и инструменты для сравнения

Если AI начнёт цитировать ваш ресурс как авторитетный — вы станете не просто видимым брендом, а источником, через который AI узнаёт о всей отрасли. Это стратегическое преимущество, которое невозможно купить за рекламный бюджет.

FAQ

Что значит «ниша плохо представлена в AI»?

Это значит, что при запросах пользователей, связанных с данной отраслью, нейросети редко упоминают конкретные бренды и компании из этой ниши. Вместо брендовых рекомендаций AI даёт общие советы, предлагает бренды из смежных ниш или вовсе признаётся, что не может дать конкретный ответ. В наших данных это выражается через низкий Aggregate Mention Rate — средний процент упоминаний брендов из ниши в ответах AI.

Почему криптовалюта и DeFi почти не представлены в ответах AI?

Три причины. Первая: YMYL-осторожность. AI-провайдеры сознательно избегают давать финансовые советы в высокорискованных сферах — вместо конкретных платформ они дают общие предупреждения. Вторая: регуляторная неоднозначность. Правовой статус криптовалют различается по странам, и AI предпочитает не рекомендовать сервисы, которые могут быть незаконны в юрисдикции пользователя. Третья: мало структурированного экспертного контента. Криптоиндустрия создаёт контент для «своих», а не для нейросетей.

Как малому бизнесу из «невидимой» ниши повысить шансы на упоминание в AI?

Четыре шага. 1) Создайте подробный контент, отвечающий на конкретные вопросы вашей аудитории — AI извлекает факты из таких материалов. 2) Получите упоминания на авторитетных площадках — рейтинги, обзоры, экспертные статьи на vc.ru, Habr, профильных медиа. 3) Добавьте структурированные данные на сайт — JSON-LD разметку с FAQ, продуктами, услугами. 4) Зарегистрируйтесь в агрегаторах и справочниках — AI активно их цитирует. Первые результаты появятся через 2-4 месяца системной работы.

Влияет ли размер компании на представленность ниши в AI?

Косвенно — да, напрямую — нет. Крупные компании чаще создают контент и присутствуют в медиа, что повышает их шансы на упоминание. Но наш анализ показывает, что внутри ниши размер бизнеса не коррелирует с позицией в AI. В хостинге AdminVPS (небольшая компания) обходит Selectel (крупного провайдера). В FinTech Т-Банк обходит Сбербанк. AI оценивает не размер, а качество контента и цифровое присутствие. Подробнее — в нашем исследовании «Размер бизнеса не определяет позицию в AI».

Как оценивалась представленность ниш в этом исследовании?

Мы использовали Aggregate Mention Rate — среднюю долю ответов AI, в которых упоминается хотя бы один бренд из данной ниши, при запросах, релевантных этой нише. Мониторинг проводился через 10 AI-провайдеров (ChatGPT, Claude, DeepSeek, Gemini, Google AI Mode, Google AI Overview, Grok, Perplexity, YandexGPT, Alice AI) по коммерческим запросам на русском языке. Данные GEO Scout, март-апрель 2026.

Почему «невидимость» ниши — это возможность для бизнеса?

Потому что в нишах с низкой AI-представленностью конкуренция за внимание нейросетей практически нулевая. Первый бренд, который создаст качественный экспертный контент и получит упоминания в цитируемых источниках, автоматически займёт доминирующую позицию в AI-ответах. В EdTech и e-commerce за топ-3 борются десятки брендов с бюджетами. В страховании или сельском хозяйстве — почти никто. Минимальные усилия дают максимальный результат.

Какие ниши лучше всего представлены в AI-ответах?

По данным GEO Scout: e-commerce (Aggregate Mention Rate 78%), туризм (72%) и FinTech (68%). Эти отрасли лучше всего представлены благодаря обилию обзорного контента, агрегаторов сравнения, активных маркетинговых стратегий брендов и высокой частоты пользовательских запросов. В e-commerce Яндекс.Маркет показывает 97% mention rate, в FinTech Альфа-Банк — 78%, в туризме Яндекс Путешествия — 78%. Полные данные по 716 брендам — в нашем исследовании 5 ниш.

Полные данные мониторинга AI-видимости по отраслям и брендам доступны на платформе GEO Scout. Ежедневное отслеживание 10 AI-провайдеров, автоматические отчёты, конкурентный анализ.