Выделите текст, чтобы комментировать.
Искусственный интеллект постепенно становится одним из главных инструментов поиска информации. Пользователи обращаются к ChatGPT, Алисе, Gemini и Google AI Overview не только за идеями, но и за практическими рекомендациями — например, при выборе агрегатора бронирования отелей. На этом фоне особенно важно понять, по каким принципам нейросети рекомендуют те или иные сервисы и можно ли повысить их видимость.
Чтобы разобраться в этом вопросе, специалисты Sape проанализировали, как большие языковые модели формируют рекомендации для пользователей. В рамках исследования аналитики изучили 826 ответов четырех популярных нейросетей, полученных по 242 уникальным запросам.
Какие сервисы лидируют в сравнительных запросах
Когда пользователи спрашивают ИИ, где лучше бронировать гостиницу, какая платформа надежнее или предлагает более выгодные условия, чаще всего в ответах фигурируют три сервиса. На первом месте оказался Ostrovok — его упоминали в 62% случаев. Следом расположились Booking с результатом 60% и Яндекс Путешествия, который встретился в 56% ответов.
Именно эти агрегаторы стабильно лидируют практически по всем категориям сравнительных запросов — от надежности и бонусных программ до пользовательских рейтингов и удобства.
При этом исследование выявило несколько особенностей. Так, Booking чаще других упоминается при обсуждении бонусов, однако в ответах Алисы и Gemini преимущество нередко получают российские сервисы. Если же вопрос касается стоимости проживания, генеративные модели обычно избегают однозначных выводов, объясняя это постоянным изменением цен и рекомендуя проверять актуальные предложения непосредственно на сайтах агрегаторов.
Универсального победителя нейросети не выбирают. При прямом сравнении двух платформ они, как правило, перечисляют сильные и слабые стороны каждого варианта, оставляя выбор пользователю.
Ситуативные запросы меняют расстановку сил
Совсем иначе распределяются рекомендации, если запрос касается конкретной жизненной ситуации. Например, когда пользователь ищет сервис для определенного направления, формата отдыха или особых условий проживания.
В таких сценариях лидером остается Яндекс Путешествия с долей упоминаний 31,5%, вторую строчку занимает Ostrovok (28,5%). При этом наиболее заметный рост демонстрирует 101hotels: его присутствие в ответах увеличивается с 13% до 28,2%, практически сравниваясь с лидерами рейтинга. Booking, напротив, значительно теряет позиции — если в сравнительных запросах платформа входит в число безусловных лидеров, то в ситуативных рекомендациях его доля снижается до 11,1%.
Как формируются рекомендации нейросетей
Анализ показал, что характер запроса напрямую влияет на то, какие источники используют нейросети при формировании ответа.
При обработке сравнительных запросов ИИ преимущественно обращается к публикациям профильных медиа. Около 80% цитирований приходится на обзорные материалы и рейтинги, опубликованные на таких площадках, как dzen.ru, hi-tech.mail.ru, vc.ru, t-j.ru и других ресурсах. По сути, нейросети агрегируют уже существующие экспертные обзоры и формируют ответ на их основе.
Ситуативные запросы работают по совершенно другой логике. В этом случае модели значительно чаще используют информацию непосредственно с сайтов платформ бронирования. Среди наиболее цитируемых источников оказались 101hotels.com, travel.yandex.ru, ostrovok.ru и hotel.tutu.ru. Именно там размещены тематические подборки и страницы, максимально соответствующие конкретным запросам пользователей.
Как увеличить видимость бренда в ответах ИИ
Исследование показало, что универсального набора источников, на который всегда опираются генеративные модели, не существует. В зависимости от задачи пользователя нейросеть меняет базу данных, на которую опирается при формировании ответа.
Повысить присутствие сервиса бронирования отелей в рекомендациях ИИ можно при комплексной работе сразу по нескольким направлениям:
- Для сравнительных запросов важно регулярно появляться в отраслевых рейтингах, обзорах и аналитических публикациях. Добиться этого помогают сотрудничество с профильными изданиями, создание экспертного контента и развитие качественного ссылочного профиля.
- Для ситуативных запросов стоит развивать собственный сайт. Эффективным решением станет создание тематических страниц под разные сценарии путешествий, использование логичной структуры разделов, публикация блоков с ответами на популярные вопросы и размещение дополнительной информации о направлениях, транспорте, климате и достопримечательностях.
Кроме того, важно регулярно отслеживать изменения в ответах генеративных моделей, анализировать появление новых источников и корректировать стратегию с учетом действий конкурентов. Поскольку алгоритмы нейросетей и используемые ими данные постоянно меняются, системный мониторинг становится одним из ключевых факторов успешного продвижения.
