Чому AI частіше радить каталоги, а не сайти брендів: нове дослідження
Світ штучного інтелекту активно впливає на те, як ми шукаємо й обираємо постачальників послуг або товарів. Згідно з нещодавнім дослідженням, проведеним командою Citations.press, каталоги секторів посідають ключове місце серед джерел, на які орієнтуються AI-помічники при рекомендації постачальників, значно випереджаючи офіційні сторінки брендів.
Основні результати дослідження
Аналіз 3,850 комерційних запитів на платформах ChatGPT, Google AI Mode, Perplexity і Google AI Overviews, проведений влітку 2026 року, пролив світло на джерела, котрі AI найчастіше використовує.
- Каталоги секторів забезпечили 41% посилань у відповідях AI, тоді як брендовані сторінки — лише 18%.
- Переважна більшість посилань (68%) у каталогах приходить з інформаційних списків, а не індивідуальних профілів.
- Каталоги, в яких кожен запис містить одну сутність з чітко визначеними характеристиками, цитуються в 3,1 рази частіше, ніж ті, що мають вільний формат записів.
- Рівень цитувань каталогів на тематичні запити варіюється від 22% на ChatGPT до 47% на Perplexity.
- Перетин джерел, використаних чотирма платформами, складає 31%, що показує певну унікальність у виборі контенту.
Різниці між галузями
Рівень довіри AI до каталогів сильно залежить від сектору. Найбільший розрив між каталогами і офіційними сайтами спостерігався у сфері інженерії — тут каталоги цитуються в 4,2 рази частіше. У сфері постачання IT та при виборі партнерів за каналом також домінують каталоги, що істотно впливає на рішення покупців.
Однак у споживчому сегменті, дослідженому на прикладі «Secret Salons», помічники частіше показували конкретні назви фірм, ніж списки постачальників.
Зв’язок із авторитетністю домену
Цікаво, що авторитетність домену каталогу (Domain Authority) має незначний вплив на кількість цитувань — коефіцієнт кореляції склав лише 0,19. Натомість більш вагомим критерієм є глибина і повнота покриття конкретної категорії.
Автори дослідження пояснюють це так: AI-системи віддають перевагу тим джерелам, які найповніше відповідають на конкретне запитання, а не тим, що загалом є більш авторитетними. Втім, це лише попередні дані, які потребують підтвердження в ширших дослідженнях.
Порівняння з іншими великими дослідженнями
Звичайно, це дослідження не є поодиноким. Результати гармонійно вписуються у ширший контекст, сформований кількома авторитетними роботами:
- Компанія DeltaV Digital проаналізувала понад 25 тисяч цитувань AI відповідей і виявила, що листинги займають до 61% у сфері B2B технологічних послуг.
- Semrush дослідила понад 100 мільйонів цитувань на різних платформах і зафіксувала, що цитування зосереджені на кількох великих агрегаторах.
- Peec AI відслідкувала 30 мільйонів джерел і підтвердила часте використання платформ оглядів і списків, таких як G2 і Yelp, у запитах рекомендацій.
Хоча ці дослідження мають різний масштаб і фокус, вони разом підтверджують тенденцію: AI-програми довіряють агрегованим і наведеним спискам більше, ніж окремим сайтам компаній.
Загальна методика дослідження
Дослідження включало 3,850 промтів на чотирьох AI-платформах у період з 10 червня по 22 серпня 2026 року. Запити поділялися на типи:
- Категорійні (називали лише сектор, без згадування конкретної компанії) — 56%.
- Порівняльні — 23%.
- Перевірочні (із згадуванням конкретного бренду) — 21%.
Для кожної відповіді фіксували всі URL із посиланнями, а також вручну та за правилами визначали тип джерела. Особлива увага приділялася шести вертикальним каталогам у різних секторах — від інженерії до незалежних споживчих послуг.
Деякі обмеження, які автори вказують у своїй роботі, включають змінність відповідей між різними запусками, регіонами та акаунтами, а також суб’єктивність класифікації. Також не було виконано прямого аналізу того, як це впливає на поведінку покупців.
Додаткові матеріали для дослідників
Усі вихідні дані, правила класифікації, а також окремі вибірки використовувалися під час дослідження і доступні за запитом. Це відкриває можливість для інших аналітиків перевірити, уточнити або розширити ці результати.
Інформація про організацію Citations.press
Citations.press займається вивченням того, як AI вибирає джерела інформації для цитування, а також керує каталогами, які стали основою для цього дослідження. На їхньому сайті можна детально ознайомитися з методологією та матеріалами.
Контактна особа: Террі Овар
Електронна пошта: Send Email
Веб-сайт: https://citations.press/
