Как мы измеряем цитирование ИИ

Исходный материал, поток ответов от пяти ИИ-ассистентов: ChatGPT, Claude, Gemini, Grok и Perplexity. Они отвечают на вопросы, которые каждую неделю используются для отслеживания того, как сайты клиентов появляются в ответах ИИ. Вопросы отправляются через API каждой модели с включённым веб-поиском.

Вопросы генерируются по короткому описанию каждого отслеживаемого бизнеса: что он продаёт, на каком рынке, кому. Они похожи на запросы потенциального покупателя, например, какую компанию по переезду нанять для переезда по всей Франции или можно ли доверять определённому типу интернет-аптек. Сгенерированные вопросы никогда не называют бренд, поэтому ответ не подталкивается к клиенту. Клиенты могут добавлять свои вопросы.

Модели предлагается отметить каждую рекомендованную компанию и рядом написать адреса страниц, которые подтверждают выбор. Каждый адрес сводится к домену без префикса www. и становится одним цитированием этого домена. Учитываются только полные ответы.

Показатель, это доля: цитирования домена, делённые на количество ответов в том же срезе (период, модель, язык, отрасль), умноженные на 100.

Знаменатель включает все ответы в этом срезе, даже те, которые не рекомендуют ни одной компании и не дают ни одного адреса. Домен сравнивается со всеми своими шансами быть процитированным.

Числитель подчиняется одному правилу: домен засчитывается один раз за каждую рекомендованную компанию и за каждый ответ. Если ответ рекомендует три компании по удалению мусора и подтверждает каждую страницей с одного и того же сайта отзывов, этот сайт получает три цитирования. Две страницы этого сайта для одной компании по-прежнему дают одно цитирование для этой компании. Поэтому цифра, это показатель цитирований, а не доля ответов.

За несколько месяцев показатель не является средним из месячных показателей: он делит цитирования всех месяцев на сумму их ответов, поэтому загруженный месяц весит больше спокойного.

• В основном французский, немного английского. Язык ответа определяется по рынку, на который ориентирован анализируемый сайт, и берётся из его локали (fr-FR, fr-BE, fr-CH для французского; en-US, en-GB для английского), а не угадывается по формулировке. Большинство отслеживаемых сайтов работают на франкоязычные рынки, поэтому французская выборка намного больше. Немногочисленные ответы для рынков на других языках учитываются только в общих показателях.
• Вопросы о бизнесе и рынках. Выбор поставщика, сравнение предложений, проверка цен или надёжности. Темы вне коммерции отсутствуют.
• Отрасли. Ответ относится к отрасли анализируемой компании, которая определяется тем, что она продаёт, а не тем, кто её клиенты: программное обеспечение для агентов по недвижимости относится к разделу «ПО», а веб-студия, к «IT-услугам». Эта классификация начинается в июле 2026 года. У отрасли появляется собственная страница, когда в ней набирается не менее трёх компаний и около 500 ответов, чтобы ни один сектор не повторял одного клиента.
• Модели. ChatGPT, Gemini и Perplexity получают вопросы от каждого отслеживаемого сайта; Claude и Grok, только часть из них, поэтому их показатели опираются на меньшее число ответов и на другой набор компаний.

• Домены Google. google.com и его национальные версии, перенаправления vertexaisearch.cloud.google.com, найденные в ответах Gemini, и технические хосты вроде gstatic.com удаляются на каждом этапе: это служебная часть ответов, а не страницы, которые читатель стал бы открывать. Продукты Google, рекомендованные по названию, например Google Cloud, по-прежнему могут появляться в рейтингах брендов.
• Собственный сайт издателя. sorank.com отслеживается как клиент, с вопросами о SEO-программах, которые тянули бы английские показатели к SEO-инструментам. Все его ответы удаляются. За несколько месяцев начала 2026 года их не удавалось выделить, поэтому эти месяцы учитываются только по французскому.
• Сайты клиентов. Сайты отслеживаемых компаний исчезают из всех рейтингов, появляются ли они как домен или как название бренда, даже если упоминаются только через поддомен. Их ответы остаются в выборке: сайты ниже поднимаются, а знаменатель не меняется. Публичная платформа, которую клиент указал как свой адрес, например страница LinkedIn, никогда не удаляется по этой причине.
• Текст и персональные данные. Никакие вопросы, ответы, названия клиентов или данные пользователей не публикуются.

Сырые ответы хранятся всего несколько недель. Каждый месяц агрегируется, пока они ещё существуют: итоги по модели и языку, полный ряд для каждой отслеживаемой платформы и топ-списки доменов (первые 25 за месяц в целом, первые 20 по каждой модели). Старые месяцы сохраняются только в виде этих агрегатов.

Рейтинг за весь период складывает ежемесячные топ-списки. Домен, которого не было в списке месяца, за этот месяц считается с нулём, даже если он был процитирован. Ведущие домены попадают почти в каждый список, поэтому верх рейтинга надёжен; ниже позиции и количества являются минимальными, особенно для доменов с нерегулярным присутствием.

Отслеживаемые платформы, такие как YouTube, Reddit, Wikipedia или Trustpilot, не подпадают под это ограничение, потому что их цитирования фиксируются полностью каждый месяц. Если страница платформы и рейтинг доменов расходятся за один и тот же период, полную цифру содержит страница платформы.

Каждый адрес привязывается к своему регистрируемому домену, то есть к названию, которое компания реально покупает, определяемому по Public Suffix List, общему справочнику доменных зон. help.example.com учитывается вместе с example.com, entreprendre.service-public.gouv.fr, вместе с service-public.gouv.fr. Детали сохраняются: в объединённой строке в выпадающем списке перечислены её поддомены и их количество.

Два типа доменов никогда не объединяются, потому что их поддомены принадлежат разным владельцам:

1. Конструкторы сайтов и хостинги, где каждый поддомен, отдельный сайт, например блоги на substack.com или wixsite.com.
2. Институциональные зонтики, где каждый поддомен, отдельный государственный орган, например nih.gov, europa.eu или admin.ch.

Зоны вроде gouv.fr или gov.uk работают в этом списке как доменные зоны, поэтому impots.gouv.fr и service-public.gouv.fr остаются двумя сайтами. Старый адрес, который перенаправляет на новый, объединяется с ним (service-public.fr в service-public.gouv.fr), а отслеживаемые платформы собирают свои адреса вместе: twitter.com и x.com учитываются как Twitter/X.

Один побочный эффект: если один ответ подтверждает компанию двумя поддоменами одного сайта, объединённая строка домена учитывает оба, а показатели платформ учитывают платформу один раз.

Вопросы задаются каждую неделю, а сайт обновляется ежемесячным снимком, дата которого указана на сайте. Каждый снимок добавляет последний месяц, не стирая историю: если существуют две версии одного месяца, побеждает та, в которой больше ответов, поэтому неполный месяц никогда не заменит полный.

Изменение метода, например нового правила группировки, попадает на все страницы при следующем снимке, включая прошлые месяцы, насколько это позволяют их агрегированные данные.

Данные собраны Thibault Besson-Magdelain, основателем Sorank. Все агрегированные данные, на которых основаны графики, находятся в одном файле data.json в корне sorank.com/data: рейтинги доменов и брендов в целом и по каждой модели, ежемесячные ряды по платформам, общее число ответов по месяцам, моделям и языкам, а также разбивка по отраслям. Только количества и доли, ничего больше.

• Это не перепись использования ИИ. Данные показывают, на какие источники ссылаются ИИ-ассистенты, говоря о компаниях и рынках, а не то, о чём люди вообще спрашивают, и отрасли с большим числом отслеживаемых сайтов весят больше.
• Перевес в пользу французского. Общие показатели склоняются к источникам, важным на франкоязычных рынках; английский опирается на меньшую выборку, а других языков нет вовсе. Результаты нельзя без изменений переносить на другие страны.
• Модели меняются. Поставщики выпускают новые версии и настраивают свои поисковые инструменты. Показатели сгруппированы по ассистенту, а не по версии, поэтому сдвиг на графике может быть вызван обновлением модели так же, как и изменениями в вебе.
• Ответы различаются. Один и тот же вопрос, заданный дважды, может вернуть другие компании и другие источники. Большой объём сглаживает это, но узкие срезы (одна модель, одна отрасль, один месяц) колеблются сильнее.
• Ответы API, непроверенные адреса. Публичные чат-приложения со своими настройками могут ссылаться на другие страницы. Адреса в ссылках не проверяются поштучно: страница может не работать или не содержать того, что модель ей приписывает.