Проблема доверия к данным GEO: SEO-специалистам нужны данные, а не платформы

Сфера GEO (Generative Engine Optimization — оптимизация для генеративных поисковых систем) в последнее время стала самой обсуждаемой темой в мире SEO, однако вопрос доверия к инструментам, созданным для её измерения, остаётся открытым. Дуэйн Форрестер, основатель и генеральный директор UnboundAnswers.com, в июле в течение трёх недель провёл опрос среди специалистов, работающих над видимостью в AI-поиске. На него ответили 163 человека, привлечённых через собственную сеть автора, репосты и платную рекламу в LinkedIn и X. Поскольку выборка сформирована по принципу самоотбора, она отражает не всю отрасль, а мнение специалистов, глубоко погружённых в тему; погрешность результатов составляет примерно 7%.

Опрос строится вокруг двух показателей. Когда участников попросили оценить ценность пяти видов данных о видимости в AI — адаптацию запросов за пределами ключевых слов, сравнение с конкурентами, определение источника упоминания бренда (из обучения модели или из поиска в реальном времени), атрибуцию на уровне фрагмента текста и статус цитирования, — средний балл составил 4,20 из 5. Но когда их спросили, насколько разумно вкладываться в отдельную платформу, предоставляющую подобные данные, оценка упала до 3,19. Лишь 44% респондентов сочли покупку такого инструмента оправданной, а почти треть поставила оценку 1 или 2 из 5.

123 человека (75%) дали развёрнутый ответ на открытый вопрос, и в нём проявилось глубокое недоверие. Наиболее частые темы: непрозрачность методологии и недоверие к ней — 24%, неспособность связать результаты с бизнес-ценностью (ROI) — 20%, нестабильность моделей и персонализированные ответы — 15%, искусственные списки запросов, не отражающие реальный пользовательский спрос — 11%, неспособность превратить данные в конкретные действия — 9%. Несколько респондентов описали одну и ту же проблему: вы сами составляете список запросов, по которым отслеживаете видимость, — то есть сами определяете, по чему должны быть видны, а затем сами себя по этому списку и оцениваете; один из участников назвал это «самосбывающимся пророчеством».

Ключевой вывод в том, что проблема не в цене. Лишь 7% респондентов назвали цену проблемой, тогда как 57% заявили либо «я не доверяю этой цифре», либо «я не могу связать это с деньгами». Форрестер называет это самым полезным выводом опроса: инструменты этой категории сдерживает не их стоимость, а недоверие к ним. Более глубокий анализ показывает, что респонденты, поднявшие вопрос доверия, ценят данные так же высоко, как и остальные (4,20 против 4,19) и располагают сопоставимым бюджетом, но их готовность вкладываться в платформу падает с 3,36 до 2,76 — то есть дело не в деньгах, а в доверии.

Опрос также показал, какие именно данные хотят видеть респонденты: адаптация запросов за пределами ключевых слов — 90%, сравнение с конкурентами — 83%, понимание, получены ли данные из обучения модели или из поиска в реальном времени, — 83%, атрибуция на уровне фрагмента текста — 75%, статус цитирования — 71%. Что касается важности отдельных систем, лидируют функции Google AI Overviews и AI Mode — 95%, ChatGPT — 94%, Gemini — 75%, Claude — 64%, Perplexity — 34% и Copilot — 25%.

Форрестер помещает результаты опроса в более широкий контекст: по данным IBISWorld, только в США в сфере SEO и консалтинга по интернет-маркетингу занято около 715 000 человек, тогда как на опрос ответили лишь 163 из них — то есть один из каждых 4400. По словам автора, именно этот разрыв между тем, как часто отрасль обсуждает AI-поиск как экзистенциальную угрозу, и реальным уровнем практического вовлечения, возможно, и есть самый честный вывод опроса: слов много, а практических действий мало.