Залежність видачі LLM від позицій у Google та Bing: Результати незалежного експерименту №8

ChatGPT, Google AI Overview та інші AI-асистенти вже сьогодні обробляють мільйони запитів щодня, пропонуючи готові відповіді замість списків сторінок, який видає звичайний Google пошук. Для SEO-фахівців це означає появу нового очевидного виклику: для ефективного просування клієнтів, недостатньо просто потрапити в ТОП Google — потрібно з’ясувати, чи побачать користувачі його сайт у відповідях AI.

Але чи потрібно для цього бути в ТОПі видачі, чи позиції ніяк не впливають на це? Чи використовують LLM-системи традиційні пошукові рейтинги як основу для своїх рекомендацій? Якщо так — то наскільки? Розуміння цих механізмів критично важливе для адаптації SEO стратегій просування (та і в цілому маркетингу) в нову еру AI-пошуку. Тож стикнувшися з питаннями, ми почали шукати відповіді.

Гіпотеза дослідження

Ми висунули дві ключові гіпотези, спираючись на власні спостереження та думки:

• Гіпотеза 1: Потрапляння сайту до видачі ChatGPT залежить від його позиції в органічній видачі Google та Bing. Сайти з ТОП-30 мають значно вищу ймовірність бути згаданими в AI-відповідях.
• Гіпотеза 2: Google AI Overview має ще сильнішу залежність від власної органічної видачі, оскільки це продукт екосистеми Google, і алгоритм швидше за все пріоритезує власні топові результати.

Додаткове припущення: залежність може варіюватися залежно від типу запиту (локальні vs. загальні), мови (українська vs. англійська) та типу акаунту (залогінений vs. інкогніто), тому це повпливало на вибірку запитів для тестування..

Методика експерименту 

Для забезпечення максимальної об’єктивності одразу описуємо які умови ми собі поставили. 

География:

• Українське ГЕО (через VPN)
• США ГЕО (через VPN)

Використання VPN дозволило уникнути впливу персоналізації на основі геолокації та отримати “чисті” результати видачі, які бачить типовий користувач з України та США. Ми вже описували вплив ГЕО на результати видачі ChatGpt, оскільки цю гіпотезу тестували найперше. 

Типи акаунтів:

• 2 залогінених акаунти
• 2 акаунти в режимі інкогніто

Залогінені акаунти дозволяють відстежити вплив історії пошуків та персоналізації, тоді як інкогніто-режим показує базову видачу без врахування користувацького контексту. 

Обсяг дослідження:

• 10 запитів українською мовою
• 10 запитів англійською мовою

Вибір 20 запитів забезпечив достатню статистичну базу для виявлення закономірностей, охопивши різні типи інтенту: інформаційні, комерційні, локальні та навігаційні. 

Набір тестових запитів

Де?	Запити українські	Запити англійські
Google	Послуги SEO просування	SEO promotion services
ChatGPT	Компанії з послуг SEO просування	Give me a list of companies providing SEO promotion services
Google	кафе неподалік	cafe nearby
ChatGPT	в яке кафе неподалік мені піти	which cafe nearby should I go to?
Google	Автосалон	Car showroom
ChatGPT	Напиши список із 10 автосалонів	Write a list of 10 car dealerships
Google	Купити Біткоін	buy btc
ChatGPT	Де купити біткоін	where to buy btc
Google	доставка їжі	food delivery
ChatGPT	де замовити доставку їжі	where to order food delivery
Google	додаток для психічного здоров’я	mental health app
ChatGPT	додаток для психічного здоров’я	mental health app
Google	платформа онлайн-навчання	online learning platform
ChatGPT	платформа онлайн-навчання	online learning platform
Google	SEO-агентства в Україні	seo agencies in California
ChatGPT	SEO-агентства в Україні	seo agencies in California
Google	криптогаманці для початківців	crypto wallets for beginners
ChatGPT	криптогаманці для початківців	crypto wallets for beginners
Google	платформа для потокового передавання музики	music streaming platform
ChatGPT	платформа для потокового передавання музики	music streaming platform

Процес збору даних

Збір даних проходив у декілька послідовних етапів, кожен з яких вимагав фіксації результатів. Процес був повністю стандартизований для всіх 20 запитів, що забезпечило порівнянність даних. Використання автоматизованих інструментів для збору ТОП-100 дозволило уникнути людського фактору та пропущених позицій. Тож план наших дій був такий:

1. Збір органічної видачі: Для кожного запиту зняли ТОП-100 результатів Google та Bing
2. Збір AI Overview: Зафіксували всі результати Google AI Overview (якщо з’являвся)
3. Опитування ChatGPT: Запустили ідентичні запити через всі 4 типи акаунтів
4. Аналіз збігів: Порівняли домени та URL з AI-відповідей з позиціями в органічній видачі
5. Розрахунок метрик: Визначили hit rate (частка згаданих сайтів), середню позицію, ймовірність цитування для різних діапазонів позицій

Усі дані зведені в структуровані таблиці для статистичного аналізу. 

Результати дослідження

Частина 1: Залежність від Google (українська та англійська видачі)

AI Overview

Українська видача:

• Середня залежність від ТОП-100 Google становить ~26%
• Пік у ТОП-30: 70–80% збігів
• Для крипто/сервісних запитів (“Купити Біткоін”): 58% залежність
• Для геозалежних запитів (“кафе”, “доставка”): 0–25% залежність

Це вказує на сильну залежність від ТОП-10–30 для тем з чіткими рекомендаціями, але незалежність для локальних запитів.

Англійська видача:

• Середня залежність від ТОП-100: ~24%
• Пік у ТОП-30: 70–90% збігів
• AI часто фокусується на оглядових статтях і популярних джерелах (Wikipedia, NerdWallet, VeryWellMind) для категорійних запитів (“mental health app”, “online learning platform”): 31.7–63.6%
• Натомість для локальних (“cafe”, “food delivery”): 0–19%

Відсутність AI Overview у деяких запитах (food delivery, SEO agencies) знижує середню залежність. Це вказує на те, що AI Overview ефективний для структурованих тем, але слабший для локальних через узагальнення.

Ключова особливість: AI Overview селективно вибирає авторитетні джерела (binance.com, promodo.com, coursera.org, wikipedia.org), ігноруючи 60–70% сайтів з ТОП-30. Для категорійних запитів залежність вища, для локальних — низька або відсутня через узагальнення відповідей.

ChatGPT

Українська видача:

• Середня залежність від ТОП-100: ~10.7%
• Hit rate у ТОП-30: 60–70%
• Вища залежність для крипто (“Купити Біткоін”): 21%
• Нижча для геозалежних (“кафе”, “доставка”): 0–25%

ChatGPT більше спирається на внутрішні знання, генеруючи списки компаній/сервісів без сильної прив’язки до поточної видачі. Акаунти з логіном частіше локалізують відповіді (Дніпро/Україна), з вищими збігами, ніж інкогніто.

Англійська видача:

• Середня залежність: ~30%
• Hit rate у ТОП-50: 80–90%
• Сильна залежність для списків (“BTC”, “crypto wallets”, “food delivery”): 54.5–66.7%
• Залогінені акаунти частіше персоналізують під США, з вищими збігами

Загальні тренди: Залежність вища для загальних тем (SEO, крипто), де GPT/AI використовують популярні джерела. Для локальних (кафе, доставка) – нижча, через персоналізацію відповідей без прямого копіювання ТОП-Google. Середня ймовірність потрапляння в ТОП-30: ~60% для AI, ~50% для GPT. Рекомендації: Для точності вкажіть локацію в тестах; агрегація показує, що GPT менш залежний від Google, ніж AI.

Таблиця ймовірностей потрапляння в результат

Група позицій	Позиції в Google	Середня ймовірність для AI Overview	Середня ймовірність для GPT
1	1–10	30% (0.3)	16% (0.16)
2	11–20	4% (0.04)	2% (0.02)
3	21–30	6% (0.06)	2% (0.02)
4	31–40	0% (0.0)	2% (0.02)
5	41–50	4% (0.04)	0% (0.0)
6	51–60	0% (0.0)	0% (0.0)
7	61–70	0% (0.0)	0% (0.0)
8	71–80	0% (0.0)	0% (0.0)
9	81–90	0% (0.0)	0% (0.0)
10	91–100	0% (0.0)	0% (0.0)

Імовірність потрапляння URL до AI Overview та ChatGPT (українська видача) 

Імовірність потрапляння URL до AI Overview та ChatGPT (англійська видача) 

Частина 2: Залежність від Bing (англійська видача)

На основі аналізу запитів можна зробити наступні узагальнені висновки щодо залежності між результатами пошуку Bing і цитуваннями в GPT:

1. Сильна кореляція з ТОП-10 Bing:
   • 50–53% посилань у GPT припадають на ТОП-10 Bing
   • 60–70% унікальних доменів з ТОП-10
   • Це підтверджує, що GPT (ймовірно, через RAG-механіку) активно використовує топові результати пошуку Bing, особливо оглядові статті (наприклад, pcmag.com, forbes.com, clutch.co).
2. Різкий спад після ТОП-10:
   • Позиції 11–20: 20–30% ймовірність
   • Позиції 21–30: 10–30% ймовірність
   • Позиції >30: 17–24% hit rate
   • Це свідчить про чіткий фокус GPT на високорангових джерелах, хоча додаткові джерела з нижчих позицій (наприклад, wikipedia.org, theverge.com) можуть з’являтися через web_search або контекстну релевантність.
3. Вплив типу акаунту:
   • Залогінені відповіді: 60–70% результатів з ТОП-10 (авторитетні огляди, наприклад, verywellmind.com, coursera.org)
   • Інкогніто-режим: 40–45% результатів, ширший діапазон джерел (>20 позицій), таких як локальні сайти (st8.com, exodus.com)
   • Різниця у фокусі: ~20–25%, що може вказувати на різні пріоритети обробки даних залежно від режиму.
4. Ймовірність цитування:
   • Позиція 1 в Bing: 25–40% шанс (coursera.org, clutch.co)
   • ТОП-10: 5–20% на позицію
   • Позиції >20: <15–20%
   • Винятки wikipedia.org або youtube.com: 25–40% незалежно від позиції мають стабільно високу ймовірність цитування, завдяки їх авторитетності та широкій присутності в web_search.
5. Фактори впливу:
   • Тип контенту: Оглядові статті домінують (forbes.com, techradar.com, coincodex.com)
   • Локалізація: Для регіональних запитів GPT включає локальні джерела, але фокусується на загальнонаціональних оглядах
   • Web_search: Додаткові джерела (Reddit, YouTube) з’являються в інкогніто або через web_search
   • Тематика: Для технічних тем — спеціалізовані джерела (coincodex, clutch), для загальних — масові огляди (pcmag, wired)
6. Відмінності за темами:
   • Online learning platform: Висока концентрація на топ-платформах (coursera, udemy) через їх популярність і часті згадки в оглядах.
   • SEO agencies in California: Більший акцент на агрегаторах (clutch, designrush), але локальні агенції з’являються через web_search.
   • Crypto wallets for beginners: Змішаний фокус на огляди (coincodex) і hardware-гаманці (ledger, tangem), що відображає баланс між інформаційними та продуктовими джерелами.
   • Music streaming platform: Домінування масових платформ (spotify, apple) з акцентом на огляди (pcmag, techradar), але з додаванням ніш (qobuz) через web_search.
   • Mental health apps: Сильна залежність від топ-оглядів (verywellmind, healthline), але локальні/AI-апи (rejoyn, woebot) з’являються через спеціалізовані джерела.

Загальний висновок

Імовірність потрапляння URL до ChatGPT за позиціями в Bing

GPT демонструє чітку залежність від ТОП-10 результатів Bing, особливо для оглядових і рейтингових джерел. Залогінені відповіді більше орієнтовані на авторитетні джерела, тоді як інкогніто-режим розширює охоплення до менш популярних, але релевантних сайтів через web_search. Ймовірність цитування залежить від позиції в Bing, але винятки (wikipedia, youtube) мають стабільний вплив. Тематика та локалізація запитів впливають на вибір джерел, але загальний тренд — пріоритет топових, структурованих оглядів із США.

Порівняння Google vs Bing

Узагальнений висновок (на основі топ-30 для обох)

Імовірність потрапляння URL до відповіді ChatGPT (%)

Імовірність потрапляння до відповіді ChatGPT за групами ТОП-30 (Google vs Bing)

Детальне порівняння ключових метрик

Показник	Google AI	Bing AI	Коментар
Hit rate з топ-30	65–85%	55–75%	Google показує вищий результат через ширший обсяг даних. Bing стабільний, але обмежений глибиною видачі. Для оглядових запитів (mental health, online learning) різниця менша: Google 80–90%, Bing 70–75%
Частота посилань з ТОП-30	70–90%	60–80%	Google охоплює більше глобальних та локальних джерел, що підвищує частоту цитування. Для популярних тем (крипто, музика) Google досягає 80–90%, для локальних (cafe, food delivery) — 70–75%. Bing для локальних показує 60–70%
ТОП-10	45–65%	48–60%	Google має вищий показник через пріоритет авторитетним сайтам (forbes.com, pcmag.com). Bing показує близькі результати, але сильніший для агрегаторів (yelp.com, clutch.co) у локальних запитах
ТОП-11–20	15–25%	15–25%	Різкий спад після ТОП-10 однаковий для обох систем. Ймовірність цитування падає в 3 рази порівняно з ТОП-10
ТОП-21–30	10–20%	10–20%	Мінімальна ймовірність цитування. Bing додає ~15% результатів у цьому діапазоні порівняно з ТОП-10, Google охоплює більше джерел включно з Reddit/YouTube
Ймовірність цитування ТОП-1	30–50%	20–35%	Google показує вищу ймовірність для першої позиції. Для популярних тем (крипто) показник Google досягає 70%, для локальних Bing показує 60% (food delivery)
Ймовірність на позицію (ТОП-10)	5–15%	5–18%	Середня ймовірність цитування для кожної позиції в ТОП-10. Bing має трохи ширший діапазон через варіативність за типами запитів
Ймовірність ТОП-21–30	<10%	<10%	Мінімальна ймовірність для обох систем у цьому діапазоні
Залогінені акаунти (з ТОП-30)	60–80%	55–75%	Залогінені відповіді тяжіють до авторитетних джерел з ТОП-30. Google показує вищу персоналізацію. Різниця між ними та інкогніто становить ~15–25%
Інкогніто (з ТОП-30)	50–70%	45–65%	Інкогніто розширює охоплення джерел. Google додає ~25% поза ТОП-30 з внутрішньої бази, Bing — ~20% через web_search
Внутрішня база / web_search	20–30% поза ТОП-30	15–25% через web_search	Google використовує внутрішню базу для локальних запитів (NJ-запити), особливо для wikipedia.org, youtube.com. Bing активніше використовує web_search у інкогніто, додаючи Reddit, YouTube, локальні сайти (audimeadowlands.com)
Винятки (Wikipedia, YouTube)	~30% незалежно від позиції	~25% незалежно від позиції	Авторитетні джерела мають стабільну високу ймовірність цитування незалежно від точної позиції в органічній видачі
Популярні теми (крипто, музика)	65–80% з ТОП-30	55–70% з ТОП-30	Google показує сильнішу кореляцію для глобальних тем через більший обсяг даних. Обидві системи фокусуються на оглядових статтях (forbes.com, pcmag.com, coincodex.com)
Локальні запити (NJ, California)	70–75%	60–70%	Для локальних запитів із США Google корелює сильніше через ширше охоплення джерел. Bing активно використовує агрегатори (yelp.com, clutch.co). Обидві системи показують нижчу залежність для геозалежних запитів без контексту США

Узагальнений висновок: GPT демонструє сильну залежність від ТОП-30 обох пошукових систем, але Google домінує завдяки глибшому охопленню даних у США (65–85% vs 55–75% для Bing). Роль внутрішньої бази та web_search робить залежність гнучкішою, дозволяючи цитувати джерела поза ТОП-30 (wikipedia.org, youtube.com, локальні сайти).

Залогінені відповіді тяжіють до авторитетних джерел з ТОП-30 (55–80%), інкогніто розширює охоплення до 45–70% через web_search. Популярні теми (крипто, музика) показують 65–80% результатів із ТОП-30 оглядів, локальні запити з контекстом США — 60–75% через агрегатори.

Висновки та практичне значення

Наше дослідження підтверджує, що AI-системи не повністю незалежні від традиційних пошукових систем. Існує чітка кореляція між позиціями в Google/Bing та ймовірністю цитування в ChatGPT та AI Overview, особливо для ТОП-10 результатів.

Фінальні висновки:

Показник	Google	Bing
Лідер за hit rate у топ-30	Так (75.2%)	Ні (65.4%)
Лідер для оглядів (forbes, pcmag)	Так	Ні
Лідер для локальних агрегаторів (yelp, clutch)	Ні	Так
Сильніша кореляція	-0.94	-0.89
Більше використовує web_search	Ні	Так (інкогніто)
Кращий для США-запитів	Так	Ні

Однак залежність не абсолютна. LLM додають значний обсяг власних знань (~20–75%) та селективно обирають джерела на основі авторитетності, типу контенту та релевантності. Це означає, що SEO-фахівцям потрібна гібридна стратегія: досягнення високих позицій в органічній видачі + побудова авторитетності + створення контенту, оптимізованого під AI-цитування.

Стратегічні висновки для клієнтського просування

Ймовірність цитування різко падає після ТОП-10:

• AI Overview: 30% для ТОП-10 vs 4–6% для ТОП-11–30
• ChatGPT: 16% для ТОП-10 vs 2% для ТОП-11–30

Тож, фокусуйтеся на досягненні ТОП-10 позицій для критично важливих запитів.

Крім цього, AI-системи селективно вибирають джерела, навіть з ТОП-30. Wikipedia, великі огляди (Forbes, PCMag), офіційні сайти (Binance, Coursera) мають стабільну ймовірність цитування 25–40% незалежно від точної позиції. Тож варто інвестувати в побудову авторитетності домену через якісний контент, E-E-A-T сигнали, згадки в авторитетних джерелах. 

Оглядові статті з рейтингами, порівняннями, списками “найкращих” значно частіше потрапляють в AI-відповіді, ніж продуктові або комерційні сторінки. Тому створюйте комплексні огляди, порівняння, гайди для ключових тематик вашої ніші.

Відповіді на ключові питання експерименту

1. Чи залежить потрапляння сайту до видачі ChatGPT від позиції в Google/Bing?

Так, залежить, але не повністю. Сайти з верхніх позицій (ТОП-30) мають вищу ймовірність потрапити до відповідей GPT — до 70–90% для ТОП-10. Однак GPT додає ~75% контенту з власної бази знань, тому навіть сайти з ТОП-30 можуть бути проігноровані, якщо не відповідають внутрішній базі.

2. Чи залежить потрапляння до AI Overview від позиції в Google?

AI Overview має сильну залежність від ТОП-30 Google з ймовірністю потрапляння 70–80% для верхніх позицій. Середня залежність становить ~27% (26% укр, 24% англ), але вона селективна: AI Overview вибирає авторитетні джерела, ігноруючи 60–70% інших сайтів з ТОП-30. Для категорійних запитів (SEO, крипто, освіта) залежність вища — 50–100% збігів у ТОП-30, особливо в англійській видачі. Для локальних запитів (кафе, доставка) залежність низька або відсутня (0–25%) через узагальнення.