Зависимость выдачи LLM от позиций в Google и Bing: Результаты независимого эксперимента №8

ChatGPT, Google AI Overview и другие AI-ассистенты уже сегодня обрабатывают миллионы запросов ежедневно, предлагая готовые ответы вместо страниц, которые выдает обычный поиск Google. Для SEO-специалистов это означает появление нового очевидного вызова: для эффективного продвижения клиентов недостаточно просто попасть в ТОП Google — нужно выяснить, увидят ли пользователи его сайт в ответах AI.

Но нужно ли для этого быть в ТОПе выдачи, или позиции никак не влияют на это? Используют ли LLM-системы традиционные поисковые рейтинги как основу для своих рекомендаций? Если да — то насколько? Понимание этих механизмов критически важно для адаптации SEO стратегий продвижения (и в целом маркетинга) в новую эру AI-поиска. Столкнувшись с вопросами, мы начали искать ответы.

Гипотеза исследования

Мы выдвинули две ключевые гипотезы, опираясь на собственные наблюдения и мнения:

Гипотеза 1: Попадание сайта в выдачу ChatGPT зависит от его позиции в органической выдаче Google и Bing. Сайты из ТОП-30 имеют значительно более высокую вероятность быть упомянутыми в AI-ответах.

Гипотеза 2: Google AI Overview имеет еще более сильную зависимость от собственной органической выдачи, поскольку это продукт экосистемы Google, и алгоритм скорее всего приоритизирует собственные топовые результаты.

Дополнительное предположение: зависимость может варьироваться в зависимости от типа запроса (локальные vs. общие), языка (украинский vs. английский) и типа аккаунта (залогиненный vs. инкогнито), поэтому это повлияло на выборку запросов для тестирования.

Методика эксперимента

Для обеспечения максимальной объективности сразу описываем какие условия мы себе поставили.

География:

• Украинское ГЕО (через VPN)
• США ГЕО (через VPN)

Использование VPN позволило избежать влияния персонализации на основе геолокации и получить “чистые” результаты выдачи, которые видит типичный пользователь из Украины и США. Мы уже описывали влияние ГЕО на результаты выдачи ChatGPT, поскольку эту гипотезу тестировали в первую очередь.

Типы аккаунтов:

• 2 залогиненных аккаунта
• 2 аккаунта в режиме инкогнито

Залогиненные аккаунты позволяют отследить влияние истории поисков и персонализации, тогда как инкогнито-режим показывает базовую выдачу без учета пользовательского контекста.

Объем исследования:

• 10 запросов на украинском языке
• 10 запросов на английском языке

Выбор 20 запросов обеспечил достаточную статистическую базу для выявления закономерностей, охватив различные типы интента: информационные, коммерческие, локальные и навигационные.

Набор тестовых запросов

Где?	Запросы украинские	Запросы английские
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

Процесс сбора данных

Сбор данных проходил в несколько последовательных этапов, каждый из которых требовал фиксации результатов. Процесс был полностью стандартизирован для всех 20 запросов, что обеспечило сопоставимость данных. Использование автоматизированных инструментов для сбора ТОП-100 позволило избежать человеческого фактора и пропущенных позиций. План наших действий был таким:

1. Сбор органической выдачи: Для каждого запроса сняли ТОП-100 результатов Google и Bing
2. Сбор AI Overview: Зафиксировали все результаты Google AI Overview (если появлялся)
3. Опрос ChatGPT: Запустили идентичные запросы через все 4 типа аккаунтов
4. Анализ совпадений: Сравнили домены и URL из AI-ответов с позициями в органической выдаче
5. Расчет метрик: Определили hit rate (доля упомянутых сайтов), среднюю позицию, вероятность цитирования для различных диапазонов позиций

Все данные сведены в структурированные таблицы для статистического анализа.

Результаты исследования

Часть 1: Зависимость от Google (украинская и английская выдачи)

AI Overview

Украинская выдача:

• Средняя зависимость от ТОП-100 Google составляет ~26%
• Пик в ТОП-30: 70–80% совпадений
• Для крипто/сервисных запросов (“Купить Биткоин”): 58% зависимость
• Для геозависимых запросов (“кафе”, “доставка”): 0–25% зависимость

Это указывает на сильную зависимость от ТОП-10–30 для тем с четкими рекомендациями, но независимость для локальных запросов.

Английская выдача:

• Средняя зависимость от ТОП-100: ~24%
• Пик в ТОП-30: 70–90% совпадений
• AI часто фокусируется на обзорных статьях и популярных источниках (Wikipedia, NerdWallet, VeryWellMind) для категорийных запросов (“mental health app”, “online learning platform”): 31.7–63.6%
• Напротив, для локальных (“cafe”, “food delivery”): 0–19%

Отсутствие AI Overview в некоторых запросах (food delivery, SEO agencies) снижает среднюю зависимость. Это указывает на то, что AI Overview эффективен для структурированных тем, но слабее для локальных из-за обобщения.

Ключевая особенность: AI Overview селективно выбирает авторитетные источники (binance.com, promodo.com, coursera.org, wikipedia.org), игнорируя 60–70% сайтов из ТОП-30. Для категорийных запросов зависимость выше, для локальных — низкая или отсутствует из-за обобщения ответов.

ChatGPT

Украинская выдача:

• Средняя зависимость от ТОП-100: ~10.7%
• Hit rate в ТОП-30: 60–70%
• Более высокая зависимость для крипто (“Купить Биткоин”): 21%
• Ниже для геозависимых (“кафе”, “доставка”): 0–25%

ChatGPT больше опирается на внутренние знания, генерируя списки компаний/сервисов без сильной привязки к текущей выдаче. Аккаунты с логином чаще локализуют ответы (Днепр/Украина), с более высокими совпадениями, чем инкогнито.

Английская выдача:

• Средняя зависимость: ~30%
• Hit rate в ТОП-50: 80–90%
• Сильная зависимость для списков (“BTC”, “crypto wallets”, “food delivery”): 54.5–66.7%
• Залогиненные аккаунты чаще персонализируют под США, с более высокими совпадениями

Общие тренды: Зависимость выше для общих тем (SEO, крипто), где GPT/AI используют популярные источники. Для локальных (кафе, доставка) – ниже, из-за персонализации ответов без прямого копирования ТОП-Google. Средняя вероятность попадания в ТОП-30: ~60% для AI, ~50% для GPT.

Рекомендации: Для точности укажите локацию в тестах; агрегация показывает, что GPT менее зависим от Google, чем AI.

Таблица вероятностей попадания в результат

Группа позиций	Позиции в Google	Средняя вероятность для AI Overview	Средняя вероятность 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)

Вероятность попадания URL в AI Overview и ChatGPT (украинская выдача)

Вероятность попадания URL в AI Overview и ChatGPT (английская выдача)

Часть 2: Зависимость от Bing (английская выдача)

На основе анализа запросов можно сделать следующие обобщенные выводы относительно зависимости между результатами поиска Bing и цитированиями в GPT:

Сильная корреляция с ТОП-10 Bing:

• 50–53% ссылок в GPT приходятся на ТОП-10 Bing
• 60–70% уникальных доменов из ТОП-10

Это подтверждает, что GPT (вероятно, через RAG-механику) активно использует топовые результаты поиска Bing, особенно обзорные статьи (например, pcmag.com, forbes.com, clutch.co).

Резкий спад после ТОП-10:

• Позиции 11–20: 20–30% вероятность
• Позиции 21–30: 10–30% вероятность
• Позиции >30: 17–24% hit rate

Это свидетельствует о четком фокусе GPT на высокорейтинговых источниках, хотя дополнительные источники из нижних позиций (например, wikipedia.org, theverge.com) могут появляться через web_search или контекстную релевантность.

Влияние типа аккаунта:

• Залогиненные ответы: 60–70% результатов из ТОП-10 (авторитетные обзоры, например, verywellmind.com, coursera.org)
• Инкогнито-режим: 40–45% результатов, более широкий диапазон источников (>20 позиций), таких как локальные сайты (st8.com, exodus.com)
• Разница в фокусе: ~20–25%, что может указывать на разные приоритеты обработки данных в зависимости от режима

Вероятность цитирования:

• Позиция 1 в Bing: 25–40% шанс (coursera.org, clutch.co)
• ТОП-10: 5–20% на позицию
• Позиции >20: <15–20%
• Исключения wikipedia.org или youtube.com: 25–40% независимо от позиции имеют стабильно высокую вероятность цитирования, благодаря их авторитетности и широкому присутствию в web_search

Факторы влияния:

• Тип контента: Обзорные статьи доминируют (forbes.com, techradar.com, coincodex.com)
• Локализация: Для региональных запросов GPT включает локальные источники, но фокусируется на общенациональных обзорах
• Web_search: Дополнительные источники (Reddit, YouTube) появляются в инкогнито или через web_search
• Тематика: Для технических тем — специализированные источники (coincodex, clutch), для общих — массовые обзоры (pcmag, wired)

Различия по темам:

• Online learning platform: Высокая концентрация на топ-платформах (coursera, udemy) из-за их популярности и частых упоминаний в обзорах
• SEO agencies in California: Больший акцент на агрегаторах (clutch, designrush), но локальные агентства появляются через web_search
• Crypto wallets for beginners: Смешанный фокус на обзоры (coincodex) и hardware-кошельки (ledger, tangem), что отражает баланс между информационными и продуктовыми источниками
• Music streaming platform: Доминирование массовых платформ (spotify, apple) с акцентом на обзоры (pcmag, techradar), но с добавлением ниш (qobuz) через web_search
• Mental health apps: Сильная зависимость от топ-обзоров (verywellmind, healthline), но локальные/AI-приложения (rejoyn, woebot) появляются через специализированные источники

Общий вывод

Вероятность попадания URL в ChatGPT по позициям в Bing

GPT демонстрирует четкую зависимость от ТОП-10 результатов Bing, особенно для обзорных и рейтинговых источников. Залогиненные ответы больше ориентированы на авторитетные источники, тогда как инкогнито-режим расширяет охват до менее популярных, но релевантных сайтов через web_search. Вероятность цитирования зависит от позиции в Bing, но исключения (wikipedia, youtube) имеют стабильное влияние. Тематика и локализация запросов влияют на выбор источников, но общий тренд — приоритет топовых, структурированных обзоров из США.

Сравнение Google vs Bing

Вероятность попадания URL к ответу ChatGPT (%)

Вероятность попадания в ответ ChatGPT по группам ТОП-30 (Google vs Bing)

Детальное сравнение ключевых метрик

Показатель	Google AI	Bing AI	Комментарий
Hit rate из топ-30	65–85%	55–75%	Google показывает более высокий результат благодаря более широкому объему данных. Bing стабилен, но ограничен глубиной выдачи. Для обзорных запросов (mental health, online learning) разница меньше: Google 80–90%, Bing 70–75%
Частота ссылок из ТОП-30	70–90%	60–80%	Google охватывает больше глобальных и локальных источников, что повышает частоту цитирования. Для популярных тем (крипто, музыка) Google достигает 80–90%, для локальных (cafe, food delivery) — 70–75%. Bing для локальных показывает 60–70%
ТОП-10	45–65%	48–60%	Google имеет более высокий показатель благодаря приоритету авторитетным сайтам (forbes.com, pcmag.com). Bing показывает близкие результаты, но сильнее для агрегаторов (yelp.com, clutch.co) в локальных запросах
ТОП-11–20	15–25%	15–25%	Резкий спад после ТОП-10 одинаков для обеих систем. Вероятность цитирования падает в 3 раза по сравнению с ТОП-10
ТОП-21–30	10–20%	10–20%	Минимальная вероятность цитирования. Bing добавляет ~15% результатов в этом диапазоне по сравнению с ТОП-10, Google охватывает больше источников включая Reddit/YouTube
Вероятность цитирования ТОП-1	30–50%	20–35%	Google показывает более высокую вероятность для первой позиции. Для популярных тем (крипто) показатель Google достигает 70%, для локальных Bing показывает 60% (food delivery)
Вероятность на позицию (ТОП-10)	5–15%	5–18%	Средняя вероятность цитирования для каждой позиции в ТОП-10. Bing имеет немного более широкий диапазон из-за вариативности по типам запросов
Вероятность ТОП-21–30	<10%	<10%	Минимальная вероятность для обеих систем в этом диапазоне
Залогиненные аккаунты (из ТОП-30)	60–80%	55–75%	Залогиненные ответы тяготеют к авторитетным источникам из ТОП-30. Google показывает более высокую персонализацию. Разница между ними и инкогнито составляет ~15–25%
Инкогнито (из ТОП-30)	50–70%	45–65%	Инкогнито расширяет охват источников. Google добавляет ~25% вне ТОП-30 из внутренней базы, Bing — ~20% через web_search
Внутренняя база / web_search	20–30% вне ТОП-30	15–25% через web_search	Google использует внутреннюю базу для локальных запросов (NJ-запросы), особенно для wikipedia.org, youtube.com. Bing активнее использует web_search в инкогнито, добавляя Reddit, YouTube, локальные сайты (audimeadowlands.com)
Исключения (Wikipedia, YouTube)	~30% независимо от позиции	~25% независимо от позиции	Авторитетные источники имеют стабильную высокую вероятность цитирования независимо от точной позиции в органической выдаче
Популярные темы (крипто, музыка)	65–80% из ТОП-30	55–70% из ТОП-30	Google показывает более сильную корреляцию для глобальных тем благодаря большему объему данных. Обе системы фокусируются на обзорных статьях (forbes.com, pcmag.com, coincodex.com)
Локальные запросы (NJ, California)	70–75%	60–70%	Для локальных запросов из США Google коррелирует сильнее благодаря более широкому охвату источников. Bing активно использует агрегаторы (yelp.com, clutch.co). Обе системы показывают более низкую зависимость для геозависимых запросов без контекста США

Обобщенный вывод: GPT демонстрирует сильную зависимость от ТОП-30 обеих поисковых систем, но Google доминирует благодаря более глубокому охвату данных в США (65–85% vs 55–75% для Bing). Роль внутренней базы и web_search делает зависимость более гибкой, позволяя цитировать источники вне ТОП-30 (wikipedia.org, youtube.com, локальные сайты).

Залогиненные ответы тяготеют к авторитетным источникам из ТОП-30 (55–80%), инкогнито расширяет охват до 45–70% через web_search. Популярные темы (крипто, музыка) показывают 65–80% результатов из ТОП-30 обзоров, локальные запросы с контекстом США — 60–75% через агрегаторы.

Выводы и практическое значение

Наше исследование подтверждает, что AI-системы не полностью независимы от традиционных поисковых систем. Существует четкая корреляция между позициями в Google/Bing и вероятностью цитирования в ChatGPT и AI Overview, особенно для ТОП-10 результатов.

Финальные выводы:

Показатель	Google	Bing
Лидер по hit rate в топ-30	Да (75.2%)	Нет (65.4%)
Лидер для обзоров (forbes, pcmag)	Да	Нет
Лидер для локальных агрегаторов (yelp, clutch)	Нет	Да
Более сильная корреляция	-0.94	-0.89
Больше использует web_search	Нет	Да (инкогнито)
Лучше для США-запросов	Да	Нет

Однако зависимость не абсолютна. LLM добавляют значительный объем собственных знаний (~20–75%) и селективно выбирают источники на основе авторитетности, типа контента и релевантности. Это означает, что SEO-специалистам нужна гибридная стратегия: достижение высоких позиций в органической выдаче + построение авторитетности + создание контента, оптимизированного под AI-цитирование.

Стратегические выводы для клиентского продвижения

Вероятность цитирования резко падает после 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

Фокусируйтесь на достижении ТОП-10 позиций для критически важных запросов.

Кроме этого, AI-системы селективно выбирают источники, даже из ТОП-30. Wikipedia, крупные обзоры (Forbes, PCMag), официальные сайты (Binance, Coursera) имеют стабильную вероятность цитирования 25–40% независимо от точной позиции. Стоит инвестировать в построение авторитетности домена через качественный контент, E-E-A-T сигналы, упоминания в авторитетных источниках.

Обзорные статьи с рейтингами, сравнениями, списками “лучших” значительно чаще попадают в AI-ответы, чем продуктовые или коммерческие страницы. Поэтому создавайте комплексные обзоры, сравнения, гайды для ключевых тематик вашей ниши.

Ответы на ключевые вопросы эксперимента

1. Зависит ли попадание сайта в выдачу ChatGPT от позиции в Google/Bing?

Да, зависит, но не полностью. Сайты с верхних позиций (ТОП-30) имеют более высокую вероятность попасть в ответы GPT — до 70–90% для ТОП-10. Однако GPT добавляет ~75% контента из собственной базы знаний, поэтому даже сайты из ТОП-30 могут быть проигнорированы, если не соответствуют внутренней базе.

2. Зависит ли попадание в AI Overview от позиции в Google?

AI Overview имеет сильную зависимость от ТОП-30 Google с вероятностью попадания 70–80% для верхних позиций. Средняя зависимость составляет ~27% (26% укр, 24% англ), но она селективна: AI Overview выбирает авторитетные источники, игнорируя 60–70% других сайтов из ТОП-30. Для категорийных запросов (SEO, крипто, образование) зависимость выше — 50–100% совпадений в ТОП-30, особенно в английской выдаче. Для локальных запросов (кафе, доставка) зависимость низкая или отсутствует (0–25%) из-за обобщения.