Если коротко: исследование OtterlyAI — это пока самое масштабное, что мы видели по факт... — 10 июня 2026 г. в 03:56:29.274
Если коротко: исследование OtterlyAI — это пока самое масштабное, что мы видели по факторам ранжирования в ChatGPT. 29 562 домена, 145 ниш, 1 595 байер-персон и более 105 000 промптов. И главный вывод для специалистов по GEO довольно простой: факторы ранжирования существуют. Но они не такие, как многие ожидали. Что показало исследование? Самые сильные корреляции с рекомендациями ChatGPT получили: — видимость в поиске; — позиции в SERP; — ссылки из выдачи; — количество бэклинков; — авторитет ссылочного профиля. По сути, чем сильнее домен выглядит в классическом поиске, тем выше вероятность его появления в ответах LLM. Это ещё один аргумент против популярного тезиса "SEO умерло, теперь только GEO". На текущем этапе GEO скорее опирается на SEO, чем заменяет его. Но дальше начинается самое интересное. Даже самые сильные факторы объясняют лишь небольшую часть итогового результата. Внешние сигналы в совокупности дают менее 20% объясняющей силы. То есть исследование одновременно подтвердило две вещи: 1. Факторы ранжирования в ChatGPT существуют. 2. Большинство этих факторов мы пока не можем наблюдать напрямую. Именно поэтому сегодня так сложно построить полноценную модель GEO-ранжирования. Мы видим входящие сигналы. Мы видим итоговую рекомендацию. Но большая часть логики между ними остаётся внутри самой модели. Ещё один важный вывод — универсального фактора ранжирования не существует. Для одних ниш сильнее работают сущности и базы знаний вроде Wikidata. Для других — пользовательские обсуждения и Reddit. Для третьих — поисковый авторитет и ссылочные сигналы. Фактически исследование показывает, что GEO уже начинает двигаться по тому же пути, что когда-то прошло SEO: нет одной кнопки. Есть набор сигналов разного веса, который меняется в зависимости от ниши, интента и контекста пользователя. И именно здесь находится, на мой взгляд, самый недооценённый вывод исследования. Объектом ранжирования становится не только запрос. Объектом ранжирования становится персона. Один и тот же бренд может регулярно рекомендоваться для Enterprise-аудитории и практически отсутствовать для SMB. Может доминировать для опытного специалиста и не попадать в рекомендации для новичка. То е …