Сегодня пользователи задействуют ИИ далеко не только как генератор идей. Все чаще к нему прибегают для поиска решений конкретных проблем, к примеру, для выбора платформы бронирования гостиниц. ChatGPT, Алиса, Google AI Overview и другие нейросети превращаются в новые стартовые точки клиентского маршрута. В этот момент появляется вопрос: насколько объективно ИИ оценивает OTA-сервисы (Online Travel Agency – онлайн-турагентства и агрегаторы бронирования) и можно ли влиять на его ответы?
Аналитики Sape провели исследование ранжирования таких платформ в нейросетях, обработав 826 ответов 4 генеративных моделей по 242 промптам. Выяснилось, что видимость площадки сильно зависит от того, как сформулирован запрос. Поэтому единой стратегии продвижения для всех случаев недостаточно, нужен гибкий подход. Ниже – главные выводы.
Три лидера по сравнительным запросам
На вопросах о том, какая площадка лучше по разным критериям, устойчиво закрепились три сервиса-фаворита. Ostrovok фигурирует в 62% ответов нейросетей, Booking – в 60%, а Яндекс Путешествия – в 56%. Эта тройка уверенно занимает верхние позиции во всех 8 категориях запросов, от размера бонусов и надежности до пользовательских оценок и уровня цен.
Однако есть нюансы. По кешбэку и бонусным программам впереди Booking (52%), но внутри Алисы и Gemini он проигрывает отечественным игрокам. В вопросах доверия, отзывов и рейтингов связка Ostrovok + Яндекс Путешествия + Booking остается стабильной, однако в ценовом вопросе ИИ предпочитает уходить от четкого ответа, объясняя это переменчивостью тарифов и советуя сверяться с сайтами в режиме реального времени. Когда речь заходит о попарном сравнении двух агрегаторов, искусственный интеллект не называет победителя, а перечисляет плюсы и минусы каждого.
Ситуативные запросы: иное соотношение топов
Как только пользователь перестает искать универсальную платформу и начинает формулировать запрос под свои личные обстоятельства, ситуация меняется. Яндекс Путешествия сохраняют первое место с 31,5% упоминаний, следом идет Ostrovok с 28,5%. Самый впечатляющий скачок демонстрирует 101hotels – его доля растет с 13% до 28,2%, почти догоняя фаворитов. У Booking ситуация обратная: его доля падает с 60% до 11,1% (снижение почти в 5,5 раз).
Причина такого перераспределения заключается в источниках, которые LLM (Large Language Model – большая языковая модель, генеративная нейросеть) использует для ответов на разные категории вопросов.
Где нейросети ищут ответы: медиа против сайтов агрегаторов для разных типов запросов
Механика ранжирования становится понятной при анализе доменов, которые цитирует ИИ. В запросах на сравнение модели в основном ссылаются на внешние издания. Порядка 80% ссылок ведут на такие ресурсы, как dzen.ru, hi-tech.mail.ru, vc.ru и др. Нейросеть не выводит рейтинг самостоятельно, она обобщает и перерабатывает данные из обзорных статей и уже опубликованных сравнений.
В ситуативных запросах ситуация иная. В первой десятке цитируемых источников нет ни одного СМИ. Первые позиции занимают сами площадки: 101hotels.com, travel.yandex.ru, ostrovok.ru, hotel.tutu.ru. Нейросеть идет прямиком на сайты агрегаторов – туда, где размещены готовые подборки под конкретный пользовательский запрос.
Главный итог: источники нейросетей меняются в зависимости от запроса
Исследование опровергает утверждение о том, что языковые модели опираются на фиксированную базу из двух-трех универсальных источников. Набор данных, который использует нейросеть, зависит от того, что хочет узнать пользователь:
-
в сравнительных запросах ИИ обращается к внешним изданиям с рейтингами и обзорами;
-
в ситуативных – уходит на сайты сервисов, где собраны подборки по разным случаям.
Из этого следует, что шаблонного решения для повышения узнаваемости в генеративных моделях нет. Эффективная тактика требует одновременной работы и с медийной средой, и с наполнением собственного ресурса. Исследование показывает, что ранжирование в LLM подчиняется определенным закономерностям. Данный показатель поддается измерению и целенаправленной корректировке.
Как улучшить видимость в нейросетях
Опираясь на собранные данные, эксперты подготовили рекомендации для сервисов бронирования отелей:
- Укрепление позиций по сравнительным запросам. Бренду важно закрепить свое место в профильных рейтингах и публикациях на ведущих медийных площадках. Для этого стоит наладить контакты с журналистами и редакторами, публиковать экспертные сравнения и разборы с указанием авторов и свежими датами. Наращивать авторитет таких публикаций поможет ссылочное продвижение.
- Подготовка к ситуативным запросам. Нужно разрабатывать тематические страницы-подборки под всевозможные сценарии поездок: «гостиницы у воды», «рядом с аэропортом» и так далее. Рекомендуется продумать иерархическую вложенность URL, снабдить каждую подборку актуальным блоком «Вопросы и ответы». Бонусом будет добавление полезной сопутствующей информации: описания локации, способов добраться, достопримечательностей, погоды и др.
- Анализ и корректировка. Важно систематически отслеживать выдачу нейросетей: как меняются позиции статей, появляются ли новые источники, обновляются ли рекомендации. Также важно следить за конкурентами, и на основе этих данных дорабатывать стратегию.
Комментарии