Команда VisioBrand

AI Analytics Platform

Опубликовано: 18 февраля 2026 г.6 мин чтения

Российские нейросети выросли в 4 раза — как это влияет на видимость вашего бренда

Аудитория AI фрагментируется — бренды, которые не отслеживают видимость по сегментам, теряют контроль

Российские нейросети обогнали мировые по темпам роста аудитории. По данным SimilarWeb за январь 2026 года, Алиса AI выросла в 4 раза за год, DeepSeek — в 3,5 раза, GigaChat — в 2,5 раза (источник — Sostav). При этом ChatGPT по-прежнему лидирует по абсолютным визитам (34,5 млн), но DeepSeek уже вплотную приблизился (33,85 млн), а Алиса набрала 11,7 млн.

Для брендов это означает одно: аудитория фрагментируется по AI-платформам, и каждая платформа отвечает по-своему.

Разные модели — разные ответы

AI-модели обучены на разных данных и с разными приоритетами. ChatGPT чаще цитирует англоязычные источники и международные бренды. Алиса и GigaChat лучше знают российский рынок — они обучены на русскоязычных датасетах с учётом культурной и языковой специфики. DeepSeek предлагает свой взгляд, часто отличный от остальных.

На практике это значит: один и тот же вопрос — например, «какой сервис для email-рассылок выбрать» — даст разные списки брендов в ChatGPT, Алисе и DeepSeek. Бренд, который мониторит только одну модель, видит только часть картины.

Разные люди — разные модели

Фрагментация усиливается на уровне аудитории:

  • Маркетологи и технические специалисты чаще используют ChatGPT и DeepSeek
  • Массовая аудитория в России — Алису, встроенную в Яндекс
  • Корпоративные клиенты — GigaChat от Сбера, который соответствует требованиям локализации данных
  • Студенты и исследователи — DeepSeek и Perplexity

Один бренд, четыре разные аудитории, четыре разных ответа AI. Студент получит одну рекомендацию, предприниматель — другую, маркетолог — третью.

Как отслеживать видимость по сегментам аудитории

Для решения этой задачи существует подход «персоны» — моделирование типичных представителей целевой аудитории. Механизм работает в три шага:

  1. 1
    Создание персоны — описываете профиль аудитории: роль, задачи, контекст использования AI. Например, «маркетолог в e-commerce, ищет инструменты для автоматизации»
  2. 2
    Автогенерация промптов — система создаёт набор поисковых запросов, которые эта персона реально задаёт AI-моделям. Не нужно придумывать вручную — алгоритм генерирует их на основе профиля
  3. 3
    Автоматическое тестирование — промпты отправляются во все подключённые AI-модели (ChatGPT, Алиса, DeepSeek, Gemini, GigaChat, Perplexity). Результаты показывают, в каких моделях и для какой аудитории ваш бренд упоминается

Такой подход позволяет сравнивать видимость по сегментам: одна персона видит бренд в 80% запросов, другая — в 20%. Это сигнал, что контент-стратегия работает не для всех аудиторий.

Два режима тестирования

Персональные промпты (созданные для конкретной аудитории) тестируются ежедневно — так вы видите динамику по каждому сегменту.

Базовые промпты бренда дополнительно проверяются через каждую персону раз в 3 дня. Это показывает, как один и тот же вопрос воспринимается глазами разных аудиторий.

Что это даёт на практике

МетрикаБез персонС персонами
Охват мониторингаОбщие запросыЗапросы по сегментам аудитории
Точность данныхСредняя видимость по всемВидимость для каждого типа клиента
ДействияОбщая оптимизацияТаргетированный контент для слабых сегментов

Например, если бренд хорошо виден для маркетологов, но не виден для предпринимателей — это сигнал создать контент, ориентированный на задачи предпринимателей.

Рост AI-аудитории будет продолжаться

Данные SimilarWeb показывают устойчивый тренд: российские нейросети растут быстрее мировых аналогов. По мере роста аудитории будет расти и фрагментация ответов. Бренды, которые начнут отслеживать видимость по сегментам сейчас, получат преимущество — они увидят проблемы раньше конкурентов и смогут адаптировать контент-стратегию.

Подробнее о настройке персон — в документации VisioBrand.

Об авторе

Команда VisioBrand

AI Analytics Platform

Исследует видимость брендов в AI-системах. Анализирует данные мониторинга 7 AI-платформ.