PR для GEO: какие публикации ИИ цитирует чаще всего и почему питчи не совпадают с этим списком

PR помогает попасть в ответы нейросетей через то, что о бренде пишут независимые издания и эксперты: прямые упоминания бренда на сайте компании такого эффекта почти не дают. ИИ-системы цитируют earned media — публикации, которые редакция написала сама, без оплаты, — в разы чаще, чем пресс-релизы и рекламные материалы. При этом список изданий, которые пиарщики обычно питчат, почти не пересекается со списком изданий, которые реально цитирует ChatGPT, Perplexity или Google AI Overviews.

Для CMO это вопрос бюджета: деньги, которые годами шли на линкбилдинг и SEO-ссылки, в логике генеративного поиска работают слабо. Деньги, которые шли на PR и экспертные публикации, работают сильно — но не туда, куда их традиционно направляют агентства.

Что сильнее влияет на упоминание бренда в ИИ: PR или SEO-ссылки

Текстовые упоминания бренда в интернете коррелируют с показом в Google AI Overviews сильнее, чем любые ссылочные метрики. По данным Ahrefs, 2025, коэффициент корреляции Спирмена между частотой текстовых упоминаний бренда (с ссылкой или без) и попаданием в AI Overviews — 0.664, между брендированными анкорами — 0.527, между объёмом брендового поиска — 0.392. Для сравнения: Domain Rating даёт только 0.326, число ссылающихся доменов — 0.295, число обычных бэклинков — 0.218, URL Rating — 0.18.

Domain Rating (DR) — это метрика авторитетности домена по шкале от 0 до 100, построенная на анализе входящих ссылок. Для классического SEO DR долгое время был одним из ключевых показателей. Для GEO, судя по этим данным, он вторичен.

Вывод подтверждают и другие независимые замеры. По данным Seer Interactive (10 000 ответов GPT-4o), присутствие сайта на первой странице Google коррелирует с упоминанием бренда в ответах ИИ с коэффициентом около 0.65, а влияние обратных ссылок авторы исследования называют слабым или нейтральным — против собственных ожиданий. Kevin Indig получил корреляцию порядка 0.334 между объёмом брендового поиска и видимостью в ИИ-ответах. Разные методологии, разные выборки — и один и тот же паттерн: текст и узнаваемость бренда весят больше, чем ссылочная масса.

На практике это означает, что бюджет на покупку ссылок у доноров с высоким DR, который раньше оправдывал себя через классическое SEO, в логике ИИ-поиска даёт низкую отдачу. Бюджет на публикации в отраслевых изданиях, интервью и экспертные колонки — даже без единой ссылки на сайт — работает на попадание в ответы нейросетей сильнее.

Какая доля брендов вообще попадает в ответы ИИ

Больше четверти крупных брендов не получает ни одного упоминания в Google AI Overviews, даже при высоком авторитете сайта. По данным Ahrefs, 2025 на выборке 75 000 брендов (Domain Rating выше 40, ключевой запрос с показами от 800 в месяц), у 26% брендов не нашлось ни одного упоминания в AI Overviews.

Разрыв между лидерами и середняками огромен. Верхний квартиль по числу веб-упоминаний получает в среднем 169 упоминаний в AI Overviews; квартиль 50–75% — только 14 упоминаний, то есть больше чем в 10 раз меньше. Нижняя половина выборки получает 0–3 упоминания.

Для бизнеса это значит: высокий DR сайта и сильная ссылочная база не страхуют от невидимости в ИИ-ответах. Решает плотность упоминаний бренда в независимом тексте — в медиа, блогах, форумах, экспертных материалах. Это прямой аргумент в пользу постоянного мониторинга упоминаний бренда в ИИ: без регулярного замера невозможно понять, в какой из двух групп — топ-25% или «без упоминаний» — находится компания.

Почему earned media цитируется чаще, чем пресс-релизы

Независимая журналистская публикация о бренде цитируется в ответах ИИ в разы чаще, чем пресс-релиз или оплаченный материал. По данным исследования Generative Pulse (Muck Rack, 2025–2026), построенного на анализе более 25 миллионов ссылок в ответах ChatGPT, Claude и Gemini по 17 отраслям, earned media формирует порядка 84% всех AI-цитирований. Журналистика как отдельная категория даёт 27% цитирований, а платный и advertorial-контент — всего 0,3%.

Earned media — это публикации о бренде, которые редакция создала самостоятельно, по собственной редакционной оценке новостной ценности, без оплаты со стороны бренда. Это противоположность платному размещению (paid media) и собственным каналам компании (owned media).

Прямые пресс-релизы почти не цитируются напрямую. Ценность пресс-релиза для GEO раскрывается с задержкой: она появляется, когда журналист переписывает его факты в самостоятельный материал. В цитаты ИИ попадает именно переработанный текст; исходный релиз остаётся в стороне. Отсюда правило для PR-бюджета: цель пресс-релиза — материалы, которые из него вырастут в независимых изданиях; сам релиз источником цитирования почти не становится.

Разные платформы по-разному опираются на источники. По данным Muck Rack, 2025–2026, ChatGPT цитирует какой-либо источник в 96% ответов, Gemini — в 82%, Claude — в 55%. Google AI Overviews заметно чаще показывает собственные домены самого бренда (59,8% случаев по данным OtterlyAI), а Perplexity заметно опирается на Reddit и форумы (16,9%). Единой стратегии «одно действие — попадание во все платформы» не существует: цитирование строится по-разному для каждого движка.

Почему список изданий для питчей не совпадает со списком изданий, которые цитирует ИИ

Пиарщики питчат журналистов, которых ИИ почти не цитирует, а изданиям, которые ИИ цитирует чаще всего, PR-команды пишут редко. По данным Muck Rack, 2025–2026, пересечение между журналистами, которых пиарщики питчат регулярно, и журналистами или изданиями, которые реально цитирует ИИ в ответах, — порядка 2%.

Это ключевой разрыв, который объясняет название статьи. PR-отделы годами строили списки для питчинга вокруг реферального трафика, узнаваемости у целевой аудитории и охвата в соцсетях. Генеративные движки цитируют по другому принципу: решает то, насколько текст издания воспринимается моделью как авторитетный и недавно обновлённый источник факта. Медийный вес бренда издания в глазах читателя на это почти не влияет.

На практике это означает: список целевых изданий для GEO нужно строить отдельно от классического медиалиста PR-отдела. Источник для такого списка — прямой замер того, какие домены и авторов цитирует конкретная модель по запросам, важным для вашей категории. Рейтинг посещаемости издания для этой задачи не подходит.

Как изменения в поиске сдвинули список самых цитируемых доменов за один квартал

Список доменов, которые чаще всего цитирует ChatGPT, может кардинально измениться за несколько недель без каких-либо действий со стороны брендов. По данным 13-недельного исследования Semrush, 2025 (230 тысяч промптов, более 100 миллионов цитирований, период с 14 июля по 12 октября 2025 года), до середины сентября 2025 года ChatGPT цитировал Wikipedia и Reddit в несколько раз чаще остальных доменов. После изменений в выдаче Google (отключение параметра num=100) и, предположительно, ограничений на повторное использование одних и тех же источников самим ChatGPT, этот разрыв резко сократился.

Доля ответов ChatGPT, где фигурировал Reddit, упала с примерно 60% в начале августа 2025 года до примерно 10% к середине сентября 2025 года. Доля с Wikipedia упала с примерно 55% до менее 20% за тот же период.

На фоне этого падения выросла доля медийных и PR-площадок: Forbes после сентябрьских изменений нарастил цитируемость в ChatGPT вдвое, вместе с ним выросли PRNewswire и Medium. Google AI Mode при этом системно отдаёт приоритет собственным доменам экосистемы и партнёрским площадкам — YouTube, Reddit, Google Blog, — что скорее экосистемный эффект, чем чистая PR- или SEO-логика.

Для компании это означает, что видимость в ИИ-ответах не статична. Домен, который цитировался месяц назад, может выпасть из топа без изменений на стороне бренда — просто потому что изменилась логика выбора источников моделью. Регулярный мониторинг через мониторинг упоминаний бренда в ИИ — постоянная статья расходов, сопоставимая с отслеживанием позиций в классическом SEO. Разовым проектом он быть не может.

Нужна ли отдельная техническая оптимизация сайта под ИИ-поиск

Отдельной технической «ИИ-оптимизации» сайта не существует — работает обычное SEO плюс индексируемость плюс открытый доступ для роботов. Google прямо формулирует это в официальной документации Google Search Central, 2025–2026: «There are no additional requirements to appear in AI Overviews or AI Mode, nor other special optimizations necessary» — отдельной разметки schema.org именно под ИИ не требуется, показ сайта как источника требует только обычной индексации страницы и права на использование сниппета.

Это прямо противоречит части рынка GEO-агентств, которые продают отдельную услугу «ИИ-оптимизации» сайта как технически самостоятельный продукт. По позиции самого Google, базовые условия те же, что для обычного поиска: страница должна быть доступна для сканирования (открыт robots.txt, нет блокировки на уровне CDN), проиндексирована и связана внутренними ссылками с остальным сайтом.

Для российского рынка прямого подтверждения аналогичной позиции от Яндекса в открытых источниках нет — это предположение по аналогии с архитектурой генеративного поиска; факт, проверенный на документации Яндекса, пока отсутствует. YandexGPT в контуре Поиска с Нейро и GigaChat построены на похожих RAG-архитектурах (модель, которая сначала находит релевантные документы, потом генерирует ответ на их основе), поэтому логика «текст и индексируемость важнее специальной разметки» методологически может переноситься — но это гипотеза, не проверенный факт.

Академическая основа термина GEO — статья Princeton, Georgia Tech, Allen Institute for AI, IIT Delhi, 2023 (препринт, принят на KDD 2024) — показывает, что системная работа с контентом по методологии Generative Engine Optimization повышает видимость в ответах генеративных систем «примерно до 40%», при этом эффективность конкретных приёмов зависит от домена и универсального рецепта не существует. Конкретные процентные показатели по отдельным приёмам (цитаты экспертов, добавление статистики, штраф за переспам ключевыми словами), которые массово гуляют по SEO-блогам со ссылкой на эту статью, не подтверждены напрямую в открытой части работы — это вторичные пересказы, и относиться к ним стоит с осторожностью.

Что из этого стоит переносить на российский рынок, а что пока гипотеза

Общий принцип — текстовые упоминания и узнаваемость бренда весят больше, чем ссылочная масса, — методологически применим к любой генеративной системе, включая YandexGPT и GigaChat, но количественные показатели западных исследований на российский рынок переносить нельзя.

Структура доменов-источников различается кардинально. В западных ИИ-ответах доминируют Reddit и Wikipedia; в русскоязычном пространстве эквивалентной роли агрегатора при сопоставимой доле нет — по значимости ближе vc.ru, Habr, Pikabu, отраслевые СМИ. Данных по тому, какую долю цитирований в русскоязычных ответах ИИ занимают эти площадки, в проанализированных источниках нет, и выдумывать такие цифры нельзя.

Механика пресс-релизов из исследования Muck Rack специфична для рынка wire-сервисов США — PRNewswire, GlobeNewswire. В России сопоставимой инфраструктуры и открытых данных по цитируемости пресс-релизов ИИ не существует. Переносить можно только общий принцип: пресс-релиз даёт эффект, когда его переписывает независимая редакция; сам факт публикации релиза такого эффекта не даёт. Конкретные цифры роста на российский рынок переносить нельзя.

Частые ошибки

• Считать, что покупка ссылок с высоким DR работает так же, как раньше. Корреляция между Domain Rating и попаданием в AI Overviews почти вдвое слабее, чем корреляция с обычными текстовыми упоминаниями бренда — бюджет на ссылки в логике GEO даёт низкую отдачу.
• Питчить тот же список изданий, что и для классического PR. Пересечение между часто питчимыми журналистами и реально цитируемыми ИИ — порядка 2%; список для GEO нужно строить по данным о том, кого цитирует конкретная модель; рейтинг посещаемости издания для этого не годится.
• Ожидать мгновенного эффекта от пресс-релиза. Прямые релизы почти не цитируются; ценность появляется только тогда, когда факты из релиза переписывает независимая редакция.
• Покупать отдельную «ИИ-оптимизацию» сайта как техническую услугу. По официальной позиции Google, специальной разметки для показа в ИИ-ответах не требуется — работает обычная индексация и открытый доступ для роботов.
• Замерять видимость в ИИ-ответах один раз и забыть. Доля цитирований Reddit в ChatGPT упала с 60% до 10% за полтора месяца без каких-либо действий брендов — список цитируемых источников у каждой модели меняется, и разовый аудит быстро устаревает.
• Переносить западные цифры на российский рынок без оговорок. Доли цитирования Reddit, Wikipedia, PRNewswire получены на англоязычном контенте и западных моделях; для YandexGPT, GigaChat и русскоязычного Perplexity эти цифры не проверены и воспроизводиться могут иначе.

Источники

• What Correlates With Brand Mentions in AI Overviews — Ahrefs Blog, 2025
• The Most-Cited Domains in AI (ChatGPT, AI Mode, Perplexity) — Semrush Blog, 2025
• AI Citations for PR: Generative Pulse — Muck Rack Blog, 2025–2026
• AI features and your website — Google Search Central, 2025–2026
• GEO: Generative Engine Optimization — arXiv (Princeton, Georgia Tech, Allen Institute for AI, IIT Delhi), 2023

FAQ

Что такое GEO и чем оно отличается от SEO?

GEO (Generative Engine Optimization) — это работа с видимостью контента в ответах генеративных систем: ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews, Яндекс Нейро. В отличие от SEO, где ключевой фактор — ссылочный профиль и позиции в выдаче, для GEO сильнее всего работают текстовые упоминания бренда и узнаваемость; ссылки на этом фоне значат заметно меньше.

Правда ли, что бэклинки не работают для попадания в ответы ИИ?

Бэклинки работают, но слабее других факторов. По данным Ahrefs, корреляция обычных бэклинков с показом в AI Overviews — 0.218, а текстовых упоминаний бренда (без ссылки) — 0.664. Это не означает, что ссылки бесполезны, но приоритет бюджета стоит смещать в сторону публикаций с упоминанием бренда: одних ссылок для этого мало.

Почему пресс-релиз не цитируется ИИ напрямую?

Потому что модели цитируют самостоятельные журналистские материалы заметно чаще, чем сырые пресс-релизы. По данным Muck Rack, earned media формирует порядка 84% цитирований, а платный/advertorial-контент — только 0,3%. Пресс-релиз начинает работать для GEO, когда его перерабатывает независимая редакция в собственный материал.

Нужна ли отдельная техническая оптимизация сайта для попадания в ИИ-ответы?

Нет, по официальной позиции Google отдельных технических требований для показа в AI Overviews или AI Mode не существует — достаточно обычной индексации, открытого доступа для роботов и права на использование сниппета. Специальная разметка schema.org именно под ИИ не требуется.

Как построить список изданий для PR-кампании под GEO?

Список для GEO нужно строить отдельно от обычного медиалиста PR-отдела, на основе данных о том, какие домены и авторов реально цитирует интересующая вас модель по релевантным запросам; охват или посещаемость издания для этого не показатель. Регулярный замер цитируемости бренда по категории — обязательная часть такой работы.

Применимы ли эти данные к Яндексу и GigaChat?

Общий принцип — текстовые упоминания важнее ссылочной массы — методологически применим по аналогии, так как YandexGPT и GigaChat построены на похожих RAG-архитектурах. Но конкретные цифры (доли цитирования доменов, корреляции) получены на западных моделях и англоязычном контенте и напрямую на российский рынок не переносятся.

Как часто нужно проверять, цитирует ли ИИ ваш бренд?

Список цитируемых доменов у одной и той же модели может измениться за полтора-два месяца без действий бренда — например, доля ответов ChatGPT с Reddit упала с 60% до 10% за такой срок на фоне технических изменений в поиске. Разовый аудит быстро устаревает, нужен регулярный мониторинг.

Если вы хотите системно выстроить, как бренд появляется в ответах нейросетей — от PR-стратегии и экспертного контента до связки с GEO/AEO-оптимизацией, личным брендом руководителя и форматами вроде white paper, которые работают и как лид-магнит, — на интенсиве Marketing OS разбираем это на реальных кейсах CMO и собственников бизнеса.