Benchmark AI-видимости SREZ LAB за октябрь 2026

Короткий ответ

Этот benchmark фиксирует методику контрольного среза AI-видимости после публикации новых research-страниц. Он показывает, как SREZ LAB отделяет техническую публикацию от фактического присутствия в AI-ответах.

Как устроен срез

3 октября 2026 года были выполнены два замера в Yandex AI Studio Responses API с веб-поиском. Mini-run содержал 2 запроса о проверке AI-цитируемости и индексе AI-цитируемости. Next-action probe содержал 12 информационных запросов из публичной библиотеки SREZ LAB.

Обе проверки выполнялись на YandexGPT 5.1. Для каждого ответа фиксировались профильные источники, типы доменов и страницы, которые можно усилить для следующего контрольного среза.

Mini-run: 2 ответа OK из 2; проверены вопросы о проверке AI-цитируемости и индексе AI-цитируемости.
Probe: 12 ответов OK из 12; собраны домены, которые YandexGPT использует как источники по SEO/GEO/AEO-тематике.
Суммарно в этом post-deploy срезе: 14 успешных ответов и список источников, с которыми надо конкурировать за цитирование.

Какие источники видит YandexGPT

В расширенном probe модель ссылалась на уже известные образовательные, агентские и медийные домены. Это показывает, какие форматы и внешние площадки нужно использовать для усиления сущности.

fedotovseo.ru, habr.com и www.sape.ru получили по 2 попадания в источники;
vc.ru, kokoc.com, rookee.ru, marketolog.mts.ru, insales.ru и другие домены получили единичные попадания;
CSV benchmark-файл опубликован как цитируемый артефакт.

Что меняем после контрольного среза

Контрольный срез задаёт понятную программу: создать страницы, которые можно цитировать; усилить внутреннюю связность; вынести таблицу измерения в публичный артефакт; получить внешние упоминания на площадках, которые уже попадают в ответы.

первый целевой порог — появление проверяемого упоминания или ссылки в повторном 12-query probe;
если порог не достигнут, анализируются конкретные процитированные страницы конкурентов;
успех считается только по сопоставимому повторному замеру, а не по факту публикации.

FAQ

Зачем публиковать benchmark?

Потому что benchmark даёт повторяемую методику: запросы, поверхность, типы источников и правила сравнения после следующих публикаций.

Это рейтинг всех AI-систем?

Нет. Это срез одной API-поверхности Yandex AI Studio с веб-поиском и заданным набором запросов.

Что будет считаться улучшением?

Улучшением считается появление проверяемого упоминания, ссылки или включение страницы SREZ LAB в список источников по той же библиотеке запросов.

Связанные материалы

Источники и артефакты

Как читать результат

Каждый вывод должен иметь источник и дату. Техническое наблюдение подтверждается повторным запросом или обходом, поисковое — данными Вебмастера или Search Console, поведенческое — аналитикой после согласия пользователя. Если доступа к источнику нет, состояние остается «не проверено».

Исправления оцениваются по цепочке: работа выполнена → состояние сайта изменилось → поисковая видимость изменилась → появились целевые действия. Переход между уровнями нельзя считать автоматическим: публикация страницы не доказывает индексацию, а индексация не доказывает обращение.

Другие руководства

Издатель: SREZ LAB. Обновлено: 2026-10-03.

Обсудить аудит