Индустрия уже вовсю торгует «видимостью в ИИ» — агентства строят отчёты, SEO-инструменты добавляют дашборды. Стандартная механика: берёшь запрос, гонишь в ChatGPT/Perplexity/Алису, считаешь частоту упоминаний бренда. Всё понятно, всё управляемо.
Только вот 45 прогонов с одним финальным вопросом (выбор CRM для B2B) показали неудобную вещь: стоит изменить историю диалога — и состав рекомендованных брендов меняется радикально. Коэффициент сходства у Perplexity между контролем и «нагруженным» контекстом упал с 0,905 до 0,231. У ChatGPT — с 0,827 до 0,483. Разброс такой, что речь уже не о погрешности: у каждого контекста свой набор брендов.
И ещё деталь: нейтральное упоминание одного бренда в начале разговора — без всякой похвалы, просто в примере — подтянуло его частоту в финальных ответах с 6/9 до 9/9.
Так что когда агентство показывает рост AI Visibility на 15%, стоит уточнить: в каком именно контексте меряли, новый чат или продолжение диалога? Независимые промпты корректны для отслеживания динамики при неизменном протоколе. Но продавать их как «реальную видимость бренда в ИИ» — всё равно что мерять среднюю температуру по больнице и строить на этом медицинские выводы.
Методология и цифры: Habr - SEO