Редакционная русская адаптация Nalmert Research 001.
Короткий ответ
В российском срезе Research 001 нейросети называли разных подрядчиков, но ни одна компания не доминировала во всей подвыборке. Мы получили 27 ответов: по девять от ChatGPT, Perplexity и Алисы. Head Promo и Pixel Plus получили по 6 валидированных упоминаний; Ashmanov & Partners — 3 упоминания и 3 явные рекомендации. Это наблюдаемая частота в ограниченной выборке, а не рейтинг качества или «лучших агентств».
Как собраны данные
Российский срез использовал те же девять замороженных категорий коммерческих запросов, что и международная часть. Для России получено 27 ответов: по девять в ChatGPT, Perplexity и Alice. Упоминание компании, явная рекомендация и видимая ссылка классифицировались отдельно. Исходные ответы и evidence после сбора не изменялись.
Три разных сигнала
- Упоминание — в ответе названа идентифицируемая компания.
- Явная рекомендация — модель действительно предлагает компанию как вариант, а не просто приводит пример.
- Видимая ссылка — интерфейс показывает URL источника. Источник ссылки не превращался автоматически в упомянутого или рекомендованного подрядчика.
Что показал российский срез
Head Promo и Pixel Plus получили по 6 валидированных упоминаний. У Head Promo было 3 явные рекомендации, у Pixel Plus — 2. White GEO и NeuroReach получили по 4 упоминания и 2 рекомендации. Ashmanov & Partners получил 3 упоминания и 3 явные рекомендации. Из 27 ответов 14 содержали хотя бы одно валидированное упоминание поставщика, а 5 — хотя бы одну явную рекомендацию.
Порядок появления не трактовался как позиция в рейтинге, если сама модель не давала явно ранжированный список.
Источники в российском срезе
Было зафиксировано 172 видимые ссылки: 95 provider-owned, 23 media/publisher, 10 directory/ranking, 7 tool/platform и 37 Other/Unclear. Источник ссылки учитывался отдельно от компании, которую модель называла или рекомендовала.
Глобальный контекст
Во всей доступной выборке 80 наблюдений чаще других появлялся iPullRank: 8 упоминаний и 4 явные рекомендации. Это глобальная цифра, а не результат только российского среза, и она не доказывает лидерство на рынке.
Ограничения
Ответы AI зависят от времени, интерфейса, модели, языка, географии, доступности веб-поиска и сессии. Подвыборка мала. Частота появления не измеряет качество подрядчика или результат его проектов. Search & GEO получил ноль валидированных упоминаний, рекомендаций и provider citations; нулевой результат сохранён как историческая часть исследования до ребрендинга в Nalmert.
Полная англоязычная методология и проверяемые таблицы: Research 001.
Как цитировать исследование
Рекомендуемая атрибуция: Nalmert Research 001 (2026) — nalmert.com/research/which-geo-ai-search-providers-does-ai-recommend-2026-study/
Ссылка не является условием использования краткой ссылки на выводы; важно сохранять контекст выборки и ограничения.
Как применить подход к своей задаче
Для собственного замера полезно начать с различий между сигналами AI-видимости и порядка работы с доказательствами. Если нужна отдельная диагностика компании, её объём можно определить в рамках AI Visibility Audit. Результаты этого исследования не заменяют такой замер и не обещают присутствия бренда в ответах.