<стр>Узнайте, как предприятия с несколькими офисами могут оптимизировать работу с моделями искусственного интеллекта, такими как ChatGPT и Gemini. Узнайте ключевые факторы успеха.

Спонсором этого поста является Uberall. Мнения, выраженные в этой статье, принадлежат спонсору.

<стр>Как получить рекомендации ChatGPT, Gemini или Perplexity для моих местоположений? <стр>Выбирают ли модели ИИ местные предприятия так же, как это делает Google? <стр>Важнее ли количество отзывов или рейтинг в звездах для видимости ИИ? <п>Мы проанализировали более 120 000 упоминаний об искусственном интеллекте в 3793 местах и ​​пяти моделях — от ChatGPT до Perplexity. Каждая модель имеет свою индивидуальность, но все они вознаграждают одни и те же сигналы, и доля рынка не входит в их число. Вот на чем стоит сосредоточиться в этом месяце.

В этом отчете

1. 1. Различия между моделями ИИ
2. 2. 4 фактора упоминания ИИ
3. 3. 3 дела, которые нужно сделать в этом месяце
4. 4. Будьте локальным образцом для подражания для всех моделей ИИ

Различия между моделями ИИ

Всего год назад вердикт об искусственном интеллекте и локальном поиске был таков: он довольно похож на бета-версию: локальные результаты все еще были расплывчатыми, изображения отсутствовали, а рекомендованные места даже не находились поблизости.

<стр>Сегодня инструменты искусственного интеллекта обеспечивают более полезные локальные результаты, все больше потребителей используют их для местных рекомендаций, и мы больше знаем, откуда они берут бизнес-информацию. <п>Помимо этого, наши недавние собственные эксперименты в Uberall показали, что у каждой модели есть свои собственные рекомендации «индивидуальности».

<ул>

Клод самый консервативный. Он отдает предпочтение местным и общественным предприятиям, но в основном избегает называть конкретных поставщиков медицинских услуг, вероятно, отражая осторожность в отношении всего, что напоминает медицинские рекомендации.

Gemini является наиболее разнообразным, вероятно, потому, что он содержит перекрестные ссылки на актуальные данные Google Maps. Он всплывает 8 раз; больше уникальных ресторанов, чем ChatGPT в том же исследовании.

ChatGPT основан на консенсусе и сконцентрирован. Он генерирует короткий, запоминающийся список, но с самым высоким уровнем галлюцинаций по вертикалям.

<ли><сильный>Грокон ссылается на квалификацию шеф-повара и контент из Instagram больше, чем любая другая модель, а его ответы читаются как развернутая кулинарная журналистика: «блюда, которые обязательно стоит попробовать», ” имена шеф-поваров, методы приготовления и исторический контекст.

Perplexity осуществляет поиск в реальном времени, цитирует источники и генерирует наибольшее количество упоминаний за один проход. Для компаний с сильным присутствием в Интернете это “самый простой” модель, на которой можно выиграть.

Бренды, работающие в разных локациях, потратили годы на изучение «личности» Google.” Теперь осталось по крайней мере еще пять, которые нужно выяснить. Точно так же, как маркетологам необходимо понимать своих клиентов, им необходимо понимать, что важно для каждой модели ИИ.

<п>Наши данные Uberall основаны на более чем 120 000 упоминаний искусственного интеллекта в 3793 местах в городах США от Чикаго до Нью-Йорка, включая стоматологов, рестораны, продуктовые магазины, отели и банки. Наш внутренний геоаналитик Катя Шищенко искала закономерности, согласующиеся между отраслями и моделями; вы слышали о сигналах и факторах ранжирования, поэтому давайте назовем их «факторами упоминания ИИ».

4 фактора упоминания ИИ

Я не хотел делать аббревиатуру, но поскольку мы все равно персонифицируем системы искусственного интеллекта, мы могли бы просто назвать модели типа BARS:

<ул>

Bбизнес-данные.

<сильный>Аавторитет.

Rобзор.

<сильный>Sсоциальный.

Изображение создано Uberall, сентябрь 2026 г. <п>В этой статье описывается, что обеспечивает видимость ИИ в этих четырех категориях, а затем рассказывается о трех вещах, на которых следует сосредоточиться в этом месяце. Ничто из этого не является экзотикой. Просто это нужно сделать хорошо, намеренно и в большом масштабе.

Фактор 1: Бизнес-данные

Полнота и богатство фунтов стерлингов, а также возраст бизнеса определяют, появляется ли местный бренд вообще в ответах LLM, а не то, как часто он появляется, когда о нем упоминают.

На деловой возраст, очевидно, нельзя повлиять, но есть следующие факторы, для каждого из которых имеются вертикальные статистические данные из нашего исследования.

<ул>

Заполненное описание в фунтах стерлингов: Эта оптимизация может означать трехкратное увеличение количества упоминаний о продуктовых магазинах.

Соответствующие атрибуты: При переходе от 6–10 атрибутов к 31–50 вероятность упоминания в категории отеля увеличивается с 22% до 94%.

<сильный>Количество фотографий: Это самый надежный показатель частоты упоминаний ресторанов. Рестораны, упомянутые в топе, получают в среднем в три раза больше фотографий. Подсчет фотографий также является единственным сигналом в стоматологии, который предсказывает, будет ли упоминаться практика и как часто. А в банковском деле он входит в тройку самых сильных предсказателей упоминаний ИИ в целом.

Количество локаций: Больше локаций означает более высокий уровень упоминаний, достигая 100 % в масштабе как в продуктовых, так и в стоматологических категориях.

<стр>Большинство этих факторов позволяют вашему бренду войти в образную дверь, а не определяют, как часто вы участвуете в разговорах с искусственным интеллектом, но это делает их подходящим местом для начала.

Фактор 2: Сигналы авторитета

<п>Когда мы думаем об авторитете бренда в мультилокальном маркетинге, мы обычно думаем о масштабе: корпоративные бренды, большое присутствие, большая доля рынка. Но во всех пяти вертикалях размер бренда (количество магазинов, количество практик, доля залога, наличие помещений) не мог предсказать, как часто модели ИИ рекомендуют тот или иной бренд.

Размер действительно влиял на то, упоминался ли бренд вообще в продуктовых магазинах, отелях и банковских учреждениях, где сети извлекают выгоду из сигналов, которые LLM получают во время обучения. Что касается ресторанов и стоматологий, независимые бренды могут и превосходят сети по уровню упоминаний.

Помимо размера бренда, другие авторитетные сигналы определяют, насколько заметно и последовательно появляются бренды, представленные в нескольких местах:

<ул>

Частота упоминаний в СМИ: Бренды, у которых более 30 упоминаний в новостях, показали 15-кратное увеличение частоты упоминаний в банковских сферах и 100% упоминание в продуктовых магазинах.

Присутствие в редакционном списке: Bankrate, Forbes Travel Guide и упоминания Michelin действуют почти как прямое «проглатывание»; в данные обучения LLM. Банки на трех и более редакционных платформах отмечают рост упоминаний в 13 раз; Признание Мишлен присутствует в 94,5% ответов ресторанов Perplexity.

<сильный>Присутствие в Википедии: Это надежный фактор положительного упоминания для отелей, продуктовых магазинов и банков, но не для стоматологов.

Присутствие платформы доставки, например, на Instacart, DoorDash или Mercato, не влияет на продуктовые магазины’ Видимость ИИ.

<п>Заслуженный авторитет в средствах массовой информации и редакционный авторитет по-прежнему остаются в долгую игру. Наше исследование просто еще раз подчеркнуло это и непреходящую важность E-E-A-T. Чтобы попасть в список Мишлен, не нужно притворяться или сокращать путь, и именно это делает эти сигналы такими мощными, если вы их заслужили.

Фактор 3: сигналы проверки

<стр>Вот вывод, который, по нашему мнению, является самым важным в этой статье: во всех пяти вертикалях объем обзоров предсказывает упоминание ИИ. Звездные рейтинги являются более слабым фактором упоминания ИИ в четырех из пяти бизнес-категорий; там, где они появляются в качестве сигнала, они никогда не влияют на видимость.

Вот что наше исследование показало для трех проанализированных нами типов бизнеса:

<ул>

<сильный>Стоматологи: Ни один звездный рейтинг ни на одной платформе не достигает статистической значимости.

Продуктовые магазины: Бренды с большим объемом отзывов, но более низким рейтингом упоминаются в 94,3% случаев по сравнению с 60,6% для брендов с высоким рейтингом, но с небольшим объемом продаж.

<сильный>Банки:Более высокие совокупные рейтинги на Yelp и TrustPilot на самом деле отрицательно коррелируют с частотой упоминаний. Это не потому, что плохие отзывы помогают; это потому, что банки, о которых чаще всего упоминают, являются национальными гигантами, а обслуживание миллионов клиентов означает массовое накопление жалоб.

Отели: Исключение из правила. Звездные рейтинги в фунтах стерлингов более сильно коррелировали с вероятностью и частотой упоминаний ИИ, чем с количеством отзывов.

Когда команды оптимизируют онлайн-видимость своего бренда для увеличения объема отзывов (при этом, конечно, не снижая стандартов обслуживания), важно, где они собирают и управляют своими отзывами. Какая платформа имеет наибольшее значение, зависит от вертикали.

<ширина стола="593"> <тело> <тр>

Вертикально Основная платформа Key Threshold

<тр>

Рестораны Yelp 1000+ отзывов → 93,3% упоминаний

<тр>

Продуктовые магазины Yelp 500+ отзывов → 100% вероятность упоминания; менее 10 отзывов → 13,3% <тр>

Стоматологи Отзывы о профиле компании в Google; Зокдок также важен 1000+ отзывов → 92,9% упоминаний; упомянутые практики в среднем дают 643 отзыва против 253 для тех, кто не упоминается

<тр>

Отели рейтинг в фунтах стерлингов Самый сильный сигнал отзывов в исследовании, в то время как отзывы на Booking.com на самом деле коррелируют отрицательно

<тр>

Бэнкс TrustPilot; ВВВ

Самый надежный показатель того, будет ли упомянут банк; Рейтинг BBB занимает второе место

Хотя звездные рейтинги не всегда являются надежным фактором упоминания ИИ, они все равно влияют на людей, решающих, какое предприятие посетить. Мой совет — оптимизировать объем обзоров моделей и сохранять рейтинги для людей.

Фактор 4: Социальные сигналы

Instagram и Facebook являются факторами упоминания, но они играют разную роль в видимости ИИ на местном уровне. Facebook включает бренды в сгенерированный ответ, Instagram заставляет о них говорить, как только они там появляются.

<п>Последователи Facebook повышают вероятность упоминаний ИИ, а это означает, что бизнес получает упоминание в первую очередь. Для банков количество подписчиков является самым сильным фактором упоминаемости ИИ в социальных сетях, а стоматологические практики, которые упоминаются, имеют почти в пять раз больше подписчиков, чем те, которые этого не делают.

Присутствие в Instagram увеличивает частоту упоминаний ИИ. Рестораны с сильным присутствием в Instagram и Yelp упоминаются почти в семь раз чаще, чем те, которые этого не делают. В частности, для бутик-отелей Instagram является самым надежным предсказателем упоминаний ИИ, превосходя даже сигналы GBP и редакционные сигналы. И вспомните образ Грока, описанный ранее; он больше ссылается на контент Instagram, чем любая другая модель.

<стр>Вывод: регулярная активность и расширение аудитории в ваших социальных профилях в разных местах стоят затраченных усилий.

3 дела, которые нужно сделать в этом месяце

Основываясь на том, что мы обнаружили, модели ИИ неизменно похожи на BARS, даже если каждая модель “persona” ранжирует их немного по-разному в зависимости от типа бизнеса.

Бренды, более стабильно отображающиеся в моделях искусственного интеллекта, регулярно оптимизируют все эти факторы упоминаний в масштабе, в каждом месте, в каждом профиле, на каждой платформе обзора. Это то, что мы называем оптимизацией производительности местоположения (я говорил об этом на BrightonSEO), и именно так бренды, работающие с несколькими местоположениями, перестают полагаться только на долю рынка и авторитет, чтобы появиться в местных результатах поиска с использованием ИИ.

<стр>Наш совет поместится на барной салфетке.

1. Заполните свои профили в фунтах стерлингов <п>Заполнение описаний, атрибутов и категорий GBP в большом масштабе может увеличить уровень упоминаний ИИ на 40–60 процентных пунктов в некоторых вертикалях. И если ваши профили местоположений недостаточно полны, чтобы о них вообще упоминали, не имеет значения, сколько отзывов вы собрали; нет местного бизнеса, который можно было бы развивать.

Снимок экрана панели управления Центром управления агентами UB-I, сделанный Uberall, сентябрь 2026 г.

2. Отдавайте предпочтение объему обзора над звездным рейтингом <п>По всем пяти вертикалям и моделям объем обзоров предсказывает упоминание ИИ лучше, чем рейтинги. Если ваша команда тратит большую часть своей энергии на рейтинг 4,3, часть этих усилий лучше потратить на сбор свежих обзоров на соответствующих платформах.

3. Увеличьте объем фотографий в фунтах стерлингов

Количество фотографий — это главный показатель частоты упоминаний ресторана, самый сильный сигнал в стоматологии и третий по важности фактор упоминаний ИИ для банков.

Постарайтесь загрузить более 100 качественных (и, в идеале, привязанных к конкретному местоположению) фотографий из всех ваших местоположений. Для ресторанов и отелей, нацеленных на позиционирование с помощью искусственного интеллекта высшего уровня, стремитесь к более чем 2000 фотографиям.

Совет: загружайте постепенно, а не все сразу. Это сигнализирует об активном, живом бизнесе.

Будьте локальным образцом для подражания для всех моделей ИИ

Локальный поиск ИИ уже не находится в стадии бета-тестирования, и команды по оптимизации, которые должны расставлять приоритеты, стали понятными. Даже аббревиатуры.

<стр>Способ, которым бренды с несколькими локациями повышают свою видимость ИИ, заключается в том, чтобы познакомиться с моделями BARS: отдавать приоритет долгосрочной точности и согласованности данных в масштабе, укреплять авторитет, который приносит упоминания в средствах массовой информации и редакциях, консолидировать социальные доказательства с помощью обзоров и демонстрировать опыт посещения их с помощью фотографий.

Проделать все это в сотнях локаций — это большая работа, и именно поэтому мы создали UB-I.

Выиграйте в локальном поиске ИИ <стр>Авторы изображений

Рекомендуемое изображение: Изображение Uberall. Используется с разрешения.

<стр>Изображения в публикации: изображения Uberall. Используется с разрешения.