Собственное исследование для GEO: как собрать данные и стать источником

Как выбрать исследовательский вопрос

Хороший вопрос для исследования помогает покупателю принять решение. Сервис по ремонту бытовой техники может выяснить, какие поломки посудомоечных машин чаще встречаются в первые три года. Логистическая компания может посчитать, сколько дней фактически занимает доставка сборных грузов по разным маршрутам. Студия ремонта может показать, на каком этапе чаще всего сдвигаются сроки в панельных домах.

Почему такие материалы вообще имеют шанс стать источником? В материале Ahrefs о стратегии для AI-поиска оригинальные исследования названы контентом, который сохраняет ценность после пересказа, потому что нейросеть может процитировать цифру, но должна указать, откуда она. Методика iPullRank утверждает, что собственные данные повышают шанс, что страницу найдут и процитируют. Оба тезиса принадлежат агентствам и поставщикам инструментов, это не описание алгоритмов и не обещание.

Тема исследования должна совпадать с темой бизнеса. Semrush вместе с Kevin Indig изучили 1094 категории в ChatGPT по рынку США с января по июнь 2026 года и пришли к выводу, что видимость складывается на уровне темы, а не одного промпта. Исследование о вашей нише укрепляет связь компании с темой, случайная модная тема этого не делает.

Три фильтра для вопроса

• Ответ можно получить из данных, которые у вас уже есть, например CRM, журнала ремонтов, складской системы, опроса клиентов.
• Ответ меняет решение покупателя, а не просто любопытен.
• У вас есть право использовать данные. Договоры с клиентами, коммерческая тайна и персональные данные проверяются до начала работы.

Исследование дополняет базовую работу с сайтом, но не заменяет ее. Последовательность этой работы описана в руководстве как попасть в рекомендации ChatGPT.

Как описать выборку

Описание выборки отвечает на пять вопросов. За какой период собраны данные. Что считается одним наблюдением. Сколько наблюдений вошло. Что исключили и почему. Где данные неполные.

Единицу наблюдения часто путают. Заказ, клиент и звонок дают разные ответы на один вопрос. Если клиент сделал три заказа, в выборке по заказам он посчитан трижды, а в выборке по клиентам один раз, и выводы о том, "сколько клиентов выбирают экспресс-доставку", будут разными.

Удачный образец описания дает Pew Research Center. В исследовании о кликах при AI-сводках Google Pew пишет, что использовала данные о браузинге 900 взрослых жителей США за март 2025 года, а выдачу по тем же запросам собрала повторно с 7 по 17 апреля. Отдельно сказано, что сводка по запросу могла измениться за это время, и результаты отражают выдачу на дату сбора. Читатель сразу видит, где данные могут расходиться с реальностью.

Текстовая версия схемы

• 1. Единица. Что является одним наблюдением.
• 2. Период. Когда и каким способом собраны данные.
• 3. Состав. Сколько наблюдений включено и по каким правилам.
• 4. Исключения. Что удалено, почему и как это влияет на вывод.
• 5. Граница. На какую аудиторию и условия распространяется результат.

Как проверить расчеты

Ошибки в расчетах чаще всего возникают не в формулах, а в том, что складывают несопоставимое.

Что нельзя складывать

• Пользователей разных площадок. Человек, который писал вам и в мессенджер, и через форму, будет посчитан дважды.
• Проценты групп разного размера. Среднее из 40% по выборке в 20 заказов и 10% по выборке в 2000 заказов не равно 25%. Нужен расчет по исходным числам.
• Разные рынки. Цены в разных странах и валютах, сроки при разной логистике и спрос в разных городах сводят в общую цифру только с понятным объяснением, иначе показывают отдельно.

Числитель и знаменатель отдельно

Когда доля меняется, проверьте, что двигалось. Seer Interactive в исследовании CTR по 53 брендам и 5,47 млн запросов заметил падение CTR у брендов, которых цитируют AI Overviews, а потом выяснил, что показы выросли более чем вдвое при неизменных кликах. Падение доли оказалось ростом числа запросов с цитированием. Та же компания отделяет фактические данные с января 2025 по февраль 2026 года от прогноза на март и прямо пишет, что статус AI Overview взят из последнего снимка и применен к прошлым месяцам.

• Итоги сходятся. Сумма по группам равна общему числу наблюдений.
• Второй человек пересчитал. Коллега получил те же цифры из исходного файла, не глядя на ваши формулы.
• Медиана рядом со средним. Если они сильно расходятся, в данных есть выбросы, и это стоит объяснить.
• Связь не названа причиной. В тексте написано "связано", а не "приводит к", если вы не проверяли причину отдельно.

Для доли повторных обращений за шесть месяцев укажите дату окончания наблюдения и включите только заказы с полным шестимесячным окном. Медиана длительности ремонта без ожидания запчастей является отдельным показателем, а не полным временем ожидания клиента. Оба ограничения пишут рядом с результатом.

Как показать результат

Главный вывод ставьте в первый абзац вместе с периодом и размером выборки. Методику и ограничения размещайте сразу под выводом, а не в сноске внизу страницы. Тот, кто цитирует цифру, должен видеть ее границы на том же экране.

График стройте по реальным данным, на которые есть разрешение, и подписывайте ось, период и размер выборки прямо на изображении. Под графиком дайте ссылку на исходный набор. Если график без подписи вырежут и перепостят, по нему все равно должно быть понятно, что и за какой срок посчитано.

Текстовая версия схемы

• Вывод исследования. Подписи на самом изображении, а не в сноске
• Показатель. Что именно посчитано
• Ось. Единицы и подписи значений
• Период. За какой срок собраны данные
• Размер выборки. Сколько записей в расчете
• Источник. Откуда данные, например CRM
• Исходный набор. Ссылка под графиком
• Исключения. Описаны в методике, результат с ними и без них

Как опубликовать

Исследование должно быть обычной HTML-страницей с текстом, таблицами и подписями. Google в документации об AI-функциях советует держать важное содержание в текстовом виде. Если выложить отчет только в PDF за формой подписки, его труднее найти и прочитать, подробнее об этом в статье про PDF и закрытые материалы для AI-поиска.

Что должно быть на странице

• Автор с ролью в компании и человек, который проверил расчеты.
• Дата публикации и период данных, это разные даты.
• Методика, ограничения и описание выборки рядом с выводом.
• Агрегированный набор данных для проверки, например файл CSV без персональных данных и коммерческой тайны.
• Способ сообщить об ошибке и журнал исправлений.

Если после публикации нашлась ошибка, исправьте цифру, запишите в журнал, что было и что стало, и поменяйте выводы, если они от нее зависели. Тихая замена цифры без пометки хуже самой ошибки, потому что старую версию уже могли процитировать. Как оформлять остальные экспертные материалы сайта, описано в статье Контент для GEO.

Сформулировать вопрос, выгрузить данные и пересчитать их компания может сама. Если нужно связать исследование с сайтом, внешними публикациями и проверкой ответов ИИ, можно обсудить продвижение бизнеса в ответах ИИ. Обещать, что исследование процитируют, не может никто.

Мини-исследование на собственных материалах Q2

Взяли все 40 JSON-файлов подготовленного редакционного комплекта: 32 материала для новых URL и 8 обновлений. Для каждого посчитали разделы, таблицы, источники и внутренние ссылки. Единица наблюдения — файл статьи, не пользователь, визит или рекомендация. Контрольные суммы позволяют повторить измерение на той же версии.

Текстовая версия схемы

• Новые материалы: 32
• Обновления: 8

Исходная таблица измерений CSV и краткий отчёт PDF. Этот небольшой технический срез показывает воспроизводимость метода, но не доказывает преимущество Q2 в AI-выдаче.

Числа переписаны из таблицы 1 работы GEO. Основной стенд использовал GPT-3.5 и пять поисковых источников. Эти баллы нельзя переносить на трафик, продажи или современную выдачу. GEO-bench — отдельный внешний набор, а не журнал запросов клиентов Q2.

Автор статьи

Михаил Кислов

Руководит SEO- и GEO-направлением Q2 Agency: стратегия, контроль качества и результаты по каждому проекту.

Команда Q2