Самый яркий случай, DeepSeek. Там почти весь движок занят одной клиникой, К+31 набирает там 592 упоминания, притом что в остальных восьми моделях она не лидирует нигде. Общая цифра по рынку в такой ситуации обманчива: без разбивки по моделям невозможно понять, что успех в DeepSeek это не общая сила бренда, а фактически случайность одного движка.
Причина различий не только в памяти моделей, но и в механике сбора ответа. Здесь тоже прослеживаются два типа поведения.
Первый тип, модели, которые ищут в интернете и дают ссылки: Gemini и Perplexity, ссылки в 100% ответов, у Perplexity в среднем 15 ссылок на один ответ Google AI Mode, 98% GigaChat, 97% DeepSeek, 93%
Для них решает свежий контент: страницы, прайсы, карточки, статьи.
Второй тип, модели, которые чаще отвечают по памяти: ChatGPT, 28% ответов вообще без ссылок Чат с Алисой, 46%
Для них решает не свежесть контента, а известность имени, которую модель уже выучила из статей и рейтингов.
Источники, на которые опираются модели первого типа, тоже различаются. GigaChat и Чат с Алисой берут 34-36% ссылок из справочников: без справочников в эти модели почти не попасть. Grok и Perplexity используют больше 900 разных сайтов и чаще ссылаются напрямую на сайты клиник, это самый простой путь входа для новой клиники. А DeepSeek чаще других опирается на карты, 11,8% его ссылок.
Практический вывод: работать нужно с каждой моделью отдельно. Успех в Google-сервисах не переносится автоматически в Алису или ChatGPT.