Как нейросети выбирают источники на английском и русском языках

Анализ ответов поисковых систем с искусственным интеллектом показывает, что при переходе с русского языка на английский структура цитируемых доменов кардинально меняется. Если на русскоязычные запросы нейросети активно ссылаются на локальные интернет-ресурсы, то англоязычные запросы практически полностью переориентируются на глобальные англоязычные площадки вроде Wikipedia, Reddit и YouTube.

Исследование охватывает сохраненные ответы трех крупных платформ — Google AI Overviews, Perplexity и Алиса AI. Для оценки использовался формальный критерий принадлежности домена к национальной доменной зоне .ru, .рф или .su. При этом такие популярные ресурсы, как Habr или VK, в эту категорию по формальному признаку не попадали, что делает общую оценку присутствия локальных сайтов сдержанной и консервативной.

Как рассчитывалась доля русскоязычных доменов в ответах нейросетей

Для проведения анализа не генерировались новые запросы, а применялись уже имеющиеся логи трех платформ. Язык каждого вопроса определялся автоматически по отсутствию символов кириллицы. В настройках поисковой выдачи Google AI Overviews принудительно фиксировались параметры региона и языка интерфейса, чтобы исключить искажения из-за географического положения пользователя.

Метрика вычислялась как процентное соотношение доменов с национальными зонами к общему числу распознанных источников. Объектами проверки стали три алгоритма, в то время как другие популярные языковые модели не вошли в выборку из-за недостаточного объема англоязычных данных. Платформа Google AI Overviews при отсутствии распознанного сайта возвращает служебный адрес, поэтому такие случаи исключались из расчетов.

Представительство сайтов из рунета на англоязычные запросы

Результаты обработки данных демонстрируют резкий контраст между языками. Платформа Google AI Overviews при обработке сотен английских запросов зафиксировала минимальное количество ссылок на ресурсы из национальной доменной зоны, причем обе найденные ссылки вели на англоязычное зеркало известного спортивного портала. В то же время на русскоязычные запросы с аналогичными настройками региона доля таких источников превышает семьдесят процентов.

Сервис Perplexity продемонстрировал еще более жесткие ограничения для локальных ресурсов в англоязычной выдаче, не выдав ни одной ссылки на домены .ru при большом общем числе проанализированных источников. В качестве альтернативных источников информации обе системы задействуют англоязычные социальные сети, видеохостинги и энциклопедии, формируя выдачу под зарубежного пользователя.

Особенности работы Алисы AI с англоязычными запросами

Отечественная разработка демонстрирует иную модель поведения при обработке запросов на английском языке. В этом канале значительная часть цитируемых источников сохраняет принадлежность к национальной доменной зоне, а ссылки на российские медиаресурсы и технологические платформы встречаются почти в каждом втором ответе.

Даже с учетом снижения показателей по сравнению с русскоязычной выдачей, русскоязычные публикации не исчезают из поля зрения алгоритма полностью. Это означает, что англоязычные пользователи данной системы сохраняют доступ к материалам российских сайтов, чего не происходит в поисковых системах Google и Perplexity.

Сравнение ответов на одинаковые вопросы на разных языках

Прямое сопоставление ответов на одни и те же вопросы, переведенные на разные языки, подтверждает общую тенденцию к разделению информационных полей. Проверка на примере конкретных тем показывает полное отсутствие пересечений по источникам между русскоязычной и англоязычной версиями ответов в зарубежных поисковых системах.

Исследовательские данные сторонних научных групп также подтверждают этот тренд: при изменении языка запроса цитируемые домены неизбежно смещаются в сторону сайтов, изначально созданных на соответствующем языке. Подобные изменения затрагивают не только информационные статьи, но и коммерческие сферы, такие как поиск авиабилетов или бронирование отелей.

Практические рекомендации для работы с поисковой видимостью

Полученные данные определяют несколько важных шагов при планировании продвижения проектов, ориентированных как на внутренний, так и на зарубежный рынок:

• Формируйте отдельное семантическое ядро на языке целевой аудитории вместо простого перевода русскоязычных запросов.
• Разрабатывайте полноценную англоязычную версию сайта и развивайте присутствие на профильных зарубежных площадках, таких как Reddit и YouTube.
• Учитывайте особенности конкретных поисковых систем при оценке видимости бренда, так как отечественные и зарубежные алгоритмы используют разные принципы ранжирования источников.
• Анализируйте отчеты подрядчиков детально, проверяя разделение метрик по языкам запросов, чтобы не упустить просадку позиций в зарубежном сегменте.

Главным ограничением проведенного анализа является различие тематик между англоязычными и русскоязычными пулами вопросов, хотя контроль по парам запросов подтверждает общие закономерности. Учет этих факторов позволяет точнее прогнозировать поведение систем искусственного интеллекта и выстраивать эффективную стратегию видимости бренда на глобальном рынке.