Безопасно размещаем отзывы и Работаем с репутацией!
Безопасно размещаем отзывы и Работаем с репутацией!
🔬 Исследования
Исследования о репутации и отзывах
Научные статьи, отраслевые опросы и данные площадок простым языком: что изучали, какие цифры получили, где ограничения и что это значит для бизнеса.
Как мы пересказываем
Только реальные публикации со ссылкой на оригинал. Каждая цифра — с указанием, где она в источнике. Ограничения — отдельным блоком.
Темы
Выберите, что вас интересует
👥
HR-бренд
Отзывы сотрудников и репутация работодателя 5 исследований →
📣
SMM и соцсети
Исследования о вирусности контента, вовлечённости в посты брендов, сарафанном радио и влиянии соцсетей на продажи. 5 исследований →
🧭
Генеративный поиск (GEO)
Какие источники цитируют ИИ-поисковики, что убеждает модели и какие приёмы оптимизации проверены экспериментом. 5 исследований →
✨
ИИ и поиск
Генеративный поиск, ответы нейросетей и выдача 18 исследований →
📍
Локальный поиск и карты
Карты, локальная выдача и выбор места рядом 8 исследований →
🛡
Недостоверные отзывы
Кто и зачем публикует недостоверные отзывы и как их выявляют 6 исследований →
🎯
Ответы в поиске (AEO)
Как быстрые ответы, блоки над выдачей и голосовые помощники меняют клики, доверие и решения пользователей. 5 исследований →
💬
Ответы на отзывы
Что дают ответы компании на отзывы клиентов 6 исследований →
📈
Отзывы и продажи
Как рейтинг и отзывы влияют на выручку, конверсию и выбор 15 исследований →
🧠
Психология доверия
Как люди воспринимают негатив, рейтинги и мнения других 18 исследований →
🛡️
Управление репутацией (ORM)
Исследования о ценности репутации, кризисных коммуникациях, онлайн-штормах и влиянии поисковой выдачи на мнение о компании. 5 исследований →
🧠
Языковые модели (LLMO)
Как языковые модели запоминают факты о компаниях, когда ошибаются и как реагируют на противоречивые данные. 5 исследований →
Все исследования
60 исследований
Данные площадки
2026
Как Яндекс считает рейтинг организации: официальные правила
Справка Яндекс Бизнеса
1–5Рейтинг рассчитывается по всем оценкам и отзывам за всё время присутствия компании, не равен среднему и пересчитывается ежедневно.
Исследовательский отчёт
2026
AI-обзоры Google и CTR первой позиции: данные Ahrefs 2026
Law, Guan · Ahrefs
≈58%Насколько CTR первой позиции у запросов с AI-обзором ниже прогноза без обзора (декабрь 2025).
Данные площадки
2026
Как Google ранжирует компании на картах: официальные правила локального поиска
Google Business Profile Help
3 фактораЛокальные результаты основаны в первую очередь на релевантности, расстоянии и известности (prominence) компании.
Отраслевой опрос
2026
Как люди читают отзывы о местном бизнесе: опрос BrightLocal 2026
BrightLocal
97%Доля опрошенных, которые читают отзывы о местных компаниях.
Рецензируемое исследование
2025
Проверка GEO-приёмов: большинство методов почти не повышают видимость
Puerto и др. · NeurIPS 2025, Datasets and Benchmarks Track; arXiv:2506.11097
Почти 0Большинство текущих приёмов оптимизации под разговорный поиск не дают устойчивого прироста, вопреки ранее опубликованным результатам.
Препринт
2025
ИИ-поиск ссылается на независимые обзоры, а не на сайты брендов
Chen и др. · arXiv:2509.08919
92,1%Доля заработанных медиа среди источников GPT по запросам об электронике в США.
Исследовательский отчёт
2025
ИИ-поисковики ошибаются с источником новостей более чем в 60% случаев
Jaźwińska, Chandrasekar · Columbia Journalism Review, Tow Center for Digital Journalism
более 60%Доля запросов, на которые восемь ИИ-поисковиков вместе дали неверный ответ.
Исследовательский отчёт
2025
AI-обзоры Google и клики по ссылкам: исследование Pew Research Center
Pew Research Center
8% против 15%Доля визитов на страницу поиска, где пользователь кликнул обычную ссылку, — с AI-обзором и без него.
Рецензируемое исследование
2024
Проклятие обращения: модель знает «A — это B», но не «B — это A»
Berglund и др. · International Conference on Learning Representations (ICLR 2024)
79% против 33%Доля правильных ответов GPT-4 на прямой вопрос («кто мать знаменитости») и обратный («кто сын этой женщины»).
Рецензируемое исследование
2024
Чтобы модель извлекала факт, он должен встречаться в разных формулировках
Allen-Zhu, Li · Proceedings of the 41st International Conference on Machine Learning (ICML 2024), PMLR 235, 1067–1077
0%Без разнообразия формулировок знание может быть запомнено, но не извлекаться: точность ответов на вопросы нулевая независимо от последующего…
Как читать уровень источника
Метка на карточке показывает, откуда данные
Рецензируемое исследованиеСтатья прошла рецензирование в научном журнале или конференции. Самый надёжный тип.
ПрепринтНаучная работа до рецензирования: выводы могут уточниться.
Исследовательский отчётОтчёт исследовательского центра или университета с описанной методикой.
Отраслевой опросОпрос компании или агентства. Полезен как ориентир, методика бывает непрозрачной.
Данные площадкиЦифры, которые публикует сама площадка о своих пользователях.
КнигаКнига эксперта или исследователя.
Нужна помощь с репутацией?Разберём вашу ситуацию и подскажем, с чего начать. Консультация бесплатная.
Получить консультацию →