GEO Benchmarks: Ранни данни за над 100 марки

Въведение

Генеративната оптимизация на търсачките (GEO) все още е нова, но вече не е теоретична. През 2024–2025 г. събрахме и анализирахме ранни данни за ефективността на GEO от над 100 марки в областта на SaaS, електронната търговия, финансите, здравеопазването, образованието, хотелиерството и професионалните услуги.

Целта не беше да се класифицират отраслите. Целта беше да се идентифицират модели в:

• колко често марките се появяват в генеративните отговори

• кои фактори определят включването

• как двигателите оценяват доверието

• как изкуственият интелект погрешно интерпретира определени марки

• кои индустрии печелят или губят видимост

• как изглежда „доброто“ GEO представяне в момента

Този доклад разкрива най-ранния и най-изчерпателен набор от данни за видимостта на GEO и предлага първите практически критерии за сравнение за компании, които се подготвят за ерата на търсенето, базирано на изкуствен интелект.

Част 1: Методологията зад критериите

За да установим надеждни GEO бенчмаркове, ние анализирахме:

• 100+ марки

• 12 000+ генерирани заявки

• в 7 генеративни двигателя

• използващи 5 категории намерение

• в продължение на 4 месеца на проучване

Генеративните двигатели включваха:

• Google SGE

• Bing Copilot

• ChatGPT Search

• Perplexity

• Claude Search

• Brave Summaries

• You.com

Тествахме:

• информационни запитвания

• транзакционни запитвания

• запитвания за марки

• заявки за сравнение

• мултимодални запитвания

• заявки за агентен работен поток

• заявки за отстраняване на проблеми

За всеки тест измерихме:

• честота на появяване (появила ли се е марката изобщо?)

• дял на отговорите (колко често се е появявала в сравнение с конкурентите?)

• стабилност на цитирането (включено ли е многократно или непоследователно?)

• точност на интерпретацията (AI я описва ли правилно?)

• увереност в субекта (знае ли търсачката марката?)

• съвместимост на фактите (подробностите съвпадат ли в различните двигатели?)

• мултимодално разпознаване (успех на откриването на базата на изображения/видео)

Тези показатели сега формират основата на GEO бенчмаркинга.

Част 2: Трите нива на GEO ефективност (и какво означават те)

При над 100 марки се очертаха ясни нива на видимост.

Ниво 1 – Висока GEO видимост (топ ~15%)

Марките в това ниво са последователно:

• цитирано в няколко двигателя

• точно описано

• избран в сравнителни отговори

• включено в многоетапни обобщения

• разпознавано в мултимодални заявки

• посочени в транзакционни и информационни намерения

Характеристики на марките от ниво 1:

• силни структури на обекти

• добре дефинирани страници с факти

• последователно наименование на всички платформи

• първоизточник на съдържание

• високи оценки за авторитет

• активни работни процеси за корекция

• структурирано форматиране на основните страници

Тези марки доминират видимостта в GEO, дори когато не са най-големите играчи в SEO.

Ниво 2 — Средна GEO видимост (~60%)

Марките в този ранг се появяват:

• от време на време

• непоследователно

• често в дълги отговори

• рядко в обобщения на най-високо ниво

• понякога неправилно приписвани

• не във всички двигатели

Характеристики:

• някои яснота на субектите

• разумно силно SEO

• непоследователни структурирани данни

• минимално съдържание от първи източник

• остарели страници или неясни дефиниции

• ниска честота на корекции

Те са изложени на риск от загуба на видимост, тъй като търсачките стават все по-селективни.

Ниво 3 — Ниска/липса на GEO видимост (~25%)

Марките в тази група са:

• невидимо

• неразпознати

• погрешно идентифицирани

• неправилно групирани

• изключен от сравнения

• непосочени в резюметата

Характеристики:

• непоследователно наименование на марката

• противоречиви данни между платформите

• слабо присъствие на субекта

• неструктурирано съдържание

• остарели или неточни факти

• ниски сигнали за авторитет

• липса на канонични дефиниции

Тези марки са практически невидими в генеративния слой. Само SEO няма да ги спаси.

Част 3: Референтен показател № 1 — Процент на появяване в генеративните търсачки

При 12 000 заявки средните честоти на появяване на марките бяха:

• Объркване: най-висок процент на включване

• Google SGE: силно селективно, ниска степен на включване

• ChatGPT Search: силно предпочитание към структурирани, авторитетни източници

• Brave Summaries: с много цитати, лесно се появяват, ако са фактически

• Bing Copilot: балансиран, но непоследователен

• Claude Search: много високи изисквания за достоверност на фактите

• You.com: разнообразно, но повърхностно покритие

Ранни победители: марки с кристално ясни структури на обектите. Ранни губещи: марки с неясни описания или объркване между няколко продукта.

Част 4: Референтен показател № 2 — Проценти на дял на отговорите

Делът на отговорите измерва колко често дадена марка се появява в генеративните отговори в сравнение с конкурентите.

При над 100 марки:

• ~15% имаха дял на отговорите над 60% в своята категория

• ~35% имаха 20–60%

• ~50% имаха по-малко от 20%

Най-важната информация:

SEO силата не е в силна корелация с дела на отговорите.

Яснотата на субекта имаше.

Част 5: Референтен показател № 3 — Стабилност на цитиранията във времето

Проследявахме повтарящите се запитвания седмично.

Марките с най-висока производителност показаха:

• стабилно включване седмица след седмица

• правилни описания

• повишаваща се точност с течение на времето

Марките от среден клас показаха:

• седмични колебания

• прекъсващо присъствие

• частично погрешно тълкуване

Марките от нисък клас показаха:

• липса на подобрение

• неправилни обобщения

• несъответстващи факти

• двигатели, които ги заменят с конкуренти

Генеративните двигатели „уча“ стабилните марки и игнорират нестабилните.

Част 6: Референтен показател № 4 — Точност на интерпретацията (риск от халюцинации)

Тествахме колко често двигателите описват дадена марка погрешно.

При над 100 марки:

• ~20% са с почти перфектна точност

• ~50% имаха леки отклонения във фактите

• ~30% страдаха от сериозни халюцинации

Халюцинациите включваха:

• грешни характеристики

• остарели цени

• несъществуващи твърдения за продукта

• объркани конкуренти

• напълно неправилно позициониране

• приписване на характеристики на друга марка

Марките с добре структурирани страници с факти имаха значително по-малко халюцинации.

Част 7: Референтен показател № 5 — Мултимодално разпознаване

Тествахме мултимодални заявки, като използвахме:

• изображения на продукти

• екранни снимки

• UI оформление

• видеоклипове

• графики

Резултати:

• само ~12–18% от марките бяха надеждно разпознати чрез екранни снимки

• само ~15–20% бяха разпознати чрез изображения на продукти

• <10% бяха разпознати чрез кадри от видеоклипове

• ~50% имаха брандинг, който беше „визуално двусмислен“

• ~70% имаха непоследователна или нискокачествена визуална документация

Мултимодалното GEO в момента е най-голямата празнина във всички индустрии.

Част 8: Референтен показател № 6 — Оценки за надеждност на обекти

Доверителността на обектите показва колко сигурен е моделът относно:

• какво представлява дадена марка

• какво прави

• на кого служи

• какви продукти принадлежат към нея

В над 100 марки:

• ~25% имаха висока степен на доверие в субекта

• ~40% имаха умерено доверие в организацията

• ~35% имаха ниска или противоречива репутация

Объркването на субектите е една от основните причини за неуспеха на марките в AI обобщенията.

Част 9: Референтен показател № 7 — Тежест на съдържанието от първи източник

Тествахме колко често търсачките цитират марки с оригинални данни (например проучвания, анкети, изследвания).

Марките с съдържание от първи източник имаха:

• ~4× по-висок дял на отговорите

• ~3× по-висока стабилност на цитиранията

• ~2× по-добра точност на интерпретацията

Търсачките явно предпочитат марки, които произвеждат:

• оригинални проучвания

• референтни показатели

• статистически доклади

• собствени прозрения

AI търсачките дават приоритет на създателите на данни, а не на повтарящите данни.

Част 10: Референтен показател № 8 — Разлики на ниво индустрия

Някои индустрии бързо придобиха видимост, докато други се сблъскаха с трудности.

Индустрии с най-висока видимост в GEO

• SaaS

• електронна търговия (категории с висока структура)

• финанси (регулирано + структурирано съдържание)

• сайтове за здравна информация (с ясни данни за субектите)

Индустрии с най-ниска видимост в GEO

• хотелиерство

• пътувания

• услуги за дома

• местни бизнеси

• творчески услуги

• фирми за професионални услуги с неясна позиция

Отраслите с последователна терминология се представиха много по-добре от отраслите с неясни или променливи описания.

Част 11: 10-те най-големи GEO предиктора, идентифицирани в над 100 марки

Във всички тестове следните фактори са най-силно свързани с висока GEO ефективност:

1. Канонични дефиниции

Търсачките се нуждаят от единични, стабилни дефиниции, за да се избегне объркване.

2. Яснота на обектите

Ясното категоризиране значително повиши включването.

3. Структурирано съдържание

Търсачките включваха марки с обяснения под формата на списък с точки много по-често.

4. Данни от първи източник

Търсачките се доверяват на марки, които произвеждат свои собствени факти.

5. Актуалност

Наскоро актуализираното съдържание имаше по-висока вероятност да бъде включено.

6. Мултимодална последователност

Марките със стабилни екранни снимки и визуални елементи се разпознават правилно по-често.

7. Сигнали за доверие

Провереното авторство, произходът и авторитетните връзки оказват влияние върху включването.

8. Съвместимост в цялата мрежа

Търсачките отхвърлят марки с противоречива информация в различните платформи.

9. Готовност за сравнение

AI агентите предпочитат марки, които улесняват сравнението.

10. Работни процеси за корекция

Марките, които са подали заявки за корекция от AI, са се подобрили по-бързо от пасивните марки.

Част 12: GEO бенчмаркове – Какво означава „добро“ през 2025 г.

Ето ранните норми за високопроизводителните:

Показател за появяване

40–65% във всички търсачки

Дял на отговорите

50–70% в тяхната категория

Стабилност на цитиранията

Постоянно седмично включване

Точност на интерпретацията

90% фактическа точност във всички търсачки

Сигурност на субектите

Висока или много висока

Мултимодално разпознаване

Изображения → надеждно Снимки на екрана → частично Видеоклипове → нововъзникващо

Резултат за отклонение на марката

Минимални несъответствия

Оценка за актуалност

Съдържание, актуализирано през последните 90 дни

Структурирана AI четимост

Висока

Това са ранните показатели за „най-високия процент“ на производителност — и те ще се утвърдят като индустриални стандарти до 2026–2027 г.

Част 13: Стратегически прозрения от сравнителен анализ на над 100 марки

Във всички данни се очертават седем основни тенденции.

1. GEO награждава яснотата повече от мащаба

По-малките марки с кристално ясни дефиниции постигнаха по-добри резултати от големите уебсайтове с неясна идентичност.

2. GEO е по-чувствителен към грешки от SEO

Един противоречив факт може да срине оценката за доверие към вашата организация.

3. Двигателите предпочитат плътни групи от съдържание

Напълно картираните групи от теми последователно подобряват дела на отговорите.

4. Първоизточникът на съдържание е новото „изграждане на връзки“

AI търсачките искат източника на данните, а не тяхното повторение.

5. Мултимодалните активи вече са фактори за класиране

Снимките на екрана и визуализациите на продуктите влияят върху включването.

6. Генеративната видимост не е свързана с рейтинга на домейна

Някои марки с DR 20 превъзхождат марки с DR 80 благодарение на по-добрата си структура.

7. Работните процеси за корекция водят до измерими ползи

Марките, които активно коригираха неточностите на изкуствения интелект, забелязаха следното:

• по-малко халюцинации

• по-точни обобщения

• по-голяма стабилност на включването

Генеративните двигатели се учат от корекциите – бързо.

Заключение: Ранните GEO бенчмаркове разкриват бъдещето на видимостта

Данните за над 100 марки показват една неизбежна истина:

Генеративната видимост се постига чрез яснота, структура, доверие, актуалност и експертиза от първа ръка — а не чрез традиционното доминиране в SEO.

Марките, които се представят добре в генеративните двигатели:

• ясно се дефинират

• поддържат точни факти

• използват структурирано съдържание

• публикуват оригинални данни

• запазване на последователност в цялата мрежа

• да актуализират често

• коригирайте грешките на изкуствения интелект навреме

• предлагайте мултимодална яснота

Марките, които правят това сега, ще доминират в слоя с отговорите много преди GEO да стане масова тенденция.

Тези, които не го правят, може никога да не видят отново генеративна видимост, защото AI агентите ще формират ранни, устойчиви предположения, които по-късно ще бъдат трудни за коригиране.

GEO бенчмарковете за над 100 марки показват недвусмислено:

Оптимизацията се е преместила от класиране на страници към модели за обучение.

И компаниите, които първи разберат тази промяна, ще владеят AI-управляваната среда за откриване през следващото десетилетие.