Несподівані відкриття: Як штучний інтелект змінює якість текстів і сприйняття брендів
Нові дані від компанії SISTRIX демонструють, що тексти для B2B, створені штучним інтелектом, дотягують до середнього балу лише 44,1 з 100 за шкалою читабельності та якості. Найбільш популярні мовні моделі — Claude, Gemini і ChatGPT — поки що не дотягують до прийнятного рівня за цим показником. Однак тепер маркетологи отримали інструменти, щоб детально проаналізувати, як ці системи представляють їхній бренд у відповідях.
Що показало дослідження якості AI-текстів?
Проведене спільно з Wortliga дослідження охопило аналіз 2 112 AI-текстів у сфері B2B, створених за допомогою Claude, Gemini і ChatGPT. За методикою Wortliga-Score максимальний бал, який вважається «зеленим» або прийнятним — 60 та вище.
Середні оцінки моделей суттєво різняться:
- Claude отримав 47,7 балів і демонстрував найбільш стабільні результати;
- Gemini – 46,8 балів, проте користуєтся при цьому багатьма наповнювачами, що збільшують обсяг, але не додають суті;
- ChatGPT відстав із результатом 37,7 балів — це приблизно на 10 пунктів менше, ніж у моделей-конкурентів.
Головним відкриттям стало виявлення, що ключовий фактор якості тексту — не сама модель, а те, як сформульоване завдання (промпт). Рівень читабельності для однієї й тієї ж моделі міг варіюватися від 1 до 96 балів!
Наприклад, бюрократичний стиль завдання породжував складні для прочитання та сприйняття тексти, тоді як проста підказка на кшталт «пиши чітко» піднімала читабельність до 79,4 балів, однак ціна такої зрозумілості — втрата глибини і деталей.
Чому це важливо маркетологам?
Ця динаміка радикально змінює ставлення до AI-контенту. Виявляється, якість тексту — це питання правильного інструктажу ШІ, а не обмеження моделі. Системний підхід до формулювання промптів може стати ключем до отримання дійсно якісних матеріалів.
Нові інструменти аналізу брендів у світі AI
Одночасно з дослідженням SISTRIX представила три нові аналітичні підходи в рамках своєї платформи AI Check. Вони дозволяють побачити, як штучний інтелект описує, оцінює та рекомендує певний бренд у різних контекстах.
Що саме стало доступним?
Ось короткий огляд основних функцій:
- Аналіз настроїв: збалансовує позитивні й негативні відгуки AI від різних платформ. Наприклад, для Porsche SISTRIX зафіксувала 726 позитивних та 271 негативний відгук, вказуючи на «переважно позитивний» загальний настрій.
- Аналіз конкурентних позицій: порівнює сильні та слабкі сторони різних брендів поруч, щоб визначити справжні переваги.
- Карта рекомендацій: визначає, у яких конкретних випадках бренд рекомендується як перший вибір, як варіант чи зовсім пропускається у відповідях ШІ.
Варто зазначити, що всі дані базуються на фактичних відповідях ШІ, де кожен цитований приклад супроводжується оригінальним запитом і систематично збереженим контентом.
Відсоток пошукових запитів із AI-оглядом у Німеччині зростає до 35%
За даними SISTRIX, інструмент AI Overview, який витісняє органічні результати пошуку, тепер з’являється приблизно в 35% запитів німецької аудиторії. Це майже вдвічі більше, ніж було півроку тому.
Це явище спричиняє зниження клікабельності традиційних органічних результатів, що призводить до метаморфози пошукової екосистеми. Більше того, певні зміни в трафіку сайтів, які спершу приписували незадокументованому оновленню Google, швидше за все пов’язані саме з поширенням AI Overview.
Основні дати і тенденції
- Серпень 2025: AI Overview з’являвся у 17% пошукових запитів у Німеччині.
- Лютий 2026: показник піднявся до 20%, щомісячний “збиток” за органічними кліками сягав 265 млн.
- Липень 2026: частка зросла до приблизно 35% — явна ознака впливу AI на пошук.
Нові інструменти та функції від SISTRIX — що далі?
У другому кварталі 2026 року SISTRIX не лише досліджувала AI-тексти та враження брендів, а й розширила свій арсенал інструментів:
Prompt Research — вивчення запитів користувачів
Цей інструмент обробляє понад 62 мільйони реальних користувацьких запитів, згрупованих у 1,4 мільйона тем. Підприємцям надається докладний аналіз намірів, обсягу пошуку та докладний контент-бриф для кожної теми. Це означає, що маркетологи можуть як ніколи точно потрапляти у запити аудиторії навіть у складних реченнях.
AI Deep Dives — глибокий аналіз на основі даних SISTRIX
Цей набір включає 11 тем, які аналізуються за допомогою ШІ без генерації неперевірених текстів, а з використанням точних, визначених даних компанії. Інструмент доступний для будь-якого бренду в трекінгу.
MCP Server — простий доступ до даних
Церез OAuth доступ тепер відкритий для всіх користувачів без використання API-ключів чи обмежень на кредити, що робить можливим інтеграцію даних SISTRIX у роботу з Claude чи ChatGPT напряму.
Тренди та новації в інструментах пошукової аналітики
Крім власних продуктів, SISTRIX також відзначила появу в Google Search Console нової функції Platform Properties, яка дозволяє відслідковувати ефективність контенту Instagram, TikTok, X і YouTube у пошуку Google. Це дасть власникам сайтів та брендів можливість глибше розуміти, як соціальні платформи взаємодіють із пошуковим трафіком.
Ще одна важлива новація — Google Preferred Sources, яка почала відображатися в AI Overviews і дає можливість користувачам знаходити перевірені й надійні джерела інформації з підвищеною довірою та кликабельністю.
