Теряют ли туристические офисы видимость в AI-поиске из-за языка сайта

01

Что на самом деле показывают новые аудиты

За последние недели вышло несколько независимых мультиязычных аудитов того, как ИИ-поисковики выбирают источники на разных языках. Ни один из них не тестировал напрямую сайты национальных туристических офисов. Выводы касаются многоязычных сайтов в целом, а значит потенциально применимы к DMO по аналогии, с оговоркой, что прямого измерения на туристическом контенте нет.12

Главный вопрос этого материала: правда ли контент на национальном языке цитируется в AI-ответах реже, чем англоязычная версия того же сайта. Прямого ответа для туризма нет. Но данные о поведении конкретных движков показывают, где риск реален, а где разница объясняется совсем другими причинами: языком запроса пользователя, страной или архитектурой самого движка.14

02

ChatGPT, Copilot и Google AI ведут себя по-разному

Аудит многоязычных сайтов в Бельгии, Нидерландах, Франции, Канаде и Индии зафиксировал заметное смещение у ChatGPT: он выбирает англоязычные страницы в 65-79% случаев, примерно в 2,6 раза чаще, чем на них есть органический поисковый спрос. Авторы называют это индексом смещения (bias index): значение, равное единице, означает нейтральное поведение движка; значение выше единицы означает избыточное предпочтение английского.1

У Copilot индекс смещения близок к нейтральному (около 1,07). Google AI в этой же выборке показал обратную картину: он реже выдаёт английские страницы, чем их ищут пользователи (индекс около 0,79). Значит, говорить о едином «AI-поиск предпочитает английский» некорректно: у каждого движка свой профиль поведения, и он может быть противоположным у соседних сервисов.1

Похожий разброс подтверждает другой крупный мультиязычный аудит цитирований: доля ответов на языке самого запроса колеблется от примерно 85% у AI Overviews до примерно 52% у Grok при одинаковых неанглийских промптах. Данные охватывают шесть неанглийских языков и двенадцать стран, но не относятся напрямую к туристической отрасли.2

03

Скандинавский рынок: данных нет, есть только прокси-язык

Для туристических офисов малых языковых рынков особенно важно ограничение, которое прямо называет один из источников: ни одно известное исследование не тестировало норвежский язык напрямую в задачах цитирования ИИ-поисковиками. Вместо него в качестве ближайшего доступного аналога используется шведский как ещё один низкоресурсный германский язык Северной Европы.2

Можно предположить, что похожая ситуация складывается и для других малых языков туристических рынков: финского, эстонского, исландского. Замена прямого измерения языковым прокси создаёт риск для выводов, потому что поведение модели способно различаться даже между родственными языками одной семьи. Прямая проверка на своём языке остаётся обязательным шагом, а не опциональным.2

04

Почему возникает смещение: обучающие данные и разброс по странам

Один из механизмов, объясняющих смещение к английскому, связан со структурой обучающих данных. По данным статистики Common Crawl, крупные языковые модели обучаются на корпусе, где английские токены составляют примерно 45-55% всего объёма. Это оценка по датасету в целом, а не по какой-то отдельной языковой панели. Один из аудитов также анализирует более узкую панель: английский плюс четыре языка (итальянский, французский, испанский, португальский), без немецкого, но формулировка источника по составу этой панели не вполне однозначна.3

Из этого структурного дефицита неанглийских данных следует аналитический вывод: модель, отвечающая на итальянском языке, реже цитирует специализированные итальянские сайты и чаще опирается на международные источники с сильным англоязычным покрытием. Прямых измерений на туристическом контенте здесь нет, перенос на туристические сайты, включая DMO, остаётся предположением по аналогии, а не установленным фактом.3

Отдельный фактор, который часто путают с языковым смещением: частота появления самих AI-обзоров Google. По данным 30-дневного мониторинга в 15 странах, обзор появляется в Австрии в 93% случаев, а в Германии, где говорят на том же немецком языке, только в 67%. Разницу нельзя объяснить языком: сами авторы аудита пишут, что пока не могут разделить, сколько здесь приходится на поведение Google, а сколько на разные наборы промптов, которые использует каждый рынок. Из этого следует, что 26 процентных пунктов разницы стоит читать как верхнюю границу эффекта, а не как точное измерение.4

Похожая логика применима к глубине цитирования. Тот же аудит показывает: ChatGPT в среднем подкрепляет ответ примерно двенадцатью источниками, а Gemini часто ограничивается всего одним. Значит, сравнивать число упоминаний сайта DMO между движками напрямую нельзя: у Gemini один упомянутый источник значит совсем не то же самое, что один источник у ChatGPT из двенадцати.4

Дополнительный сигнал даёт блог поставщика GEO-инструмента (генеративной поисковой оптимизации): после расширения Google AI Mode до 98 языков в 200 странах в августе 2026 года неанглийский контент в среднем получает на 34% меньше прямых цитирований, чем английский, даже когда сам ответ формулируется на другом языке. Методология выборки из 12 000 страниц на 15 языках раскрыта не полностью, поэтому цифру стоит воспринимать как предварительную, требующую независимой перепроверки, а не как подтверждённый факт.5

05

Что проверить туристическому офису на практике

06

Что эти данные не доказывают

Ни один из доступных источников не проводил измерение именно на сайтах национальных туристических офисов. Все выводы о DMO в этом материале, включая гипотезу о недостаточной видимости национального языка, являются переносом из смежных мультиязычных аудитов коммерческих и медийных сайтов, а не установленным фактом о туристической отрасли.123

Метрика цитирования на языке запроса для скандинавского рынка построена на прокси-языке (шведском вместо норвежского), это ограничение прямо называет сам источник. Часть межстрановых различий в частоте появления AI-обзоров объясняется разными наборами промптов на каждый рынок, а не только языком или страной, поэтому цифры разброса стоит трактовать как верхнюю границу, а не точное измерение эффекта языка. Наконец, один из источников представляет собой материал поставщика GEO-инструмента: методология выборки в 12 000 страниц на 15 языках раскрыта не полностью, и цифру 34% недоцитирования нужно проверять независимо, прежде чем закладывать её в прогнозы или бюджеты.245