Чому англійський промпт може показати клієнту інший ринок у відповідях ШІ

Якщо український бізнес перевіряє свою видимість у ChatGPT або Google AI англійською, він може вимірювати не той ринок, на якому продає.

Ми перевірили це на 20 однакових комерційних запитах про стоматології у Києві, Варшаві та Вільнюсі. Кожен запит ставили місцевою мовою та англійською, по три рази кожною мовою. П'ять систем: ChatGPT з пошуком, ChatGPT без пошуку, Gemini, Perplexity і Google AI Overview. Разом вийшло 1 800 відповідей.

Висновок простий: коли система перед відповіддю шукає у вебі, мова запиту змінює список бізнесів, які вона рекомендує. Коли модель відповідає лише зі своєї пам'яті, такого ефекту в цих даних немає.

Спочатку потрібно відняти шум

Списки рекомендацій ШІ нестабільні самі по собі. Тому недостатньо один раз спитати українською, один раз англійською і побачити різницю.

Ми спершу повторили однакові запити тією самою мовою через годину. Частина названих клінік все одно змінилася. Це контрольний рівень шуму.

Потім порівняли його з різницею між місцевою мовою та англійською: Київ: 87% збігу при повторі тією самою мовою, 70% між місцевою мовою та англійською. Варшава: 78% і 52%. Вільнюс: 85% і 73%.

Підписуйтеся на наші соцмережі

У всіх трьох містах список бізнесів між мовами відрізнявся сильніше, ніж список при повторному запиті тією самою мовою. Тобто це не просто випадкове перефразування відповіді.

Де виникає ефект

Розбиття за системами показало механізм. Perplexity, Gemini та ChatGPT з увімкненим пошуком показали мовний розрив у кожному ринку. ChatGPT без пошуку — ні: у Києві, Варшаві та Вільнюсі отрималися відповідно +1, +1 і +4 пункти, а інтервали невизначеності всюди перетинали нуль.

Це логічний, але важливий результат. Модель без пошуку переважно спирається на те, що вже знає. Модель із пошуком читає веб. А веб, який вона знаходить українською, польською чи литовською, відрізняється від англомовного.

У Google AI Overview різниця інколи ще радикальніша: у Вільнюсі огляд з'явився для 58% запитів литовською і лише для 20% тих самих запитів англійською. Тобто англомовний запит частіше змінював не лише список рекомендованих бізнесів, а й сам факт появи AI Overview.

Хто ризикує найбільше

Категорійні лідери виявилися стабільнішими. Якщо рахувати лише бізнеси, які система назвала 20+ разів, мовний розрив майже зникає. Найбільше перетасовує середній шар ринку: компанії, які не є безумовним номером один, але конкурують за рекомендацію.

Для маркетолога це означає не «треба обрати правильну мову для красивішого звіту». Це означає, що видимість у ШІ потрібно міряти мовою реального покупця. Англійський промпт не є нейтральною версією українського, польського чи литовського ринку.

Три практичні висновки

1. Не називайте одиничну відповідь «позицією в ШІ». Відповіді змінюються навіть без жодних змін на сайті. Потрібна частка згадок по набору запитів і повторні прогони.

2. Для неангломовного ринку запити треба писати місцевою мовою, а не перекладати англійське ядро в останній момент.

3. Порівнюйте лише результати, виміряні однаковим способом: ті самі запити, мова, ринок, системи та режим пошуку.

Повна методологія, графіки по кожній системі, обмеження дослідження та відкриті CSV з матрицями згадок: quotedin.com/study.

Ми не стверджуємо, що це вимірює те саме, що побачить людина у вебінтерфейсі ChatGPT: дослідження використовує офіційні API, а Google AI Overview знімався з пошуку. Але для одного питання відповідь достатньо чітка: мова запиту є частиною ринку, а не косметичною деталлю.