Опять назвали медведем. Прогнал 21 телеграм-канал про нейросети через 6 ИИ и посчитал, кого они реально видят

Вот важная новость с фронта ИИ: sburyi 3 минуты назад Опять назвали медведем. Прогнал 21 телеграм-канал про нейросети через 6 ИИ и посчитал, кого они реально видят Простой 6 мин 77 Контент и копирайтинг * Поисковая оптимизация * Поисковые технологии * Аналитика Похоже, зря я назвал свой канал про ИИ исключительно по фамилии — Бурый. Оказалось, что из-за конкуренции с такими понятиями, как медведь и цвет, меня плохо видно в нейросетях.

Пришлось проводить целое исследование, чтобы с этим разобраться. Итак, я веду канал про нейросети и давно хотел проверить одну гипотезу: когда человек спрашивает у ИИ «на кого подписаться, чтобы следить за нейросетями», кого ИИ называет и почему. Ощущение было, что размер канала тут ни при чём, но ощущение — это ведь не данные.

Технические детали

Поэтому я собрал небольшой замер: 21 канал, 6 моделей, больше 950 ответов, простая метрика. Ниже я подробно опишу метод, код скоринга, результаты и границы применимости. Ничего необычного, просто логичная обработка текстовых ответов.

Гипотеза и почему её вообще стоит проверятьTelegram закрыт для веб-краулеров: ни ChatGPT, ни Perplexity, ни Gemini с Клодом наперевес не читают содержимое каналов напрямую. Значит, если модель что-то знает про канал, она знает это не из тг, а из внешних источников — статей, СМИ, подборок, Википедии, взаимных упоминаний. Отсюда возникла гипотеза: видимость канала в ответах ИИ определяется цифровым следом автора вне Telegram.

Выборка и моделиЯ взял 21 авторский канал про нейросети — намеренно разного калибра, от нишевых на несколько тысяч до многотысячных. Гонял по шести моделям:четыре глобальные — ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini;две с большим русскоязычным корпусом — Алиса и GigaChat. Такое разнообразие важно: доля русскоязычных данных и наличие живого веб-поиска — два фактора, которые сильнее всего влияют на то, знает ли модель локального автора.

Отраслевые последствия

Если брать только англоязычные модели без поиска, картина по рунету будет систематически заниженной. Какие запросы использовал: три типаОдним вопросом тут не обойтись — узнавание распадается на разные режимы. Я задавал три типа запросов:Без названия канала — «какие каналы про нейросети читать?

», «на кого подписаться, чтобы следить за ИИ? Это проверка на спонтанную рекомендацию: кого модель достаёт из железной головы сама. По адресу канала — «что ты знаешь про @адрес, кто его ведёт?

Проверка базового узнавания по идентификатору. По голому названию, без адреса — просто «расскажи про Бурого» или «расскажи про Complete AI». Проверка, опознаёт ли модель именно канал — или уходит в постороннее понятие (пресловутый медведь, курс на Udemy).

Этот прогресс даёт важные сигналы о будущем отрасли, и технологический мир внимательно наблюдает.