Чи визначає порядок слів, який бренд радить AI Overviews? Ми перевірили на 102 запитах

Цього місяця серед пошукових команд ходить твердження, до якого прикріплене дуже впевнене число: поставте бренд A першим у порівняльному запиті — і AI Overview від Google радитиме бренд A приблизно в 80% випадків. Поміняйте порядок — і рекомендація поміняється разом із ним. Бути значно більшим не рятує більший бренд.

Це зручна історія, бо вона пояснює те, що будь-хто, хто стежить за AI-відповідями, бачив на власні очі: порівняльні відповіді зовсім не схожі на список результатів, і ніхто за межами Google не може зазирнути в те, як їх складено. Тож ми зробили нудну річ і перевірили. 11 вересня 2026 року ми прогнали 102 порівняльні запити проти живих AI Overviews від Google: 16 пар брендів, обидва порядки, по два-три повтори кожен, і зберегли кожну відповідь та кожне процитоване джерело.

Результат: порядок змінив рекомендацію в нулі з 16 пар. Бренд, написаний у запиті першим, був названий першим у 49% запусків — саме так виглядає підкидання монети. Натомість відповідь надійно змінювали те, як ви формулюєте запит, і те, яка поверхня Google на нього відповідає.

Твердження в тому вигляді, у якому воно шириться

Версія, що ходить цього місяця, звучить приблизно так:

• Brand A vs Brand B повертає AI Overviews, які відкриваються брендом A і радять його приблизно в 80% випадків.
• Brand B vs Brand A повертає дзеркальне відображення.
• Це працює навіть тоді, коли бренд A значно більший і старіший за бренд B.
• Запропонований механізм: AI Overviews розгалужує ваш запит на підпошуки, і перший названий у запиті бренд закріплює ці підпошуки.

Останній пункт і робить твердження правдоподібним, і він же найкраще задокументований.

Механізм реальний, саме тому твердження й подорожує

Посібник Google щодо генеративних AI-функцій, опублікований у травні 2026 року, підтверджує fan-out запитів: AI Overviews і AI Mode можуть розгорнути один запит у кілька пов'язаних підзапитів, виконати їх паралельно проти індексу й синтезувати одну відповідь з об'єднаних результатів. Якими саме були підзапити, не повідомляється ніде, включно з Search Console. Тож коли ви дивитеся на AI Overview, ви дивитеся на вивід процесу, який не можете спостерігати.

Ефекти порядку в мовних моделях теж реальні, і за ними стоїть рецензована наука. Дослідження, опубліковане в PNAS Nexus у серпні 2026 року, перевірило дев'ять моделей на порівнянні резюме та виборі кольору й виявило позиційні ефекти, які не були простим порушенням рівноваги: у частині випадків зміна порядку варіантів перевертала те, якому модель віддає перевагу, і тоді модель обирала гірший варіант. Робота Columbia Business School виявила споріднену закономірність у протилежному напрямку: ChatGPT обирав перший варіант зі списку приблизно в 63% випадків серед 5 447 промптів, і цей результат повторився на рівні 64,29% у 64 800 спробах простішої конфігурації.

Прочитайте ці два висновки разом — і вірусне твердження виглядає природним наступним кроком: fan-out існує, у LLM є дивацтва з порядком, отже порядок має визначати рекомендації брендів.

Прогалина — в останньому кроці. Ті експерименти просять модель оцінити список варіантів і вибрати один. Порівняльний запит в AI Overviews — не це завдання. Це запит на синтез, на який відповідає система пошуку, що заземлює відповідь на сторінках третіх сторін. Саме тому твердження варто було перевірити, а не повторити.

Що ми прогнали

Важливі два проєктні рішення. Перше: ми запускали кожен запит два-три рази, бо одна перевернута відповідь нічого не доводить у системі, де є хоч якась випадковість. Друге: ми фіксували, як відповідь побудована, а не лише те, що вона каже — який бренд названо першим, як часто згадано кожен, як виглядають процитовані сторінки й скільки посилань ведуть на власний домен кожного бренду.

16 пар обрано так, щоб охопити дві ситуації: програмні порівняння, де обидва бренди — сутності, які люди досліджують (Notion vs Asana, Slack vs Microsoft Teams, Semrush vs Ahrefs, Figma vs Sketch), і споживчі порівняння, де більший бренд очевидний (Nike vs Adidas, Coca-Cola vs Pepsi, iPhone vs Samsung Galaxy, Netflix vs Disney+, Toyota vs Honda, iRobot Roomba vs Roborock).

Результат 1: відповідь не пішла за порядком

Серед 100 запусків, що дали чисту й вимірювану першу згадку, бренд, написаний у запиті першим, був названий першим 49 разів: 49%.

Жодна більшість не перевернулася. Коли у відповіді була перевага, вона зберігала її в обох порядках: AI Overviews відкривалися на Asana і для Notion vs Asana, і для Asana vs Notion, на Monday.com в обох порівняннях з Airtable, на Google Meet в обох порівняннях із Zoom. Nike лідирував в обох порядках проти Adidas. Samsung Galaxy лідирував в обох порядках проти iPhone.

Повторні запуски збігалися між собою 93 рази зі 100. Шість із семи винятків прийшли з однієї пари за іншого формулювання — і це, як виявилося, і є справжня історія. Сьомий — один запуск Slack vs Microsoft Teams, що відкрився на Slack замість Teams; наступні два запуски повернулися до Teams.

Одне це вимірювання не вирішує: очолювати відповідь і бути рекомендованим — не те саме. Тож ми порахували ще й мову рекомендацій. У всіх 60 запусках програмних пар речення зі словами перемоги (wins, better choice, recommend, stronger, go-to) розділилися 40 до 39 між брендом, написаним у запиті першим, і тим, що йде другим. Цілковита рівновага.

Результат 2: дві відповіді зазвичай були однією відповіддю

Якби порядок закріплював підпошуки, дві версії запиту мали б витягувати різні сторінки, і відповіді мали б розходитися. Здебільшого вони не розходилися.

У 8 з 10 програмних пар AI Overview для A vs B і той, що для B vs A, були ідентичні слово в слово. Порівняйте перші рядки Semrush vs Ahrefs в обох порядках:

Semrush — це комплексна маркетингова платформа, тоді як Ahrefs — інструмент, спеціалізований на SEO та аналізі зворотних посилань. (Оригінал цитати англійською.)

Те саме речення, той самий порядок фактів, те саме завершення «оберіть Semrush, якщо… / оберіть Ahrefs, якщо…», з якого б бренду запит не починався. Лише дві пари показали справжній дрейф тексту: Slack vs Microsoft Teams і Shopify vs WooCommerce, причому в Shopify дрейф обмежився інакше сформульованим вступним абзацом, а не іншим висновком.

Підтвердні докази вказують туди ж. Серед 806 записів посилань у запусках програмних пар посилання на власні домени обох брендів вийшли 36 до 36. Заголовки процитованих сторінок, які називають обидва бренди, ставили бренд, написаний у запиті першим, попереду 392 рази, а другий — 396 разів: 49,7%, ще одне підкидання монети. Загальна кількість згадок брендів розділилася 337 до 336, тобто 50,1% проти 49,9%.

Система, чий пошук керувався б брендом, що стоїть у запиті першим, не дала б ні розподілу посилань 36 до 36, ні побайтово ідентичного тексту.

Що насправді зрушило відповідь

Дві речі, і обидві корисніші за порядок.

Формулювання. Для трьох пар ми прогнали запит vs і запит which is better, X or Y в обох порядках. AI Overviews поводилися так, ніби це різні питання, і робили це однаково в обох порядках.

Для Shopify і WooCommerce Shopify vs WooCommerce відкрився описом продукту: Shopify — це комплексний хостинговий конструктор магазинів, і відповідь пройшлася по відмінностях. Which is better, Shopify or WooCommerce відкрився відмовою їх ранжувати: жоден не є об'єктивно кращим, усе залежить від ваших потреб. Ті самі чотири запуски, та сама пара, той самий день, протилежні перші враження, спричинені виключно формулюванням, а не позицією.

Для Semrush і Ahrefs відповіді на which is better містили прямі вердикти, і кожен із них зараховував перевагу Ahrefs: п'ять із п'яти запусків, незалежно від того, читався запит як Semrush or Ahrefs чи Ahrefs or Semrush. Порядок був неістотним на тлі того, що базовий порівняльний корпус вважає Ahrefs сильнішим інструментом для зворотних посилань.

Поверхня. Ми прогнали 18 тих самих запитів через Google AI Mode — розмовну поверхню. Його поведінка відрізняється від AI Overviews у спосіб, який виглядає як чутливість до порядку, але нею не є. Для Semrush vs Ahrefs AI Mode відкривався фразою Both Semrush and Ahrefs are… або Both Ahrefs and Semrush are… залежно від порядку запиту, дзеркалячи його. І зверніть увагу, на якому варіанті він зупинився: Both X and Y — конструкція без жодного натяку на ранжування. Ім'я, що відкриває речення, — це стилістична луна промпта.

Під цією луною суть відповідей AI Mode була значно менш стабільною, ніж в AI Overviews: схожість тексту між запусками всередині одного порядку становила лише 0,30–0,36, а між порядками — 0,38, тоді як AI Overviews давали ідентичний текст для більшості пар. У двох із трьох пар відповіді AI Mode були побайтово однакові між порядками, а у випадку Shopify він обидва рази фіксувався на WooCommerce у відкритті, тоді як AI Overviews обидва рази фіксувалися на Shopify. У кожної поверхні є усталені звички письма, і вони не однакові.

Історія про порядок не чиста вигадка

Одне вимірювання справді рухалося разом із порядком слів, і саме за ним більшість людей насправді стежить: класичний список результатів.

У 5 з 10 програмних пар перші три традиційні органічні результати відрізнялися між A vs B і B vs A, включно з парою, де AI Overview був ідентичний в обох порядках. Reddit тримався близько до вершини в більшості програмних порівнянь, і те, яка саме гілка з'являлася, змінювалося разом із формулюванням. Тож у Google Search для порівняльних запитів справді є чутливість до порядку. Вона лежить у шарі під AI-відповіддю, а не в самій рекомендації. Саме ця різниця й була всією причиною проводити цей тест, і це не той висновок, який ми очікували написати.

Це важливо для звітності. Якщо ваш трекер позицій показує, що ваша позиція стрибає між брендовими й небрендовими порівняльними запитами, ви бачите реальний ефект. Просто це не той ефект, який описує вірусне твердження, і оптимізація під нього не змінить того, що AI Overview каже про вас.

Важіль, на який дані справді вказують

Найчіткіший сигнал у наших запусках узагалі не стосувався побудови запиту. Він стосувався порівняльного корпусу, з якого будувалася кожна відповідь.

У Airtable vs Monday.com процитовані джерела включали 18 сторінок, що належать Monday.com, і жодної сторінки, що належить Airtable, в обох порядках. У Mailchimp vs Klaviyo — шість посилань, що належать Mailchimp, і жодного Klaviyo. Shopify vs WooCommerce дав три посилання, що належать WooCommerce, і жодного Shopify. Водночас у чималій кількості пар власний домен жодного з брендів не з'являвся взагалі: відповідь збиралася з порівнянь третіх сторін, оглядових сайтів і гілок форумів.

Ця закономірність узгоджується з тим, як пошук працює насправді. Модель не переймається тим, яке ім'я ви ввели першим; вона переймається тим, які сторінки існують і як вони описують кожен бренд. Там, де бренд володіє своїм порівняльним контентом, ці сторінки підтягуються всередину. Там, де не володіє, їх бракує у відповідях усіх, хто питає.

Як провести власний тест на переворот порядку

П'ятнадцять хвилин і без доступу до API:

1. Виберіть п'ять порівняльних запитів, де ваш бренд — одне з двох імен і де у вас є реальний конкурент.
2. Прогоніть кожен в обох порядках, і кожен порядок двічі. Чотири відповіді на пару, десять пар відповідей загалом.
3. Збережіть відповіді до того, як їх читати. Зробіть скриншот або скопіюйте повний текст і процитовані джерела.
4. Порівняйте окремо дві речі: який бренд названо першим і що відповідь каже про кожен бренд. Там, де ми знайшли цікавий сигнал, порядок був стабільним, а суть — ні.
5. Дивіться на список посилань, а не лише на текст. Якщо власний домен конкурента з'являється постійно, а ваш — ні, ви знайшли справжнє вузьке місце.

AI Overview Citation Checker показує, які сторінки AI Overview цитує для запиту, і це найшвидший спосіб побачити, чи ваш домен узагалі в пулі.

Зробіть це щонайменше двічі, у різні дні, перш ніж робити будь-які висновки. Наш власний збіг між запусками становив 93%, а не 100%, і один перевернутий запуск — саме той шум, який перетворюється на впевнену статтю в блозі.

Що з цим робити

Не перебудовуйте свої порівняльні сторінки навколо порядку слів. Немає доказів, що він змінює те, що радять AI Overviews, і навіть якби Google колись надав йому ваги, виправлення звелося б до редагування одного слова, що нічого не каже про вашу реальну позицію.

Ставтеся до формулювання як до справжньої змінної. X vs Y і which is better, X or Y — різні запити, що дають різні відповіді. Якщо ваші покупці формулюють порівняння як питання, вам потрібен контент, що відповідає на питання, а не просто таблиця характеристик.

Перевірте, чи з'являються власні сторінки вашого бренду в посиланнях для порівнянь, які вам важливі. Розподіл 18 до 0, який ми побачили, — найпрактичніше число в цьому наборі даних, і воно про публікацію, а не про формулювання промптів.

Зберігайте метрику першої згадки, якщо вона у вас уже є, і ставтеся до неї як до опису того, що каже відповідь, а не як до важеля, який можна смикнути. У наших даних це було підкидання монети, що слідувало за корпусом, а не за запитом.

Обмеження

Це один день даних з однієї локації та однієї мови, на десктопі, зібраних через SERP API, а не через сесію браузера, за 16 парами брендів. Результати пошуку змінюються залежно від персоналізації, часу й пристрою, і один день не може виключити майбутню зміну.

Ми вимірювали, який бренд названо першим, як часто його згадано і які джерела процитовано. Жодне з цього не є прямим виміром того, наскільки відповідь переконлива для читача, і відповідь, що називає ваш бренд першим, усе одно може залишити враження, що виграє інший.

Вибірка AI Mode — 18 запитів у трьох парах; цього досить, щоб побачити, що поверхня поводиться інакше, і недостатньо, щоб її кількісно описати. Читайте той розділ як напрямок, а не як показник.

І нарешті, твердження про механізм з оригінальної історії залишаються неперевірними ззовні. Google підтверджує, що fan-out відбувається, і не розкриває підзапити, тож ніхто не може показати, які підзапити породив ваш запит. Наш тест може показати, що переворот порядку не змінив вивід. Він не може показати чому.

Часті питання

Чи впливає порядок слів у запиті Google на AI Overviews? У нашому тесті — ні. Серед 102 запитів до AI Overviews, що охоплюють 16 пар брендів в обох порядках, бренд, написаний першим, був названий першим у 49% випадків, і жодна пара не змінила напрямок, коли ми перевернули запит. Вісім із десяти програмних пар повернули ідентичні слово в слово відповіді в обох порядках.

Чому люди кажуть, що порядок впливає на AI-рекомендації? Бо ефекти порядку задокументовані в мовних моделях, яких просять вибрати зі списку, де перший варіант перемагає приблизно в 63% випадків в опублікованих дослідженнях, і бо fan-out запитів Google робить процес пошуку невидимим. Обидва факти реальні. Жоден із них не означає, що порівняльний запит в AI Overviews поміняє бренд, коли ви переставите імена.

Що насправді змінює AI Overview для порівняльного запиту? Формулювання й поверхня. Shopify vs WooCommerce дало відповідь, ведену продуктом, в обох порядках, тоді як which is better, Shopify or WooCommerce дало відповідь «жоден не є об'єктивно кращим» в обох порядках. Ті самі запити в AI Mode повернулися знову з іншим обрамленням і з набагато більшою варіативністю між запусками.

Чи варто оптимізувати під першу згадку в AI Overviews? Спостерігайте за нею, але не оптимізуйте під неї. У наших даних перша згадка слідувала за корпусом джерел, а не за чимось, що ми контролювали з боку запиту. Контрольована змінна — чи ваші власні порівняльні сторінки взагалі в пулі посилань: одна пара, яку ми тестували, зібрала 18 посилань, що належать конкуренту, і жодного від іншого бренду.

Пов'язане читання

• Як оптимізувати порівняльні сторінки для посилань в AI-пошуку
• Чому ваша стаття «best X» змушує AI радити конкурентів
• Які типи запитів AI Overviews справді змінюють і скільки це вам коштує

Автор: Ethan Marlowe, керівник напряму вимірювання GEO в Auspia, понад 500 промптів. Пише про вимірювання видимості в AI, дизайн наборів промптів і про те, як проводити тести, що витримують другий погляд.