Skip to content
Norly Researchnorly.co →

Norly Research

Невидимые для машины

Аудит ИИ-рекомендаций ресторанов, кафе и баров, сверенный с полной переписью рынка

Владимир Питенин · Norly Research · август 2026 · arXiv:2608.07069

Читать статью на arXivСкачать отчёт (PDF)

Что это

Исследование о том, какие кафе, рестораны и бары рекомендуют ИИ-ассистенты — и о каких они не вспоминают никогда. Мы пересчитали все заведения двух рынков, за семь дней задали четырём ИИ-системам 2 208 вопросов — так, как их задают настоящие гости, — и сверили с картой каждое заведение, которое они назвали. Насколько нам известно, это первый аудит ИИ-рекомендаций заведений на полном рынке.

Зачем мы это сделали

Вопрос «кого видит ИИ и почему» — один из главных для ресторанного бизнеса, но до сих пор на него отвечали по выборкам известных брендов. Выборка покажет, кто выше в списке; сколько заведений не видно вовсе — покажет только перепись. Метод, данные и нулевые результаты опубликованы полностью: работу можно проверить и оспорить.

4 776

заведений — полная перепись двух рынков Бали

2 208

вопросов к ChatGPT, Claude, Gemini и Perplexity

26 993

цитаты — зафиксирована и разобрана каждая

1.4 млн

пар «заведение — вопрос» в статистической модели

Главные результаты

  1. 0185.6% из 4 776 заведений ни разу не были рекомендованы ни одной системой; среди заведений с 50+ отзывами — 72.6%.
  2. 02Два этапа рекомендации: в ответ приводит цифровой след — собственный сайт (OR 1.92), число отзывов (OR 1.64), указанные цены (OR 1.54), упоминания в сети (OR 1.44), — а звёздный рейтинг на входе не работает (OR 0.89) и решает только первую позицию (OR 1.17).
  3. 030.08% упоминаний оказались выдумкой — редкость. Зато навсегда закрытые заведения системы рекомендовали 93 раза.
  4. 0433–54% — совпадение топ-20 у любых двух систем; тот же вопрос при повторе совпадает на 22–45%; контрольный замер через две недели дрейфа не нашёл.
  5. 05Источник №1 среди 26 993 цитат — собственный сайт заведения, впереди TripAdvisor.

Графики

Доля переписи, ни разу не попавшая в рекомендации: все заведения и устоявшиеся. Рис. 1 статьи.
Вафельная диаграмма: 85.6% из 4 776 заведений ни разу не были рекомендованы ни одной ИИ-системой; среди устоявшихся заведений с 50+ отзывами не названы 72.6%

Доля переписи, ни разу не попавшая в рекомендации: все заведения и устоявшиеся. Рис. 1 статьи.

Два этапа: вход (таблица 1) и первая позиция (таблица 3); отношения шансов с 95% ДИ. Рис. 4 статьи.
Форест-график отношений шансов на входе в ответ и за первую позицию

Два этапа: вход (таблица 1) и первая позиция (таблица 3); отношения шансов с 95% ДИ. Рис. 4 статьи.

Ошибки среди несопоставленных упоминаний: закрытые заведения и вероятная выдумка. Рис. 10 статьи.
93 упоминания навсегда закрытых заведений против 10 упоминаний одного, вероятно, выдуманного

Ошибки среди несопоставленных упоминаний: закрытые заведения и вероятная выдумка. Рис. 10 статьи.

Совпадение топ-20 между системами, попарный коэффициент Жаккара. Рис. 6 статьи.
Попарное совпадение топ-20 четырёх систем по Жаккару, от 0.33 до 0.54

Совпадение топ-20 между системами, попарный коэффициент Жаккара. Рис. 6 статьи.

Самые цитируемые домены, все системы вместе. Рис. 9 статьи.
Самые цитируемые домены среди 26 993 цитат: собственный сайт заведения первый, TripAdvisor третий

Самые цитируемые домены, все системы вместе. Рис. 9 статьи.

Коротко о методе

Полная перепись двух рынков адаптивной сеткой Google Places. Опросник: 8 типов гостей × 6 формулировок × 2 района = 96 фиксированных вопросов, опубликованных дословно в приложении C. Четыре системы с поиском (ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity), 7 дней опросов и контрольный повтор через две недели. Извлечение названий и сопоставление с переписью проверены независимой разметкой, доли ошибок опубликованы. Гипотезы и план анализа зафиксированы до сбора данных (пререгистрация). Основная модель — биномиальная GLM по парам «заведение × вопрос × прогон»; устойчивость проверена GEE, кластерным бутстрепом и контрольными пересчётами.

Как цитировать

Pitenin, V. (2026). Invisible to the Machine: Auditing AI Restaurant, Cafe, and Bar Recommendation Against a Complete Market Census. arXiv:2608.07069. https://doi.org/10.48550/arXiv.2608.07069
▸BibTeX
@article{pitenin2026invisible,
  author  = {Pitenin, Vladimir},
  title   = {Invisible to the Machine: Auditing AI Restaurant, Caf\'e, and Bar Recommendation Against a Complete Market Census},
  journal = {arXiv preprint arXiv:2608.07069},
  year    = {2026},
  doi     = {10.48550/arXiv.2608.07069}
}

Лицензия: CC BY 4.0. Делитесь и цитируйте свободно — со ссылкой на источник.

Данные и материалы

Пакет репликации: производные данные и код опубликованы вместе со статьёй; исходный контент площадок не распространяется.

Что дальше

Один регион и один язык — сознательно: рынок, который можно было переписать целиком. Дальше — то же измерение на совсем другом рынке и эксперимент.

О Norly Research

Norly Research — исследовательское крыло Norly, сервиса для работы с отзывами в кафе, ресторанах и барах. Исследование оплатила и провела сама Norly; конфликт интересов и защитные меры — пререгистрация, замороженный план анализа, публикация нулевых результатов — раскрыты в разделе 8 статьи.