Один рынок, две реальности.

Мы изучаем страховой рынок России 2026 года сразу в двух слоях. Первый слой, brandfound, показывает, как девять нейросетей описывают рынок ещё до того, как человек сделал выбор. Какие страховщики и агрегаторы приходят на ум искусственному интеллекту первыми на нейтральный потребительский запрос без подсказок о конкретной компании. Второй слой, Sidorin Lab, показывает, что реальные клиенты говорят о страховых уже после покупки и в процессе владения полисом. Главный вопрос исследования: где эти два слоя совпадают, а где расходятся.

Компанией для сквозного трекинга выбран Ингосстрах. Он наш партнёр по проекту, и его открытые данные доступны для верификации результатов. Параллельно мы измеряем видимость 44 игроков рынка (страховщиков и агрегаторов) по 28 страховым продуктам, чтобы поместить фокус-компанию в реальный конкурентный контекст.

Важно подчеркнуть: исследование носит исследовательский, а не маркетинговый характер. Мы не продвигаем бренд, а измеряем его фактическую видимость в нейросетях и соцмедиа так, как её увидел бы независимый аналитик.

AI-слой brandfound включает 1 999 запросов и 17 920 ответов от девяти AI-провайдеров, разбитых на 24 тематических кластера и 28 страховых продуктов. В конкурентный список включено 44 игрока: страховщики и агрегаторы страховых продуктов.

Соцмедиа-слой Sidorin Lab собрал 12 362 релевантных упоминания реальных людей за период с 06.05 по 05.06.2026. Суммарный охват 616,8 млн, вовлечение 63 151. Часть моделей AI-слоя по отдельным запросам вернула пустой ответ или ошибку. Такие случаи мы сохранили в исходных данных, но из расчёта метрик исключили.

Период сбора AI-слоя: конец мая 2026, накопительно. Это даёт «фотографический» срез состояния AI-видимости в моменте, а месячное окно соцмедиа-слоя даёт срез живого клиентского опыта. Вместе оба среза достаточно репрезентативны для сравнения брендов между собой и не искажены сезонными колебаниями.

Ключевой методологический принцип AI-слоя: ни один из синтетических запросов не содержит названия конкретного страховщика или агрегатора. Если бы в запросе стоял «Ингосстрах», «АльфаСтрахование» или «СОГАЗ», нейросеть с высокой вероятностью включила бы это название в ответ. Тогда измеренная видимость оказалась бы артефактом самой формулировки, а не реальной ассоциацией.

Мы хотим увидеть холодную долю голоса (Share of Voice): какие страховщики и агрегаторы ассоциируются у AI с конкретным страховым продуктом и потребительской задачей без подсказок. Поэтому каждый запрос сформулирован со стороны клиента: «Как выбрать ОСАГО без переплат?», «Какая страховая не затягивает выплаты по КАСКО?», «Лучшее ДМС для беременности» и так далее. Негативных или сравнительных формулировок в корпусе нет, только нейтральные.

Соцмедиа-слой Sidorin Lab устроен иначе: это органические упоминания, а не синтетические запросы. Люди сами, без нашего участия, пишут о страховых в Telegram, VK и на отзовиках. Мы измеряем то, что уже существует в публичном поле.

Ось сопоставления в этом исследовании не география, а воронка клиента. AI-слой brandfound фиксирует, как рынок выглядит в голове нейросети до того, как человек вообще сделал выбор: это верх воронки, «первичное представление». Соцмедиа-слой Sidorin Lab фиксирует, что реальные клиенты говорят уже после контакта с брендом: это низ воронки, реальный опыт и сервис.

Совпадения между слоями мы читаем как кросс-валидацию: если две независимые системы, не знающие друг о друге, увидели одно и то же, значит это устойчивая правда рынка. Расхождения между слоями не ошибка одной из систем, а карта различий: где машина и человек видят один и тот же рынок по-разному.

В AI-слое каждый запрос привязан к одному из 24 кластеров: тематических меток, объединяющих запросы по виду страхования и потребительской задаче. Кластеры покрывают основные сценарии: ОСАГО, КАСКО, ДСАГО, Зелёную карту, ипотечное и кредитное страхование, ДМС и корпоративный ДМС, онкострахование, страхование жизни (НСЖ/ИСЖ), страхование имущества и квартиры, ВЗР и спортивный ВЗР, а также B2B-продукты: грузы, СМР, D&O, киберстрахование, профответственность, имущество предприятий.

В соцмедиа-слое Sidorin Lab та же логика свёрнута до 6 крупных кластеров обсуждений: авто, ипотека и имущество, жизнь и здоровье, путешествия, финансы и B2B, прочее. Меньшая гранулярность отражает реальность: люди в соцсетях обсуждают страхование крупными темами, а не по отдельным продуктам.

Сопоставление кластеров двух слоёв не всегда прямое. Например, B2B в AI-слое раскрыт широко и по многим продуктам, а в соцмедиа-слое подсвечивается почти исключительно страхованием грузов: корпоративные решения принимаются в кабинетах и тендерах, а не в публичном поле.

Список конкурентов AI-слоя содержит 44 игрока и делится на два типа: прямые страховщики (Ингосстрах, АльфаСтрахование, СОГАЗ, Росгосстрах, РЕСО-Гарантия, СберСтрахование, Ренессанс Страхование, Согласие, ВСК и др.) и агрегаторы страховых продуктов (Сравни.ру, Banki.ru, Полис.Онлайн, Полис812, ДомКлик и др.).

По доле голоса (Share of Voice) в AI-ответах в топ-5 исследования попали: Ингосстрах (14,8%), АльфаСтрахование (14,1%), Сравни.ру (9,7%), Banki.ru (9,5%) и Ренессанс Страхование (5,0%). Суммарная доля агрегаторов на рынке: около 33-35% видимости. Нейросети устойчиво воспроизводят паттерн «сначала сравни на маркетплейсе, потом выбери страховщика».

В соцмедиа-слое Sidorin Lab список короче: около 17 игроков, и раскладка иная. СберСтрахование лидирует с долей 22% упоминаний за счёт огромной клиентской базы, тогда как Ингосстрах там лишь на 8-м месте (5%). AI-видимость и соцмедиа-охват: два разных актива. Один определяется контентом для обучающих данных, второй размером реальной аудитории бренда.

В AI-слой вошли девять моделей: OpenAI GPT, Google Gemini, Google AI Mode, Perplexity, Grok (xAI), DeepSeek, GigaChat (Сбер), Чат с Алисой (Яндекс) и Поиск с Алисой (Яндекс).

Все девять моделей отвечали с доступом к веб-поиску, поэтому условия сравнения равные. При этом ведут они себя как девять разных рынков: у одного и того же запроса в разных моделях разный лидер и разная логика ответа.

Соцмедиа-слой Sidorin Lab измеряет другой контур: реальные площадки, где люди пишут о страховании. Telegram (34%) и VK (21%) формируют больше половины разговора, остальное распределено между banki.ru, YouTube, Threads и отзовиками. Ключевое наблюдение: Telegram и VK почти не цитируются нейросетями как источники. Закрытый разговор людей и публичный веб, на котором обучены модели, пересекаются слабо.

Из ответов девяти моделей мы извлекли цитируемые ссылки. Самый цитируемый домен всего рынка: ingos.ru, с 5 234 упоминаниями в ответах ИИ. Страницы продуктов, блог и специализированные B2B-разделы (киберстрахование, грузы, СМР, D&O) сформировали то, на чём фактически обучены нейросети.

Топ-9 источников AI-слоя и топ-10 площадок соцмедиа-слоя пересекаются лишь в двух точках: banki.ru и sravni.ru. Это единственные ресурсы, значимые одновременно и как источник для нейросетей, и как место реальных отзывов. Поэтому работа с ними бьёт сразу по двум каналам.

Главный методологический вывод: нейросети инерционно опираются на официальные сайты страховщиков и агрегаторов, на структурированный и индексируемый веб. Без устойчивого присутствия на этих ресурсах видимость бренда в AI-ответах системно занижена, независимо от размера компании и объёмов её собственного маркетинга.

Вся первичная выборка AI-слоя (тексты запросов, полученные ответы, размеченные упоминания брендов и список цитируемых ссылок) хранится в нашей системе и доступна через защищённое API. Данные соцмедиа-слоя получены из мониторинговой системы Sidorin Lab. По запросу мы готовы передать партнёрам и независимым исследователям сырые данные для аудита и повторной разметки.

На этой странице представлены обзорные срезы обоих слоёв с возможностью развернуть каждую строку до полного ответа AI. Полный аналитический отчёт, со всеми таблицами, графиками и методологическими приложениями, доступен по кнопке «Скачать PDF» в верхней части страницы.