Летом 2026 года я взял десять с лишним сайтов, которые веду, и задал нейросетям те же вопросы, которые задаёт им клиент. Не «что вы знаете о компании такой-то», а живые формулировки: «кто в Москве обслуживает лифты в жилых домах», «где сделать имплантацию под ключ недалеко от центра», «кто ставит систему очистки воды в загородном доме». Три модели, от тридцати до сорока двух проверок на каждый сайт. Результат отрезвляет: там, где человек ещё не знает бренда и только выбирает подрядчика, мои клиенты не прозвучали ни разу. Ноль из тридцати. Ноль из тридцати трёх. Ноль из тридцати девяти. Дальше расскажу, что за этим стоит и почему я считаю эти нули хорошей новостью.
Сначала про то, как это меряется
Начну с методики, иначе цифрам выше нет причин верить. Спрашивать у нейросети «а ты меня знаешь» бесполезно: она вежливая, подхватит вашу же формулировку и ответит что-нибудь приятное. Поэтому вопросов два набора. Первый – категорийные, без единого упоминания бренда: так спрашивает человек, который ещё выбирает. Второй – брендовые: что модель говорит, когда её спрашивают про вашу компанию прямо. Дальше это прогоняется через трекер, ответы сохраняются целиком, и через две-четыре недели прогон повторяется слово в слово. Один прогон обходится в 70-90 рублей. Обсуждать на планёрке, «что там про нас думает искусственный интеллект», выходит дороже.
Нейросеть не придумывает вас с нуля. Она пересказывает то, что о вас уже написано в интернете, и делает это очень уверенным голосом.
Три вещи, которые я увидел в ответах
Первое: категорийная ниша пустая. На вопрос про обслуживание лифтов модели называют заводы-производители. На вопрос про очистку воды – производителей фильтров. По стоматологии – пару федеральных сетей и агрегаторы отзывов. Подрядчика, то есть того, кто реально приедет и сделает работу, не называет никто. Вас там нет, но и конкурентов там нет тоже. Пустая поляна.
Второе: отметка «бренд упомянут» ничего не говорит о содержании ответа. Косметический бренд все три модели описали как производителя одежды и дорисовали ему основателя, которого не существует. Лифтовую компанию одна из моделей записала в аренду спецтехники, выдала список автовышек и автокранов, а следом процитировала отзывы, которых никто никогда не оставлял. Производственной компании сломала название и приписала гальванику и пятиосевую фрезеровку – ни того, ни другого у них нет. Во всех трёх случаях формальная галочка «компания упоминается» стояла. Читать надо текст ответа целиком, галочка врёт.
Третье: модели охотно цитируют мёртвый интернет. На одном проекте я выписал все домены, которые нейросети назвали конкурентами клиента. Шестьдесят один сайт. Тридцать шесть из них не открываются вообще, ещё несколько выставлены на продажу. Модель пересказывала обзоры и каталоги, которым несколько лет.
Откуда берётся ответ
Из вашего сайта напрямую – почти никогда. Между вами и ответом два слоя, и работать надо с обоими.
- Слой источников. Это то, что попало в индекс и в верх выдачи. Нейросети цитируют тех, кто и так на виду, поэтому обычное SEO никуда не делось: если страницы нет в первой десятке, в ответ она не попадёт.
- Слой консенсуса. Это карточки на картах, справочники, каталоги, отзовики, профильные площадки. На одном из проектов я разобрал, из чего собирается ответ Яндекса про ремонт лифтов: в шестнадцати случаях из восемнадцати он собран из карточных площадок. Текст на сайте в формировании ответа не участвовал вообще.
Там же выяснилась неприятная деталь. По этому сайту нейроответы Яндекса цитируют домен в 565 запросах – казалось бы, прекрасно. Но цитируют статьи и страницу с ценами, то есть используют сайт как справочник. Коммерческую страницу услуги, ту самую, которая продаёт, за весь срез процитировали один раз из восемнадцати.
И ещё одно, что путает даже коллег: поисковая нейросеть и чат – это разные поверхности. В один и тот же день быстрый ответ Алисы цитировал сайт клиента пять раз в источниках, а чат-Алиса на прямой вопрос отвечала, что такой компании не знает. Когда вам показывают скриншот «мы уже в нейросетях», спрашивайте, где именно это снято.
Что реально двигает картинку
Список короткий и скучный, никакой магии в нём нет.
- Пустите ботов. Самая обидная находка лета: у двух сайтов хостинг молча резал обучающие краулеры. Восемь запросов из десяти от бота OpenAI получали отказ, семь из десяти от бота Anthropic. В robots.txt при этом ни строчки, правило стояло на файрволе хостера, и владельцы сайтов о нём не знали. Проверяется за пять минут, лечится обращением в поддержку.
- Дайте куски, которые удобно цитировать. Прямой ответ в первом абзаце блока, цифры прямо в тексте. На одном сайте цена была аккуратно спрятана в таблицу, а первый абзац начинался уклончиво – и нейросеть цитировала конкурента с его честным «от 5 000 рублей».
- Соберите факты о компании в машиночитаемом виде: юрлицо, год основания, адрес, телефон, ссылки на свои карточки. Это разметка на сайте плюс файл llms.txt. Скучная работа на пару часов, зато модели перестают гадать.
- Займитесь консенсусом. Карточки на картах и в справочниках, единая формулировка того, кто вы и что делаете, живые отзывы на площадках, которые модели цитируют. Именно этот слой чаще всего и решает.
- Если вас путают с кем-то, скажите прямо. Не оправдание в духе «мы не аренда спецтехники», а простая фраза на сайте: поставляем и монтируем, а не производим. Модели такие формулировки подхватывают охотно.
Чего я не делаю и вам не советую
Вокруг темы уже наросло много бодрых предложений, поэтому обозначу свою позицию.
- Сетки одностраничников под цитирование. Их пекут пачками и продают как «попадание в ответы ИИ». Это ровно та же схема, за которую поисковики били по рукам последние пятнадцать лет.
- Обещание результата за сутки. Ответы моделей опираются на устоявшуюся картину интернета, она меняется неделями.
- Гарантия попадания в ответ конкретной модели. Никто не управляет тем, что скажет ChatGPT. Управлять можно тем, что о вас написано в источниках, которые он читает.
Сколько ждать и как понять, что сдвинулось
Честно: я в этой теме с конца июля, вторые замеры пошли только в августе, и говорить о победах рано. Первый различимый сдвиг был такой: модель перестала путать компанию со спецтехникой, но тут же приписала ей собственное производство, которого нет. Это нормальная динамика для восьми дней. Настоящая точка сравнения – месяц-полтора, и мерить надо теми же вопросами, что и в первый раз, иначе вы сравниваете разное.
Порядок работ у меня от этой темы не поменялся: сначала обычный поиск, потом нейросети. Модели цитируют тех, кто уже наверху, поэтому классическое продвижение и есть фундамент всей истории с ИИ. Как это выглядит на длинной дистанции – в кейсе, который мы ведём больше года:
Кейс: рост видимости лифтовой компании за год работы
Если хотите узнать, что нейросети сейчас говорят про вашу компанию, напишите мне название и город. Прогоню базовый замер и покажу ответы как есть, без интерпретаций. Иногда там просто пусто, и это лучший расклад из возможных: пустую поляну занять проще, чем отвоевать занятую.