Как нейросети выбирают, какие бренды рекомендовать

Два источника знаний нейросети

Когда вы спрашиваете ассистента «какую CRM выбрать для небольшой клиники», ответ складывается из двух частей.

Память модели. Большая языковая модель обучалась на огромном массиве текстов — сайтах, статьях, форумах, справочниках. Из них она усвоила, какие компании существуют, чем занимаются и как о них отзываются. Если бренд часто и одинаково описывали в открытых источниках, модель «знает» его даже без поиска.

Поиск в момент ответа. Современные ассистенты перед ответом ищут свежую информацию в интернете. Так работают ИИ-ответы Google и ассистент Gemini, Perplexity, ChatGPT с поиском и Алиса AI, которая, по словам Яндекса, сочетает знания языковой модели с многоступенчатым поиском по интернету.

Как устроен ответ с поиском

Нейросеть ищет не дословно по вашему вопросу. Google описывает для AI Mode технику расширения запроса: вопрос разбивается на подтемы, и по каждой одновременно выполняется отдельный поиск. Похожим образом работают и другие системы.

Вопрос «какую CRM выбрать для клиники» может превратиться в набор подзапросов:

• лучшие CRM для медицинских клиник;
• CRM с онлайн-записью пациентов;
• сравнение цен CRM для клиник;
• отзывы врачей и администраторов о CRM;
• требования к хранению медицинских данных.

Ответ собирается из найденного по всем подзапросам. Поэтому нейросеть чаще называет бренды, о которых есть информация по разным аспектам выбора: функциям, ценам, отзывам, сравнениям.

Какие сигналы влияют на рекомендацию

Сколько и где о бренде пишут

Ahrefs проанализировал 75 000 брендов и сравнил разные сигналы с видимостью в ИИ-ответах Google. Самую сильную связь показало количество упоминаний бренда в интернете — коэффициент корреляции 0,664. У количества поисковых запросов по названию бренда — 0,392, а у обратных ссылок всего 0,218.

Корреляция не доказывает причину, но вывод для практики понятен: важно, чтобы о бренде говорили, а не только ставили на него ссылки.

Кто именно пишет

Нейросети охотнее опираются на источники, которым доверяют в конкретной нише:

• агрегаторы и отзовики — для услуг и местного бизнеса;
• рейтинги и подборки — для сервисов и B2B;
• отраслевые СМИ — для экспертных тем;
• маркетплейсы и сайты сравнения — для товаров;
• форумы и сообщества — для субъективного опыта.

Если ваших конкурентов называют в подборках и на отзовиках, а вас там нет, нейросети просто неоткуда взять информацию о вас.

Насколько информация согласована

Если на одной площадке компания — «сервис аналитики», на другой — «маркетинговое агентство», а на сайте указаны одни цены, а в справочнике другие, нейросеть получает противоречивую картину. В таких случаях она чаще ошибается или предпочитает бренды с понятным описанием.

Чтобы этого избежать, держите одинаковыми:

• название и формулировку того, чем вы занимаетесь;
• контакты, адреса и реквизиты;
• цены и условия;
• список услуг или функций.

Тон отзывов и обсуждений

Нейросеть пересказывает то, что пишут клиенты. Если в отзывах повторяются жалобы, они могут попасть в ответ — например, «у компании хорошие цены, но клиенты жалуются на сроки». Плохие отзывы работают против рекомендации.

Насколько удобно взять информацию

Даже если сайт находится поиском, нейросеть выбирает из него фрагменты. Короткие прямые ответы, таблицы, списки и определения проще встроить в ответ, чем длинный текст без структуры.

Видит ли нейросеть ваш сайт

Если robots.txt закрывает роботов нейросетей, защита от ботов блокирует их или текст появляется только после выполнения JavaScript, сайт не станет источником, каким бы полезным он ни был.

Почему ответы каждый раз разные

Задайте нейросети один и тот же вопрос несколько раз — набор брендов может меняться. Причины:

• генерация текста содержит долю случайности;
• поиск возвращает немного разные страницы;
• модели и их источники постоянно обновляются;
• на ответ влияют регион, формулировка и история диалога.

Исследование 2026 года, где измеряли видимость брендов в четырёх ИИ-поисковиках, показало, что даже при одновременном повторе одного вопроса наборы источников совпадали лишь на 32–43%. Поэтому видимость бренда — это не «да или нет», а вероятность: в какой доле ответов вас называют.

Что из этого следует для бизнеса

1. Измеряйте регулярно и многократно. Один вопрос, заданный вручную, ничего не доказывает. Нужен набор промтов и повторные проверки в каждой нейросети — сотни ответов за замер в одинаковых условиях, поэтому измерение лучше автоматизировать, например во Флоустате.
2. Найдите источники вашей ниши. Посмотрите, на какие сайты ссылаются ответы, и проверьте, как вы там представлены.
3. Закройте все аспекты выбора. Цены, сравнения, отзывы, инструкции, частые вопросы — на сайте и на внешних площадках.
4. Выровняйте информацию о компании во всех источниках.
5. Работайте с отзывами на площадках, которые использует нейросеть.
6. Проверьте техническую доступность сайта для роботов нейросетей.

Подробно о каждом направлении — в полном руководстве по GEO.