Как ИИ изменил карты и локальный поиск в 2025 году
За последние пару лет ИИ стал значимой частью карт. 2ГИС, Яндекс Карты и Google Maps внедрили десятки ИИ-функций. Нейровыдача начала менять привычную логику локального поиска и отодвинула Local Pack на второй план. Эксперты RocketData разобрали, как ИИ повлиял на геосервисы и локальный поиск в 2025 году, и объяснили, как бизнесу адаптироваться к этим изменениям.
Как ИИ в 2025 повлиял на локальную выдачу и поведение пользователей
ИИ меняет роль локального поиска: пользователь теперь выбирает компании не только из списка по фильтрам, рейтингам и отзывам, но и получает готовые рекомендации, сформированные на основе данных карт и других источников.
Мы собрали ключевые изменения, которые уже влияют на локальную выдачу и видимость бизнеса в поиске.
ИИ-обзоры заменяют Local Pack
Раньше локальный поиск в Google строился вокруг Local Pack — блока с картой и 3–4 компаниями, отсортированными по релевантности и расстоянию. В последние годы эта модель меняется.
Google начал активно внедрять AI Overview — нейросетевой обзор с локальной информацией. В нем пользователь видит не список компаний, а готовую рекомендацию с пояснением, почему именно эти места подходят под запрос.
Отметим, что не все функции Google могут быть доступны в России.
Похожие форматы появились и в Яндекс Поиске — в «Поиске с Алисой».
На практике это работает для всех запросов по-разному:
- по коротким и общим формулировкам вроде «кафе рядом» Google по-прежнему показывает классический Local Pack;
- по уточненным и намеренным запросам («рестораны с обеденным меню рядом со мной», «где поесть рядом недорого») все чаще появляется ИИ-обзор.
Пользователь получает ответ, а не список компаний для перехода в карточки
В ИИ-выдаче пользователь больше не сравнивает десятки карточек. Нейросеть интерпретирует запрос, выбирает 2–3 варианта и объясняет, почему они подходят.
Меняется и аналитика: часть решений пользователь принимает внутри ИИ-ответа, без переходов в карточки и на сайты. Из-за этого привычные метрики для карт вроде показа карточек и целевых действий — уже не дают полной картины спроса и видимости.
ИИ-выдача собирает данные не только из карт
Ключевое отличие нейровыдачи от классического локального поиска — источники данных.
ИИ анализирует не одну платформу, а все онлайн-присутствие бизнеса:
- карточки на картах,
- сайты-отзовики,
- официальный сайт,
- упоминания в локальных и глобальных каталогах.
Если данные расходятся — ИИ не будет разбираться, где правда. Он либо усреднит информацию, либо выберет источники с более сильными сигналами.
Основной риск: актуальная информация в карточке и устаревшие данные на отзовике → искажение описания в ИИ-обзоре.
Отзывы стали основным источником данных для нейровыдачи
В 2025 году отзывы стали основным источником информации, из которого нейросети формируют ответы и рекомендации.
ИИ анализирует не только оценки, но и:
- формулировки и лексику,
- контекст и детали,
- упоминания сценариев использования.
По запросу «кофейня с большими зеркалами» в выдаче показываются карточки компаний, релевантные запросу пользователя
Поэтому один развернутый отзыв с деталями сегодня дает больше пользы для видимости в поиске, чем десять оценок без текста.
Разные нейросети — разная логика локальных рекомендаций
У нейросетей нет единой модели работы с локальным поиском. ChatGPT, DeepSeek, Алиса AI и Google AI Overview решают похожие задачи, но опираются на разные источники данных и по-разному формируют ответы.
Это значит, что один и тот же бизнес может быть виден в одной нейровыдаче и полностью отсутствовать в другой.
Эксперты RocketData сравнили подходы разных моделей — ключевые отличия собраны в таблице ниже.
Что происходит с картами: как геосервисы внедряют ИИ
Как изменились поведение и логика пользователя при поиске местных компаний после внедрения ИИ в геосервисы, мы разобрались. Поговорим о функциях, которые крупные геосервисы внедрили в 2025 году.
Саммари отзывов в карточках компаний
С помощью ИИ геосервисы анализируют отзывы, фотографии, меню и описания и формируют краткие саммари — суть компании в нескольких строках.
В 2ГИС эту логику реализовали через саммари отзывов «Люди говорят». Нейросеть анализирует пользовательский опыт и показывает, за что компанию ценят клиенты. В 2025 году функция перестала быть эксклюзивной для HoReCa и парков — саммари появились у медцентров и салонов красоты.
В Яндекс Картах похожий подход реализован в ИИ-блоке «Коротко о месте». Нейросеть анализирует отзывы, категории и данные карточки и собирает краткое описание локации: чем место выделяется, для каких сценариев подходит и на что чаще всего обращают внимание посетители.
В Google Maps нейросети тестируют сразу несколько форматов обобщения информации: от саммари отзывов с помощью Gemini до новых AI-блоков в меню, где описания блюд, примерный диапазон цен и фотографии подбираются автоматически.
Поиск по сложным запросам прямо на карте
Поиск на картах чаще всего строился на категорийных или брендовых запросах. Постепенно в геосервисы начали внедрять нейропоиск, и к 2025 году он стал частью базового функционала.
В 2ГИС появился AI-поиск в разделе «Поесть». Теперь пользователь может написать не категорию, например, «Кафе» а конкретный запрос — например, «круассан с миндалем и капучино». Нейросеть проанализирует меню, фотографии и отзывы и подберет релевантное место.
В Яндекс Картах нейропоиск по сложным запросам работает по похожей логике: система учитывает не только рубрики, но и формулировки пользователей, контекст и детали из отзывов.
В Google Maps аналогичная логика реализуется через ИИ-поиск и ассистента Gemini, встроенного в карты и навигацию. Пользователь может сформулировать запрос в свободной форме, например, «найди место для завтрака рядом, где можно поработать с ноутбуком», а система подберет подходящие локации.
Что важно:
Бизнес может попадать в выдачу даже по тем запросам, которые он напрямую не указывал в описании, если эта информация отражена в отзывах, меню и фото.
Персонализированные подборки и гайды от геосервисов вместо списков заведений
В 2025 году карты начинают активно выпускать собственные подборки мест, отобранных под задачу и условия.
2ГИС запустил новый раздел рекомендаций «Советы», в котором ML-модель подбирает локации и активности индивидуально. Алгоритм формирует рекомендации на основе интересов, лайков, истории поиска и вкусов пользователей с похожим профилем. В подборках «Советов» есть фото или видео интерьеров, меню, средний чек, расстояние, рейтинги и отзывы друзей.
Яндекс Карты перезапустили рекомендации «Идеи». Алгоритмы учитывают поведение пользователя, время и контекст (выходные, праздники, вечер) и предлагают персонализированные подборки.
У Google Maps похожая логика реализована иначе, без отдельного раздела с гайдами. Платформа использует ИИ-рекомендации во вкладке Explore и в поиске: нейросеть анализирует историю взаимодействий, местоположение, отзывы и популярность мест, чтобы показывать сгруппированные предложения по интересам и сценариям. Это могут быть идеи для ужина, досуга или прогулки, адаптированные под текущий контекст пользователя.
ИИ-помощники в картах и навигации
Под конец 2025 года этот подход усилился за счет ИИ-помощников, встроенных прямо в карты. Пользователь теперь может обратиться за помощью к боту.
2ГИС, Яндекс Карты и Google Maps внедрили собственных ИИ-ассистентов, но с разными сценариями использования.
В 2ГИС ИИ-помощник работает внутри карточек компаний: пользователь может задать вопрос о конкретном месте и получить короткий ответ за несколько секунд, без чтения всей карточки и отзывов. Нейросеть анализирует данные, отзывы и фото и пересказывает суть в прикладном формате.
В Яндекс Картах и Google Maps ИИ-помощники встроены в навигацию и поиск. Пользователь формулирует задачу — например, где поесть рядом, куда пойти с детьми или где можно поработать с ноутбуком, — и ИИ подбирает места прямо на карте, объясняя логику выбора и сразу предлагая маршрут.
При формировании ответа ИИ учитывает сразу несколько уровней данных:
- категорию и тип бизнеса;
- актуальный график работы и атрибуты (открыто ли сейчас, парковка, формат, кухня, услуги);
- рейтинг и содержание отзывов, особенно формулировки, описывающие реальный опыт;
- визуальный контент — фасад, интерьер, блюда или услуги.
В результате пользователь получает отобранный набор мест, максимально подходящих под конкретный запрос и ситуацию.
Для бизнеса это означает, что видимость определяется не только позицией в выдаче, а тем, насколько подробно и согласованно оформлена карточка. Именно эти данные ИИ использует при выборе рекомендаций.
Автоматизация работы с отзывами
Чтобы упростить и ускорить работу с отзывами на разных уровнях, геосервисы добавили новые функции с ИИ.
2ГИС автоматизировал модерацию жалоб с помощью ИИ. Алгоритмы быстрее распознают спам, фейки и токсичный контент, поэтому недостоверные отзывы реже влияют на рейтинг и восприятие бизнеса.
Яндекс Бизнес добавил генерацию ответов на отзывы через YandexGPT. Это помогает компаниям быстрее реагировать на обратную связь и поддерживать диалог с клиентами.
Помимо самих геосервисов, ИИ начали активно внедрять и платформы, которые помогают бизнесу управлять онлайн-присутствием комплексно. Например, RocketData усилили платформу ИИ-инструментами для работы с геосервисами и репутацией.
Нейросеть помогает бизнесу анализировать отзывы, автоматически классифицировать обратную связь, выявлять комментарии, которые можно обжаловать, и отправлять жалобы сразу в 2ГИС, Яндекс и Google.
Новые ИИ-форматы контента в карточках компаний
Еще одно заметное изменение 2025 года — работа с визуальным контентом в карточках компаний.
В 2ГИС стартовал пилот AI-видео в карточках компаний. ИИ превращает статичные изображения в короткие динамичные ролики с плавными переходами. Такой формат дольше удерживает внимание и помогает быстрее передать атмосферу места — интерьер, подачу, настроение. А бизнес таким образом экономит бюджет на создание эстетичного видео о месте.
Также 2ГИС использует нейросеть для работы с фотографиями в карточках: алгоритмы анализируют изображения и сортируют их по визуальной привлекательности и уместности. В выдаче первыми показываются изображения с положительным эмоциональным откликом, хорошим качеством и гармоничными цветами.
Google начал тестировать ИИ-генерацию меню по фотографиям. Нейросеть распознает позиции на загруженных фото, формирует описания блюд, подбирает изображения и показывает ориентировочный диапазон цен. В результате пользователь получает краткое представление о меню, даже если бизнес не заполнял его вручную.
Резюме: как ИИ изменил карты и что с этим делать бизнесу
1. В картах и в поиске ИИ сокращает пользовательский путь и перехватывает внимание пользователя, предлагая короткие саммари о местах из отзывов, ИИ выдачу и обзоры и диалоговых помощников с нейросетью. В будущем, вероятно, это вызовет падение целевых действий в карточке, а значит старые метрики будут не релевантными для сравнения.
2. Раньше карточка была витриной. Сейчас это, по сути, обобщенный набор информации, который ИИ собирает из отзывов, фото, описания, контента в карточке. Если данных мало или они противоречат друг другу, вероятно, бизнес станет невидимым.
3. Отзывы — ключевой источник для ИИ. Нейросеть читает отзывы как описание реального опыта: детали, сценарии, формулировки («можно с детьми», «тихо работать», «дорого»). Поэтому развернутые отзывы дают бизнесу видимость.
Что делать бизнесу, чтобы быть заметным для ИИ
- Привести в порядок карточки: категории/подкатегории, атрибуты, NAP, график, контакты, меню/прайс — все должно быть актуально и без расхождений.
- Управлять отзывами как контентом: мотивировать клиентов писать развернутые отзывы (в том числе через QR-коды), отвечать на все, чистить спам/фейки, обжаловать нерелевантный негатив.
- Поддерживать актуальность визуала: фото фасада/интерьера/услуг/блюд, актуальные цены/меню; удалять мусор и устаревшее.
- Быть в ключевых источниках данных: геосервисы + локальные каталоги/отзовики + сайт + упоминания в медиа/подборках — и везде актуальные и корректные данные.
- Регулярно проверять ИИ-выдачу по своим запросам: как вас описывает нейросеть, какие источники тянет, кого рекомендует вместо вас — и корректировать присутствие.
Читайте также
Как оценить реальную репутацию бизнеса в AI-выдаче: чек-лист 2026
Новое на картах: 2ГИС маркирует накрученные отзывы, а Google вводит жесткие правила на их сбор