Какие российские сервисы сквозной аналитики советуют нейросети в 2026 году

Уже 37% активных пользователей ИИ начинают искать информацию не в Яндексе или Google, а в нейросетях. Эксперты click.ru решили разобраться, почему одни продукты регулярно появляются в рекомендациях, а другие почти не попадают в поле зрения.

Мы провели эксперимент: попросили нейросети подготовить рейтинг сервисов сквозной аналитики. Из статьи вы узнаете:

1. какие нейросети и почему мы выбрали;
2. что они советуют;
3. какие факторы могут влиять на видимость в рекомендациях.

Почему важно анализировать рекомендации нейросетей

В продвижении сервисов все большую роль играют два новых направления:

1. GEO — оптимизация контента для генеративных нейросетей;
2. AEO — оптимизация под быстрые ответы ИИ в поисковых системах.

Анализ рекомендаций помогает найти ответы на два ключевых вопроса:

1. во-первых, как ИИ представляет конкретный сервис: в каком контексте упоминает, на каком месте ставит в подборке, какие преимущества и характеристики приписывает;
2. во-вторых, почему у одних продуктов больше заметных и выгодных упоминаний, чем у других: какие отзывы, экспертные материалы, факты, рейтинги и другие сигналы влияют на выбор.

Эта информация помогает понять, что можно улучшить в GEO- и AEO-продвижении, чтобы сервис появлялся в ответах ИИ как можно чаще.

Методология эксперимента

Мы решили действовать следующим образом.

Участники

Для сравнения мы выбрали три сервиса: ChatGPT, Gemini и Perplexity. Это популярные ассистенты, которые по-разному работают с информацией и формируют ответы.

1. ChatGPT обычно дает развернутые, логично выстроенные ответы и опирается на собственные рассуждения;
2. Gemini объединяет возможности языковой модели с поисковой системой Google;
3. Perplexity в основном опирается информацию из интернета и проверяет факты через первоисточники.

Такой состав участников помог сравнить, как разные нейросети находят, отбирают и подают информацию пользователю.

Входные данные

Промпт для эксперимента выглядел так:

Ты независимый эксперт по маркетинговой аналитике, который глубоко погружен в российский рынок в 2026 году.

Составь рейтинг топ-5 российских сервисов сквозной аналитики.

Критерии оценки сервисов: каждый критерий оценивается по 10-балльной шкале, а затем баллы суммируются.

Формат ответа:

1. название и место сервиса сквозной аналитики в рейтинге;
2. точная оценка в баллах по каждому критерию с подробным обоснованием и ссылками на источник информации.

И так с 1-го по 5-е место.

Важные ограничения:

1. Выбирай только среди российских сервисов сквозной аналитики. Западные решения исключены из рассмотрения, потому что их использование в России связано с юридическими рисками из-за отсутствия локализации данных;
2. Давай только конкретные проверенные факты, цифры, названия, которые подтверждаются реальной рыночной информацией. Если данных о каком-либо сервисе недостаточно, честно напиши об этом. Ничего не придумывай и не домысливай;
3. После упоминания каждого факта в конце предложения обязательно указывай ссылку на его источник. Если источник отсутствует или ты не уверен в данных, напиши об этом честно. Ответы без ссылок считаются недостаточно обоснованными.

Мы задали нейросетям роль эксперта, чтобы они оценивали сервисы с профессиональной точки зрения, а не просто собирали популярные названия из рекламных подборок. Также для всех моделей установили единые критерии ранжирования и формат ответа. Это важно, чтобы результаты были единообразны. Ссылки на источники должны были помочь понять, какие данные использовал каждый ИИ-сервис.

Оценка ответов

После получения рейтингов от ChatGPT, Gemini и Perplexity мы сравнили результаты и ответили на три главных вопроса:

1. насколько совпадают рекомендации разных нейросетей;
2. какие источники использует каждая из них;
3. что владельцу или маркетологу сервиса сквозной аналитики стоит улучшить, чтобы чаще появляться в ИИ-ответах.

Ход эксперимента и анализ ответов

Теперь посмотрим, какие рекомендации дали разные нейросети и насколько хорошо они справились с задачей.

Ответ ChatGPT

Первый ответ ChatGPT получился коротким и довольно сухим. По объему он заметно уступал результатам других сервисов.

Сразу заметна неоднородность структуры. Для сервиса, занявшего первое место, ChatGPT подробно объяснил каждый выставленный балл. Для остальных участников модель ограничилась довольно расплывчатыми комментариями. Пояснения сложно назвать полноценными обоснованиями. Скорее, это краткая справка с формулировками вроде «один из крупнейших российских игроков». Такой формат явно не соответствовал требованиям промпта.

Изначально мы не планировали задавать нейросетям дополнительные вопросы, но в этом случае пришлось сделать исключение. ChatGPT объяснил, что при точном выполнении задания ответ был бы слишком длинным. Поэтому нейросеть самостоятельно сократила результат.

После уточняющего запроса мы получили совсем другую версию.

На этот раз модель разобрала каждый сервис отдельно по всем семи критериям, добавила подробные пояснения и ссылки на источники.

Обоснования стали заметно глубже. По каждому критерию модель дала несколько аргументов. Например, вместо общей формулировки «более 200 интеграций» ChatGPT перечислил конкретные сервисы: amoCRM, Bitrix24, Яндекс Директ, RetailCRM, Tilda, UIS, Mango Office, Calltouch и YCLIENTS. Вместо одного ценового предложения модель показала диапазоны (6500 ₽, 11 700-19 700 ₽) и пояснила, что итоговая сумма зависит от набора инструментов и лимитов. Такой подход помогает лучше понять реальную стоимость сервиса.

В качестве источников ChatGPT использовал только официальные сайты компаний. Так, для Roistat это были страницы с описанием сквозной аналитики, тарифами, документацией по быстрому старту и интеграциями. Для Calltouch — страницы с описанием продукта, кейсами.

С одной стороны, читатель может перейти по ссылкам и проверить каждое утверждение. С другой — модель в основном пересказывает то, что компании пишут о себе сами. Объективность рейтинга остается под вопросом.

Штрафные баллы тоже стали выглядеть убедительнее. Вместо общего списка недостатков ChatGPT начала объяснять, за что именно снижает оценку. Например, модель указывает на высокую стоимость масштабирования или высокий порог входа, а затем поясняет, почему это влияет на итоговый балл. Кроме того, в новом ответе стало больше ссылок на источники.

В результате вторая версия ответа оказалась гораздо ближе к тому, что мы ожидали увидеть. Это был подробный анализ с понятной аргументацией. Но не совсем объективный, потому что модель опиралась лишь на заявления самих сервисов.

Ответ Gemini

Ответ Gemini заметно отличается от ответа ChatGPT. Он гораздо объемнее и сразу производит впечатление обстоятельного экспертного мнения.

Главное достоинство ответа — конкретика. Gemini не ограничивается общими характеристиками и активно использует цифры, факты и примеры.

Например, для Calltouch модель указала, что система собирает данные в реальном времени с погрешностью менее 3%, служба поддержки отвечает в течение пяти минут, установка базового кода счетчика занимает около пяти минут. Для CoMagic она привела минимальную стоимость тарифа от 2600 рублей и информацию о возможных задержках обновления данных из рекламных кабинетов на несколько часов.

К большинству оценок нейросеть дала понятные объяснения. Так, например, модель поставила Roistat низкий балл за интерфейс из-за перегруза функциями.

Но при более внимательном изучении появляются вопросы к источникам. Gemini очень часто ссылается на сторонние рейтинги, причем значительная часть ссылок ведет на публикации одного автора на DTF. Именно этот источник используется для подтверждения самых разных утверждений. В результате складывается впечатление, что значительная часть анализа построена не на сравнении нескольких независимых материалов, а на пересказе одного рейтинга. При этом читатель не может проверить объективность публикаций автора.

С отзывами ситуация немного лучше, однако картина принципиально не меняется. Среди источников встречаются hf.ru и partnerkin.com. Это не специализированные площадки с отзывами пользователей, а ресурсы, посвященные франчайзингу и партнерскому маркетингу.

В итоге впечатления не очень позитивные. Модель создает иллюзию глубокого погружения, но по факту всего лишь пересказывает один единственный рейтинг. В итоге мы имеем поверхностный анализ, который построен на спорных источниках.

Ответ Perplexity

Сначала ответ Perplexity кажется подробным и структурированным. Для каждого сервиса есть таблица с оценками и пояснениями. Иногда встречаются конкретные данные. Например, для Roistat указана поддержка более 200 интеграций, для Calltouch — совместимость с CRM, рекламными кабинетами и системами веб-аналитики.

Но на этом преимущества заканчиваются. В большинстве обоснований не хватает деталей. Модель часто ограничивается общими формулировками вроде «детальные отчеты», «автоматический сбор данных» или «современный и удобный интерфейс», не объясняя, о каких именно отчетах, данных и возможностях идет речь.

Похожая ситуация и с оценкой интерфейсов. Perplexity пишет, что они «достаточно удобные», «понятные» или «рабочие», но не приводит конкретных примеров, которые подтверждали бы эти выводы. 

Отдельный вопрос вызывают источники. Весь ответ построен всего на трех публикациях с рейтингами на VC.ru, kickidler.ru и top107.ru. Это авторские подборки с субъективными оценками, а не объективными фактами. И язык в них соответствующий.

Например, нейросеть называет Calltouch «лучшей системой по сочетанию всех факторов», а Roistat — «самым мощным и масштабным сервисом». Формулировки перешли в ответ Perplexity почти без изменений. Модель строит рейтинг на основании чужих субъективных рейтингов, не прибегая к официальной информации, пользовательским отзывам и данным из первоисточников.

Наш вывод такой: Perplexity хорошо оформил ответ, но его содержание во многом представляет собой пересказ нескольких субъективных подборок.

Какие сервисы встречаются в разных ответах и почему

Теперь можно выделить сервисы, которые стабильно попадали в рекомендации всех моделей. Roistat, Calltouch и UIS (бывший CoMagic) вошли в рейтинги ChatGPT, Gemini и Perplexity, причем во всех случаях заняли высокие позиции. Alytics также упоминали все три нейросети, хотя в рейтинге Perplexity сервис оказался лишь на пятом месте, уступив Callibri. PrimeGate был в подборке ChatGPT и Gemini, но в рейтинге Perplexity его место занял Callibri.

Такое совпадение можно объяснить несколькими причинами.

Высокая узнаваемость брендов. Roistat, Calltouch и UIS давно известны на рынке сквозной аналитики. Публичная история богата. Поэтому нейросети, которые обучены на открытых данных, видят перечисленные бренды чаще всего.

Большое количество экспертного контента. Лидеры рынка регулярно упоминаются в обзорах, исследованиях, кейсах и статьях, которые нейросети считают заслуживающими внимания. Кроме того, сервисы часто попадают в отраслевые рейтинги, что делает их более заметными для ИИ.

Широкое информационное присутствие. Деловые СМИ, официальные сайты, профильные блоги и отзовики создают плотное инфополе вокруг бренда. У лидеров как раз есть такое окружение есть.

Сильная SEO-основа. Лидеры рынка много лет инвестировали в поисковое продвижение: развивали семантику, публиковали экспертный контент, наращивали ссылочную массу и улучшали техническое состояние сайтов. В результате информации в открытом доступе значительно больше, чем о менее известных конкурентах.

Как онлайн-сервису попасть в рекомендации нейросетей

Важно работать системно.

Мера №1. Укреплять SEO-базу

Продвижение в нейросетях начинается с улучшения сайта. Важно обеспечить:

1. быструю загрузку и корректную работу на мобильных устройствах;
2. отсутствие ошибок индексации;
3. правильную настройку robots.txt и XML-карты сайта;
4. продуманную архитектуру, включая логичные URL, четкую иерархию разделов, внутреннюю перелинковку;
5. качественный контент.

Мера №2. Расширять присутствие бренда в интернете

Нейросети учитывают упоминания на сторонних площадках. Поэтому полезно публиковать статьи и кейсы на VC.ru, Habr, DTF, TenChat и других ресурсах, которые «нравятся» нейросетям в конкретных нишах.

Можно:

1. давать интервью;
2. участвовать в подкастах;
3. подаваться на отраслевые премии;
4. попадать в рейтинги и сравнительные обзоры;
5. работать с авторами и блогерами на крупных медиаплощадках.

Материалы от независимых авторов могут быть особенно ценными: нейросети нередко воспринимают их как более объективный источник, чем публикации самой компании.

Мера №3. Работать с отзывами

Площадки с пользовательскими оценками помогают нейросетям составить представление о репутации сервиса. Если в открытых источниках много негатива или противоречий, ИИ может перестать советовать инструмент.

Поэтому стоит регулярно:

1. отслеживать упоминания на основных отзовиках в нише;
2. спокойно и подробно отвечать на негатив;
3. мотивировать пользователей делиться реальным опытом с конкретными деталями.

Как click.ru помогает пользоваться сервисами сквозной аналитики

Для пользователей click.ru доступен маркетплейс с профессинальными инструментами для маркетинга и бизнеса. В нем собрано больше 250 сервисов:

1. инструменты для коллтрекинга и сквозной аналитики;
2. CRM-системы;
3. конструкторы лендингов и сайтов;
4. виджеты и онлайн-чаты для сайтов;
5. инструменты подбора ключей;
6. платформы для рассылок и др.

На маркетплейсе представлены и лидеры эксперимента. Сервисы можно оплачивать бонусами, которые начисляются за ведение кампаний через click.ru, то есть можно пользоваться ими бесплатно.