Петр Сухоруких: что нейросети говорят о вашей компании и как управлять AI-репутацией

Представьте, что потенциальный клиент спрашивает ChatGPT, стоит ли обращаться в вашу компанию. Нейросеть сообщает, что один из филиалов закрыт, цены давно не обновлялись, а покупатели жалуются на обслуживание. При этом филиал работает, стоимость услуг актуальна, а большинство претензий уже урегулировано.

Вы можете даже не узнать об этом разговоре. Клиент получит ответ и выберет конкурента.

Раньше при оценке цифровой репутации мы прежде всего изучали поисковую выдачу, отзывы и публикации в СМИ. Теперь к ним добавились ответы нейросетей. И положительные отзывы в интернете еще не гарантируют, что искусственный интеллект правильно расскажет о бизнесе.

Что исследование российских компаний показало об AI-репутации

В сентябре 2026 года агентство «Звонко» опубликовало на Sostav исследование репутации брендов в нейросетях.

Авторы изучили 797 ответов искусственного интеллекта о 20 российских компаниях. Проверяли Алису AI, Google AI Overviews и ChatGPT. При этом первые две системы отвечали на все подготовленные вопросы, а ChatGPT проверяли только по четырем наиболее острым вопросам для каждой компании.

У 13 организаций доля ответов с проблемными сведениями превысила 15%. Исследователи учитывали фактические ошибки, негативные оценки, путаницу с другими компаниями и отсутствие бренда в релевантных ответах.

Эти результаты нельзя переносить на весь российский рынок: выборка небольшая и неслучайная. Но исследование показывает, какие проблемы бизнесу полезно искать.

Меня особенно заинтересовали данные об источниках. В 42% ответов без выявленных проблем и в 39% проблемных ответов присутствовали ссылки на официальные сайты компаний.

Это не означает, что сайты стали причиной ошибок. Однако информация, которую публикует сам бизнес, может влиять на то, какой образ компании формируется в ответах ИИ.

Откуда нейросети берут ошибки о компаниях

Одна из распространенных причин – устаревшие сведения. Компания переехала, изменила цены или закрыла филиал. На главной странице информацию обновили, но в архивной статье или стороннем справочнике остались прежние данные.

Если нейросеть использует такой источник, клиент может получить неверный ответ.

Другая проблема – противоречия внутри самого сайта. На странице услуги указана одна стоимость, в разделе вопросов и ответов другая, а в старой акции третья. Нейросеть может воспроизвести любое из этих значений.

В исследовании «Звонко» приводится пример гончарной мастерской, на сайте которой расходились сведения о возрасте детей, принимаемых на занятия. Получается, что даже официальный источник не всегда помогает ИИ правильно ответить на вопрос.

Отдельная история – отзывы. Нейросеть может использовать жалобы клиентов при формировании общей оценки компании. Но здесь необходимо различать фактическую ошибку и реальную претензию. Неверный адрес можно исправить, а недовольство покупателя требует работы с причиной конфликта.

Поэтому я рекомендую проверять не только наличие бренда в ответах ИИ, но и содержание этих ответов.

Как проверить, что ChatGPT и другие нейросети говорят о вашем бизнесе

Для первичной проверки не обязательно использовать платные сервисы. Начать можно с вопросов, которые клиенты задают перед покупкой.

Например, для стоматологической клиники это будут вопросы о стоимости лечения, квалификации врачей, гарантиях и жалобах пациентов. Для строительной компании – о сроках выполнения работ, соблюдении договоренностей и качестве материалов.

Я бы подготовил около 15–20 таких запросов. Часть должна касаться конкретного бренда, а часть – выбора компании в определенной сфере.

Разница принципиальная. Когда человек спрашивает о вашей организации, мы проверяем точность сведений. Когда просит порекомендовать исполнителя, смотрим, появляется ли бренд среди предложенных вариантов.

Каждый запрос полезно проверить в нескольких нейросетях. При этом необходимо сохранять формулировку вопроса, дату, полученный ответ и ссылки на источники, если они указаны.

Затем стоит сопоставить ответы с актуальной информацией о компании. Особое внимание я рекомендую уделять ошибкам, которые могут повлиять на решение клиента: неверным ценам, адресам, условиям обслуживания и гарантиям.

Один ответ не показывает всей картины. Нейросети могут по-разному отвечать на одинаковые вопросы, поэтому важные запросы лучше повторять и сравнивать результаты.

Почему официальный сайт стал инструментом управления репутацией

Раньше сайт компании рассматривали преимущественно как инструмент продаж и поискового продвижения. Теперь он может быть еще и источником информации для нейросетей.

Представим сеть медицинских центров. На странице контактов указаны актуальные адреса, но в старой публикации остались сведения о филиале, который закрылся два года назад.

Для компании это забытая статья. Для искусственного интеллекта – потенциальный источник ответа.

Поэтому аудит AI-репутации я бы начинал с проверки собственных материалов. Нужно сверить цены, контакты, описание услуг, условия оплаты, гарантии и правила возврата. Причем смотреть не только основные страницы, но и архивные акции, региональные разделы и документы для скачивания.

Полезно также публиковать понятные ответы на вопросы покупателей. Чем меньше противоречий в открытой информации, тем проще клиенту найти достоверные сведения.

Однако даже идеально оформленный сайт не гарантирует правильного ответа нейросети. Компания контролирует свои материалы, но не может полностью управлять тем, какие источники выберет ИИ и как сформулирует вывод.

Что делать, если нейросеть распространяет неверную информацию

Первое, что я рекомендую, – выяснить происхождение ошибки.

Если нейросеть ссылается на устаревшую страницу сайта, ее нужно обновить. Если неверные сведения находятся в справочнике, стоит исправить карточку организации или обратиться к администрации площадки.

Когда источником становится публикация СМИ, необходимо проверить факты и при наличии оснований запросить уточнение у редакции.

С негативными отзывами ситуация сложнее. Не стоит пытаться вытеснить реальные жалобы искусственными положительными комментариями. Гораздо полезнее разобраться в претензиях, ответить клиентам и показать, что компания делает для решения проблемы.

Если очевидного источника ошибки нет, можно сохранить ответ и воспользоваться механизмом обратной связи нейросети.

Но исправление информации не означает, что все системы сразу начнут отвечать правильно. Поэтому после внесения изменений необходимо повторить проверку.

Как AI-репутация меняет привычный ORM

Я не считаю, что управление репутацией в нейросетях должно существовать отдельно от классического ORM.

Искусственный интеллект использует информационную среду, в которой уже присутствует бренд: сайты, публикации, справочники, отзывы и другие открытые материалы.

Меняется способ получения информации. Раньше клиент самостоятельно изучал несколько источников. Теперь он может задать вопрос нейросети и получить готовое описание компании.

Поэтому я рекомендую включить проверку ответов ИИ в регулярный репутационный мониторинг. Важно не только обнаруживать ошибки, но и отслеживать, меняются ли ответы после исправления источников.

Задача бизнеса не в том, чтобы заставить ChatGPT рекомендовать компанию при каждом запросе. Гораздо полезнее следить за достоверностью информации и своевременно устранять противоречия, которые способны повлиять на решение покупателя.

Меня зовут Петр Сухоруких, я основатель агентства антикризисных коммуникаций «Невидимка». Если вы хотите выяснить, какую информацию о вашем бизнесе получают клиенты и где возникают репутационные риски, обратитесь к нам. Мы проведем бесплатный аудит репутации, выявим проблемные источники и подскажем, как их исправить.