Имя компании в ответ нейросети приносит не разметка — и вот что: разбор сайтов, которые ИИ уже цитирует
В смете на продвижение есть строка: техническое описание компании в коде страницы — имя, логотип, ссылки на профили в соцсетях. Её заказывают под задачу «нас будут чаще называть в ответах нейросетей». Мы в «Звонко» разобрали 327 сайтов из источников ответов нейросетей. Ожидание на этих данных не подтверждается: у сайтов, которых цитируют шире, описание в коде не аккуратнее, чем у остальных, и разницы между группами не видно ни в одну сторону. Задача у этой строки другая — не дать спутать компанию с чужой.
17 августа 2026 года статья «Звонко» о цене продвижения в нейросетях трижды стала источником Perplexity — по разу в каждом из трёх ответов модели на вопрос о цене. Имени «Звонко» не было ни в одном из восемнадцати ответов, которые мы собрали в тот день на этот вопрос, включая эти три. Модель забрала со страницы цифры и отдала их без нас.
То же самое можно проверить на своей компании за пару минут. Спросите любую нейросеть с доступом в интернет о том, что ищут ваши клиенты: сколько стоит услуга, как выбрать подрядчика, кто лучший в нише. Дальше сравните список источников под ответом с текстом самого ответа. Страница компании стоит в источниках, а имя компании в тексте не звучит — картина распространённая.
Почему цифра со страницы попадает в ответ, а имя компании остаётся в коде
У большинства сайтов рядом с текстом для читателя лежит служебное описание компании: код, написанный для поискового робота, а не для человека. В нём название, логотип, ссылки на профили в соцсетях. Когда нейросеть заходит на страницу, чтобы ответить на вопрос, она переводит её в обычный текст, и всё написанное не для человека отбрасывается. Цифра со страницы в ответ попадает, а имя компании из служебного описания остаётся лежать в коде.
Бесполезным описание от этого не становится: в разборе Advanced Web Ranking это объясняют так: оно работает раньше — когда страницу разбирает поисковик и строит свой индекс, а не когда модель формулирует ответ по только что прочитанной странице (advancedwebranking.com). Там же приводится позиция Google: в ИИ-поиске структурированные данные — то самое служебное описание — на порядок выдачи не влияют.
Отсюда и расхождение между тем, за что платят, и тем, что получают. Описание помогает поисковику опознать компанию. В предложение, которое нейросеть при живом чтении страницы выдаёт читателю, оно не попадает.
Имя компании должно стоять в том же предложении, что и цена
Раз до ответа долетает только видимый текст, имя компании имеет смысл ставить туда же, где стоит цена, срок или результат. Отдельный блок с рассказом о компании этой работы не делает: если из абзаца с ценой непонятно, о чьей цене речь, связать цифру с компанией нейросети нечем — кроме кода, а код при живом чтении до ответа не доходит.
Смотреть стоит не на главную страницу. В ответ чаще уносят статью или страницу услуги — ту, которая отвечает на заданный вопрос.
Мы в «Звонко» переписали так собственную страницу, которая стала источником ответа: 10 и 14 сентября поставили название рядом с каждой цифрой цены. Эффект пока не измерен — с момента правки нейросети не переснимали ответы на этот вопрос, и обещать тут нечего.
Проверить свою страницу маркетолог может без подрядчика и до подписания сметы: прочитать абзац с ценой отдельно от страницы, как единственное, что увидит нейросеть. Если из него непонятно, о чьей цене речь, деньги нужны не в коде, а в тексте.
Описание компании в коде есть у 58% сайтов, которых нейросети уже цитируют
Мы в «Звонко» открыли главные страницы 327 сайтов — тех самых, которые нейросети привели источниками ответов о продвижении бизнеса. Ответили 306. Хотя бы один блок служебного описания стоит у 200 из них, 65%. Описание самой компании — узел организации с её названием — есть у 177, то есть у 58% открывшихся. У 129 главных страниц компания в коде не описана вовсе: сайт разметил статьи и товары, но не себя.
Страницы мы читали так, как их видит робот без исполнения скриптов. Описание, которое сайт дорисовывает скриптом уже в браузере, в этот счёт не попало, поэтому 58% — нижняя граница, а не точная доля.
У 99 из 200 размеченных страниц блоки описания держатся на одном опознавательном номере: для машины это одна компания, а не несколько разных с похожими именами. У остальных 101 такой связи нет. При этом у 56 из этих 99 в коде стоят служебные пути системы управления сайтом WordPress — у части из них видна и подпись плагина, который проставляет связность при установке. Решения связать описание никто не принимал, оно сложилось само.
Описание в коде встречается чаще, чем связность между его блоками. На слайдах те же вещи названы технически: разметка JSON-LD — это и есть описание в коде, связанный граф — связность между его блоками, домены — сайты.
Связность описания не отличает широко цитируемые сайты от остальных
Мы в «Звонко» сгруппировали сайты по числу нейросетей, которые взяли их источником, и посмотрели долю связного описания. У 225 сайтов, которых процитировала одна нейросеть, она 34%. У 81 сайта с двумя и более цитирующими — 28%. У 34 сайтов с тремя и более — 26%.
Роста нет. Снижения в этих числах тоже нет: группы маленькие, 26% на 34 сайтах означают интервал примерно от 15 до 43%, точный тест даёт p около 0,4. Разницы между группами не видно, связь не обнаруживается ни в одну сторону.
Картина не меняется, если брать не главную страницу, а ту, которую нейросеть привела в ответе: 33% при одной цитирующей нейросети, 22% при двух и более, 21% при трёх и более. Дело не в том, какую страницу разбирать.
Сравнивали мы аккуратность описания с широтой цитирования — с тем, сколько нейросетей взяли сайт источником. Сколько раз в ответах звучало имя компании, разбор не измерял: по цитированию об упоминаниях судить нельзя. Ожидание, под которое покупают строку сметы, — именно про имя в ответе; ближайшее, что удалось измерить, — цитирование, и на нём разницы между группами не видно.
У широко цитируемых сайтов связного описания не больше, чем у остальных.
От чего строка сметы защищает и когда сама создаёт путаницу
Задача, которую эта строка действительно закрывает, видна на другом срезе. У 139 сайтов из разбора компания описана в коде и на главной, и на той странице, которую нейросеть привела в ответе. Одинаковый опознавательный номер на обеих стоит у 68, это 49%. Название компании совпадает у 122 из 139, 88%: расходится номер, а не написание. Человек читает эти две страницы как один бизнес, машина — как два разных объекта.
Работает описание в обе стороны. Аккуратное разводит компании с похожими именами, небрежное их склеивает. У нас в «Звонко» вышло второе: в описании было прописано второе, латинское название, точно так же называется другая компания, никак с нами не связанная, и код сам склеивал нас с ней. Лишнее имя мы убрали 11 сентября.
Расход по этой строке — про репутационный риск, а не про широту цитирования.
Обе работы разовые. Переписать абзацы, где цифра стоит без имени, — заход редактора, без разработчика и без подписки на обслуживание. Единый опознавательный номер на всех страницах и чистый список профилей компании, без чужих и без личных страниц сотрудников, — работа разработчика: на распространённой системе управления сайтом это часы, на самописном сайте день-два. Ежемесячный платёж за вторую работу в расчёте на рост цитирований эти данные не оправдывают.
Название на двух страницах совпадает почти всегда, опознавательный номер — у половины сайтов.
Что этот разбор не доказывает
Бесполезность описания в коде из него не следует. В выборке только сайты, которые нейросети уже процитировали; тех, кого не цитировали ни разу, в ней нет. Сравнивать не с чем, причинного вывода отсюда не сделать ни в одну сторону.
По каждому сайту мы смотрели две страницы — главную и ту, что попала в ответ, — а не весь сайт. Код снимали 14 сентября, а ответы нейросетей собраны 17 августа: за месяц часть сайтов могла его поменять. Это наблюдение на одной категории запросов, а не правило для всех.
Как устроен такой разбор источников ответов нейросетей и что он показывает на других нишах, разбираем на своих данных: zvonkooo.ru