ПИК, Самолет, Донстрой, MR Group и еще 16 брендов: как ChatGPT формирует шорт-лист девелоперов Москвы

Мы протестировали, каких московских девелоперов ChatGPT чаще всего называет в ответ на запросы реальных покупателей. Выяснилось, что AI сжимает рынок до узкого ядра брендов — и это уже меняет правила маркетинга в недвижимости.

Как проводилось исследование: Для редакционного скрининга мы выбрали 20 девелоперов из московского рейтинга ЕРЗ по объёму текущего строительства и проверили их по 10 типовым пользовательским сценариям в ChatGPT. Оценивались спонтанное упоминание бренда, попадание в первые рекомендации и устойчивость присутствия в разных категориях запросов. Исследование отражает результаты конкретного тестирования и не является рейтингом надёжности, качества строительства или инвестиционной привлекательности компаний.  

Еще год-два назад первый шаг в выборе новостройки почти всегда начинался с поиска, агрегатора или рекомендаций знакомых. Теперь в эту воронку быстро входит еще один слой — разговор с AI. Пользователь спрашивает: «Каких девелоперов Москвы стоит рассмотреть?», «Кто силен в бизнес-классе?», «Где смотреть проекты в Новой Москве?» — и получает уже не список ссылок, а готовый shortlist брендов.

Для маркетинга девелоперов это означает важную вещь: борьба идет уже не только за выдачу, но и за право быть ответом.

Я решил посмотреть, как это работает на практике. Для скрининга взял 20 заметных девелоперов московского рынка: ПИК, Самолет, MR Group, Донстрой, ФСК, Level Group, А101, Абсолют, Страна Девелопмент, Основа, Брусника, ЛСР, Гранель, Фонд реновации, Главстрой, Аквилон, Эталон, Мангазея, Родина и СберСити. Базой для выборки стал июльский московский топ ЕРЗ по объему строительства.

Дальше — серия тестовых пользовательских запросов в ChatGPT. Не лабораторный эксперимент и не попытка измерить «истину», а практический вопрос: кого AI вспоминает первым, кого рекомендует регулярно, а кто почти не попадает в ментальную карту модели.

Что показал скрининг

Первый вывод довольно жесткий: ChatGPT не показывает рынок во всей его полноте. Он его упрощает. Вместо 20 игроков в ответах чаще всего возникает 5–8 брендов, а остальная часть рынка размывается.

В ядре ответов стабильно оказываются ПИК и Самолет. Это неудивительно: оба бренда слишком крупные, слишком заметные и слишком медийные, чтобы AI их игнорировал. Но дело не только в масштабе. Для модели это компании с очень понятной категорией: крупные игроки массового рынка, о которых много пишут, которых часто обсуждают и которые легко встроить в ответ на широкий запрос.

Следом почти всегда идут Донстрой и MR Group. Это уже другой тип силы. Если ПИК и Самолет чаще всплывают в запросах «в целом по рынку», то Донстрой и MR Group заметно усиливаются там, где пользователь спрашивает про бизнес-класс, премиальные проекты, качественный продукт или «сильные бренды в московской недвижимости». Для AI это бренды с более выраженной премиальной и статусной рамкой.

Отдельно интересно ведет себя А101. В вопросах про Новую Москву, крупные территории, районообразующие проекты и развитие больших районов бренд получает заметное преимущество. Это хороший пример того, как AI закрепляет за брендом не только имя, но и смысловую территорию.

Второй эшелон устойчивой видимости составляют Level Group, ФСК, ЛСР, а в ряде сценариев — Эталон и Гранель. Они не всегда попадают в первые строчки, но уже присутствуют в «рабочем поле» модели. Для маркетинга это важная промежуточная зона: бренд еще не доминирует в ответах, но уже считывается как релевантный.

Особенно любопытны кейсы Брусники и СберСити. По объему строительства в Москве они не выглядят абсолютными лидерами, но в AI-ответах держатся лучше, чем можно было бы ожидать только по рыночному масштабу. Причина, скорее всего, в другом: у этих брендов есть более четкий нарратив. У Брусники — ассоциации с качественной средой, архитектурой и урбанизмом. У СберСити — образ технологичного, «умного», более концептуального проекта. Для AI это очень удобный материал: модель любит бренды, которые можно быстро и понятно описать одним-двумя сильными смыслами.

А вот у части крупных и заметных игроков — например, у Абсолюта, Главстроя, Основы, Мангазеи, Родины, Страны Девелопмент, Аквилона — видимость оказывается скорее эпизодической. Они могут появляться в отдельных ответах, но редко формируют «дефолтный» список рекомендаций. Это не значит, что они слабее как бизнес. Это значит, что их цифровой образ менее закреплен в AI-слое рынка.

Почему ChatGPT выбирает именно эти бренды

На первый взгляд может показаться, что AI просто воспроизводит размер компаний. Но это только часть правды. На деле срабатывает сочетание нескольких факторов.

Первое — масштаб и частота присутствия в информационном поле. Чем чаще бренд встречается в новостях, обзорах, рейтингах, публикациях и обсуждениях, тем легче AI достать его из памяти.

Второе — ясность позиционирования. Если бренд можно быстро объяснить — «массовый лидер», «премиальный девелопер», «игрок Новой Москвы», «урбанистический бренд», — он легче попадает в ответы.

Третье — закреплённая за брендом категория. Когда у компании есть понятная территория, например премиум, бизнес-класс, КРТ, family-oriented сегмент или smart city, AI начинает чаще связывать бренд с конкретным запросом.

Четвертое — цифровой след и структурированность. Сайты, карточки проектов, медиаупоминания, интервью, рейтинги, экспертные материалы, обзоры рынка — все это становится сырьем для AI.

Что это значит для маркетинга девелоперов

Главный вывод для рынка простой: AI Visibility становится новой дисциплиной брендинга и performance одновременно.

Если раньше бренд мог жить на трех китах — медийка, digital-реклама и сайт, — теперь нужен четвертый: понятность бренда для AI-моделей.

Что это означает на практике?

1. Нужно строить не только знание, но и интерпретацию бренда. Если ChatGPT упоминает ПИК, Самолет, Донстрой, MR Group или А101 не случайно, значит у этих брендов есть понятный смысл. Побеждают не только те, кого знают, но и те, кого легко объяснить.

2. Важны не только охваты, но и тип контента. Рынку нужны не бесконечные пресс-релизы, а материалы, которые помогают модели понимать бренд: кейсы, рейтинги, сравнения, экспертные комментарии, страницы по сегментам, ответы на типовые вопросы покупателей.

3. AI усиливает эффект лидеров. Если бренд уже заметен, AI делает его еще заметнее, потому что чаще использует привычные имена. Поэтому разрыв между лидерами и вторым эшелоном может только увеличиваться.

4. У нишевых брендов есть шанс, если у них сильный нарратив. СберСити и Брусника показывают, что AI можно выиграть не только деньгами, но и смыслом. Если у бренда есть четкая идея, его видимость может быть выше его текущей доли рынка.

5. Девелоперам пора управлять не только воронкой, но и AI-репутацией. То, как бренд описывается в ChatGPT, скоро станет не менее важным, чем CTR в рекламе или позиции в SEO.

Что будет дальше

Пока AI не заменяет выбор квартиры. Но он уже влияет на то, какие бренды попадут в первый shortlist пользователя. А это одна из самых дорогих и важных точек в маркетинговой воронке.

Для девелоперов Москвы это означает новый вопрос: нужно ли быть просто большим — или нужно быть таким брендом, которого AI считает естественным ответом?

Похоже, в 2026 году правильный ответ звучит так: нужно и то, и другое. Но второго рынку пока явно не хватает.

Об авторе

Сергей Семенов — основатель RECOMO, исследователь AI Visibility и влияния генеративного искусственного интеллекта на выбор брендов. RECOMO изучает, как ChatGPT и другие AI-системы воспринимают, сравнивают и рекомендуют компании на разных рынках.

Другие исследования AI Visibility и разборы рынков публикуются в блоге RECOMO