Люди всё чаще выбирают, куда нести деньги, одним вопросом к нейросети: «посоветуй стоматологию», «какую школу английского выбрать», «кто нормально делает ремонт». Нейросеть отвечает коротким списком из пяти-восьми имён — и на этом выбор часто заканчивается.
Нам стало интересно: кто попадает в эти списки, а кто нет. Мы измерили это на трёх нишах и 97 компаниях. Результаты оказались жёстче, чем мы ожидали.
Как мерили
Методика простая и воспроизводимая:
— Взяли три ниши: стоматологии Москвы, ремонт квартир под ключ (Москва), онлайн-школы английского.
— В каждой нише задали 10 нейросетям (ChatGPT и ChatGPT с поиском, Gemini, Claude, DeepSeek, Perplexity, Grok, YandexGPT, GigaChat, Алиса) по 12 вопросов, которыми реально спрашивают покупатели: от «посоветуй проверенную компанию» до узких — про район, услугу, цену.
— Получили от 90 до 190 ответов на нишу и посчитали, какие бренды в них упоминаются. Подсчёт детерминированный — по вхождению названия с учётом вариантов написания, без «оценки на глаз». Замеры делали своим внутренним инструментом (GeoWise), но повторить такое можно и вручную — просто долго.
— Отдельно проверили 97 компаний из отраслевых каталогов и рейтингов: сколько раз каждая прозвучала в этих ответах.
Находка 1. «Полка» нейросети очень короткая
На любой вопрос «посоветуй…» нейросети стабильно отвечают одним и тем же коротким списком. В стоматологиях Москвы это Немецкий Имплантологический Центр, ПрезиДЕНТ, Дента-Эль, СМ-Стоматология. В ремонте — Domeo (53 упоминания на сотню ответов!), Студия Ремонтов, Вира-АртСтрой, СК Сити. В школах английского — Skyeng (89 упоминаний на ~190 ответов), Инглекс, Skillbox, Тетрика.
Мы называем это «полкой»: мест на ней 5–10, и занимают их одни и те же имена — от вопроса к вопросу, от модели к модели.
Находка 2. 76 из 97 компаний для нейросетей не существуют
Из 97 компаний, взятых из каталогов и рейтингов (то есть живых, работающих, с маркетингом), 76 упомянуты 0–2 раза на сотню с лишним ответов. Не «редко» — практически никогда.
Причём это не про «мелочь, которую никто не знает»:
— Сеть стоматологий с известным брендом и инвесторами — 2 упоминания из 90.
— Сеть из 10 клиник с 25-летней историей — 0 из 90.
— Онлайн-школа английского с заметными рекламными бюджетами и целой контент-машиной (блог, подкасты, семь соцсетей) — 0 упоминаний на 120 ответов.
— Школа с 30-летней историей и филиалами в 17 городах — 0 из 190.
При этом по прямому вопросу («что за компания X?») нейросети большинство из них знают и вполне внятно описывают. То есть бренды в памяти моделей есть — но в рекомендации они не попадают. Знают, но не советуют.
Находка 3. Ирония: агентства, продающие «продвижение в ИИ», сами невидимы
Отдельно мы прогнали SEO- и digital-агентства, включая тех, кто прямо продаёт услугу «GEO-продвижение / оптимизация под нейросети». Из шести проверенных агентств с такой услугой в прайсе все шесть имеют спонтанную видимость 0–8%. На вопрос «посоветуй агентство» нейросети называют крупняк — Demis, Ingate, Kokoc, Ашманов — и никогда тех, кто продаёт попадание в ответы ИИ.
Сапожники без сапог — в новой дисциплине это пока норма.
Находка 4. Российские нейросети — пустыня
Самое неожиданное — разрыв между западными и российскими моделями. В нише ремонта YandexGPT и GigaChat не назвали спонтанно ни одного бренда вообще — ноль имён на все вопросы. В других нишах картина чуть лучше, но тренд тот же: российские модели знают о российском бизнесе драматически меньше, чем ChatGPT.
Для бизнеса это означает две вещи. Плохая: если ваш клиент спросит Алису — он, скорее всего, не услышит никого, включая вас. Хорошая: эта полка пустая, и первый, кто на неё встанет, какое-то время будет стоять на ней один.
Находка 5. Откуда нейросети берут свои рекомендации
В заземлённых режимах (когда модель ходит в интернет) видно, какие сайты она цитирует, собирая ответ. И тут в каждой нише — свой набор «полкодержателей»:
— Стоматологии: рейтинг Startsmile, ПроДокторов, 2ГИС.
— Ремонт: статьи-рейтинги в СМИ (Sostav, КП, vc.ru) и профильные рейтинг-сайты ремонта.
— Школы английского: агрегаторы (sravni, study.ru), статьи — и, внимание, блоги самих школ: собственный блог Инглекса оказался вторым по цитируемости источником ниши. Во многом поэтому Инглекс — одна из двух школ выборки с высокой спонтанной видимостью (81%).
То есть попадание на полку — не магия и не лотерея: у каждой ниши есть конкретный, измеримый список источников, из которых нейросети собирают свои советы.
Что с этим делать бизнесу (бесплатно и без магии)
Что дальше
Это первая публикация из серии: мы продолжаем замеры по нишам и внедряем изменения на нескольких компаниях-полигонах, чтобы через контрольные замеры понять, какие именно действия двигают видимость, а какие — карго-культ. Если у вас есть гипотезы, что влияет на рекомендации нейросетей, — пишите в комментариях, проверим на данных.
Исследование: Сергей Лятычевский, GeoWise.