Российские нейросети — пустыня: мы проверили, кого знают YandexGPT, GigaChat и Алиса
В первом материале нашей серии мы показали, что для нейросетей не существует 78% известных компаний: на вопрос «посоветуй компанию» ИИ отвечает короткой «полкой» из одних и тех же имён. Сегодня — про самую неожиданную находку тех же замеров: разрыв между западными и российскими моделями.
Коротко о методике для тех, кто пропустил первую статью: мы задаём десяти нейросетям (ChatGPT и ChatGPT с поиском, Gemini, Claude, DeepSeek, Perplexity, Grok, YandexGPT, GigaChat, Алиса) по 12 вопросов, которыми реальные покупатели ищут исполнителя в конкретной нише, — и детерминированно считаем, какие бренды звучат в ответах. За месяц мы прогнали так шесть ниш — от стоматологий до ремонта квартир.
Находка 1. В нише ремонта российские модели не назвали НИ ОДНОГО бренда
Самый чистый результат получился в нише «ремонт квартир под ключ, Москва» — около 100 ответов. ChatGPT уверенно раздаёт рекомендации: Domeo (53 упоминания!), Студия Ремонтов, Вира-АртСтрой, СК Сити. А теперь внимание:
YandexGPT — ноль названных компаний. GigaChat — ноль. Не «мало», не «другие имена» — просто ни одного бренда на все вопросы. Модели отвечают общими советами («выбирайте проверенные компании, читайте отзывы»), но никого не называют.
Находка 2. Даже лидеров ниш российские модели не знают
Может, дело в нише? Проверили на школах английского — там есть абсолютные звёзды видимости. Школа Инглекс, например, в наших замерах — одна из самых цитируемых: ChatGPT, Gemini, Perplexity называют её постоянно, общая спонтанная видимость — 81%.
В YandexGPT у Инглекса — ноль упоминаний. Бренд, который западные модели рекомендуют почти в каждом ответе, для российской модели не существует.
Находка 3. Алиса может не знать компанию даже по прямому вопросу
Третий уровень пустоты мы встретили в производственном секторе. Спрашивали модели напрямую: «что ты знаешь о компании X?» — про производителя коммунальной продукции с 13-летней историей, работающего на всю страну. Западные модели дали внятные ответы. Алиса не смогла рассказать о компании ничего. Не «мало» — ничего: для неё компании нет даже как факта.
В нише банкротства физлиц картина похожая: бренд, который ChatGPT спонтанно называет в половине ответов, у Алисы не прозвучал ни разу.
Почему так
Честный ответ: точных причин снаружи не видно, но паттерн стабилен во всех шести нишах. Рабочие гипотезы — российские модели обучены на меньшем объёме коммерческих данных о российском малом и среднем бизнесе; они консервативнее в рекомендациях (чаще отвечают «выбирайте по отзывам» вместо имён); а в заземлённых режимах опираются на свою экосистему — карточки организаций, справочники и статьи в индексе Яндекса, — и если бизнеса там толком нет, то нет его и в ответах.
Почему это важнее, чем кажется
Легко отмахнуться: «ну и что, все сидят в ChatGPT». Но у Алисы — десятки миллионов пользователей в России, колонки стоят в квартирах, а Нейро встроен в поиск Яндекса, которым пользуется большинство страны. Вопрос «Алиса, посоветуй стоматологию» из фантастики стал бытовым. И прямо сейчас на этот вопрос у российских моделей почти нет ответа.
А там, где нет ответа, — нет и конкуренции. Это вторая сторона находки: российская «полка» пустует. В западных моделях за место в рекомендациях уже толкаются (Domeo с 53 упоминаниями просто так не подвинешь). В российских — на многие вопросы модель не называет никого. Первый бренд ниши, который системно станет видимым для Яндекс-экосистемы и Сбера, какое-то время будет стоять на этой полке в одиночестве.
Что делать бизнесу
- Проверьте себя именно в российских моделях: спросите Алису и GigaChat про свою нишу и про свою компанию напрямую. Результат, скорее всего, удивит сильнее, чем ChatGPT.
- Приведите в порядок то, на что опирается Яндекс-экосистема: карточки организаций (Яндекс.Бизнес, Карты, 2ГИС), справочники, актуальные реквизиты, отзывы. Для российских моделей это базовый слой видимости.
- Убедитесь, что сайт открыт и проиндексирован в Яндексе (Вебмастер, sitemap, переобход) — заземлённая Алиса отвечает из индекса.
- Дальше — тот же рецепт, что и для западных моделей: присутствие в источниках, которые ИИ цитирует в вашей нише. Мы разбирали это в первой статье.
Что дальше
Серия продолжается: впереди разбор того, как компании сами блокируют ИИ-ботов, не подозревая об этом (спойлер: robots.txt хранит сюрпризы). Возражения и гипотезы — в комментарии, проверим на данных.
Исследование: Сергей Лятычевский, GeoWise.