Топ Яндекса не гарантирует рекомендацию нейросети: проверил 30 местных компаний в Алисе AI и ChatGPT
Сайт на первых страницах Яндекса и компания, которую советует нейросеть, — это два разных результата, и совпадают они редко. Я взял 30 сайтов местного бизнеса из выдачи в пяти городах и спросил Алису AI и ChatGPT, к кому обратиться. За три прогона нейросети назвали только 9 компаний из 30. Решали рейтинг в картах, отзывы и подборки в СМИ, а не позиции в поиске. Зато на вопросы о цене Алиса в 4 городах из 5 брала цифры с сайтов местных компаний.
Полная версия с методикой, всеми таблицами и скриншотами лежит в моём блоге: Видимость в нейросетях: проверил 30 сайтов из топа Яндекса. Здесь я собрал главное для тех, кто отвечает за маркетинг и решает, куда вкладывать бюджет.
Я Вячеслав Савицкий, копирайтер-маркетолог, пишу тексты с 2009 года. Сейчас веду для компаний блоги, которые работают и на поиск, и на ответы нейросетей. Прежде чем обещать заказчикам рост упоминаний, я решил сам посмотреть, по каким правилам нейросети советуют компании.
Как проходила проверка
3 и 4 октября 2026 года я задал нейросетям 30 вопросов через обычный браузер. Взял 5 ниш и 5 городов:
- грузоперевозки в Казани;
- стоматология в Екатеринбурге;
- ремонт квартир в Новосибирске;
- юрист по банкротству в Краснодаре;
- турагентство в Самаре.
В каждой нише отобрал по 6 сайтов компаний с главным офисом в этом городе. Агрегаторы, справочники, поддомены федеральных сетей и фирмы из других городов в выборку не попали. Показательная деталь: в Казани первую страницу выдачи целиком заняли агрегаторы и федеральные игроки, и местных перевозчиков пришлось искать со 2-й по 5-ю страницу.
Вопрос нейросетям звучал так, как его задал бы клиент: «Посоветуй компанию для ремонта квартиры в Новосибирске». Каждый вопрос — в новом чате, ChatGPT — во временном режиме, чтобы история переписки не влияла на ответ.
Позиция в выдаче почти ничего не решает
В первый день Алиса назвала 7 компаний из 30, ChatGPT — 5. Обе нейросети совпали только на 4. В Казани и Екатеринбурге из 12 сайтов выборки не прозвучал ни один.
При этом Алиса не молчала: в сумме она порекомендовала 25 компаний, но из моей выборки среди них было лишь 7. Остальные места заняли федеральные перевозчики вроде «Деловых Линий» и КИТ, а также местные компании, которые стояли в выдаче ниже.
Через сутки я повторил вопросы Алисе с другого аккаунта. Снова 7 компаний, но одна сменилась: новосибирская выпала, самарская появилась. За три прогона хотя бы раз прозвучали 9 компаний из 30, а 21 сайт с первых страниц Яндекса так ни разу и не попал в рекомендации.
Вывод для маркетолога: один скриншот «нас назвала Алиса» ничего не доказывает. Видимость в нейросетях нужно замерять регулярно по одному и тому же списку вопросов.
Что нейросеть смотрит вместо позиций
Карточки в картах. В 4 ответах из 5 Алиса показала организации из Яндекс Карт с рейтингом от 4,2 до 5,0. ChatGPT во всех пяти ответах строил список по карте с рейтингами. Лучше всех выступили турагентства Самары: у двух из них рейтинг 5,0 и больше полутора сотен отзывов, и обе нейросети назвали их сразу.
Подборки в СМИ. В Новосибирске Алиса поставила ссылку на рейтинг ремонтных компаний на kp.ru у всех пяти рекомендаций. В Краснодаре среди источников оказался обзор КП. В Екатеринбурге нейросеть пересказала, что клиника называет себя стоматологией № 1 по версии местного делового журнала.
Забавный момент: отвечая про юристов в Краснодаре, Алиса сама предупредила, что многие рейтинги лучших компаний в сети заказные. И тут же сослалась на подборку КП.
Техника почти не влияет. Я проверил служебные файлы всех сайтов. Разметка Schema.org для организации стояла на 14 сайтах из 29, но среди 8 названных компаний — только у трёх. Файл llms.txt нашёлся на двух сайтах, в ответы попал один. Закрытых для нейросетей robots.txt не было ни одного. Техническая оптимизация здесь работает как гигиена, а выбирает нейросеть по внешним сигналам.
Где у сайта местной компании реальный шанс: вопросы о цене
Вторая часть проверки — 10 информационных вопросов Алисе, по два на нишу: один про цену в городе, второй про выбор подрядчика или риски.
Разница вышла резкой. На вопросы «сколько стоит» Алиса в 4 городах из 5 брала цифры с сайтов местных компаний. На вопросы о выборе и рисках местные сайты не попали в источники ни разу.
Самый показательный пример — Новосибирск. На вопрос о цене ремонта однушки 7 сносок в ответе Алисы вели на одну статью небольшой местной компании. Сайт этой компании по основному запросу стоит только на 3-й странице Яндекса. У статьи даже нет подписи автора и даты, зато есть три вещи, удобные нейросети:
- заголовок почти дословно повторяет вопрос клиента;
- текст привязан к городу и году;
- внутри цены за квадратный метр, доли расходов и пример сметы.
В Краснодаре Алиса взяла тариф на банкротство со страницы услуги местной юридической фирмы. Цифры работают и без блога, если они есть на сайте.
С советами «как выбрать» всё наоборот. На вопрос о хорошей стоматологии в Екатеринбурге 6 из 10 источников оказались блогами клиник из Фрязино, Реутова, Москвы и Перми. Общий совет одинаков для всей страны, и нейросеть берёт лучшую статью из любого города. По таким темам местный бизнес соревнуется со всей Россией, а по теме «сколько стоит в Екатеринбурге» — только с соседями.
ChatGPT ссылался на сайты реже Алисы: в 2 ответах из 5 он вообще обошёлся без источников. Но и у него на вопрос о ценах переезда в Казани всплыл сайт из моей выборки, который ни разу не прозвучал в рекомендациях.
Куда вкладывать: 6 решений для местного бизнеса
- Карточка в Яндекс Картах и свежие отзывы. Без них компания не попадает в списки «кого посоветовать».
- Цены на страницах услуг. Именно оттуда нейросеть берёт цифры для ответа.
- Статьи на местные вопросы с цифрами. Формат «Сколько стоит [услуга] в [городе] в 2026 году» вывел компанию с 3-й страницы выдачи в главные источники ответа.
- Упоминания в СМИ и подборках. Алиса пересказывает их прямо в ответах.
- Общие темы — только с собственным опытом. Пересказ общеизвестного проигрывает блогам со всей страны.
- Ежемесячный замер. Ответы меняются даже за сутки, поэтому выводы можно делать только по динамике.
Оговорки
Выборка небольшая: 30 сайтов и 5 ниш показывают тенденцию, а не статистику рынка. Информационные вопросы я задавал по одному разу. Алису спрашивал с двух своих аккаунтов, персонализацию в ChatGPT не отключал. Но разрыв между 9 названными и 21 забытым сайтом слишком велик, чтобы списать его на случайность.
Эти выводы я использую в работе с клиентами: собираю вопросы, которые люди задают поиску и нейросетям, пишу статьи с местными ценами и раз в месяц проверяю, как сайт виден в ответах Алисы AI и ChatGPT. Как это устроено и сколько стоит, рассказал на странице продвижение бизнеса в нейросетях.