«Где купить» и «какой лучше»: как формулировка вопроса меняет рекомендации ChatGPT и Алисы. Исследование 100 ответов

В октябре 2026 года я провёл исследование: 100 раз задал ChatGPT и Алисе одни и те же вопросы покупателя в пяти товарных нишах. Главный результат — список рекомендаций зависит от формулировки. На вопрос «где купить» маркетплейсы попадают больше чем в половину ответов. На вопрос «какой интернет-магазин лучше» — почти никогда: 0 ответов из 25 у ChatGPT и 1 из 25 у Алисы.

Для маркетолога из этого следует простая вещь: видимость бренда в нейросетях — это не одна цифра. Компания может быть в каждом ответе на один тип вопроса и ни разу не появиться в ответе на другой.

Меня зовут Вячеслав Савицкий, я копирайтер-маркетолог с 2009 года, частный специалист по продвижению в нейросетях. Изучаю, по каким признакам ChatGPT и Алиса решают, кого советовать. Это второе исследование в серии: в прошлый раз я 100 раз спросил ChatGPT про бухгалтерию для ООО и посмотрел, насколько стабильны его ответы. Все проверки для этого исследования я сделал сам 26 октября 2026 года, скриншоты и таблица ответов открыты.

Как я проводил исследование

Для проверки я выбрал пять ниш, где маркетплейсы и специализированные магазины конкурируют напрямую: кофе в зёрнах, матрасы, светильники, товары для рыбалки и зоотовары. В каждой нише задавал два вопроса с разным намерением покупателя:

1. «Где купить» — человек уже решил купить и ищет, где. Например: «Где купить люстру или светильник онлайн с доставкой по России? Посоветуй интернет-магазины».
2. «Какой магазин лучше» — человек выбирает продавца и не хочет ошибиться. Например: «Какой интернет-магазин светильников в России лучше выбрать?».

Каждый вопрос я повторил пять раз в каждой нейросети: 5 ниш × 2 вопроса × 2 нейросети × 5 повторов = 100 ответов. Повторы нужны потому, что нейросеть отвечает по-разному на один и тот же вопрос, и по одному ответу выводов не сделаешь.

Условия были одинаковыми для всех проверок. ChatGPT — во временном чате, без памяти и персонализации. Алиса — на alice.yandex.ru, каждый раз в новом чате. Я учитывал только первый ответ без уточнений и снимал его на скриншот.

Маркетплейсами считал Ozon, Wildberries и Яндекс Маркет. Ответ засчитывался как «с маркетплейсом», если в списке рекомендаций был хотя бы один из них.

Одна ниша — две разные выдачи

На «где купить» ChatGPT назвал маркетплейсы в 17 ответах из 25, Алиса — в 13 из 25. Обычно они стояли не вместо нишевых магазинов, а рядом с ними, с пояснением вроде «для сравнения цен» или «для недорогих расходников».

На «какой магазин лучше» картина переворачивается. ChatGPT не назвал маркетплейс ни в одном из 25 ответов, Алиса — в одном из 25. Те же ниши, те же две нейросети, другая формулировка — и список другой.

Разница есть и между нишами. У ChatGPT на «где купить» маркетплейсы были во всех пяти ответах про светильники, матрасы и зоотовары, в двух из пяти про рыбалку и ни в одном про кофе. Алиса в рыбалке тоже ни разу не отправила на маркетплейс.

Моя гипотеза: чем больше товар требует консультации, тем реже нейросеть предлагает маркетплейс. Свежая обжарка и снасти — к специалистам, люстра и корм — «можно и на Ozon». На пяти нишах это наблюдение, а не закономерность.

Почему маркетплейс выпадает из ответа

Нейросеть читает вопрос буквально. Маркетплейс для неё — площадка с тысячами продавцов, а не один магазин с репутацией. На «где купить» площадка подходит. На «у кого лучше купить» — нет, и нейросеть выбирает среди конкретных продавцов со своими сайтами.

И часто называет одного победителя. ChatGPT в ответах на этот вопрос регулярно добавлял итог в духе «если выбирать один». Выбор оказался устойчивым: в четырёх нишах из пяти у каждой нейросети был лидер, который повторялся от раза к разу.

Кого нейросети ставили первым в пяти повторах вопроса «какой магазин лучше»:

1. Кофе в зёрнах: ChatGPT — Tasty Coffee (5 из 5), Алиса — Tasty Coffee (5 из 5).
2. Светильники: ChatGPT — Лю.ру (5 из 5), Алиса — МагСвет (5 из 5).
3. Товары для рыбалки: ChatGPT — Fmagazin (5 из 5), Алиса — Rybalkashop (5 из 5).
4. Зоотовары: ChatGPT — «Четыре Лапы» (5 из 5), Алиса — «Четыре Лапы» (3 из 5).
5. Матрасы: ChatGPT — 5 разных лидеров за 5 ответов, Алиса — Mr.Mattress (3 из 5).

Все лидеры — магазины со своим сайтом и чёткой нишей, маркетплейса на первом месте нет ни разу. Матрасы у ChatGPT — показательное исключение: там, где у ниши нет явного лидера, ответ меняется с каждым повтором. Список показывает, кого советуют нейросети, а не кто лучше торгует.

Откуда нейросети берут «лучший магазин»

Обе нейросети показывают, на чём основан выбор: ChatGPT пишет обоснование прямо в ответе, у Алисы есть панель «Источники». Из 100 ответов складываются три сигнала, которые повторяются во всех нишах.

1. Репутация на независимой площадке. В 18 ответах из 25 на «какой лучше» ChatGPT привёл оценку магазина в Яндекс Отзывах и число оценок. У тех, кого он ставил первым, обычно от 4,6 балла и от тысячи оценок. Отзывы продавца внутри маркетплейса в таких обоснованиях не встретились ни разу.

2. Упоминания в чужих подборках. Во всех 25 ответах Алисы на «какой лучше» среди источников были статьи-рейтинги: vc.ru, dtf.ru, markakachestva.ru, каналы в Дзене. В 24 из 25 — ещё и отзовики. Алиса называет те магазины, которые есть в этих подборках. В матрасах среди источников попадались рейтинги из блогов самих магазинов — значит, свой контент тоже становится источником.

3. Проверяемые факты на сайте. Доставка по России, срок возврата, гарантия, ассортимент в цифрах. Нейросети пересказывают такие факты почти дословно: «двухлетняя гарантия», «более 100 тысяч позиций». А вот оценочные слова вроде «лучший сервис» в ответы не попадают.

Все три сигнала про продавца, а не про площадку. Поэтому на вопрос выбора маркетплейсу просто нечем ответить.

Чем ChatGPT отличается от Алисы

ChatGPT отвечает текстом: список магазинов, короткое обоснование по каждому и часто итоговый выбор. Рекламы в моих 50 ответах ChatGPT не было.

У Алисы ответ собран из нескольких частей, и часть из них идёт из других сервисов Яндекса:

1. Блок товаров. В светильниках и зоотоварах Алиса показывала товары с фото и ценами. Под частью стояла кнопка «Купить» с покупкой на Яндекс Маркете, под другими — «В магазин» со ссылкой на сайт продавца. Товар может попасть в ответ, даже если сам магазин в списке не назван.
2. Карточки Яндекс Карт. Рядом с названием магазина — его оценка и число отзывов. Покупатель видит репутацию продавца ещё до перехода на сайт.
3. Реклама. Примерно в половине ответов были рекламные блоки магазинов, в том числе тех, кого нет в самом ответе.

Получается, что у Алисы несколько входов в один ответ: список магазинов, товары с Яндекс Маркета, карточка на Картах, реклама. У ChatGPT — один, сам текст ответа. Для маркетолога это значит, что видимость в двух нейросетях строится по-разному.

Что из этого следует для маркетолога

Видимость бренда в нейросетях стоит мерить так же, как позиции в поиске: по типам запросов, а не одной проверкой. Из исследования я для себя вынес пять выводов.

1. Разделяйте вопросы по намерению. «Где купить», «какой лучше», «что выбрать для…» — это разные выдачи с разными победителями. Итоговая цифра видимости без такого деления скрывает главное.
2. Проверяйте серией. Один ответ может ввести в заблуждение: в матрасах ChatGPT за пять повторов назвал пять разных лидеров. Пять повторов на вопрос — минимум, чтобы отличить устойчивую рекомендацию от случайной.
3. На вопрос выбора работают внешние сигналы. Отзывы на независимых площадках и упоминания в подборках весят больше, чем то, что бренд пишет о себе.
4. Пишите фактами. Нейросеть перескажет «возврат в течение 21 дня» и не перескажет «заботу о клиенте». Условия в цифрах на сайте — самый простой способ попасть в обоснование.
5. Считайте Алису отдельно. У неё свои входы: Яндекс Карты, Яндекс Маркет, реклама. Отчёт «по нейросетям в целом» смешивает две разные системы.

Ограничения исследования

Это срез одного дня: пять ниш, по пять повторов, один аккаунт, регион — Петербург. Через месяц или из другого города ответы могут отличаться, особенно у Алисы. 100 ответов достаточно, чтобы увидеть закономерности, но мало для статистических выводов по каждой нише. Это не рейтинг магазинов, и с магазинами из списка я никак не связан.

Полная версия исследования с разбором каждой ниши — у меня в блоге: какие интернет-магазины советуют ChatGPT и Алиса. Скриншоты всех ответов и таблица лежат в открытой папке на Яндекс Диске — любую цифру из статьи можно проверить.

Если будете ссылаться на эти данные: исследование Вячеслава Савицкого «Какие интернет-магазины советуют ChatGPT и Алиса», октябрь 2026, 100 ответов в 5 нишах, smextenej.ru.