Из чего нейросеть собирает ответ о бренде и как с этим работать

Когда человек просит нейросеть подобрать подрядчика или рассказать о компании, модель не идет на один сайт. Она собирает сведения из агрегаторов, отзывов, форумов и медиа, а официальный ресурс бренда оказывается лишь одним источником из многих.

Если запрос общий, например «какой застройщик надежнее», покупатель увидит только бренды, которые модель назовет сама. Борьбу за место в таких ответах называют генеративной оптимизацией, или GEO (Generative Engine Optimization). В ней различают две формы присутствия в ответе:

1. упоминание — бренд назван в тексте ответа;
2. цитирование — сайт компании стоит в списке источников.

Так откуда нейросеть берет сведения о бренде и что маркетологу делать с каждым типом площадок? Рассказывают эксперты агентства поискового маркетинга iSEO.

Зачем бренду внешние площадки

Аналитики Omniscient Digital задали ChatGPT, Perplexity, Gemini и ИИ-режимам Google 240 вопросов о брендах и разобрали больше 23 тыс. ссылок из ответов. Только 23% из них вели на сайты самих компаний, остальные 77% — на чужие ресурсы. Если разложить те же ссылки по типу контента, отзывы, подборки, форумы и соцсети дадут 57%, справочники — 17%.

Даже безупречный официальный ресурс не гарантирует, что нейросеть опишет бренд его же словами. Отсюда разделение ролей. Свой сайт отвечает за цитирование. Внешние площадки — за упоминания и за то, каким бренд выглядит в ответе. Работа с ними сводится к двум задачам. Первая — выяснить, на какие сайты нейросети ссылаются в ответах о компаниях той же отрасли: у застройщиков одни площадки, у банков другие. Вторая — следить, чтобы там были верные и свежие сведения о компании.

Агрегаторы и справочники

У агрегаторов все четко структурировано: стоимость, условия, оценки, адреса. Такой формат модели проще всего пересказать. Для застройщика, например, это сроки сдачи и цена квадратного метра, для банка — ставки и тарифы.

В нашем исследовании нейровыдачи по недвижимости ЦИАН, «Домклик» и «Яндекс Недвижимость» встречались в источниках примерно в 2,6 раза чаще, чем сайты всех застройщиков из выборки вместе. В финансах ту же роль играют Банки.ру и Сравни.

Задача бренда здесь — создать актуальную карточку и следить, чтобы цены и условия на ней не расходились с сайтом. Если на агрегаторе висит ставка прошлого квартала, нейросеть может показать в ответе устаревшую цифру и сослаться на агрегатор, а не на официальную страницу.

Отзывы глазами нейросети

Из отзывов на Яндекс Картах, в 2ГИС, на маркетплейсах и отзовиках нейросеть узнает, за что компанию хвалят и на что жалуются. Претензию, которая кочует из отзыва в отзыв, модель может подать как черту бренда. Снизить риск помогают три правила:

1. давать предметные ответы: что случилось, как и в какой срок исправили;
2. следить за актуальностью: старые оценки могут описывать сервис, которого уже нет;
3. наращивать число отзывов естественно: просить оценку у тех, кто только что купил или получил услугу. Однотипную похвалу, которая появляется пачкой, площадки удаляют, а покупатели ей не верят.

Форумы: голос клиентов

Народные рейтинги, сервисы вопросов и ответов, ветки на vc.ru, Пикабу и в Дзене нейросеть воспринимает как опыт реальных клиентов. В подсчете Omniscient Digital форумы и соцсети дали 11% цитирований по брендовым запросам.

Компания эти ветки не контролирует, но может в них участвовать. Экспертный ответ от имени бренда с цифрами и ссылкой на документ работает лучше оправданий и попадает в ту же выборку, что и жалоба.

Медиа и корпоративные блоги

Экспертные колонки, интервью, рейтинги и подборки вида «топ-10 сервисов» нейросети цитируют охотно. У Omniscient Digital на редакционные и независимые медиа пришлось 16% цитирований. В нашем исследовании нейровыдачи по новостройкам «Клерк» попал в источники 30 ответов, Дзен — 21, «Комсомольская правда» — 20, РБК Компании и РБК Недвижимость — 16 и 11 соответственно.

Корпоративные медиа тоже идут в дело: журналы банков, блоги сервисов. Блог «Домклика», например, попал в источники 20 ответов. Публикации в СМИ работают, прежде всего, на упоминания, а цитирование официального сайта растет за счет собственного контента.

Разные нейросети — разные источники

На один и тот же вопрос ChatGPT, Алиса AI, GigaChat и Google отвечают по-разному, потому что берут сведения из разных мест. В нашем исследовании на 64 запроса ответили и Яндекс, и Google. В 66% случаев системы назвали разные наборы застройщиков. Из всех ссылок Яндекса на сайты застройщиков 25,7% вели к «Самолету», у Google — лидер ЛСР (21,6%).

Состав источников зависит еще от отрасли и типа запроса: информационного или коммерческого. Ответы о том, как устроена ипотека, и подборка ЖК опираются на разные сайты. Поэтому универсальной карты площадок нет.

Что делать маркетологу

Работу можно выстроить в пять шагов:

1. Задать двум-трем нейросетям несколько десятков типовых вопросов покупателей о продукте и компании и выписать, на какие сайты они ссылаются в ответах.
2. Отобрать сайты, которые попадаются чаще всего, и на каждом создать или обновить профиль компании.
3. Свести к единому виду цены, условия и контакты на сайте, в агрегаторах и справочниках — в первую очередь по самым востребованным продуктам и на крупных площадках.
4. Закрепить ответственность: сайт — за поисковым продвижением (SEO), медиа — за связями с общественностью (PR), отзывы — за управлением репутацией (SERM).
5. Регулярно замерять, как часто нейросети называют и цитируют бренд, и сравнивать результаты с прошлыми.

Главное

Образ бренда в нейросетях складывается из всего, что о нем написано. Каждый отзыв и каждую ветку на форуме не проконтролировать, но многое в этом следе поддается управлению. Начать стоит с собственных данных на внешних площадках — это самый быстрый способ убрать расхождения, на которых модель строит ответ.