Как попасть в ответы нейросетей

У каждой платформы свой поисковый двигатель

Главная причина расхождений проста: «поиск под ИИ» — это не один канал, а несколько параллельных поисковых систем с разными индексами. У каждого ассистента свой способ добывать страницы из интернета. Разберём по очереди.

ChatGPT исторически опирается на индекс Bing — поисковую базу Microsoft. Но по данным экспериментов он умеет добирать результаты из Google, когда нужной страницы в Bing не нашлось.³ ⁴ То есть даже у одного ChatGPT источник может прийти из двух разных мест в зависимости от запроса.

Perplexity устроен принципиально иначе. Это «поисковик в первую очередь»: у него собственный краулер (робот, который обходит сайты) и собственный индекс — он не полагается целиком ни на Google, ни на Bing.³ ⁵ И у него сильный вес свежести — по оценке практиков, около 40% сигнала ранжирования (это наблюдение специалистов, не официальная цифра компании).⁵ Отсюда его особый характер: Perplexity любит новое и живёт в своей отдельной вселенной источников.

Gemini заземляется на обычный поиск Google и наследует его логику ранжирования.³ Copilot — продукт Microsoft, встроенный прямо в индекс Bing.³ Уже из этого видно, почему пулы источников расходятся: у четырёх ассистентов — по сути четыре разных поисковика под капотом.

Есть и вторая причина расхождений, поглубже. Ассистенты не ищут по буквальному тексту вашего вопроса. Они разбивают его на несколько вариаций-подзапросов, ищут по каждой, а потом сводят результаты вместе: выигрывают страницы, которые стабильно всплывают сразу по нескольким формулировкам. Инженеры называют этот приём query fan-out — «веер запросов». ³ Из-за него итоговые цитаты часто не совпадают с тем, что стоит в обычной выдаче по исходному вопросу. А поскольку «веер» у каждой системы свой, результаты у всех разные.

Насколько разные — Ahrefs измерил на 15 000 запросов, сравнив цитаты ИИ с топ-10 обычной выдачи Google. Итог короткий: пересечение низкое. Заметно совпадает с топом Google только Perplexity — 28,6%, у остальных ассистентов считаные проценты, а среднее по всем замеренным категориям — около 12%.³ С индексом Bing картина зеркальная: там впереди Copilot — продукт Microsoft, — а у Perplexity с Bing почти ничего общего, потому что у неё свой индекс.³

Запомните эту мысль: 12% — это среднее по пяти разным замерам, где Perplexity задирает планку, а не универсальная «доля пересечения». Когда вам называют красивую единую цифру, спрашивайте, что именно с чем сравнивали. Единого канонического числа нет — есть надёжно подтверждённое направление: пересечение индексов низкое, у каждого ассистента свой набор источников.

Для сравнения — исключение, которое подтверждает правило. Google AI Overviews (те самые ИИ-сводки прямо в выдаче Google, не путать с самостоятельным ассистентом) цитируют топ-10 органики примерно в 76% случаев.³ Логично: это надстройка над самим Google. А главный сюжет для нас всё-таки российский.

Российский разрез: одна страна, три разных механизма

В Рунете расхождения ещё нагляднее, потому что три главные российские платформы устроены по-настоящему по-разному. Одна страна — три совершенно непохожих механизма отбора источников.

Алиса от Яндекса — надстройка над обычной выдачей. Это не отдельный поисковик: кандидатов в нейроответ Алиса берёт из топа органической выдачи Яндекса, и чем выше сайт стоит в топ-10, тем выше его шанс попасть в ответ.⁶ В первой главе мы видели, как быстро растёт значение места в органике Яндекса: сайты вне топ-10 почти перестали попадать в нейроответы Алисы.⁶ ⁷ Подавляющее большинство источников сегодня берётся из первой десятки обычной выдачи. Вывод для практики железный: в Рунете попадание в ответ Алисы напрямую зависит от классического SEO под Яндекс. Не в топе органики — считайте, вас для Алисы нет. Причём вероятность резко падает уже после пятой позиции, так что целиться стоит в топ-5.⁶

Позиция, впрочем, решает не всё. Амбассадор интернет-площадок в Поиске Яндекса Михаил Сливинский подчёркивает: попадание в ответ зависит и от качества, и от глубины экспертизы контента. «Быстрые ответы» собираются примерно из десятка источников, и там могут оказаться и крупные корпоративные сайты, и ресурсы малого бизнеса — если у них есть настоящая глубокая экспертиза по теме запроса.⁶

GigaChat от Сбера — совсем другая архитектура. У него собственный поисковый слой GigaSearch. Судя по техническому докладу разработчиков (Прохор Гладких и Александр Гаврилов, SberDevices), он построен на связке полнотекстового поиска Open Search и векторного поиска: система находит около сотни документов, затем специальная модель-переоценщик (reranker) отбирает из них три лучших, и уже поверх этих трёх генерируется ответ.⁸ Отдельный классификатор решает, фактологический ли вопрос вообще — и только тогда включает поиск. Никакой привязки к чужой поисковой выдаче: Сбер строит свой индекс сам.

DeepSeek — третий путь, самый неожиданный. Китайская модель не строит собственный поиск и не пользуется чужой готовой выдачей. По данным китайского делового издания 36kr, веб-поиск для DeepSeek обеспечивает сторонний провайдер — компания Bochaai, которая обслуживает поисковым слоем около 60% ИИ-приложений в Китае.⁹ Тут нужна оговорка: роль именно Bochaai подтверждена одним источником на китайском рынке, и её стоило бы перепроверить. Надёжно же подтверждено другое: единого «официального» поисковика у DeepSeek нет — при интеграции через API к нему можно подключить хоть Google, хоть Bing, хоть китайский Quark.⁹ Поиск для DeepSeek — настраиваемый компонент, а не встроенная часть.

Смысл этой тройки такой. Алиса намертво завязана на SEO под Яндекс. GigaChat живёт в своём собственном индексе. DeepSeek берёт поиск со стороны. Три российских (ну, доступных в России) ассистента — три разные двери, и ключ от одной не открывает две другие.

Для российского рынка это не абстракция, мимо которой можно пройти. По опросу ВЦИОМ (октябрь 2025), с нейросетями знакома половина интернет-пользователей России, а в топе по популярности — ChatGPT (27%), YandexGPT (23%), DeepSeek (20%) и GigaChat (15%).¹⁰ Другой опрос, компании OMI (март 2026, 2328 пользователей), дал иные числа — «Алиса AI» 71%, ChatGPT 42%, GigaChat 38%, DeepSeek 25%.¹¹ Методики у двух опросов разные — один спрашивал про «самую популярную», другой про использование в принципе, — поэтому цифры между собой не сравнивайте. Но оба сходятся в главном: в топе российских нейросетей устойчиво стоят ChatGPT, Яндекс, GigaChat и DeepSeek. А это четыре разных механизма отбора источников. Одной настройкой их не накрыть.

Живой пример: почему решает поиск, а не «ум» модели

Нагляднее всего это видно в одном тесте. Редакция iphones.ru сравнила свежий GigaChat 2 Max от Сбера с топовым YandexGPT 5 Pro в Алисе на запросе про бизнес-идею — где нужны актуальные данные о площадках, ценах и марже.¹²

GigaChat честно признался, что доступа к свежим данным по теме у него нет, и содержательного ответа не дал. А YandexGPT — с доступом к живому поиску Яндекса через Алису — собрал актуальные цифры и выдал разбор.¹² Дело тут не в том, что одна модель «умнее». Дело в том, что у одной был живой слой поиска под нужную тему, а у другой в тот момент — нет. Ровно то, о чём была вся первая часть книги: не память решает, а слой поиска.

И ещё один тест, чтобы вы не идеализировали ни одну платформу. Блог М. Видео устроил «нейробойцовский клуб» — прогнал один набор задач через ChatGPT, GigaChat и Алису.¹³ На этической дилемме ответы разошлись по глубине: ChatGPT дал взвешенный, но уклончивый ответ без единственного решения, а GigaChat разобрал каждую сторону и дал конкретные рекомендации.¹³ А вот на простой логической задаче — «у Кати три сестры и три брата, сколько сестёр у брата Кати?» (верный ответ — четыре) — все три системы синхронно ошиблись и ответили «три». ¹³ Урок двоякий: источники у моделей разные, но и рассуждение у них может совпасть — в том числе в одной и той же ошибке. Слепо доверять ни одной не стоит.

Почему единой стратегии «на всех сразу» нет

Соберём доказательства вместе. Что пулы источников у платформ расходятся — это не одно случайное наблюдение, а вывод сразу трёх независимых исследований с разными методиками. Академическая работа Кай-Чэн Яна,¹ коммерческое исследование BrightEdge² и замер Ahrefs³ — три разные линейки, три разных подхода, и все показывают одно: пересечение низкое, у каждого ассистента свой набор источников.

Отсюда прямой вывод: нельзя «оптимизироваться под ИИ вообще». Нельзя один раз настроиться и накрыть всех. Оптимизация под ChatGPT (а значит, во многом под Bing) — это не то же самое, что попадание к Алисе (а значит, в топ Яндекса). И это не то же самое, что видимость у Perplexity с её собственным жадным до свежести индексом.

Хуже того — под одной платформой всё может измениться внезапно и без предупреждения. Semrush три месяца, с июля по октябрь 2025 года, следил за самыми цитируемыми доменами в ИИ-ответах. И поймал резкий сдвиг: доля ответов ChatGPT со ссылкой на Reddit рухнула с почти 60% в начале августа до примерно 10% к середине сентября. Доля Википедии там же упала с ~55% до менее 20%.¹⁴ А на Google AI Mode и Perplexity за тот же период доли Reddit и Википедии остались стабильными.¹⁴ То есть тряхнуло именно ChatGPT — и больше нигде.

Причину точно не установили. Глава Semrush по органике и ИИ-видимости Сергей Рогулин считает наиболее вероятной попытку OpenAI снизить перекос в сторону отдельных доменов и повысить устойчивость к манипуляциям — но это его версия, а не доказанный факт.¹⁴ Урок для вас важнее причины: то, что вчера работало на одной платформе, завтра может исчезнуть именно там — и нигде больше. Волатильность у каждой системы своя, отдельная. Ставить всё на одну площадку — строить на песке.

Платформы расходятся не только в том, какие источники берут, но и в том, насколько эти источники надёжны. Показательна одна узкая, но аккуратно поставленная проверка. Два японских врача разобрали 540 ответов Microsoft Copilot про биодобавки (запросы задавали на японском, данные собирали в 2023 году) и оценили каждую ссылку. Итог: 72,7% процитированных источников попали в категорию неверифицированных — в основном нерегулируемые медицинские блоги.¹⁵ Важнейшая оговорка: это очень узкий срез — один язык, одна тема, устаревшие данные, и Copilot с тех пор менялся. Переносить эти 72,7% на весь Copilot или на другие темы нельзя. Но как иллюстрация урок ясен: доля сомнительных источников у разных платформ разная, и слепо доверять любой из них не стоит.

Что общего у всех платформ

Теперь награда за то, что мы продрались через все различия. Шоссе разные — но вспомните парадокс из начала главы. Бренды, которые движки рекомендуют, пересекаются заметно теснее источников — 36—55% против 16—59%.² Разными путями ассистенты чаще всего приходят к одним и тем же именам. А значит, под этими путями есть общий фундамент — принципы, которые работают везде.

Их четыре, и все они уже звучали в прошлых главах — соберём их вместе как общий знаменатель любой платформы.

Первое — ясность. Понятный, прямой ответ на заданный вопрос, а не «где-то рядом». Заголовок и первый абзац называют ровно то, что спросил человек. Это любят и ChatGPT, и Алиса, и все между ними: из ясного текста легче вынуть готовый фрагмент.

Второе — доказательства. Цифры, цитаты экспертов, ссылки на источники. Напомню: та самая научная работа, которая ввела термин GEO, доказала это экспериментально — с ними видимость в ответах ИИ растёт. Ни одна платформа не наказывает за факты — все их ценят.

Третье — структура, из которой легко вынуть кусок. Модель не читает страницу подряд, она вырезает фрагмент. Разбейте информацию на блоки по смыслу. Это универсально: и Open Search у Сбера, и индекс Bing под ChatGPT одинаково легче работают с чистой структурой.

Четвёртое — брендовые упоминания. Не столько ссылки на ваш сайт, сколько то, сколько и как о вас говорят по имени в вебе. Именно здесь, судя по данным BrightEdge, и сходятся разные движки: узнаваемый бренд всплывает у всех.²

Есть и слой различий, который стоит держать в голове как карту приоритетов. BrightEdge разложил цитаты движков по типам источников, и разброс огромный. Доля цитат из «авторитетных» доменов (государственных, образовательных, институциональных) — от 10% у Google AI Overviews до 26% у Gemini.² А доля пользовательского контента — форумов, отзывов, обсуждений — колеблется от 0,2% у Gemini до 18% у Google AI Overviews, то есть в девяносто раз.² Это подсказка: под Gemini делайте ставку на солидные институциональные источники, под платформы, любящие UGC, — на присутствие в обсуждениях и отзывах.

Как работать сразу со всеми: практика

Теперь — что со всем этим делать в понедельник утром. Единой кнопки нет, поэтому работаем не «под все ИИ вообще», а параллельно по нескольким дорожкам. Порядок действий такой.

Шаг 1. Определите, где ваша аудитория. Не распыляйтесь на все платформы сразу. Если ваши клиенты в России — на первом месте почти всегда Алиса и Яндекс, дальше ChatGPT, GigaChat, DeepSeek (сверьтесь с данными по популярности: ChatGPT, Яндекс, GigaChat и DeepSeek стабильно в топе).¹⁰ ¹¹ Если аудитория глобальная — ChatGPT, Perplexity, Gemini. Выберите три-четыре платформы, которые реально важны вам, и работайте прицельно под них.

Шаг 2. Заложите общий фундамент — он окупается на всех. Прежде чем подстраиваться под каждую платформу, доведите контент до четырёх общих принципов: ясность, доказательства, извлекаемая структура, брендовые упоминания. Это база, которая повышает шансы везде одновременно. С неё начинают, а не заканчивают.

Шаг 3. Для Рунета — обязательно классическое SEO под Яндекс. Раз Алиса берёт до 90% источников из топ-10 органики, никакая «оптимизация под ИИ» не заменит вам позиций в обычной выдаче Яндекса.⁶ Для российского рынка это не отдельная задача, а фундамент под всё остальное: сначала топ Яндекса, потом уже разговор про нейроответ. Целитесь в топ-5 — после пятой позиции шанс резко падает.⁶

Шаг 4. Разведите глобальную и российскую дорожки. Пулы источников у глобальных и российских платформ пересекаются слабо, поэтому и площадки под них разные. Одна стратегия — под русскоязычные платформы, другая — под глобальные. Не пытайтесь сделать один материал, который «зайдёт всем»: он рискует не зайти никому.

Шаг 5. Учитывайте характер платформы. Perplexity жаден до свежего — обновляйте материалы и давайте новое.⁵ Gemini тянется к институциональным источникам — стоит присутствовать на солидных доменах.² Платформы, любящие обсуждения и отзывы, требуют присутствия в UGC.² Это тонкая настройка поверх общего фундамента, а не вместо него.

Шаг 6. Следите и не привыкайте. Волатильность — норма. Доля Reddit в ChatGPT упала в шесть раз за месяц, и никто не предупреждал.¹⁴ Проверяйте раз в месяц-другой, кого называют ваши целевые ассистенты по ключевым вопросам вашей сферы, и будьте готовы перестроиться. Присутствуйте сразу в нескольких местах — это и есть страховка от таких скачков.

Итог главы

Разные нейросети дают разные ответы, потому что под капотом у них разные поисковые двигатели. ChatGPT опирается на Bing (и добирает Google), Perplexity — на собственный жадный до свежести индекс, Gemini — на Google, Copilot — на Bing. В Рунете три платформы устроены совсем по-разному: Алиса — надстройка над топом Яндекса, GigaChat — собственный GigaSearch, DeepSeek — покупной поиск со стороны. Пересечение источников между всеми ними низкое — это подтвердили три независимых исследования.

Если запомнить одну мысль из этой главы, пусть будет эта: единой кнопки «оптимизировать под все ИИ» не существует — но общие принципы работают на всех платформах. Ясность, доказательства, извлекаемая структура и брендовые упоминания повышают ваши шансы везде сразу. А в Рунете к ним обязательно добавляется база — классическое SEO под Яндекс.

Сделайте сейчас одну вещь: выпишите три-четыре платформы, которыми реально пользуются ваши клиенты, и напротив каждой пометьте, откуда она берёт источники (индекс Bing? топ Яндекса? собственный индекс?). Это ваша карта дорог — по ней и будете строить работу.

Мы разобрались, как машина принимает решение и почему у разных ассистентов оно выходит разным. Осталось свести всю эту механику к одному практическому вопросу: на что из неё вы реально можете повлиять, а что вне вашей власти? В следующей главе — последней в первой части — соберём карту ваших рычагов. А уже за ней начнётся разговор о рынке: сколько внимания и денег уже перетекло в ответы нейросетей и почему окно возможностей открыто именно сейчас.

Глава 5. Ваши рычаги влияния

Четыре пятых — в ваших руках

Начнём с цифры, которая должна вас обрадовать. Из всего, что нейросети говорят о брендах, около 79,9% приходит из источников, которыми бренд управляет сам, — со своего сайта и со своих карточек на чужих площадках. Это данные компании Yext за первый квартал 2026 года: она отслеживает, откуда ИИ-ассистенты берут информацию о бизнесах, и по когорте из 770 брендов насчитала именно столько «управляемых» источников.¹

Почти четыре пятых того, что ChatGPT, Gemini, Perplexity и Claude рассказывают про компанию, — это не приговор судьбы и не случайный шум из интернета. Это то, на что вы можете влиять. Не всё, но большую часть.

А теперь та же цифра с другой стороны. Кварталом раньше, в конце 2025-го, эта доля внутри той же группы брендов была 88,2%.¹ За один квартал управляемость просела на восемь с лишним пунктов. Причём авторы отчёта не считают это потерей влияния — просто модели стали заглядывать в более разнообразные источники.¹ Контроль есть — но он не бетонный. Он плавает от квартала к кварталу.

В этом зазоре — между «четыре пятых в ваших руках» и «доля тает» — и живёт вся глава. Первые четыре главы объясняли, как машина принимает решение. Эта отвечает на единственный практический вопрос, ради которого вы всё это читали: на что из разобранной механики вы реально можете повлиять — и за какие рычаги браться в первую очередь.

Что ваше, а что нет

Напомню формулу, на которой всё держится: память из обучения переписать нельзя, а слой живого поиска — открыт.

Внутрь модели не залезть и не поправить то, что она «думает» о вашей отрасли, — для бренда этот слой закрыт наглухо. А вот в момент ответа решается, увидит ли ассистент ваш сайт, вашу карточку, обзор про вас на отраслевом портале, — и на это влиять можно. Именно здесь вы либо попадаете в ответ, либо нет.

Но «можно влиять» не значит «контролируешь всё». Контроль бывает разной силы, и это важно разложить по полочкам. Та же Yext предложила удобную рамку из четырёх уровней.¹ Переведём её на бытовой язык.

Свой сайт — это ваш дом. Здесь вы хозяин: сами решаете, что написать, как разложить, когда обновить. Полный контроль.

Карточка на площадке — съёмная квартира. Данные о бизнесе вы меняете сами, но живёте по правилам хозяина: структуру страницы задаёт площадка, не вы. Контроль средний.

Отзывы и соцсети — общий двор. Вы можете выйти и поговорить, ответить на отзыв, включиться в обсуждение. Но приказывать соседям, что о вас писать, не можете. Контроль ограниченный.

Новости, форумы, госсайты — чужая улица. Тут вас могут упомянуть, а могут не заметить. Прямого влияния — ноль.

«Балл управляемости», те самые 79,9%, — это сумма первых двух: дома и съёмной квартиры. То есть почти всё, что ИИ говорит о брендах, приходит с территории, где у бизнеса есть хотя бы частичная власть. Остальное — двор и улица, где вы гость.

Кстати, о цифрах. Раньше в разговорах про управляемость мелькало число 86%. Это не противоречие свежим 79,9%. Осенью 2025-го Yext посчитала долю управляемых источников на 6,8 миллиона цитирований и получила 86% — но по трём моделям: Gemini, ChatGPT и Perplexity.² А 88,2% и 79,9% — это уже другой срез: четыре модели (добавили Claude от Anthropic), другая когорта брендов, другие кварталы.¹ Одна и та же серия исследований, разные замеры. Не спорьте с этими числами между собой — читайте их как кадры одного фильма, снятые в разные месяцы. И общий сюжет фильма один: большую часть источников бренд контролирует, но сама эта доля живая и подвижная.

Карта из четырёх рычагов

Теперь — главное. Всё, на что вы влияете в слое живого поиска, сводится к четырём рычагам. Не к сорока приёмам, которые пугают новичка, а к четырём понятным направлениям. Разберём каждый: что он даёт и почему работает.

Рычаг 1. Контент — что и как написано

Это то, что вы пишете и как вы это подаёте. Ясный прямой ответ на вопрос, доказательства, структура, из которой легко вынуть готовый кусок.

Это рычаг, а не благое пожелание: эффект измерен. Первоисточник термина GEO — научная работа, с которой началась вся дисциплина, — доказал экспериментально: если добавить в материал статистику, цитаты экспертов и ссылки на источники, его видимость в ответах ИИ растёт в среднем более чем на 40%.³ Это не «улучшает восприятие», это конкретные проценты за конкретные действия.

Причём рычаг работает неравномерно, и это надо знать заранее. В том же исследовании приём «добавить ссылки на источники» поднял видимость на 115% для страниц, стоявших на пятом месте выдачи, — и одновременно уронил её на 30% для тех, кто был на первом.³ Вывод простой: контент сильнее всего вытягивает «середняков». Если вы пока не в топе, это ваш главный рычаг.

У контента есть и обратная сторона — единственный проверенный приём, который делает хуже. Переспам ключевыми словами на Perplexity показал результат примерно на 10% хуже обычного текста.³ Запомните: в мире ИИ набивка ключей не помогает, а вредит.

Каждый из этих приёмов и то, как писать материалы под нейросети, мы ещё разберём по отдельности и с примерами.

Рычаг 2. Площадки — где размещено

Одного своего сайта мало. Ассистенты берут источники отовсюду, и важно, на каких площадках вы присутствуете.

Начать стоит с неожиданного. Экзотические каналы не решают — решает попадание в обычный веб-поиск. Ahrefs разобрал 1,4 миллиона запросов к ChatGPT и увидел: 88,46% всех процитированных ссылок пришли через канал обычного веб-поиска.⁴ То есть базовый вопрос не «как попасть в какой-то особый ИИ-индекс», а «виден ли ваш сайт в обычном поиске».

В Рунете это правило доведено до предела. Алиса от Яндекса — не отдельный поисковик, а надстройка над обычной выдачей: почти все источники её нейроответов берутся из топ-10 органики Яндекса, а сайты вне первой десятки, как вы уже знаете, за полгода из ответов практически исчезли.⁵ Для российского рынка вывод железный: «свой сайт в топе Яндекса» — не один из вариантов, а обязательный рычаг. Не в топе — считайте, для Алисы вас нет.

И ещё одно про площадки: работать надо сразу на нескольких направлениях. Пулы источников у разных ассистентов пересекаются слабо — от 16% до 59% по замерам BrightEdge.⁶ Разными дорогами идут. А значит, ставить всё на одну площадку — рискованно: на другой платформе вас там просто нет.

Где именно размещаться, какие внешние источники выбрать под свою нишу и свой рынок, как на них попасть — к этому мы ещё вернёмся.

Рычаг 3. Авторитет бренда — упоминания, а не ссылки

Это самый недооценённый рычаг, и он же ломает главную привычку старого SEO. В классическом продвижении годами молились на обратные ссылки. В мире ИИ решает другое.

Ahrefs проанализировал 75 000 брендов и нашёл: сильнейший предиктор попадания в ответы ИИ — это упоминания бренда в вебе (корреляция 0,664) и брендированные анкоры ссылок (0,527), а вовсе не обратные ссылки как таковые (всего 0,218).⁷ Разрыв огромный: бренды из верхней четверти по упоминаниям получают до десяти раз больше ИИ-цитирований, чем следующая четверть.⁷ Отдельный расчёт аналитика Кевина Индига даёт близкую по духу цифру — корреляция брендового авторитета с цитируемостью около 0,334.⁸ Это оценка одного специалиста, которая кочует по вторичным источникам, а не независимое многократное подтверждение, — но направление у неё то же.