Как нейросети выбирают, кого посоветовать
Осенью 2026 года мы проверили, что семь нейросетей отвечают о ресторанах, банях, магазинах и курортах Петербурга, — несколько сотен ответов. Вот что в них видно: почему одних называют, а других нет.
Нейросеть не помнит компании — она их ищет
Когда человек спрашивает «где хорошая баня в спб», большинство нейросетей не отвечают по памяти. Они ищут в интернете, читают первые найденные страницы и собирают ответ из них. Под ответом обычно видны ссылки — это и есть источники.
Отсюда главное правило: нейросеть советует тех, кто есть на страницах, которые она нашла. Если компании там нет, её нет и в ответе, каким бы хорошим ни был её сайт.
Общие вопросы решают подборки
На вопросы вроде «лучшие бани» или «где отметить корпоратив» ответ почти целиком собирается из рейтингов и подборок в городских СМИ и на сайтах-рейтингах.
Премиальную баню в Петербурге на вопрос «хорошие бани в спб» не назвала ни одна из семи нейросетей. В тех подборках, из которых они собирали ответ, этой бани не было. При этом на вопрос о районе, где она стоит, её назвали пять из семи.
Часть мест в рейтингах платная и помечена как реклама. Часть подборок редакции обновляют бесплатно, если есть повод: открытие, новая услуга, событие.
Узкие вопросы решают цифры на сайте
«Баня с парильщиком», «зал на 50 человек», «магазин с детским отделом». На такие вопросы нейросеть ищет страницы, где ответ написан прямо и с цифрами: сколько гостей, сколько стоит, что входит.
Конкуренты, у которых на сайте есть отдельная страница «малая баня до 4 гостей, большая до 8», попадали в ответы чаще тех, у кого то же самое спрятано во вкладках или в PDF.
Ошибки приходят из каталогов
Старые цены, чужой телефон, услуги, которых нет, — почти всё это нейросети берут не с сайта компании, а из каталогов и справочников. Карточку там когда-то заполнили и забыли.
- Бане приписали джакузи и караоке — их не было, но они стояли в карточке каталога.
- Аренду назвали «от 14 000 ₽ в час» при реальной цене от 9 000 ₽ — цифра из карт.
- Сеть магазинов описали тремя разными правилами скидок: сайт сам себе противоречил.
Если цифры на сайте и в каталогах расходятся, нейросеть может взять любую. Поэтому первая работа — привести факты к одному виду везде.
Один отзыв может стать «мнением»
Если на площадке у компании всего один отзыв и он плохой, нейросети пересказывают его как общее мнение. Мы видели, как четыре нейросети из семи повторили один и тот же отзыв с одного каталога.
Помогает не удаление, а ответ: спокойный ответ компании на отзыв и понятная страница на сайте — как проходит бронирование, что входит в цену.
Каждая нейросеть читает своё
- Алиса опирается на поиск Яндекса и Яндекс Карты.
- Claude и Gemini на вопросы «где рядом» берут места из Google Карт — компании, которой там не видно, в их ответе может не быть совсем.
- DeepSeek и Qwen охотно читают сам сайт компании и пересказывают его близко к тексту.
Поэтому проверять одну нейросеть мало: компания может быть первой в Алисе и отсутствовать в ChatGPT.
Что с этим делать
- Спросить нейросети так, как спрашивают клиенты, и записать источники. Как это сделать — в статье «Как проверить, что нейросети говорят о вашей компании».
- Привести факты к одному виду: сайт, каталоги, карты.
- Сделать на сайте страницы под узкие вопросы — с цифрами.
- Попасть в подборки, из которых собираются ответы на общие вопросы.
- Повторять замер каждый месяц: ответы меняются.
Проверим вашу компанию бесплатно
Зададим семи нейросетям вопросы ваших клиентов и покажем, кого советуют вместо вас.