Два класса нейросетей: кто ищет в интернете, кто отвечает из памяти

В нашем замере на десяти системах есть два класса. Семь из десяти, которые мы измеряем, — поисковые: в момент ответа они идут в интернет, находят страницы и собирают ответ из свежих источников. Три из десяти, которые мы измеряем, — памятевые: отвечают из того, что успели запомнить во время обучения.

Для бренда разница практическая: попасть в поиск нейросети — не то же самое, что попасть в её память. Поисковым системам нужны свежие страницы, которые можно найти и процитировать: материалы на сайте бренда, публикации в медиа, обзоры и другие независимые источники. Здесь новая сильная страница может повлиять на ответы уже после того, как система её обнаружит. Памятевым моделям важен накопленный информационный след: чтобы о бренде писали много, последовательно и задолго до момента, когда модель обучалась. Одна свежая публикация такой ответ сразу не изменит.

ChatGPT совмещает обе механики: всё чаще обращается к поиску, но продолжает использовать знания из памяти. Perplexity и Grok — поисковые в чистом виде: находят материалы в интернете непосредственно перед ответом. Gemini тоже работает как поисковая система. YandexGPT и Алиса ищут через Яндекс, поэтому для них особенно важны страницы, которые доступны и понятны поиску Яндекса. DeepSeek в базовом режиме, напротив, — памятевая система: без веб-поиска она отвечает из данных обучения. Поэтому один и тот же бренд может уже появляться в Perplexity, но ещё не называться DeepSeek — и для этих двух задач нужны разные действия.

По данным исследований GeoWise Lab, 2026.

Главный сигнал: участник списка, а не автор своего рейтинга

В нашем замере 70,7% всех упоминаний бренда в ответах нейросетей приходятся на одну роль: бренд — участник чужого списка, подборки или рейтинга. Его ставят рядом с другими компаниями и называют одним из вариантов. На обратную ситуацию — компания публикует рейтинг у себя на сайте и включает туда собственный бренд — приходится лишь 1,7% упоминаний. Разрыв больше чем в сорок раз.

Ещё показательнее контекст. 98,4% всех проанализированных упоминаний встречаются в сравнениях и перечнях. Нейросеть подхватывает не заявление «мы № 1», а конструкцию другого типа: «X, Y и Z — компании этой ниши». Для бренда важнее оказаться одним из названных, чем самому составить список и поставить себя на первое место.

Отсюда практический вывод: собственная страница «Топ-10 компаний» — не главный приоритет. Гораздо важнее найти уже существующие отраслевые подборки, каталоги и рейтинги, где перечислены конкуренты, и добиться обоснованного включения бренда. Проверить критерии, дать редакции точные данные, добавить факты, которых не хватает для сравнения.

Почему так? Сторонний список даёт модели сразу несколько вариантов и общий контекст для сопоставления. Собственный рейтинг остаётся самопрезентацией: его автор заинтересован в результате, даже если материал оформлен объективно. Поэтому модели чаще опираются на внешние перечни, где одну компанию называют среди других.

Это не правило для всех нейросетей и всех рынков, а результат нашего замера. Но сигнал в нём однозначный: сначала стоит занять место в чужом релевантном списке, а не создавать свой.

По данным исследований GeoWise Lab, 2026.

Источники — это страницы, а не сайты

В нашем исследовании нейросети просмотрели 3 095 URL. Но реальным «каноном источников» оказались всего 19 страниц: именно к этому узкому пулу сводилось большинство ссылок в ответах. Системы выбирали не сайты целиком, а конкретные материалы внутри них.

Хорошо видно на примере Sostav.ru. Всего две статьи дали 28% всех цитирований этого домена. Такие материалы мы называем якорными страницами: это конкретные URL, которые уже вошли в канон источников и заметно чаще других страниц того же сайта появляются в ответах нейросетей.

Отсюда практический вывод: громкое имя домена-агрегатора само по себе ничего не решает. Мало просто «быть представленным на Sostav». Важно, чтобы бренд упоминался на той самой якорной странице, которую системы уже используют как источник. Другой путь — создать собственную страницу и работать над тем, чтобы она сама вошла в этот узкий пул.

Поэтому продвижение бренда в ответах нейросетей — это работа не с сайтами вообще, а с конкретными страницами: сначала найти те, которые уже цитируют по нужной теме, затем добиться релевантного упоминания бренда или подготовить материал, способный конкурировать за место в каноне.

По данным исследований GeoWise Lab, 2026.

Что общего у страниц, которые цитируют нейросети

Одни системы сильнее учитывают свежесть материала, другие — его структуру и содержание. Но в нашем исследовании у страниц, которые нейросети выбирают источниками, повторяются пять признаков.

  1. Свежесть. Цитируемые страницы регулярно обновляются: на них видна дата последнего изменения или пометка о новой редакции. Устаревшие материалы со временем уходят из ответов нейросетей, особенно в нишах, где меняются цены, продукты и состав участников.
  2. Объём от 9 000 до 30 000 знаков. В этом диапазоне чаще всего находятся страницы, которые попали в нашу выборку. Короткой карточке обычно не хватает фактов и контекста, а в слишком длинном сплошном тексте сложнее найти точный ответ на конкретный вопрос.
  3. Структура, из которой легко взять ответ. Списки, заголовки-вопросы и чёткие подзаголовки делят материал на понятные смысловые блоки. Нейросети проще извлечь название компании из перечня с ясным критерием отбора, чем искать его внутри нескольких абзацев сплошного текста.
  4. Микроразметка Schema.org не обязательна. Среди 17 страниц — лидеров по числу цитирований в нашем исследовании — ни одна не использовала такую разметку. Значит, Schema.org не служит порогом входа: нейросети цитируют и страницы без неё, если находят там подходящую информацию.
  5. Контекст перечня важнее числа упоминаний. Простое повторение названия бренда по всей странице не помогает ему попасть в ответы. Важнее, чтобы компания была представлена в одном ряду с другими участниками ниши — например, в рейтинге, сравнении или списке решений с понятным основанием для включения.

По данным исследований GeoWise Lab, 2026.

Рейтинг цитируется в 2–7 раз чаще обзора

В нашем исследовании страницы, которые цитируют нейросети, разделились на три типовых формата. По плотности упоминаний брендов разница между ними оказалась почти семикратной.

Больше всего компаний называют рейтинги — материалы формата «Топ-N компаний в нише». В среднем на одной такой странице встречается 7,4 бренда. В обзорах — статьях о рынке, критериях выбора и разных подходах — в среднем 3,6. В карточках брендов на их собственных сайтах — только 1,1.

Получается, рейтинг даёт вдвое больше упоминаний, чем обзор, и почти в семь раз больше, чем собственная страница компании. Это важно не только из-за количества. Рейтинг сравнивает несколько участников рынка и выглядит как внешний источник. Карточка на сайте бренда говорит только об одной компании и воспринимается как самопрезентация. К тому же нейросети цитируют такие страницы реже.

Практический приоритет следует из цифр: сначала добиваться включения в рейтинги, затем — в обзоры и только после этого усиливать собственные страницы как источник упоминаний. Это не общее рассуждение о том, какой контент «лучше», а вывод из данных по страницам, которые уже цитируют нейросети.

По данным исследований GeoWise Lab, 2026.

Полки дышат: почему один вопрос ничего не показывает

Полка нейросети — это список брендов, которые она называет по вопросам одной категории. Она не застывает: даже на один и тот же вопрос система может ответить по-разному. В одном прогоне бренд окажется третьим, в другом — седьмым, а в следующем не попадёт в длинный список. Это ещё не рост, падение или результат чьих-то действий. Часть изменений создаёт обычная случайность.

В нашем исследовании шумовой пол единичного ответа составил 0,54–0,63. Это значит, что больше половины различий между двумя ответами на один и тот же вопрос могут быть чистым шумом. Одни системы сильнее меняют состав рекомендаций между прогонами, другие точнее повторяют предыдущий ответ. Но одного запуска недостаточно, чтобы отделить устойчивую картину от случайного колебания.

Сильнее всего ротация заметна за пределами первой десятки. В пределах топ-30 от прогона к прогону меняется до 40% названий. Топ-10 при этом остаётся устойчивым: сильные бренды почти не выпадают и обычно перемещаются между первым и пятым местами. Верх полки держится, нижняя часть движется заметно сильнее.

Поэтому вывод «нейросеть нас не назвала» или «конкурент уже занял наше место» нельзя делать по одному ответу. Минимальная стабильная картина в нашем исследовании появилась на серии из 12 вопросов с тремя повторами для каждой системы. Только такая серия показывает общую форму полки: какие бренды держатся наверху, какие появляются время от времени, а какие попали в ответ случайно. Полка дышит — но её контур становится виден, когда ответов достаточно.

По данным исследований GeoWise Lab, 2026.

У каждой ниши свои каналы — Индекс цитируемости

Единого списка сайтов, откуда нейросети берут ответы, нет. Предпочтительные источники меняются вместе с темой запроса — и порой почти не пересекаются между нишами.

Это видно в наших исследованиях. В полимерах системы чаще опираются на корпоративные сайты производителей: там находят характеристики материалов, области применения и сведения о продукции. В медицине заметную роль играют prodoctorov и профильные каталоги врачей. В ювелирной нише среди важных источников — 2ГИС и подборки Forbes. Площадка, без которой трудно представить одну категорию, в другой может почти не влиять на ответы.

При этом есть шесть каналов, заметных в большинстве исследованных ниш: vc.ru, youtube.com, сервисы Яндекса, 2ГИС, dtf и zoon. Их стоит держать в поле зрения почти всегда. Но эта шестёрка — ориентир, а не готовый план размещений: реальный вес каждого канала можно понять только на вопросах покупателей из конкретной ниши и на ответах десяти систем, которые мы измеряем.

Поэтому вместо универсального чек-листа SEO нужна собственная карта каналов бренда. Мы называем её Индексом цитируемости: она показывает, откуда именно нейросети берут информацию об этой нише, какие источники повторяются в ответах и какие площадки влияют на выбор компаний. В одной нише такая карта может состоять из восьми значимых источников, в другой — из двадцати. И совпадут среди них лишь несколько.

Практический вывод простой: сначала выяснить, где нейросети ищут ответы именно о вашем рынке, а уже затем решать, какие материалы создавать и на каких площадках появляться. Иначе можно выполнить весь «универсальный» список — и не попасть туда, откуда ChatGPT, Алиса и другие системы берут рекомендации для ваших клиентов.

По данным исследований GeoWise Lab, 2026.

Что из этого следует для бренда — пять выводов

  1. Добивайтесь места в чужих списках, а не составляйте рейтинг у себя. Разрыв 70,7% против 1,7% показывает: внешние подборки для нейросетей намного весомее собственного списка бренда. Найдите рейтинги, которые уже попадают в ответы по вашей теме, и работайте с ними.
  2. Сосредоточьтесь на 3–5 якорных страницах, а не пытайтесь переделать весь сайт. Нужны конкретные рейтинги, обзоры и подборки из круга источников, на которые нейросети уже опираются в вашей нише. Проверьте, есть ли там бренд и достаточно ли данных, чтобы включить его в ответ.
  3. Расставьте приоритеты: сначала рейтинги, затем обзоры, в последнюю очередь — карточка на своём сайте. Показатели этих форматов — 7,4, 3,6 и 1,1 соответственно. Поэтому сначала усиливайте независимые страницы, а собственную карточку используйте как источник точных фактов о бренде.
  4. Стройте карту каналов для своей ниши по Индексу цитируемости, а не берите общий «топ SEO-каналов». В разных категориях нейросети используют разные наборы источников. Сначала выясните, какие страницы и площадки цитируются именно по вопросам ваших клиентов, — и только потом выбирайте каналы.
  5. Измеряйте полку, а не единичный ответ нейросети. Полка — это набор брендов, которые система называет по серии близких вопросов и повторных генераций. Рабочий минимум — 12 вопросов × 3 повтора на каждую систему: так видно не случайное упоминание, а устойчивую картину.

Что такое GEO-продвижение — продвижение брендов в ответах нейросетей — мы разобрали на странице /what-is-geo. Как это выглядит на практике для бренда и что можно заказать — на странице /services.

По данным исследований GeoWise Lab, 2026.

Частые вопросы

Как ChatGPT решает, кого назвать?

Единого публичного правила нет. ChatGPT может найти компанию в доступных во время ответа источниках или опереться на то, что сохранилось после обучения. В исследованной нами нише на участников списков, подборок и рейтингов пришлось 70,7% упоминаний — по данным исследований GeoWise Lab, 2026. В вашей нише источники могут быть другими — нужен отдельный замер.

Отличается ли это от SEO?

Да. В SEO результат — позиция страницы в поисковой выдаче. GEO-продвижение — продвижение брендов в ответах нейросетей: здесь важно, называет ли система компанию, на каком месте и рядом с кем. Поэтому поисковые позиции и Индекс цитируемости нужно измерять отдельно.

Нужна ли микроразметка?

Нет, это не обязательный порог для попадания в ответы. В исследованной нами нише Schema.org не было ни на одной из 17 страниц-лидеров — по данным исследований GeoWise Lab, 2026. В вашей нише микроразметка может играть другую роль — это нужно проверять замером.

Почему один и тот же вопрос даёт разные ответы?

Нейросети формируют ответы заново, а набор найденных источников может меняться от запроса к запросу. В исследованной нами нише состав топ-30 менялся до 40% при устойчивом топ-10 — по данным исследований GeoWise Lab, 2026. Поэтому один ответ ничего не доказывает: вопрос нужно повторять. В вашей нише разброс может быть другим — нужен замер.

Помогает ли собственный рейтинг на нашем сайте?

Сам по себе собственный рейтинг не означает, что нейросеть начнёт называть его автора. В исследованной нами нише на авторов собственных рейтингов пришлось 1,7% упоминаний, а на участников списков, подборок и рейтингов — 70,7% — по данным исследований GeoWise Lab, 2026. Это наблюдение, а не доказательство причины; в вашей нише соотношение может быть другим, поэтому нужен замер.

Сколько нужно упоминаний, чтобы попасть в ответ?

Универсального порога нет. В исследованной нами нише на страницу рейтинга приходилось в среднем 7,4 упоминания, на обзор — 3,6, на карточку бренда — 1,1 — по данным исследований GeoWise Lab, 2026. Эти цифры показывают связь с типом страницы, но не гарантируют результат. В вашей нише порог и сильные форматы могут отличаться — нужен замер.

Работает ли это одинаково для ChatGPT и YandexGPT?

Нет, каждую систему нужно проверять отдельно. В замере одной исследованной нами ниши примерно семь из десяти систем, которые мы измеряем, искали источники во время ответа, а примерно три отвечали из памяти — по данным исследований GeoWise Lab, 2026. У ChatGPT и YandexGPT различаются режимы и наборы источников, поэтому результат по одной системе нельзя переносить на другую. В вашей нише картина может быть иной — нужен замер.

Как измерить, попал ли бренд в ответы нейросетей?

Задайте каждой системе один и тот же набор коммерческих и рекомендательных вопросов, повторите их и зафиксируйте упоминания, позиции, ссылки и соседние бренды. В исследованной нами нише замер включал 12 вопросов по 3 повтора — по данным исследований GeoWise Lab, 2026. Результаты можно свести в Индекс цитируемости и сравнивать между системами и периодами. Для вашей ниши нужен собственный набор вопросов.

«По данным исследований GeoWise Lab, 2026.»

Источники

Цифры на этой странице основаны на исследованиях лаборатории GeoWise Lab. Часть результатов мы уже опубликовали открыто на Sostav.ru. Методика замера: 12 вопросов × 3 повтора в десяти системах, которые мы измеряем.

Наши публикации:

Соседние страницы:

GEO-продвижение — продвижение брендов в ответах нейросетей.

Хотите увидеть картину по своей нише?

Универсального ответа не бывает: у каждой ниши свои правила, и увидеть их можно только замером. GeoWise собирает Индекс цитируемости под конкретный бренд: десять систем, набор вопросов ваших клиентов, повторные генерации и карта источников. Первый шаг — короткий разговор о задаче и нише.

Посмотреть услуги GeoWise

По данным исследований GeoWise Lab, 2026.