Исследовательская компания РОМИР — одна из старейших на российском рынке социологии, её данные регулярно цитируют деловые издания — измерила в августе, как ответы нейросетей влияют на выбор. Половина пользователей узнала о новом сайте, бренде или сервисе именно из ответа ИИ, а не из привычного списка ссылок.
Дальше цифры становятся неприятнее для тех, кто это игнорирует. 71% используют названные в ответе источники как ориентир при выборе. А когда вопрос дорогой — финансы, здоровье, крупная покупка — к источнику из ИИ-ответа переходят 75%.
То есть в самых денежных запросах нейросеть уже работает фильтром на входе. И если вас в этом ответе нет, вы для клиента не существуете — он даже не дойдёт до страницы выдачи, где вы стоите на третьем месте.
Что показало исследование
Полная картина по РОМИР выглядит так:
- 50% узнали о новом ресурсе из упоминания в ИИ-ответе
- 66% готовы изучить незнакомый ресурс, если его назвал ИИ
- 56% возвращались к источнику, который предложила нейросеть
- 69% всё же смотрят и другие позиции в выдаче, а не только ответ ИИ
Последняя цифра важна, она удерживает от паники: обычный поиск никуда не делся, люди перепроверяют. Анна Советова, директор по работе с клиентами РОМИР, описывает роль ИИ-ответов как «нового навигатора выбора» — не замену поиску, а слой перед ним.
География для российского бизнеса тоже понятная. На Яндекс приходится 73,34% запросов, на Google — 24,95%. Значит, оптимизировать надо в первую очередь под Алису и Нейро, а не под ChatGPT, как советует большинство переводных гайдов.
Как нейросеть выбирает, кого процитировать
Без понимания механики всё дальнейшее превращается в гадание, поэтому разберу по шагам.
Когда вы задаёте вопрос, модель не вспоминает ответ из головы — она сначала ищет свежие документы, забирает из них куски текста и уже по ним формулирует ответ. Забирает не страницу целиком, а фрагмент: абзац или раздел, который сам по себе отвечает на вопрос.
Отсюда следует всё остальное.
Если ваш ответ размазан по трём экранам подводки, модели нечего вырезать — она возьмёт конкурента, у которого тот же факт лежит в одном самодостаточном абзаце. Длинная плавная простыня, которую любят копирайтеры, для ИИ-выдачи работает против вас.
Второй фактор — проверяемость. Текст, который сам ссылается на исследования, официальную статистику и отраслевые отчёты, отбирается охотнее, чем текст с теми же утверждениями без ссылок.
Третий, и он же самый недооценённый, — сходимость. Модель охотнее берёт факт, который подтверждается на нескольких независимых площадках. Одна страница на вашем сайте весит меньше, чем упоминание в трёх местах, где вы не контролируете текст. Именно поэтому GEO почти не делается силами одного сайта.
Кейс: 60 статей и 63% попаданий в ответы Алисы
Теории по этой теме много, проверяемых цифр мало. Поэтому разберу конкретный эксперимент.
Евгений Ванжула из агентства AdsON опубликовал в марте 2026 года разбор кампании для компании Pokkels — производителя промышленного лазерного оборудования. Оговорюсь сразу: это агентство, которое продаёт такие услуги, так что цифры стоит читать с поправкой на интерес рассказчика. Но методика описана прозрачно, а результат разложен по площадкам, что редкость.
Что делали: опубликовали 60 статей на трёх площадках — 19 на VC.ru, 20 на DTF, 21 на Tenchat. Из них 11 материалов были рейтинговыми подборками, 49 — обычными информационными статьями. Каждая писалась под конкретный поисковый запрос, потом проверяли и позицию в поиске, и попадание в ответ нейросети.
Результат в обычном поиске:
- Яндекс, ТОП-10 — 41 статья из 60 (68%)
- Google, ТОП-10 — 30 из 60 (50%)
- В ТОП-3 вышли 31 и 29 статей соответственно
Результат в нейроответах:
- Алиса — присутствие по 38 запросам из 60 (63%): 12 прямых упоминаний бренда и 26 ссылок
- Gemini — 31 из 60 (52%), причём 27 из них — прямые упоминания
Разбивка по площадкам вскрыла отдельную деталь, полезную для российского бизнеса. VC дал 72% в Яндексе и 94% в Google. DTF — по 70% в обоих. А Tenchat показал 70% в Яндексе и ровно 0% в Google. Площадка, которую Google не индексирует всерьёз, для Яндекса работает наравне с остальными.
Почему рейтинги обошли обычные статьи вдвое
Самая полезная цифра во всём кейсе — вот эта.
Рейтинговые подборки попадали в ответы Алисы в 82% случаев. Обычные информационные статьи — в 38%. Разница больше чем вдвое, при одинаковом качестве текста и одних и тех же площадках.
Объяснение простое, если помнить механику из раздела выше. Подборка «10 поставщиков лазерного оборудования» устроена как готовый ответ на вопрос «кого выбрать»: список, каждый пункт самодостаточен, названия компаний стоят рядом с характеристиками. Модели остаётся взять фрагмент почти без переработки.
Обычная статья про то, как устроен лазерный станок, отвечает на другой вопрос — и её ещё надо пересказать, прежде чем вставить в ответ.
Обратная сторона там же, в кейсе: обобщающие запросы формата «как выбрать» не давали привязки к бренду. Нейросеть охотно брала содержание статьи, но компанию при этом не называла. Полезный трафик — да, узнаваемость — нет.
И ещё одна честная цифра: 16 статей из 60 не дошли даже до ТОП-50. Четверть работы ушла впустую. Ни один гайд по GEO вам этого не пообещает, а планировать бюджет надо именно из такого расклада.
Чем это отличается от привычного SEO
Есть соблазн решить, что хорошие позиции в поиске автоматически дают попадание в ИИ-ответы. Кейс выше это опровергает наглядно: 68% статей в ТОП-10 Яндекса превратились в 63% присутствия у Алисы — цифры близкие, но списки не совпадают. Часть материалов из топа в нейроответ не попала, часть попала туда, не будучи в топе.
По оценке компании Brandlight, которая продаёт услуги по видимости в ИИ-поиске — то есть снова сторона заинтересованная, — пересечение между топом Google и источниками, которые цитирует ИИ, упало с 70% до менее чем 20%. Даже если реальная цифра вдвое мягче, вывод не меняется: это два разных канала, и второй перестал быть производным от первого.
Практическое следствие для бюджета: GEO не заменяет SEO и не оплачивается из его бюджета по остаточному принципу. Это отдельная работа с отдельным результатом.
Что делать практически
Мой список, отсортированный по соотношению «усилие / эффект».
Отвечать на вопрос в первом абзаце раздела. Заголовок формулирует вопрос, следующий абзац даёт законченный ответ, дальше идут детали. Тот самый самодостаточный фрагмент, который модель может вырезать.
Ставить конкретику вместо прилагательных. «Быстрая доставка» не цитируется. «Доставка по Москве за 4 часа, по России — 2–5 дней» цитируется. Модели нужен факт, а не оценка.
Делать рейтинги и подборки, а не только объясняющие статьи. Это прямой вывод из кейса: 82% против 38%. Причём подборка, где вы честно называете и конкурентов, работает лучше рекламной — она больше похожа на ответ.
Ссылаться на источники внутри текста. Повышает шанс попасть в ответ и заодно делает материал честнее. Редкий случай, когда SEO-приём и качество совпадают.
Выходить за пределы своего сайта. Отраслевые каталоги, справочники, профильные площадки. Для российского бизнеса добавлю пункт, которого нет в западных гайдах: Яндекс Карты и Яндекс Бизнес. Для локальных запросов Нейро опирается на них напрямую, и компании без карточки там для него просто нет.
Держать факты одинаковыми везде. Разные цены и разные описания услуги на сайте, в каталоге и в соцсетях — модель увидит противоречие и предпочтёт источник, который не путается.
Отдельно замечу вещь, которую я сам недооценивал: страницы с прямыми вопросами в заголовках («сколько стоит», «чем отличается», «что выбрать») стали попадать в ответы заметно чаще обычных описаний услуг. Формат FAQ, который годами считался технической страницей для галочки, внезапно оказался самым цитируемым куском сайта.
Где здесь подвох
Четыре ограничения, о которых не пишут те, кто продаёт GEO.
Результат почти не измеряется привычными способами. Позиции в ИИ-ответе нет — есть факт упоминания или его отсутствие, причём ответ меняется от формулировки вопроса и от пользователя. Стабильной метрики, сопоставимой с позицией в выдаче, сейчас просто не существует. В кейсе выше проверку делали вручную, прогоняя 60 запросов через Алису и Gemini. Другого способа пока нет.
Попадание в ответ не равно переходу. Нейросеть может пересказать ваш факт и не дать клика. Вспомните разбивку: у Алисы 12 прямых упоминаний против 26 ссылок. Прямое упоминание бренда без ссылки — это узнаваемость без визита. Полезно, но в отчёт по трафику не попадёт.
Заметная часть работы не окупается. Те самые 16 статей из 60, не дошедшие до ТОП-50. Закладывайте потери сразу.
Правила меняются быстрее, чем в поиске. Что работает в Алисе сегодня, может перестать работать после ближайшего обновления, а внятной документации, в отличие от классического SEO, никто не публикует.
При этом заходить всё равно стоит уже сейчас. Не потому, что канал зрелый — он как раз сырой и плохо измеряемый. А потому, что конкурентов в нём пока мало: попасть в ответ по своей теме сегодня стоит несопоставимо дешевле, чем будет стоить через год, когда туда придут все.