Как попасть в рекомендации ИИ: исследование 960 ответов ChatGPT, Gemini, Claude и Perplexity
Когда человек спрашивает ИИ, какой сервис выбрать, модель называет четыре-шесть брендов. Мы задали 48 таких вопросов четырём моделям по пять раз, собрали 960 ответов и 2 536 страниц-источников и сравнили их с выдачей Google. Главный вывод: бренд, о котором пишут шесть и более страниц из топа Google, рекомендуют в 71% ответов, а не упомянутый нигде — в 19%. Разбираем, какие страницы модели берут в источники, чем они отличаются у ChatGPT и Gemini, и даём протокол из семи шагов.
Когда человек спрашивает ChatGPT, какой сервис или товар выбрать, модель называет четыре-шесть брендов. Остальные для этого человека просто не существуют. Мы задали четырём моделям 48 таких вопросов по пять раз каждый, собрали 960 ответов, скачали 2 536 страниц, на которые они ссылались, и сравнили с выдачей Google. Короткий ответ на вопрос из заголовка: ИИ рекомендует тех, о ком пишут другие, на страницах, которые он сейчас читает. Ниже — насколько сильно это работает, у какой модели как, и что конкретно сделать, чтобы в эти ответы попасть.
Это продолжение нашего материала о том, как попасть в ответы ИИ. Там речь шла о техническом доступе: боты, robots.txt, индексация. Здесь — о следующем шаге: сайт уже читают, но почему-то не советуют.
Как мы мерили
48 коммерческих вопросов в духе «какой X лучше» в восьми категориях: софт для бизнеса, электроника, финансы, путешествия, здоровье, онлайн-сервисы, товары для дома и гемблинг. Формулировки — как их набирает обычный человек, на английском: рынок США и международный.
Четыре модели, на которых работают самые массовые ИИ-помощники: GPT-5.4 (ChatGPT), Gemini 3.8 Flash, Claude Sonnet 5 и Perplexity Sonar Pro. У каждой включён её собственный веб-поиск, без системных подсказок — вопрос уходил ровно так, как его задал бы человек. Каждый вопрос каждой модели — пять раз, итого 960 ответов, ни одного сбоя.
Из каждого ответа мы извлекли список рекомендованных брендов и сопоставили каждый бренд с его официальным доменом — это та единица, которая интересует владельца сайта. Для тех же 48 запросов сняли первую десятку Google (США, английский язык) и скачали все страницы: и процитированные моделями, и стоящие в топе. Скачать удалось 92% из 2 536.
Позиции в ИИ не существует — есть частота
Первое, что стоит понять, прежде чем что-либо «продвигать»: один и тот же вопрос, заданный одной и той же модели дважды, даёт разные списки. Это давно заметили: исследование SparkToro в начале 2026 года показало, что ChatGPT и ИИ-обзоры Google возвращают одинаковый список брендов меньше чем в 1% повторов, а тот же список в том же порядке — меньше чем в 0,1%.
У нас совпадение выше — от 14% у ChatGPT до 26% у Perplexity. Разница объяснима: мы сводили продукты к брендам («Sony WH-1000XM5» и «Sony WH-1000XM6» — это один бренд Sony), а SparkToro сравнивал списки конкретных товаров. Но главное в другом. Бренд номер один совпадает в 80–95% повторов. Ядро списка устойчиво, хвост — лотерея.
Из этого следуют две практические вещи. Во-первых, проверка «спросил один раз, меня нет» ничего не значит — нужно минимум пять прогонов на запрос. Во-вторых, мерить имеет смысл не место в списке, а долю ответов, в которые вы попадаете. У каждой модели по каждому запросу есть устойчивое ядро: 4–6 брендов, которые появляются в трёх прогонах из пяти и чаще. Цель — попасть в это ядро.
И ещё одно наблюдение, которое экономит много сил: ядра разных моделей почти не совпадают. По медианному запросу в ядро хотя бы одной модели попадает 9 брендов, а в ядро всех четырёх сразу — только 2. Это 21,5%. Каждая модель — отдельный канал со своими источниками, и присутствие в одном не гарантирует присутствия в другом.
Две дороги к рекомендации: память и поиск
Веб-поиск был включён у всех четырёх моделей, но решение, искать или нет, модель принимала сама. И здесь разница оказалась принципиальной.
Gemini в 78% случаев отвечал по памяти, не открыв ни одного источника. ChatGPT и Perplexity искали всегда, Claude — почти всегда. Это значит, что к рекомендации ведут две разные дороги, и работают они с разной скоростью.
Память — то, что попало в обучение модели: многолетняя известность бренда, количество упоминаний в интернете на момент сбора данных. Этот рычаг медленный: сегодняшняя работа отразится в ответах только в следующих версиях моделей. Поиск — то, что модель находит и читает прямо сейчас. Этот рычаг быстрый: страница, опубликованная и проиндексированная на этой неделе, может попасть в ответ уже на следующей.
Хорошая новость в том, что обе дороги ведут через одно и то же место — чужие страницы о вашей категории. Их читает поиск, из них же в своё время собиралось обучение.
Главный рычаг: о вас должны писать другие
Это центральный результат исследования. Для каждого бренда мы посчитали, на скольких страницах из первой десятки Google по тому же запросу он упоминается, — не считая сайта самого бренда. И сопоставили с тем, как часто этот бренд рекомендуют.
Зависимость монотонная и сильная. Бренд, о котором не пишет ни одна страница из топа, получает рекомендацию в среднем в 19% ответов. Бренд, упомянутый на шести страницах и больше, — в 71%. Среди первых только каждый десятый входит в ядро — рекомендуется хотя бы в половине ответов. Среди вторых — три из четырёх.
Мы сознательно брали страницы из выдачи Google, а не те, что процитировали сами модели. Иначе получился бы замкнутый круг: модель цитирует страницу, потому что уже решила рекомендовать бренд, а мы «обнаруживаем», что бренд есть на процитированных страницах. Топ Google от моделей не зависит — это внешний список страниц, которые считаются лучшими по запросу.
Какие именно страницы читают модели, видно по источникам, на которые они ссылаются.
У Claude, Perplexity и Gemini основной источник — подборки «лучших»: статьи вида «10 лучших менеджеров паролей в 2026 году». На них приходится от 55% до 78% всех ссылок. ChatGPT устроен иначе: 62% его ссылок ведут на сайты самих брендов. Он собирает список из обзоров, а потом сверяет цены, тарифы и функции на официальных сайтах. Это важно, и мы вернёмся к этому ниже.
Reddit и YouTube, вопреки распространённому мнению, заметны только у Gemini: 9% и 7% его источников. У трёх остальных моделей Reddit — меньше 1%. Отзовики вроде G2, Capterra и Trustpilot — около 1% у всех. Оговорка: наши запросы — коммерческие вопросы «что лучше», а исследования, где Reddit выходит в лидеры, часто меряют другие типы вопросов — советы, личный опыт, сравнения «что выбрать мне». Для рекомендаций в чистом виде редакционные подборки важнее.
Какие страницы ИИ берёт в источники
Если главный путь в рекомендации — страницы-подборки, следующий вопрос: какие из них модели выбирают. Мы сравнили редакционные страницы из топ-10 Google по одним и тем же запросам: 121 страницу процитировала хотя бы одна модель, 118 — ни одна. Все они стоят в первой десятке, то есть позиция в Google здесь уравнена.
Разница по каждому признаку в одну сторону. Процитированные страницы чаще оформлены как подборка (84% против 53%) и больше чем вдвое чаще содержат текущий год в заголовке (69% против 31%). Их чаще обновляют: 56% обновлены за последние 90 дней против 28%, медиана с последнего обновления — 30 дней против 67. У них чаще указан автор, чаще есть таблица сравнения и разметка FAQPage или ItemList. И они длиннее: медиана 4 489 слов против 2 013, 13 подзаголовков второго уровня против 8.
Это корреляции, а не рецепт: из них не следует, что добавленный в заголовок год сам по себе приведёт страницу в ответы. Но все признаки указывают в одну сторону — модели предпочитают свежие, подробные, структурированные сравнения с понятным автором. Если вы публикуете собственные сравнения, именно так их и стоит делать.
Отдельно о связи с Google. Страницы с позиций 1–6 цитирует хотя бы одна модель в 45–47% случаев, с позиций 7–10 — в 36%. Но каждая модель по отдельности берёт из топ-10 Google только от 8% (Gemini) до 32% (Perplexity) страниц. А из всех ссылок, которые модели приводят, в топ-10 Google лежит лишь 7–21%. ИИ-поиск — это не первая страница Google. ChatGPT при поиске во многом опирается на индекс Bing, и сайт, которого почти нет в Bing, ChatGPT найти не сможет, как бы хорошо он ни стоял в Google. Мы проверили это на себе.
Собственный сайт: что он делает и чего не делает
В ответах с поиском сайт самого бренда оказывается среди источников у 23% рекомендаций и у 35% главных рекомендаций. То есть в большинстве случаев модель рекомендует бренд, даже не открывая его сайт, — на основании чужих страниц.
Но у собственного сайта есть две важные функции. Первая: ChatGPT сверяет на нём факты, и то, что там написано, модели пересказывают почти дословно. Мы видели это на себе: все четыре модели описали наш сервис словами с нашего же сайта, вплоть до цифр. Если на сайте нет чёткого ответа, кто вы, для кого, сколько стоите и чем отличаетесь, модель возьмёт его у кого-то другого.
Вторая: бренды, чей собственный сайт стоит в топ-10 Google по тому же запросу, рекомендуют в среднем в 63,5% ответов, остальных — в 29,6%. Здесь снова работает известность бренда, так что это не чистый эффект. Но сайт, который ранжируется по «лучший X» сам, — это сигнал и для поиска моделей, и для авторов подборок.
Проверили на себе
В августе сервис Ahrefs Brand Radar показывал у нас нули по всем ИИ-платформам. Первая гипотеза была очевидной — боты заблокированы. Логи сервера её опровергли: GPTBot, ClaudeBot и PerplexityBot доходили до сайта. Настоящая причина нашлась в Bing: в его индексе было 2 страницы из 852, а поиск ChatGPT во многом опирается на Bing. Мы подключили IndexNow — протокол, через который сайт сам сообщает Bing и другим поисковикам о новых страницах. Сейчас по 15 брендовым запросам в выдаче на движке Bing находится как минимум 37 разных наших страниц.
После этого мы задали те же вопросы про себя. По брендовому запросу «что такое PromoPilot и стоит ли он того» нас нашли и описали все модели во всех 12 ответах. Claude и Perplexity сослались на 11–14 наших страниц. А по трём общим вопросам о нашей категории — «лучший сервис многоуровневых ссылок», «чем автоматизировать линкбилдинг», «где заказать ссылки для казино» — нас не назвала ни одна модель ни в одном из 36 ответов.
Это и есть главный вывод статьи на живом примере. Индексация и открытый доступ — необходимое условие: без них вас нет даже по вашему названию. Но рекомендацию по общему запросу дают не они, а присутствие в чужих подборках, которых о нас пока мало. Именно над этим мы сейчас и работаем.
Отдельно для iGaming: формулировка решает
Гемблинг-запросы мы включили специально — это ниша, где многие ожидают отказов. Их не было: ни одна модель не отказалась отвечать ни на один из 120 гемблинг-запросов. Но состав рекомендаций сильно зависел от формулировки.
| Запрос | Кого называли чаще всего (раз из 20 ответов) |
|---|---|
| Лучшее онлайн-казино для игроков из США | BetMGM 18, DraftKings 17, FanDuel 16, Caesars 15 |
| Лучшее крипто-казино | BitStarz 14, Stake 12, BC.Game 9 |
| Казино с самыми быстрыми выводами | DraftKings 19, FanDuel 17, BetRivers 17, BetMGM 15, Stake 9 |
| Лучший покерный сайт | PokerStars 20, GGPoker 15, WSOP 14 |
На вопрос про США модели называют только операторов с лицензией штатов и обязательно оговаривают, где игра легальна. На вопрос про крипто-казино — совсем другой набор брендов, работающих вне американской лицензии. Практический вывод для операторов: вопрос не в том, «рекомендует ли ИИ казино», а в том, под какие формулировки ваш бренд вообще подходит. Именно подборки по этим формулировкам и нужно отрабатывать.
Протокол: что сделать, чтобы ИИ рекомендовал ваш сайт
Семь шагов в порядке, в котором их стоит проходить. Первые два убирают причины, по которым вас нельзя найти в принципе; следующие три работают на главный рычаг; последние два — про то, как не тратить силы вслепую.
Убедитесь, что вас могут прочитать все четыре поиска
Google и Bing — разные индексы, и ChatGPT при поиске во многом опирается на Bing. Проверьте, сколько ваших страниц видно в DuckDuckGo, чья выдача во многом строится на Bing, и подключите Bing Webmaster Tools. Там же есть отчёт о цитированиях в Copilot. Подключите IndexNow, чтобы новые страницы попадали в Bing быстрее, а не ждали обхода неделями. В robots.txt не закрывайте поисковых ботов: OAI-SearchBot, PerplexityBot, Claude-SearchBot. Подробно об этом — в прошлом материале.
Напишите на сайте то, что модели будут пересказывать
Одна страница, которая прямо отвечает: что это, для кого, сколько стоит, чем отличается от альтернатив, с какими цифрами. Модели пересказывают это почти дословно, а ChatGPT сверяет на официальном сайте цены и функции. Устаревшая цена или размытая формулировка уйдёт в ответы в том же виде.
Составьте список страниц, которые ИИ читает по вашей категории
Выпишите 10–20 запросов, по которым вас должны рекомендовать: «лучший X», «лучший X для Y», «альтернативы Z», «X против Y». Для каждого соберите первую десятку Google и источники, на которые ссылается Perplexity. Он показывает их прямо в ответе. Страницы, которые повторяются в обоих списках, — ваши главные цели.
Попадите в эти подборки
Это главный рычаг: по нашим данным, переход от «нигде не упомянут» к «упомянут на 4–5 страницах» поднимает частоту рекомендации с 19% до 53%. Способы попасть в подборку давно известны: написать автору с данными и тестовым доступом, дать эксклюзивные цифры, подключить партнёрскую программу, если издание на ней работает, стать источником для их обновлений. Подборки обновляют часто — медиана у процитированных страниц 30 дней с последнего обновления, — так что окно открывается регулярно.
Если публикуете свои сравнения — делайте их такими, какие цитируют
Формат подборки, текущий год в заголовке, таблица сравнения, указанный автор, обновление не реже раза в квартал, развёрнутый текст с подзаголовками по каждому варианту, разметка ItemList или FAQPage. Честное сравнение, где вы не всегда первые, работает лучше рекламной страницы: модели ищут сопоставление, а не самоописание.
Учтите разный вкус моделей
Если для вашей аудитории важен ИИ Google, добавьте Reddit и YouTube: у Gemini это 16% источников. Если важен ChatGPT — особенно следите за своим сайтом и присутствием в Bing. Для Claude и Perplexity решают редакционные подборки. Ядра моделей совпадают только на 21,5%, поэтому одной тактикой все четыре не закрыть.
Мерьте частоту, а не позицию
Задавайте каждый контрольный запрос каждой модели минимум пять раз и считайте долю ответов, в которых вы есть. Отдельно по моделям, раз в месяц, одним и тем же набором запросов. Позиция в списке и единичная проверка ничего не говорят: набор брендов в двух соседних прогонах совпадает в 14–26% случаев.
Где здесь ссылки
Ссылки остаются частью картины, но их роль стоит понимать правильно. Они не заменяют присутствия в редакционных подборках: модель рекомендует бренд потому, что о нём пишут, а не потому, что на него ссылаются. Зато ссылки помогают вашим собственным страницам — главной, странице сравнения, описанию продукта — ранжироваться в Google и Bing. А именно оттуда поиск моделей берёт кандидатов в источники, и сайт, стоящий в топе по своему запросу, рекомендуют заметно чаще.
Частые вопросы
Почему ИИ рекомендует конкурентов, а не мой сайт?
Чаще всего потому, что о конкурентах пишут на страницах, которые модель читает, а о вас нет. По нашим данным, бренд, не упомянутый ни на одной странице из топ-10 Google по запросу, рекомендуют в среднем в 19% ответов, а упомянутый на шести и более — в 71%. Сначала убедитесь, что модели находят вас по названию, потом работайте над присутствием в подборках.
Сколько раз нужно задать вопрос, чтобы понять, рекомендует ли ИИ мой сайт?
Минимум пять раз каждой модели. Один и тот же вопрос даёт разные списки: полностью набор брендов совпадает только в 14–26% пар повторов. Устойчиво лишь ядро — бренды, которые появляются в трёх ответах из пяти и чаще. Мерьте долю ответов, где вы есть, а не место в списке.
Нужно ли быть в топ-10 Google, чтобы ИИ меня рекомендовал?
Это помогает: бренды, чей сайт стоит в топ-10 по запросу, рекомендуют в 63,5% ответов против 29,6% у остальных. Но это не обязательное условие и не достаточное. Большая часть ссылок, которые приводят модели, лежит вне первой десятки Google, а ChatGPT при поиске во многом опирается на индекс Bing.
Помогает ли присутствие на Reddit?
Для ИИ Google — да: у Gemini Reddit и YouTube вместе дали 16% источников. У ChatGPT, Claude и Perplexity в наших коммерческих запросах Reddit занял меньше 1% ссылок. Для рекомендаций в духе «какой X лучше» редакционные подборки у этих моделей важнее.
Как часто нужно обновлять страницы, чтобы их цитировали?
Ориентир — не реже раза в квартал. Среди редакционных страниц из топ-10 Google процитированные моделями в 56% случаев обновлены за последние 90 дней, непроцитированные — только в 28%. Медиана с последнего обновления у первых 30 дней, у вторых 67.
Рекомендует ли ИИ онлайн-казино?
Да, в нашем замере ни одна из четырёх моделей не отказалась ответить ни на один из 120 гемблинг-вопросов. Но набор брендов зависит от формулировки: на вопрос про США называют только операторов с лицензией штатов, на вопрос про крипто-казино называют совсем другие бренды. Работать нужно с подборками по тем формулировкам, под которые подходит ваш бренд.
Источники: собственное исследование PromoPilot, сентябрь 2026 года — 960 ответов моделей GPT-5.4, Gemini 3.8 Flash, Claude Sonnet 5 и Perplexity Sonar Pro с включённым веб-поиском по 48 коммерческим запросам, топ-10 Google (США) по тем же запросам и 2 536 страниц-источников. Внешние данные: исследование SparkToro о согласованности рекомендаций ИИ (январь 2026). Модели вызывались через API; ответы в приложениях могут отличаться.
