Почему нейросеть использует ваши цены, но рекомендует конкурентов

Михаил Беляев

Руководитель образовательного направления Битрикс24

В статье Михаил Беляев, руководитель образовательного направления Битрикс24, разбирает, как GEO (генеративная оптимизация) помогает бизнесу повышать видимость в ответах нейросетей, попадать в рекомендации и не терять потенциальных клиентов.

Как работает генеративная оптимизация

Производитель бытовой химии решил выйти на маркетплейс. Для этого ему нужен фулфилмент – подрядчик, который будет хранить товар, упаковывать и отгружать заказы. Раньше производитель с такими компаниями не работал, поэтому решил поискать варианты через нейросеть Алиса.

Сначала он спрашивает: «Сколько стоит фулфилмент для маркетплейса?» Нейросеть называет диапазон цен и объясняет, от чего зависит стоимость. Конкретных компаний в ответе нет, хотя цифры она собрала с сайтов нескольких подрядчиков.

Затем производитель уточняет: «Какой фулфилмент выбрать в Подмосковье?» На этот раз нейросеть предлагает четыре компании.

Наконец, он выбирает одну из них и спрашивает: «[Название компании] отзывы». В ответ получает карточку с адресом, ценами и рейтингом.

Подрядчик, чьи цены помогли нейросети сформировать представление о рынке, в список рекомендаций не попал. Его информация сработала на конкурентов, а потенциальный клиент ушел к ним.

Сценарий вымышленный, но сама механика реальна. Нейросети все чаще становятся посредниками между покупателем и поставщиком: помогают сравнивать цены, выбирать компании и проверять информацию перед покупкой. Для бизнеса это означает новую задачу – не просто попадать в ответы ИИ, а добиваться, чтобы компанию рекомендовали потенциальным клиентам. Этим занимается GEO (Generative Engine Optimization) – оптимизация присутствия бренда в ответах генеративных нейросетей.

Почему это становится важным для бизнеса

Для российского рынка особенно важна Алиса. По данным ⁠опроса компании «Ашманов и партнеры», среди тысячи пользователей ИИ из крупных городов 74% пользуются Яндексом с Алисой. ChatGPT и YandexGPT используют примерно треть опрошенных, DeepSeek – 15%. Поэтому российскому бизнесу важно понимать, как Алиса находит информацию о компаниях и формирует рекомендации.

При этом поток переходов на сайты из нейросетей растет. По данным аналитического сервиса UIS, которые ⁠привел «Коммерсантъ», за десять месяцев количество таких переходов на сайты 2500 компаний увеличилось на 119%. Конверсия в заявку тоже оказалась выше, чем у обычного поиска: 3,9% против 2,8%. При этом около 70% переходов из нейросетей аналитика относит к прямым заходам, поэтому реальный объем такого трафика может быть еще больше.

О том, что выбор поставщика постепенно перемещается из поисковой выдачи в ответы нейросетей, говорят все чаще. Но есть нюанс: нейросеть может использовать данные компании, не рекомендуя ее потенциальному клиенту. Информация с сайта помогает ИИ отвечать на вопросы о рынке, но это не гарантирует, что компания попадет в список подходящих поставщиков.

Все зависит от того, что именно спрашивает пользователь: сколько стоит услуга, кого выбрать или что известно о конкретной компании. Разберем эти сценарии и посмотрим, как бизнесу работать с каждым из них.

«Сколько стоит»: ваши данные работают на рынок

В начале октября агентство RUPR проверило, как Алиса отвечает на вопросы о стоимости услуг. В исследовании – 29 запросов в восьми нишах Москвы. На вопрос «Сколько стоит?» нейросеть называет диапазон цен и объясняет, от чего зависит стоимость. Например, ремонт квартиры под ключ, по ее оценке, обходится в 15–25 тысяч рублей за квадратный метр.

В 79% случаев источниками ответов о стоимости были сайты компаний. Для запросов «как заказать» этот показатель составил 82%. Но даже если нейросеть использует сайт компании, она не обязательно называет ее в ответе: пользователь получает цифры, не открывая ни одного сайта.

Получается, страницы с ценами и статьи о выборе подрядчика помогают клиенту сориентироваться на рынке, но не гарантируют компании новых заявок. Удалять такой контент не нужно: он формирует представление о стоимости услуги, и хорошо, если нейросеть опирается на ваши данные. Но рассчитывать, что сами по себе статьи «Сколько стоит X в 2026 году» приведут клиентов, не стоит. По сути, вы помогаете ИИ отвечать на вопросы о рынке, в котором работаете.

«Кого выбрать»: как попасть в рекомендации нейросети

Когда пользователь спрашивает, какую компанию выбрать, нейросеть уже не просто называет цены, а предлагает конкретных поставщиков. По тому же исследованию RUPR, в таких ответах 56% источников – сайты компаний, остальные – рейтинги, справочники и деловые СМИ.

При этом стабильного первого места в рекомендациях нет. Рэнд Фишкин из SparkToro и его коллеги ⁠проверили, как часто ChatGPT, Claude и ИИ-ответы Google предлагают одинаковые списки брендов. Они повторили одни и те же запросы почти 3000 раз. Полностью одинаковые списки встречались реже чем в 1% случаев. Зато компании, которые нейросети знали лучше, появлялись в 60–90% ответов – пусть и на разных позициях.

Это не значит, что позиции сайта в поиске больше не важны. Нейросети используют поисковую выдачу и другие источники информации, поэтому видимость сайта по-прежнему имеет значение. Новому ресурсу без истории и авторитета сложнее попасть в поле зрения ИИ.

Возникает соблазн обойти конкурентов: опубликовать у себя рейтинг «Топ-10 фулфилмент-операторов» и поставить собственную компанию на первое место. Но это не гарантирует результата. Аналитик Лили Рэй ⁠проверила 100 запросов вида «лучший сервис для…» в ИИ-ответах Google. В 69% случаев, когда нейросеть ссылалась на подобный рейтинг, она не рекомендовала его автора, а называла другие компании – нередко из того же списка.

Похожий результат получила компания Scrunch, которая занимается мониторингом видимости брендов в нейросетях. По ее ⁠данным, собственный рейтинг повышал вероятность рекомендации автора примерно с 4 до 7%. В четверти случаев нейросеть вместо автора рекомендовала конкурента из его же подборки.

Гораздо полезнее, когда о компании рассказывают независимые источники: отраслевые рейтинги, обзоры на авторитетных площадках и отзывы клиентов. Важны и карточки организации на Яндекс Картах, в 2ГИС и других справочниках.

По ⁠наблюдениям агентства Topface Media, Алиса при ответах на вопросы о репутации компаний обращается, в частности, к Отзовику, 2ГИС, Zoon и Яндекс Отзывам. Выборка агентства небольшая, поэтому обобщать результаты на все запросы не стоит. Но вывод понятен: нейросеть формирует представление о компании не только по ее собственному сайту, но и по тому, что о ней пишут другие.

«Проверяю вас»: здесь ваши данные работают на вас

Третий сценарий – клиент уже знает название компании и хочет проверить ее перед покупкой. Он спрашивает у нейросети: «X отзывы», «X цены», «X доставка в Казань». В ответ получает информацию именно об этой компании: адрес, цены, часы работы и другие сведения.

По данным «Коммерсанта», Алиса берет адреса, цены и часы работы из карточек организаций в Яндекс Бизнесе. А в чате нейросети товары могут отображаться отдельными карточками с ценой и ссылкой на продавца. Рядом появляется отметка «ниже рынка» или «выше рынка». ⁠

На этом этапе клиент уже рассматривает конкретного поставщика, поэтому ошибка в информации может стоить компании сделки. Особенно часто нейросети ошибаются в ценах. Сервис Searchable ⁠собрал 32,5 тысячи фактов, которые нейросети сообщали о 1700 компаниях, и попросил эти компании проверить информацию. Ошибочными оказались 9,2% фактов, а среди сведений о ценах – 13,5%. При этом о небольших компаниях нейросети ошибаются чаще, чем о крупных.

Причины вполне конкретные: прайс в PDF, который нейросеть не смогла прочитать, формулировка «цена по запросу», устаревшая информация на агрегаторе или разные цены на сайте и в карточке организации.

Чтобы снизить риск ошибок, стоит сделать несколько вещей.

1. Укажите цены текстом на странице товара или услуги. Не прячьте их в изображениях и PDF. Если стоимость зависит от объема заказа, укажите хотя бы начальную цену или диапазон.

2. Синхронизируйте цены на всех площадках. Проверьте сайт, карточки в Яндекс Бизнесе и 2ГИС, данные на маркетплейсах. Для товарных предложений Яндекс может блокировать позиции, если цена в фиде расходится с ценой на сайте.

3. Для товаров загрузите фид в Яндекс Вебмастер. Это файл с данными о товарах и их ценах. Размещение в поиске по товарам бесплатно, а карточки товаров в чате Алисы формируются на основе тех же данных.

4. Для услуг заполните прайс-лист в Яндекс Бизнесе. Так у нейросети будет дополнительный источник информации о стоимости и условиях.

5. Ответьте на сайте на вопросы, которые клиенты задают перед покупкой. Например, укажите сроки выполнения работ, условия оплаты, возможность работать с НДС и минимальный объем заказа. Такие вопросы можно найти в расшифровках звонков из CRM. Чем точнее и полнее информация, тем меньше поводов для догадок.

Есть и практический совет для отдела продаж. Клиент, который пришел из нейросети, может уже знать цену – пусть даже неверную. Если выяснить это только в конце разговора, обсуждение легко превратится в спор. Поэтому в начале общения стоит спросить, какую стоимость назвала нейросеть, и сразу объяснить расхождения. Это поможет избежать недопонимания и лишних претензий.

Проверка за 15 минут

Проверьте, как нейросети представляют вашу компанию. Задайте нейросети три вопроса так, как задал бы клиент, который вас еще не знает: сколько стоит ваша услуга, кого выбрать в вашем городе, что известно о вашей компании.

Повторите каждый запрос несколько раз: ответы могут меняться. Посмотрите, упоминает ли нейросеть вашу компанию, кого рекомендует вместо нее и какие цены называет.

Результаты подскажут, с чего начать. Если вас нет в рекомендациях, работайте над присутствием в независимых рейтингах, обзорах и отзывах. Если нейросеть ошибается в ценах, проверьте сайт и карточки компании на внешних площадках. Если ваши данные появляются только в ответах о стоимости услуг, но не помогают попасть в рекомендации, стоит поработать над узнаваемостью бренда за пределами собственного сайта.

Одной проверки недостаточно: ответы нейросетей меняются, поэтому за ними нужно следить регулярно. Этот процесс можно автоматизировать – например, собрать приложение, которое по расписанию отправляет запросы популярным нейросетям и присылает сводку результатов.

Для этого не обязательно привлекать программиста. Приложение можно создать с помощью вайбкодинга: описать задачу нейросети и доработать полученный результат.

Нейросети уже используют данные вашей компании. Вопрос в том, помогают ли они привлекать клиентов или работают на конкурентов.