Почему нейросети советуют разные бренды: у Алисы и ChatGPT разные источники

Коротко

Почему нейросети советуют разные бренды на один и тот же вопрос?

Когда нейросеть или ИИ-агент отвечает с поиском, у ответа есть источники: подборки, карточки, отзывы, сайты компаний. Имена брендов берутся оттуда. Поиск у сервисов разный, и предпочтения по типам страниц тоже разные. Поэтому на вопрос «какой выбрать» Алиса и ChatGPT перескажут разные страницы и назовут разные марки.

Масштаб расхождения видно по чужим замерам. Корейская AI Bigs Lab проверила 715 брендов в 30 категориях в ChatGPT, Gemini, Claude и Perplexity: в 20 категориях лидер менялся в зависимости от нейросети.

Есть и второй механизм - ответ по памяти, без поиска. Там ссылок нет, и выбор брендов зависит от того, что модель запомнила при обучении. Чем отличаются эти режимы, я разбирал в материале про то, когда нейросеть ищет, а когда отвечает по памяти. Дальше речь только об ответах с поиском: там источники видны, и по ним понятно, почему нейросети советуют разные бренды.

Профили ниже - из Prodvig.ai, сервиса, который я собрал для замера брендов в нейросетях. Это снимок его базы на 20 октября 2026 года: 117 078 ссылок из ответов нейросетей на вопросы покупателей в 49 категориях. Профиль считается для 11 каналов, у которых в базе больше тысячи ссылок; это не тот же список, что на странице каналов сервиса, сюда попали только каналы с таким объёмом ссылок. Ниже разобраны девять из них. Каждая ссылка размечена по тому, кто решает о публикации, а по заголовку и адресу страницы - ещё и по типу страницы (магазин, отзывы, сайт компании, рейтинг). Заголовок есть у 86,6% ссылок, и доли типов страниц считаются по ним.

Из чего собирает ответ Алиса AI?

Тот же перекос виден по тому, кто решает о публикации. Маркетплейсы, карты и отзовики, то есть всё, куда бренд заходит сам при условии (статус продавца, карточка, настоящий отзыв), дают 22,2% ссылок Алисы. Это больше, чем у любого другого канала, в среднем по базе таких 12,3%.

Сайтов компаний у Алисы меньше среднего: 14,8% против 24,3%. И она почти не выходит за пределы рунета: 89,8% её ссылок ведут на сайты в зонах .ru, .рф, .su и .by.

Похоже ведёт себя YandexGPT с поиском: около трети ссылок у него тоже магазины и карточки. Ссылок у него в базе меньше, поэтому это скорее подтверждение, чем отдельный профиль.

Что это значит на практике. Для покупателя, который спрашивает Алису, главный источник фактов о товаре - карточка на маркетплейсе и отзывы под ней. Что проверить в карточке, я разобрал в статье про товар в ответах нейросетей, а как работать с отзывами без накрутки - в материале отзывы и ответы нейросетей.

Из чего собирает ответ ChatGPT?

ChatGPT устроен иначе, чем Алиса. Рейтингов «лучших» у него 10,2% против 22,3% в среднем, зато вдвое чаще встречаются площадки, куда нельзя купить вход: рейтинги и тесты, справочники, госсайты. У ChatGPT их 8,0%, в среднем по базе 4,0%.

Самые частые отдельные домены у ChatGPT - отзовики, Яндекс Отзывы и irecommend. Но в сумме больше весят сайты компаний: их тысячи, и каждый по отдельности встречается редко. По уровню доступа картина та же: 82,4% ссылок ChatGPT ведут туда, где решают редакция или владелец сайта, при 71,5% в среднем.

Что это значит на практике. Под ChatGPT первым делом работает собственный сайт: страницы, которые прямо отвечают на вопросы покупателя и которые бот вообще может прочитать. Если сайт собран на JavaScript, проверь это сначала, как в материале почему нейросети не видят сайт на JavaScript.

Ответ над выдачей: AI-блок Яндекса и Google AI Overview

Эти два канала - ответ, который стоит над списком ссылок в обычном поиске. У AI-блока Яндекса 86,8% ссылок ведут на сайты в тех же зонах .ru, .рф, .su и .by. Типы страниц у него посчитать нельзя: заголовков страниц этот канал в замере не отдаёт, поэтому видно только, какие это площадки и кто решает о публикации.

Главное отличие - доля площадок, где публикуешь сам. У ответа Яндекса над выдачей она самая высокая в базе, и первым источником стоит Дзен. Для бренда это самый короткий путь: статья на открытой площадке под вопрос покупателя. Какие площадки рунета нейросети цитируют чаще и где у этого списка подвох, я разобрал в статье какие площадки цитируют нейросети.

Google AI Overview выделяется соцсетями: 6,7% ссылок против 0,4% у ChatGPT. Среди его частых источников есть Instagram*, но российскому бренду эту площадку я не рекомендую.

Как попасть в ответ Яндекса над выдачей и чем он отличается от чата, разобрано в статье про ответ Алисы AI в поиске.

* Instagram принадлежит компании Meta. Meta признана экстремистской организацией, её деятельность запрещена на территории Российской Федерации.

Perplexity, Claude, Gemini и Grok: ближе к среднему

У Perplexity в базе 36 036 ссылок, 30,8% от всех. Поэтому сравнивать каналы со «средним по базе» надо с поправкой: среднее тянет в его сторону. Сам профиль Perplexity ровный: рейтингов чуть больше среднего, сайтов компаний чуть меньше, остальные типы страниц близко к базе в целом.

Gemini и Grok ближе к ChatGPT, чем к Алисе: сайты компаний у них около трети ссылок. Claude ближе к среднему, с чуть большей долей отзывов.

Практический вывод для этой группы простой: отдельного рецепта под каждый канал не нужно, работает общий набор - свой сайт, подборки и рейтинги, открытые площадки.

Что из этой разницы - нейросеть, а что - вопросы?

Оговорка к сравнению каналов: в общую базу нейросети подключались в разное время, и вопросы им достались не одинаковые. Пять каналов с наибольшим числом ссылок получили общими только 459 вопросов из 1 141. Значит, часть разницы - это разные вопросы, а не характер нейросети.

Чтобы понять масштаб, у Perplexity посчитана доля инструкций «как выбрать» на всех его вопросах и только на общих: 11,6% и 10,7%. По этому показателю разница меньше процентного пункта. Остальные доли Perplexity и профили других каналов на общем наборе не пересчитывались. А в методике расчёта базы отмечено, что на разных наборах вопросов доли могут расходиться в разы, поэтому профили выше - ориентир по базе, а не свойство нейросети.

Вторая оговорка - состав базы. Около 70% ссылок дали вопросы о технике, товарах для дома и продуктах питания. Высокая доля карточек у Алисы во многом отсюда: на вопрос о товаре естественно ссылаться на магазин. Для услуг и B2B карточек нет, и источники другие, это разобрано в статье про B2B и услуги в ответах нейросетей.

Что это меняет в работе бренда?

Какие нейросети включать в работу для российского покупателя, я разбирал в статье Алиса, ChatGPT или GigaChat. А почему среднюю видимость по всем каналам нельзя складывать в одну цифру, - в материале про долю голоса бренда.

Общий профиль по базе показывает направление, но не твою категорию. Если нужно увидеть, какие площадки каждая нейросеть берёт именно по вопросам твоих покупателей, это делает мой сервис Prodvig.ai. В замере бренда набор вопросов один на все каналы и после старта не меняется: разнобой вопросов, о котором шла речь выше, - особенность общей базы, куда каналы подключали по очереди. Каждый канал считается отдельной строкой, а у каждого ответа записаны режим (с поиском или по памяти) и список источников.

Частые вопросы

Главный вывод

Практический шаг: задай один и тот же вопрос покупателя Алисе и ChatGPT с поиском и выпиши источники под обоими ответами. Отметь, сколько из них карточки и отзывы, а сколько сайты компаний.