Кого цитируют AI, когда малый бизнес спрашивает о продвижении: исследование TexTerra

Редакция «Текстерры»

Что делает владелец только что открывшейся кофейни, когда задумывается, с чего начать продвижение? Если раньше он консультировался у специалиста или гуглил, то сегодня он, скорее всего, спрашивает Алису или другую нейросеть, и через несколько секунд получает план: заполнить карточку в Картах, завести сообщество во ВКонтакте и отложить Директ до лучших времен. И вместе с ответами он чаще всего видит ссылки на статьи, которые нейросеть нашла в сети.

Нам стало интересно, чьи это материалы; иначе говоря, кто на самом деле консультирует малый бизнес, когда тот спрашивает нейросеть о продвижении: независимые медиа, агентства, сами рекламные площадки? И насколько этим советам можно доверять там, где ошибка стоит денег, например в вопросах о законе?

Если коротко, вот что мы увидели в ходе исследования:

• нейросети цитируют блоги сервисов чаще, чем блоги агентств, но монополии на этот трафик нет ни у кого;

• из материалов агентств нейросети охотнее всего берут статьи под конкретную нишу;

• у Алисы, ChatGPT и Google почти не пересекаются источники: на один и тот же вопрос пришлось от 2 до 9% общих доменов;

• почти в половине ответов со ссылками хотя бы один источник продает именно тот канал или сервис, который советует ответ (например, совет разместиться на Авито со ссылкой на блог Авито);

• о том, как оценить отдачу от рекламы, нейросети рассуждают без ссылок в половине случаев;

• на прямые вопросы о законе нейросети отвечают в целом верно, а ошибки появляются в деталях и там, где вопроса конкретно о законе не было.

Исследование охватило 8 ниш, 40 вопросов и 360 AI-ответов

В исследование вошли восемь типов малого бизнеса с разной моделью продаж: кофейня, салон красоты, интернет-магазин одежды, автосервис, онлайн-школа, бригада по ремонту квартир, юридическая или бухгалтерская компания и небольшое B2B-производство.

Для каждой ниши мы составили пять вопросов, которые предприниматель задает на разных этапах: с чего начать продвижение, какой канал выбрать, сколько закладывать на рекламу, что нужно знать о законе и как понять, что реклама окупается. Саму логику формирования запросов можно изучить в нашей статье «Как собрать промпт-сет для мониторинга бренда и категории продукта».

Каждый из 40 вопросов мы задали Алисе, ChatGPT и Google AI по три раза, каждый раз в новом чате; эти вопросы мы зафиксировали до сбора и не меняли.

Как устроено исследование: 8 ниш, 40 вопросов, три нейросети, 360 ответов

Все 40 вопросов, которые мы задавали нейросетям

В ответах нашлось 1850 ссылок на 502 домена. Каждый источник мы разметили по двум признакам:

• тип: деловое или отраслевое медиа, блог рекламной площадки или сервиса, блог агентства или специалиста, образовательная платформа, пользовательский контент, правовой ресурс или госсайт, компания не из маркетинга;

• коммерческий интерес: продает ли источник то, что советует ответ, что-то смежное или ничего по теме.

Тип мы определяли по автору материала, а не по домену в целом. Например, на vc.ru, Хабре, в РБК Компаниях и блогах Sostav и Клерка тексты публикуют сами компании и пользователи, поэтому такие материалы мы отнесли к пользовательскому и корпоративному контенту, а в категорию медиа попали только редакционные тексты. Бренд-медиа банков вроде СберБизнес Live и Т-Бизнес секретов мы отнесли к деловым медиа.

AI цитируют блоги сервисов чаще агентств, но монополии нет ни у кого

Треть всех ссылок в нашей выборке ведет на блоги рекламных площадок и сервисов для бизнеса, это 630 из 1850. Еще 22% — блоги агентств и частных специалистов. На пользовательские и корпоративные публикации приходится 14%, на редакционные медиа — 11%, на правовые ресурсы и госсайты — 8%.

Каждый крупный сервис набирает больше цитат, чем самое заметное агентство. У Битрикс24 34 цитаты, у eLama 33, у Контура 29, а еще есть справочные разделы Яндекс Рекламы и Яндекс Директа — 37 и 33. Самое цитируемое агентство набрало 12. Объяснение, на наш взгляд, довольно простое: у сервиса есть редакция, бюджет и прямой интерес писать для малого бизнеса, потому что малый бизнес — его клиент. Такие команды годами выпускают статьи про каждую нишу и каждую типовую задачу, и нейросети часто находят там подходящий ответ.

Агентства при этом из ответов никуда не делись, просто их много и они маленькие. 407 агентских ссылок распределились по 191 домену, и у 138 из них по одной-две цитаты. По всей выборке картина похожая: 232 из 502 доменов процитированы ровно один раз.

Сервисы цитируют чаще агентств, но 232 из 502 доменов процитированы один раз

Для тех, кто только начинает работать над AI-видимостью, это хорошая новость. В темах про продвижение малого бизнеса нейросети не держатся за узкий круг «авторитетов», и новый источник вполне может попасть в ответ. Обратная сторона тоже есть: одна цитата еще не делает вас постоянным источником. Об этом мы расскажем подробнее в разделе про карты источников.

Еще один заметный путь в источники — открытые площадки для публикаций. vc.ru стал самым цитируемым доменом всего исследования: 82 ссылки. Блоги на Sostav дали 45, Дзен 23, РБК Компании 13. Пишут там часто те же агентства и сервисы, так что их реальная доля в ответах выше, чем видно по их собственным сайтам. Чтобы публикация на такой площадке работала на бренд, мало ее написать: нужно выбрать площадку под задачу и потом проверить эффект. Как это сделать, мы рассказывали в статье «Внешние источники в AI-поиске: как выбрать площадку, подтвердить факт и измерить результат».

Из материалов агентств нейросети чаще берут статьи под нишу

Когда мы разбирали адреса процитированных страниц, бросилось в глаза, как часто в них стоит сама ниша: «продвижение автосервиса», «реклама салона красоты», «где искать заказы на ремонт квартир». У агентств это особенно заметно: 56% их цитат приходится на статьи, в адресе которых прямо названа ниша из вопроса. По всем источникам вместе таких 39%.

Вероятно, у агентства немного шансов составить конкуренцию сервису общим материалом о том, «как продвигать бизнес». Зато у него есть то, чего часто нет у сервиса: практика в конкретных нишах. Похоже, именно поэтому небольшая студия с подробной статьей про продвижение автосервиса на Авито оказывается в ответе наряду с крупными сервисами.

Но осторожно с выводом: адрес страницы только показывает, о чем она, и сам по себе ничего не дает. Нейросеть ищет текст, который отвечает на вопрос пользователя, и нишевая статья чаще содержит нужные факты. Как делать такие страницы, мы подробно разбирали в статье «Как бренду работать над контентом, чтобы он попал в AI-ответы»: ключевые факты должны быть видны в тексте, а сильные утверждения — подкреплены кейсом или методикой.

У каждой нейросети своя карта источников, и она меняется

На один и тот же вопрос Алиса, ChatGPT и Google ссылаются на почти не пересекающиеся наборы доменов. У Алисы и Google общих доменов в среднем 9%, у Алисы и ChatGPT 4%, у Google и ChatGPT 2%. За все исследование лишь 12 доменов процитировали все три системы, среди них vc.ru, КонсультантПлюс, eLama, справка Яндекс Директа и два банковских медиа.

У каждой системы свой характер:

• Алиса цитирует больше всех и опирается в основном на блоги сервисов и агентств. Сервисы дают 43% ее ссылок. При этом сайты Яндекса занимают среди них скромное место, около 8% всех ссылок.

• Google чаще других ссылается на публикации пользователей и компаний на открытых площадках, им приходится 23% его ссылок. В том числе он 23 раза процитировал посты из Instagram*.

• ChatGPT цитирует мало и узко. Первые десять доменов дают 58% его ссылок, а почти 40% ведут на правовые ресурсы: КонсультантПлюс, Гарант, сайт ФАС. У Алисы и Google первые десять доменов дают четверть ссылок.

Алиса чаще опирается на блоги сервисов, ChatGPT — на правовые ресурсы

Меняется карта и внутри одной системы. Когда мы задавали тот же вопрос повторно в новом чате, домены совпадали на 30–40%. Это «День сурка» наоборот: вопрос тот же, а ответ и его источники каждый раз другие. Наши цифры совпадают с зарубежными замерами. SparkToro и Gumshoe проверили почти 3000 прогонов 12 одинаковых запросов в ChatGPT, Claude и AI-ответах Google: один и тот же список рекомендаций повторялся реже чем в 1% случаев. А Google прямо пишет в документации, что AI Overviews и AI Mode запускают несколько связанных поисков и могут работать на разных моделях, поэтому их ответы и ссылки различаются.

Иначе говоря, работа над видимостью в одной нейросети не переносится на другие сама собой, а разовая проверка ответа вообще мало что показывает. В TexTerra мы поэтому смотрим на серию ответов и на долю прогонов, в которых бренд или источник появляется, и повторяем замеры регулярно. Как устроить такой контроль, рассказываем в статье «Еженедельный мониторинг GEO: какие изменения в AI-ответах требуют быстрой реакции».

И одна хорошая новость для тех, кто спрашивает нейросети о своем бизнесе. Каналы продвижения все три системы действительно подбирают под нишу. В повторных ответах для одной ниши совпадает примерно 61% названных каналов, а для разных ниш — около 26%. Кофейне советуют Карты и районные сообщества, бригаде по ремонту — Авито и Профи, производству — выставки и отраслевые площадки.

Почти половина ответов опирается на тех, кто продает советуемое

В 141 из 293 ответов со ссылками хотя бы один источник продает то, что советует ответ. У Алисы таких ответов 62 из 98, у Google 58 из 112, у ChatGPT 21 из 83.

Поясним, что мы тут считаем. Источник «продает советуемое», если ответ нейросети рекомендует тот тип канала или услуги, который продает автор источника: контекстную рекламу, CRM, коллтрекинг, размещение объявлений. Называть бренд для этого не обязательно. Агентство так засчитывается, только если его статья посвящена тому же каналу, что советует ответ, например настройке Директа: продвижение «вообще» мы таким совпадением не считали. Поэтому большая часть таких ссылок — 192 из 268 — ведет на блоги сервисов и рекламных площадок, а на агентства приходится 76. Например, на вопрос «Стоит ли автосервису размещаться на Авито или лучше вкладываться в Яндекс Директ?» нейросети советуют оба канала и ссылаются при этом на блог Авито, справку Директа и статьи агентств, которые настраивают рекламу на этих площадках.

Лучше всего это видно именно в вопросах о выборе канала: там такой источник есть в 49 из 66 ответов со ссылками. В вопросах о законе мы считали заинтересованными только операторов рекламных данных и правовые сервисы, и там эта доля намного ниже. В целом из 1850 ссылок 14% ведут на тех, кто продает рекомендуемое, 46% — на тех, кто продает что-то смежное, треть — на источники без коммерческого интереса в этой теме, а у оставшихся 6% интерес определить не удалось.

Чаще всего заинтересованные источники встречаются в вопросах о выборе канала

Сразу оговоримся: заинтересованный источник не значит неверный совет. Сервис лучше всех знает свой продукт, а статьи на сайтах сервисов часто сделаны добросовестно и подробно. Вопрос в том, что нейросеть не предупреждает, чей материал пересказывает. В обычной жизни мы сами делаем поправку: консультант в магазине посоветует то, что есть на полке, а вот в ответе чат-бота такой поправки нет, и делать ее приходится читателю.

Отдельно стоит сказать про платную рекламу. Объявления в ответах Алисы — другой формат, мы его разбирали в статье «Реклама в Алисе AI: нельзя отдельно включить, отключить и измерить». В это исследование они не вошли: мы считали только ссылки на источники самого ответа.

Об оценке результата нейросети чаще рассуждают без ссылок

Из 360 ответов без единой ссылки оказались 67, это 19%. Но распределены они неравномерно: половина их приходится на вопросы о том, как понять, что реклама окупается. Из 72 ответов на такие вопросы без ссылок 36. У ChatGPT без ссылок 19 из 24 таких ответов, у Алисы 12 из 24, у Google 5 из 24.

При этом цифры в таких ответах есть почти всегда: проценты или суммы мы нашли в 66 из 72. Ориентиры по конверсии, норма окупаемости, формулы ROI и ROMI звучат уверенно, но проверить, откуда они взялись, по самому ответу нельзя. Скорее всего, модель собирает такие ответы из того, что уже знает, но это именно предположение: если источника не видно, мы не знаем, был ли он.

Важна и обратная сторона: ссылка рядом с утверждением еще не доказывает, что источник его подтверждает. Такие случаи мы показывали в материале «Кейс: можно ли доверить Perplexity проверку источников о лекарстве». Да и сами ссылки бывают неполными: из 194 источников ChatGPT в нашей выборке 139 видны только как значок с доменом, без адреса конкретной страницы.

Какой вывод можно сделать? Формулу из ответа нейросети можно брать как подсказку, а вот ориентиры вроде «нормальная конверсия — 2–3%» лучше все же заменять собственными данными из рекламного кабинета, CRM и кассы. У кофейни в спальном районе и у онлайн-школы «норма» сильно разная. В крайнем случае вы можете проконсультироваться со специалистами по продвижению, у которых есть опыт в нужной нише.

О законе нейросети отвечают в целом верно, ошибаясь в деталях

Честно говоря, мы ждали больше ошибок в ответах о законе (мы привыкли не очень-то доверять нейросетям). Однако на прямой вопрос все три системы в основном верно объясняют маркировку интернет-рекламы, роль операторов рекламных данных и токена erid. Запрет рекламы в Instagram* и Facebook*, который действует с 1 сентября 2025 года, верно описан во всех ответах, где о нем заходит речь.

Ошибки начинаются в деталях. Вот что мы нашли, когда сверяли ответы с законом по четырем темам, где есть четкий эталон:

• Сбор 3% с интернет-рекламы. В двух ответах он подан как платеж рекламодателя. На деле по закону № 479-ФЗ его, как объясняет Контур, платят распространители рекламы, операторы рекламных систем и посредники, а рекламодатель по общему правилу — только если заказывает рекламу у иностранного исполнителя.

• Налоговый учет немаркированной рекламы. Один ответ сообщает, что налоговые последствия появились «с 2026 года». Но расходы на интернет-рекламу без маркировки нельзя учитывать при расчете налога на прибыль уже с 2025 года.

Чаще всего ошибки появляются там, где о законе не спрашивали. На вопрос о бюджете кофейни Google в одном из прогонов предложил закладывать 20–30% бюджета на «Reels / VK Клипы / запрещенные соцсети», включая таргет и бартер с блогерами. За рекламу в Instagram* и Facebook** юридическому лицу грозит штраф до 500 000 рублей.

Другой тип ошибки — устаревшие сведения о площадках. В двух ответах, онлайн-школе с курсами для профессионалов и производству, нейросети посоветовали искать аудиторию в LinkedIn, который в России заблокировали еще десять лет назад.

Вообще на фоне 216 ответов о старте, каналах и бюджете таких случаев немного. Но все же предприниматель, который поверит такому совету, потратит время, а в случае с рекламой в запрещенных соцсетях еще и рискнет получить штраф.

Правовые ошибки, которые мы нашли при выборочной сверке ответов

И еще одно наблюдение. ChatGPT в вопросах о законе ссылается на КонсультантПлюс, Гарант и сайт ФАС, а Алиса и Google чаще пересказывают блоги сервисов и агентств. Первоисточник в ответе упрощает проверку, но юриста не заменяет: правила меняются быстрее, чем обновляются статьи, на которые опираются нейросети.

Советы AI-систем стоит проверять так же, как советы знакомых

Нейросети хорошо справляются с первым приближением: подсказывают каналы под нишу, раскладывают задачу на шаги, напоминают про маркировку. Но ответ чат-бота — это пересказ чужих материалов, и относиться к нему стоит как к совету знакомого, который что-то где-то прочитал. То есть в целом владеть такой информацией очень полезно, но перед тем как тратить деньги, стоит уточнить, откуда она взята и как давно.

Что делать малому бизнесу

• Открывайте источники и смотрите, кто их автор: рекламная площадка, агентство, редакция или предприниматель с личным опытом. Если совет держится на материале того, кто продает рекомендуемый канал, поищите второе мнение.

• Суммы бюджета и нормы окупаемости считайте ориентиром для старта и как можно раньше заменяйте собственными данными.

Что делать агентствам и сервисам

• В собственном блоге пишите материалы под конкретные ниши и задачи. Статья «Как продвигать автосервис на Авито» с цифрами и условиями скорее ответит на вопрос владельца автосервиса, чем общий гайд.

• Используйте открытые площадки для публикаций, которые цитируют нейросети, и выбирайте их под AI-систему, которой пользуется ваша аудитория.

В TexTerra такую работу мы начинаем с GEO-аудита: собираем до 20 запросов о бренде и нише, проверяем ответы Алисы, Google и ChatGPT и составляем карту источников, на которые они опираются. Гарантировать место в ответе не может никто, но такая карта показывает, в каких ответах ваш бренд не цитируется и не упоминается и кто фигурирует вместо вас.

У исследования есть ограничения, которые важно учитывать

• Один день сбора. Все ответы собраны 10 ноября 2026 года, для Алисы с регионом Москва, для Google с регионом Россия.

• Восемь ниш и 40 вопросов. В других нишах и при других формулировках карта источников может выглядеть иначе.

• Разметка по автору. Тип источника и коммерческий интерес мы определяли по тому, кто написал материал. Качество самих советов эта разметка не оценивает.

• Коммерческий интерес на уровне категории. Если считать только случаи, где ответ называет конкретный бренд источника, доля заинтересованных источников будет ниже.

Скачать сырые данные можно здесь.

FAQ

Можно ли доверять совету нейросети о продвижении?

Как стартовой точке — да. Нейросети подбирают каналы под нишу и в целом верно описывают основные правила рекламы. Перед решением, которое стоит денег, стоит проверить источники, сравнить ответы нескольких систем и сверить цифры с собственными данными.

Почему разные нейросети советуют разное?

Потому что они ищут материалы по-разному и находят разные источники. В нашем исследовании на один и тот же вопрос у трех систем было всего 2–9% общих доменов. Даже одна система при повторе вопроса опирается на другие сайты примерно в двух случаях из трех.

Почему нейросеть иногда отвечает без ссылок?

Нейросети не всегда ищут ответ в сети и не всегда показывают, откуда его взяли. В нашей выборке чаще всего без ссылок оставались ответы о том, как оценить отдачу от рекламы, особенно у ChatGPT. В таком ответе невозможно проверить, откуда в памяти модели взялись цифры, поэтому ориентиры из него лучше не брать за норму.

Как попасть в источники AI-ответов о своей нише?

Вход открыт: почти половину доменов в нашем исследовании нейросети процитировали один раз. Лучше всего работают материалы под конкретную нишу и задачу, с фактами прямо в тексте, на собственном сайте и на открытых площадках вроде vc.ru или блогов на Sostav. Проверять результат нужно в каждой системе отдельно и на серии прогонов.

Читайте также:

Как локальному бизнесу попасть в выбор AI и довести клиента до записи

Попадают ли отзывы в AI-ответы и что важно проверить бизнесу

Кейс: что делать, если в поиске у B2B-сайта все хорошо, а в нейросетях — не очень