Мы регулярно читаем топ авторских каналов про нейросети, а один из нас — Сергей Бурый — и сам ведёт такой канал, то есть входит в их число. В какой-то момент стало любопытно: а как сам ИИ видит тех, кто про него пишет? Мы составили первый публичный рейтинг ИИ-видимости 21 авторского Telegram-канала про нейросети. Главный вывод оказался неочевидным: то, насколько ИИ «знает» канал, почти не зависит от числа подписчиков. Это снимок на июль 2026 — и он наверняка будет меняться.
Главное
- Видимость канала в ИИ — это не размер аудитории. Решает цифровой след автора вне Telegram: Habr, VC, СМИ, «Википедия», взаимные упоминания. Telegram закрыт для веб-кроулеров, поэтому нейросеть знает канал не по самому каналу, а по тому, что написано о его авторе снаружи.
- @ai_newz — единственный, кого нейросети советуют сами. На вопрос «посоветуй каналы про нейросети» чаще всего всплывает именно он. Нейросети знают и сам канал, и его автора — Артёма Санакоева.
- Размер ≠ видимость. Небольшой @rvnikita_blog (6 тыс. подписчиков) нейросети видят лучше, чем @neuralshit с 53 тысячами.
- Общее название сбивает ИИ. «Бурый» превращается в бурого медведя, «Complete AI» — в курс на Udemy, «Tips AI» — в абстрактные «советы про ИИ». Канал на таком названии теряется.
- ИИ путает авторов-однофамильцев. Сергей Бурый становится врачом и спорткомментатором, Андрей Кузнецов — актёром и политиком, Сергей Марков — политологом. Редкую фамилию (Санакоев, Доброкотов) нейросеть узнаёт верно.
- Один канал в разных нейросетях виден по-разному. «Алиса» и Perplexity ищут в интернете и находят авторов; Gemini иногда выдумывает; Claude честно отвечает «не знаю».
- На видимость можно влиять. Публичный след автора, уникальное название, «Википедия» и упоминания в нише — рычаги, которые работают.
Почему мы взялись за этот замер
Вопрос «на кого подписаться, чтобы следить за нейросетями» люди всё чаще задают не только поисковику, но и своим агентам, а также ИИ — и получают готовый список из нескольких имён. Мы решили измерить это системно — и вот что вышло.
Взяли 21 авторский канал про нейросети в Telegram — от многотысячных до нишевых. Задавали вопросы шести нейросетям: ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini, «Алисе» (нейропоиск Яндекса) и GigaChat. Выбрали их не случайно: четыре глобальные модели с самой большой аудиторией плюс две российские — а доля русскоязычных данных сильнее всего влияет на то, знает ли ИИ локального автора.
Каждый вопрос задавали в нескольких формулировках, а часть прогоняли по несколько раз, чтобы результат не зависел от случайной фразы или разового ответа. Всего разобрали более 950 ответов. По методологии жанра мы ориентировались на AI Brand Index от Evertune — эталон замеров видимости брендов в нейросетях.
Что именно мы спрашивали у нейросетей
Мы брали запросы, с которыми к нейросети реально приходят люди. Вопросы были трёх типов. Первый — без названия конкретного канала, чтобы увидеть, кого ИИ вспоминает сам: «Какие Telegram-каналы про нейросети стоит читать?», «На кого подписаться, чтобы следить за ИИ?», «Где брать хорошие промпты?», «Каналы про заработок на нейросетях». Второй — о конкретном канале по его адресу: «Что ты знаешь про канал @handle? Кто его ведёт?» — так мы проверяли базовое узнавание. Третий — на «голом» названии, без адреса: просто «расскажи про „Бурого”» или «расскажи про „Complete AI”» — чтобы понять, опознаёт ли ИИ именно канал, или уходит в медведя, курс и общее словосочетание.
Итоговый балл видимости (0–100) считали по формуле: 0,7 × «узнаёт» + 0,3 × «рекомендует сам», где «узнаёт» — лучший из двух результатов: по названию канала или по имени автора. Логика простая: канал появляется в ответах ИИ-поиска, если нейросеть знает его либо по названию, либо по человеку, который его ведёт.
Что показал итоговый список
Первое, что мы увидели, — вершина рейтинга держится на узнаваемых авторах. @ai_newz (88), @dailyprompts (84), @seeallochnaya (79) — каналы, за которыми стоят публичные фигуры с плотным следом вне Telegram. Средний индекс по выборке вышел невысоким — 58 из 100, а разрыв между первым и последним местом — почти шестикратный. Но самое интересное началось не на вершине, а там, где нейросеть начинает путаться: принимать канал за постороннее понятие, а автора — за однофамильца. Ради этих сюжетов всё и затевалось.
Кого нейросети называют по собственной инициативе
Источник: собственное исследование Звонко × Сергей Бурый, июль 2026.
Нас удивила не первая строчка — её мы как раз ждали, — а то, что @ai_newz оказался единственным, кого нейросети называют по собственной инициативе. Когда просто спрашиваешь «посоветуй каналы про нейросети», ассистент чаще всего вспоминает именно его. Остальные каналы сами почти не всплывают: их узнают, только если спросить напрямую. Причина — автор канала, Артём Санакоев, публичен и за пределами Telegram: экс-инженер Meta GenAI, заметная фигура с сильным цифровым следом. Нейросети знают и канал, и человека — и потому держат его «под рукой» как готовый ответ.
Подписчики почти ничего не решают
Источник: собственное исследование Звонко × Сергей Бурый, июль 2026.
Самый контринтуитивный результат: число подписчиков почти не говорит о том, насколько канал виден нейросетям. @rvnikita_blog с 6 тысячами подписчиков набрал 70 баллов — выше, чем @neuralshit с 53 тысячами (48 баллов). Дело не в размере аудитории, а в том, узнаёт ли нейросеть название канала и его автора. У маленького канала с публичным автором и внятным следом вне Telegram шансов попасть в ответ ИИ больше, чем у крупного, но «анонимного» для внешних источников.
Слишком общее имя уводит ИИ в сторону
Иногда по одному названию ИИ думает не про канал, а про что-то другое — и канал теряется.
«Бурый» (@sburyi). На голом названии нейросеть рассказывает про бурого медведя и оттенок цвета. Про канал — ни слова. Балл по названию: 0.
«Complete AI» (@complete_ai). Для нейросети это чаще всего курс на Udemy или общее словосочетание, а не конкретный канал. Итоговый балл — 27.
«Tips AI» (@tips_ai). Название из общих слов: ИИ понимает его как «советы про ИИ вообще». Балл — 46.
И обратный пример: @strangedalle. По адресу нейросеть путала его с картинками DALL·E от OpenAI. Но стоило спросить по настоящему названию канала — «Ai molodca» — узнаваемость выросла с 3 до 80. Правильное, «негенерическое» название спасает.
Однофамильцы крадут узнаваемость
Источник: собственное исследование Звонко × Сергей Бурый, июль 2026.
С людьми — та же история, что с названиями. Если у автора распространённые имя и фамилия, нейросеть уверенно рассказывает про тёзку — и канал, и автор остаются невидимыми.
Сергей Бурый (автор канала «Бурый»). Нейросеть находит врача и спортивного комментатора — но не автора ИИ-канала. Верно отвечает только «Алиса».
Андрей Кузнецов (автор @complete_ai, из лаборатории AIRI, команда Kandinsky). ИИ выдаёт актёра и политика.
Сергей Марков (автор @oulenspiegel, разработчик из Сбера). Нейросеть описывает политолога и бывшего депутата.
А редкую фамилию — Санакоев, Доброкотов — ИИ узнаёт верно. Вывод тот же, что и с названиями: коллизия имени топит видимость, уникальность её вытягивает.
У каждой нейросети своя картина
Источник: собственное исследование Звонко × Сергей Бурый, июль 2026.
Разброс между платформами оказался больше, чем мы ожидали. Один и тот же канал разные нейросети видят совершенно по-своему:
- «Алиса» и Perplexity умеют искать в интернете и находят настоящих авторов — иногда только они и узнают нишевого автора по имени.
- Gemini склонна выдумывать: про «Neural Shit» она рассказала целую историю — будто это арт-проект израильского художника. Звучит правдоподобно, но это ложная информация.
- Claude осторожничает: про незнакомое имя честно отвечает «не знаю», а не сочиняет.
Причина — в данных, на которых обучались модели, и в наличии живого веб-поиска. Модели с поиском (Perplexity, «Алиса») и с большой долей русскоязычного корпуса (GigaChat, «Алиса») находят локальных авторов заметно лучше. Поэтому видимость надо проверять сразу на нескольких нейросетях — их ответы расходятся в разы. Подробнее про механику ответов «Алисы» мы разбирали в материале о GEO-оптимизации под ответы ИИ.
Почему всё решает жизнь автора вне Telegram
И вот главный вывод исследования. Telegram закрыт для веб-кроулеров нейросетей — они не читают сами каналы. Значит, ИИ знает канал не по каналу, а по следу его автора вне Telegram: статьям на Habr и VC, упоминаниям в СМИ, «Википедии», публичным выступлениям, взаимным ссылкам в нише. Рейтинг ИИ-видимости канала — это слепок публичного следа автора, а не размера аудитории или качества контента.
Отсюда и все парадоксы: маленький канал публичного автора обгоняет крупный «анонимный»; уникальная фамилия выигрывает у распространённой; правильное название спасает канал от путаницы с посторонним понятием. Меняется след автора вне Telegram — меняется и картина в ответах ИИ. Как мерить эту картину системно, мы описывали в обзоре инструментов AEO-мониторинга.
Кто в слепой зоне и как из неё выйти
Источник: собственное исследование Звонко × Сергей Бурый, июль 2026.
Внизу рейтинга — каналы с общим названием или с распространённым именем автора: @oulenspiegel (Марков, 15), @sburyi (Бурый, 16), @complete_ai (27), @Psy_Eyes (42), @tips_ai (46). Общее название канала или автор-однофамилец — типичная слепая зона. И это то, что можно исправить: видимостью в нейросетях можно управлять.
Четыре рычага, которые реально влияют на ИИ-видимость канала:
- Публичный след автора вне Telegram. Статьи на Habr и VC, комментарии в профильных СМИ, участие в подборках «какие каналы читать». Именно это нейросеть и «видит» — канал сам по себе для неё невидим.
- Уникальное, «негенерическое» название. Или последовательное закрепление настоящего названия вместо адреса — как сработало у @strangedalle («Ai molodca», рост с 3 до 80).
- «Википедия» и профили автора. Чтобы нейросеть не путала автора с однофамильцем, ему нужна однозначная привязка «имя — сфера ИИ» в источниках, которые ИИ читает.
- Взаимные упоминания в нише. Чем чаще канал называют рядом с другими авторами про ИИ, тем выше шанс, что модель начнёт вспоминать его сама.
Это снимок данных по состоянию на июль 2026. ИИ-ответы меняются, и мы обязательно замерим их снова.
Всю презентацию с результатами исследования можно посмотреть здесь.
Частые вопросы
Это рейтинг качества каналов?
Нет. Это рейтинг ИИ-видимости на дату замера — того, как канал представлен в ответах нейросетей. Это не оценка качества контента, размера аудитории или влияния автора. Небольшой канал с публичным автором может обгонять крупный, потому что в ИИ решает цифровой след вне Telegram, а не число подписчиков.
Почему размер канала почти не влияет на видимость?
Telegram закрыт для веб-кроулеров нейросетей — они не читают сами каналы. ИИ знает канал по следу его автора во внешних источниках: Habr, VC, СМИ, «Википедия». Поэтому маленький канал публичного автора (@rvnikita_blog, 6к) виден лучше, чем крупный, но «анонимный» для внешних площадок (@neuralshit, 53к).
Какие нейросети участвовали?
ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini, «Алиса» (Яндекс) и GigaChat. Шесть платформ с разным покрытием русскоязычного корпуса и разным доступом к веб-поиску — а это напрямую влияет на видимость локальных авторов.
Почему @ai_newz первый?
Его единственного нейросети советуют сами, без подсказки. За каналом стоит публичная фигура — Артём Санакоев, экс-инженер Meta GenAI, — с плотным следом вне Telegram. Нейросети знают и канал, и автора, поэтому держат его как готовый ответ.
Почему ИИ путает «Бурого» с медведем?
На одном названии нейросеть выбирает наиболее частотное значение из своего корпуса. «Бурый» как медведь и оттенок цвета встречается в текстах кратно чаще, чем канал про нейросети. Похожая история у «Complete AI» (курс) и «Tips AI» (общие советы). Уникальное название или указание автора исправляет ситуацию.
Можно ли влиять на ИИ-видимость канала?
Да. Публичный след автора, уникальное название, «Википедия», упоминания в нише — четыре рычага из раздела выше. По методологии жанра мы ориентировались на Evertune AI Brand Index. Метод открыт: любой может повторить замер по нашей схеме.
Это разовый снимок?
Да, снимок на июль 2026 года. ИИ-ответы меняются, а след автора вне Telegram сам не появится. Повторный замер планируем позже.