Как ИИ выбирает источники: что доказано, а что миф
Нейросеть берёт источники в два этапа: сначала поиск собирает кандидатов, потом модель отбирает фрагменты. Что подтверждено документацией и данными, что миф.
Читать статью →Коротко: негатив о компании из ответа нейросети нельзя удалить ни кнопкой, ни письмом: он уходит только вместе с источником, то есть сайтом, карточками и отзывами. Приходит он на обычные вопросы покупателя, который уже выбирает. По замеру Звонко негатив бывает шести типов: неверный факт исправляют, плохую оценку уравновешивают.
Почему негатив в нейросетях нельзя удалить кнопкой или письмом
Ни Алиса AI, ни Google, ни ChatGPT не дают владельцу компании кнопки, после которой неудобный ответ исчезает. Яндекс пишет в справке, что при фактической ошибке пользователь ставит дизлайк и оставляет комментарий, команда Поиска использует это для обучения, а ответы вручную не исправляются. Срока исправления конкретной ошибки в справке нет.
Ответ каждый раз собирается из найденных страниц. По справке Яндекса, Алиса AI изучает релевантные страницы из Поиска и готовит ответ со ссылками на источники. По исследованию «Ашманов и партнёры» «Коммерческий поиск с Алисой» (2026), это страницы из топа обычной выдачи Яндекса, и после пятой позиции шансы попасть в ответ резко падают. Негативная страница в топе выдачи по имени бренда становится готовым источником, поэтому работать приходится с источниками: сайтом, карточками, отзывами, публикациями. Как Алиса отбирает страницы, мы разбирали в статье как попасть в ответы Алисы.
Как мы в Звонко измеряли репутацию бренда в нейросетях на 20 компаниях
В сентябре 2026 года мы в Звонко проверили, что нейросети отвечают покупателям о 20 российских компаниях из разных ниш: розница, услуги, B2B-сервисы, производство, спортивные клубы, банк, образование, медицина. Для каждой собрали по 20 вопросов, которые покупатель задаёт перед покупкой: как выбрать, чего бояться, как проходит услуга, что делать, если что-то пошло не так, можно ли доверять.
Вопросы взяты из живой речи: частотность Вордстата по имени бренда и нише, формулировки из отзывов и с форумов. Провокационных вопросов вроде «правда ли, что вас обманывают» в наборе нет. Алису AI и AI Overviews, обзор нейросети над выдачей Google, мы спрашивали по всем вопросам, ChatGPT — по четырём самым острым на компанию. Всего размечено 797 ответов, спорные факты сверены с сайтами компаний.
Выборка не случайная: это компании, с которыми агентство обсуждало работу, среди них три букмекера. Шкалу мы задали сами, отраслевого стандарта нет. До 5% ответов с проблемой — хорошо, от 5 до 15% — повод присмотреться, больше 15% — плохо. Ответы ChatGPT входят в долю компании, но отдельно этот канал мы не оцениваем: четырёх вопросов для этого мало. Число компаний с долей выше 15% от этого не меняется.
Источник: замер Звонко, сентябрь 2026.
Как часто нейросети пишут о компаниях плохо и какая из них хуже
По замеру Звонко ни одна из 20 компаний не уложилась в 5% ответов с проблемой. У 13 компаний таких ответов больше 15%, у остальных семи — от 5 до 15%. Лучший результат в замере — 9% ответов с проблемой, худший — 42%. Без ChatGPT у лучшей компании было бы 5%, ровно на пороге зоны хорошего результата (шкала до 5%), так что вывод «никто не в зелёной зоне» держится на ответах ChatGPT на четыре острых вопроса.
Единой плохой нейросети нет. В среднем по 20 компаниям проблема нашлась в 23% ответов Google AI Overviews и в 16% ответов Алисы AI. Google хуже у 10 из 20 компаний, Алиса AI — у шести. У оставшихся четырёх разница меньше 3 п. п. У одной компании в Google 55% ответов с проблемой, а в Алисе AI 10%. У другой хуже как раз Алиса AI. Поэтому каждую нейросеть проверяют отдельно.
Негатив при этом приходит сверх вопроса. Покупатель спрашивает, сколько стоит услуга или как записаться, а модель добавляет к ответу жалобы из отзывов, старые истории и совет посмотреть конкурента. У спортивного клуба Алиса AI на бытовой вопрос ответила отзывом 2019 года.
Шесть типов негатива в ответах ИИ и что помогает с каждым
В замере набралось 247 проблемных находок, и почти все они ложатся в шесть типов. Типы различаются тем, кто может их исправить и как быстро: неверный факт целиком в руках компании, плохая оценка зависит от отзывов и чужих публикаций.
| Тип проблемы | Находок | Что это | Что помогает |
|---|---|---|---|
| Ярлык | 89 | Оценка, которая пристаёт к бренду: «жалуются на обман», «не стоит доверять вслепую» | Новые независимые отзывы, ответы на старые, публикации с фактами |
| Условное доверие | 58 | Совет с оговоркой: «можно, но проверьте договор», «я бы не вносил предоплату» | Открытые условия на сайте, понятные гарантии и порядок возврата |
| Неверный факт | 57 | Ошибка в адресе, цене, гарантии, графике, «филиал закрыт» | Правка сайта и карточек, одинаковые данные на всех страницах |
| Тёзка | 17 | Модель путает компанию с другой, у которой похожее название | Чёткое описание компании, разметка, страница о том, чем компания отличается от тёзки |
| Пустота | 17 | Ответ про соседнюю компанию или про арену вместо клуба, бренд из ответа пропал | Страницы, которые отвечают на вопрос покупателя напрямую |
| Проигрыш в сравнении | 8 | Конкурент назван лучше в прямом сравнении | Свои страницы сравнения, независимые обзоры |
Ярлыки и условное доверие вместе дают 147 находок из 247, больше половины. Это оценка, и исправить её нельзя, только уравновесить. Неверных фактов 57, и правка здесь целиком на стороне компании: ей не нужно ничьё разрешение, чтобы поменять адрес или гарантию на своём сайте и в карточках.
Источник: замер Звонко, сентябрь 2026, 247 проблемных находок.
Откуда нейросеть берёт негатив о компании: сайт, отзовики и СМИ
Один из главных источников, из которых нейросеть собирает ответ о компании, — её собственный сайт. По замеру Звонко он стоит среди источников в 40% проблемных ответов, и у каждой из 20 компаний такое случилось хотя бы раз.
Виновником негатива сайт это не делает: в чистых ответах он стоит почти так же часто, в 36%. Нейросеть просто часто берёт его, когда отвечает о компании. Поэтому любая ошибка или противоречие на сайте быстро расходится по ответам.
Отзовики и карты (Отзовик, 2ГИС, Яндекс Карты, irecommend, Zoon, отраслевые сайты отзывов) стоят среди источников в 45 находках у 13 компаний. СМИ и блог-платформы, например vc.ru и Дзен, — в 39 находках. У сервиса для бизнеса самую жёсткую оценку точности его данных собрали чужие сайты, а не собственный сайт компании.
Источник не обязательно стоит на первой странице выдачи. По данным Ahrefs (02.03.2026, 4 млн ссылок из AI Overviews), только 37,9% цитируемых страниц были в первой десятке результатов Google, а почти треть лежала вне топ-100. Исследование Ahrefs касается AI Overviews в целом, не отзывов о брендах. Для разбора это значит одно: источники каждого проблемного ответа смотрят по ссылкам под самим ответом. Где их увидеть, мы описали в статье как проверить, называет ли вас нейросеть.
Как исправить неверные факты о компании в нейросетях
Неверный факт компания исправляет сама, без участия площадок. По замеру Звонко из 700 утверждений, которые удалось сверить с первоисточниками, неверными оказались 87, это 12%. Как это выглядит на примерах из замера, без названий компаний:
- Гончарная мастерская: в пяти ответах неверное строение дома в адресе. Ошибку модели не выдумали, её тиражируют карточки справочников, а на сайте адрес верный. Страницы сайта к тому же называют разный возраст детей, поэтому любой ответ модели расходится с одной из страниц.
- Производитель заборов: на его собственный сайт ведут 38% ссылок в проблемных ответах. Неверную гарантию на установку Алиса AI дала со ссылкой только на сайт компании, хотя на сайте срок меньше.
- Стоматологическая сеть из двух клиник: Google утверждает, что одна из клиник закрыта и записаться туда нельзя. Это неправда, и она отсекает половину сети.
Порядок работы такой. Собрать все места, где опубликован факт: сайт, региональные страницы, справочники, карты. Привести их к одному значению, убрать противоречия между страницами и устаревшие условия. Региональные страницы проверить отдельно: в замере модели брали с них цены, а с сайта компании — устаревшие условия и сроки. Сайт при этом должен читаться ботами нейросетей, об этом статья почему ИИ не видит сайт.
Что делать, если нейросеть советует покупателю не доверять компании
Плохую оценку нельзя исправить, её уравновешивают. У сети магазинов у дома в замере самая высокая доля ответов с проблемой, 42%, и ни одной находки типа неверный факт. ChatGPT итожит, что это вполне нормальное место для регулярной покупки, но «не как магазин, которому стоит доверять вслепую». Источники ответа — Яндекс Отзывы, Отзовик и irecommend, и весь этот негатив принесён сверх вопроса.
Работ здесь три. Первая — отвечать на отзывы от имени компании: 2ГИС рекомендует официальный ответ под отзывом, в Яндекс Бизнесе владелец отвечает из личного кабинета. Вторая — собирать новые отзывы реальных клиентов, чтобы старые жалобы не оставались единственным, что модель находит о компании. Третья — появиться в независимых источниках.
Консалтинговой компании ChatGPT написал, что нашёл в открытом интернете гораздо больше рассказов компании о себе, чем независимых отзывов, и не стал бы доверять ей весь проект только по портфолио. Причиной недоверия стало само отсутствие независимых отзывов.
Куда пожаловаться на ответ Алисы AI, Google и ChatGPT и поможет ли жалоба
Жалоба на ответ нейросети — сигнал разработчикам, а не заявка, которую обязаны выполнить. Отдельного канала для компании как владельца бренда нет ни у Алисы AI, ни у Google, ни у ChatGPT.
| Где | Что может компания | Что это даёт |
|---|---|---|
| Алиса AI | Дизлайк под ответом в поиске и в чате, причина из списка, комментарий, фото или видео | Сигнал для обучения, вручную ответ не исправят |
| Google AI Mode | Значок с опущенным пальцем внизу ответа, категория и описание проблемы | Отзыв о качестве, к нему прикладываются запрос и выдача |
| Google AI Overviews | Кнопку жалобы не подтверждаем: в справке она описана только для AI Mode | Неизвестно |
| ChatGPT | Форма OpenAI для удаления персональных данных | Рассчитана на людей, удаление не гарантировано |
| Яндекс Бизнес | Ответ на отзыв, жалоба на нарушение правил | Удалить отзыв самому нельзя, модерация до трёх дней |
| 2ГИС | Официальный ответ, жалоба через кабинет | Отзыв, подтверждённый оплатой или отметкой о визите, не скрыть |
Яндекс сам предупреждает, что ответ Алисы AI может содержать неточности, а ответы на один запрос меняются изо дня в день и даже по часам. Порядок отзыва в Google AI Mode, режиме поиска, где вместо списка ссылок отвечает нейросеть, описан в справке Google. В документации для разработчиков канала жалобы для владельца сайта нет.
Форма OpenAI предназначена для людей, и, как пишет The Decoder, её отправка не гарантирует удаления сведений. Статья 10.3 закона 149-ФЗ о поисковых системах позволяет гражданину требовать удаления ссылок из выдачи, оператор отвечает за десять рабочих дней. Юрлицо заявителем в ней не названо, и речь в ней о ссылках в поиске, а не об ответах нейросети.
С карточками возможностей больше. В Яндекс Бизнесе владелец отвечает на отзыв из кабинета, удалить его не может. В 2ГИС жалоба идёт через кабинет, модераторы отвечают обычно от 24 часов. Если автор за четыре дня не ответил на запрос «Такого клиента у нас не было», отзыв уходит в неподтверждённые и не влияет на рейтинг.
Через сколько изменится ответ нейросети после правки сайта
Точного срока нет, и цифру мы не называем. Известны только сроки индексации. Google пишет, что обработка изменений страницы занимает от нескольких дней до нескольких месяцев. В Яндекс Вебмастере повторный обход ждёт в очереди не больше трёх дней. После статуса «Заявка обработана» данные в поиске обновляются в течение двух недель.
Сколько после этого перестраивается сам ответ Алисы AI, ChatGPT или Gemini, публично не измерено. Нашего кейса до и после правок тоже нет: замер снимал состояние, а не динамику. Ответы к тому же плавают по часам, так что сравнивать нужно серии замеров с одним набором вопросов, а не единичные снимки. Поэтому на пилоте мы обещаем видимость и понятный план работ, а не удаление негатива.
Как организовать мониторинг репутации бренда в нейросетях
Мониторинг репутации бренда в нейросетях начинается с набора вопросов покупателя, а не с просьбы рассказать про компанию. Нужны вопросы по пути выбора: сколько стоит, как записаться, чего ожидать, что делать, если услуга оказалась некачественной, можно ли доверять. Один и тот же набор задают каждой нейросети отдельно, записывают дату и размечают каждый ответ по шести типам: ярлык, условное доверие, неверный факт, тёзка, пустота, сравнение.
К каждой проблемной находке записывают источник, который модель приложила. Так замер превращается в список конкретных страниц, с которыми можно работать. Инструменты для такой съёмки мы сравнили в обзоре сервисов мониторинга. Если нужно сразу запустить замер и разбор источников, этим занимается наш сервис управления репутацией в нейросетях.
Справится ли SERM-специалист с репутацией в нейросетях
Справится частично. Классический SERM-специалист вытесняет негативные страницы из выдачи и работает с отзовиками, а неверные факты на сайте компании в его работу обычно не входят. В нейросетях работа делится на три части: SERM (отзывы, публикации, вытеснение), контент и техническая часть сайта (одинаковые данные на страницах, индексация, разметка) и аналитика (серии замеров по каждой нейросети).
Специалисту по управлению репутацией, который берётся за нейросети, стоит задать три вопроса. Какие вопросы покупателя он задаёт нейросетям. Какие нейросети проверяет. Как отличает плохую оценку от неверного факта. Хороший ответ на всё это — разбор по типам негатива с источниками под каждым проблемным ответом. Подготовка сайта как источника ответов входит в наш сервис GEO и AEO, о разметке мы писали в статье про микроразметку для нейросетей.
Что сделать с репутацией в ИИ в первую неделю
Первая неделя уходит на то, чтобы понять, какой у компании тип негатива и откуда он пришёл.
- Составить набор вопросов покупателя по пути выбора: цена, запись, как проходит услуга, что делать, если что-то пошло не так, можно ли доверять. В замере Звонко их было 20 на компанию.
- Задать этот набор Алисе AI, Google и ChatGPT, сохранить каждый ответ с датой и ссылками на источники.
- Разметить ответы по шести типам и выписать, какие источники стоят под проблемными.
- Начать с неверных фактов: сверить сайт, региональные страницы, карточки в справочниках и на картах, привести данные к одному значению и отправить изменённые страницы на повторный обход.
- Для плохой оценки ответить на отзывы от имени компании и запустить сбор новых отзывов реальных клиентов.
- Повторить тот же набор вопросов после повторного обхода и сравнивать серии ответов, а не отдельные снимки.
Частые вопросы
Как убрать негатив о компании из ответов нейросети?+
Удалить его напрямую нельзя: Яндекс пишет, что ответы Алисы AI вручную не исправляются, а дизлайк используется для обучения. Негатив уходит вместе с источником, из которого модель собрала ответ: правится сайт компании и карточки на картах, добавляются независимые отзывы и публикации. Срок, за который изменится сам ответ, публично не назван. Мы в Звонко обещаем видимость, а не гарантию удаления.
Можно ли пожаловаться на ответ нейросети?+
У Алисы AI есть дизлайк с выбором причины и комментарием, у Google AI Mode есть значок с опущенным пальцем и поле для описания проблемы. Это сигнал разработчикам, а не заявка с обязательным исправлением. Для AI Overviews кнопку жалобы мы не утверждаем: подтверждено только описание в справке AI Mode. Форма OpenAI рассчитана на физических лиц и тоже не гарантирует удаления.
Что такое мониторинг репутации бренда в нейросетях?+
Это регулярные запросы к нейросетям с теми вопросами, которые задаёт покупатель, и разметка ответов: где есть плохая оценка, неверный факт, путаница с тёзкой и какие источники приложены. В замере Звонко на каждую компанию пришлось по 20 вопросов покупателя. Ответы плавают по часам, поэтому один снимок ничего не доказывает, нужна серия с одним набором вопросов.
Чем SERM-специалист отличается от управления репутацией в нейросетях?+
Классический SERM-специалист работает с выдачей поиска и отзовиками: вытесняет негативные страницы, отвечает на отзывы. В нейросетях добавляются две задачи: исправить неверные факты на собственном сайте и в справочниках и проверить, какие источники модель прикладывает к ответу. Поэтому специалисту по управлению репутацией нужна связка SERM, контента и технической работы с сайтом.
Какую долю ответов с проблемой считать нормой?+
Единого отраслевого стандарта нет. В замере Звонко мы приняли свою шкалу: до 5% ответов с проблемой хорошо, от 5 до 15% требует внимания, выше 15% плохо. Ни одна из 20 компаний в зону до 5% не попала. У 13 из 20 доля превысила 15%. Ответы ChatGPT входят в эту долю: ему задавали четыре самых острых вопроса на компанию.
Через сколько изменится ответ нейросети после правки сайта?+
Публичных данных о сроке именно для ответа нейросети нет. Известны сроки индексации: Яндекс Вебмастер ставит повторный обход в очередь не дольше чем на три дня и обновляет данные в поиске в течение двух недель после обработки заявки. Google называет диапазон от нескольких дней до нескольких месяцев. Сколько после этого будет перестраиваться ответ Алисы AI или ChatGPT, мы не знаем.
Почему нейросеть пишет о компании плохо, если вопрос был нейтральный?+
Модель собирает ответ из найденных страниц и добавляет то, что нашла рядом: жалобы из отзывов, старые истории, совет посмотреть конкурента. В замере Звонко вопросы были обычными: цена, запись, что делать, если что-то пошло не так. Негатив приходил сверх вопроса. Поэтому проверять репутацию нужно на обычных вопросах покупателя, а не на вопросе про обман.
Нужно ли исправлять отзывы, которые нельзя удалить?+
Отзыв удалить самому нельзя ни в Яндекс Бизнесе, ни в 2ГИС: можно ответить от имени компании и пожаловаться, если он нарушает правила площадки. 2ГИС прямо рекомендует писать официальный ответ под отзывом. Ответ видят и покупатели, и модель, которая берёт карточку как источник. Вторая работа: собирать новые отзывы реальных клиентов, чтобы оценка уравновесилась.
Сергей Бурый Сооснователь Звонко. Эксперт по практическому применению ИИ, главный редактор международных медиапроектов, преподаватель СПбГУ
