Как нейронки будут отличать правду от выдумки?

Последние месяцы я всё чаще сталкиваюсь с одной штукой, которая, кажется, станет большой проблемой.
Нейросети тянут данные из любых рейтингов подряд — от крупных медиа до материалов, которые и не претендуют на объективность.

И если раньше на такие тексты в большинстве ниш никто даже не обращал внимания, то теперь нейронки начинают использовать это в ответах, формируя «картину мира» пользователя.

Пример: коллеги сделали «топ-30 агентств по продвижению в нейросетях» и поставили себя на первое место даже без попытки завуалировать, что они пишут сами про себя.

И нейронки это подхватывают.

☝️ Главный вопрос, который меня интересует:

А как ИИ в будущем собирается отличать реальную информацию от обмана?

Сейчас любой «эксперт» может публиковать подобные вещи.

Речь даже не о классических фейках, а вот этих «списках лучших», где точно нет реальной методологии, и подтвержденного опыта, но информация всё равно попадает в ответы моделей и влияет на выбор пользователя.

Если попробовать поставить себя на место разработчиков ИИ — что здесь делать? Какие сигналы использовать для валидации: автора? референсы? вес площадки? И всё это нужно проверять за секунды, пока формируется ответ.

Пока всё это выглядит как огромная серая зона.

Что думаете? Давайте набросаем идей, как это можно было бы регулировать? В следующем году посмотрим, кто оказался прав 😎

Сегодня выступаю в MarCom

Сегодня в 17:00 по мск буду выступать в онлайн-лектории Marcom и разбирать тему, про которую сейчас больше всего вопросов — как брендам попадать в ответы нейросетей и что на самом деле на это влияет.

О чем поговорим:

— чему нейросети верят больше: сайту или внешним источникам — СМИ, рейтингам, обзорам
— GEO — это логичное продолжение SEO или уже отдельная дисциплина
— кто вообще должен этим заниматься: SEO, PR или контент-маркетологи
— можно ли выехать только на контенте и Digital PR, забыв о SEO
— и появится ли в итоге отдельная роль — AI-Brand Visibility Manager

Если тема вам близка — подключайтесь.

📆 Сегодня, 15 декабря
🕔 17:00 (мск)
📎 Регистрация по ссылке

Моя статья про GEO с РБК Pro теперь доступна без подписки

Её перенесли в раздел «Образование», и теперь статья доступна без оплаты:

👉 https://www.rbc.ru/education/04/12/2025/692f0e099a7947f8cf601379

Работу над ней я начал еще в феврале 2025. В начале апреля мы согласовали тему с редакцией РБК — на тот момент в разделе не было ни одной статьи про GEO, я это отдельно проверял.

Дальше процесс растянулся: из-за загрузки текст был передан в редакцию примерно через полтора месяца, и в итоге статья вышла только в начале июня. За это время на РБК появился еще один материал на схожую тему, и моя статья стала второй по счету.

В любом случае, это один из самых ранних публичных материалов про GEO. Теперь — в открытом доступе.

Google запустил рекламу в AI Mode

Google официально анонсировал тест нового формата — Direct Offers в AI Mode (поиск на базе Gemini).

Что происходит:

— реклама показывается прямо внутри AI-ответов
— формат Direct Offers позволяет показывать персональные офферы (например, скидки)
— офферы работают поверх Google Ads (PMax и Shopping)
— AI сам решает, когда показать предложение, исходя из интента пользователя
— AI не выдумывает акции — используются только данные из Merchant Center
— пользователь может перейти от запроса сразу к покупке

Но самое важное — не сами офферы.

Google параллельно анонсировал Universal Commerce Protocol (UCP) — открытый стандарт для agentic commerce.

Это означает:
AI-агенты смогут напрямую оформлять покупки в интернет-магазинах без отдельных интеграций под каждого агента. Один протокол — для всей экосистемы.

UCP ляжет в основу чекаута прямо внутри AI Mode и Gemini:
— без перехода на сайт
— с оплатой через Google Pay (дальше — PayPal и другие способы)

Итого:
AI Mode для Google — это уже не интерфейс поиска и даже не рекламный формат.
Это новая коммерческая платформа, где AI рекомендует, продает и покупает

У кого как прошли новогодние праздники?

У нас — максимально нетипично. Почти все праздники провели дома. Даже Новый год встречали так: елка, оливье, шампанское и температура у детей 🤒

Первый раз такое. Никогда раньше не было, чтобы на Новый год кто-то болел. И тем более — так долго.
У старшей температура держалась около 14 дней!

Перед Новым годом мы еще успели «понетворкать» всей семьей. В итоге болели и моя мама с бабушкой, и брат с женой и детьми. Вот такие получились праздники.

Кстати, про врачей

Мои дети болели уже столько раз, что я довольно хорошо понимаю, как у них обычно проходит ОРВИ: когда температура должна снижаться, в какой момент это нормальное течение болезни, а когда уже стоит идти к врачу, а когда — нет. Обычно все достаточно предсказуемо.

Но в этот раз температура у старшей никак не хотела уходить. Сначала все шло по стандартному сценарию, но потом она просто застряла и держалась дольше обычного. В какой-то момент стало понятно, что, даже если по ощущениям все похоже на вирус, пора действовать и провериться.

Сдали кровь — все было окей, было видно, что это не бактериальная история, а обычный вирус, который почему-то тянется дольше обычного. Но когда температура держится дольше 10 дней на тот момент, лучше перестраховаться.

Поэтому мы пошли к врачу.

1) Сначала я решил заехать в обычную бесплатную городскую поликлинику. Повезло: в праздники там никого, мы одни. Клиника тоже очень современная. Но дежурная врач молодая, видно, что опыта немного. Посмотрела, послушала, предложила через несколько дней пересдать анализы и зачем-то сделать рентген. Что именно хотим там проверить — не очень понятно. Подход — сдаем анализы, а потом разберемся. Кстати, меня смутило, что она даже не знает, что такое спиртовой градусник.

2) Этим же вечером сходили в платную клинику рядом с домом. Прием около 3000 рублей. Там тоже сказали: вирус. Правда, рентген не нужен. Но при этом врачу «не понравился» СОЭ в анализе крови. Хотя этот показатель говорит о том, что ребенок недавно перенес вирус, а не о том, что он сейчас болеет чем-то серьезным. Назначили промывания носа, горла и всего подряд, хотя в этом уже не было необходимости, и... антибиотик. На мой вопрос, зачем антибиотик, внятного ответа я так и не получил.

3) И на следующее утро мы поехали еще к одному врачу — в клинику «Чайка», куда мне посоветовал обратиться брат. Прием уже 6500, но это еще не самый дорогой их врач. Зато это клиника с нормальным, доказательным подходом. Врач спокойно посмотрела ребенка, внимательно изучила анализы и сказала простую вещь: никаких показаний ни к антибиотикам, ни вообще к лечению нет. Ребенок здоров. Температура после вируса может держаться какое-то время — такое бывает. Кровь в норме. Легкие, горло — все чисто. Ничего промывать не надо. Есть, пить и не переживать. И вообще — меньше смотреть на цифры на градуснике. Даже гулять разрешила.

Самое интересное — разница между вторым и третьим врачом была буквально в одну ночь. Вечером тебе говорят про антибиотик, а утром — что все в порядке и ничего делать не нужно.

Вот такая разница подходов. Бесплатно — максимальная перестраховка без понимания, что и зачем. Средний сегмент — лечим вирусы антибиотиком. И врач, который действительно разбирается, — уверенное «у вас все окей».

Я бы, честно, вообще никуда не поехал, если бы не такая длинная температура — раньше у нее такого просто не было. Хотел удостовериться, что мы ничего не пропускаем.

В итоге так все и прошло. Просто надо было подождать.

Яндекс тоже не отстает

В Алисе AI тоже появился подбор товаров прямо в диалоге: можно описать запрос своими словами, уточнять требования, сравнивать варианты и сразу видеть карточки товаров с ценами и доставкой.

Поиск, маркетплейсы и магазины постепенно схлопываются в один интерфейс — чат. Тот самый, где пользователь уже привык решать задачи, а не кликать по десяткам ссылок.

Forbes разобрали, как это устроено и зачем Яндекс в это идет.
👉 Ссылка на статью

Почти все инструменты AI-видимости врут

Ребята из Surfer SEO провели большое исследование про AI-видимость.

Коротко по сути:
— API-ответы языковых моделей не совпадают с тем, что пользователи видят в ChatGPT и Perplexity.
— совпадение источников между API и реальным интерфейсом — 4–8%
— стратегии GEO, построенные на API-данных, часто оптимизируются под ответы, которых в реальности просто не существует

Фактически, вы можете измерять AI-видимость, но не ту, которую видят ваши клиенты

👉 Подробнее в статье

Кстати, в Digital Geeks мы обратили на это внимание еще полгода назад, поэтому по всем проектам сейчас ориентируемся на реальную выдачу — то, что люди действительно видят в интерфейсе нейросетей.

Разобрались, как «читают» нейросети

Почему нейросети не используют ваш контент в ответах?

Часто не потому, что он плохой. А потому, что с точки зрения нейросетей он не проходит отбор по ряду критериев — структуре, логике, формату подачи. В итоге материал может просто не использоваться в ответах, даже если он качественный.

Но мы разобрались, как это исправить.
Простой пример: добавьте ключевые тезисы в начало статьи, чтобы нейросети с первых слов было понятно, о чем материал и стоит ли тратить ресурсы на его дальнейшее сканирование.

👉 по ссылке — статья и чек-лист, по которому можно быстро проверить любую статью и понять, что мешает ей попадать в ответы ИИ.

Bing теперь показывает AI-видимость

Если коротко, то в Bing Webmaster Tools можно посмотреть, как часто контент с вашего сайта показывается в AI-ответах. Подробнее тут

Теперь можно отслеживать:

— Общее количество цитирований — сколько раз контент сайта использовался как источник в AI-ответах
— Среднее число цитируемых страниц — сколько уникальных страниц сайта в среднем появляется в AI-ответах за день
— Запросы для подбора источников — фразы, по которым ИИ находил ваш контент
— Цитируемость по страницам — какие конкретные URL чаще всего используются в AI-ответах
— Динамика видимости — как меняется количество цитирований со временем

Единственный момент — это данные только по вашему сайту. И только по контенту. И только по запросам, по которым ИИ искал, а не то, что писали в чат юзеры...

Другими словами, речь не про видимость бренда в ИИ или спрос на что-то в нише. В т.ч. это не замена Вордстату и не инструмент, чтобы посмотреть количество запросов потенциальных клиентов.

Но шаг в правильную сторону уже есть. Хотя бы можно увидеть, как часто нейронка подтягивает ваш контент в ответы. Раньше и этого не было.

Надеюсь, остальные нейронки тоже подтянутся и начнут «отдавать» такую статистику.

🎥 Новое видео на YouTube

Тема максимально актуальная: продвижение в нейросетях.

Последний год я очень прокачался в этом направлении, поэтому в видео — не теория, а практика и реальные наблюдения на основе наших кейсов.

В видео:

— как Алиса AI, ChatGPT и другие нейросети ищут информацию
— по каким запросам нужно продвигаться
— почему важны упоминания бренда
— чем продвижение в нейросетях отличается от классического SEO
— и почему SEO стало даже важнее, чем раньше

Кстати, первое видео после почти трехлетнего перерыва☝️
Лайк, подписка, комментарий 🚀

Ссылка👇
youtube
rutube

Базовый минимум в GEO

Неважно, вы кафе в Сочи или B2B с чеком 2 млн.

ИИ все равно будет отвечать на вопросы про вашу нишу.
Вопрос — будете ли там вы.

1) Первый шаг — понять, как ваш клиент формулирует проблему
Не “название компании + отзывы”, а реальные сценарии выбора:

— где рекомендуют поесть в Сочи
— надежная компания по строительству загородного дома
— какую CRM выбрать для юридической компании

Зафиксируйте 3–5 таких сценариев и на каждый набросайте несколько формулировок, как это могут писать ваши клиенты в чатах ИИ.

2) Посмотреть, откуда нейросети берут данные для ответов
Открываете ChatGPT, Алису, другие ИИ и анализируете, на какие сайты они опираются в ответах. Параллельно идете в Яндекс и Google и смотрите топ 10 по упрощенным формулировкам этих же запросов.

3) Собрать все в таблицу и отметить, где вас нет
Очень часто компании отсутствуют в рейтингах, каталогах, обзорах, на картах, на отраслевых площадках. Не потому что стратегия сложная. А потому что никто не проверял и не добавлял.

4) Добавить информацию о себе везде, куда сможете дотянуться
Заполните карточки в каталогах и на картах. Обновить описания на отраслевых платформах и т.д.

Тут ключевое — не просто “добавиться”, а правильно описать себя. Если вы кафе — для чего вы идеально подходите: семейные ужины, романтические встречи, завтраки с видом на море. Если вы CRM — для каких бизнесов вы лучше всего: юристы, агентства, девелоперы. Минимальная конкретика, чтобы нейросеть могла это найти и использовать в ответах.

Все это — базовый минимум.
А вот за роскошным максимумом лучше уже приходить к нам в агентство 😎

Как вам этот шедевр? Попросил Gemini сгенерировать картинку для предыдущего поста

KPI для GEO — как оценивать результаты продвижения

Когда мы обсуждаем с потенциальными клиентами продвижение в нейросетях, разговор почти всегда сводится к лидам. Сколько заявок мы получим? Когда начнется рост трафика? И это логично — бизнес привык измерять результат через деньги. Но GEO устроен чуть сложнее, чем классический перформанс.

Это не только про клик. Это про то, как AI вас видит, понимает и рекомендует.

Вот на какие KPI мы смотрим:

1) AI Visibility (видимость бренда). Это процент ответов, в которых нейросеть упоминает ваш бренд. Считается просто: если мы взяли 100 промптов и, например, Алиса AI рекомендовала вас в 55 из них, значит AI Visibility в Алисе = 55%. Это базовая метрика присутствия. Если вас нет в ответах — все остальное не имеет смысла.

2) Share of Voice (SOV). Это доля вашего бренда среди всех упоминаний в конкурентных ответах. Например, в тех же 100 промптах нейросеть суммарно дала 250 упоминаний разных брендов (потому что в одном ответе может быть список из 3–5 названий брендов). Из них 70 раз упомянули вас. Значит ваш SOV = 70 / 250 = 28%. Это про то, «какая часть внимания рынка у вас».

3) Позиция в ответе. Можно формально «быть в списке», а можно быть первым. Разница большая. Мы отдельно смотрим: вы в топ-3 рекомендаций или «где-то ниже»? Это простая и очень честная метрика. Либо вы среди основных вариантов, либо «где-то в конце».

4) Тональность. AI говорит о вас уверенно и позитивно? Нейтрально? Или аккуратно добавляет «есть нюансы»?

5) Трафик и лиды. Да, их тоже считаем. Смотрим в Метрике переходы с UTM-метками нейронок и отслеживаем лиды, которые можно к ним отнести.

6) Рост брендовых запросов. Если после запуска GEO растет количество поисковых запросов с названием бренда — это сигнал, что AI формирует спрос. Механика простая: человек спрашивает что-то в нейросети, видит ваш бренд в ответе, запоминает его и уже потом вбивает название компании в классическом поиске.

7) Переходы с площадок и рейтингов. В рамках GEO идет активная работа с внешними источниками — каталогами, рейтингами, обзорами. Мы отдельно смотрим, растут ли переходы с этих площадок и усиливается ли их вклад в общий трафик сайта.

8) Ссылки в ответах. Здесь важно считать не просто факт наличия, а процент или количество ответов, где есть прямая ссылка на ваш сайт. Например, если из 100 промптов в 30 ответах стоит кликабельная ссылка на главную страницу или конкретный продукт, значит доля ответов со ссылками — 30%. Это отдельный показатель доверия и глубины рекомендации.

И здесь важно понимать главное. Нейронки очень сильно влияют на принятие решений. Совершенно неважно, была ли в ответе ссылка и произошла ли заявка сразу после перехода. Пользователь может увидеть рекомендацию, закрыть вкладку, а через два дня вбить бренд в поиске и оформить заявку. В аналитике вы это не свяжете напрямую с AI. Но это не значит, что нейросеть не повлияла на выбор.

Я вообще считаю, что сегодня нейронки — это главные инфлюенсеры. И измерять их влияние нужно шире, чем просто через последний клик.

Доверите свои покупки агентам?

Яндекс создает отдельное подразделение, которое будет развивать транзакции в Алисе.

Ассистент сможет не только помогать с выбором, но и совершать покупку по поручению пользователя:
уточнять детали у продавца, применять скидки, оплачивать заказ, отслеживать доставку и общаться с поддержкой.

Прямо в чате с Алисой можно будет заказать товар, забронировать путешествие, купить билеты или оформить услугу.

Фактически Яндекс начинает строить AI-commerce — когда покупки делает не пользователь на сайте, а ИИ-ассистент от его имени.

Похожие вещи уже делают OpenAI, Google и Amazon — они тоже развивают ИИ-агентов, которые могут выполнять действия и оформлять покупки.