26.08.2026
ИИ все чаще становится посредником между бизнесом и потенциальным клиентом. Пользователь уже не обязательно ищет «лучшего стоматолога рядом» или «сервис по ремонту автомобиля» в Google — тот же вопрос можно задать ChatGPT и получить готовый список рекомендаций. Но насколько точно ИИ рассказывает о компаниях, которые советует?
Empirank проверил это на практике. В августе 2026 года исследователи проанализировали 1 257 проверяемых утверждений о 182 компаниях, рекомендованных OpenAI. Результат оказался не слишком комфортным для бизнеса: у 20 компаний — примерно у каждой девятой — обнаружилось как минимум одно неверное утверждение. Еще 479 утверждений исследователям не удалось подтвердить по доступным источникам.
Важно, однако, не путать эти категории. Неподтвержденная информация не обязательно является ложной: исследователи лишь не нашли для нее достаточных доказательств в использованном наборе источников. Иными словами, ИИ может сообщить вполне правдоподобный факт о компании, происхождение которого при проверке остается неясным.
Ошибка ИИ становится проблемой бренда
Для бизнеса разница между «ошибочным» и «неподтвержденным» утверждением существенна, но для клиента она может быть практически незаметна. Если ИИ неверно сообщает адрес, часы работы, перечень услуг, территорию обслуживания или квалификацию компании, пользователь получает эту информацию как часть готового ответа.
Поэтому Empirank предлагает компаниям следить уже не только за тем, появляется ли бренд в ответах ИИ, но и за тем, что именно ИИ о нем говорит. В первую очередь стоит проверять название, адрес, телефон, часы работы, филиалы и географию обслуживания, затем — услуги, сертификаты, награды и другие коммерчески значимые характеристики.
Фактически к привычному управлению репутацией добавляется еще одна задача: управление тем образом компании, который формируют генеративные системы.
Откуда ИИ вообще знает о компании
Еще интереснее результаты выглядят в контексте других августовских исследований Empirank. Компания изучила 2 403 видимые ссылки в 300 локальных ответах OpenAI и обнаружила, что 98,6% ссылок вели на сторонние сайты, а не на собственные ресурсы рекомендованных компаний. Это могут быть каталоги, сайты с отзывами, отраслевые площадки, СМИ и другие внешние источники. Причем набор конкретных доменов заметно менялся от ответа к ответу.
Для маркетологов отсюда следует довольно неприятный, но важный вывод: просто поддерживать в идеальном состоянии корпоративный сайт уже недостаточно. ИИ составляет представление о компании из более широкой информационной среды. Если на сайте указан один телефон, в каталоге остался старый, а на сторонней площадке перечислены услуги пятилетней давности, возникает пространство для ошибок.
Поэтому традиционная работа с присутствием бренда на внешних ресурсах получает новое значение. Раньше она была прежде всего частью SEO и репутационного менеджмента. Теперь от нее потенциально зависит и то, каким компанию увидит искусственный интеллект.
Google Maps и отзывы оказались важнее, чем кажется
Empirank исследовал 3 тыс. американских компаний из 30 рынков и десяти отраслей и обнаружил сильную связь между позициями бизнеса в Google Maps и его появлением в рекомендациях OpenAI. Компании из топ-3 Google Maps упоминались в 11,7 раза чаще, чем бизнесы, не попавшие в первую сотню. Связь сохранялась и после учета количества отзывов и ссылающихся доменов.
Отдельное исследование 500 сантехнических компаний показало похожую картину с отзывами. Компании, у которых было не менее 500 отзывов Google, попадали в рекомендации OpenAI в 23,4% случаев, а компании с менее чем десятью отзывами — только в 3,5%. Разница — в 6,7 раза.
При этом классический SEO-показатель — количество доменов, ссылающихся на сайт, — выглядел значительно слабее. Первоначально компании с большим числом ссылок действительно чаще появлялись в ответах ИИ, однако после учета отзывов, рынка и типа запроса число ссылающихся доменов переставало объяснять частоту упоминаний. Авторы подчеркивают: это не означает, что ссылки бесполезны для SEO, трафика или узнаваемости, но оснований считать их самостоятельным способом попасть в рекомендации ИИ исследование не обнаружило.
Не обнаружили исследователи и убедительной связи между использованием Schema.org-разметки на главной странице и частотой упоминания компании OpenAI. После учета других факторов разница составила всего 0,47 процентного пункта и была слишком неопределенной для прогнозов.
Новое поле для маркетинга
Все эти результаты постепенно складываются в новую дисциплину, которую называют AEO — Answer Engine Optimization, то есть оптимизацией под системы, которые не выдают пользователю список ссылок, а сразу формируют ответ.
Однако делать из исследований Empirank готовую формулу «как попасть в ChatGPT» пока рано. Большинство работ наблюдательные: обнаруженная связь не доказывает причинность. Выборка ограничена американскими локальными компаниями, результаты относятся к конкретной конфигурации OpenAI и конкретному периоду сбора данных. Авторы отдельно предупреждают, что ответы ИИ меняются со временем.
Но для бизнеса уже просматривается практический вывод. В эпоху поисковиков компании боролись за то, чтобы оказаться выше в выдаче. В эпоху генеративного ИИ задача становится сложнее: нужно добиться, чтобы система знала о компании, считала ее достойной рекомендации и при этом рассказывала о ней правду.
И похоже, что решается эта задача не каким-то одним новым «секретным» приемом для ИИ. Наоборот, неожиданно важными становятся давно знакомые вещи: хорошие отзывы, заметность в локальном поиске, присутствие на авторитетных сторонних площадках и, главное, одинаковая и актуальная информация о компании во всех источниках.
Фото: pexels.com
