Откуда нейросети берут отзывы о компаниях и что это значит для тех, кого выбирают

Я Игорь Новиков, сооснователь агентства «Звонко»: мы занимаемся видимостью бизнеса в ответах нейросетей. Когда покупатель спрашивает модель, что пишут о компании и можно ли ей доверять, он ждёт пересказ отзывов. Модель отвечает уверенно — про довольных клиентов и частые жалобы. А ссылки под ответом ведут в другое место.

Я разобрал 1360 ответов о 20 брендах, снятых 12 сентября 2026 года: банк, сеть супермаркетов, стоматология, производитель ламп, вуз, загородный парк, гончарная мастерская, спортивные клубы, букмекеры, застройщик отелей, сервис выкупов на маркетплейсах. Ниши разные, вопросы покупателя разные — а в вопросах про репутацию источники у всех похожие.

Нейросеть говорит про отзывы клиентов, а прикладывает статьи и рейтинги

В этих ответах я опознал 3293 ссылки. Отзовики, карты и площадки с оценками дали 9,8% из них.

Дальше я отобрал вопросы, где человек прямо спрашивает про отзывы и репутацию: в тексте вопроса стоят слова «отзыв», «что пишут», «жалобы», «репутация», «доверять», «обман». Вопросы вида «стоит ли ехать» и «стоит ли брать» в этот счёт не пошли: слово о доверии в них случайное, а спрашивают там про другое. Осталось 58 ответов у 16 брендов и 248 опознанных ссылок. Раскладка:

• статьи, каталоги и сайты изданий — 62,1%;
• отзовики и карты — 18,1%;
• сайт самой компании — 13,7%;
• соцсети и блоги — 6,0%.

То есть даже там, где человек спрашивает именно про отзывы, шесть ссылок из десяти ведут в чужие статьи и подборки. Тип источника я определял по адресу и разделу сайта; спорные случаи относил к статьям, так что доля отзовиков здесь скорее завышена, чем занижена.

Почти в шести ответах из десяти нет ни одной ссылки на отзывы

Хотя бы одна ссылка на отзовик или карты нашлась в 24 ответах из 58. В остальных 34 модель рассуждает о репутации компании, не показав ни одной страницы с отзывами.

Каналы ведут себя по-разному. Алиса AI приложила отзовик в 17 ответах из 21, ChatGPT — в 5 из 16, обзор от ИИ в Google — в 2 из 21. Разница в источниках, а не в тоне: про отзывы клиентов пишут все три.

У двух брендов из шестнадцати ни в одном ответе про репутацию отзовика не оказалось — у застройщика отелей и у букмекера. В первом случае живой речи о компании в открытом доступе почти нет, во втором она разбросана по форумам и страницам жалоб, которые модель под ответ не поставила.

Что отсюда следует, а что нет. Механизм по ссылкам не виден: почему модель написала про отзывы клиентов, опираясь на статью, из ответа не понять. Виден только результат — чем меньше страниц с живой речью о компании, тем больше в ответе чужого пересказа.

Где отзывов в открытом доступе мало, ответ пишут авторы чужих подборок

Тот же счёт я пересчитал по ответам о собственной нише — продвижении бизнеса в нейросетях. Она молодая, отзывов о подрядчиках почти нет. Новых запросов к моделям я не делал: это разбор ответов, снятых 17 и 22 августа 2026 года.

Двадцать ответов на вопрос об отзывах, 136 ссылок. Отзывы упоминаются во всех двадцати ответах, а отзовиков среди ссылок 6,6%, и по теме из них четыре — одна и та же карточка небольшой компании на Zoon, которую Алиса AI приложила в четырёх своих ответах.

Место отзывов занимают посты, которые пишут сами участники рынка: 58,1% ссылок ведут на блоги площадок самопубликации. Доля высокая ещё и потому, что четыре поста повторяются по 8–10 раз; если считать разные адреса, блогов 18 из 46, то есть 39%. Один из этих постов — рейтинг, который называет себя независимым: я прочитал его целиком 15 сентября, и в тексте указаны почта и телеграм компании с первого места.

Формулировки моделей при этом звучат как пересказ клиентского опыта. Обзор от ИИ в Google: «клиенты хвалят рост охватов в умном поиске, но часто жалуются на размытость KPI» — при шести источниках, среди которых нет ни одного отзовика.

Что это значит компании: ответ о вас соберётся в любом случае

Вопрос только в том, из чьих текстов. Когда у компании есть карточка с отзывами на картах или отзовике, модель находит её и опирается на неё. Когда карточки нет, в ход идут обзорная статья, каталог или рейтинг, написанный кем-то другим, — и человек читает чужое мнение как мнение клиентов.

Отсюда практический вывод. Работа с отзывами — это не только репутация в поиске. Это ещё и материал, из которого нейросеть соберёт ответ о вас завтра.

Что сделать компании и что проверить покупателю

Компании, которую выбирают:

1. Заведите карточку на картах и отзовике своей ниши и приводите туда клиентов. В разборе ссылки на отзывы пришли в 24 ответа из 58, и почти всегда это были карты и крупные отзовики, а не отраслевые площадки.
2. Разместите отзывы с именами, датами и цифрами на своём сайте. Сайт компании дал 13,7% ссылок в вопросах про репутацию — примерно столько же, сколько все отзовики вместе.
3. Проверяйте себя сами: задайте нейросети вопрос про отзывы о вашей услуге в вашем городе и откройте источники под ответом. Если там чужие подборки, ответ о вас сейчас пишут их авторы.
4. Называйте компанию рядом с каждым своим фактом на своих страницах. Иначе модель процитирует страницу и не назовёт имя: так вышло с нашим сайтом — страницу нейросети брали источником, а «Звонко» в ответах не прозвучало.
5. Попадая в чужую подборку или выпуская свою, пишите прямо, кто автор и есть ли у него интерес.

Тому, кто выбирает подрядчика в любой нише:

1. Открывайте источники под ответом. Если модель пишет про положительные отзывы, а внизу подборка лучших, перед вами мнение автора подборки о рынке.
2. Проверяйте автора рейтинга: подпись и профиль, чьи контакты стоят в тексте, не совпадает ли компания автора с кем-то из списка, сказано ли прямо об интересе.
3. Просите контакты двух-трёх клиентов, которым можно позвонить, и кейсы с показателями из договора.

Что этот разбор не доказывает

Главный счёт — один прогон 12 сентября 2026 года по 20 брендам; разбор ниши — ответы 17 и 22 августа. Это срез, а не закон рынка. Вопросы про репутацию я отбирал по словам в тексте вопроса, так что часть таких вопросов в счёт могла не попасть. Ссылки под ответом — не обязательно всё, что модель прочитала, а классификация источников моя, по адресам. Часть источников в обзорах от ИИ в Google приходит закрытым адресом, и их я не учитывал: доли считаны по опознанным ссылкам.

И про свой материал: рейтинг агентств в нашем блоге, на который я ссылаюсь ниже, тоже написан участником рынка. Авторство указано в первом абзаце страницы, там же приведён наш собственный слабый результат по августовскому замеру.

Разбор своей ниши целиком — на странице рейтинга.