Многие компании недоумевают: вроде всё работает, сайт есть, соцсети ведутся, но ни в поиске, ни в ответах нейросетей — ни слова о них. А если заглянуть внутрь — описание типовое: «мы — инновационная команда профессионалов, создающая эффективные решения». Такие фразы не дают ИИ никакой опоры. Они как обёртка без содержимого: вроде ярко, а сказать нечего.
Чтобы нейросети вроде ChatGPT, Gemini или ЯндексGPT стали учитывать вашу компанию в своих ответах, нужно понять, какие сигналы для них важны — и как их отправить.
Что влияет на видимость в LLM-ответах
1. Упоминания бренда в авторитетных источниках
ИИ подтягивают информацию из тех же источников, что и поисковики: новостные сайты, экспертные площадки, профильные каталоги.
Важно не просто «засветиться где-то», а быть замеченным на релевантных и уважаемых платформах (и них чуть ниже). Если вы айтишник, логичнее попасть в VC.ru или Хабр, чем в блог про интерьер. Чем понятнее контекст, тем выше шансы, что вас «поймёт» и покажет нейросеть.
2. Позиции в поисковой выдаче (SERP)
ИИ ориентируются на контент, который уже ранжируется в Google и Яндексе. Чем выше ваш сайт, тем выше вероятность, что нейросеть возьмёт вас в ответ. ChatGPT, например, обучается на контенте из топа поисков.
3. Структурированная разметка (Schema.org)
Это способ объяснить ИИ, что где находится на странице: что из этого — компания, что — услуги, что — отзывы, и где вообще главный смысл. Особенно важно для карточек товаров и услуг, событий, кейсов и даже блога.
Schema не повышает позиции напрямую, но помогает ИИ быстрее “понять”, что вы собой представляете.
4. Чёткое описание, а не штампы
ИИ не может «догадаться», кто вы, если на сайте написано:
«Мы — команда экспертов с богатым опытом».
Это ни о чём. Кто вы? Где? Для кого работаете? Чем занимаетесь?
А вот если вы напишете:
«Мы — команда из Екатеринбурга, разрабатываем сайты на Tilda для экспертов в сфере медицины и психологии»
— то это уже конкретная сущность с географией, специализацией и целевой аудиторией. С этим ИИ уже может работать.
То же касается фраз вроде «индивидуальный подход», «большой опыт» или «мы на рынке с 2008 года». Они не работают без уточнений. Покажите, с кем именно работали, какие задачи решаете, какие инструменты используете.
Как это применить
Вместо:
«Мы — агентство полного цикла»
Пишите:
«Мы — маркетинговая команда из Казани, продвигаем локальные сервисы через контекст и SEO в регионах РФ»
Вместо:
«Мы — лидеры рынка»
Покажите:
«Наши кейсы публиковались на vc.ru и в блоге Яндекс.Бизнес, мы работаем с локальными кафе и стоматологиями»
Где нужно быть, чтобы вас “увидел” ИИ
Вот площадки, которые ИИ чаще всего сканируют и на которые ориентируются, формируя свои ответы:
СМИ и экспертные платформы:
- VC.ru — всё про бизнес, маркетинг, IT
- Хабр — технический, IT, разработка
- Cossa.ru — маркетинг, digital
- TJournal — если участвуете в инфополе
- РБК, Коммерсантъ, Ведомости — высокий уровень доверия
- Тинькофф-журнал — для b2c-сервисов
- Spark (Интерфакс) — авторитетный источник данных по компаниям
Каталоги и профили:
- Rusprofile — хорошо индексируется, особенно если карточка оформлена
- 2ГИС, Яндекс Бизнес, Google Business — особенно важны для локального бизнеса
- CMS Magazine — каталог агентств с отзывами
- Behance, Dribbble — для дизайнеров, иллюстраторов
- Kadrof.ru — если вы фрилансер или небольшое агентство
- Clutch, GoodFirms — если ориентируетесь на международный рынок
Базы знаний и справочники:
- Wikipedia / Wikidata — многие нейросети используют как источник фактов
- Stack Overflow, GitHub — если вы из IT
- Product Hunt — англоязычный, но даёт сильный сигнал
- YouTube — ну это святое
ИИ, как и люди, ориентируется на те источники, которым доверяет. Если вы нигде не обозначены, не уточнили, чем занимаетесь, и говорите общими фразами — система просто не сможет вас «увидеть».
Поэтому забудьте про абстракции и корпоративные штампы. Хотите быть в ИИ-ответах? Станьте понятными — и заметными.
Если хочется разобрать, как именно сделать вашу компанию заметной для нейросетей — приходите в мой Telegram-канал SEO на каблуках, там делимся конкретными кейсами, рабочими подходами и обсуждаем, что действительно сработало.