AIPR / Исследования

Нейросети подробнее всего рассказывают не о лидерах рейтингов. Что показали замеры AIPR по девяти отраслям

28 октября 2026 · Исследование AIPR

Мы обновили рейтинги AIPR по девяти отраслям и сложили их вместе: 163 компании, восемь нейросетей, около 13,7 тысячи ответов. Общая картина ломает привычную логику «чем лучше о тебе знают, тем чаще советуют». О «Марии-Ра» и Ак Барс Банке нейросети рассказывают подробнее, чем о лидерах рейтингов в своих отраслях. Но когда человек спрашивает «где купить продукты» или «в каком банке открыть вклад», модели чаще называют других. В таком ответе клиент видит короткий список — шорт-лист, и устойчиво в него попадают от трёх до одиннадцати игроков рынка. Остальных для пользователя в этот момент нет. Рассказываем, что показали замеры AIPR от 22–26 октября 2026 года.

Как мы считаем

На вопрос «что выбрать» нейросеть отвечает коротким списком. Кто в него попал и как описан, во многом решает, куда пойдёт клиент. AIPR измеряет оба момента отдельно.

Сила обнаружения — 40% Индекса AIPR. Называет ли нейросеть компанию сама, когда человек спрашивает о рынке и не называет брендов: «где открыть вклад», «какой маркетплейс выбрать».

Профиль бренда — 60% Индекса. Насколько полно и обоснованно модель отвечает, когда о компании спрашивают напрямую: есть ли конкретика, ссылается ли на источники и площадки, не отвечает ли «нет данных». Тон ответов тоже учитывается, но весит немного.

В замере восемь нейросетей: ChatGPT, Claude, Gemini, Google AI Overview, Perplexity, YandexGPT, Яндекс Нейро и GigaChat. Девять отраслей, 163 компании, около 13,7 тысячи ответов. Вопросы о рынке задаются каждой модели от двух до трёх раз, чтобы снизить влияние случайного ответа. Ответы о компаниях-тёзках не засчитываются. В рейтинг попадают те игроки, которых нейросети сами называют, отвечая на вопросы о рынке. Выручку, долю рынка и места в отраслевых рейтингах мы в оценку не подмешиваем. Расчёты в статье сделаны по баллам, опубликованным на aipr.pro/ratings (целые значения).

Замеры прошли 22–26 октября 2026 года; у каждой отрасли своя дата, она указана на странице рейтинга. Принципы и состав моделей — в открытой методологии, все рейтинги — на aipr.pro/ratings.

1. Репутация весит больше, а места определяет видимость

Профиль бренда занимает 60% Индекса, но на расстановку влияет мало. Причина в том, что внутри каждого рынка он почти одинаковый: разница между лучше и хуже всех описанной компанией — от 4 до 8 баллов. Сила обнаружения в тех же рынках разлетается на 37–79 баллов. Поэтому во всех девяти отраслях место в рейтинге почти целиком повторяет порядок по силе обнаружения.

Самое неочевидное — две оси почти не связаны между собой. Компании, которые нейросети называют сами редко (сила обнаружения ниже 70), описаны в среднем на 89,5 балла. Те, кого называют стабильно (90 и выше), — на 90,1. Разница меньше балла. Нейросеть может знать о компании всё — и при этом не вспомнить о ней в момент выбора клиентом.

Нейровыдача работает как воронка из двух фильтров. Сначала попасть в ответ, потом быть описанным так, чтобы выбрали именно вас. Второй фильтр крупные игроки российских рынков проходят почти одинаково. Судьбу места решает первый фильтр — во всех девяти отраслях без исключения.

2. Нейросеть отвечает на вопрос, а не на бренд

Сильное имя не гарантирует места в ответе. Модель собирает список под то, как сформулирован вопрос, и это видно сразу на нескольких рынках.

Платежи. Лидируют сервисы для бизнеса: ЮMoney, CloudPayments, Робокасса. Платёжные кнопки крупнейших экосистем далеко позади: Мир Pay — девятый, Яндекс Пэй — десятый, SberPay — пятнадцатый из 18. На вопросы о платёжных сервисах модели отвечают как на вопрос «как принимать платежи», а не «чем платить».

Быстрая доставка. Впереди сервисы, для которых доставка — весь бизнес: Самокат, Яндекс Лавка, Ozon Fresh, Купер. Продуктовые сети со своей доставкой идут следом: «Магнит», первый в продуктовом ритейле, здесь седьмой из 14.

Ритейл. Молодой дискаунтер «Чижик» — третий, выше материнской «Пятёрочки» с её шестым местом. Наша гипотеза: дискаунтер отвечает на понятный вопрос «где дешевле», и модели охотно ставят его в ответ.

Экосистемы. Одно имя в разных рынках даёт разные места. Сбер — шестой среди банков, седьмой в страховании, пятнадцатый в платежах. Бренд «Альфа» — единственный, кто лидирует сразу в двух отраслях: Альфа-Банк среди банков и «АльфаСтрахование» среди страховщиков. Но что интересно, работает не общее имя, а история каждого сервиса в своей категории.

3. Подробнее всего нейросети описывают не лидеров рейтингов

В пяти отраслях из девяти самый высокий профиль бренда — у компании за пределами первой пятёрки. Если спросить о них напрямую, модели отвечают полнее и обоснованнее, чем о лидерах. Но сами называют заметно реже.

В остальных четырёх отраслях лучший профиль у компании из пятёрки: Wildberries и Skillbox — первые, Ozon Fresh — третий в доставке, «Т-Страхование» — пятое (наравне с «Абсолют Страхованием» с тринадцатого места).

Наша гипотеза: о региональных и нишевых компаниях пишут меньше, но предметнее: понятная специализация, регион, аудитория. Из таких источников модели собирают конкретный ответ. Но та же предметность сужает круг ситуаций, в которых нейросеть вспоминает компанию сама.

Рынки различаются и по тому, насколько подробно модели о них знают. У маркетплейсов профили от 92 до 98, у сервисов быстрой доставки — от 90 до 98. У автомобильных брендов — от 84 до 89, и даже лидеры описаны скромнее аутсайдеров маркетплейсов. Тон ответов о 161 компании из 163 позитивный, о двух — смешанный; негативного нет ни у кого. Нейросети, как мы знаем, весьма лояльные ребята.

4. Сколько компаний помнит нейросеть

Устойчивым шорт-листом мы называем компании с силой обнаружения 90 и выше по баллам сайта: их стабильно называет большинство из восьми нейросетей, когда пользователь ищет информацию о рынке в целом. Это редакционный порог, а не показатель методики AIPR. В банках в него входят 11 компаний, в платёжных сервисах и грузовой автологистике — всего по три.

Ширина шорт-листа меняет правила игры. Где он широкий, верхушка стоит вплотную: в страховании первые пять компаний укладываются в 1,5 балла, в банках одиннадцать — в 2,4, у автомобильных брендов места с четвёртого по восьмое — в пределах 0,8. Расстановка в такой верхушке может поменяться уже при следующем замере. Где шорт-лист узкий, у нейросетей есть явные фавориты: в платёжных сервисах между лидером и серединой рейтинга около 11 баллов.

И ещё одно наблюдение. Максимальную силу обнаружения, 100 из 100, набрали 15 компаний, но первое место заняли только восемь из них. Сбер нейросети называют чаще всех банков, а в рейтинге он шестой. Внутри шорт-листа, где всех называют одинаково часто, место уже решает профиль: видимость проводит в финал, а победу даёт качество ответа.

Лидеры рейтингов AIPR

Полные рейтинги — на aipr.pro/ratings. Первый подробный разбор отрасли — о банках.

Что делать компаниям

Мерить обе оси по отдельности. Средний балл скрывает главное: компания может быть описана лучше лидеров и при этом почти не попадать в ответ.

Если не хватает видимости — связывать бренд с конкретными сценариями выбора — теми задачами, с которыми к компании приходит клиент. Модели собирают шорт-лист из того, что написано о компании в контексте задачи клиента: отраслевые обзоры, сравнения, справочники, профильные СМИ.

Если не хватает профиля — работать с источниками: актуальные факты, единые формулировки на сайте и во внешних публикациях, открытые ответы на типовые вопросы. В плотной верхушке именно профиль решает, кто будет первым.

Мерить регулярно. Ответы меняются вместе с моделями и источниками. Один срез показывает расстановку, серия срезов — тренд. Посмотреть, как нейросети видят ваш бренд, можно в бесплатном отчёте AIPR Базовый на aipr.pro.

AIPR оценивает не реальное положение дел в компаниях — качество товаров и услуг, надёжность или финансовую устойчивость, — а исключительно то, как их видят и описывают нейросети. Рейтинг не является рекомендацией выбрать ту или иную компанию.

Автор — основатель AIPR. AIPR (aipr.pro) — российский сервис измерения ИИ-репутации брендов. Запущен в 2026 году командой «Пиарошной», чьи ИИ-инструменты для PR-текстов теперь входят в AIPR. Член АЛРИИ.