🌐Российские и западные AI-поисковики: как каждый выбирает, кого цитировать

«Оптимизировать под AI-поиск» звучит как одна задача. На деле это четыре разные системы с разными индексами, разными привычками и разным отношением к русскоязычному контенту. То, что приводит сайт в ответ Perplexity, почти ничего не даёт в Нейро, и наоборот.

В августе мы прогнали 320 запросов через четыре AI-поисковика и записали, кто кого цитирует. Ниже — не повтор цифр, а выжимка механики: откуда каждая система берёт источники и что из этого следует на практике.

Общая схема одна

Все четыре устроены по одной логике, которую мы разбирали подробно:

1. запрос пользователя переписывается в один или несколько поисковых;
2. по ним из поискового индекса достаются кандидаты;
3. из кандидатов вырезаются фрагменты, подходящие под вопрос;
4. языковая модель пишет ответ по этим фрагментам и проставляет ссылки.

Разница — почти целиком в пункте 2. Чей индекс — те и источники. Модель не может процитировать страницу, которую её поисковая часть не нашла.

Четыре системы, четыре индекса

Система	Основа поиска	Тяготеет к	Когда молчит
Яндекс.Нейро	Индекс Яндекса	Дзен, VK, сервисы Яндекса, крупные рунет-медиа и UGC	Сравнения «X или Y», рейтинги, транзакционные запросы
ChatGPT Search	Собственный краулер OpenAI плюс партнёрский поисковый индекс	Крупные англоязычные и международные ресурсы, справочники	Редко молчит, но может ответить «из памяти» без ссылок
Perplexity	Собственный индекс плюс внешние поисковые API	Широкий круг, включая форумы и отзовики	Почти никогда
Gemini / AI Overviews	Индекс Google	То, что уже в топе Google	AI Overviews в рунете показывается заметно реже, чем в англоязычной выдаче

Яндекс.Нейро: самый избирательный

Цитирует свою экосистему. В нашем прогоне самыми частыми источниками ответов Нейро были Дзен и VK — по любой теме. Дальше крупные рунет-площадки (vc.ru, Habr, Пикабу), справочники и только потом профильные сайты.

Молчит на «что лучше». На сравнительные и рейтинговые запросы Нейро в нашем прогоне не ответил ни разу. Транзакционные «лучшая компания по X» — тоже чаще без ответа.

Хорошо отвечает на брендовые и информационные запросы. «Что за компания», «как работает», «что такое».

Что из этого следует:

• Присутствие внутри Яндекса — прямой путь в цитаты. Канал в Дзене с теми же материалами, что на сайте, — не дублирование ради дублирования, а второй вход в индекс, который Нейро предпочитает. Это одна из причин, по которой мы сами ведём Дзен-версии статей.
• Нет смысла бороться за «X или Y» в Нейро. Ресурсы лучше вложить в информационные и брендовые запросы.
• Классическое SEO под Яндекс — фундамент. Страница, которой нет в индексе Яндекса или которая под фильтром, в Нейро не появится.

ChatGPT: знает бренд, ссылается на других

Самый частый паттерн, который мы видели: ChatGPT упоминает бренд в тексте ответа, а в источниках ставит чужие сайты — агрегаторы, рейтинги, медиа.

Причина в устройстве. У модели две памяти: обучающие данные (что она «знает» сама) и поисковая выдача в моменте. Бренд может быть в первой и отсутствовать во второй, если его сайт плохо доступен краулеру OpenAI или проигрывает другим страницам по релевантности фрагментов.

Что из этого следует:

• Проверить, что OAI-SearchBot вообще пускают. Это отдельный от GPTBot user-agent, его закрывают по ошибке вместе с обучающим ботом. Подробности — в справочнике по robots.txt для AI-краулеров.
• Проверить, что содержимое есть в исходном HTML. Краулеры OpenAI не исполняют JavaScript — разбор здесь.
• Работать над упоминаниями на внешних площадках, которые ChatGPT цитирует охотно. Наши 4 шага для ChatGPT Search — именно об этом.

Perplexity: самый разговорчивый

Perplexity отвечает почти на всё и охотнее остальных берёт русскоязычный UGC: форумы, отзовики, Пикабу, профильные сообщества. В транзакционной нише он в нашем прогоне был самым благосклонным к небольшому сайту.

Обратная сторона — тот же разрыв «упомянул, но не сослался», что у ChatGPT: бренд в тексте, ссылки на агрегаторы.

Что из этого следует: упоминания бренда на площадках с живыми обсуждениями работают на Perplexity сильнее всего. Где их искать в рунете — в разборе альтернатив Reddit.

Отдельно: доля Perplexity в российском трафике небольшая. Это не повод его игнорировать, но и не повод строить стратегию вокруг него.

Gemini и AI Overviews: всё решает Google

Здесь проще всего. Источники AI Overviews — это, по сути, страницы из органического топа Google по запросу. Не в топ-10 — шансы попасть в AI-ответ минимальны. Подробно — в статье про AI Overviews.

Отдельная особенность Gemini — путаница сущностей. В нашем прогоне он цитировал сайты с похожими доменами, которые к нам отношения не имеют. Лечится тем же, чем и везде: Organization schema с устойчивым @id, полным sameAs и однозначным названием.

Что общее для всех четырёх

Есть минимум, который работает независимо от системы:

1. Доступность. Краулеры пускают, содержимое в исходном HTML, сервер отвечает быстро.
2. Однозначная сущность. Organization schema, одинаковое название бренда везде, ссылки на все официальные профили.
3. Цитируемые фрагменты. Короткие самодостаточные утверждения в начале разделов — модель вырезает куски, а не читает страницу целиком. Как резать текст — в статье про чанкинг.
4. Упоминания снаружи. Модели больше доверяют тому, что о вас говорят другие, чем тому, что вы говорите о себе.

Как распределить усилия для русскоязычного сайта

Порядок, который мы считаем разумным для проекта с аудиторией в России:

1. Яндекс + Нейро. Классическое SEO под Яндекс, Дзен-канал, присутствие в VK. Это основной трафик, и это же — основной вход в Нейро.
2. Google + AI Overviews. Классическое SEO под Google даёт и органику, и шанс на AI-ответ.
3. ChatGPT. Технический доступ, исходный HTML, упоминания на крупных площадках.
4. Perplexity. Попутно, за счёт UGC-упоминаний — отдельных усилий почти не требует.

Главная ошибка, которую мы видим: стратегия «под ChatGPT», скопированная с англоязычных гайдов, при аудитории, которая ищет в Яндексе. Сначала — туда, где ваши люди.