Проиндексирован, исправен и невидим: ноль из 32 в ответах нейросетей

Я занимаюсь в том числе тем, что измеряю и чиню видимость компаний в поиске и в ответах нейросетей. Под это собрана целая модель: промпт-карты, прогоны по нескольким системам, разбор источников, повторные срезы, работа с публикациями.

Но на собственном сайте я его до недавнего времени не запускал. Причина до неприличия обычная: клиентские проекты всегда впереди своих. Сапожник без сапог — известный жанр в бизнесе.

Дошли руки. Результат: в вопросах, где компанию называют по имени, её знают все четыре протестированные системы. В вопросах, где спрашивают про услугу вообще, — ноль появлений из тридцати двух возможных.

Ниже — как это измеряется, сколько стоит и что следует из полученного результата. Метод воспроизводимый, всё на публичных API, суммарные расходы на весь замер — чуть больше ста рублей.

Почему обычный SEO-аудит этого не покажет

Классический аудит отвечает на вопрос «что не так с сайтом»: индексация, скорость, дубли, разметка. Он не отвечает на вопрос «что о вас говорят, когда вас не спрашивали».

Это принципиально разные вещи. Сайт может быть технически безупречным, стоять в топе по своим запросам - и при этом отсутствовать в ответе, который нейросеть даёт человеку, спросившему «а кого посоветуете».

Проверить это можно только одним способом: задать вопросы и посмотреть на ответы. Не метафорически, а буквально — прогнать набор формулировок через API и разобрать, что вернулось.

Что значит «видимость в нейросетях»

Первое, обо что спотыкаются: пытаются свести к проценту. Не сводится, потому что вопросы бывают разных типов, и присутствие в них означает совершенно разное.

Я разделяю набор минимум на семь групп:

• брендовые — «что такое компания N», «чем занимается сайт N»;

• репутационные — «отзывы о N», «можно ли доверять N»;

• категорийные - «кто делает такую услугу», без упоминания бренда;

• сервисные — про конкретную работу, тоже без бренда;

• сравнительные — «N или альтернатива»;

• низ воронки — «заказать», «найти подрядчика»;

• тематические — общие вопросы по предметной области.

Присутствие в брендовых вопросах не значит почти ничего: там название уже в самом вопросе, системе достаточно найти ваш сайт. Ценность - в категорийных и низковоронковых, где вас должны вспомнить без подсказки.

Именно поэтому одно усреднённое число вообще не показатель. Можно иметь бодрые 47% и ноль там, где деньги.

Промпт-карта: почему её нельзя писать раньше, чем измерен спрос

Набор вопросов нельзя брать из головы, и нельзя копировать из семантики для SEO. Поисковый запрос короткий — «внедрение crm». Вопрос к нейросети развёрнутый и консультативный — «кто внедряет CRM малому бизнесу и как выбрать подрядчика». Это разные формулировки, и меряются они по-разному.

Я собрал сорок два вопроса, пятнадцать из них в минимальный прогон, и в первом заходе взял их из структуры собственных услуг. Потом собрал частотность через Wordstat и увидел перекос: направление, которому в карте отведена заметная доля вопросов, даёт 3% реального спроса, а направление на 57% представлено скромнее.

Отсюда правило, которое я теперь ставлю первым шагом: набор вопросов должен опираться на измеренный спрос, а не на то, как устроен ваш прайс. Клиент спрашивает не теми словами, которыми вы называете услуги, и это расхождение видно только в цифрах.

Экономически это тем более очевидно: сбор частотности стоит копейки — мои 57 фраз обошлись в 1 рубль 80 копеек, — а замер по нейросетям в десятки раз дороже. Обосновывать дорогой инструмент дешёвым имеет смысл до того, как платить, а не после. Впрочем, я не настаиваю …

Четыре системы, и они не взаимозаменяемы. Совсем

Я гоняю в базе четыре: ChatGPT, Яндекс GenSearch, Gemini и GigaChat. Две первые отвечали с веб-поиском, две вторые — из памяти модели.

Это разделение важнее, чем кажется. Система с веб-поиском показывает, что о вас есть в сети сейчас и какие источники она при этом берёт. Система, отвечающая из памяти, показывает, что о вас попало в обучающие данные. Это разные вопросы, и лечатся они разными способами.

Ещё важнее, что источники у них разные, и результат одной нельзя переносить на другую. Отдельно про российский стек — там механика принципиально иная, и об этом ниже.

Прогон

Пятнадцать вопросов на четыре системы — шестьдесят обращений. Ошибок ноль. Яндекс GenSearch обошёлся в 76 рублей 20 копеек при потолке в сто, остальное — копейки токенов.

MODE=execute
PROJECT=rsailab
PHASE=pilot
PROMPTS=15/42
PROVIDERS=openai,yandex,gemini,gigachat
TOTAL_PROVIDER_CALLS=60
KEYS_READY=True
YANDEX_ESTIMATED_RUB=76.20
YANDEX_MAX_RUB=100.00
YANDEX_BUDGET_BLOCK=False

OPENAI_RESULTS=15   ERRORS=0
YANDEX_RESULTS=15   ERRORS=0
GEMINI_RESULTS=15   ERRORS=0
GIGACHAT_RESULTS=15 ERRORS=0

Предел расхода бюджета задаётся до запуска и проверяется перед первым платным обращением. Рекомендую ставить лимиты, чтобы потом не удивляться …

Что получил:

Сорок семь процентов. Выглядит вполне себе ничего ровно до того момента, когда раскладываешь это по группам.

Раскладка, ради которой всё и затевалось

Восемь небрендовых вопросов на четыре системы — тридцать две возможности появиться. Появлений по факту — ноль.

Отдельная деталь, которую легко упустить: показатель заметности в ответе равен нулю везде, включая брендовые вопросы. То есть даже когда компанию называют, она не оказывается сколько-нибудь весомой частью ответа.

Перевод на обычный человеческий: меня знают, когда меня спрашивают по имени. Когда спрашивают про услугу — меня не существует.

Проверил другими источниками, и вот тут стало по-настоящему интересно.

В Search Console за четыре дня наблюдения — два показа. Не ноль, но и не тот результат, который хочется видеть. В выдаче Яндекса по тридцати коммерческим запросам - ноль вхождений из трёхсот результатов.

А в панели Яндекса при этом всё хорошо: все страницы в поиске, исключена одна - служебная, проблем с индексацией нет. Технически сайт в порядке. Он просто никому не известен: индекс качества сайта — ноль, потому что сайт молодой и о нём нет внешних сигналов.

date         impressions  clicks
2026-08-11             0       0
2026-08-12             2       0
2026-08-13             0       0
2026-08-14             0       0

sqi (индекс качества сайта):    0
страниц в поиске:               6
исключено из поиска:            1
проблем с индексацией:          нет

Вот это и есть главное разделение, ради чего все затевалось. Сайт может быть технически безупречным, полностью проиндексированным - и полностью невидимым при этом. Обычный аудит покажет зелёные галочки и будет прав. Просто он отвечает не на тот вопрос.

Чем российский стек отличается от западного

Самое полезное, что я вынес.

У Яндекс Нейро и Алисы нет отдельной базы источников. Ответ собирается из нескольких материалов, которые уже стоят в верхней части обычной органической выдачи по этому запросу. То есть попадание в ИИ-ответ Яндекса — это в первую очередь задача обычного SEO плюс извлекаемость текста, а не отдельная «AI-оптимизация» где-то сбоку.

У западного стека отбор источников устроен свободнее. Материал может оказаться в ИИ-ответе, не будучи в классическом топе. Механика отбора там своя, и корреляция с обычной выдачей заметно слабее.

GigaChat работает через собственный веб-поиск: классификатор определяет, что вопрос фактологический, отбирает несколько документов, подставляет в промпт. База своя, с яндексовой пересекается частично — переносить результаты одного на другой нельзя.

Практический вывод для всех читателей: если ваш рынок российский, работа над ИИ-видимостью начинается не с промптов, а с обычного топа и с тех источников, которые Нейро реально цитирует — карточек, каталогов, отзывов и подборок.

Про robots.txt: отдельная история, о которой мало кто знает

Есть техническая деталь, которая почти нигде не описана внятно.

Основной краулер Яндекса индексирует страницы для обычного поиска. Но контент для быстрых ответов читает отдельный краулер, и он не наследует правило User-agent: *.

Из этого следует неочевидное: если вы поставили общий Disallow и считаете, что закрыли сайт от использования в AI-ответах - вы его не закрыли. Нужна отдельная явная директива. И симметрично: если вы хотите там присутствовать, стоит выразить это явно, а не полагаться на общее правило.

Было — общее правило, которое отдельный краулер не наследует:

User-agent: *
Allow: /
Disallow: /api/

Стало — явно выраженное намерение:

User-agent: *
Allow: /
Disallow: /api/

User-agent: YandexAdditional
Allow: /
Disallow: /api/

Проверка занимает реально секунду: посмотрите, есть ли в вашем robots.txt отдельная группа для этого краулера. У меня не было.

Что стоит знать про инструменты

Неочевидные свойства платформ, на которые уйдёт лишнее время, если не знать заранее.

API Яндекс.Вебмастера отдаёт 403 на стандартном User-Agent от urllib. Тот же запрос из curl проходит. Лечится явным заголовком.

Часть отчётов живёт только в интерфейсе. У API Search Console нет раздела ссылок: в панели он есть, через API все обращения возвращают 404. То же самое с отчётом Яндекса о видимости сайта в ответах Алисы — в панели он появился, в API его нет. Если строите автоматический сбор, закладывайтесь на то, что часть данных придётся забирать руками.

Ограничители режут выборку по порядку файла, а не по важности. Лимит на число запросов при сборе выдачи взял их подряд и отбросил самый крупный кластер — тот, что даёт больше половины спроса. Внешне всё в порядке: ошибок нет, данные есть, отчёт построен. Часть фраз при этом помечена в логе как пропущенная, но в отчёт эта пометка не попадает.

Правило тут очень простое: если инструмент умеет урезать выборку молча, однажды он урежет именно то, ради чего вы всё затеяли. Сортируйте вход по значимости до запуска и сверяйте состав выхода с составом входа.

Автоматический разбор нужно перепроверять. Модуль обхода сайта поднял у меня две находки уровня critical. Обе оказались ложными: это демонстрационный раздел, закрытый от индексации намеренно. Инструмент считает страницы, а не понимает их роль. Проверяем.

Чего замер не показывает

Раздел, который в подобных статьях обычно опускают.

Пятнадцать вопросов из сорока двух — это пилот, а не полный срез.

Две системы отвечали без веб-поиска, поэтому у них нет цитируемых источников: их результат говорит о памяти модели, а не о текущей выдаче.

Панели вебмастера я подключил за несколько дней до замера, поэтому истории там пока нет — только первые точки. Судить по ним о динамике нельзя, это отправная линия, а не тренд.

Один прогон — это точка, а не динамика. Понять, движется ли что-то, можно только повторив тем же набором через несколько недель. Тем же.

Частотность собрана по стране целиком, без разбивки по городам, и в широком соответствии — реальный коммерческий спрос внутри крупных фраз меньше, чем показывает цифра.

И главное: замер показывает, что происходит. Но не показывает, почему, и не говорит, что чинить первым. Это отдельная работа, и в ней цифры значат ощутимо меньше, чем понимание рынка. Один из моих кластеров, например, даёт почти семь тысяч показов в месяц — но туда не надо идти, потому что вверху выдачи там стоят готовые программные продукты, а не исполнители услуг. Никакая метрика этого не подскажет.

Что дальше

У себя я знаю, что делать. Судя по замерам, места в моей выдаче держат не конкуренты, а площадки публикаций и одна доска объявлений. Значит, идти надо туда, а не докручивать до бесконечности собственные страницы.

Повторю замер тем же набором через месяц и сравню. Если будет о чём рассказать — напишу продолжение.

А пока предлагаю простое упражнение вашего бизнеса. Возьмите пять вопросов, по которым вас должны находить, и задайте их вслух любой нейросети с веб-поиском. Не про свою компанию — а про вашу услугу вообще. Посмотрите, кого назовут.

Возможно, вы удивитесь так же, как я.