Раньше клиент вбивал «бот для салона красоты цена» в Яндекс и открывал три сайта. Теперь он спрашивает то же самое у Алисы или ChatGPT и получает один ответ с двумя-тремя источниками. Если вас там нет, вас нет. Разбираю, как нейросети выбирают, кого цитировать, и что на сайте на это влияет. Проверял 11 сентября 2026 года, ссылки в конце.

Откуда нейросети берут ответы

Нейросеть не «знает» ваш сайт. Когда человек задаёт вопрос, она сначала ищет в обычном поиске, отбирает несколько страниц, читает их и собирает ответ со ссылками. Это называют поиском с дополнением, и у Яндекса, и у OpenAI схема одинаковая.

Отсюда первое и главное: если вас нет в обычной выдаче, в ответ нейросети вы не попадёте. Алиса берёт источники из первых двадцати результатов поиска Яндекса. Никакой отдельной «оптимизации под ИИ» без обычной поисковой видимости не существует.

Второе: из этих двадцати нейросеть выбирает не самых первых, а тех, у кого удобно брать ответ. Здесь и появляется разница.

Что нейросеть берёт охотнее

Исследования цитируемости показывают одну картину: страницы с конкретикой цитируют чаще. Цифры и статистика повышают шанс попасть в ответ примерно на 40 %, ссылки на источники на 30 %, цитаты экспертов на 28 %. Это данные исследования 2024 года, которое до сих пор остаётся основным ориентиром.

В переводе на язык сайта:

Прямой ответ в начале раздела. Заголовок «Сколько стоит бот» и первым предложением «Простой бот стоит от 20 до 60 тысяч рублей». Нейросеть вырезает это предложение и цитирует. Если ответ размазан по трём абзацам, она возьмёт конкурента.

Самодостаточные куски. Каждый раздел должен читаться отдельно, без «как я говорил выше». Нейросеть берёт фрагмент, а не страницу целиком.

Цифры с датой. «Проверено в сентябре 2026» рядом с ценой работает лучше, чем цена без даты. Нейросеть предпочитает свежее и датированное.

Автор с лицом. Яндекс называет свои критерии отбора аббревиатурой ЭПОС: экспертность, полезность, оригинальность, содержательность. Страница автора, фотография, чем занимается, где ещё публикуется. Безымянный текст проигрывает подписанному.

Структурированные данные. Разметка, которая объясняет машине, что на странице: это статья, вот автор, вот дата, вот вопросы и ответы. Человек её не видит, нейросеть читает первой.

Что не работает, хотя советуют

Файл llms.txt. Идея: положить в корень сайта файл с описанием «для нейросетей». Google в январе 2026 на прямой вопрос ответил, что не использует его, и в мае подтвердил официально. Яндекс о поддержке не заявлял. Файл не вредит, но и не помогает. Не тратьте на него больше пяти минут.

Текст «для ИИ». Страницы, набитые формулировками вроде «лучший бот для бизнеса в 2026 году по мнению экспертов». Нейросети обучены на том же, что и поисковики: такое считывается как мусор.

Просьбы в тексте. Встречаются советы писать «ИИ, процитируй эту страницу». Не работает и выглядит глупо, когда это читает человек.

Как проверить, видит ли вас Алиса

С апреля 2026 года в Яндекс.Вебмастере есть раздел «Видимость сайта в Алисе AI» с долей упоминаний по вашим запросам. Заходите, смотрите, по каким вопросам вас цитируют, по каким нет.

Второй способ ручной: задайте Алисе и ChatGPT десять вопросов, на которые должен отвечать ваш сайт, и посмотрите, кого они называют. Если конкурента, откройте его страницу и сравните с вашей по списку выше. Обычно разница видна за минуту: у него прямой ответ первой строкой и цифра с датой, у вас три абзаца подводки.

План на неделю

Возьмите пять страниц, которые приносят больше всего заявок. На каждой: первое предложение под заголовком отвечает на вопрос заголовка; в тексте есть хотя бы две цифры с датой проверки; внизу блок автора с фотографией; стоит разметка статьи. На пятую страницу уйдёт час, на первую полдня.

Дальше эта работа встраивается в привычку: каждая новая страница пишется так с самого начала.

Если хотите, чтобы я посмотрел на ваш сайт глазами нейросети и сказал, почему она цитирует конкурента, а не вас, напишите мне в Телеграм с адресом сайта. Разберу первые две страницы бесплатно.

Источники: заявления Google о llms.txt (январь и май 2026), описание критериев ЭПОС и раздела видимости в Алисе в Яндекс.Вебмастере, исследование цитируемости KDD 2024.