Я измеряю, как нейросети отвечают на вопросы о компаниях: беру набор одинаковых вопросов, прогоняю их через разные ИИ-модели по несколько раз и сохраняю не только текст ответа, но и список источников под ним. За несколько месяцев накопилось 455 ответов Алисы AI и 2976 ссылок в них. Распределение по числу источников оказалось не размазанным, а с двумя острыми пиками: пять и десять.
Как я собирал 455 ответов Алисы AI
Набор вопросов — обычные пользовательские формулировки из разных ниш: выбор подрядчика, сравнение сервисов, что учитывать при покупке. Каждый вопрос задаётся по три раза подряд, чтобы отделить устойчивое поведение от случайного. Ответ пишется в файл целиком, вместе со списком источников, которые система приложила.
Параллельно те же вопросы уходят в ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini и GigaChat — это даёт точку отсчёта: что у Алисы AI особенное, а что общее для всех.
Речь дальше про ответ Алисы AI в поиске Яндекса — блок сверху, который пересказывает несколько страниц и даёт список ссылок под собой.
Алиса прикладывает источники к 99% ответов, ChatGPT — к 70%
Список ссылок под ответом появился в 454 случаях из 455.
В тех же прогонах ChatGPT приложил источники к 70% своих ответов. Остальные системы показывают их редко: они охотно отвечают по памяти обучения и ссылок не дают вовсе.
Разница принципиальная. Ответ Алисы AI почти всегда опирается на конкретные страницы, которые можно увидеть, открыть и проверить. Значит, у сайта есть понятный вход: попасть в этот список.
Пять источников в 65% ответов, десять — в 25%, остального почти нет
Число источников на ответ распределилось так:
Источников в ответе | Ответов | Доля |
5 | 295 | 65% |
10 | 112 | 25% |
8 | 24 | 5% |
9 | 15 | 3% |
7 | 6 | 1% |
6 | 2 | меньше 1% |
Два пика поколичеству и почти пустое пространство между ними. Шесть источников встретилось два раза за все прогоны, семь — шесть раз.
Если бы система набирала источники по мере надобности — пока не наберётся достаточно материала для ответа, — распределение было бы плавным: где-то три, где-то четыре, где-то семь. Два пиковых значения на круглых числах говорят о другом: источники отбираются блоками фиксированного размера. Пять ссылок — это базовый блок, а десять — два таких блока на вопросах пошире.
Доля ответов ровно с пятью источниками держится и в отдельных прогонах: от 51% до 78% в разное время, на разных наборах вопросов. Это не артефакт одного замера.
Повтори вопрос трижды — Алиса вернёт тот же список в 67% случаев
Я сравнил, насколько совпадают наборы источников, когда один и тот же вопрос задан трижды подряд. У Алисы AI совпадение наборов — 67% (115 пар вопросов). У ChatGPT на тех же вопросах — 32% (81 пара). Алиса при повторе выдаёт в основном тот же список, ChatGPT — в основном другой.
Видимость в Алисе AI ведёт себя как позиция в поиске: попали в пятёрку источников — попадаете в неё стабильно, из ответа в ответ. Не попали — стабильно не попадаете, и десять новых попыток картину не изменят. В системах вроде ChatGPT то же самое выглядит как лотерея: сегодня вас назвали, завтра нет, и по одному ответу вообще нельзя судить, видит она вас или нет.
Для замеров это означает: по Алисе AI выводы можно делать с малого числа прогонов, по остальным системам — только на повторах и в среднем.
Пять ссылок под ответом чаще всего ведут на vc.ru, Дзен, Sostav и Habr
Всего в 2976 ссылках оказалось 454 разных сайта. Десять самых частых забирают четверть всех ссылок — при том, что остальные 444 сайта делят между собой оставшиеся три четверти, а 106 из них встретились ровно по одному разу. Полной монополии нет, нишевому сайту место находится, но верхушка списка узкая и устроена однообразно.
Чаще всего цитируются площадки, где пишут пользователи и компании: деловая соцсеть vc.ru (202 ссылки), Дзен (124), отраслевой Sostav (101), Habr (66), DTF (50). Это 22% всех ссылок — почти каждая четвёртая.
Показательна и позиция первого источника, того, что стоит в списке верхним. Чаще всего первым идёт Дзен (31 раз) и vc.ru (29). Дзен — сервис самого Яндекса, и его материалы регулярно оказываются в голове списка.
Для компании вывод неприятный: в ответе о вашей нише скорее окажется чужой разбор на внешней площадке, чем ваш собственный сайт. Не потому, что сайт плохой, а потому, что по информационному вопросу в топе Яндекса стоят статьи, а не страницы услуг.
Алиса берёт источники из органической выдачи Яндекса
Алиса AI не ищет по собственному индексу и не решает сама, что достойно цитирования. Она составляет план ответа, отправляет запросы в обычный поиск Яндекса, получает органическую выдачу и уже из неё отбирает страницы, из которых собирает текст.
Это подробно разобрано в исследовании «Коммерческий поиск с Алисой» агентства «Ашманов и партнёры» (январь–апрель 2026, 128 страниц). Главный вывод оттуда совпадает с тем, что я вижу в своих логах: попасть в ответ — значит быть в топе органической выдачи, топ-10 заметно лучше топ-20, а после пятой позиции шансы резко падают.
А ещё возраст домена и общая авторитетность сайта при попадании в ответ почти не работают. Работает текст конкретной страницы: слова запроса в начале заголовка, понятный адрес без лишних параметров, вменяемая структура подзаголовков и списков. Отсюда и пятёрка источников: это блок органической выдачи, плюс выдача Яндекса по одному запросу от повтора к повтору практически не меняется.
Всё сказанное относится к Яндексу. У ChatGPT, Perplexity и Claude отбор источников устроен иначе, и правило «топ-10 равно видимости» на них не переносится — там в ответ регулярно попадают страницы, которых в первой десятке Google нет вовсе.
Как сайту попасть в пять ссылок под ответом Алисы
Целиться в топ-10 Яндекса по информационным формулировкам, а не по коммерческим. Люди спрашивают Алису «как выбрать», «что учесть», «чем отличается». Страница услуги по таким запросам не ранжируется, и в ответ попадает чужая статья. Информационный раздел на своём домене — способ участвовать в этой выдаче.
Ставить слова вопроса в начало заголовка страницы. Отбор у ИИ идёт по тексту, а не по репутации домена. Заголовок, начинающийся с формулировки вопроса, читается системой как прямой ответ.
Не рассчитывать попасть только за счёт контента со своего сайтом. Верх списка занимают площадки с пользовательским контентом, и материал о вашей нише там появится независимо от вас. Вопрос лишь в том, ваш он будет или чужой.
Делать одинаковые замеры. Раз набор источников устойчив, нет смысла гонять один вопрос по десять раз. Достаточно фиксированного набора формулировок и повтора замера через несколько недель на тех же самых формулировках.
Вопросы взяты из ограниченного круга ниш, преимущественно услуги для бизнеса — на товарных и медицинских темах поведение может отличаться. Число прогонов у разных систем разное, поэтому проценты сравнимы по порядку величины, а не до десятых. И самое главное: механика ответов меняется, эти данные описывают лето 2026 года, а не то, как будет устроен отбор через полгода.
Если у вас есть свои логи ответов Алисы AI — интересно сверить распределение: у вас тоже два пика — на пяти и десяти источниках, или встречаются другие размеры блока?
