Специальное исследование, посвященное выявлению условий упоминания бренда застройщика нейросетями, провела компания Webformula — стратегический партнер по цифровой трансформации бизнеса. В рамках исследования четырем нейросетям было отправлено 760 запросов о 40 российских застройщиках и рынке новостроек. В выборку вошли лидеры по рэнкингу ЕРЗ на 1 сентября 2026 года и девелоперы премиального сегмента.

Фото: Webformula с использованием ИИ

Отвечая на вопросы исследователей о строящихся объектах, ИИ «Алиса» и GPT-4o часто показывали сайт застройщика. В ответах о надежности и отзывах чаще встречались ссылки на агрегаторы, карты, «отзовики» и СМИ. Причем в 50 таких ответах «Алиса» ни разу не сослалась на сайт самой компании, а у GPT-4o он появился лишь в двух из 58 ответов со ссылками.

Фото: Webformula с использованием ИИ

Без подсказки застройщика называют редко

Между тем в случаях, когда название компании уже было указано в вопросе, нейросети повторили его во всех 313 содержательных ответах. Сама по себе эта цифра малоинформативна: название уже есть в вопросе, и модель его просто повторяет.

Поэтому авторы исследования отдельно проверили, кого модели называют в ответах о строительном рынке конкретного российского города, если пользователь не указал конкретного застройщика.

Для этого отслеживали 20 компаний из восьми городов-миллионников. Один ответ мог проверяться на упоминание нескольких застройщиков. Всего получилось 288 сопоставлений ответа с компанией, в 40 из них застройщик был назван (13,9%). Хотя бы раз в ответах фигурировали названия 18 компаний из 20.

Источник: Webformula

Основная часть упоминаний — 31 из 40 — пришлась на вопрос «Какие застройщики надежные?». На вопросы о лучших новостройках названия конкретных компаний называли в семи из 60 сопоставлений, о премиальных — в двух из 56. В ответах об инвестициях и покупке квартиры «прямо сейчас» застройщиков из выборки ИИ не упомянули. Вместо этого модели рассуждали о рынке, ставках и районах.

На вопросы о лучших и премиальных новостройках модели часто называли сами ЖК, а не их застройщиков: как минимум в 15 из 24 и в 13 из 22 полученных ответов соответственно.

Какие источники нейросети показывают покупателю

В ответах о надежности и отзывах ссылка на сайт самого застройщика почти не встречалась. Когда же исследователи спрашивали, что строит компания, «Алиса» показывала ее сайт в 23 из 23 ответов, GPT-4o — в 16 из 23 ответов со ссылками.

Источник: Webformula

Набор сторонних площадок в ссылках двух систем различается. На Циан, «Яндекс Недвижимость», «Домклик» и «Авито» пришлось 35,4% всех ссылок «Алисы».

У GPT-4o доля тех же площадок составила 1,5%: в его ответах чаще встречались нишевые каталоги новостроек и отзовики. СМИ присутствовали в 38,3% ответов GPT-4o о компаниях со ссылками.

Источник: Webformula

Исследование показывает ссылки, которые нейросети предложили открыть пользователю. У «Алисы» учитывали список источников, полученный через API, у GPT-4o — ссылки в тексте. Поэтому проценты двух систем нельзя напрямую сравнивать. Если ссылки на сайт нет, это еще не значит, что модель не использовала сведения с него.

Фото: Webformula с использованием ИИ

Технический аудит сайтов: связи с упоминаниями не нашли

30 из 34 полностью проверенных сайтов застройщиков получили не менее трех баллов из пяти. Оценка учитывала доступность сайта, настройки robots.txt, наличие sitemap.xml, название компании в теге h1 на главной странице и срок сдачи в исходном HTML.

Среди 19 компаний, для которых сопоставили балл с частотой упоминаний, статистически значимой связи не выявили. Однако это не доказывает, что техническое состояние сайта не влияет на видимость для ИИ — можно лишь утверждать, что влияние не проявилось в этой конкретной выборке.

При этом срок сдачи был виден в исходном HTML только на 15 из 34 сайтов. А когда покупатель спрашивал об объектах компании, нейросети часто ссылались именно на ее сайт.

Фото предоставлено О. Линьковым

Что проверить застройщику

По словам автора исследования, генерального директора ГК ВФ (Webformula) Олега Линькова (на фото), «видимость» застройщика в нейросетях зависит не только от сайта. Она складывается из трех частей: как модели называют компанию, ее жилые комплексы и что пишут о ней площадки, на которые модели ссылаются. У каждой системы эти площадки свои, и у каждой компании своя картина.

Чтобы сделать упоминания компании нейросетями более частыми, эксперт рекомендует следующее.

1. Замерить себя. Задать «Алисе», ChatGPT, Perplexity и GigaChat одинаковые вопросы о компании, каждом ЖК и рынке своего города. Сохранить ответы и ссылки, чтобы было с чем сравнить результаты следующего замера.

2. Актуализировать карточки. Проверить данные о компании и каждом ЖК на Циан, «Домклик», «Яндекс Недвижимости», «Авито», наш.дом.рф, в «Яндекс Картах» и 2ГИС. Отдельно посмотреть нишевые каталоги, на которые ссылается ChatGPT.

3. Отвечать на отзывы. В некоторых ответах модели пересказывали жалобы дольщиков. Если дом сдан или дефект устранен — дать публичный ответ с фактами и датами.

4. Связать ЖК с застройщиком. Использовать одно название комплекса на сайте, в карточках и публикациях. В каждом источнике указывать, какая компания строит проект. Тогда бренд застройщика попадает в ответ вместе с ЖК.

Фото: Webformula с использованием ИИ

5. Работать со сторонними источниками. Проверять данные компании в отраслевых рэнкингах, включая ЕРЗ, добиваться присутствия в профильных обзорах и давать СМИ точную информацию о ходе строительства и сдаче домов.

6. Использовать сайт в качестве источника фактов. Публиковать сроки, очереди, цены и разрешения на страницах ЖК так, чтобы их можно было прочитать в исходном HTML. Проверять sitemap.xml и не закрывать сайт от поисковых ИИ-ботов в robots.txt.

7. Повторять замер раз в квартал. Задавать те же вопросы и сравнивать ответы и ссылки: со временем они меняются. Только повторный замер покажет, что сработало.

Как проводилось исследование

В выборку вошли 15 федеральных лидеров, 15 региональных компаний из восьми городов-миллионников РФ и 10 девелоперов премиального сегмента. Из 760 запросов содержательные ответы получены на 504. Ответы собирались 7 и 9 сентября 2026 года, сайты проверялись 11 сентября. Каждой системе каждый вопрос задан по одному разу.

GigaChat с веб-поиском не дал ответов на использованной инфраструктуре, а источники Perplexity не сохранились. Поэтому выводы о ссылках относятся к «Алисе» и GPT-4o через OpenRouter; на графиках последняя модель обозначена как ChatGPT.

C исследованием Webformula можно ознакомиться по ссылке.