Разные модели – разные миры: как ChatGPT, DeepSeek, Яндекс Алиса и Google AI выбирают источники для своих ответов

В 2026 году компании сталкиваются с новой реальностью: их видимость в ответах ИИ-ассистентов зависит не только от качества сайта, но и от того, какую информацию и где ищет конкретная модель. Специалисты агентства BlackRiver проанализировали свежие масштабные исследования 2026 года и выяснили, что четыре ведущие системы – ChatGPT, DeepSeek, Яндекс Алиса и Google AI Overviews используют принципиально разные источники и логику для формирования ответов. «Оптимизация под ИИ-поиск» сегодня означает необходимость работать с четырьмя или пятью различными системами ранжирования одновременно.

Как работают модели: четыре подхода к поиску информации

Google AI Overviews и Gemini: поиск – это фундамент
Модели Google строятся на основе основного поискового индекса компании. AI Overviews представляет собой специальную версию Gemini, которая «заземлена» на результатах поиска Google: она извлекает страницы из того же индекса, который оптимизируют SEO-специалисты, и создает на их основе сводку. Однако ранжирование в традиционной выдаче и цитирование в AI-ответах – это разные процессы: для попадания в сводку важна не просто высокая позиция, а «извлекаемость» контента – наличие четких, самодостаточных ответов на подвопросы, которые модель разбивает из исходного запроса. Согласно исследованию BrightEdge от 2026 года, только 1 из шести источников, которые цитирует Google в своих сводках, попадает в ТОП-10 обычной выдачи . Остальные пять – это контент, который не виден на первой странице, но содержит четкие, самодостаточные ответы на вопросы . Google ценит структурированные, авторитетные источники, а для попадания в сводку важно не просто ранжироваться, а быть «извлекаемым» — иметь ответы, которые модель может легко вырезать и вставить.

ChatGPT (OpenAI): гибкий поиск через внешний слой
Исходя из официальных данных OpenAI в открытых источниках, ChatGPT по умолчанию полагается на внутренние знания, ограниченные датой окончания обучения. Для получения актуальных данных используется опциональный режим «Browse with Bing» или внешний поисково-усиленный слой (RAG). Опираясь на данные американской исследовательской компании Yext, модель предпочитает энциклопедические и авторитетные источники: Wikipedia, и крупные СМИ доминируют в ее ответах . При этом ChatGPT может радикально менять свои предпочтения: согласно исследованиям ведущей платформы для интернет-маркетинга Semrush, в 2025 году за месяц доля ссылок на Reddit в его ответах упала с 60% до 10%, что говорит о намеренном изменении логики именно в ChatGPT (поскольку в других генеративных моделях такой динамики не зафиксировано). В гостиничном бизнесе ChatGPT цитирует официальные сайты отелей в 38% случаев, а это значительно чаще, чем другие модели.

DeepSeek: свежее знание и акцент на китайском контексте
Основываясь на данных из открытых источников, а также на основе пользовательских тестов, DeepSeek (включая последнюю версию V4, вышедшую в апреле 2026 года) делает ставку на актуальность встроенных знаний. Ключевое преимущество – знание событий до мая 2025 года, что делает его одним из самых «свежих» китайских аналогов. Для информации после этой даты модель использует режим онлайн-поиска (поиск в интернете). DeepSeek обучается на двуязычных данных (китайский и английский), что обеспечивает ему превосходство в понимании и генерации китайского контента. В отличие от ChatGPT, DeepSeek не полагается на поисковый индекс Bing или Google по умолчанию и имеет собственный механизм извлечения информации.

Яндекс Алиса: экосистема и практические задачи
Яндекс Алиса – это голосовой ассистент и генеративная модель, встроенная в экосистему Яндекса. Ее ключевая особенность – ориентация на прикладные, локальные задачи. Исследования показывают, что основная доля запросов к Алисе связана с навигацией, погодой, мультимедиа и бытовыми функциями. Для рекомендаций локального бизнеса (кафе, автосервисы, магазины) Алиса опирается на данные Яндекс Карт, Яндекс Бизнеса, отзывы и актуальные адреса. В корпоративных решениях (например, в поддержке Яндекс Такси) Алиса использует комбинацию из четырех LLM и RAG-подход для обработки запросов и принятия решений, обращаясь к базе знаний с документацией и типовыми случаями.

Что это значит для бизнеса

Несколько ведущих ИИ-платформ формируют ответы принципиально по-разному: Google опирается на поисковый индекс и «извлекаемость» контента, ChatGPT  на внешний поисковый слой и авторитетные источники, DeepSeek на свежесть встроенных знаний и китайский контекст, Алиса на экосистемные данные и локальные сервисы. Единого «ИИ-поиска» не существует: перед компаниями не одна система ранжирования, а несколько независимых, каждая из них со своими маркерами доверия и форматом цитирования.

Что это означает на практике, комментирует генеральный директор агентства «Blackriver» Михаил Петров:

«Исходя из свежих исследований на тему поведения алгоритмов, вывод однозначен: универсальной стратегии для всех ИИ-моделей нет. Каждая из них опирается на свои источники и логику. Компании, которые продолжат вкладываться только в классическое SEO, рискуют исчезнуть из ответов умных сервисов. Сегодня нужна адресная стратегия для каждого ИИ в отдельности».

*Примечание: Данные основаны на открытых исследованиях Yext, Semrush и аналитике BrightEdge за 2025-2026 годы, а также на официальных заявлениях OpenAI, Google, DeepSeek и Яндекса.