Видимость бренда в ГигаЧате: как попасть в ответы нейросети и зачем это бизнесу

ГигаЧат (GigaChat) — это крупная языковая модель, созданная «Сбером». Эта ИИ-модель отвечает на разнообразные вопросы пользователей, пишет тексты и код, работает с изображениями, говорит на русском и понимает английский.

Первый публичный доступ к ней появился в 2023 году, после чего платформа несколько раз обновлялась и постепенно превратилась в один из ключевых ИИ-инструментов в продуктовой линейке «Сбера». К апрелю 2025 года сервисом воспользовались 17 млн человек, а совокупное количество запросов превысило 500 млн. По итогам 2025 года ежемесячная аудитория ГигаЧата превысила 20 млн пользователей, которые совершили более 800 млн запросов.

История развития ГигаЧата

В отличие от многих зарубежных ИИ-сервисов, ГигаЧат изначально развивался в тесной связке с российской бизнес-средой и корпоративными задачами, что отражается на характере его ответов: в профессиональных, деловых и B2B-запросах он часто выглядит особенно релевантным. Поэтому для бизнеса ГигаЧат — это не просто чат-бот или инструмент для генерации текстов, а дополнительный канал ИИ-видимости, где пользователь может получать рекомендации по выбору сервисов, поставщиков и компаний в конкретной нише или под определённую задачу.

Пример выдачи по запросу «Найди застройщика, который сдает объект в 3 квартале 2026»

Вот основные направления, в которых ГигаЧат особенно эффективен как рекомендательная система для бизнеса. В этих типах запросов он чаще всего формирует наиболее структурированные и прикладные ответы, где уже присутствуют конкретные компании, решения или категории продуктов.

• Деловые и профессиональные запросы. Хорошо работает с вопросами корпоративного выбора: ПО для бизнеса, отраслевые инструменты, решения для IT, финтеха, телеком и других профессиональных сфер.
• Финансы и банковская тематика. Сильная сторона за счёт связи с экосистемой «Сбера»: банковские продукты, финансовые сервисы, корпоративное обслуживание и смежные процессы.
• IT и технические темы. Релевантные ответы по разработке, цифровым сервисам, корпоративному ПО и российским технологическим компаниям.
• Российский деловой контекст. Хорошо учитывает локальную специфику: российских игроков рынка, нормативную среду, отраслевые особенности и бизнес-практики.

Видимость бренда в ГигаЧате — это способность компании появляться в ответах нейросети по релевантным запросам пользователей. Формат при этом может быть разным:

• прямое упоминание бренда;
• рекомендация компании в списке вариантов;
• описание бренда в ответе;
• сравнение с конкурентами;
• ссылка на сайт или источник, если режим ответа предполагает работу с источниками;
• использование информации о компании без прямого перехода на сайт.

Пример упоминания бренда в формате прямого упоминания с описанием

Пример упоминания бренда в формате сравнения с конкурентами

Таким образом, видимость бренда в ГигаЧате — это не один конкретный формат упоминания, а целый спектр сценариев, в которых компания может появляться в ответах нейросети. Чем чаще и точнее бренд встречается в релевантных запросах, тем выше вероятность, что пользователь рассмотрит его как потенциальный вариант еще на этапе формирования выбора.

Чтобы понять, почему ГигаЧат (GigaChat) упоминает одни бренды чаще других, важно разобраться, из каких источников он получает знания и на каких данных может строить ответы. Механика рекомендаций зависит не только от самого запроса пользователя, но и от того, какие сведения о бренде доступны модели и насколько они выглядят авторитетными.

«Сбер» не раскрывает полный состав данных, на которых обучалась нейросеть. Однако по публичным материалам и характеру ответов модели можно предположить несколько основных групп источников:

• русскоязычные сайты, статьи, форумы, блоги и деловые публикации;
• материалы из продуктовой и бизнес-экосистемы «Сбера»;
• финансовые, аналитические и корпоративные данные;
• научные и профессиональные тексты на русском языке;
• нормативные документы, инструкции и деловая документация.

ГигаЧат может использоваться режим обращения к внешнему поиску и получать данные в реальном времени (по смыслу это близко к веб-поиску в других ИИ-системах), то есть модель учитывает свежую информацию из интернета, а не только знания, заложенные на этапе обучения.

Это влияет на логику рекомендаций — важной становится не только накопленная известность бренда, но и актуальность его присутствия в сети: свежие статьи, обновленные страницы, новые кейсы, публикации в СМИ и упоминания на авторитетных площадках.

При включенном поиске модель чаще ориентируется на недавние материалы. Поэтому публикации за последние месяцы могут быстрее повлиять на видимость бренда, чем в системах, где знания обновляются только после очередного обучения модели. Отсюда следует важный для бизнеса вывод — регулярное обновление контента и появление в авторитетных источниках могут давать более быстрый эффект в ИИ-ответах.

Когда пользователь задает вопрос, модель не просто ищет одну страницы в интернете и показывает классическую выдачу, как Яндекс или Google, она формирует текстовый ответ на основе доступного ей контекста.
ИИ-ответ может формироваться не только из одной внутренней памяти модели. В разных сценариях нейросеть может использовать: текст самого запроса, историю диалога, загруженные документы, базы знаний и внешние данные.
Важно понимать, что доступа к закрытым алгоритмам ГигаЧата нет. Поэтому нельзя точно сказать, по какой формуле модель выбирает, какие бренды упомянуть в ответе, а какие пропустить. Но можно предположить, что влияет на ответ.

Что может влиять на упоминание бренда?	Как влияет?
Наличие бренда в обучающих данных и открытых источниках	Чем чаще компания встречается в статьях, каталогах, кейсах и на собственном сайте, тем проще ИИ связать её с определённой нишей.
Формулировка запроса пользователя	Разные формулировки могут приводить к разным рекомендациям даже при похожем смысле запроса.
Контекст диалога	ИИ может учитывать регион, отрасль, бюджет, тип услуги и другие уточнения пользователя.
Использование внешних источников	В некоторых режимах модель может опираться не только на внутренние знания, но и на сайты, документы, поиск или API.
Публичная представленность бренда	Кейсы, отзывы, экспертные материалы и структурированные данные повышают вероятность упоминания компании.

Задача бизнеса — не пытаться разгадать алгоритм, а создать вокруг компании ясный и согласованный информационный контур, который будет виден как поисковым системам, так и нейросетям.

Важно понимать, что ни один описанный ниже фактор не дает 100% гарантии попадания в ответы нейросети. Но есть группы сигналов, которые помогают ИИ-системам лучше понимать бренд и связывать его с конкретной тематикой.

• Полнота информации на сайте. Подробные страницы услуг, кейсы, FAQ и экспертные материалы дают ИИ больше данных о компании и её специализации.
• Упоминания в авторитетных источниках. Публикации в СМИ, отраслевых медиа, рейтингах и обзорах усиливают доверие к бренду и помогают формировать его цифровой профиль.
• Структурированные данные. Разметка и понятная структура страниц помогают нейросетям корректнее интерпретировать информацию о компании.
• Единые данные во всех источниках. Важно, чтобы цены, услуги, описание компании и другая информация не противоречили друг другу на сайте, в каталогах и публикациях.
• Конкретные факты вместо общих заявлений. Нейросетям проще работать с проверяемыми данными: цифрами, результатами, кейсами и измеримыми показателями.
• Репутационный фон. Отзывы, тональность упоминаний и общий информационный контекст вокруг бренда также могут влиять на восприятие компании AI-системами.

Чтобы бренд чаще и точнее появлялся в ответах нейросетей, сайту важно быть понятным не только пользователям, но и ИИ-системам. Для этого недостаточно просто добавить ключевые слова — важно выстроить структуру, контент и подачу информации так, чтобы нейросеть могла легко интерпретировать специализацию компании, её экспертизу и реальные результаты работы.

• Проведите техническую подготовку сайта. Проверьте базовые вещи: важные страницы открыты для индексации, нет случайного запрета в robots.txt, sitemap.xml актуален, canonical настроены корректно, нет дублей страниц, структурированные данные реализованы в полном объеме, страницы быстро загружаются.
• Усильте страницу «О компании». Добавьте конкретные факты о бизнесе: опыт, направления работы, цифры, проекты, клиентов и специализацию. Хорошо иметь на сайте отдельный блок «Факты о компании».
• Добавьте FAQ под ИИ-запросы. Кратко и понятно сформулируйте ответы на вопросы, которые пользователи могут задавать нейросетям. Ответы должны быть конкретными и без рекламного шума.
• Регулярно выпускайте экспертные статьи. Материалы должны объяснять услуги, разбирать задачи клиентов и показывать экспертность компании. Такие статьи помогают бренду закрепиться в тематике.
• Размещайте сравнительные материалы. Сравнения форматов, сервисов или подходов помогают попадать в ответы по запросам выбора и консультации.
• Публикуйте реальные кейсы. Это один из самых сильных форматов для ИИ-видимости. Лучше всего работают кейсы с конкретной задачей, логикой решения и измеримым результатом — они становятся доказательством экспертизы.

ИИ-видимость нужно измерять. Разовый вопрос «знает ли GigaChat нашу компанию» мало что дает. Нужна система проверки.

Соберите пул промптов и разделите запросы на группы:

• брендовые запросы: «Что ты знаешь о компании [название]?»;
• категорийные запросы: «Какие компании занимаются разработкой сайтов?»;
• сравнительные запросы: «Сравни [бренд] с другими веб-студиями»;
• проблемные запросы: «Кто поможет переделать старый сайт?»;
• региональные запросы: «Кто делает сайты для бизнеса в России?».

Проверяйте разные формулировки. Один смысл нужно проверять несколькими фразами, т.к. нейросеть может дать разные ответы на близкие запросы. Например: «лучшие компании для разработки сайта» и «кого выбрать для разработки корпоративного сайта». Если бренд появляется только по точному названию, но не появляется по категорийным запросам — ИИ-видимость пока слабая.

Фиксируйте результаты и регулярно проводите аудит. ИИ-ответы могут меняться. На них влияют обновления моделей, новые данные, изменения в источниках и формулировки запросов. Поэтому проверку стоит повторять раз в месяц или после крупных изменений сайта.

Сеть медицинских центров «Здравица» обратилась к нам за SEO-продвижением. Помимо стандартных работ во втором и третьем месяцах продвижения мы начали применять новый подход к текстам на сайте:

• стали ориентироваться не только на запросы в семантике, но и на SRW-семантику, которую вытаскивали непосредственно из нейронок;
• структуру текста составляли на основе семантики, SRW-семантики и текстов конкурентов;
• в начало текстов стали добавлять максимально точное определение или описание того, о чем текст;
• из самого текста максимально убрали воду, разбили на короткие, четкие блоки с заголовками, в основу каждого блока добавили список.

После загрузки текстов и обновления страниц проверили результаты. У сайта появилась видимость по нескольким кластерам, и бренд начал упоминаться в ответах нейросетей. Подробнее ознакомиться с кейсом можно тут.

Отдельно мы оценили видимость в ГигаЧате. И результаты нас очень порадовали. Компания начала упоминаться по поисковым (коммерческим) и информационным запросам.

Пример ответа по запросу «Офисная гистероскопия в Новосибирске»

Пример ответа по запросу «Ударно-волновая терапия (УВТ) в Новосибирске»

Видимость в ГигаЧате — это попадание в среду, где пользователь уже формулирует готовый коммерческий запрос: «кого выбрать», «какая компания лучше», «кто делает под ключ». Корпоративная база «Сбера» сама по себе огромная: число активных корпоративных клиентов к концу 2025 года достигло примерно 3,5 млн компаний. То есть потенциальная аудитория ГигаЧата — это не только частные пользователи, это предприниматели, собственники, директора, маркетологи, закупщики, HR, юристы, финансисты, IT-директора, продакт-менеджеры, руководители отделов продаж и операционные менеджеры.

Видимость дает компании раннее присутствие в процессе принятия решения. Если бренд попадает в такие ответы, он оказывается в моменте выбора, а не просто в рекламной выдаче. А это дополнительный источник лидов и более теплая аудитория, чем в классическом SEO.

Видимость бренда в ГигаЧате — это уже не экспериментальная тема, а часть современной стратегии. Попадание в ответы нейросетей нельзя гарантировать одной настройкой или одной статьей. На это влияет совокупность факторов: качество сайта, полнота информации о компании, экспертный контент, кейсы, внешние упоминания, структурированные данные, отзывы и единое описание бренда на разных площадках. Чем больше у нейросети проверяемых и непротиворечивых данных о компании, тем выше шанс, что она свяжет бренд с нужной темой и включит его в ответ.

Поэтому ГигаЧат стоит рассматривать не просто как чат-бот, а как дополнительную точку влияния на выбор клиента в цифровой среде. Компании, которые уже сейчас начнут системно работать над ИИ-видимостью, смогут получить преимущество ещё на этапе выбора — до того, как пользователь перейдет на сайт или начнет сравнивать предложения.