user11986300

user11986300

На Пикабу
100 рейтинг 0 подписчиков 0 подписок 2 поста 0 в горячем
1

А вы знали, что нейросети видят маленький канал лучше, чем канал в 9 раз крупнее?

Мы прогнали 21 телеграм-канал про нейросети через шесть ИИ — ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini, «Алису» и GigaChat. Хотели понять, кого нейросети знают, а кого нет. И наткнулись на штуку, которая ломает интуицию: число подписчиков почти не влияет на то, насколько канал виден нейросетям.

Канал на 6 тысяч подписчиков ИИ видел лучше, чем канал на 53 тысячи. В девять раз меньше аудитория — а видимость выше. Как так вышло — рассказываем, там дальше ещё веселее.

Как мы это проверяли

Задавали нейросетям вопросы трёх типов: «посоветуй каналы про нейросети» (без имён — смотрели, кого ИИ вспомнит сам), «что знаешь про канал @такой-то» и просто «расскажи про „такое-то название"». Каждый вопрос — по нескольку раз и в разных формулировках, чтобы не поймать случайность. Всего разобрали больше 950 ответов и посчитали каждому каналу балл видимости от 0 до 100.

Балл с числом подписчиков почти не совпал. И вот почему.

Почему размер не решает

Оказывается, нейросети вообще не читают телеграм-каналы. Telegram для них закрыт — их краулеры туда не заходят и содержимое постов не видят. Совсем.

Тогда откуда ИИ что-то знает про канал? Только из того, что написано про его автора снаружи Telegram: статьи, упоминания в СМИ, «Википедия», подборки «кого читать». Нейросеть знает канал не по каналу, а по цифровому следу автора в остальном интернете.

Отсюда и парадокс. У маленького канала автор мог активно писать статьи и светиться в медиа — и его узнают. А у большого канала автор мог никогда не выходить за пределы Telegram — и для нейросети он пустое место, сколько бы подписчиков ни было. Машина не видит подписчиков. Она видит след.

А теперь про то, как ИИ выдумывает людям биографии

Пока считали, собрали коллекцию, от которой мы то ржали, то хватались за голову.

Выдуманный художник. Про один канал с чёрным юмором Gemini на голубом глазу рассказала, что это арт-проект израильского художника — со складными подробностями. Художника не существует. Нейросеть не сказала «не знаю» — она сочинила легенду и выдала за факт.

Врачи, актёры, депутаты. Если у автора канала распространённые имя и фамилия, ИИ уверенно подсовывает однофамильца. Одного автора сделали врачом и спортивным комментатором. Другого, реального ИИ-инженера, — актёром и политиком. Третьего — бывшим депутатом. И ни тени сомнения.

Каналы, которых ИИ не понял. «Complete AI» нейросеть считает курсом на Udemy. «Tips AI» — просто «советами про ИИ вообще». Один канал путали с картинками нейросети DALL·E — пока не спросили по настоящему названию, и тогда узнаваемость подскочила с 3 до 80.

Общая беда одна: если название канала — обычное слово или совпадает с чем-то известным, ИИ уходит туда, а про канал забывает.

А вы знали, что с брендами всё то же самое?

И вот тут перестаёт быть смешно. Люди всё чаще спрашивают у нейросети «посоветуй, где заказать» или «какой сервис выбрать» — и верят ответу. А нейросеть точно так же:

  • выдумывает компании несуществующую историю, если данных мало;

  • путает бренд с более известным тёзкой;

  • не замечает крупный бизнес, если про него мало пишут снаружи его сайта.

Получается, видимость в нейросетях — это не про размер и не про бюджет. Это про то, сколько про тебя говорят в интернете и уникальное ли у тебя имя. Маленький, но заметный обгоняет большого и молчаливого.

Мы этим и занимаемся — меряем, как ИИ видит бренды, и чиним, когда он несёт про них чушь. Полный рейтинг 21 канала — в нашем блоге.

А вас нейросеть за кого держит? Спросите у неё про себя или свой проект — можно неплохо удивиться.

Показать полностью 3
1

А вы знали, что нейросети уверенно считывают «Зенит», но но часть клубов РПЛ для них будто не существуют?

Мы задали вопрос шести нейросетям: «Какие команды играют в РПЛ?» — и получили неожиданный результат.

«Зенит» называли все, почти всегда первым. «Спартак», «Краснодар», ЦСКА — тоже в топе. А вот «Родина», «Акрон», «Факел» — в списках появлялись редко или вообще не появлялись. Хотя все они играют в РПЛ прямо сейчас.

Почему так? Мы разбирались с этим несколько недель.

Как мы это проверяли

Мы в Звонко занимаемся тем, что измеряем видимость брендов в ответах нейросетей. И в какой-то момент нам стало интересно: а что, если проверить не компании, а футбольные клубы?

Взяли 16 клубов РПЛ сезона 2026/27 и прогнали через шесть нейросетей: ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini, «Алиса» (нейропоиск Яндекса) и GigaChat. Задавали вопросы в двух режимах: без названия клуба («перечисли команды РПЛ», «кто фаворит сезона?») и напрямую о каждом клубе («расскажи про ФК Ахмат»). Каждый вопрос — в нескольких формулировках и с повторами. Считали, как часто и как высоко клуб появляется в ответах.

Получили рейтинг ИИ-видимости. И он сильно отличается от турнирной таблицы.

Что удивило

«Родина» — антирекорд. У клуба индекс видимости 19 из 100. Это не потому что клуб плохой — просто слово «родина» для нейросети в первую очередь означает отечество, страну. Попроси ИИ «расскажи про Родину» без слова «футбол» — и в девяти случаях из десяти получишь текст про патриотизм, а не про дебютанта РПЛ.

Та же история с «Акроном»: нейросеть думает, что речь идёт о городе в Огайо или производителе удобрений. «Балтика» — это напиток и море. «Краснодар» с «Ростовом» иногда путают просто с городами.

Парадокс «знают, но не зовут». Это самая странная находка. Спросите нейросеть про «Крылья Советов» напрямую — получите корректный, подробный ответ: история, состав, тренер. Качество ответа на уровне ЦСКА. Но стоит задать общий вопрос «перечисли команды РПЛ» — «Крылья» часто в списке не появляются.

Или «Ахмат», или махачкалинское «Динамо». ИИ их знает — но сам не вспоминает.

Почему? Потому что в «списочный» ответ попадают те, кого чаще называют рядом со словами «РПЛ» и «Премьер-лига» на «Чемпионате», Sports.ru, в «Спорт-Экспрессе». Знать клуб и вспоминать о нём без подсказки — для ИИ это два разных навыка.

Разрыв между первым и последним — в пять раз. Индекс «Зенита» — 87. «Родины» — 19. Это большой разрыв внутри одной лиги.

Почему западные ИИ хуже знают российские клубы

ChatGPT, Claude, Gemini обучены преимущественно на англоязычных данных. Молодой российский клуб туда почти не попадает — слишком мало текстов на английском про «Акрон» или «Родину».

«Алиса» и GigaChat обучены на русскоязычных данных — «Чемпионате», Sports.ru и других. Поэтому по «Родине» разрыв между лучшей и худшей нейросетью в нашем исследовании просто огромный: одни модели её знают, другие — ноль.

Нейроответ «Алисы» при этом формируется из топ-10 органической выдачи Яндекса. Если клуб не пишут на «Чемпионате» — «Алиса» его тоже не назовёт.

Откуда ИИ берёт информацию о клубах

Мы смотрели, на какие источники ссылались нейросети в ответах. Топ выглядит так: championat.com — 174 упоминания, Wikipedia — 101, sports.ru — 88, sport-express.ru — 62, ria.ru — 61.

Официальный сайт клуба — не в топе. ИИ читает агрегаторы, которые пишут сразу о многих командах. Пресс-служба, которая работает только на своём сайте и в VK, для нейросетей почти невидима.

При чём тут вообще не футбол

Вот та самая мысль, которая и заставила нас копать эту тему.

Клубы РПЛ — хорошая модель для понимания того, как ИИ «решает», кого знать, а кого нет. Те же самые механизмы работают для любого бренда, компании, продукта.

Если про вас мало написано на авторитетных площадках — нейросеть вас не назовёт. Даже если вы хорошо работаете и у вас есть сайт. «Акрон» с «Родиной» — живое доказательство.

Автор: Дмитрий Зимин, Звонко.

Источник: собственное исследование Звонко (AI visibility / GEO — измеряем, как бренды видны в нейросетях), июнь 2026. Методология: 16 клубов РПЛ, шесть нейросетей, вопросы в двух режимах, каждый прогон повторяли несколько раз.

Показать полностью 1
Отличная работа, все прочитано!

Темы

Политика

Теги

Популярные авторы

Сообщества

18+

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Игры

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Юмор

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Отношения

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Здоровье

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Путешествия

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Спорт

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Хобби

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Сервис

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Природа

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Бизнес

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Транспорт

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Общение

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Юриспруденция

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Наука

Теги

Популярные авторы

Сообщества

IT

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Животные

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Кино и сериалы

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Экономика

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Кулинария

Теги

Популярные авторы

Сообщества

История

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Недвижимость и ремонт

Теги

Популярные авторы

Сообщества