«Ашманов и партнеры» выпустили новое исследование о поиске с Алисой в Яндексе. Основной вывод – за последние полгода роль поискового продвижения для попадания в нейроответы Алисы заметно усилилась.
Так доля сайтов, не входящих в топ-10 Яндекса, сократилась в ответах Алисы с 40% до 10% в период c августа 2025 года к началу 2026.
Как отмечают авторы исследования:
В Яндексе, вероятнее всего, подкрутили ручку, регулирующую жесткость привязки выдачи Алисы к топу поиска, чтобы уменьшить вероятность попадания в ИИ-выдаче менее релевантных – а заодно и менее крупных, надежных, авторитетных и т. п. – сайтов.
Однако поисковое продвижение не является достаточным условием для попадания в нейроответы – и при отборе сайтов из топа поиска и при формировании ответов ИИ ориентируется на контент на сайте. Для коммерческих запросов, например, критически важно наличие SEO-текстов, которые при обычном поисковом ранжировании роли почти не играют.
Отметим, еще в ноябре 2025 года компания «Ашманов и партнеры» отмечала в своем исследовании: чтобы попасть в рекомендации Алисы, сайту необходимо находиться в топе обычного поиска.
Сегодня вероятность попадания в ответы Алисы сайтов, не входящих в топ-5 обычного поиска, ниже, чем год назад
В середине 2025 года выборка сайтов, на базе которой ИИ формулировал ответ, была широкой – в нее попадали даже сайты, не входящие в топ-30 обычного поиска.
К 2026 году доля страниц с высокими позициями в поиске существенно выросла – что уменьшило остроту проблемы с качеством прежде всего коммерческих ответов Алисы, но и сузило выборку потенциальных кандидатов на попадание в нейроответы.
На сегодняшний день вероятность попадания в ответ Алисы быстро снижается примерно от пятой позиции в органике Яндекса к десятой-двенадцатой, а дальше падает почти до нуля.
Иначе, говоря для попадания в нейроответы, нужно вывести хотя бы в топ-10 – а еще лучше в топ-5.
Таким образом, конкуренция за попадание в ответы во многом сводиться к поисковому продвижению, хотя и не ограничивается только им.
Запросы, по которым надо быть в топе, – далеко не всегда исходные, то есть заданные пользователями
При построении ответа Алиса использует дополнительные производные запросы, а часто заменяет и исходный. К счастью, какие именно запросы заданы, всегда можно посмотреть (в отличие от Google, который их скрывает):
- они выводятся в процессе подготовки ответа;
- их можно увидеть в отладчике.
Не стоит ориентрироваться только на запросы из Вордстата
Запросы, которые задает Алиса, тоже меняют правила игры – в сборе «семантики» для сайта. Они отличаются от того, что обычно попадает в Wordstat Яндекса – «гуманизированы», начинаются с заглавной буквы, больше похожи на промпт, чем на запрос к поиску.
Критерии отбора в нейроответы не похожи на поисковое ранжирование
Сайты-источники отбираются для нейроответов из топа «органики», но критерии отбора непохожи на поисковое ранжирование. Важен текст на странице – особенно для информационных ответов. Важно наличие адреса и телефона для коммерческих ответов (что сразу понижает шансы крупных сайтов, которые не любят размещать их на каждой странице). Сайтовых факторов нет, если не считать возможных предпочтений к домену и URL.
На этапе формирования ответа уже работает логика текста – даже для коммерческих ответов важно упоминание на странице критериев классификации, а не качество сайта или, например, ссылки. Ответы на коммерческие запросы – в том числе и информационные – строятся в основном из SEO-текстов.
Чтобы попадать в наиболее частые «ответы по плану», сайтам нужны информационные страницы: у коммерческих просто нет шансов быть найденными по информационным запросам. Для решения этой задачи владельцам сайтов стоит развивать собственные медиа – блоги, онлайн-журналы и т.д.
«Поиск с Алисой» – это не в чистом виде ответ LLM и в еще меньшей степени поиск
Это результат попеременной работы большой языковой модели и обычного органического поиска (в хорошем приближении – Yandex Search API, ранее известный как Yandex.XML). Заказывает музыку ИИ, но своих инструментов контроля качества источников информации у него нет, и эта функция перекладывается на поиск.
Алиса строит ответы из страниц-источников и честно дает ссылки на них – в тех абзацах, которые с них взяты, и дополнительно единым списком в конце. Правда, некоторые источники попадают только в список, а в тексте ответа не цитируются – в этом случае они менее заметны для пользователя.
Информация обычно переносится в ответы без серьезных изменений – с сокращениями и с добавлением связок, но не более того. Алиса вполне могла бы глубоко перифразировать текст и дополнить его тем, что она, как большая языковая модель, «и так знает», – но она этим обычно не злоупотребляет.
Методология исследования
В рамках исследования использовались по 100 первых запросов из 10 подкатегорий рейтинга видимости «Ашманов и партнеры» по E-commerce: товары для дома, для дачи и сада, для строительства, сантехника, освещение, мебель, одежда и обувь, парфюмерия и косметика, спорттовары, авто-мото.
Анализ проводился на основе шести выборок. Три из них информационные: «простые», «по плану», информационная подвыборка «по плану». Еще три коммерческие: стандартная выборка (для нее есть две выкачки: исследованная ранее от конца июля 2025 и новая от конца января 2026), «простая» коммерческая выборка из запросов рейтинга и коммерческая подвыборка «по плану». Данные из ответов Алисы собирались вручную, данные по результатам поиска Яндекса (и Google) – как обычно, автоматически.
Для метавыборки из 1000 запросов повторили сбор данных в начале февраля 2026 года – посчитали общую статистику и заметили некоторые важные изменения. В аналитический отчет добавлены первые результаты анализа новых ответов «Алисы AI», появившихся в апреле 2026.
С полным отчетом можно ознакомиться по ссылке.
Напомним, в начале 2026 года компания «Ашманов и партнеры» представила исследование «Поиск 2026: роль маркетплейсов при выборе товаров – потребительские тренды».
