Реклама под ответом: у видимости банка стало два этажа

Двадцать пятого сентября я спросил Алису AI, в какой банк положить 500 тысяч рублей на полгода. Ответ пришёл привычный: четыре названия, порядок почти как в моих августовских замерах. А под текстом ответа висел блок с пометкой "Промо" и ссылкой на банк, которого в самом ответе не было.

Год назад мы с коллегами спорили, дойдёт ли дело до рекламы внутри нейроответов. Дошло.

Недавно в этом сообществе вышел мой разбор про то, кого нейросети советуют вместо банков. Пересказывать его не буду. Разговор про новое: у видимости появился второй этаж, и этажи живут по разным правилам.

Меня зовут Сергей Язовский. Пятнадцать лет занимаюсь продвижением сайтов, последние годы - тем, что называют GEO оптимизацией: работа над попаданием бренда в ответы нейросетей.

Что изменилось к концу сентября

По подсчётам аналитического агентства Digital Budget, которые приводят "Коммерсантъ" и Sostav, во втором квартале 2026 года доля нейроответов в рекламных показах десяти крупнейших рекламодателей финансового сектора выросла с 17% до 30%.

Дальше начинается интересное. Больше 90% показов внутри блока делят три игрока: у Сбера 57%, у сервисов самого Яндекса 27%, у Т-Банка 9%. На всех остальных из выборки меньше 7% суммарно.

Отдельной кампании под нейроответ не создаётся: объявление подбирается автоматически из обычных поисковых кампаний Директа. Показы достаются тем, у кого кампании ведутся аккуратно.

Нейроответы сейчас закрывают около 30% запросов Яндекса, отраслевые оценки на конец года дают 35-40%. Блок "Промо" показывается и в приложении Алисы AI, и на странице поиска, в том числе на запросе "какой банк выбрать" (18 348 показов за последние 30 дней по России). Для сравнения: "продвижение в нейросетях" - 1 062 показа. Клиенты спрашивают про банки в разы чаще, чем маркетологи про нейросети.

Как устроены два этажа

Первый этаж - рекламный блок "Промо" в конце ответа. Отдельного места в нейроответе не продаётся, и об этом знают не все: работает привычный аукцион, ставка и бюджет.

Второй этаж - сам текст ответа. Он не продаётся вообще. Модель ищет по вебу фрагменты, склеивает из них связный ответ и в конце показывает список источников, на которые опиралась. Директ в этот текст не подмешивается ни за какие деньги.

Обычно после таких новостей мне говорят: раз появилась реклама, значит, можно заплатить и оказаться в ответе. На практике ровно наоборот. Исследование по 50 тысячам запросов в Google AI Mode показало: 88% рекламодателей не цитируются в самих ответах даже по своим ключевым словам. Можно годами платить и ни разу не попасть в текст.

Что видит вкладчик в ответе про банк

Здесь у меня есть свежий замер. Индекс ИИ-видимости банков от AIMonitor.pro, май 2026 года: 40 тысяч запросов, 3,5 тысячи сценариев, 4 тысячи источников, четыре системы: Алиса AI, ChatGPT, DeepSeek и Perplexity.

Общая картина: Сбер 26,7%, Т-Банк 19,1%, ВТБ 17,9%, Альфа-Банк 14,8%, Открытие 5,4%.

По продуктам цифры расходятся сильнее, чем ждёшь. Вклады: Сбер 31,1%, ВТБ 21,2%, Альфа-Банк 11,9%, Т-Банк 11,6%. Кредиты: Т-Банк 23%, Сбер 22,2%, Альфа-Банк 19,2%, ВТБ 17,4%. Вклад - история консервативная, тут сильнее те, кого человек знает тридцать лет.

Между нейросетями разброс никуда не делся. В Алисе AI у Сбера 41,3% упоминаний, в ChatGPT - 28,3%, а Т-Банк подбирается к 20,4%. В DeepSeek расклад переворачивается: Т-Банк 23,1%, Сбер 18,8%. У людей 18-25 лет Сбер 25,1%, Т-Банк 23,4%; у 50+ Сбер 31,1%, ВТБ 19,7%, Т-Банк 15,7%.

Банк, который меряет видимость одной цифрой по всему бренду, меряет неправильно. Продукт, аудитория и конкретная модель дают разные расклады.

Отдельно про качество. В сентябре 2026 года исследование Saturn проверило 18 популярных моделей на финансовых вопросах: неверный или неполный ответ в 57% случаев. Модель уверенно называет условия, которых на сайте банка давно нет.

Практика для вкладчика

• Смотрите на пометку. Блок "Промо" под ответом - это реклама, а не мнение модели. Он может висеть под ответом, где банка из блока нет вообще.
• Заглядывайте в источники. Нейроответ Яндекса почти всегда показывает, откуда взяты данные. Источник с датой "по данным на март" обнуляет весь остальной текст.
• Проверяйте руками. Проценты по вкладам пересматривают вслед за ключевой ставкой, а модель спокойно цитирует цифру полугодовой давности.
• Задавайте вопрос конкретнее. "Какой вклад открыть на 300 тысяч на полгода с пополнением" даёт ответ полезнее, чем "какой банк выбрать".
• Не путайте ответ с рейтингом. Банк не становится надёжнее от того, что его назвали в списке.

Практика для банков

Первый порыв понятен: раз есть блок "Промо", надо закупаться и там быть. Крупному рекламодателю это по силам. Среднему банку даёт мало: 93% показов в блоке держат три игрока, а аукцион решается бюджетом. Вклад формата в общий поисковый трафик рынок оценивает скромно, в 1-5%.

Второй вход дешевле, но требует работы. Модель цитирует страницы, и попасть в цитату можно без рекламного бюджета, если на странице есть фрагмент, который удобно вытащить.

Плохая новость из статистики. По данным "Коммерсанта", доля сайтов вне топ-10 выдачи в нейроответах Алисы упала до 10%: с августа 2025-го по январь 2026-го она снизилась в четыре раза. Нейроответ всё чаще собирается из первой десятки.

Что реально сдвигает бренд в тексте ответа. Страница с конкретикой: ставка, срок, сумма, ограничения, дата обновления. Плюс независимые упоминания, где банк обсуждают со стороны, и узкие вопросы, до которых крупные игроки не доходят. Запрос "вклад для ИП с пополнением без визита в офис" вряд ли занят Сбером, а решение по нему человек принимает то же самое.

Про отзывы. В сентябрьском материале на Банки.ру исполнительный директор Brand Analytics Марина Попова говорила, что предугадать, какая публикация попадёт в репутационный сниппет нейропоиска, невозможно: это может быть пост в Telegram, комментарий на форуме или отзыв на карте. Директор по развитию диджитал-сервисов Банки.ру Сабина Хасанова добавляла: модели видят, когда бренд не отвечает на обратную связь, и сами начинают предупреждать пользователя о ненадёжности.

Мы в Geouseo такие замеры делаем регулярно: двадцать живых вопросов, четыре системы, два прогона в месяц. Разница между двумя прогонами иногда больше, чем между конкурентами.

Чек-лист: как проверить оба этажа

1. Разведите метрики. Доля показов в блоке "Промо" и доля упоминаний в тексте ответа - два разных числа.
2. Соберите 15-20 живых вопросов из своей темы. Не брендовых, а клиентских: "где открыть счёт без абонентской платы", "какой вклад с пополнением".
3. Прогоните их в Алисе AI, ChatGPT, DeepSeek и Perplexity. Запишите, кого назвали и в каком порядке.
4. Выпишите источники, на которые сослалась модель. Там видно, через какую площадку конкурент получил цитату.
5. Повторите прогон через неделю. Один замер ничего не доказывает, ответы нестабильны.
6. Проверьте, отдаётся ли текст страницы без JavaScript и заходят ли на сайт ИИ-краулеры.
7. Посмотрите на карточки продуктов глазами модели: есть ли там цифра, которую можно процитировать.

Чего делать не надо: заказывать однотипные отзывы и упоминания на мусорных площадках. Фильтр доверия к источникам у моделей есть.

Вопрос читателям

Спросите свою нейросеть, какой банк выбрать для вклада, и посмотрите, что под ответом. Есть ли блок "Промо" и совпадает ли реклама с текстом ответа? Напишите в комментариях, что получилось: интересно сравнить расклад на разных формулировках и в разных регионах. А если вы работаете в банке или агентстве, расскажите, замеряли ли вы этот блок отдельно от упоминаний в самом ответе.