Негативная тональность в AI-ответах и как с ней работать
Многие компании уже проверили, появляются ли они в ответах нейросетей. Часто оказывается, что бренд там действительно упоминается — но это еще не означает, что нейросети его рекомендуют.
Иногда компания попадает в ответ лишь вскользь, оказывается в конце списка или упоминается рядом с более сильными конкурентами. Бывает и хуже: нейросеть воспроизводит старые отзывы, осторожно формулирует выводы или описывает компанию так, что она выглядит менее надежной.
Разберем, какие типы негативной тональности встречаются в AI-ответах, откуда нейросети берут информацию о компании и что делать, если контекст ответа начинает работать против бренда.
Иногда компания попадает в ответ лишь вскользь, оказывается в конце списка или упоминается рядом с более сильными конкурентами. Бывает и хуже: нейросеть воспроизводит старые отзывы, осторожно формулирует выводы или описывает компанию так, что она выглядит менее надежной.
Разберем, какие типы негативной тональности встречаются в AI-ответах, откуда нейросети берут информацию о компании и что делать, если контекст ответа начинает работать против бренда.
Дата публикации: 19.03.2026
Время чтения: 10 минут
Раздел блога: блог
Время чтения: 10 минут
Раздел блога: блог
GERM-аудит помог обнаружить негативную тональность в AI-ответах
B2B-компания из топливной отрасли обратилась к нам за GERM-аудитом — это проверка того, как нейросети описывают бренд и какие смыслы транслируют пользователю. GERM (Generative Engine Reputation Management) — направление, связанное с управлением репутацией бренда в AI-ответах и генеративной выдаче.
Для анализа мы задали нейросетям — ChatGPT, Perplexity, Gemini и Алисе — серию коммерческих запросов, по которым пользователи обычно выбирают продукт, например:
Для анализа мы задали нейросетям — ChatGPT, Perplexity, Gemini и Алисе — серию коммерческих запросов, по которым пользователи обычно выбирают продукт, например:
Примеры формулировок:
- «лучший [продукт] для юридических лиц»
- «рейтинг [продуктов] для бизнеса»
- «выгодный [продукт] для ИП»
Такие вопросы пользователи задают, когда сравнивает предложения разных компаний.
В результате, около 50% ответов нейросетей, в которых появлялся бренд, имели негативный контекст. При конкуренты упоминались чаще и в основном в нейтральной или рекомендательной тональности.
При этом на уровне геосервисов и отзывов ситуация выглядела приемлемо, и компания не фиксировала серьезных проблем с репутацией.
В результате, около 50% ответов нейросетей, в которых появлялся бренд, имели негативный контекст. При конкуренты упоминались чаще и в основном в нейтральной или рекомендательной тональности.
При этом на уровне геосервисов и отзывов ситуация выглядела приемлемо, и компания не фиксировала серьезных проблем с репутацией.
Проверка тональности упоминаний сервисом Metricore
Нейросети формируют собственную картину, которая может заметно отличаться от восприятия бренда на рынке.
Читайте также:
Сервисы для проверки видимости в ИИ
Читайте также:
Сервисы для проверки видимости в ИИ
Какие типы негативной или слабой тональности встречаются в нейросетях
Нейросети редко формулируют прямую критику компаний. Чаще негативная тональность проявляется косвенно — через формулировки, структуру ответа или сравнение с конкурентами. Ниже — несколько типичных сценариев, по которым можно понять, что AI воспринимает бренд слабее других игроков рынка.
Прямой негатив
Иногда нейросети действительно воспроизводят негативную информацию из открытых источников.
Иногда нейросети действительно воспроизводят негативную информацию из открытых источников.
Примеры формулировок:
«У компании встречаются жалобы на обслуживание»
«Некоторые пользователи отмечают проблемы с поддержкой»
«Есть отзывы о сложностях при использовании сервиса»
«У компании встречаются жалобы на обслуживание»
«Некоторые пользователи отмечают проблемы с поддержкой»
«Есть отзывы о сложностях при использовании сервиса»
Такие фразы у ИИ появляются, когда в интернете уже существует заметный негативный фон.
Осторожные формулировки
Чаще нейросети используют осторожные или дистанцирующиеся формулировки, которые не содержат прямой критики, но снижают доверие к бренду. Например:
Чаще нейросети используют осторожные или дистанцирующиеся формулировки, которые не содержат прямой критики, но снижают доверие к бренду. Например:
Примеры формулировок:
«Перед выбором стоит изучить отзывы о компании»
«Мнения пользователей о сервисе различаются»
«Рекомендуется дополнительно проверить условия работы»
«Перед выбором стоит изучить отзывы о компании»
«Мнения пользователей о сервисе различаются»
«Рекомендуется дополнительно проверить условия работы»
Для читателя такие фразы звучат как предупреждение.
Рекомендация конкурентов
Один из самых частых сигналов слабой тональности — когда нейросеть напрямую рекомендует других игроков рынка.
Один из самых частых сигналов слабой тональности — когда нейросеть напрямую рекомендует других игроков рынка.
Примеры формулировок:
«На рынке также популярны решения от [конкурент 1], [конкурент 2] и [конкурент 3]»
«Пользователи часто выбирают следующие сервисы…»
«На рынке также популярны решения от [конкурент 1], [конкурент 2] и [конкурент 3]»
«Пользователи часто выбирают следующие сервисы…»
Даже если бренд упоминается в ответе, акцент смещается на конкурентов.
Упоминание бренда в конце списка
Иногда компания появляется в ответе нейросети, но лишь в конце списка вариантов.
Иногда компания появляется в ответе нейросети, но лишь в конце списка вариантов.
Примеры формулировок:
«Среди популярных решений можно выделить [конкурент 1], [конкурент 2], [конкурент 3], а также [ваша компания].»
«Среди популярных решений можно выделить [конкурент 1], [конкурент 2], [конкурент 3], а также [ваша компания].»
Формально бренд присутствует в ответе, но его позиция выглядит менее значимой.
Искажения или устаревшие данные
Если информация о компании устарела или представлена фрагментарно, в ответах могут появляться неточности.
Если информация о компании устарела или представлена фрагментарно, в ответах могут появляться неточности.
Примеры формулировок:
«Компания работает в основном в отдельных регионах»
«Сервис ориентирован на небольшое число партнеров»
«Компания работает в основном в отдельных регионах»
«Сервис ориентирован на небольшое число партнеров»
Даже если это уже не соответствует реальности, такие формулировки продолжают воспроизводиться в AI-ответах.
Откуда нейросети берут информацию
Нейросети формируют ответы из массива информации, которая уже есть в интернете — и именно этот цифровой след создает итоговую картину бренда. Во многих случаях нейросети опираются на те же источники, которые находятся в топе поисковой выдачи. Если там доминируют отзовики или старые негативные упоминания, именно они становятся основой для AI-ответов.
Отзовики и рейтинги
Один из самых сильных источников — площадки с отзывами. Если в поисковой выдаче по брендовым или коммерческим запросам доминируют отзовики с низкими оценками, именно они становятся основой для AI-ответов.
Нейросети не пересказывают отдельные факты, а обобщают повторяющиеся сигналы из разных источников и формируют на их основе вывод. Поэтому даже косвенные или единичные на первый взгляд проблемы могут влиять на общий образ бренда в AI-ответах.
Отзовики и рейтинги
Один из самых сильных источников — площадки с отзывами. Если в поисковой выдаче по брендовым или коммерческим запросам доминируют отзовики с низкими оценками, именно они становятся основой для AI-ответов.
Нейросети не пересказывают отдельные факты, а обобщают повторяющиеся сигналы из разных источников и формируют на их основе вывод. Поэтому даже косвенные или единичные на первый взгляд проблемы могут влиять на общий образ бренда в AI-ответах.
Статьи и обзоры
Нейросети активно используют материалы из статей и обзоров. Если в них конкуренты описаны подробнее или в более выгодном контексте, это напрямую влияет на рекомендации в AI-ответах.
В результате бренд может уступать не потому, что продукт хуже, а потому что о нем меньше или слабее пишут.
Нейросети активно используют материалы из статей и обзоров. Если в них конкуренты описаны подробнее или в более выгодном контексте, это напрямую влияет на рекомендации в AI-ответах.
В результате бренд может уступать не потому, что продукт хуже, а потому что о нем меньше или слабее пишут.
Геосервисы и карточки компании
Карточки компаний в геосервисах и бизнес-каталогах — еще один важный источник данных. Именно оттуда нейросети могут брать базовую информацию: описание услуг, регионы работы, рейтинг.
Если данные устарели или заполнены частично, это может приводить к искажениям в ответах.
Карточки компаний в геосервисах и бизнес-каталогах — еще один важный источник данных. Именно оттуда нейросети могут брать базовую информацию: описание услуг, регионы работы, рейтинг.
Если данные устарели или заполнены частично, это может приводить к искажениям в ответах.
Старые упоминания и каталоги
Нейросети не всегда различают актуальные и устаревшие данные. Если в интернете остались старые публикации, карточки или описания компании, они могут продолжать использоваться в ответах — даже если уже не соответствуют реальности.
Обсуждения и пользовательский контент
Форумы, комментарии, обсуждения и даже единичные отзывы сотрудников — все это может попадать в поле зрения нейросетей и влиять на итоговый образ бренда.
Причем здесь важен не столько объем, сколько сам факт наличия таких сигналов.
Нейросети не всегда различают актуальные и устаревшие данные. Если в интернете остались старые публикации, карточки или описания компании, они могут продолжать использоваться в ответах — даже если уже не соответствуют реальности.
Обсуждения и пользовательский контент
Форумы, комментарии, обсуждения и даже единичные отзывы сотрудников — все это может попадать в поле зрения нейросетей и влиять на итоговый образ бренда.
Причем здесь важен не столько объем, сколько сам факт наличия таких сигналов.
Что делать, если нейросети формируют негативный образ бренда
Поскольку AI-ассистенты формируют ответы на основе открытых источников в интернете, улучшить тональность упоминаний можно через постоянную работу с цифровым следом компании. Дальше начинается работа в рамках GERM — управление тем, какие источники и формулировки попадают в ответы нейросетей.
Работа с отзывами и репутацией
Если в интернете преобладают негативные обсуждения или жалобы, модели могут воспроизводить их в ответах.
Поэтому важно:
Читайте также:
Как негативные отзывы снижают конверсию компании
Согласование информации о компании
Нейросети часто сталкиваются с противоречивой информацией: разные сайты указывают разные условия работы, регионы или описание услуг.
Если данные о компании разрознены или устарели, это может приводить к искажениям в AI-ответах. Поэтому важно проверить, чтобы ключевая информация о компании — описание услуг, позиционирование, география работы — была одинаковой на разных площадках.
Работа с отзывами и репутацией
Если в интернете преобладают негативные обсуждения или жалобы, модели могут воспроизводить их в ответах.
Поэтому важно:
- регулярно отслеживать новые отзывы;
- отвечать на негативные комментарии;
- стимулировать появление реальных положительных отзывов.
Читайте также:
Как негативные отзывы снижают конверсию компании
Согласование информации о компании
Нейросети часто сталкиваются с противоречивой информацией: разные сайты указывают разные условия работы, регионы или описание услуг.
Если данные о компании разрознены или устарели, это может приводить к искажениям в AI-ответах. Поэтому важно проверить, чтобы ключевая информация о компании — описание услуг, позиционирование, география работы — была одинаковой на разных площадках.
Обновление карточек компании
Большую роль играют карточки в геосервисах и бизнес-каталогах. Нейросети активно используют данные из таких источников.
Стоит проверить и при необходимости обновить карточки компании:
Читайте также: Как разовая оптимизация карточек в геосервисах увеличила звонки в СПА-салон в 3 раза
Усилить экспертный контент
Нейросети чаще рекомендуют компании, о которых есть экспертные материалы: обзоры, рейтинги, аналитические статьи и кейсы.
Поэтому полезно публиковать:
Читайте также:
Как увеличить органический трафик сайта клиники косметологии в 27 раз с помощью экспертного контента
Публиковаться на внешних площадках
AI-ассистенты анализируют не только сайт компании, но и упоминания на внешних ресурсах. Чем больше бренд присутствует на авторитетных площадках, тем устойчивее его цифровой профиль.
Это могут быть:
Большую роль играют карточки в геосервисах и бизнес-каталогах. Нейросети активно используют данные из таких источников.
Стоит проверить и при необходимости обновить карточки компании:
- в геосервисах;
- в отраслевых каталогах;
- на агрегаторах услуг.
Читайте также: Как разовая оптимизация карточек в геосервисах увеличила звонки в СПА-салон в 3 раза
Усилить экспертный контент
Нейросети чаще рекомендуют компании, о которых есть экспертные материалы: обзоры, рейтинги, аналитические статьи и кейсы.
Поэтому полезно публиковать:
- экспертные статьи;
- отраслевые исследования;
- кейсы проектов;
- комментарии специалистов.
Читайте также:
Как увеличить органический трафик сайта клиники косметологии в 27 раз с помощью экспертного контента
Публиковаться на внешних площадках
AI-ассистенты анализируют не только сайт компании, но и упоминания на внешних ресурсах. Чем больше бренд присутствует на авторитетных площадках, тем устойчивее его цифровой профиль.
Это могут быть:
- отраслевые медиа;
- профессиональные блоги;
- рейтинги и обзоры;
- каталоги решений для бизнеса.
Ниши, как диагнозы, разные. Для того, чтобы рассчитать смету для вашего проекта — необходимо его более подробно обсудить.
Нажимая на кнопку вы соглашаетесь с Политикой конфиденциальности
Ниши, как диагнозы, разные. Для того, чтобы рассчитать смету для вашего проекта — необходимо его более подробно обсудить.
Нажимая на кнопку вы соглашаетесь с Политикой конфиденциальности
Поисковая выдача больше не единственное место, где формируется репутация компании в интернете. Сегодня пользователи получают готовую рекомендацию от нейросети и именно она становится первой точкой знакомства с брендом.
В этом смысле GERM становится таким же важным направлением, как SEO или SERM — только уже в контексте генеративной выдачи. Компаниям уже недостаточно управлять только SEO-позициями и отзывами. Важно понимать, как бренд выглядит внутри AI-ответов: упоминают ли его нейросети, в каком контексте и рядом с какими конкурентами.
Репутация бренда в AI-выдаче зависит от того, как компания работает со своим цифровым следом. В новой реальности лидировать будут бренды, которые не только продвигаются в поиске, но и управляют своим присутствием во всем информационном поле интернета.
В этом смысле GERM становится таким же важным направлением, как SEO или SERM — только уже в контексте генеративной выдачи. Компаниям уже недостаточно управлять только SEO-позициями и отзывами. Важно понимать, как бренд выглядит внутри AI-ответов: упоминают ли его нейросети, в каком контексте и рядом с какими конкурентами.
Репутация бренда в AI-выдаче зависит от того, как компания работает со своим цифровым следом. В новой реальности лидировать будут бренды, которые не только продвигаются в поиске, но и управляют своим присутствием во всем информационном поле интернета.
Статья проверена на актуальность
- Алексей ПаньшинДиректор Агентства поискового маркетинга
Panshin GroupМедицинский маркетинг — наша ключевая специализация, и мы просто обязаны предоставлять клиентам контент высочайшего качества. Однако найти профессиональных авторов, обладающих глубокими познаниями в медицине и способных грамотно писать оптимизированные тексты, — крайне сложная задача для любого агентства. Поэтому 7 лет назад мы засучили рукава и начали методично, по кирпичику, выстраивать свою систему подбора и подготовки копирайтеров-медиков.