Что показало исследование про цитаты в ИИ-поиске?
Исследователи из Фуданьского университета показали, что обычные публикации на открытых площадках могут попадать в ответы ИИ-поиска. В их экспериментах 8 из 10 платформ за 7 дней процитировали выдуманное понятие, которое существовало только в постах авторов.
Работа называется «From Public Posts to AI-Search Citations: Measuring the Fragility of AI Search» («От публичных постов к цитатам ИИ-поиска: хрупкость ИИ-поиска»). Её опубликовали на arXiv 8 октября как препринт, то есть текст, который выложили авторы до или без рецензирования. В шапке документа указан симпозиум NDSS 2027 (конференция по безопасности сетей и систем), но подтверждения публикации там мы не нашли, поэтому цифры стоит читать как предварительные.
ИИ-поиском авторы называют сервисы, которые находят страницы, отбирают источники и собирают из них ответ со ссылками: Perplexity, ChatGPT с поиском, Grok, Google AI и китайские Doubao, DeepSeek и другие. Сначала исследователи собрали статистику цитирования: 17 211 ссылок на 6 356 разных сайтов. Оказалось, что 20 самых популярных сайтов дают от 20,5% до 70,8% всех цитат, в зависимости от платформы.
Затем они проверили 22 площадки, где можно публиковать тексты. Из тех, что связаны с цитируемыми сайтами, у 15 регистрация и публикация оказались лёгкими или средними по сложности. Это и есть путь, по которому обычный текст становится источником, на который опирается нейросеть.
Как проводился эксперимент и что в нём выдумано?
Авторы опубликовали тексты о выдуманном понятии от обычных аккаунтов на 9 сайтах, которые тестируемые инструменты уже цитировали чаще всего. Перед этим они убедились, что нейросети ничего не знают об этой теме. Дальше задавали вопросы по теме каждый день в течение недели.
В пересказе издания Search Engine Journal (далее SEJ) выдуманное понятие называлось «Cactus Gravity Protocol». В тексты авторы вложили «метки»: придуманные имена и числа. Если метка попадала в ответ, значит, нейросеть повторила именно этот пост. Так исследователи отличали цитату от случайного совпадения.
Что вышло по итогам, по тексту препринта:
- 8 из 10 платформ процитировали выдуманное понятие в течение 7 дней, в том числе все 4 англоязычных инструмента из теста.
- Задержка между публикацией и первой цитатой составляла от суток до более чем 5 дней.
- В самой сильной связке метки из постов попадали в ответы до 65,7% последующих запросов.
Есть важная оговорка. Понятие было выдумано, и конкурировать ему было не с чем. SEJ указывает, что в тесте не было реальных брендов и товаров, поэтому по нему нельзя судить, как работает тот же приём для настоящей компании, о которой уже много написано.
Что важнее для попадания в ответы: место публикации или число постов?
В экспериментах место публикации оказалось важнее числа постов. Одна статья на площадке, которую нейросеть цитирует особенно часто, дала больший эффект, чем более 20 похожих постов на площадках, которые она цитирует редко.
Для проверки авторы взяли пары похожих тем с низкой конкуренцией. Пост на любимой нейросетью площадке появлялся в ответах раньше. Лучший результат на редко цитируемых сайтах потребовал 20 публикаций. А 40 постов на обычном сайте на WordPress, размещённом самим автором, за неделю не процитировали ни разу.
Вывод для владельца сайта простой, но неудобный. Хороший текст на своём домене не гарантирует, что ИИ его заметит, потому что нейросети часто берут информацию с крупных открытых площадок. Но этот вывод относится к выдуманной теме. Для реальных запросов о вашей компании ИИ может опираться и на ваш сайт, и на отзывы, и на справочники. Какие именно источники, в каждом случае нужно смотреть отдельно.
Можно ли купить влияние на ИИ-ответы и стоит ли?
Исследователи купили «GEO-услугу» (продвижение в ответах нейросетей) за $14: 13 публичных постов появились примерно за 28 минут, а Doubao процитировал один из них меньше чем через час. Технически влияние продаётся, но это манипуляция, и платформы реагируют на неё по-разному.
По пересказу SEJ, Google 15 мая пояснил, что его правила против спама распространяются на попытки манипулировать генеративными ответами в Поиске. Тесты в исследовании проходили в марте и апреле, до этого уточнения, поэтому точные показатели могли измениться. Авторы сообщили о находках всем десяти платформам; среди тех, кто подтвердил получение, ChatGPT, Perplexity и Google AI.
DeepSeek 17 октября в документации к своему поиску заявила, что фильтрует манипуляции с ответами нейросетей и спам. Это слова компании, проверить их нельзя. Подробности об этом поиске есть в нашей новости про DeepSeek API.
Для честного бизнеса вывод такой. Покупать пакеты постов рискованно по трём причинам: платформы могут начать отсеивать такие источники, у площадок есть риск удаления текстов, а читатель, пришедший по ссылке на пост-однодневку, вряд ли станет клиентом. Ставку лучше делать на полезные материалы и проверяемые упоминания, о чём мы писали в разборе GEO-продвижения.
Что это значит для сайтов в России и для Яндекса?
Прямо для России исследование ничего не доказывает: Алиса и Яндекс Нейро в нём не проверялись. Тестировали ChatGPT, Perplexity, Grok, Google AI и китайские сервисы. Как работают российские ИИ-ответы, придётся смотреть на собственных примерах.
Зато методика переносится. Возьмите вопросы, которые задают ваши клиенты, и посмотрите, на какие сайты опираются нейросети в ответах. Если среди них есть площадки, где любой может опубликовать пост, на таких вопросах ответ уязвим. И к вашей компании это относится в обе стороны: кто-то может написать о вас неправду, а вы можете закрыть пробел правдивым материалом.
Нейросети нередко пересказывают неточности уверенным тоном, об этом наша статья про галлюцинации нейросетей. Поэтому ответственность за точные сведения о себе лежит на самой компании: на сайте, в справочниках, в профилях.
Если нужен быстрый способ выложить на своём домене страницу, отвечающую на частые вопросы клиентов, её можно собрать в студии Ноя. Но такая страница сама по себе не гарантирует, что нейросеть её процитирует.
С чего начать
- Выпишите 10 вопросов, которые клиенты задают перед покупкой.
- Задайте каждый из них в двух-трёх ИИ-поисках и запишите, какие источники те цитируют.
- Посмотрите, нет ли на этих источниках неверных или устаревших сведений о вашей компании.
- Исправьте то, что можете исправить сами: описание компании, цены, контакты, ответы на частые вопросы.
- Через месяц повторите замер по тем же вопросам и сравните список источников.
Мнение редакции
Исследование подтверждает давнее подозрение: ответ ИИ-поиска зависит от того, какие площадки он цитирует, а не только от качества текста. Но рамки у него узкие: выдуманная тема, март и апрель, нет Яндекса. Делать вывод «ИИ-поиск легко обмануть» было бы поспешно. Практический вывод скромнее: следить, что говорят о вашей компании источники, на которые опирается нейросеть, и не рассчитывать, что накрутку не заметят.
