Результаты,
которые говорят сами

Отдел маркетинга банка обнаружил проблему, просто спросив ChatGPT, DeepSeek, Perplexity «какой банк лучше для открытия расчётного счёта для ООО» — и не нашёл свой банк в ответе. Конкурент стоял первым в трёх из четырёх протестированных ИИ-чатов.

Банк тратил десятки миллионов на SEO, контекст и PR. Но ни один из этих инструментов не влиял на то, что говорит ChatGPT или Яндекс ИИ.

ИИ-системы рекомендовали только крупные федеральные медицинские сети при любых запросах о выборе клиники. Частная клиника с сильной репутацией оставалась полностью невидимой — несмотря на высокий рейтинг на платформах-отзовиках.

Аналитики агентства обнаружили: когда иностранные партнёры и потенциальные импортёры спрашивали ChatGPT или Perplexity об условиях работы с российскими поставщиками, государственных программах поддержки или отраслевых лидерах — ответы формировались стихийно. ИИ-системы воспроизводили устаревшие данные, игнорировали актуальные программы и в ряде случаев упоминали конкурирующие юрисдикции как более привлекательные.

Проблема была не в отсутствии информации — агентство производило её в большом объёме. Проблема в том, что ИИ-модели её не видели или не учитывали. Привлечь внешнего подрядчика под каждый новый запрос — дорого, медленно, и принципиально некачественно: глубокое погружение в тематику госпрограмм невозможно обеспечить снаружи.

Пациент набирает в ChatGPT «Какая частная клиника лучше для диагностики онкологии в Москве?» или «Где лучше сделать качественный МРТ, платно?» — именно так сейчас принимаются решения о здоровье. До звонка в регистратуру, до чтения отзывов, до рекламы, до перехода на сайт.

Клиника тратила сотни миллионов рублей в год на контекст, SEO и PR. Но ни один из этих инструментов не влиял на то, что говорит ИИ. Конкурент стоял первым в ответах ChatGPT и Яндекс ИИ по 60% проверенных сценариев — не потому что качество услуг выше. Потому что раньше начал работать с ИИ.

Провели AI-аудит по 140 сценариям выбора — от «лучшая клиника для чекапа» до «где сделать ЭКО в Москве» и «частная клиника для ребёнка с редким диагнозом». Клиника упоминалась в 22% случаев. Ключевой конкурент — в 58%.

Причина — архитектура контента. Модели видели конкурента как авторитетный источник по медицинским темам. Контент сети клиник был написан для стандартных поисковиков — под Google, не под логику LLM.

Компания входит в топ-5 отрасли в России. Проекты — на трёх континентах. Переговоры с партнёрами в ОАЭ, Турции, Индии. Ежегодный объём международных сделок — миллиарды. Но когда потенциальный партнёр в Дубае открывал ChatGPT и набирал «Which companies supply LNG to Asia?» — компании в ответе не было. Ни в ChatGPT. Ни в Perplexity. Ни в Google AI Overview. Конкуренты из США, Катара, Норвегии — были.

Это не вопрос репутации. Компания инвестировала в PR, международные конференции, англоязычный сайт. Классическое SEO работало. Но алгоритмы LLM-систем обучены на других источниках — авторитетных международных изданиях, отраслевых базах данных, аналитических агентствах. Там компания почти отсутствовала.

~85% кликов по брендовым запросам в целевых регионах пришло через ИИ-рекомендации — больше, чем через Google, Bing, Baidu, Brave, Yahoo, Яндекс и DuckDuckGo вместе взятые. Узнаваемость бренда сформировалась до клика на сайт.

Когда CTO компании из Дубая спрашивал ChatGPT «What are the best enterprise data protection solutions for the GCC region?» — ответ содержал пять конкурентов. Российского вендора не было ни разу из 200 протестированных запросов. Продукт был сильнее по ряду параметров — в ИИ-поиске его просто не существовало на этих рынках.

Подключить локальные агентства в четырёх странах — долго, непредсказуемо, сложно контролировать. AI-аудит по 200+ запросам на трёх языках подтвердил диагноз: весь контент существовал только на русском и техническом английском. LLM-системы не воспринимали его как релевантный для MENA. Конкуренты годами публиковали кейсы под местные сценарии — на арабском, малайском, с референсами на региональную регуляторику.

Мы задали ChatGPT, Perplexity и Google AI один вопрос: «Какие страны производят лучших программистов в мире?» Россия не попала в топ-3 ни в одном ответе. США, Индия, Китай — раз за разом.

Между тем по данным Codeforces, ICPC и HackerRank российские разработчики занимают первые строчки мировых рейтингов уже второе десятилетие подряд. Из 64 победителей чемпионата мира по программированию ICPC за последние 20 лет — 18 из России. ИИ этого не знал. Или знал, но не говорил.

Каждый раз, когда иностранный инвестор, партнёр или покупатель спрашивает ИИ о России — он получает ответ, сформированный не Россией. Страна просто не пришла на поле битвы, поэтому за неё решили, как она будет позиционироваться.

Это касается не только страны. Это касается каждой российской компании, которая хочет работать на международном рынке. Её контекст формируется тем нарративом, который ИИ усвоил о стране происхождения. GolOps изменяет этот нарратив — системно и измеримо.