Я 100 раз спросил ChatGPT, какую бухгалтерию посоветовать

С каждого прогона я сохранял скриншот, текст ответа, ссылки на источники и список сайтов, которые ChatGPT просмотрел, пока готовил ответ. Всё это сведено в одну таблицу — она лежит на Диске вместе со скриншотами.

Из 100 ответов получилось 53 разных набора компаний, даже если не смотреть на порядок. Два случайных ответа совпадают в среднем примерно наполовину. А если учитывать ещё и порядок, 82 ответа из 100 оказались единственными в своём роде.

При этом основа почти всегда одна и та же. В 57 ответах из 100 встречались пять из шести самых частых компаний, ещё в 35 — четыре. Меньше трёх не было ни разу.

По среднему месту картина та же. Фингуру и «Моё дело» в среднем стоят примерно вторыми, Кнопка — между вторым и третьим местом. А 1С-WiseAdvice, НОРД и Буква Аудита обычно стоят четвёртыми-пятыми.

Почему так, хорошо видно по тому, как ChatGPT подписывает компании. Он строит ответ от самого массового случая к редкому и каждой компании выдаёт постоянную роль:

• «Моё дело», Фингуру, Кнопка — «для небольшого ООО на УСН», «удобный онлайн-сервис»;
• НОРД и 1С-WiseAdvice — «для ОСНО, НДС, ВЭД и сложного учёта»;
• Буква Аудита — «если важен персональный подход»;
• партнёры 1С:БухОбслуживание — «если важна работа в 1С»;
• Главбух Ассистент — «когда нужны и бухгалтер, и юрист».

История с рэнкингом особенно показательная. Рэнкинг крупнейших аутсорсеров учётных функций за 2025 год вышел в конце мая 2026 года. «Моё дело» там первое по выручке, 1С-WiseAdvice — третий, и ChatGPT охотно это цитирует. Но дальше начинается интересное:

• Фингуру и Кнопки в рэнкинге нет совсем, а в ответах они были 78 и 82 раза;
• НОРД в рэнкинге только 31-й, а в ответах — второй по частоте после «Моего дела»;
• СберРешения в рэнкинге четвёртые, а в ответы попали всего 4 раза. Компания, занимающая второе место по выручке, не попала ни в один из 100 ответов.

Часть этой разницы объясняется самим вопросом: крупные аутсорсеры часто работают с большим бизнесом, а я спрашивал про обычное ООО. Но вывод всё равно важный. Размер компании и её заметность в нейросетях — разные вещи. Нейросеть не видит выручку и штат. Она видит то, что написано о компании в интернете и насколько это похоже на ответ на конкретный вопрос.

Ещё один источник — карты. Во всех 100 ответах была карта офисов, а в части — рейтинг и число отзывов прямо в карточке компании: «Моё дело» — 4,7 при 518 отзывах, НОРД — 4,9 при 67, Кнопка — 4,2 при 22. То есть карточка на картах теперь стоит не только в поиске, но и внутри ответа нейросети — с тем самым рейтингом, который видит клиент.

Формально чаще всего он не врёт: на сайтах действительно несколько тарифов, калькуляторы и акции. Просто каждый раз нейросеть выхватывает другую цифру. Для клиента же разница между «от 4 450» и «от 12 200» — это разные компании в глазах покупателя. Чем проще и однозначнее страница с ценами, тем точнее вас перескажут.

Факты из уст самих компаний. Два утверждения показались мне спорными, и я их проверил. ChatGPT написал, что НОРД — «дочерняя структура 1С». И что ответственность застрахована на 100 млн ₽ — в одном ответе у «Моего дела», в другом у Главбух Ассистента.

Оказалось, нейросеть ничего не придумала. На сайте НОРД прямо написано «Дочерняя компания 1С». На сайте «Моего дела» — «Наша ответственность застрахована на 100 млн ₽». А у Главбух Ассистента в таблице тарифов страховая сумма от 1 до 10 млн ₽, а «100 миллионов» фигурирует в заголовке публикации в СМИ, размещённой на том же сайте.

Вывод: ChatGPT пересказывает то, что компании пишут о себе, почти без проверки и подаёт это уже как факт. Текст на вашем сайте — это черновик того, что нейросеть скажет о вас клиенту. Поэтому каждая цифра и каждая формулировка там должны быть точными: неудачная фраза потом разойдётся по сотням ответов.

Ещё недавно нейросеть отвечала просто текстом со списком. Теперь ответ про бухгалтерию выглядит как маленький каталог, и каждый его элемент что-то говорит о компании ещё до того, как человек перейдёт на сайт. Вот что там теперь есть:

• Карточка компании — логотип или фото офиса, короткая подпись «для кого», цена, адрес и ссылка на сайт.
• Карта офисов — во всех 100 ответах без исключения.
• Рейтинг и число отзывов — прямо на карте или в карточке.
• Таблица «Кого выбрать в зависимости от ситуации» — УСН, ОСНО, сотрудники, ВЭД.
• Встроенная форма с кнопками — «УСН 6% / УСН 15% / ОСНО», «сколько сотрудников», «подобрать лучшие 3 компании».
• Встречный вопрос в конце — нейросеть предлагает сузить список до 2–3 компаний.

Последний пункт особенно важен. Первый ответ — это только шорт-лист. Дальше человек отвечает «у меня УСН, торговля, три сотрудника», и список сжимается до двух-трёх имён. Второй шаг я в этом исследовании не проверял, но логика понятна: шанс остаться в списке выше у тех, у кого на сайте есть страница именно под такую ситуацию: «Бухгалтерия для ООО на УСН», «Для торговли», «Для маркетплейсов».

Вывод: в ответе нейросети соревнуются не сайты, а готовые карточки. И собирается карточка из кусков: логотип, цена со страницы тарифов, рейтинг с карт, адрес, одна фраза про то, для кого вы. Каждый кусок нужно держать в порядке.

Всё это и есть GEO — продвижение в нейросетях. Никакой магии тут нет: те же тексты, страницы и упоминания, только сделанные так, чтобы их понял не только человек, но и нейросеть.