«Назвать себя лучшим» теперь может отдать AI-рекомендацию вашим конкурентам

«Лучшая CRM-система». «Топовая платформа для help desk». «Инструмент №1 для X». Пару лет один из самых дешёвых способов попасть в AI-ответы был таким: опубликовать собственный listicle «лучшие [категория]» и тихо поставить свой бренд на первое место. И это работало. Языковые модели подтягивали такие страницы как источники, а бренды за ними получали цитирования. Новый анализ Lily Ray, VP по SEO и AI Search в Amsive, показывает, что этот приём начал оборачиваться против тех, кто им пользуется. В её трактовке, поставив себя на первое место в собственном listicle, вы фактически голосуете за конкурентов.

Приём и почему он работал

В индустрии это называют «самопиарным listicle». Вы пишете статью с заголовком вроде «7 лучших инструментов для управления проектами» и ставите свой продукт на первую строчку, впереди настоящих лидеров рынка. До AI-поиска этим почти никто не занимался, потому что открыто предвзятый контент подрывает доверие любого живого человека, который его читает. Появление AI-ответов создало брешь. Внезапно образовалась пустота вокруг вопросов вроде «какой инструмент для X лучший», и страницы, где бренды сами себя ставят на первое место, кинулись её заполнять.

Какое-то время это окупалось: у ранних языковых моделей не было надёжного способа отделить самопиар от настоящего авторитета. Если ваша страница заявляла, что вы лучшие, и использовала правильный формат, вас могли подтянуть как источник.

Насколько это стало массовым

Очень. Ray сообщает, что нашла 184 таких самопиарных страницы-подборки у 146 разных брендов, и отмечает, что формат стал вирусным в 2025 году на фоне более широкой волны того, что в индустрии зовут GEO. Даже у Shopify, указывает она, на определённом этапе было больше 100 статей такого типа, и сейчас компания, похоже, массово их вычищает. Когда приём масштабируется вот так, вместе с ним растёт и стимул поисковиков на него отреагировать.

Что именно измерила Lily Ray

Ray отслеживала 100 B2B-запросов вида «лучшее ПО [категория]» в Google AI Overviews и снимала ответы вместе с их точными источниками на три даты в период с апреля по июнь 2026 года. Примерно 1 из 5 таких запросов вообще не выдал AI Overview. По 80 запросам, где ответ был, она разделила две вещи: был ли собственный listicle бренда процитирован как источник, и был ли этот бренд действительно рекомендован как выбор в самом ответе.

Разрыв между этими двумя вещами — и есть вся суть. Когда собственный самопиарный listicle бренда попадал в цитирования, сам бренд всё равно оставался за бортом реальной рекомендации в 69% случаев. Это 224 из 323 самопиарных подборок, которые она насчитала. По всей выборке 74 из 100 отслеживаемых запросов дали ответ, который цитировал страницу самопиарщика, но рекомендовал кого-то другого. Страницу используют. А бренд не выбирают.

Это не единичный случай

Ray показывает одну и ту же картину в совершенно разных категориях. Обучающая платформа ставит себя лучшей «LMS для продажи курсов», получает цитирование, а ответ вместо неё рекомендует Kajabi, Thinkific, LearnWorlds и Teachable. Инструмент для help desk ставит себя на первое место, получает цитирование, а ответ рекомендует Zendesk, Freshdesk и Help Scout. Продукт для учёта времени объявляет себя лучшим «ПО для управления задачами», получает цитирование, а ответ называет Todoist, Asana, Trello и ClickUp. Инструмент для опросов ставит себя лучшим сразу в двух своих подборках, цитируется из обеих, а ответ рекомендует Qualtrics, SurveyMonkey и Typeform. Разные индустрии, идентичный итог.

Категория опросов хорошо иллюстрирует, как мало вам даёт цитирование. Бренд можно подтянуть сразу с двух своих самоставящихся страниц, так что он появляется в источниках дважды, — и при этом ни разу не попадёт в список инструментов, которые ответ реально советует.

Цитирование — это не рекомендация

Это различие важнее, чем кажется, потому что цитирование, которого почти никто не видит, стоит очень мало. Ray утверждает, что рекомендация важнее «на порядок», и поведение при кликах подтверждает дух этого вывода. Pew Research в июле 2025 года выяснили, что когда поиск Google показывал AI-сводку, пользователи кликали по ссылке внутри этой сводки лишь в 1% визитов. Если по источникам почти никто не кликает, то весь смысл — в словах самого ответа, в брендах, которые AI называет хорошими вариантами. Самопиарный listicle может принести вам цитирование, по которому никто не кликает, и одновременно отдать видимую рекомендацию тем конкурентам, которых вы перечислили под собой.

Стоит уточнить, что здесь означает «рекомендация», потому что именно она тихо приходит на смену синей ссылке. Когда человек спрашивает ассистента «какой help desk лучший для маленькой команды», он обычно действует по тем двум-трём именам, что есть в ответе. Он не прокручивает страницу из десяти вариантов и не формирует собственное мнение. Так что оказаться одним из этих названных выборов — не приятное дополнение поверх ранжирования. В AI-ответе это и есть ранжирование.

Почему крупным брендам это всё ещё сходит с рук

Вот неприятная часть для небольших компаний. Ray читает это так: итог почти полностью зависит от того, насколько авторитетен ваш бренд уже сейчас. Лидер категории может опубликовать «мы лучшие» и всё равно получить и цитирование, и рекомендацию, потому что остальной веб уже с этим согласен. Небольшой бренд, делающий ровно то же самое, получает цитирование, а его пропускают.

Её сравнения авторитетности делают этот разрыв наглядным. Если посмотреть на ссылающиеся домены и на то, как часто каждый бренд упоминается в AI Overviews и в ChatGPT, рекомендованные бренды по каждому сигналу оказываются далеко впереди тех, кого процитировали, но проигнорировали. В HR-софте рекомендованные имена ведут по всем показателям над теми, кого процитировали, но не рекомендовали.

Категория CRM рассказывает ту же историю. Ray отмечает, что единственный самоставящийся CRM-бренд, которого при этом и рекомендуют, — это Monday, с Domain Rating под 90 и десятками тысяч ссылающихся доменов, тогда как претенденты, публикующие такой же самопиарный контент, отстают по каждой метрике, а у некоторых вообще ноль упоминаний в AI Overview или ChatGPT.

Картина устойчивая. Модель рекомендует те бренды, которые уже рекомендует широкий веб, а не те, что громче всех кричат о себе. А значит, рычаг, который на самом деле двигает ответ, — не ваша собственная страница. Это чужие страницы всех остальных.

Это может стоить вам и в классическом поиске

AI-ответ — не единственная точка выхода. Ray также сообщает, что примерно 20 января 2026 года десятки сайтов, плотно опиравшихся на этот приём, начали терять органический трафик, и что падение продолжилось в течение майского core update Google 2026 года, причём во многих случаях распространяясь на весь домен, а не оставаясь в одной папке. Проанализированные ею сайты, более 40 штук, как правило совмещали сразу несколько сигналов, соседствующих со спамом: массовый AI-контент, штампованные страницы одного формата и сотни или даже тысячи статей, где бренд ставит себя на первое место.

Две честные оговорки. Это анализ Ray по выборке сайтов, которую выбрала она сама, а не заявление Google, и Google не подтверждал никакого механизма. И риск, который она описывает, — про масштаб и нагромождение рискованных приёмов, а не про одну сравнительную страницу. Относитесь к этому как к сильному направленческому сигналу: раскрутка самопиара в промышленных объёмах может завести весь ваш домен в зону поражения очередного core update.

Google начинает прямо предупреждать пользователей

Есть и третье последствие, которое должно заставить задуматься любую стратегию «мы лучшие». Ray показывает, что для некоторых запросов «лучшее [x]» Google AI Overview теперь добавляет дисклеймер, сообщая пользователям, что категория «переполнена самопровозглашёнными экспертами», и направляя их к профессионалам, признанным за измеримые результаты. Она отмечает, что Claude делает нечто похожее, помечая, что определённые категории заспамлены. Когда и поисковик, и ассистент оба приучают пользователей не доверять слову «лучший», строить свою видимость именно на этом слове с каждым месяцем выглядит всё менее умно.

Так чему же AI на самом деле доверяет

Если не вашей собственной подборке, то чьей? Данные Ray по цитированиям указывают на привычные высокоавторитетные имена. Для запросов «лучшее» в AI Overviews Forbes, Reddit и YouTube продолжают расти как источники, на которые опираются ответы, причём Reddit в особенности набирает обороты, а Forbes Advisor резко пошёл вверх примерно с марта. Иными словами, AI-ответы всё чаще заимствуют своё суждение у независимых обзорных площадок и у мест, где реальные люди публично сравнивают варианты.

Что об этом говорит сам Google

Ничто из этого не противоречит собственным рекомендациям Google — и на этой части стоит остановиться. В своём руководстве по оптимизации под AI-функции в поиске Google прямо заявляет, что искусственная погоня за «упоминаниями» по всему вебу — не тот короткий путь, каким кажется, и что подстроенные или неаутентичные размещения — это ровно то, что призваны отлавливать его антиспам-системы. Его неизменное послание то же, что он повторяет годами: создавайте контент прежде всего для людей и зарабатывайте репутацию честно, а не собирайте сигналы, чтобы обыграть систему.

Прочитанное на фоне данных Ray, это руководство перестаёт звучать как формальность. Стена страниц, где вы называете себя лучшим, — это почти по определению искусственное упоминание самого себя в масштабе. Это ровно тот паттерн, который Google, по его словам, дисконтирует. Самоставящийся listicle какое-то время работал потому, что модели ещё не догнали, а не потому, что Google это когда-либо одобрял.

Как понять, происходит ли это с вами

Чтобы проверить собственную уязвимость, исследовательский бюджет не нужен. Короткий аудит доведёт вас почти до цели:

• Прогоните собственные запросы «лучшее [категория]». Спросите Google и ассистента вроде ChatGPT, какие инструменты или подрядчики лучшие в вашей нише. Отметьте, какие бренды называют как выбор. Если вас среди них нет, значит вас не рекомендуют, что бы ни говорили ваши собственные страницы.
• Посмотрите на источники под ответом. Если ваша страница есть в цитированиях, но вашего бренда нет в рекомендации, вы живёте ровно тем расколом, что описан в этом анализе. Цитирование там — не победа.
• Посчитайте свои самоставящиеся страницы. Одна честная сравнительная статья — это нормально. Если у вас десятки или сотни страниц, где все венчают ваш бренд №1, вы несёте тот профиль риска, который Ray связывает с падениями на уровне всего домена.
• Сравните свой off-site-след с брендами, которых действительно рекомендуют. Сколько независимых сайтов ссылается на вас или упоминает вас — против них? Именно этот разрыв, а не ваш копирайтинг, читает AI.

Если ответ — «процитирован, но не рекомендован», то лекарство не в том, чтобы писать listicle агрессивнее. Оно в том, чтобы закрыть разрыв в авторитетности.

Что вместо этого приносит рекомендацию

То, что реально двигает рекомендацию, — вещь скучная и трудно подделываемая: чтобы о вас говорили и на вас ссылались там, где вы это не контролируете. На практике это означает несколько неброских, долговечных шагов.

• Зарабатывайте настоящие сторонние упоминания. Добивайтесь того, чтобы о вас писали, вас обозревали, цитировали и на вас ссылались сайты, которые не вы: отраслевые издания, независимые обозреватели, партнёры, журналисты. Именно этот сигнал на самом деле измеряют таблицы авторитетности выше.
• Попадайте в подборки, которые писали не вы. Быть включённым в чей-то честный список «лучших» несёт тот вес, который никогда не понесёт ваш собственный список. Питчите обозревателей, предлагайте пробные версии, делайте так, чтобы вас было легко оценить честно.
• Появляйтесь там, где покупатели реально сравнивают, — честно. Сообщества вроде Reddit и платформы вроде YouTube всё чаще цитируются AI-ответами. Заспамить туда путь не получится, но можно участвовать по делу, отвечать на вопросы и давать реальным пользователям возможность за вас поручиться.
• Собирайте настоящие отзывы. Подлинные оценки и отзывы на независимых площадках подпитывают ту же репутацию, которую читает модель. Просите довольных клиентов, делайте это без боли, никогда не выдумывайте.
• Стройте тематический авторитет, а не самовосхваление. Публикуйте контент из первых рук — конкретный, с точкой зрения, отвечающий на реальные вопросы в вашей области. Сам Google говорит, что именно такое AI-системы призваны выводить наверх, а обобщённые самоставящиеся listicle — нет.
• Приведите в порядок свои entity-сигналы. Проследите, чтобы ваш бренд был описан единообразно по всему сайту, в профилях и в структурированных данных, чтобы машины могли связать заработанные вами упоминания с одной понятной сущностью.

Вы можете сохранить страницу «лучшее [категория]», если она честная и по-настоящему полезна читателю. Просто перестаньте ждать, что самовенчанный №1 вытянет вас. Эта работа над заработанной репутацией и есть содержание честной видимости в AI, и она — полная противоположность самоставящемуся listicle.

Что это значит для локального и мультиязычного бизнеса

Выборка Ray — это американский B2B-софт, но механизм переносится, и для меньшего и локального бизнеса, с которым мы работаем в Польше, Украине и шире по ЕС, он переносится в неудобную сторону. Если вы региональное агентство, магазин или сервис, вы и не собирались переиграть по авторитету глобальный бренд, объявив себя лучшим в блог-посте. Ваше реалистичное преимущество — локальное и конкретное: отзывы клиентов из вашего города, упоминания в местных и отраслевых медиа, согласованные между собой листинги и профили, а также контент, отвечающий на точные вопросы, которые ваши покупатели задают на своём языке.

Последний пункт важнее в мультиязычных рынках. Авторитет не переносится чисто между языками, поэтому бренд, которого хорошо рекомендуют на английском, может быть почти невидим в польских или украинских AI-ответах, а сфокусированный локальный игрок может выиграть рекомендацию на местном языке за счёт того, что именно о нём реально говорят живые люди и местные сайты. Работа та же, что выше, — заработанные упоминания и настоящие отзывы, — только направленная на источники, которые имеют вес на вашем рынке, а не на глобальный рейтинг, который вам не возглавить.

Частые вопросы

Стоит ли удалить свою подборку «лучшее»? Не обязательно. Одна честная, по-настоящему полезная сравнительная страница — это нормально, а удаление одной статьи вашу видимость не преобразит. Риск, который описывает Ray, — про масштаб: десятки или сотни почти одинаковых страниц, где все ставят вас первым. Если это про ваш сайт, то консолидировать и подчистить — разумно. Если это одна страница, лучше направьте силы на заработку авторитета.

Работают ли эти подборки всё ещё для крупных брендов? Данные Ray говорят, что могут, потому что у устоявшегося бренда уже есть репутация, чтобы его и так рекомендовали. Не listicle приносит им выбор — его приносит их off-site-авторитет. Для меньшего бренда без такого следа копирование приёма в основном порождает цитирования, которые никуда не ведут.

Это только про Google AI Overviews или про ChatGPT тоже? Измеренные данные здесь — про Google AI Overviews. Но лежащая в основе логика, что ассистенты опираются на то, насколько за вас ручается широкий веб, применима широко, и Ray отмечает, что ассистенты вроде Claude добавляют собственные предупреждения о «заспамленной категории». Не считайте один канал безопасным только потому, что измеряют другой.

Сколько времени уходит на построение настоящего авторитета? Дольше, чем на написание listicle, и в этом-то и вся суть. Заработанные упоминания, отзывы и охват накапливаются месяцами, а не днями, и честного короткого пути нет. Всякий, кто обещает мгновенный статус «рекомендованного AI», продаёт следующую версию приёма, который только что дал обратный эффект.

Подтверждает ли что-то из этого сам Google? Нет, и мы аккуратно об этом говорим. Это анализ одного исследователя по конкретному набору данных. Google не публиковал механизма. Действовать на основе этого стоит потому, что направление совпадает с собственными заявленными рекомендациями Google и с тем, что практики видят в поле, а не потому, что Google утвердил эти цифры.

Честная оговорка и вывод

Набор данных одного исследователя — это не вердикт Google. Ray называет это своей интерпретацией, и мы тоже: выборка — B2B-софт, она ориентирована на США, и Google не публиковал механизма. Но направление совпадает с тем, что Google продолжает говорить вслух, — что он хочет вознаграждать настоящую репутацию, а не самопиар, — и с тем, что мы видим в собственной работе над видимостью в AI.

Если вы опирались на самопиарные listicle, лекарство — не ещё один listicle. Это более медленная, настоящая работа над тем, чтобы стать брендом, которого действительно рекомендует остальной веб. Сильная видимость в AI-поиске, как и хорошее SEO, всегда шла от заработанного авторитета, а не от ловкого самоприклеивания ярлыков. А если ваш план роста тихо держится на массовом самообслуживающем контенте, стоит почитать, как Google учится лучше выявлять синтетический наполнитель, прежде чем следующий core update прочитает его за вас.

Источники

• Lily Ray, «Why Calling Yourself the ‘Best’ Could Be Helping Your Competitors Win in AI Search», Amsive / Substack, 17 июня 2026: lilyraynyc.substack.com
• Search Engine Land, «Google AI Overviews cite self-serving listicles, but recommend competitors 69% of the time»: searchengineland.com
• Google Search Central, «Optimizing for generative AI features on Google Search»: developers.google.com
• Pew Research Center, «Google users are less likely to click on links when an AI summary appears in the results», июль 2025: pewresearch.org