Провёл эксперимент. Задал пяти нейросетям простой запрос: «Порекомендуй хорошую студию дизайна офисов в Санкт-Петербурге». Без бюджета, без метража, без стиля, без длинного брифа — примерно так, как реальный человек начинает поиск подрядчика, когда еще не знает рынок.

ChatGPT, DeepSeek, Gemini, Алиса и GigaChat выдали 35 названий. Ручная проверка показала одно условное попадание. 35 → 1.

Все пять моделей сделали примерно одно и то же: перепутали экспертизу с цифровой видимостью.

Как они выбирали? Чаще встречается в картах, подборках и отзывах. Много SEO-шума — значит, наверное, сильная студия — берем!

В итоге в ответах оказывались архитектурные бюро без офисной специализации, студии из других городов, дизайнеры с фокусом на жилье и компании, у которых под словом «репутация» были отзывы на картах и много ссылок на агрегаторах отзовиков.

Для B2B это проблема нового поиска.

Если вы ищете подрядчика — не принимайте первый красивый список от ИИ за шорт-лист. Просите не «топ студий», а проверяемые признаки: кейсы нужного типа, проекты в нужном городе, опыт за последние годы, участие в профильных премиях, работу с похожими задачами, источники, которые можно открыть руками.

А если вы сами B2B-компания, студия, агентство, интегратор или консультант — нужно, чтобы ваша сила была понятна машине.

Это сейчас важно, чтобы не исчезнуть из новой выдачи, где клиент не идет ручками искать сайт, а спрашивает нейросеть или ориентируется на Zero-click выдачу.

Весь разбор, как ИИ выдаёт SEO шум за истину, с типами ошибок и ручной проверкой выложил на VC. Ссылку прикрепил 👇🏻

📖 https://vc.ru/ai/2921241-neyroseti-i-dizayn-studii

Причёску мне посоветовала Алиса, а у вас было такое, что нейросеть уверенно выдавала чушь, а вы почти поверили?

🔗Подписывайтесь на мой профиль в Макс | TenChat | ВК —————————————————————— Полезно: Ваши квалифицированные лиды не плохие. Они просто не имеют ничего общего с покупкой

В этом посте были ссылки, но мы их удалили по правилам Сетки