Время на прочтение: 12 минут
2 октября 2026
Мы отправили четырём нейросетям 760 запросов: о 40 российских застройщиках, о рынке их городов и о рынке в целом. Сайты этих компаний проверили отдельно. Когда в вопросе есть название, компанию называют почти всегда. Когда названия нет, застройщика упоминают редко и почти исключительно в ответ на прямой вопрос «какие застройщики надёжные». В ответах о надёжности и отзывах ссылки на собственный сайт компании почти не встречаются. Связи между техническим состоянием сайта и частотой упоминаний в этой выборке не обнаружено.
Краткая версия исследования опубликована на ЕРЗ.РФ 2 октября 2026 года. Здесь — полная версия с методикой, таблицами и данными. Скачать PDF.
Выборка
40 застройщиков, три группы. Состав зафиксирован до начала замеров.
| Группа | Компаний | Правило отбора | Кто |
|---|---|---|---|
| Федеральные лидеры | 15 | места 1–15 рэнкинга ЕРЗ.РФ по объёму текущего строительства на 01.09.2026 | ГК Самолет, Фонд реновации, ПИК, DOGMA, ГК ТОЧНО, ГК ССК, Setl Group, Брусника, ГК ФСК, ГК ЮгСтройИнвест, ГК Страна Девелопмент, Группа ЛСР, MR Group, ГК Развитие, Группа Эталон |
| Региональные лидеры | 15 | два крупнейших местных застройщика по региональному рэнкингу ЕРЗ.РФ в восьми миллионниках, кроме уже вошедших в федеральную группу | СК Семья, ГК ИНСИТИ девелопмент, СК 10, МСК, ГК Атомстройкомплекс, Атлас Девелопмент, ГК КамаСтройИнвест, Ак Барс Дом, ГК Расцветай, Группа Мета, ГК Каркас Монолит, ГК Новый Нижний, ГК Новый ДОН, ГК Древо, ДСК |
| Премиальный сегмент | 10 | отдельного рэнкинга ЕРЗ.РФ для сегмента нет; правило описано под таблицей | ДОНСТРОЙ, Level Group, LEGENDA, Группа RBI, Sminex, Capital Group, Галс-Девелопмент, UPSIDE DEVELOPMENT, Vesper, КОЛДИ |
Три отступления от правил мы раскрываем сразу. В Воронеже взят один региональный застройщик (ДСК): второе место в регионе занимает ГК Развитие, она уже входит в федеральную группу, а третье место (СК «Выбор») не взяли, чтобы группа осталась из 15 компаний. В Краснодарском крае первые три места занимают федеральные лидеры (DOGMA, ГК ТОЧНО, ГК ССК). 4-е, 5-е и 7-е места — однопроектные специализированные застройщики (СЗ КАП, СЗ Градстройпроект, СЗ СтройдомКраснодар): по данным ЕРЗ.РФ у каждого один жилой комплекс. Их мы не включили, поэтому в выборку вошли СК Семья (6-е место) и ГК ИНСИТИ девелопмент (8-е место). КОЛДИ в рэнкинге ЕРЗ.РФ на эту дату нет.
Премиальную группу мы собрали так. Шесть компаний названы в открытых рейтингах сегмента за 2026 год: рейтинг застройщиков элитных ЖК Москвы на vc.ru (30 июня 2026: Sminex, Capital Group, Vesper, MR Group, Level Group, Coldy), рейтинг AREA по вводу элитного жилья в Москве за январь–июль 2026 (Sminex, Level Group, КОЛДИ) и итоги I полугодия 2026 от Metrium (старты Sminex, Capital Group, Vesper, UPSIDE DEVELOPMENT). MR Group уже входит в федеральную группу. Ещё четыре компании — ДОНСТРОЙ, Галс-Девелопмент (Москва), LEGENDA и Группа RBI (Петербург) — добавлены по нашему решению как известные игроки премиального рынка двух столиц. Для них отдельного рейтинга-источника нет; все четыре есть в федеральном рэнкинге ЕРЗ.РФ на 01.09.2026 (20-е, 158-е, 37-е и 71-е места).
Федеральную группу мы сверили с данными ЕРЗ.РФ на 01.09.2026: места и объёмы совпадают до квадратного метра.
Как мерили
Нейросети. «Поиск с Алисой», ChatGPT (gpt-4o через OpenRouter), Perplexity (sonar-pro) и GigaChat, веб-поиск включён везде. Вопросов было три типа:
- о каждом застройщике по имени: «надёжный ли застройщик N», «N отзывы дольщиков», «какие объекты строит N»;
- о рынке города без названия компаний, по десяти городам (восемь миллионников, Москва и Петербург): лучшие новостройки, надёжные застройщики, куда вложить деньги, стоит ли покупать квартиру сейчас, новостройки премиум-класса;
- десять общих вопросов о рынке («что такое эскроу-счета», «как проверить застройщика по ИНН» и т. п.), каждый задан дважды: с указанием Москвы и Краснодара. Они участвуют только в анализе ссылок.
Из чего складываются 760 запросов:
| Тип вопроса | Вопросов на одну систему | Запросов к четырём системам |
|---|---|---|
| о застройщике по имени | 40 компаний × 3 = 120 | 480 |
| о рынке города | 10 городов × 5 = 50 | 200 |
| общие | 10 вопросов × 2 города = 20 | 80 |
| Всего | 190 | 760 |
Замер шёл в два прогона, 7 и 9 сентября: во втором добраны брендовые вопросы по оставшимся 15 компаниям и городские вопросы по Москве и Петербургу. Повторов нет, каждое сочетание «вопрос — система» встречается один раз.
Что получилось из 760 запросов:
GigaChat не ответил ни разу: веб-поиск на доступной нам инфраструктуре был недоступен, и ответы без поиска мы не подставляли. Во втором прогоне целиком не ответила «Алиса». Ещё 11 ответов «Алисы» — отказы вида «Я не могу обсуждать эту тему», и три ответа она оборвала на полуслове. Отказы исключены из всех знаменателей, оборванные ответы учтены в той части, которая успела прийти.
Сайты. 11 сентября каждый из 40 сайтов проверили по пяти признакам: сайт отвечает; robots.txt не запрещает пять ключевых ИИ-ботов (YandexAdditional, OAI-SearchBot, Claude-SearchBot, PerplexityBot, GPTBot); есть sitemap.xml; на главной есть тег h1 с названием компании; хотя бы на одной проверенной странице в статическом HTML есть срок сдачи. Сумма — технический балл от 0 до 5.
Распознавание названий. Упоминание компании засчитывалось по строгим правилам: границы слова и регистр, отдельные правила для названий, совпадающих с обычными словами («Точно», «Развитие», «Семья», «Мета») или с числами («СК 10»). Совпадения внутри адресов ссылок не засчитывались. Каждое найденное упоминание в городском блоке проверено вручную по контексту.
По имени называют всех — но это мало о чём говорит
В ответах на вопросы с названием компании застройщика называют в 313 ответах из 313. Сама по себе цифра малоинформативна: название уже есть в вопросе, и модель его повторяет. Её роль — точка отсчёта для небрендовых вопросов.
Без имени застройщика называют почти только в одном типе вопросов
Для 20 застройщиков из восьми миллионников (15 региональных и 5 федеральных со штаб-квартирой в этих городах) мы посмотрели ответы на пять вопросов о рынке их города. Каждая пара «застройщик — ответ о его городе» считалась одним случаем.
| Вопрос о городе | Случаев | Застройщик назван | Доля |
|---|---|---|---|
| надёжные застройщики | 58 | 31 | 53,4% |
| лучшие новостройки | 60 | 7 | 11,7% |
| новостройки премиум-класса | 56 | 2 | 3,6% |
| куда вложить деньги в недвижимость | 56 | 0 | 0% |
| стоит ли покупать квартиру сейчас | 58 | 0 | 0% |
| Всего | 288 | 40 | 13,9% |
Хотя бы один раз в ответах о своём городе названы 18 компаний из 20. Не названы ни разу обе нижегородские компании выборки: ГК Каркас Монолит и ГК Новый Нижний. Другие написания их названий мы тоже проверили, упоминаний нет.
Важнее другое: на что отвечают модели. На вопросы о лучших и премиальных новостройках они называют жилые комплексы, а не компании: ЖК с пометкой «ЖК» названы как минимум в 15 ответах из 24 и в 13 из 22 соответственно. На вопросы «куда вложить деньги» и «стоит ли покупать сейчас» модели рассуждают о рынке, ставках и районах. Ни одного застройщика выборки в этих ответах нет, названий ЖК почти нет. Бренд застройщика всплывает прежде всего тогда, когда спрашивают именно о застройщиках.
Для Москвы и Петербурга ответы есть только от ChatGPT и Perplexity, по 10 на город, поэтому напрямую с миллионниками их не сравниваем. Хотя бы раз там названы 12 компаний из 18, доля случаев — 18 из 180 (10%).
На какие площадки ссылаются модели
Важная оговорка до цифр. Мы видим только ссылки, которые система показала. Если ссылки на сайт нет, это не доказывает, что модель не брала с него сведения. Для «Алисы» у нас есть список источников, который API вернул вместе с ответом. Для ChatGPT — ссылки, которые модель поставила прямо в тексте. Такие ссылки есть в 81 брендовом ответе из 120. Для Perplexity список источников модель возвращала, но наш сборщик его не сохранил. Это наша ошибка, поэтому Perplexity в разделе нет. Способы сбора ссылок у «Алисы» и ChatGPT разные, поэтому сравнивать две системы корректно по составу площадок, а не по точным долям.
Ссылку на собственный сайт дают в основном в ответах об объектах
| Вопрос о застройщике | «Алиса» | ChatGPT |
|---|---|---|
| надёжный ли застройщик | 0 из 25 | 2 из 19 |
| отзывы дольщиков | 0 из 25 | 0 из 39 |
| какие объекты строит | 23 из 23 | 16 из 23 |
В ответах о том, что строит компания, «Алиса» ссылается на её собственный сайт во всех случаях, ChatGPT — в большинстве. В ответах о надёжности и отзывах ссылки на собственный сайт почти нет (у ChatGPT — 2 ответа из 19 на вопрос о надёжности): там приводят сторонние площадки.
Какие площадки встречаются в ссылках
Доля ответов, где есть ссылка хотя бы на один сайт данного типа. Классификация — наша, таблица «домен → тип» приложена к данным.
| Тип площадки | «Алиса», 73 ответа | ChatGPT, 81 ответ со ссылками |
|---|---|---|
| агрегаторы, каталоги, агентства | 95,9% | 53,1% |
| карты, отзовики, форумы | 64,4% | 58,0% |
| собственный сайт застройщика | 31,5% | 22,2% |
| СМИ | 11,0% | 38,3% |
| официальный реестр (наш.дом.рф и др.) | 11,0% | 1,2% |
| блоги и видео | 19,2% | 1,2% |
| отраслевые рейтинги и каталоги застройщиков | 0% | 9,9% |
Наборы площадок в ссылках у двух систем разные. У «Алисы» по всем её ответам (579 ссылок) на первых местах ЦИАН (64 ссылки), «Яндекс Недвижимость» (48), «Домклик» (47) и «Авито» (46). Вместе эти четыре площадки дают 35,4% всех ссылок. У ChatGPT (339 ссылок) те же четыре площадки дают 1,5%. Чаще всего он ссылается на нишевые каталоги новостроек и отзовики: restate.ru, novostroy-m.ru, 2ГИС, yell.ru, pervichki.ru.
Самые цитируемые сайты застройщиков набрали по 2 ссылки в каждой системе: 0,3% ссылок у «Алисы» и 0,6% у ChatGPT.
На вопросах о надёжности и отзывах модели регулярно пересказывают жалобы дольщиков. Точную долю таких ответов мы не публикуем. Автоматическая разметка негатива при проверке пропускала явные жалобы, а ручная разметка всех ответов не проводилась.
Технический аудит сайтов
Полностью проверить все пять признаков удалось на 34 сайтах из 40. Три сайта в день аудита не открылись: ГК ТОЧНО, UPSIDE DEVELOPMENT и КОЛДИ. Их балл не «ноль», а «не измерен». У ГК Самолет, ПИК и ГК Страна Девелопмент главная страница отдала заглушку антибот-системы, поэтому h1 и срок сдачи на ней проверить нельзя.
| Признак | Есть | Нет | Не удалось проверить |
|---|---|---|---|
| сайт отвечает | 37 | 3 | — |
| robots.txt не запрещает ключевых ИИ-ботов | 36 | 1 | 3 |
| sitemap.xml | 33 | 4 | 3 |
| h1 на главной с названием компании | 4 | 30 | 6 |
| срок сдачи в статическом HTML | 15 | 19 | 6 |
Единственный сайт, где robots.txt закрывает ключевого бота, — ГК Расцветай, закрыт GPTBot. Балл 3 и выше у 30 сайтов из 34. Самое частое упущение — h1 с названием компании: он есть только на четырёх главных страницах.
Ограничение метода: запрос с именем бота в заголовке User-Agent показывает, что отдаёт сайт на такой запрос. Он не доказывает, что настоящий бот с его адресов получит то же самое.
Связь технического балла с упоминаниями
Мы сопоставили технический балл с долей ответов о городе, где компания названа. Сопоставление по 19 компаниям: ГК ТОЧНО исключена, её сайт в день аудита не открылся.
| Показатель | Значение |
|---|---|
| ранговая корреляция Спирмена | −0,30 (p = 0,21) |
| корреляция Пирсона | −0,34 (p = 0,15) |
| компаний | 19 |
Статистически значимой связи нет. Компании с более высоким баллом не назывались чаще: единственный сайт с баллом 5 (ГК Новый Нижний) не назван ни разу, а Брусника с баллом 2 названа в 4 ответах из 15. На таком объёме нельзя утверждать, что состояние сайта не влияет на видимость. Можно утверждать только, что в этой выборке влияние не проявилось.
Что из этого следует
Это выводы-гипотезы, опирающиеся на цифры выше, а не проверенные причинные утверждения.
Вопрос «видят ли застройщика нейросети» нужно разделить на два. Первый: называют ли компанию. Второй: называют ли её жилые комплексы. На вопросы покупателя о лучших и премиальных новостройках модели отвечают названиями ЖК. Упоминаемость проектов наших застройщиков мы не измеряли, это следующий шаг.
В ответах о надёжности ссылаются на сторонние площадки, а не на сайт застройщика. Ссылка на собственный сайт там почти не встречается. Если компания хочет влиять на эти ответы, вероятно, работать придётся с площадками, на которые модели ссылаются: агрегаторами, картами, отзовиками, СМИ. У каждой системы набор этих площадок свой.
Техническое состояние сайта в этой выборке не отличало часто упоминаемых от редко упоминаемых. При этом в ответах об объектах модели чаще всего ссылаются именно на собственный сайт, поэтому точность и полнота фактов на нём остаются важны.
Сходится ли это с другими
| Исследование | Что измеряли | Что говорит нашим цифрам |
|---|---|---|
| brandfound, «Новостройки РФ в нейросетях», 2026 | 53 застройщика, 1 500 небрендовых запросов, 12 366 ответов, 9 систем | Семь крупнейших агрегаторных экосистем дают 37% всего корпуса цитат. У «Алисы» в нашем замере четыре крупнейшие площадки дают 35,4% ссылок. Технического аудита сайтов в той работе нет |
| Проверка 73 страниц точным тестом Фишера, Habr, 2026 | семь признаков HTML у часто и однократно цитируемых страниц | Шесть признаков из семи не различают эти группы. Вопрос смежный, но другой: там сравниваются уже процитированные страницы, у нас — компании, в том числе ни разу не названные |
| Кейс премиального ЖК, GAEO | один объект, восемь систем | Разрыв между брендовыми и небрендовыми запросами был описан раньше нас. Наш вклад — отраслевая выборка и разбивка по типам вопросов |
Ограничения
- Один прогон. Ответы нейросетей от раза к разу отличаются, устойчивость цифр во времени не проверялась.
- Небрендовый блок — 20 компаний и 288 случаев. Для тонких сравнений это немного.
- GigaChat в данных отсутствует. Источники Perplexity не сохранены. Источники ChatGPT — ссылки в тексте ответа, а не служебный список цитат; они есть в 81 брендовом ответе из 120. Отсутствие ссылки не доказывает, что сайт не использовался.
- Список источников «Алисы» — это то, что вернул API вместе с ответом. Он есть даже у ответов-отказов, поэтому отказы из анализа исключены.
- Названия городов в запросах стояли в именительном падеже («Я нахожусь в Самара»). Формулировки одинаковы для всех городов, но они не совпадают с тем, как спрашивает живой человек. Как изменятся цифры при естественных формулировках, покажет только повторный замер.
- Классификация доменов и правила распознавания названий — наши. Обе таблицы приложены, их можно проверить и оспорить.
- Разметку негатива мы не публикуем по причине, описанной выше.
Вывод
Если застройщика назвали в вопросе, нейросеть отвечает о нём. Сама же она предлагает его покупателю редко: без названия в вопросе компанию назвали в 40 случаях из 288 (13,9%), из них в 31 — в ответ на прямой вопрос о надёжных застройщиках. На вопросы о лучших новостройках модели чаще называют ЖК, на вопросы о покупке и инвестициях отвечают рассуждениями о рынке. В ответах о надёжности компании модели ссылаются на агрегаторы, карты, отзовики и СМИ и почти не ссылаются на её сайт. Технический балл сайта в нашей выборке с частотой упоминаний не связан.
Поэтому видимость застройщика в нейросетях — не только задача сайта. Она складывается из трёх частей: как модели называют компанию, как называют её жилые комплексы и что пишут о ней площадки, на которые модели ссылаются. У каждой системы эти площадки свои, и у каждой компании картина своя.
Данные
Таблицы доступны для скачивания: данные исследования, XLSX. В них все 760 строк с текстами ответов и статусами; упоминания по каждой паре «застройщик — ответ»; классификация 322 доменов; технический аудит по признакам с отметкой «проверено / не удалось проверить»; сверка выборки с рэнкингом ЕРЗ.РФ. Каждую цифру статьи можно воспроизвести по этим таблицам.
Замеры: 7–11 сентября 2026 года. Выборка зафиксирована по ЕРЗ.РФ на 01.09.2026 до начала замеров.
Как проверить свою компанию
Отраслевой замер показывает общую картину, но не отвечает на вопрос, как нейросети видят конкретного застройщика. Для этого нужен персональный аудит: те же вопросы о компании, её жилых комплексах и её городе в основных нейросетях; разбор площадок, на которые модели ссылаются в ответах о ней; проверка сайта по тем же признакам. Если вы хотите провести такой аудит для своей компании, напишите на info@webformula.pro.