Рейтинг GEO/AEO-агентств России — 2026: 10 участников, 15 ответов Алисы и неожиданный победитель
Как я решил устроить чемпионат GEO-агентств
В российском интернет-маркетинге появилась замечательная спортивная дисциплина — рейтинги агентств по продвижению в нейросетях.
Компании публикуют топы подрядчиков, демонстрируют собственную экспертность, рассказывают об успехах в ChatGPT и Алисе. Иногда создаётся ощущение, что победителя некоторых соревнований можно определить ещё до стартового свистка.
Я занимаюсь AEO/GEO-продвижением и последние месяцы с интересом наблюдаю за развитием этого рынка. В какой-то момент захотелось проверить довольно простую гипотезу.
Если GEO-агентства продают попадание брендов в рекомендации нейросетей, насколько хорошо сами агентства представлены в этих рекомендациях?
Причём интересовала меня не только видимость.
Можно прекрасно описать технологию продвижения на сайте, но практически отсутствовать в ответах ИИ. А можно постоянно появляться в рекомендациях нейросети, не особенно подробно объясняя клиентам, за что они платят.
Поэтому я решил оценивать оба направления.
Так появился первый бета-выпуск авторского исследования «Рейтинг Посконного»: десять GEO/AEO-агентств России, публичные методологии и 15 ответов Алисы AI.
Исследование проведено 27 октября 2026 года.
И сразу небольшое уточнение: себя я в список участников не включал. Хотелось всё-таки провести соревнование, а не организовать церемонию собственного награждения.
Отбор участников: девять по рейтингам, один по рекламе
Первая проблема любого рейтинга — кого приглашать.
Если отбирать компании исключительно по собственным представлениям о лидерах рынка, существует риск получить заранее ожидаемый результат.
Поэтому я использовал пять уже опубликованных рейтингов GEO/AEO-агентств: четыре нашёл через Яндекс и один через Google.
Далее составил сводный список компаний и посчитал пересечения. Чем чаще агентство встречалось в разных источниках, тем выше была вероятность попасть в исследование. При равенстве учитывалось среднее нормализованное место.
Так сформировалась девятка участников.
Десятое агентство — Lead Zeppelin — попало в чемпионат через рекламу Яндекс Директа.
Логика простая: если компания покупает поисковое присутствие по теме GEO/AEO, интересно посмотреть, насколько хорошо её знают органические ответы Алисы.
При этом рекламное размещение не давало никаких дополнительных баллов.
Один из исходных рейтингов был опубликован представителем VVERH DIGITAL и содержал это агентство на первом месте. Аффилированность была раскрыта автором, поэтому я решил сохранить источник, но зафиксировать обстоятельства.
Для контроля проверил отбор без этого рейтинга. Состав девяти участников не изменился.
И ещё принципиальный момент: чужие рейтинги определяли только состав участников, но не их итоговые оценки.
Ни одно агентство не получило баллы просто потому, что раньше уже занимало первое место в каком-нибудь топе.
Почему выбрал Алису, а не пять нейросетей сразу
В основе моей маркетинговой логики лежит простой принцип:
Сначала считаем рыбу, потом выбираем озеро.
Для бизнеса важно не то, в скольких нейросетях можно измерить присутствие бренда, а где находятся потенциальные клиенты и насколько ценен контакт с ними.
Для первого выпуска я выбрал Яндекс с Алисой AI как коммерчески интересный для российских компаний канал.
Это не утверждение, что Алиса объективно лучше всех остальных моделей. Это сознательное ограничение исследования одним пользовательским маршрутом.
Протокол был следующим:
- Вводим запрос в обычный поиск Яндекса.
- Если появляется нейроблок Алисы, анализируем его ответ.
- Если нейроблока нет, используем отдельную вкладку Алисы AI.
Не выбираем самый красивый ответ из нескольких вариантов. Правило одинаковое для всех.
В результате получили 11 ответов из нейроблока поиска и четыре из отдельной Алисы AI.
Методология: половину баллов даёт не нейросеть
Максимальная оценка агентства — 100 баллов.
Из них 50 баллов приходятся на публичную методологию продвижения, ещё 50 — на качество и устойчивость представления агентства в ответах Алисы.
Блок №1. Методология — 50 баллов
Я оценивал одну выбранную основную страницу GEO/AEO-услуги каждого участника по шести критериям:
- Связь продвижения с бизнес-задачами клиента и экономикой — до 12 баллов.
- Работа с коммерческими интентами, спросом и выбором AI-каналов — до 10.
- Message Fit: качество позиционирования под задачу пользователя — до 8.
- Работа с сайтом, внешними источниками, SEO и digital PR — до 8.
- Аналитика, повторяемость измерений и проверяемость результатов — до 8.
- Прозрачность KPI, обещаний и условий сотрудничества — до 4.
Здесь мы измеряем не фактическую квалификацию всех сотрудников агентства, а полноту и проверяемость публичного описания предлагаемой услуги.
Это разные вещи.
Отличный подрядчик может не раскрывать всех подробностей работы на сайте. И наоборот: великолепно написанный лендинг ещё не гарантирует эффективного исполнения договора.
Но для потенциального клиента публичная методология тоже имеет значение.
Блок №2. AI Reputation — 50 баллов
Я подготовил пять запросов с разными сценариями выбора GEO/AEO-подрядчика.
Вопросы касались продвижения бизнеса в нейросетях, работы с Алисой, выбора подрядчика для B2B, сравнения агентств и достижения измеримых рекомендаций ИИ.
Каждый запрос проверялся трижды без изменения формулировки.
Всего получилось 15 ответов Алисы. В каждом оценивались все десять участников — 150 отдельных наблюдений.
Использовалась шкала от 0 до 4:
0 — агентство отсутствует.
1 — название просто упомянуто.
2 — нейросеть корректно связывает компанию с нужной специализацией.
3 — агентство попадает в список подходящих исполнителей.
4 — Алиса аргументированно рекомендует его под задачу пользователя.
За качество представления в ответах начислялось до 40 баллов. Ещё 10 можно было получить за устойчивость: по два за каждый из пяти запросов, если агентство достигало минимум второй ступени во всех трёх сериях.
Главный принцип: упоминание бренда и полноценная рекомендация подрядчика не равнозначны.
Именно это различие я называю Message Fit — соответствием представления компании реальному запросу пользователя.
Что происходило в трёх раундах
Первый раунд уверенно начал Head Promo. Агентство получало содержательные рекомендации сразу по нескольким запросам и лидировало по качеству AI-представления.
Во втором раунде ситуация изменилась.
NeuroReach, который первоначально не появлялся в ответе по одному из B2B-сценариев, теперь получил сильную рекомендацию с упоминанием специализации, целевых промптов и KPI.
«Пиксель Плюс», Digital Geeks и VVERH DIGITAL тоже регулярно присутствовали в выдаче, но характер рекомендаций различался.
Например, Алиса в некоторых ответах связывала «Пиксель Плюс» с рекламными форматами в чате с Алисой.
Это вполне реальное направление продвижения, но мы проверяли органическое GEO/AEO-позиционирование. Поэтому подобное представление не могло автоматически получить высший балл.
Здесь и обнаруживается важная проблема: нейросеть может знать бренд, но рекомендовать его не совсем за ту услугу, которую ищет пользователь.
После третьего раунда лидером по блоку AI Reputation оказался NeuroReach — 27,3 балла из 50.
Следом шли Head Promo — 26,7, «Пиксель Плюс» — 25,3, Digital Geeks — 20,0 и VVERH DIGITAL — 18,7.
Однако чемпион определялся суммой двух дисциплин.
Рейтинг GEO/AEO-агентств России: итоговая десятка
1 место. NeuroReach — 74,8 балла из 100
Методология — 47,5. Алиса AI — 27,3.
Победитель первой версии исследования. NeuroReach показал наиболее подробное раскрытие методологии на оцениваемой странице и занял первое место по качеству рекомендаций Алисы.
На сайте представлены система измерений, различение упоминаний и рекомендаций, работа с источниками, а также ограничения интерпретации результатов.
2 место. Пиксель Плюс — 64,8 балла
Методология — 39,5. Алиса AI — 25,3.
Сильная техническая и аналитическая составляющая публичной услуги, уверенное присутствие в ответах. При этом в некоторых сценариях Алиса связывала компанию с рекламными инструментами вместо органического GEO.
3 место. VVERH DIGITAL — 64,2 балла
Методология — 45,5. Алиса AI — 18,7.
Одна из наиболее подробно описанных GEO-услуг в исследовании: коммерческие запросы, мониторинг, этапы работ, KPI. По качеству представления в проверенных ответах уступила двум лидерам.
Разница между вторым и третьим местами составила всего 0,6 балла.
4 место. Head Promo — 57,7 балла
Методология — 31,0. Алиса AI — 26,7.
Главный претендент на победу по ходу AI-раундов. По рекомендациям Алисы практически не уступил NeuroReach, однако получил меньше баллов за полноту публичного описания методологии.
5 место. Digital Geeks — 49,0 балла
Методология — 29,0. Алиса AI — 20,0.
Агентство стабильно появлялось в общих сравнительных запросах о GEO-подрядчиках. Представленность в Алисе оказалась сильнее подробности раскрытия технологии на выбранной странице.
6 место. Kokoc Group — 41,2 балла
Методология — 40,5. Алиса AI — 0,7.
Один из наиболее интересных контрастов. Публичная методология раскрывает коммерческие интенты, Query Fan-Out, SEO и аналитику, но в наших 15 ответах Алиса практически не представляла агентство как профильного GEO-подрядчика.
7 место. Lead Zeppelin — 38,5 балла
Методология — 38,5. Алиса AI — 0.
Участник, отобранный через Яндекс Директ. Публичная страница объясняет работу с рекомендациями и видимостью, однако в полученной серии ответов агентство не появилось.
8 место. Demis Group — 37,3 балла
Методология — 34,0. Алиса AI — 3,3.
Комплексный подход с SEO, контентом и внешними источниками. Присутствие в ответах было редким, но зафиксирована содержательная рекомендация под B2B-задачу.
9 место. РА «Ковалёвы» — 35,5 балла
Методология — 35,5. Алиса AI — 0.
На оцениваемой странице раскрыты работа с интентами, воронкой и источниками. В пятнадцати проверенных ответах агентство не появилось.
10 место. Ашманов и партнёры — 34,3 балла
Методология — 27,0. Алиса AI — 7,3.
Известный SEO-бренд, который появлялся в ответах Алисы и иногда получал аргументированные рекомендации. При этом конкретная GEO-страница набрала меньше баллов по принятой шкале публичной методологии.
Важно: низкое место в этом исследовании не означает низкую квалификацию агентства. Мы сравнивали ограниченный набор публичных материалов и ответов конкретной нейросети в конкретный день.
Главный сюрприз: хорошая методология ещё не означает хорошую AI-видимость
На мой взгляд, наиболее интересная пара участников — Kokoc Group и Head Promo.
У Kokoc Group результат методологического блока составляет 40,5 балла, а AI Reputation — всего 0,7.
У Head Promo ситуация обратная: 31 балл за описание методологии и 26,7 балла за представление в ответах Алисы.
Это наглядно показывает, почему нельзя сводить оценку GEO-подрядчика к одному показателю.
Публично описанная технология, узнаваемость бренда и качество рекомендации ИИ — три разных измерения.
А коммерческая эффективность клиентских проектов — четвёртое, которое в данном исследовании мы вообще не измеряли.
Когда Алиса не рекомендует никого — это тоже результат
Один из пяти промптов трижды не дал полноценного выбора GEO/AEO-подрядчика из нашей десятки.
Вместо конкретных исполнителей Алиса преимущественно рассказывала о способах продвижения и аналитических инструментах.
Можно было заменить вопрос более удобным и добиться красивой таблицы.
Но мы оставили запрос без изменений.
Если пользователь спрашивает, к кому обратиться, а получает инструкцию, как самостоятельно заниматься продвижением, это важное наблюдение о поведении нейросети.
Не каждый запрос с намерением выбрать исполнителя обязательно приводит к рекомендации компании.
Это нужно учитывать и при составлении рейтингов, и при продаже GEO-продвижения клиентам.
Что пришлось исправить в собственной методологии
Без неприятных эпизодов наше соревнование тоже не обошлось.
После получения первых результатов я пересмотрел правила доказательности в методологическом блоке.
Первоначально учитывались дополнительные материалы на корпоративных сайтах. Затем я принял решение оценивать строго одну заранее выбранную GEO/AEO-страницу каждого агентства.
Это ограничение применили ко всем десяти участникам и заново пересчитали 60 подоценок.
Веса критериев и ответы Алисы не менялись.
Решение принималось уже после появления первых результатов — поэтому скрывать его было бы неправильно. Для следующего выпуска такое правило должно быть окончательно зафиксировано до начала измерений.
В исследовании также есть ограничения по документированию региона, времени, персонализации и технических условий получения ответов.
Именно поэтому я называю рейтинг первой бета-версией, а не окончательным вердиктом о российском рынке GEO.
Что в итоге показало исследование
NeuroReach победил в нашем чемпионате по совокупности публичной методологии и качества рекомендаций Алисы AI.
«Пиксель Плюс» занял второе место, VVERH DIGITAL — третье.
Но для меня как интернет-маркетолога главный вывод находится за пределами турнирной таблицы.
Продвижение в нейросетях необходимо оценивать не только по доле упоминаний, но и по смыслу рекомендаций.
Если нейросеть назвала бренд, это ещё не означает, что она предложила подходящего подрядчика.
Если компания попала в список, это ещё не означает, что пользователь понял причины её выбрать.
И даже аргументированная рекомендация сама по себе не доказывает получения заявки или продажи.
GEO/AEO должно постепенно переходить от подсчёта присутствия бренда к оценке того, насколько это присутствие помогает потенциальному клиенту сделать выбор.
Для этого нужны измерения, контрольные коммерческие запросы, качественный анализ ответов и человеческая экспертиза.
Потому что нейросети могут собрать рейтинг за несколько минут. А вот отвечать за методологию и смысл опубликованных результатов всё равно придётся человеку.
Автор: Сергей Посконный, интернет-маркетолог из Краснодара, специализация — AEO/GEO, продвижение бизнеса в ответах ИИ.
Исследование «Рейтинг Посконного», первая бета-версия, 27 октября 2026 года.
Полная версия исследования с контрольными промптами, ссылками на страницы агентств, подробными ограничениями и числовой матрицей из 150 оценок опубликована на Sostav:
Комментарии 1
Написать комментарийВойти