У меня есть курс для маркетологов, и я хочу, чтобы нейросети его советовали. Когда человек пишет Алисе или ChatGPT «посоветуй курс по нейросетям для маркетолога», нейронка собирает ответ из чужих страниц: подборок, обзоров, статей, каталогов. Чтобы попасть в ответ, надо оказаться на страницах, которые она читает. Вот и всё GEO, если без красивых слов.
Поэтому в сентябре я собрала список площадок, где можно опубликоваться бесплатно. Получилось 309: 178 русскоязычных и 131 англоязычная. Потом сделала девять адаптаций своих статей под пять площадок, и они до сих пор лежат неопубликованными.
Почему нельзя написать одну статью и разложить её везде
309 текстов не напишет ни один человек, да и команда из трёх тоже. Я надеялась на схему «написала в блог, адаптировала под площадки», но на первой же редакции она сломалась. RB.RU прямо пишет в правилах: «Если вы отправляли кому-то статью, размещали в блоге и удалили или выкладывали в общий доступ полностью или частично — колонка не подойдёт». Под такие редакции нужна отдельная статья со своим углом и своими примерами.
Тогда я решила проверить правила всех 178 русскоязычных площадок: страницы «для авторов», пользовательские соглашения, FAQ. Проверку делал Claude Code по моему ТЗ, я принимала результат, а цитаты самых важных площадок сверила глазами. Учитывала только то, что написано прямым текстом:
-
19 площадок требуют эксклюзив. Текст, который уже где-то выходил, даже в вашем блоге, они не примут. Среди них Cossa, RB.RU, Лайфхакер, Executive.ru, SEOnews, PPC.world, Tproger, iXBT Live и блоги Т-Банка.
-
30 гоняют текст через антиплагиат, у многих есть порог: на Хабре 75%, в Коннекте 85%, в блоге 1PS 90%. Timeweb Community проверяет каждую статью. Свои тексты эти площадки прямо не запрещают, но статья, перенесённая из блога, такую проверку скорее всего не пройдёт.
-
9 разрешают перенести свой текст. У VC.ru и DTF дословно: «Перенести собственный текст с другого сайта можно без ссылки на оригинал». Дзен просит поставить перекрёстную ссылку, Workspace пишет, что требований к уникальности у них сейчас нет.
-
У 50 площадок про уникальность ни слова, а у 70 я не нашла правил для авторов вообще. Чаще всего это редакционные издания, там условия обсуждают с редактором в переписке.
Выходит, честный кросспостинг работает примерно на десятке площадок из 178. Ещё три десятка потребуют переписать текст почти целиком, а под каждую эксклюзивную нужна отдельная статья.
Строже всех оказалась Cossa, хотя в моей нише нейросети ссылаются на неё в 33 ответах, это одна из самых цитируемых площадок. Из их требований: «Мы приветствуем статьи, написанные специально для Cossa. Мы не рассматриваем материалы, если они уже где-то опубликованы. И не отправляйте один текст в несколько изданий, так вы испортите отношения со всеми сразу».
Список огромный, времени мало. Мне был нужен фильтр, который покажет, какие площадки нейросети реально читают в моей нише.
Как я спросила сами нейросети
Для фильтра я взяла ГЕОранк. Сервис задаёт нейросетям вопросы ваших клиентов и сохраняет ответы вместе со списком источников. Источники тут самое ценное: видно, назвали ли вас, и сразу видно, откуда нейронка взяла информацию.
Что я сделала:
-
Завела в кабинете курс и конкурентов, крупные онлайн-школы, которые учат маркетологов работать с нейросетями.
-
Вопросы получились двух типов. 55 общих ГЕОранк сформировал сам: это то, что спрашивает человек, ещё не знающий про мой курс, например «где записаться на курсы по AI-маркетингу и сколько это стоит», «как избавиться от рутины в подготовке текстов для соцсетей». 12 узких и брендовых я дописала сама: «посоветуй курс по Claude Code для маркетолога на русском», «что за курс „Стать AI-native маркетологом“ и кто его автор».
-
Прогнала всё через четыре модели: Алису, ChatGPT, Perplexity и DeepSeek. Сервис опрашивает их через API, так что ответы не зависят от моей истории переписки с нейронками. Узкие вопросы прогнала дважды, потому что ответы от раза к разу плавают.
Получилось 316 ответов, в 267 из них были ссылки на источники. Claude сопоставил эти источники с моим списком площадок. Где нужно, он различал разделы одного сайта: например, блог Skillbox Media считал отдельно от страниц их курсов.
Так выглядит список ответов: модель, источники, назван ли бренд, текст вопроса и ответа.
Что показали источники
Нейросети сослались на 34 площадки из 309
275 площадок из моего списка ни разу не попали в источники ни к одной модели. На них может быть отличная аудитория и трафик, но в ответы про курсы по AI-маркетингу через них я сейчас не попаду. Почти девять десятых списка можно отложить, и для меня это самый полезный вывод всего замера.
Каждая модель читает свои сайты
Я ожидала, что у всех нейросетей будут примерно одни и те же любимые площадки. Оказалось, совсем нет:
-
Алиса ссылалась на Дзен в 16 ответах, а остальные три модели не сослались на него ни разу. С Пикабу то же самое: 9 ответов, все от Алисы. А Timeweb Community из 26 упоминаний получил от неё 25.
-
Perplexity чаще других ссылается на Хабр, VC.ru и Sostav. Sostav у него встретился в 8 ответах, у Алисы в 3.
-
ChatGPT читает шире всех. В ответах на общие вопросы он сослался на 319 разных сайтов, Алиса на 153, Perplexity на 117. Из моего списка он заметно чаще остальных берёт TenChat.
-
DeepSeek почти не даёт ссылок: источники нашлись только в 30 ответах из 79, так что следить за ним по источникам бесполезно.
Получается, «написать на VC» — это ставка на конкретные модели. Если ваши клиенты спрашивают Алису, Дзен и Пикабу для вас важнее, чем кажется по их репутации в профессиональной тусовке.
Конкуренты попадают в ответы через подборки
Дальше я открыла сами страницы, на которые ссылались модели. В моей нише это почти всегда подборки «топ-N курсов»:
-
«Топ-7 онлайн-курсов по нейросетям для маркетинга» на Timeweb Community;
-
«Топ-15 нейросети для маркетинга: лучшие курсы» на Пикабу;
-
«ТОП-8 онлайн-курсов использования ИИ в маркетинге» на Cossa;
-
похожие списки на Дзене и в TenChat.
Курсы конкурентов перечислены в этих подборках, и модели пересказывают их как готовый ответ. Мой план из-за этого поменялся. Я собиралась писать экспертную статью про AI в маркетинге, а нужнее оказалось попасть в существующие подборки или сделать свою, честную, где мой курс стоит рядом с конкурентами.
Каталоги курсов — отдельный канал
Ещё один тип источников в мой список вообще не попал, потому что статьи там не пишут. Это каталоги курсов: каталог Checkroi встретился в 30 ответах, Хабр Карьера в 12. Туда добавляют карточку курса, и модели такие страницы читают охотно.
Что с моим сайтом
На брендовые вопросы вроде «что за курс» и «сколько стоит курс Нади Пак» сайт курса попал в источники в 21 ответе из 32, а курс или меня назвали в 28 из 32. На узкие вопросы без названия меня не назвали ни разу, 0 из 64. Если спросить про курс по имени, нейросети его знают, но сами никому не советуют. Эту дыру и должны закрыть внешние площадки.
Рейтинг: куда идти в первую очередь
Чтобы получился план, я посчитала для каждой площадки простой балл:
балл = сколько ответов сослались на площадку ÷ порог входа
Порог входа: самопубликация — 1, премодерация — 2, через редакцию — 3. Если площадка требует эксклюзив, прибавляю ещё 1, потому что под неё придётся писать отдельный текст. Формула грубая и на науку не претендует, зато сразу видно, где час работы окупится лучше.
#
Площадка
Ответов
Алиса / ChatGPT / Perplexity
Как публиковать
Уникальность
Балл
1
VC.ru
36
14 / 8 / 14
самопубликация
можно перенести
36
2
Хабр
53
21 / 17 / 15
премодерация
антиплагиат
26,5
3
DTF
16
10 / 2 / 4
самопубликация
можно перенести
16
4
Дзен
16
16 / 0 / 0
самопубликация
можно перенести
16
5
Timeweb Community
26
25 / 1 / 0
премодерация
антиплагиат
13
6
Sostav (блоги)
11
3 / 0 / 8
самопубликация
антиплагиат
11
7
Пикабу
9
9 / 0 / 0
самопубликация
не указано
9
8
Cossa.ru
33
16 / 8 / 9
через редакцию
эксклюзив
8,2
9
TenChat
8
1 / 4 / 3
самопубликация
не указано
8
10
GitHub
5
2 / 2 / 0
самопубликация
не указано
5
11
Workspace Media
4
2 / 2 / 0
самопубликация
можно перенести
4
12
Коннект (Directline)
4
0 / 1 / 3
самопубликация
антиплагиат
4
13
Checkroi (блог)
9
4 / 5 / 0
через редакцию
не указано
3
14
Клерк (Трибуна)
3
3 / 0 / 0
самопубликация
не указано
3
15
Yagla.ru
5
5 / 0 / 0
премодерация
не указано
2,5
Колонка «Ответов» показывает, в скольких из 316 ответов площадка была среди источников, а цифры через косую — сколько из них пришлось на каждую модель. DeepSeek в таблицу не попал, ссылок он почти не даёт.
Мой план после фильтра
Из 178 русскоязычных площадок у меня осталось шесть площадок и два каталога:
-
VC.ru и Дзен. Одна статья на обе площадки с небольшой адаптацией. Перенос своего текста они разрешают, а вместе покрывают Алису, ChatGPT и Perplexity.
-
Хабр. Эту статью вы сейчас читаете.
-
Timeweb Community. Напишу отдельный текст в формате честной подборки курсов. Алиса берёт оттуда именно подборки, а перенос из блога антиплагиат не пропустит.
-
Sostav. Пишу ради Perplexity: он ссылается на Sostav чаще других моделей.
-
Cossa. Напишу одну эксклюзивную статью. Это долго, зато Cossa цитируют все три модели.
-
TenChat. Буду публиковать короткие статьи, их подхватывают ChatGPT и Perplexity.
-
Каталоги Checkroi и Хабр Карьера. Туда добавлю карточку курса, статьи там не нужны.
Остальные площадки я из списка не вычеркнула, у многих хороший трафик и живая аудитория. Для задачи «попасть в ответы нейросетей» они пока подождут.
Как повторить для своей ниши
Мой рейтинг годится только для курсов по AI-маркетингу и только на ноябрь 2026. В нише кредитов или юридических услуг модели будут ссылаться на совсем другие сайты, поэтому переносить мой список как есть смысла нет. Зато проверку для своей ниши можно повторить за вечер, и большую часть работы сделает ГЕОранк.
Что в нём оказалось удобным:
-
Запросы он собирает сам. Вы описываете продукт и конкурентов, сервис формирует пул вопросов, которые задаёт клиент, пока ещё не знает о вас. Самой сидеть и выдумывать полсотни формулировок не пришлось. Узкие и брендовые вопросы я дописала руками, их стоит добавить и вам: по ним видно, знает ли вас модель вообще.
-
Спрос проверяется честно. Модели опрашиваются через API, а не из чьего-то личного чата. Поэтому ответ не подстраивается под историю переписки, память и прошлые запросы пользователя. Если спросить ChatGPT со своего аккаунта, он легко назовёт ваш курс просто потому, что вы с ним сто раз про этот курс говорили. Через API этого шума нет, и видно, что модель отвечает любому человеку с улицы.
-
Источники сохраняются вместе с ответом. Их можно выгрузить и сопоставить со своим списком площадок, отдельно по каждой модели. Может оказаться, что вашим клиентам важна одна Алиса.
Раздел «Источники»: какие сайты нейросети цитируют чаще всего, в скольких ответах есть ваш сайт и в скольких сайты конкурентов.
-
Замер можно повторить. Через 2–4 недели после публикаций прогоните те же вопросы и сравните, появились ли вы в ответах и в источниках.
-
Сервис проверяет и сам сайт. Видна ли цена, есть ли разметка, мобильная версия, заголовки. Рядом с каждой проверкой стоит, насколько она влияет на ответы нейросетей, так что понятно, с чего начать правки.
Проверки сайта: зелёное в порядке, красное стоит поправить.
Одно дело сервис за вас не сделает: откройте страницы, на которые ссылаются модели. Формат, будь то подборка, обзор или каталог, часто решает больше, чем сама площадка.
Ограничения
-
Выборка небольшая: 316 ответов, одна ниша, ответы собраны 7–9 ноября 2026.
-
Ответы нейросетей плавают, поэтому одно появление площадки ничего не значит. Я смотрю на те, что встречаются много раз и у нескольких моделей.
-
Правила площадок я проверяла в ноябре 2026. Они меняются, перед публикацией их лучше перечитать.
-
Результатов «после» пока нет, свои публикации я только начинаю. Повторный замер допишу в этот пост.
Полный список из 309 площадок с типом публикации и требованиями к уникальности я собрала в PDF и выложила в своём Telegram-канале.
Источник: habr.com