GEO-исследование: AI-видимость жилых комплексов и девелоперов Новой Москвы

Время чтения: 10–12 минут

Дата публикации: 22 июня 2026 г.

Автор: Эксперты СоцМедиаМаркетинг

Новая Москва — крупнейшая стройка столицы. Здесь конкуренция между девелоперами достигает пика: десятки ЖК, сотни корпусов, тысячи квартир. В такой ситуации побеждает тот, кого видят и рекомендуют. Раньше для этого нужно было быть на первых местах в поисковой выдаче. Сегодня — в ответах нейросетей.

Покупатель все чаще приходит к ChatGPT, YandexGPT, Алисе или Perplexity не со списком сайтов, а с запросом: «Посоветуй Ж К в Коммунарке с бюджетом до 15 млн», «Какой застройщик в Новой Москве надежный?», «Где лучше инфраструктура?». Нейросеть выдает не ссылки, а готовый ответ — подборку из 3−7 вариантов с аргументацией.

Если вашего ЖК или бренда нет в этом коротком списке — покупатель может даже не узнать о вас. Первичный выбор уже сделан нейросетями.
Мы провели первое масштабное исследование AI-видимости на рынке недвижимости Новой Москвы: проанализировали 6 ключевых нейросетей, 300 реальных запросов покупателей и собрали более 14 000 упоминаний жилых комплексов, районов и девелоперов. Выяснили, кто уже занял лидирующие позиции в AI-рекомендациях, а кто рискует остаться вне зоны покупательской видимости.

Ниже — цифры, рейтинги и главные выводы для застройщиков.

Содержание:

Выбор моделей
Для исследования взяли самые популярные нейросети, с которыми ежедневно взаимодействуют покупатели недвижимости:

• ChatGPT — GPT-5.3
• Perplexity — Sonar
• Gemini — 2.5 Flash и 3.1 Flash Google Search
• DeepSeek — DeepSeek-V3.2
• YandexGPT — 5 Pro

Такой набор позволяет увидеть разницу в логике рекомендаций между западными и российскими LLM-моделями.

Типы запросов (промпты)
Мы разработали 300 промптов, покрывающих все этапы выбора жилья. Промпты были разделены на 7 смысловых категорий:

Детали объекта

«Высота потолков в ЖК Скандинавия»

Технико-проектные

Доверие и рейтинг

«Надёжный ли застройщик А101»

Репутационные

Цены, условия

«Ипотека в ЖК Филатов Луг»

Финансово-юридические

Сравнение объектов

«Скандинавия или Прокшино?»

Сравнительно-аналитические

Готовность к покупке

«Купить квартиру в Коммунарке»

Решающие (транзакционные)

Общая ориентировка

«Какие ЖК строятся в Новой Москве»

Информационно-исследовательские

Окружение, транспорт

«Что рядом с ЖК Прокшино»

Инфраструктурные

Классы жилья
Все объекты были распределены по 4 классам: эконом, комфорт, бизнес, премиум. Это позволило увидеть, какие комплексы универсальны, а какие — привязаны к одному сегменту.

Метрики исследования:

• AVS (AI Visibility Score) — промптов, в которых упоминается объект
• SOV AI (Share of Voice) — Доля упоминаний бренда среди всех в нише
• BMR (Brand Mention Rate) — Частота упоминаний в неделю

Сбор данных: 1 800 запросов (300 промптов x 6 моделей) с автоматическим парсингом и ручной валидацией.

1. Видимость в LLM — это концентрация, а не равномерное распределение
И по объектам, и по локациям, и по брендам ответы моделей воспроизводят ограниченный пул лидеров. Пользователь в диалоге с ИИ чаще сталкивается с уже доминирующими сущностями. Если вас нет в этом пуле — клиенты о вас просто не узнают.

2. Модели создают собственные перекосы выдачи
Разные движки по-разному усиливают отдельные ЖК, районы и девелоперов. Итоговая видимость зависит не только от сущности, но и от того, какая именно нейросеть отвечает.

3. Узнаваемость и повторяемость работают сильнее всего
Лидирующие комплексы, территории и бренды получают преимущество не случайно: нейросети устойчиво воспроизводят те названия, которые уже обладают сильным информационным следом.

4. AI-видимость становится самостоятельным конкурентным полем
Для рынка недвижимости это означает переход от классической SEO-логики к борьбе за присутствие в рекомендательных ответах нейросетей.

4

главных вывода в ходе исследования

Мы собрали 4 636 упоминаний жилых комплексов. Лидерство с большим отрывом удерживает «Скандинавия» — 569 упоминаний (12,3% от общего числа). Второе место у «Прокшино» (505). Замыкает тройку «Филатов Луг» (414).

ТОП-10 жилых комплексов по упоминаниям в нейросетях

569

Скандинавия

1

414

Филатов Луг

3

300

Саларьево Парк

4

239

Испанские кварталы

5

224

Новые Ватутинки

6

222

Троицкий

Десна

Лучи

Рязановское

7

8

9

10

505

12,3%

8,9%

6,5%

5,2%

4,8%

4,8%

213

212

203

4,6%

4,6%

4,4%

10,9%

Прокшино

2

Выводы по рейтингу ЖК

1. Лидерство сконцентрировано в верхней части рейтинга.
Два первых ЖК задают верхнюю планку видимости, а после топ-3 начинается заметное снижение. Разрыв между первым и десятым местом — более чем в 2,5 раза.

2. Видимость сосредоточена вокруг ограниченного пула объектов.
LLM чаще воспроизводят один и тот же набор заметных комплексов, а не распределяют внимание равномерно по рынку.

Среди районов и точек притяжения абсолютный лидер — Коммунарка с 970 упоминаниями (12,5% от общего числа). Далее с заметным отрывом идут Московский (820) и Сосенское (721).

ТОП-10 локаций по упоминаниям в нейросетях:

970

Коммунарка

1

721

Сосенское

3

691

Троицк

4

602

Саларьево

5

505

Прокшино

6

423

Ватутинки

Внуково

Щербинка

Рассказовка

7

8

9

10

820

377

367

316

Московский

2

Выводы по локационному рейтингу

1. Есть выраженный центр гравитации.
Коммунарка выступает самой устойчивой точкой видимости в ответах LLM и формирует явный максимум по числу упоминаний.

2. Верхний кластер локаций ограничен.
После первых 3−5 позиций начинается более плавное снижение, то есть внимание моделей концентрируется вокруг небольшого набора территорий.

3. Модели не распределяют внимание равномерно.
Даже внутри топовых районов разные движки смещают фокус по-своему.

Среди застройщиков расклад еще более контрастный. ПИК лидирует с 519 упоминаниями (28,6% от всех упоминаний девелоперов). На втором месте А101 (475), на третьем — Самолет (323).
Разрыв между третьим и четвертым местом огромен: у ФСК — уже только 74 упоминания.

ТОП-10 девелоперов по упоминаниям в нейросетях:

519

ПИК

1

323

Самолет

3

74

ФСК

4

64

Донстрой

5

63

Эталон

6

47

МИЦ

Гранель

ЛСР

MR Group

7

8

9

10

475

35

33

24

А101

2

Выводы по рейтингу девелоперов

1. Лидерство сосредоточено у нескольких сильных брендов.
Первые три позиции аккумулируют основную видимость, а особенно выделяются ПИК и А101.

2. После топ-3 видимость резко снижается.
У четвёртой позиции уже 74 упоминания, что означает очень большой разрыв между верхним кластером и длинным хвостом списка.

3. LLM чаще воспроизводят узнаваемые бренды.
Выдача концентрируется вокруг ограниченного набора девелоперов с сильным брендовым присутствием.

Анализ показал, что некоторые ЖК получают упоминания сразу в нескольких классах жилья — от эконома до премиума. «Скандинавия» и «Прокшино» — яркие примеры универсальности: они устойчиво присутствуют во всех сегментах.

Комфорт и бизнес дают основной объем видимости.
Именно эти два класса чаще формируют верхнюю часть распределения для большинства объектов.

Часть ЖК жестко привязана к одному сегменту.
У отдельных объектов заметна высокая концентрация в одном классе жилья, что делает их образ в нейросетях более узким и снижает охват аудитории.

Модельные перекосы: один ЖК — разные ответы.

Одна из ключевых находок: разные LLM по-разному распределяют внимание. Один и тот же ЖК может часто появляться в ответах DeepSeek, но быть невидимым для ChatGPT.

Пример — «Скандинавия»:

• Gemini 3.1 Flash — 208 упоминаний
• DeepSeek-V3.2 — 168
• Perplexity Sonar — всего 25

Вывод: нельзя ориентироваться на одну модель. Комплексная стратегия должна учитывать специфику каждой LLM .

1. Видимость в AI — отдельный актив бренда
Недостаточно просто присутствовать в инфополе — нужно формировать устойчивые связки «бренд + локация + сценарий запроса», чтобы модель чаще извлекала именно ваш объект.

2. Контент должен работать на нейросети
Материалы должны быть понятны не только людям, но и языковым моделям, которые агрегируют и повторяют наиболее устойчивые паттерны упоминаний.

3. Нужно оценивать видимость по моделям и типам запросов
Смотреть нужно не только общий объём видимости, но и то, в каких моделях, по каким типам запросов и в каком конкурентном окружении формируется преимущество.

4. AI-репутация требует комплексного подхода
Нейросети анализируют не только сайт, но и весь «цифровой след» бренда: упоминания в СМИ, рейтинги на агрегаторах, отзывы на геосервисах.

4

На основе исследования и нашего опыта мы выделили ключевые шаги:

Немедленные действия (1−3 месяца):

• Провести аудит текущей AI-видимости по 50−100 промптам
• Добавить на карточки ЖК таблицу параметров и блок FAQ
• Устранить противоречия в данных на сайте и агрегаторах

Среднесрочная стратегия (3−6 месяцев):

• Связать сущности: застройщик → ЖК → локация → инфраструктура
• Настроить мониторинг отзывов и регламент реагирования на негатив
• Внедрить структурированные данные (Schema.org) для всех объектов

Долгосрочная перспектива (6−12 месяцев):

• Создать контент-кластеры под сценарии выбора (гайды, сравнения)
• Развивать упоминания в авторитетных СМИ и отраслевых рейтингах
• Достичь устойчивой видимости по 150−200 промптам

✓ Проведен аудит текущей AI-видимости по целевым промптам
✓ На сайте по каждому ЖК есть таблица параметров и блок FAQ
✓ Факты о проектах согласованы на всех ресурсах
✓ Сущности связаны: застройщик → ЖК → локация → инфраструктура
✓ Настроен мониторинг отзывов и есть регламент реагирования на негатив
✓ Внедрен цикл ежемесячных улучшений по итогам анализа AI-ответов
✓ Используются структурированные данные для маркировки контента

По итогам исследования. В нём — все цифры и рейтинги.