Какие CRM рекомендуют топ-нейросети и почему: приемы лидеров для попадания в ИИ-ответы

Бизнес все чаще выбирает CRM-системы по совету нейросетей. Поэтому команда click.ru продолжает проводить эксперименты: на этот раз мы спросили у Алисы AI, DeepSeek, ChatGPT и ГигаЧата, какие CRM они рекомендуют для бизнеса. Ответы оказались разными, но кое-что их объединяло.

Мы разобрали каждый вариант, сравнили аргументы и нашли закономерности в том, как ИИ оценивает системы. А заодно выяснили, что можно сделать команде продвижения бренда, чтобы нейросети чаще его рекомендовали.

Зачем мы проводим эксперимент

ИИ-сервисов много, и каждый мыслит по-своему. Опросить только один или два — значит получить необъективную картину. Нам важно было не просто собрать названия, а понять логику, по которой ИИ выбирает ту или иную систему. Почему одну CRM упомянули, а другую нет? На чем основаны эти рекомендации, насколько они объективны и как повлиять на мнение ИИ?

Ответы на эти вопросы полезны сразу нескольким сторонам:

• команде продвижения CRM — чтобы понимать, на какие источники опираются нейросети и какие данные чаще всего берут для ответа;
• бизнесу, который выбирает сервис, — чтобы не слепо доверять чат-боту, а знать, как перепроверять рекомендации;
• сторонним маркетологам и SEO-специалистам — чтобы понять, как работает ИИ-выдача.

Методология эксперимента

Вот главное про наше мини-исследование.

Участники

В эксперимент мы включили 4 нейросети: Алису AI, DeepSeek, GigaChat и ChatGPT. Выбор не случайный: это самые популярные ИИ-помощники в России сразу по нескольким источникам.

• ВЦИОМ. Опрос интернет-пользователей показал такое соотношение: ChatGPT — 27%, Алиса AI — 23%, DeepSeek — 20%, ГигаЧат— 15%.
• «Билайн.аналитика». Алиса AI лидирует с долей 67%. Ближайший конкурент — DeepSeek с 29%. У ChatGPT 7%.
• Исследование Импульс.Гуру. Здесь нейросети проранжированы по долям трафика на сайты. У Алисы — 47%, у DeepSeek — 30%, у ГигаЧата — 14%, у ChatGPT — 9%.

У каждого из чат-ботов есть свои особенности, которые могут влиять на их генерацию.

• Алиса AI — это продукт Яндекса, ориентированный на российский рынок, поэтому ее ответы часто ведут пользователя на сайты экосистемы и другие отечественные сайты.
• DeepSeek — китайская нейросеть, которая генерирует ответ главным образом на основе своих обучающих данных. Это значит, что ее рекомендации могут сильнее зависеть от того, какие данные о CRM были в ее обучающей выборке, а не от свежих публикаций.
• GigaChat — разработка Сбера, которая имеет сильные позиции в крупных компаниях и госсекторе. Может давать более консервативные рекомендации, опираясь на проверенные решения и источники.
• ChatGPT — самая популярная нейросеть за рубежом на текущий момент. Рекомендации могут быть менее релевантны российскому рынку, однако в России она все равно очень востребована.

Статистика из исследования Andretssen Horowitz

Входные данные

Каждой нейросети мы задали одинаковый промпт:

Промпт для эксперимента

В этом нем мы сделали акцент на нескольких важных моментах:

1. Назначили четкие критерии оценки. Без них ИИ может выдать просто список названий, а нам было важно понять, на чем он основывает свои выводы;
2. Ограничили нейросеть в формулировках. Требуем конкретику, чтобы понять, откуда и какие факты возьмет робот;
3. Обязали подтверждать каждый тезис ссылкой на источник, чтобы снизить вероятность галлюцинирования и выявить закономерности.

Ход эксперимента и анализ ответов

Итак, давайте изучим, что нам выдали ИИ-сервисы.

Анализ ответа Алисы AI

С Алисой пришлось возиться дольше всего. Мы столкнулись с ограничением контекстного окна: полный ответ не помещался в одно сообщение, пришлось несколько раз просить продолжить. К концу модель забыла некоторые исходные требования: начиная с 5-го места она давала значительно меньше ссылок на источники, а для 10-го вообще на свое усмотрение изменила формат ссылок и даже назвала другой CRM-сервис.

Алиса начала давать ссылки цифрами

Конкретика в ответе Алисы есть, но не везде. Например, фраза про RetailCRM «Бесплатный тариф (1 пользователь, до 300 заказов в месяц)» написана хорошо. Но по той же RetailCRM в разделе «Удобство использования» написано общими словами: «Интерфейс логичен для задач магазина, но на старте может потребоваться время на настройку». По другим CRM ситуация аналогичная.

Часть ответа Алисы

Алиса ссылается главным образом на официальные сайты CRM и отраслевые обзоры. Источников действительно много, это большой плюс (подробнее об источниках в разных нейросетях мы написали ниже). Тем не менее, многие формулировки дословно повторяют маркетинговые материалы. Например, некоторые сильные стороны выглядят как скопированные с лендингов формулировки: «Предлагает «все в одном»: CRM, задачи, коммуникации, базовые инструменты для автоматизации», «Закрывает полный операционный цикл», «В одном окне собраны задачи, корпоративный чат, видеозвонки, конструктор сайтов, складской учет и BI-аналитика» и др. Не хватает критического анализа.

Итог. Генерация хорошая, но конкретика и аналитика хромают, а из-за переполнения контекстного окна нейросеть сбилась с требований изначального промпта.

Анализ ответа DeepSeek

Генерация этого сервиса производит хорошее впечатление и действительно напоминает экспертную рекомендацию, основанную на данных. Все оформлено единообразно, карточки каждой CRM детально расписаны, есть таблица с оценками по критериям, сильные и слабые стороны.

Часть ответа DeepSeek

Конкретика радует. Ответ наполнен цифрами: «Поддерживается открытое API для интеграции с 2500+ сервисов через REST», «API позволяет выгружать массивы данных со скоростью 1000 контактов в 0.8 секунды», «Автоматическая рассылка напоминаний по SMS (стоимость 1 руб./шт.)». Это именно то, что мы просили — цифры, факты, параметры.

DeepSeek старается использовать разнообразные источники: официальные сайты вендоров, медиаплатформы, Google Play. Нейросеть не просто пересказывает маркетинговые материалы, а дает оценки и сравнивает. Например, DeepSeek делает вывод о том, кому подойдет тот или иной продукт: «Если бюджет до 5 000 руб. на сотрудника — AmoCRM, если штат от 50 человек — Битрикс24». Это элемент экспертизы, а не пересказ.

Итог. Пока данный результат ближе всего к работе эксперта по автоматизации продаж. В генерации сочетаются конкретика, разнообразие источников и элементы анализа, полезные для выбора CRM.

Анализ ответа ChatGPT

Его генерация во многом похожа на предыдущую от DeepSeek: ИИ соблюдает требования промпта, пишет подробно, с фактами и ссылками. Уровень конкретизации высокий, однако немного уступает китайской нейросети. ChatGPT часто называет цифры (например, «14-дневный бесплатный тест без покупки лицензии», «Базовый облачный тариф начинается от 1500 руб./месяц за 5 пользователей при оплате за год» и т. д.), однако встречаются и общие фразы вроде «Количество готовых интеграций меньше, чем у лидеров рынка» или «Один из наиболее зрелых российских коробочных CRM-продуктов».

Часть ответа ChatGPT

В глаза бросается сравнительная манера изложения: почти каждый продукт описан в сравнении с другими. Это и хорошо, и плохо: хорошо, потому что показывает, чем одна CRM отличается от другой, а плохо, потому что читатель не успевает запомнить, кто есть кто, и теряется в этой цепочке сравнений.

Большая часть источников информации — официальные сайты. Помимо них нейросеть ссылается на статьи с рейтингами CRM на Хабр, Sostav, 42clouds, Kokoc, A2IS, Википедию.

Итог. ChatGPT предоставляет четкий, обоснованный и конкретный текст. Однако разнообразие источников оставляет желать лучшего, а обилие сравнений может запутать.

Анализ ответа ГигаЧата

Рейтинг от этого сервиса выглядит четким и взвешенным. Модель старается дать экспертный взгляд на продукты, но при этом сохранить объективность. Ответ объемный, карточки всех CRM подробно расписаны, требования промпта соблюдены.

Часть ответа ГигаЧата

Конкретики много, например: «Платные тарифы начинаются от 1990 руб./мес. за компанию», «Проактивный фильтр безопасности (WAF), двухфакторная авторизация, резервирование данных каждые несколько часов» и т. д. Однако если посмотреть на источники, видна явная проблема: ГигаЧат использует официальные сайты продуктов и одну единственную стороннюю публикацию на Хабр с рейтингом CRM. Это означает, что оценки основаны почти исключительно на рекламных данных.

Итог. На первый взгляд, ответ ГигаЧата аккуратный и конкретный. Однако из-за малого количества источников объективность под вопросом.

Сходства и различия в ответах

Мы сравнили четыре генерации по тому, как каждый чат-бот подходил к задаче. Разница оказалась глубже, чем мы изначально думали.

Общие лидеры

Все четыре нейросети поставили Битрикс24 на первое место. Разброс оценок небольшой: от 8,2 (Алиса) до 9,4 (ChatGPT). Это говорит о том, что данная CRM на российском рынке доминирует во всех источниках, на которые опираются ИИ-системы, от официальных сайтов до пользовательских обзоров. Сервисы amoCRM, Мегаплан и RetailCRM стабильно входят в топ-4 у всех нейросетей (с небольшими перестановками).

Сходства в источниках

Все ИИ-сервисы похожи в выборе ресурсов, на которые ссылаются.

1. Официальные сайты — основа для всех моделей. Цены, функционал, описания взяты оттуда.
2. Отраслевые обзоры нейросети берут с Хабра, DTF, CNews, Tadviser, VC.ru.
3. Опора на 1-3 «любимые» площадки. У каждой модели есть свой основной источник, который она цитирует чаще других. У DeepSeek — DTF и Хабр, у ГигаЧата — Хабр, у Алисы — Tadviser и CNews, у ChatGPT — официальные сайты.
4. Ссылки на отзывы без конкретики — все модели упоминают отзывы пользователей, но почти никогда не дают прямых ссылок.

Таким образом, все 4 нейросети работают примерно с одним и тем же пулом данных: официальные сайты + 2-3 популярных обзорных площадки. Это объясняет, почему топ рейтинга совпадает у всех.

Различия в источниках

Больше всего разных ссылок мы насчитали у Алисы. Она ссылается на официальные сайты, образовательные и обзорные платформы (например, Skillbox Media и Яндекс Практикум), агрегаторы отзывов и рейтингов (CRMIndex, «Отзовик»), независимые и корпоративные блоги (Дзен, Unisender, Kokoc, Хабр).

DeepSeek и ChatGPT похожи по разнообразию источников. Первый старается использовать много сайтов (DTF, Habr, CNews, Google Play и др.), но в приоритете у него все равно официальные сайты. Второй любит Хабр, упоминает специализированные рейтинги и обзоры (Sostav, 42clouds.ru, Kokoc), каталог A2IS.ru и Википедию.

ГигаЧат ограничивается официальными сайтами и единственной статьей на Хабре.

Различия в содержании ответов

DeepSeek и ChatGPT показали глубокое знание рынка: включили нишевые и малоизвестные системы (S2 CRM, RegionSoft CRM, РосБизнесСофт CRM, ONLYOFFICE CRM, SAP HR). Их рейтинги — это попытка охватить весь спектр: от гигантов до узкоспециализированных решений. Алиса и GigaChat выбрали более консервативный путь. Их списки состоят из самых популярных и раскрученных сервисов. Это варианты, которые чаще всего фигурируют в рейтингах.

На наш взгляд, DeepSeek дал больше всего конкретики: цифры, цены, проценты и т. д. ChatGPT тоже написал довольно конкретно, но иногда уходил в обобщения. Алиса и ГигаЧат грешат общими фразами вроде «интерфейс перегружен», «требуется время на обучение», «цена зависит от тарифа».

Анализ лидеров рейтинга

Посмотрим, что общего у лидеров и почему они обходят конкурентов.

Битрикс24

Этот сервис занял первое место во всех рейтингах. Причина не в том, что он объективно лучший, а в том, что он доминирует информационно.

Официальный сайт Битрикс24 содержит сотни страниц с описаниями функций, тарифов, интеграций и сценариев использования. Для нейросетей здесь масса конкретной информацию практически по любым вопросам.

На Хабре, DTF и VC.ru опубликовано множество материалов, где платформу разбирают с разных сторон. В одних статьях акцент делается на широких возможностях и масштабируемости, в других — на сложности освоения и перегруженности.

Статья на Skillbox Media старая, но Алиса все равно считает ее авторитетным источником

В результате у нейросетей формируется объемная картина: они видят и сильные стороны, и слабые. Именно поэтому оценки разнятся — ChatGPT ставит 9,4, опираясь на официальные данные и позитивные обзоры, а DeepSeek — 8,5, потому что использует еще и критические материалы.

Нейросети любят независимые публикации

На агрегаторах отзывов (Startpack, Т-Банк, iTrack и др.) размещены мнения пользователей о продукте. Одни довольны стабильностью, другие жалуются на интерфейс и поддержку. Модели учитывают и тех, и других, но в разной пропорции.

Таким образом, у Битрикс24, вероятно, самый большой массив структурированной, разнообразной и доступной для парсинга информации.

AmoCRM

У этого продукта тоже значительный информационный след. Официальный сайт подробно описывает тарифы и функции, а на Хабре и в профильных блогах вышло множество обзоров. Интересный момент: ключевое позиционирование «CRM для продаж» повторяется в разных материалах, и нейросети легко его считывают.

На агрегаторах отзывов у Amo тоже большой массив данных. Но здесь мнения расходятся сильнее, чем у Битрикс24. Одни пользователи называют интерфейс самым удобным на рынке, другие жалуются на зависания и поддержку. DeepSeek и Алиса, которые активно используют отзывы, снижают оценку за надежность. ChatGPT и GigaChat, которые больше полагаются на официальные и обзорные источники, ставят балл выше. Разница в оценках (от 8,0 у Алисы до 9,0 у ChatGPT), скорее всего, объясняется именно этим.

ИИ активно ссылаются на «Отзовик» — один из крупнейших агрегаторов мнений в рунете

Мегаплан

Это одна из старейших CRM на рынке, существует с 2008 года. За 18 лет о ней вышло огромное количество публикаций: обзоры, сравнения, кейсы. Этого массива данных достаточно для стабильного попадания в топ-4, но не для того, чтобы подняться выше.

Информации много, но она не создает эффекта доминирования. У Мегаплана нет такого гигантского объема статей, как у Битрикс24. У него нет такого четкого и повторяющегося позиционирования, как у AmoCRM. В обзорах его часто описывают как «гибрид CRM и таск-менеджера». Это компромиссная формулировка, которая не дает нейросетям яркого сигнала.

Популярный источник информации для ИИ

Кроме того, по данным агрегаторов отзывов, у Мегаплана неоднородная репутация: пользователи хвалят управление проектами и доступные цены, но жалуются на техподдержку и интерфейс. Возможно, именно этот разрыв между сильными и слабыми сторонами не позволяет нейросетям ставить высокие баллы по всем критериям. В итоге Мегаплан для ИИ остается крепким середняком: его видят, но в лидеры не пускают.

RetailCRM

Этот сервис занимает 3-4-е место у трех моделей, но DeepSeek не включил его в топ-10. Наиболее вероятная причина таких разночтений — узкая специализация. RetailCRM хорошо закрывает задачи интернет-магазинов и ритейла, но не слишком полезен для классических B2B-продаж, строительства, услуг или производства. Нейросети видят это и не могут поставить его высоко в общем рейтинге, так как он слишком специфичен.

Информационный след тоже не самый большой. У RetailCRM есть официальный сайт с подробными описаниями интеграций с маркетплейсами и службами доставки, есть статьи в профильных блогах. Но по объему публикаций сервис сильно уступает Битрикс24 и AmoCRM. Пользовательских отзывов тоже меньше.

Тот самый материал, который взял за основу ГигаЧат

Чего не хватает другим сервисам, чтобы попасть в топ

С прочими продуктами дела обстоят иначе. SberCRM упомянули три нейросети из четырех (ChatGPT, Алиса, GigaChat). Это молодой продукт, активно продвигаемый Сбером. Информации о нем в открытых источниках значительно меньше, чем о лидерах: несколько обзоров на СNews, официальный сайт, единичные отзывы. 1С:CRM упоминается только Алисой. Информация о продукте есть, но она сильно специфична: чтобы понять, что такое 1С:CRM, нужно разбираться в экосистеме 1С. YouGile, «Простой бизнес», OkoCRM, EnvyCRM, Brizo, ClientBase — у всех этих продуктов есть сайты и отзывы, но публикаций в профильных медиа мало.

Главная проблема всех этих сервисов — объем и структура данных о них в открытых источниках. Нейросети не могут сформировать уверенную рекомендацию, если им не из чего собрать общую картину.

Как CRM-сервису попасть в рекомендации нейросетей

Эксперимент показал, что нейросети компилируют информацию из открытых публикаций, поэтому следует системно работать с информационным полем вокруг бренда.

1. Публиковать детальные обзоры в известных онлайн-медиа, таких как Хабр, VC.ru, Sostav, Skillbox Media и подобных. Чем глубже обзор, тем больше фактов ИИ сможет вытащить из него для своего ответа.
2. Участвовать в рейтингах. Чем чаще сервис упоминается в списках лучших, тем выше шанс попасть в рекомендации ИИ. Если в открытом доступе есть детальное сопоставление одной системы с другой, ИИ с большей вероятностью включит такой источник в ответ, особенно когда пользователь спрашивает «что лучше» или «в чем разница».
3. Стимулировать отзывы на внешних площадках. Важны и оценки, и детали: какие задачи решает продукт, сколько времени экономит, с какими сервисами интегрируется и т. д.
4. Развивать и наполнять официальный сайт. Как мы увидели в эксперименте, это основной источник данных для ИИ. Чем больше на сайте информации и чем проще нейросети ее спарсить, тем лучше.

На маркетплейсе click.ru представлены несколько систем из нашего эксперимента: amoCRM, RetailCRM, Мегаплан, YCLIENTS, МойСклад, Planfix, i2crm, HelloClient и другие. Их можно оплачивать баллами, которые начисляются за ведение рекламы через click.ru. Так что если бизнес регулярно запускает контекстную или таргетированную рекламу, с помощью маркетплейса он может сэкономить бюджет, чтобы потратить его, например, на продвижение в нейросетях.