Все чаще компании обращаются к нейросетям, когда выбирают CRM. Поэтому специалисты click.ru продолжили серию экспериментов с ИИ и на этот раз спросили Алису AI, DeepSeek, ChatGPT и ГигаЧат, какие CRM-системы они рекомендуют для бизнеса. Ответы заметно различались, но некоторые закономерности все же есть.
В этой статье эксперты click.ru:
-
изучили рекомендации каждой нейросети;
-
сравнили аргументы и источники;
-
попытались понять, по каким принципам ИИ оценивает CRM;
-
выяснили, что могут сделать маркетологи, чтобы нейросети чаще упоминали их бренд.
Для чего проводили эксперимент
Нейросетевых помощников много, и каждый из них формирует ответы по-своему. Поэтому ориентироваться только на одну-две модели было бы неправильно: картина получилась бы слишком узкой.
Нам было интересно не просто собрать список популярных CRM, а понять логику рекомендаций. Почему одну систему нейросеть ставит на первое место, а другую вообще не включает в подборку? На каких источниках строятся такие советы? Насколько сильно на них влияют официальные сайты, обзоры и отзывы? И может ли бренд увеличить свои шансы попасть в ИИ-выдачу?
Ответы полезны сразу нескольким группам:
-
командам, которые продвигают CRM, – чтобы понимать, откуда нейросети берут информацию и какие данные чаще используют в ответах;
-
предпринимателям – чтобы не принимать рекомендации чат-ботов на веру и понимать, как их проверять;
-
маркетологам и SEO-специалистам – чтобы лучше разобраться в механике формирования ИИ-выдачи.
Как проходил эксперимент
Расскажем подробнее, как мы проводили исследование.
Участники
В эксперименте участвовали четыре ИИ-ассистента: Алиса AI, DeepSeek, GigaChat и ChatGPT. Мы выбрали их не случайно: по данным нескольких исследований, эти сервисы входят в число наиболее востребованных среди российской интернет-аудитории.
-
ВЦИОМ отмечает, что ChatGPT используют 27% опрошенных, Алису – 23%, DeepSeek – 20%, ГигаЧат – 15%.
-
Исследование «Билайн.аналитики» дает другую картину: на первом месте Алиса AI с 67%, затем DeepSeek с 29% и ChatGPT с 7%.
-
По данным Импульс.Гуру, который оценивает объем трафика из нейросетей на сайты, доли распределились так: Алиса – 47%, DeepSeek – 30%, ГигаЧат – 14%, ChatGPT – 9%.
При этом у каждого ИИ-ассистента есть свои особенности, которые могут влиять на ответы.
-
Алиса AI – продукт Яндекса, ориентированный прежде всего на российскую аудиторию. Поэтому в ее ответах могут чаще появляться отечественные источники и ресурсы экосистемы Яндекса.
-
DeepSeek – китайская нейросеть. Ее рекомендации могут заметно зависеть от данных, на которых модель обучалась, поэтому актуальность сведений особенно важно проверять.
-
GigaChat – продукт Сбера, который активно используется в российском сегменте. В рекомендациях модель часто опирается на официальные и проверенные источники.
-
ChatGPT широко используется за пределами России, поэтому некоторые его рекомендации могут хуже учитывать специфику российского рынка.
Статистика из исследования Andretssen Horowitz
Исходные условия
Всем четырем нейросетям мы отправили одинаковый промпт:
Промпт для нейросетей
В нем зафиксировали несколько важных требований:
-
задали четкие критерии оценки, чтобы получить не просто список CRM, а аргументированные рекомендации;
-
попросили больше конкретики, чтобы можно было понять, на какие сведения опирается модель;
-
потребовали указывать источники к тезисам – это помогает проверить факты и понять, какие площадки влияют на ответ.
Что показал эксперимент
Теперь разберем ответы каждого ИИ-ассистента.
Алиса AI
С Алисой оказалось сложнее всего. Ответ получился настолько объемным, что не помещался в одно сообщение, поэтому нам несколько раз приходилось просить продолжение. Постепенно модель начала терять часть первоначальных требований: примерно с пятой позиции стало меньше ссылок, а к десятой изменился даже формат оформления и одна из CRM.
Ссылки цифрами в ответе Алисы
Конкретные данные в ответе были, но встречались неравномерно. Например, о RetailCRM Алиса пишет: «Тариф без оплаты – 1 пользователь, максимум 300 заказов ежемесячно». Это полезная и проверяемая информация.
Но рядом встречаются более общие формулировки вроде «Логика интерфейса подходит для работы магазина, однако вначале настройка может занять некоторое время». Такие характеристики сложно оценить без дополнительных пояснений.
Фрагмент ответа Алисы
Основой ответа стали официальные сайты CRM и профильные обзоры. Источников было много – это плюс. Однако часть текста выглядела как пересказ рекламных формулировок с сайтов самих сервисов. Например: «дает все сразу», «покрывает весь операционный цикл», «объединяет задачи, чат, видеозвонки, конструктор сайтов и складской учет». То есть данных много, но критического анализа иногда не хватает.
Итог. Алиса собрала большой объем информации и использовала много источников, однако местами ей не хватило конкретики и самостоятельного анализа. Кроме того, длинный ответ привел к тому, что модель постепенно отошла от исходных требований.
DeepSeek
Ответ DeepSeek больше всего напоминает полноценную экспертную консультацию. Все CRM разобраны примерно по одной схеме, для каждой есть подробная карточка, оценки по критериям, а также сильные и слабые стороны.
Фрагмент ответа DeepSeek
Особенно много конкретных данных: числа, стоимость, технические параметры. Например: «Открытое API поддерживает интеграцию с 2500+ сервисами по REST», «Через API можно выгрузить 1000 контактов за 0,8 сек», «Напоминания автоматически отправляются по SMS – 1 рубль за сообщение». Именно такую детализацию мы и просили в промпте.
DeepSeek использовал разные источники: официальные сайты CRM, публикации в медиа, Google Play и другие площадки. При этом модель не ограничилась пересказом рекламных материалов, а пыталась сопоставлять системы и делать выводы.
Например, она предлагает выбирать CRM в зависимости от бюджета или размера компании. Это уже не перечисление характеристик, а попытка интерпретировать собранные данные.
Итог. Среди четырех ответов DeepSeek дал один из самых подробных результатов: много конкретики, разные типы источников и достаточно глубокое сравнение.
ChatGPT
Ответ ChatGPT по структуре оказался близок к DeepSeek. Модель соблюла условия промпта, подробно разобрала CRM, привела факты и ссылки.
Конкретики тоже много. Например, упоминаются продолжительность пробного периода и стоимость тарифов. Но периодически появляются менее точные формулировки: «Готовых интеграций меньше, чем у лидеров рынка» или «одно из самых зрелых коробочных решений среди российских».
Фрагмент ответа ChatGPT
Еще одна особенность – большое количество сравнений. Почти каждая CRM рассматривается относительно конкурентов. С одной стороны, это удобно: сразу видно, чем один продукт отличается от другого. С другой – если человек плохо знаком с рынком CRM, большое количество параллельных сравнений может затруднить восприятие.
Большая часть источников – официальные сайты. Также ChatGPT обращался к материалам на Хабре, Sostav, 42clouds, Kokoc, A2IS и в Википедии.
Итог. Ответ получился понятным, аргументированным и достаточно подробным. При этом источники можно было бы разнообразить, а количество сравнений – сократить.
ГигаЧат
ГигаЧат тоже подготовил развернутый ответ: подробно описал каждую CRM и в целом выполнил требования промпта.
Фрагмент ответа ГигаЧата
Конкретных данных достаточно. Например: «Цена платных тарифов начинается от 1990 рублей в месяц на компанию», «Упреждающий защитный фильтр WAF, двухфакторная авторизация, резервное копирование каждые несколько часов».
Однако при проверке источников обнаружилась важная особенность: почти вся информация взята с официальных сайтов CRM. Из независимых материалов модель использовала только один рейтинг на Хабре. Из-за этого ответ во многом строится на том, как сами компании описывают свои продукты. Независимых оценок и отзывов заметно меньше.
Итог. ГигаЧат дал аккуратный и подробный ответ, но использовал небольшой набор независимых источников. Поэтому его выводы стоит дополнительно проверять.
Что совпало в ответах нейросетей
После этого мы сравнили все четыре генерации между собой. Различия оказались довольно заметными, но несколько общих закономерностей все же появились.
Общие лидеры
Все четыре нейросети поставили Битрикс24 на первое место. Оценки различаются не слишком сильно: от 8,2 балла у Алисы до 9,4 у ChatGPT.
amoCRM, Мегаплан и RetailCRM также стабильно занимают высокие позиции и входят в четверку лидеров почти во всех ответах.
Вероятная причина – большое количество информации об этих продуктах. У нейросетей есть доступ и к официальным описаниям, и к обзорам, и к пользовательским отзывам.
Какие источники используют все модели
Набор источников у нейросетей во многом похож.
-
Официальные сайты. Это основа почти любого ответа. Оттуда модели берут цены, список возможностей, условия тарифов и описание продукта.
-
Отраслевые обзоры. Часто используются Хабр, DTF, CNews, TAdviser, VC.ru и другие профильные площадки.
-
Несколько любимых источников. У каждой модели есть площадки, на которые она ссылается особенно часто. DeepSeek активно использовал DTF и Хабр, ГигаЧат – Хабр, Алиса – TAdviser и CNews, ChatGPT – прежде всего официальные сайты.
-
Отзывы пользователей. Их упоминают все нейросети, но конкретные ссылки на отзывы встречаются заметно реже.
Получается, что основу большинства рекомендаций составляют официальные сайты CRM и несколько крупных обзорных площадок. Это во многом объясняет, почему верхние строчки рейтингов совпадают.
Чем отличаются источники
Самый широкий набор площадок оказался у Алисы. Помимо официальных сайтов, она использовала материалы Skillbox Media и Яндекс Практикума, агрегаторы CRMIndex и «Отзовик», публикации в Дзене, Unisender, Kokoc и на Хабре.
DeepSeek и ChatGPT по разнообразию источников примерно сопоставимы. DeepSeek обращается к DTF, Хабру, CNews, Google Play и другим площадкам, хотя официальные сайты CRM все равно остаются для него одним из главных источников. ChatGPT использует Хабр, Sostav, 42clouds, Kokoc, каталог A2IS и Википедию.
ГигаЧат оказался самым консервативным: почти весь его ответ построен на материалах самих CRM и одной публикации на Хабре.
Чем отличаются сами ответы
DeepSeek и ChatGPT показали более широкий взгляд на рынок. Помимо известных брендов, они включили в подборки нишевые решения: S2 CRM, RegionSoft CRM, РосБизнесСофт CRM, ONLYOFFICE CRM, SAP HR и другие.
Алиса и ГигаЧат были осторожнее и в основном перечисляли наиболее известные продукты, которые регулярно появляются в рейтингах и обзорах.
Больше всего конкретных данных, на наш взгляд, дал DeepSeek: цифры, цены, технические показатели и другие параметры. ChatGPT тоже часто приводил конкретику, хотя периодически переходил к общим формулировкам.
У Алисы и ГигаЧата заметно чаще встречались универсальные характеристики вроде «интерфейс перегружен», «нужно время на освоение» или «стоимость зависит от тарифа».
Почему лидеры попадают в рекомендации
Теперь посмотрим, что объединяет CRM, которые нейросети ставят выше остальных.
Битрикс24
Битрикс24 занял первое место во всех четырех ответах. Но это не обязательно означает, что система объективно лучше конкурентов по всем параметрам. Скорее, большую роль играет ее присутствие в информационном поле.
На официальном сайте много отдельных страниц о возможностях, тарифах, интеграциях и сценариях использования. Поэтому практически на любой вопрос нейросеть может найти достаточно подробную информацию.
Кроме того, о Битрикс24 много пишут на Хабре, DTF, VC.ru и других площадках. Причем оценки там разные: в одних материалах хвалят широкий набор возможностей и масштабируемость, в других говорят о сложности освоения или перегруженности.
Статья на Skillbox Media вышла давно, но для Алисы это авторитетный источник
Благодаря этому у нейросетей есть не только официальная позиция компании, но и альтернативные точки зрения. Этим можно объяснить и разницу в оценках. Например, ChatGPT дал системе 9,4 балла, а DeepSeek – 8,5.
Нейросетям нравятся независимые публикации
Дополнительный источник информации – агрегаторы отзывов, включая Startpack, Т-Банк, iTrack и другие площадки. Там пользователи обсуждают стабильность, интерфейс, поддержку и другие особенности системы.
В результате вокруг Битрикс24 сформирован очень большой массив структурированных и разнообразных материалов, которые удобно использовать нейросетям.
amoCRM
У amoCRM тоже заметный информационный след. На официальном сайте подробно описаны тарифы и возможности, а на Хабре и других отраслевых ресурсах опубликовано много обзоров. Кроме того, практически во всех материалах повторяется четкое позиционирование продукта – «CRM для продаж». Для нейросетей такой устойчивый смысловой сигнал особенно удобен: они быстро понимают, для какой задачи предназначен продукт.
Много данных есть и на сайтах с отзывами. Правда, оценки там заметно различаются. Одни пользователи называют интерфейс одним из самых удобных на рынке, другие жалуются на технические проблемы или поддержку.
Поэтому модели, которые сильнее опираются на отзывы, например DeepSeek и Алиса, оценивают отдельные параметры ниже. ChatGPT и ГигаЧат, которые чаще используют официальные и обзорные источники, ставят более высокие баллы. Отсюда и разброс оценок – примерно от 8,0 до 9,0.
Нейросети часто ссылаются на крупный агрегатор мнений «Отзовик»
Мегаплан
Мегаплан работает с 2008 года, поэтому за это время вокруг продукта накопилось большое количество обзоров, сравнений и кейсов. Этого информационного массива достаточно, чтобы регулярно попадать в верхнюю часть рейтингов, но не всегда хватает для первых позиций.
В отличие от Битрикс24, у Мегаплана меньше публикаций. А по сравнению с amoCRM у него нет настолько четкого и постоянно повторяющегося позиционирования.
В обзорах продукт часто описывают как сочетание CRM и таск-менеджера. Для пользователя это может быть плюсом, но для нейросети такой сигнал менее однозначен.
Популярный у нейросетей источник
Отзывы тоже противоречивы: пользователи отмечают возможности для управления проектами и доступную стоимость, но одновременно критикуют отдельные особенности интерфейса и поддержки. Поэтому нейросети хорошо знают этот продукт, но редко ставят его на первое место.
RetailCRM
RetailCRM занимает третье-четвертое место в ответах трех нейросетей, но DeepSeek вообще не включил систему в десятку.
Одна из возможных причин – специализация продукта. RetailCRM в первую очередь ориентирована на интернет-магазины и розницу. Для классических B2B-продаж, строительства, производства или части сервисных компаний ее возможности могут быть менее универсальны. Нейросети учитывают эту специализацию, поэтому в общем рейтинге CRM система может уступать более универсальным решениям.
Информационный след у RetailCRM тоже меньше, чем у Битрикс24 или amoCRM. Официальный сайт подробно рассказывает об интеграциях с маркетплейсами и службами доставки, есть публикации в профильных блогах, однако общий объем материалов и отзывов заметно ниже.
Статья, взятая за основу ГигаЧатом
Что мешает другим CRM попасть в топ
С остальными системами ситуация отличается.
SberCRM упомянули три нейросети из четырех: ChatGPT, Алиса и ГигаЧат. При этом продукт сравнительно новый, поэтому материалов о нем пока меньше: официальный сайт, несколько публикаций в CNews и отдельные отзывы.
1С:CRM появилась только в ответе Алисы. Информации о системе много, но значительная часть тесно связана с общей экосистемой 1С. Чтобы разобраться в продукте, нужно понимать ее устройство и терминологию.
YouGile, «Простой бизнес», OkoCRM, EnvyCRM, Brizo и ClientBase имеют собственные сайты и отзывы, но заметно реже появляются в крупных отраслевых публикациях.
Общая проблема здесь не столько в самих продуктах, сколько в количестве и структуре открытой информации о них. Нейросети сложнее уверенно рекомендовать сервис, если у них недостаточно данных, чтобы составить полноценную картину.
Как CRM попасть в рекомендации нейросетей
Эксперимент показывает: ИИ-ассистенты активно используют открытые источники. Значит, брендам имеет смысл системно работать с информационным полем вокруг продукта.
-
Публиковать подробные обзоры на отраслевых площадках. Это могут быть Хабр, VC.ru, Sostav, Skillbox Media и другие ресурсы. Чем содержательнее материал, тем больше полезных фактов сможет извлечь из него нейросеть.
-
Попадать в рейтинги и сравнения. Подборки и материалы формата «CRM A против CRM B» помогают нейросетям понять место продукта на рынке. Особенно полезны подробные сравнения по конкретным критериям.
-
Развивать отзывы на независимых площадках. Важна не только оценка в звездах, но и содержание. Хороший отзыв объясняет, какую задачу решает сервис, сколько времени помогает сэкономить, с какими системами интегрируется и какие ограничения есть у продукта.
-
Системно работать с официальным сайтом. Именно официальный ресурс остается одним из главных источников для всех четырех нейросетей. Поэтому возможности, тарифы, интеграции, ограничения и сценарии использования лучше описывать конкретно и структурированно.
На маркетплейсе click.ru доступны в том числе CRM, которые участвовали в нашем исследовании: amoCRM, RetailCRM, Мегаплан, YCLIENTS, МойСклад, Planfix, i2crm, HelloClient и другие. Часть сервисов для бизнеса и маркетинга можно оплачивать бонусами, которые начисляются за рекламные расходы через click.ru. Так рекламный бюджет работает дважды: помогает привлекать аудиторию и одновременно дает возможность сократить расходы на дополнительные инструменты.