В последние годы бизнес-пейзаж переживает кардинальные изменения, вызванные стремительным развитием технологий искусственного интеллекта. Чат-боты нового поколения — такие как ChatGPT от OpenAI, Claude от Anthropic и Gemini от Google DeepMind — всё чаще становятся основными инструментами поиска информации для миллионов пользователей по всему миру. Это смещает традиционную парадигму: если раньше бренды активно инвестировали в SEO-продвижение, стремясь попасть на первую страницу Google, то сегодня приоритет смещается в сторону оптимизации контента для взаимодействия с ИИ.
Эта тенденция меняет не только подход к маркетингу и рекламе, но и сами бизнес-модели крупных компаний. Кто-то уже успел адаптироваться к новой реальности, кто-то только начинает перестраиваться. Рассмотрим подробнее, что именно происходит в индустрии и как компании ищут новые способы оставаться видимыми в эпоху ИИ.
Традиционное поисковое продвижение (SEO) долгие годы оставалось одним из основных инструментов в арсенале маркетологов. Подбор ключевых слов, оптимизация заголовков, работа с внешними ссылками — всё это было частью огромной индустрии, оцениваемой в десятки миллиардов долларов.
Однако рост популярности ИИ-поиска меняет правила игры. Пользователи всё чаще формулируют сложные запросы в чат-ботах и получают развернутые ответы сразу, без перехода по ссылкам. Появляется новое направление — LLMO (Large Language Model Optimization), или оптимизация под большие языковые модели.
Цель LLMO — сделать так, чтобы упоминание бренда, продукта или услуги попадало в ответы ИИ-ассистентов на релевантные запросы. И это требует совсем другого подхода: не просто хорошо индексируемого текста, а контента, который легко интерпретируется и "усваивается" ИИ.
1. Формирование "питательных" данных для ИИ
Крупные компании начали инвестировать в создание "структурированного знания" о своих брендах: подробные описания продуктов, актуальные FAQ, технические характеристики, истории успеха клиентов. Всё это публикуется в открытых источниках, чтобы ИИ-модели могли включить информацию в свои базы знаний.
2. Сотрудничество с разработчиками ИИ
Некоторые бренды идут ещё дальше — они налаживают сотрудничество с разработчиками языковых моделей. Так, например, компании передают лицензированные датасеты или специально адаптированные материалы для обучения и дообучения моделей, чтобы повысить вероятность упоминания бренда в ответах.
3. Актуализация брендинга через упоминания
Маркетологи всё чаще задумываются над тем, как органично "вплетать" бренд в общественные дискуссии и информационные потоки, чтобы повысить шансы на его упоминание в ответах ИИ. Для этого используются стратегии работы с медиа, создание экспертного контента, участие в исследованиях и открытых инициативах.
4. Инвестиции в собственных виртуальных помощников
Некоторые крупные компании, особенно в сферах электронной коммерции и финансов, начали развивать собственные чат-боты и ИИ-ассистентов. Эти инструменты помогают не только удерживать клиентов в экосистеме бренда, но и собирать данные о новых потребностях аудитории.
Трансформация поведения пользователей заставляет и рекламные агентства пересматривать свои стратегии. Теперь в их задачи входит не только привлечение трафика через поисковики, но и интеграция брендов в экосистему ИИ.
1. Новый тип контента
Агентства создают материалы, которые легче "понимаются" языковыми моделями: простые формулировки, логичная структура, отсутствие маркетинговых штампов. Приветствуются фактическая точность, нейтральный тон и ясность.
2. Фокус на знания, а не на клики
Вместо того чтобы гнаться за кликами и переходами, рекламные стратегии всё чаще ориентируются на укрепление доверия к бренду и его роли как носителя экспертного знания в определённой области.
3. Отдельные команды по LLM-оптимизации
В некоторых агентствах начали появляться команды, отвечающие именно за оптимизацию под большие языковые модели. Их задача — анализировать, как различные модели "видят" информацию о бренде, и корректировать контент-стратегии.
4. Этичность и контроль качества
ИИ не только помогает продвигать бренды, но и создаёт новые риски: например, неправильное цитирование или устаревшая информация могут нанести ущерб репутации. Агентства активно работают над созданием протоколов контроля качества данных.
Перестройка маркетинговых стратегий под ИИ-поиск открывает перед брендами новые возможности, но в то же время ставит ряд вызовов:
Прозрачность работы ИИ. Большие языковые модели часто не раскрывают источников информации, что делает работу над повышением видимости бренда более сложной.
Рост конкуренции за внимание. Упоминание бренда в ответах ИИ становится новым "местом борьбы" за внимание пользователя.
Этические вопросы. Как убедиться, что бренд представлен корректно и этично, если информация о нем обрабатывается и интерпретируется автономными системами?
Тем не менее, для тех, кто сумеет быстро адаптироваться, открываются огромные перспективы. Ведь привычки пользователей меняются: они всё реже кликают по ссылкам и всё чаще полагаются на "единый, уверенный ответ", который им предоставляет ИИ.
По оценкам аналитиков, доля пользователей, которые будут искать информацию через ИИ, а не через традиционные поисковики, будет стремительно расти в ближайшие 3–5 лет. Это значит, что брендам нужно уже сегодня инвестировать в свою видимость в "ИИ-пространстве":
Разрабатывать чёткие, прозрачные, хорошо структурированные описания своих продуктов.
Поддерживать регулярное обновление данных о себе в общедоступных источниках.
Работать над тем, чтобы становиться признанными экспертами в своих нишах.
Кроме того, маркетологам предстоит переосмыслить метрики успеха: вместо привычных показателей CTR и трафика акцент будет смещён на то, насколько часто и в каком контексте ИИ-ассистенты упоминают бренд в своих ответах.
Эпоха SEO, безусловно, ещё не завершилась окончательно. Но параллельно с ней стремительно вырастает новая реальность, где оптимизация под ИИ становится важнейшим элементом маркетинговой стратегии. И те бренды, которые сумеют быстро перестроиться, будут иметь серьёзное конкурентное преимущество в ближайшем будущем.