Что будет с маркетингом, когда посредником между человеком и брендом станет ИИ

Этот посредник уже пересказывает сайты вместо того, чтобы вести на них, собирает ответы из личной почты, слушает телефонные разговоры и выбирает товары за покупателя. Разбираю, что в маркетинге от этого ломается, что дорожает и что остаётся работать по-прежнему.

Маркетинг последних тридцати лет построен на прямом контакте. Мы показываем человеку рекламу, он приходит на сайт, читает текст, смотрит фотографии, сравнивает и решает. Между брендом и клиентом стояли площадки, но они были прозрачными: поисковик показывал ссылку, а дальше человек видел то, что вы для него приготовили.

Теперь в середине появился слой, который читает вместо человека и пересказывает ему своими словами. Это не прогноз, это уже работает. Разберу по порядку, что именно меняется.

Начну с самого болезненного для маркетинга.

В контролируемом эксперименте O’Reilly, результаты которого разошлись по отраслевым разборам, агентам предлагали два товара: подешевле с отполированным маркетинговым описанием и подороже с чистыми структурированными данными. Агенты последовательно выбирали второй. Цена решающим фактором не оказалась, а маркетинговый текст до принимающего решение слоя попросту не доходил.

Вдумайтесь как маркетолог. Выверенное УТП, работа копирайтера, эмоциональный заход. При машинном отборе всё это почти не работает, решают поля данных.

Не значит, что тексты больше не нужны. Значит, что у них появился второй читатель, которого не убедить интонацией. И до живого человека вы всё чаще доходите уже после того, как вас отобрала машина.

Второй сдвиг меняет расстановку бюджетов.

Раньше логика была простой: сделаем сильный контент у себя, и нас найдут. Сейчас данные говорят другое. По оценке AirOps, около 85% упоминаний брендов в ответах нейросетей приходят не с их собственных страниц, а со сторонних источников. А анализ Muck Rack на выборке из 25 миллионов ссылок показал, что 84% цитат приходятся на заработанные публикации, то есть на редакционные материалы, тогда как платный и рекламный контент даёт 0,3%.

Отсюда неудобный вывод. Ваш блог влияет на то, что модель о вас знает, куда меньше, чем обзоры, отраслевые публикации и обсуждения на стороне. А реклама, за которую вы платите, почти не влияет вовсе.

Это возвращает в центр разговора пиарщика, только с новыми метриками. Вопрос «в каком издании разместиться» дополняется вопросом «а цитирует ли это издание ChatGPT по нашей теме».

Третий сдвиг незаметный, но он ударит по отчётности.

Вся аналитика электронной коммерции построена на том, что человек смотрит страницу: показы, позиции, глубина просмотра, брошенные корзины. Когда поиск, сравнение и отбор происходят внутри ассистента, ничего этого не возникает. Данные о поведении начинаются в момент, когда товар уже в корзине, а всё, что было до, живёт внутри чата.

Добавьте к этому, что сами ответы нестабильны. В исследовании SparkToro шестьсот человек прогнали одни и те же запросы почти три тысячи раз, и вероятность получить дважды подряд одинаковый список брендов оказалась меньше одной сотой.

То есть метрика, к которой мы привыкли, исчезает, а та, что приходит ей на смену, требует статистики, а не одного замера.

Раньше репутация была чем-то, что чувствуют. Теперь у неё появились цифры.

Исследование BrightEdge на сотнях миллионов запросов показывает: негатив в ответах встречается редко, 2,3% упоминаний у Google AI Overviews и 1,6% у ChatGPT. Но распределён он по-разному. У Google на стадию, где человек уже выбирает между вариантами, приходится 1,5% негативных упоминаний, а у ChatGPT на ту же стадию 19,4%, в тринадцать раз больше.

И главное: в 73% случаев эти системы критикуют разные бренды, отвечая на один вопрос, потому что опираются на разные источники.

Практический смысл в том, что плохой отзыв перестал быть единичным событием где-то на второй странице выдачи. Теперь он может стать частью ответа, который повторяется каждому, кто задаёт похожий вопрос.

Пока маркетологи разбираются с органической видимостью, рекламные форматы уже заходят в тот же слой.

В ChatGPT реклама появилась в феврале и к лету показывалась примерно в половине бесплатных ответов в США. Google показал инвесторам рекламные форматы внутри AI Mode. Яндекс отчитался, что объявления в чатах с Алисой AI увидели более 460 тысяч рекламодателей, это три четверти всех рекламодателей платформы.

Отдельный сюжет из этой же серии: журнал Time начал отдавать AI-краулерам облегчённую версию страниц со встроенным рекламным блоком, которую живой читатель не видит. Первым рекламодателем там стал онлайн-банк.

То есть слой посредника монетизируется по той же схеме, что когда-то поиск: сначала органика, потом платные места рядом с ней.

Последний сдвиг пока в начале, но направление понятное.

ИИ-агенты уже умеют сравнивать товары и оформлять заказ, а инфраструктура под это достраивается: Cloudflare выпустила кошельки с лимитами трат для агентов, международные платёжные протоколы работают через обычные карточные системы. В России агентные покупки начались не в рознице, а в корпоративных закупках: Сбер перестраивает вокруг агентов процесс от планирования до оплаты.

Правда, первое поколение покупок прямо в чате уже свернули. Walmart обнаружил, что конверсия внутри чата втрое ниже, чем на собственном сайте, а опрос Semrush показал, что покупали прямо в ИИ-инструменте лишь 22% пользователей. Сейчас доминирует другая схема: агент находит и приводит, человек покупает у вас.

Но даже в таком виде это меняет ставки. Попадание в короткий список, который модель показывает пользователю, перестаёт быть имиджевой метрикой и становится строчкой в выручке.

Теперь важная часть, без которой картина была бы паникёрской.

• Люди никуда не делись. Трафик из ИИ-источников, по замерам Conductor на 3,3 миллиарда сессий, составляет пока около 1% от общего. Обычный поиск, прямые заходы, соцсети и почта продолжают работать. Меняется не всё сразу, а слой первого контакта.
• Реальная экспертиза дорожает. Модели цитируют то, что нашли, и тем охотнее, чем конкретнее материал. Собственные данные, живые кейсы, исследования и интервью попадают в ответы заметно чаще общих рассуждений. Работа, которую нельзя сгенерировать, становится ценнее, а не наоборот.
• Доверие по-прежнему строится с людьми. Модель может привести к вам клиента, но удержать его она не поможет. Всё, что происходит после первого контакта, остаётся вашей работой в прежнем виде.

Три вещи, которые имеют смысл независимо от того, как быстро пойдёт дальше.

1. Разделите два типа контента. Один для человека, с интонацией и историей. Второй для машины: точные факты, цифры, структурированные данные, прямые ответы на конкретные вопросы. Второй тип определяет, дойдёт ли человек до первого.
2. Перенесите часть усилий вовне. Если 85% упоминаний приходят со сторонних площадок, странно тратить весь бюджет на собственный блог. Отраслевые публикации, обзоры, сравнения, участие в чужих подборках влияют сильнее.
3. Начните мерить, пока это дёшево. Задайте ассистентам десяток вопросов своей категории и посмотрите, называют ли вас, что говорят и на какие источники ссылаются.

Для регулярного замера существуют GEO-сервисы: на российском рынке VisioBrand, AI Semantica, brandfound.ai и другие платформы, из международных Profound и Peec, которые с Алисой и GigaChat не работают. В brandfound видно частоту упоминаний против конкурентов, окраску этих упоминаний и список источников, на которые опирается каждая из десяти отслеживаемых моделей.

Маркетинг не исчезает, он теряет монополию на первый контакт. Между вами и человеком встал слой, который читает быстрее, пересказывает по-своему и решает, кого вообще показывать.

Из этого следует смена приоритетов. Убеждение работает позже, чем раньше, потому что сначала надо пройти машинный отбор. Дистрибуция важнее креатива, потому что модели читают внешние источники охотнее вашего сайта. Репутация становится измеримой, а значит управляемой. А привычные метрики придётся достраивать новыми, потому что часть старых перестаёт что-либо значить.

Хорошая новость в том, что все эти изменения пока стоят дёшево. Привести в порядок данные, выстроить внешние публикации и начать регулярно мерить сегодня обходится несравнимо меньше, чем догонять через год.

Какой из этих сдвигов вы уже почувствовали на своей работе, а какой пока кажется преждевременным? Интересно сравнить ощущения с разных рынков, потому что скорость перемен в нишах очень разная.

Если разбор пригодился, буду благодарен за плюс. Это помогает таким материалам набирать охват и доходить до тех, кому тема актуальна.

Пишу здесь регулярно про AI в маркетинге, видимость брендов в нейросетях, GEO и AEO. Подписывайтесь, чтобы не пропустить следующее.