Почему российские бренды остаются вне поля зрения Al

Современные потребители все чаще начинают путь к покупке не с изучения полок в магазине, а с диалога с нейросетью. Запросы вроде «какая зубная паста эффективнее при чувствительных зубах» или «какой йогурт лучше: российский или импортный» становятся обыденностью. И здесь российские бренды сталкиваются с системной проблемой: в ответах ChatGPT они либо отсутствуют, либо упоминаются с дисклеймером «бюджетный вариант» или «простая альтернатива западным маркам».

Согласно недавнему исследованию аналитической компании, после серии типичных потребительских запросов выяснилось, что генеративные модели устойчиво ассоциируют импортные товары с категориями «качество» и «надежность», в то время как отечественным достаются характеристики «простые» и «массовые».

Мнение рынка: проблема не в предвзятости, а в данных

По оценке предпринимателя, гендиректора Angel Relations Group, автора курса «Использование ИИ в PR- и digital-коммуникациях» в Центре медиапрактик НИУ ВШЭ Алексея Карлова, влияние нейросетей на потребительское поведение уже стало ощутимым фактором, хотя его масштабы только начинают раскрываться.

По его словам, влияние нейросетей на поиск товаров и услуг внутри GPT-чатов, конечно, нельзя игнорировать, однако пока этот объем не слишком велик. Но внедрение блока AI-ответов в поисковые системы Google и Яндекс действительно дает заметный эффект. Он подчеркивает, что этот формат выдачи уже привлекает более 47 млн пользователей Рунета ежемесячно, причем AI-блоки располагаются выше традиционных ссылок, формируя первичное впечатление о продукте.

Почему же отечественные бренды проигрывают эту битву за внимание? Эксперты отрасли сходятся во мнении, что причина кроется в информационной архитектуре рынка. Международные корпорации десятилетиями формировали массивы качественного контента — от технологических описаний до глобальных обзоров. Российские же производители зачастую ограничиваются краткими карточками товаров или устаревшими пресс-релизами.

Корни проблемы: от языкового барьера до дефицита контента

Представители исследовательских и коммуникационных компаний добавляют, что ситуация усугубляется историей развития самих AI-моделей. Большинство генеративных систем изначально обучались на англоязычном контенте, где зарубежные бренды представлены исчерпывающе. Русскоязычные данные появляются там лишь при наличии стабильного потока запросов. Если информации о российском бренде недостаточно, модель просто «дотягивает» ответ из глобальной сети, автоматически отдавая приоритет знакомым именам вроде Nivea или Persil.

Специалисты выделяют несколько типичных искажений в восприятии отечественных FMCG-брендов. Во-первых, это имплицитный стереотип о «превосходстве импортного», который AI считывает из частоты и тональности упоминаний. Во-вторых, российские компании часто валятся в общую кучу: нейросеть игнорирует их индивидуальное позиционирование, так как не видит структурированных данных об уникальных линейках или технологиях. Ситуацию ухудшает использование устаревшей информации и отсутствие подтверждений премиального качества.

Окно возможностей и переходный период

Однако рынок не статичен. Усиление позиций отечественных LLM-моделей создает новые возможности для локальных игроков. Рост русскоязычных AI-решений и миграция пользователей в национальные экосистемы могут изменить баланс сил. Опрошенные эксперты отмечают, что время играет на руку российскому бизнесу: доступ к западным инструментам усложняется, в то время как локальные платформы активно интегрируются в повседневную жизнь.

Тем не менее, даже с приходом российских моделей, качество их ответов по-прежнему будет зависеть от данных, которые создает сам бизнес. «Попытка «попасть в ответы ChatGPT» не имеет смысла, если у бренда нет базы — структурированного сайта, описаний продуктов, данных о сертификации», — такова общая позиция экспертов по оптимизации.

Стратегия видимости: от SEO к GEO

Что же делать компаниям с ограниченными ресурсами? Аналитики советуют действовать точечно и прагматично. Вместо того чтобы хаотично наполнять сайт статьями, рекомендуется провести аудит: проанализировать, на какие источники нейросеть уже ссылается при запросах по вашей нише. Если это отраслевой портал или конкретное СМИ, усилия стоит направить на появление именно там. В широких нишах (косметика, бытовая химия) конкурировать с глобальными брендами сложно, поэтому фокус стоит сместить на узкие сегменты и создание уникального контента.

Ключевым фактором успеха становится глубина контента. Маркетинг не должен сводиться к лозунгам и ведению соцсетей. AI ценит конкретику: составы, источники сырья, стандарты качества, цифры и доказательную базу. Именно эти данные формируют экспертный имидж бренда в глазах алгоритмов.

Инструментарий для повышения AI-видимости уже сформирован. Он включает:

• Контентную глубину: публикация подробных описаний, обзоров производства, ESG-кейсов.
• Техническую оптимизацию: внедрение структурированных данных (Schema Markup).
• GEO-стратегии: адаптация контента специально для генеративных систем.
• Расширение присутствия: создание англоязычных версий сайтов для захвата глобального массива данных.

Исследования показывают, что в более чем 70% случаев AI опирается не на рекламные баннеры, а на официальные сайты и авторитетные отраслевые публикации. Если этих данных нет или они фрагментарны, модель неизбежно замещает пробелы зарубежным контентом.

Заключение: битва за цифровую видимость

Российская FMCG-индустрия производит конкурентоспособный продукт, но зачастую не рассказывает о нем на языке, понятном машинам. AEO/GEO-оптимизация становится новым стандартом рыночной борьбы. AI не стремится специально выделять импорт, он просто работает с той информационной средой, которую создал рынок. Чтобы изменить баланс, компаниям нужно переходить от режима «минимального присутствия» к системной работе с данными.

В мире, где первичным интерфейсом между брендом и покупателем становится нейросеть, выигрывает не обладатель самого большого рекламного бюджета, а тот, о ком AI может рассказать предметно, доказательно и без догадок. Бренды, инвестирующие в качественные данные сегодня, имеют шанс увеличить свою видимость в AI-выдаче в разы уже в ближайшие полгода, становясь точками притяжения для всей отрасли.