Продвижение в нейросетях: как ИИ формирует предпочтения покупателей

У брендов возникает новая задача: не просто коммуницировать с клиентом, а быть предпочтительным для ИИ, который становится промежуточным «советчиком» между бизнесом и потребителем.

В этой статье расскажем о том, что меняется, и почему нейросетям доверяют, а также о том как брендам встроиться в новую логику рынка.

Почему ИИ становится точкой принятия решения

Мы привыкли думать, что нейросетевые рекомендации — это «следующая версия персонализации». На самом деле речь идет о куда более глубокой трансформации.

1. Алгоритмы формируют выбор так же, как раньше это делали витрины и ТВ

ИИ анализирует миллионы сигналов: контекст, цели пользователя, поведение в предыдущие месяцы, историю покупок, эмоциональные маркеры, локальные предпочтения.

Когда нейросеть предлагает бренд, люди склонны воспринимать это как объективный совет, а не как рекламу. Это ключевое отличие нового канала.

2. Пользователи доверяют ИИ сильнее, чем традиционным форматам

Мы видим это даже в рамках тестов для клиентов: если бренд попадает в рекомендации моделей (ChatGPT, ЯндексGPT, Claude, Perplexity), это вызывает у аудитории ощущение, что он прошел отбор.

Происходит то, чего не было раньше: ИИ становится социальным доказательством.

3. Нейросети дают точную персонализацию — вплоть до момента здесь и сейчас

Алгоритм учитывает:

• настроение пользователя,
• траекторию его поиска,
• актуальный контекст задачи,
• интересы, которые меняются еженедельно,
• уровень дохода и ролевое поведение.

Такой уровень персонализации невозможен в классическом маркетинге.

Что это значит для брендов прямо сейчас

Мы наблюдаем важный сдвиг: конкуренция перемещается из поисковиков и социальных сетей в нейронные модели, которые учатся на открытых данных и выстраивают собственные рейтинги значимости брендов.

Если раньше бренд соревновался за место на полке или в рекламном блоке, то теперь он должен соревноваться за позицию в модели, которая решает, что показать пользователю как «лучший вариант».

Главный вопрос: как сделать так, чтобы ИИ рекомендовал ваш бренд?

Чтобы попасть в рекомендации нейросетей, бренду нужно закрыть три уровня задач:

1. Единая и чистая цифровая сущность

ИИ должен понимать:

• кто вы как бренд,
• чем вы отличаетесь,
• что подтверждает вашу экспертизу,
• где вас цитируют.

Если цифровые данные «шумные», разрозненные или противоречивые — модели будут обходить бренд стороной.

2. Репутационная видимость

Нейросети дают предпочтение тем, кого цитируют надежные источники:

• медиа,
• экспертные площадки,
• независимые отраслевые сайты,
• публичные базы данных,
• продуктовые отзывы.

Это почти аналог PR, но уже на уровне «обучающего материала» для моделей.

3. Контент, который модели могут интерпретировать

ИИ плохо работает с:

• отсутствием структуры,
• неоднозначными формулировками,
• устаревшими описаниями,
• отсутствием смыслового ядра бренда.

Обученные модели нейронных сетей выбирают тех, кто объясняет себя просто, последовательно и доказательно.

Почему брендам требуется предварительное исследование

Сейчас большинство компаний не знают, как их видит нейросеть — и видит ли вообще.

Мы сталкиваемся с этим постоянно: сильные бренды хорошо выглядят в офлайне, но почти незаметны для моделей. И наоборот — локальные компании неожиданно оказываются «в топе» рекомендаций, потому что информационно понятны алгоритмам.

Для решения этой задачи применяются два взаимодополняющих инструмента, которые позволяют диагностировать положение бренда в нейронных моделях и скорректировать его цифровое присутствие:

 Исследование бренда и конкурентов в нейронных сетях

Это фундаментальный этап перед любыми активностями в ИИ.

Исследование показывает:

• как нейросети ранжируют ваш бренд относительно конкурентов,
• какие атрибуты поднимают вероятность попадания в рекомендации,
• через какие источники модели строят мнение,
• какие слабые и сильные сигналы формируют «портрет» бренда,
• какие точки роста дают максимальный эффект в коротком цикле.

Это не похоже на классические маркетинговые исследования — это диагностика конкурентоспособности бренда в контексте обученных моделей.

GEO-продвижение бренда в нейронных сетях 

Если исследование — это стратегия,
то GEO-продвижение — это практическая реализация.

Задача GEO:

• усилить бренд-сущность в цифровой среде,
• повысить цитируемость в источниках, значимых для ИИ,
• укрепить досье бренда в нейросетях,
• увеличить вероятность попадания в рекомендации.

Доступными инструментами становятся:

• структурированная контент-модель,
• «карта сущностей» бренда,
• оптимизация внешних источников,
• PR-повышение для алгоритмов,
• работа с визуальными и текстовыми маркерами,
• создание обучающих паттернов для моделей.

Что получит бизнес в результате

• Рост органических рекомендаций в нейросетях
• Улучшение восприятия бренда в диалоговых платформах
• Увеличение конверсии за счет доверия к алгоритмам
• Улучшение качества входящего спроса
• Сокращение затрат на рекламу (ИИ приводит «своих» пользователей)
• Укрепление позиции бренда на рынке, в том числе в новых регионах
• Более четкое позиционирование в цифровой среде

ИИ становится посредником между брендом и потребителем — и это нельзя игнорировать

В ближайшие два–три года все сильные бренды будут проводить исследования видимости в ИИ-моделях, так же как сегодня проводят исследования по полке или по восприятию упаковки.

То, что мы называем «пространством бренда», стремительно расширяется до уровня моделей, которые определяют, что человек увидит первым — и чьему мнению он доверит.

Поэтому задача бизнеса — не догонять рынок, а заранее формировать свой образ в среде, которая и будет формировать выбор.