Путь клиента с AI: персональные рекомендации без лишних шагов

Generative AI меняет не только подходы маркетологов, но и поведение самих потребителей — фактически перестраивает пользовательский путь (customer journey). Прежде длинный маршрут клиента мог включать поисковый запрос, чтение нескольких статей, сравнение обзоров, визит на сайт бренда, консультацию с менеджером и т.д. Теперь часть этих этапов берет на себя умный ассистент. Например, покупатель может спросить у чат-бота: «Какой ноутбук выбрать для графического дизайна?» — и получить сразу сжатую подборку оптимальных моделей, основанную на тысячах обзоров и отзывах. В этом ответе ИИ может учесть и персональные предпочтения (если они ему известны), и текущие рейтинги, и даже наличие товаров в магазинах. В результате пользователь принимает решение быстрее, с меньшими когнитивными усилиями. Для бизнеса это означает рост конверсии там, где AI выступает консультантом.

Кроме того, генеративный ИИ расширяет возможности персонализации взаимодействия. В отличие от классического веб-поиска, один и тот же AI-ассистент может сопровождать клиента на разных стадиях: утром подсказать, какой кофе заказать, днем — помочь заполнить налоговую форму, вечером — порекомендовать фильм. В маркетинге говорят о появлении AI-посредника между брендом и потребителем, который знает привычки пользователя и подстраивает советы под него. Например, бренд одежды может интегрироваться в популярный голосовой ассистент, и когда пользователь попросит «подбери мне образ на встречу», AI учтет данные о погоде, дресс-коде и покажет комплект вещей именно этого бренда. Такие сценарии ранее требовали персонального стилиста, теперь же масштабируются на миллионы людей. В итоге путь клиента становится короче и удобнее: нужный товар сам «находит» покупателя через рекомендацию AI, минуя традиционную рекламу.

Однако роль AI-ассистента в потребительском опыте ставит новые вопросы доверия и контроля. Насколько беспристрастны такие рекомендации? Исследование Гарвардской бизнес-школы в 2024 году показало, что компании могут манипулировать ответами нейросетей в свою пользу — например, добавив специальный «бессмысленный» фрагмент текста в описание товара, который заставляет ИИ чаще рекомендовать этот продукт. Если маркетологи научатся массово «кормить» алгоритмы такими скрытыми сигналами, потребитель рискует получать не объективный совет, а скрытую рекламу. С другой стороны, сами ИИ пока не совершенны: они могут дать и откровенно ошибочный совет. Пользователи новых AI-систем отмечали, что агрегированные ответы порой включают несуществующие факты или неуместные варианты. Поэтому критический взгляд сохраняется: многие все равно проверяют рекомендации, читают отзывы, ищут подтверждения. На данном этапе лучший подход для компаний — максимально честно и полно представлять о себе информацию в интернете, чтобы ИИ-ассистенты черпали только актуальные и корректные данные. Это включает обновление официальных сайтов, поддержание актуальности профилей в картах и каталогах, публикацию подробных ответов на частые вопросы. Когда AI получит запрос о вашем бренде или продукте, он должен найти достоверный «корм» для ответа — тогда и пользователю будет выдан верный совет, укрепляющий доверие к бренду.

Отдельного упоминания заслуживает влияние AI на послепродажный опыт и лояльность. Generative AI уже активно применяется в службах поддержки: чат-боты первого уровня отвечают на стандартные вопросы, составляют для клиента инструкции по устранению неполадок, помогают подобрать аксессуары. Согласно прогнозам, к 2025 году до 80% компаний, работающих с клиентами, внедрят генеративный ИИ в процессы поддержки, чтобы повысить продуктивность и качество сервиса. Это значит, значительная часть коммуникации «бренд–клиент» будет идти через машины. Если этот опыт позитивен — быстрые ответы, вежливый тон, персонализированные советы — удовлетворенность растет. Компании должны обучать и контролировать свои AI-модели не меньше, чем живых сотрудников, прописывая им границы ответов, обновляя knowledge base и вводя опцию переключения на человека при сложных случаях. Иными словами, путь клиента с участием AI требует тонкой настройки, но в перспективе он может стать более гладким, чем при традиционном подходе: машина не забудет поздороваться, не проявит грубости и доступна 24/7.

GEO в B2B: искусственный интеллект становится советником закупщика

Сегмент B2B-маркетинга — один из тех, где влияние GEO заметно особенно сильно. В корпоративных продажах цикл сделки длинный, клиенты (бизнес-заказчики) чрезвычайно осторожны и информируются заранее. И именно здесь генеративный ИИ берет на себя роль аналитика-советника. Представьте директора по закупкам, который ищет новое промышленное оборудование. Раньше он бы изучил десяток сайтов, запросил коммерческие предложения, почитал форумы. Теперь же он может задать нейросети вопрос: «Какие поставщики оборудования X надежнее и выгоднее?» — и получить сводный отчет с перечнем топ-брендов, сравнение характеристик, отзывы других клиентов. Для B2B-компании включение в такой AI-отчет на ранней стадии воронки — буквально шанс попасть в шорт-лист без прямых усилий отдела продаж. Поэтому оптимизация контента под генеративный поиск критически важна для тех, кто работает на рынке решений для бизнеса.

В чем это выражается? Во-первых, контент B2B должен говорить языком выгод и показателей, которые интересуют целевую аудиторию. Если ИИ ищет «лучшее облачное хранилище с точки зрения безопасности», он выберет материалы, где четко указаны метрики надежности, сертификаты, кейсы внедрения. Задача маркетолога — снабдить свой сайт и публичные материалы такой информацией, желательно в структурированном виде (например, таблицы сравнения, white papers, инфографика с цифрами). Во-вторых, ставка на экспертность. В B2B ценность имеют глубокие аналитические статьи, исследования, отзывы отраслевых экспертов. Генеративные модели, обучаясь на массивах профессионального контента, будут с большей вероятностью рекомендовать те компании, которые упоминаются в этих уважаемых источниках. Таким образом, PR в профессиональном сообществе — публикации в профильных медиа, выступления на конференциях, цитирование в исследованиях — становится частью GEO-стратегии. Если имя вашего бренда «на слуху» у экспертов и журналистов, оно попадет и в базу знаний AI. По данным Forbes, 84% маркетологов считают AI-инструменты эффективными для согласования контента с поисковыми целями (например, подбора правильных терминов и аргументов) — а это особенно актуально в B2B, где специфические технические детали имеют значение.

Кроме продвижения, генеративный ИИ проникает и во внутренние процессы B2B-продаж. Уже есть решения, которые автоматически составляют черновики коммерческих предложений под конкретного клиента, анализируя его профиль. ИИ может подсказать sales-менеджеру, какие продукты вашего портфеля лучше соответствуют потребностям данного клиента (опираясь на данные CRM), и даже сгенерировать сценарий переговоров с учетом личностных особенностей контрагента. McKinsey отмечает, что внедрение таких инструментов способно повысить продуктивность продаж в B2B на 3–5% глобально — за счет более точной приоритезации лидов и экономии времени продавцов на подготовку информации. В перспективе AI-ассистенты могут стать незаменимыми помощниками аккаунт-менеджеров: они будут мониторить новости клиентов (чтобы вовремя предложить решение), следить за изменениями рынка и сигналами кросс-продаж. Для маркетинга B2B это означает необходимость тесной связки с отделами продаж и аналитики — вместе нужно обучать корпоративные ИИ-системы, наполнять их контентом о продукте, кейсами, скриптами. Ведь какой бы умной ни была модель, она должна быть натренирована на ваших уникальных материалах, иначе она выдаст обобщенные рекомендации конкурентов.

Подводя итог, GEO для B2B — это не разовая акция, а постоянный процесс поддержания цифровой репутации эксперта. Компании, продающие сложные продукты и услуги, теперь конкурируют не только в полях тендеров, но и в умах искусственных советников, к которым обращаются руководители. У кого «накормлен» AI — того и порекомендуют первым.

GEO в B2C: новый уровень персонализации и доверия

В потребительских отраслях (B2C) генеративный ИИ проявляет себя несколько иначе, но не менее значительно. Здесь ключевое слово — персонализация. Массовый маркетинг всегда мечтал обращаться к каждому клиенту лично, и AI наконец приблизил эту мечту к реальности. Согласно опросам, 80% маркетологов отмечают, что ИИ и автоматизация заметно улучшают пользовательский опыт на их онлайн-площадках. Это проявляется в самых разных формах. Например, на сайтах услуг появляются умные помощники, которые, анализируя поведение посетителя, сразу подстраивают предложения: новому гостю покажут обзорные материалы, а вернувшемуся с заполненной ранее корзиной — напомнят о незавершенном заказе с дополнительной скидкой. В email-рассылках нейросети генерируют разные тексты под разные сегменты клиентов, учитывая их интересы. В социальных сетях AI подсказывает оптимальное время публикаций и адаптирует сообщения под настроения аудитории. Все это повышает отклик и лояльность: клиент чувствует, что бренд его «слышит» и предлагает то, что нужно.

Отдельная сфера — реклама и промоакции. Генеративные модели уже умеют создавать персонализированные баннеры и видеообъявления на лету, подгоняя креатив под конкретного человека. Крупнейшие рекламные платформы внедряют AI-инструменты, которые автоматически тестируют сотни вариаций объявлений и оптимизируют их под микроаудитории. Для B2C-брендов это означает возможность эффективнее использовать бюджеты: вместо того чтобы гадать, какой слоган «зайдет» миллениалам, можно поручить AI опробовать десятки вариантов и оставить лучший. По данным Gartner, к 2025 году около 70% крупных рекламодателей будут активно использовать генеративный ИИ в digital-рекламе.

С другой стороны, потребитель в B2C более чувствителен к доверию и этике, чем корпоративный клиент. Если станет известно, что некий бренд злоупотребляет ИИ — скажем, создает поддельные отзывы через нейросеть или вводит в заблуждение «чудо-чатботом», — репутационные риски мгновенные. Уже сейчас зарождается тренд на «прозрачность AI»: компании публично заявляют, где используется генеративный контент, а где труд человека. Некоторые мировые бренды даже экспериментируют с маркировкой «AI-free», подчеркивая, что их контент создан без участия машин, — это своего рода ответ на возможное падение доверия потребителей к обезличенным AI-материалам. В России темой этики ИИ озаботились на госуровне: разрабатываются инициативы по маркировке сгенерированного контента, чтобы потребитель знал, когда с ним общается программа. Все это означает, что в B2C важно найти баланс между удобством персонализации и сохранением человеческого лица бренда. Генеративный ИИ отлично решает задачу «правильное предложение — правильному человеку — в правильный момент», но эмоциональная связь «человек — человек» по-прежнему ценна. Поэтому лучшие практики B2C сейчас такие: использовать AI для аналитики и подготовки предложений, но давать финальное слово креативщикам, копирайтерам, SMM-менеджерам. Они проверяют, чтобы обращение сохранило тепло, шутку, актуальность — то есть все черты, которые отличают бренд с человеческим лицом от бездушного алгоритма.

E-commerce под прицелом AI: магазин без витрины

Электронная коммерция уже сегодня сильно изменилась под влиянием AI, а с распространением GEO эта трансформация ускоряется. Онлайн-ритейл — идеальная площадка для генеративного ИИ, потому что здесь огромные массивы данных (ассортимент, отзывы, транзакции) и множество однотипных задач (описать товар, ответить на вопрос о доставке, порекомендовать сопутствующее). Генеративные модели взяли на вооружение e-commerce по всей цепочке ценности — от витрины до логистики. Например, крупные площадки внедряют автоматическую генерацию описаний товаров: продавец загружает характеристики, а AI создает читабельный, SEO-оптимизированный текст, экономя время и повышая единообразие каталога. Аналогично, многие ритейлеры используют ИИ для автоматических ответов на вопросы клиентов: вместо того чтобы менеджер отвечал сотни раз про размеры или совместимость, чат-бот мгновенно выдает справку, обученную на базе знаний.

Особенно заметно влияние GEO в поиске товаров и рекомендациях. Если раньше пользователь вводил на маркетплейсе запрос и получил список товаров, то теперь некоторые площадки тестируют диалоговый поиск. Покупатель может написать: «Ищу недорогой смартфон до 20 тысяч с хорошей камерой для съемки ночью» — и ИИ подберет несколько моделей, аргументировав выбор («у этого самая широкая диафрагма, у другого — большая батарея и т.д.»). Такой формат поиска ближе к общению с консультантом в офлайн-магазине, чем к холодной фильтрации по параметрам. Он упрощает принятие решения и повышает удовлетворенность: по сути, пользователю не надо самому разбираться в технических нюансах, AI сделает черновую работу.

В e-commerce метрики успеха GEO проявляются буквально в деньгах — конверсии, среднем чеке, LTV. Если AI-алгоритмы хорошо обучены, они смогут рекомендовать покупателям именно те товары, которые с наибольшей вероятностью будут куплены (учитывая историю просмотров, похожих клиентов и т.д.). Персонализация поиска и рекомендаций с помощью ИИ позволяет ритейлерам увеличивать продажи, повышая коэффициент конверсии сайта и допродажи. Также AI сокращает издержки: автоматический копирайтинг, динамическое ценовое управление, прогнозирование спроса — все это снижает необходимость держать большой штат и уменьшает ошибки. Неудивительно, что 43% онлайн-ритейлеров в мире в 2024 году называли клиентский сервис (чат-боты) главной сферой применения генеративного ИИ, а далее по убыванию шли создание контента для карточек и персонализированный маркетинг. Тренд следующих лет — виртуальные ассистенты прямо в магазине. Можно ожидать, что и на отечественных маркетплейсах появятся подобные помощники: вместо традиционного каталога — диалог «Что вы ищете?» / «Для кого подарок?» / «Какой стиль предпочитаете?» — и в конце подборка товаров. Онлайн-шопинг становится более интуитивным и дружелюбным благодаря ИИ.

Конечно, у AI-революции в торговле есть и риски. Главный — потеря контроля над представлением товара. Раньше бренд знал: вот моя витрина, мои фото и тексты, я сам решаю, как преподнести продукт. Теперь же пользователь может получить описание товара, сгенерированное не компанией, а сторонним ИИ, на основе отзывов и общих данных. Что если в этих отзывах была ошибка или негатив? AI может включить это в ответ. Поэтому брендам приходится следить за информационным полем вокруг своих товаров еще внимательнее, активно работать с обратной связью, своевременно реагировать на неточности. В идеале — самим предоставлять платформам и ассистентам проверенную информацию (через те же brand hubs). Тогда шансы, что нейросеть выдаст корректный, выгодный вам ответ, выше.