Как связать видимость в AI-поиске с продажами: разбор подходов маркетологов

Три четверти маркетологов уже пользуются инструментами для мониторинга видимости брендов в AI-поиске — таковы данные недавнего опроса в сегменте. Но ни один из доступных сервисов не помогает связать эти показатели с продажами или лидами. Маркетологи вынуждены собирать картину по частям, используя метод триангуляции данных: совмещают оценки видимости от Semrush, Profound или Scrunch с конверсиями из платных объявлений в ChatGPT, трафиком с брендовых и общих запросов и собственными моделями медиамикса.

Почему инструменты видимости не показывают влияние на продажи

Сервисы типа Semrush, Profound и Scrunch оценивают, как часто языковая модель упоминает бренд и на какие источники опирается в ответах. Однако они не отслеживают путь пользователя от AI-подсказки до покупки. «Не существует единого инструмента, который нарисовал бы вам картину целиком», — констатирует Джон Бархэм, управляющий партнёр агентства Roast. По его словам, каждый директор по маркетингу в последние полтора года испытывает серьёзное давление со стороны советов директоров и инвесторов — нужно доказать коммерческий эффект присутствия в AI-поиске.

Алисия Юн, основательница бренда косметики Peach & Lily, отмечает: анализ требует «триангуляции» — сведения косвенных сигналов и точек данных, которые помогают примерно оценить, как профиль бренда в Google AI Overviews и ChatGPT влияет на входящие заявки и онлайн-продажи. Прямых метрик нет, и маркетологи работают с гипотезами.

Как B2B-компании строят систему измерений

SaaS-компания Rippling пошла дальше разрозненных метрик. Руководитель отдела роста Нил Мурти описывает подход команды: они сводят данные из инструментов Profound и AirOps (видимость), конверсии из платных объявлений в ChatGPT, веб-трафик с брендовых и небрендовых запросов, а также собственную модель медиамикса, построенную на базе открытой платформы Google Meridian. «Все эти системы позволяют нам триангулировать ценность», — поясняет Мурти. Подход требует работы штатных аналитиков данных, но может стать стандартом отрасли.

Исследование Demandbase зафиксировало рост переходов из ChatGPT на сайты B2B-брендов с 645 тысяч в июне 2025 года до 2,6 миллиона в июне 2026-го — увеличение на 303%. B2B-покупатели активно используют AI-инструменты для исследований перед покупкой. Рэйчел Труэйр, директор по маркетингу Demandbase, подчёркивает: связывание этого трафика с коммерческими результатами возвращает маркетологов к вопросам атрибуции, которые «преследовали их годами».

«Нет технологии или инструментов, чтобы провести чёткую линию от видимости в языковой модели до роста продаж — приходится идти путём моделирования»

Статистическое моделирование вместо прямых метрик

Агентство Roast использует статистические методы, в частности модель Causal Impact от Google — открытое решение на основе байесовской логики, которое связывает поисковые входы и бизнес-результаты. «Приходится двигаться в сторону моделирования», — говорит Бархэм. Такой путь выбирает всё больше маркетологов, и в начале текущего года IAB выпустила стандартизированные рекомендации по измерениям, вокруг которых можно строить подобные системы. В июне Google добавила в Search Console функцию, предоставляющую данные об эффективности генеративного AI.

Мулленга Эгли, основатель агентства Growthcurve, утверждает: «Единственный реальный способ — моделировать самостоятельно, объединяя собственные данные со страниц и исключая известный AI-трафик». Отсутствие прямой связи между видимостью и продажами не останавливает бренды от попыток улучшить присутствие в AI-поиске. Многие сосредоточились на роли YouTube и Reddit в результатах языковых моделей — это привело некоторых прямо в комментарии, где они пытаются направить консенсус в нужное русло до того, как информация будет собрана и обобщена алгоритмами.

Практические методы влияния на AI-выдачу

Сервис знакомств Seeking.com нанял агентство Disruptive Advertising для поиска и участия в популярных обсуждениях на Reddit. «Это немного управления репутацией», — объясняет сооснователь и CEO Дана Роузуолл. Практика стала типичной среди потребительских брендов, у которых нет прямых рычагов влияния на языковые модели ChatGPT. Хотя платные объявления ChatGPT предлагают пикселя конверсии, связывающий действия пользователей с рекламным инвентарём, другие попытки использовать платные каналы для изменения результатов AI-поиска провалились — например, попытка Time Inc продавать рекламу на страницах в разметке, сканируемой AI-агентами, вызвала жёсткую реакцию со стороны поисковика Perplexity.

Другие бренды делают ставку на работу с авторами контента или производство фирменных материалов в надежде, что собственный контент повлияет на ответы языковых моделей. Но даже агентства, нанятые для создания видео и статей, советуют маркетологам заказывать материалы с прицелом на коммерческий результат, а не просто на улучшение показателей в Scrunch или Semrush. «Одного упоминания недостаточно. Нельзя на этом останавливаться, — говорит Эндрю Уилер, CEO агентства Skyword. — Полный вопрос измерения должен звучать так: создаём ли мы контент, способный завоевать авторитет? Проявляется ли этот авторитет в упоминаниях? Трансформируется ли это в бизнес-результаты?»

Альтернативные стратегии и долгосрочный подход

Для некоторых директоров по маркетингу отсутствие прямой связи видимости с продажами — повод направить бюджет и время на другие направления. Чад Келлер, сооснователь и CEO Mellow Sleep, рассказывает: стратегия бренда приоритизирует платные размещения в социальных сетях и работу с авторами контента как способ получения коммерческих результатов. Хотя команда использует инструменты вроде Similarweb для мониторинга эффективности, Келлер уверен: узнаваемость от «создания достаточного шума» со временем поможет AI-видимости больше, чем «хаки», которые платформы быстро пресекают.

Тем не менее некоторые медийные агентства работают над заполнением пробела. В марте агентство Assembly (входит в Stagwell) в партнёрстве со стартапом Emberos запустило решение Search+. Дэн Робертс, глобальный вице-президент по поиску в Assembly, сообщает: агентство развивает инструмент в средство отслеживания бизнес-влияния «доли» бренда в конкретной AI-модели. «Мы сейчас изучаем способы интеграции данных о бизнес-результатах в платформу — конверсии, выручка, лиды», — объясняет он. Решение, вероятно, будет объединено с данными о платной рекламе в других цифровых каналах и активности авторов контента, чтобы учесть множество факторов, влияющих на ответы AI-поиска. Робертс не раскрыл сроки выпуска инструмента.

Что это значит для российского рынка

Российские бренды пока не сталкиваются с массовым использованием ChatGPT или Google AI Overviews в локальном поиске — Яндекс остаётся главным источником органического трафика, а его генеративные функции развиваются по собственному пути. Однако методология триангуляции данных применима и здесь: совмещение метрик видимости в Яндекс.Поиске, трафика с брендовых и общих запросов, конверсий из контекстной рекламы и статистических моделей медиамикса позволит оценить эффект присутствия бренда в поисковых подсказках и сниппетах. B2B-сегмент может раньше столкнуться с необходимостью таких измерений, поскольку корпоративные покупатели активно используют поисковые системы на этапе исследований.

Для брендов, работающих с авторами контента и маркировкой рекламы, важно помнить: создание материалов для улучшения видимости в поиске должно сопровождаться отслеживанием коммерческих метрик — заявок, регистраций, продаж. Инвестиции в присутствие на платформах типа YouTube, Telegram и VC.ru могут окупиться через рост узнаваемости, который косвенно повлияет на позиции в поиске, но прямую связь придётся доказывать через модели атрибуции.

Чек-лист: как выстроить измерение AI-видимости

• Определите базовые метрики видимости: используйте доступные инструменты для оценки упоминаний бренда в поисковых подсказках и сниппетах, зафиксируйте текущий уровень
• Соберите данные о трафике: выделите в аналитике переходы с брендовых и небрендовых запросов, отметьте источники, которые могут быть связаны с AI-поиском
• Отслеживайте конверсии по каналам: настройте цели для лидов, регистраций и продаж, привяжите их к источникам трафика
• Постройте модель медиамикса: используйте открытые решения типа Google Meridian или соберите собственную модель, которая покажет вклад каждого канала в итоговые продажи
• Проведите триангуляцию: сопоставьте изменения видимости с динамикой трафика и конверсий, ищите корреляции в периодах активности
• Тестируйте гипотезы: запускайте контент-проекты или работу с авторами, измеряйте изменение метрик до и после, используйте статистические методы для оценки причинно-следственных связей
• Учитывайте разрыв данных: помните, что часть конверсий происходит вне прямой видимости (пользователь видит AI-подсказку, покупает на маркетплейсе), закладывайте погрешность в прогнозы

Частые вопросы

Можно ли измерить влияние AI-поиска на продажи

Прямого измерения пока нет — инструменты показывают только видимость бренда в ответах языковых моделей, но не связывают её с покупками. Маркетологи используют метод триангуляции: совмещают данные о видимости, трафике, конверсиях и строят статистические модели медиамикса, чтобы оценить вклад AI-поиска в общие результаты. Это даёт приблизительную картину, но требует работы аналитиков и согласия с наличием погрешности.

Какие инструменты помогают отслеживать видимость в AI-поиске

Semrush, Profound, Scrunch и AirOps оценивают, как часто языковая модель упоминает бренд и на какие источники ссылается. Google добавила в Search Console функцию с данными об эффективности генеративного AI. Однако ни один из этих сервисов не показывает прямую связь с продажами — для этого нужно объединять их данные с аналитикой трафика, конверсий и моделями атрибуции.

Стоит ли вкладываться в улучшение AI-видимости без прямых метрик продаж

Решение зависит от стратегии бренда и доступных ресурсов. B2B-компании с длинным циклом сделки и корпоративными покупателями, использующими AI-поиск для исследований, могут получить преимущество от раннего присутствия. Потребительские бренды с коротким циклом покупки часто выбирают прямые каналы — платную рекламу в социальных сетях и работу с авторами контента, которые дают измеримые конверсии. Компромиссный вариант — создавать качественный контент с прицелом на долгосрочную узнаваемость и отслеживать косвенные показатели через модели медиамикса.