Как ИИ-помощники влияют на маркетинг брендов

Как ИИ-помощники влияют на маркетинг брендов: они могут участвовать в выборе товара, пока часть пути клиента остаётся вне наблюдения бренда. В колонке MarTech от 2026-10-28 автор рассматривает такую покупку и предлагает, как адаптировать работу команды. Ниже — разбор его примера, оценок и рекомендаций, а не обещание одинакового результата для всех брендов.

Автор MarTech описывает собственную покупку смартфона: ИИ-ассистент сравнил для него пять вариантов, после чего он оформил заказ на маркетплейсе, не заходя на сайты брендов. Это личный пример автора, а не исследование всех покупателей. Он показывает, что бренд может увидеть продажу, но не знать, какие варианты и критерии клиент обсуждал с ИИ до покупки.

Проблема не в том, что клиенты обращаются к ИИ за советом — это данность. Сложность в том, что маркетинг построен вокруг кампаний, календарных планов и предположения, будто клиент самостоятельно ищет информацию, сравнивает варианты и принимает решение на сайте бренда. Когда ИИ-агенты становятся посредниками в этом процессе, маркетинг теряет видимость на ранних этапах пути клиента — ещё до того, как произойдёт покупка.

Как ИИ-помощники влияют на маркетинг брендов?

Автор предлагает перейти от изолированных кампаний к постоянной работе на протяжении клиентского пути. MarTech со ссылкой на McKinsey пишет, что команды, в которых ИИ координирует процессы, а люди определяют направление и принимают решения, могут увеличить ROI маркетинга на величину до 30%. Это оценка потенциального относительного улучшения, а не гарантия, не результат для каждой команды и не утверждение, что итоговый ROI равен 30%.

Автор предлагает задавать вопрос не только о прошлом отчётном периоде, но и о текущих изменениях. В его условном примере автоматизация освобождает маркетологу 20% рабочего времени; если руководитель не определяет, на что направить эти часы, само высвобождение времени ещё не обеспечивает бизнес-эффект. Эта доля служит иллюстрацией, а не измеренной нормой экономии для всех команд.

Считать отправленные рассылки или запущенные кампании бесполезно в такой модели. Важно отслеживать влияние на бизнес-показатели, но это только половина задачи. Руководителю нужно с первого дня устанавливать явные цели по ценности, непрерывно проверять их достижение и активно перераспределять высвобожденные ИИ ресурсы на работу, которая реально растит бизнес. Дашборд, который показывает только активность, не скажет, имело ли это значение.

Как бренды могут влиять на рекомендации ИИ-помощников

Руководителям придётся принять неудобную реальность: ИИ-ассистенты всё чаще влияют на то, какие бренды клиенты рассматривают. Когда AI-агенты фильтруют информацию, суммируют данные и предлагают варианты от имени пользователя, бренд должен быть доступен и понятен машинам до того, как его увидит человек.

Принцип похож на оптимизацию для поисковых систем, но теперь распространяется на языковые модели и ИИ-агентов.

MarTech связывает подготовку контента к ИИ-поиску с подходами AEO и GEO. Автор рассматривает их как развитие принципов SEO: важны обнаруживаемость, достоверность и возможность проверить сведения о продукте. Работа со структурированными данными может облегчить интерпретацию информации, но сама по себе не гарантирует рекомендацию бренда.

Для этого нужно создать машиночитаемую базу знаний — структурированный набор сигналов, который включает детальные технические характеристики, проверенные экспертные данные и информацию, которую ИИ-система может извлечь и сверить, а не додумывать или угадывать. Это критичная инфраструктура для брендов, которые хотят влиять на то, как ИИ понимает и рекомендует их продукты.

Редакционный чек-лист: как проверить готовность к ИИ-опосредованным покупкам

• Проверьте структурированность данных о продуктах: технические спецификации, характеристики, категории должны быть представлены в машиночитаемом формате (schema.org, JSON-LD).
• Назначьте ответственного за репрезентацию бренда в ИИ-системах — человека, который контролирует точность данных и их интерпретацию алгоритмами.
• Создайте базу знаний с экспертным контентом: подробные гайды, сравнительные таблицы, FAQ с фактическими данными, которые ИИ может использовать для формирования рекомендаций.
• Настройте непрерывный мониторинг: отслеживайте, как ИИ-ассистенты описывают ваш продукт, какие альтернативы предлагают и на каком этапе клиенты выпадают из воронки.
• Перераспределите высвобожденное автоматизацией время: если ИИ берёт на себя рутинные задачи, чётко определите, на какие стратегические проекты направить ресурсы команды.
• Измеряйте не активность, а влияние: замените метрики «количество кампаний» на показатели бизнес-результата и скорость реакции на изменения в поведении клиентов.

Что это значит для российского рынка

Для российских команд идеи статьи можно использовать как план проверки собственных клиентских путей. Стоит выяснить, какие источники информации покупатели используют перед заказом и какую часть пути позволяют наблюдать доступные данные. Из колонки нельзя сделать вывод, что все российские покупатели уже перешли к ИИ-ассистентам.

Практическая рекомендация редакции — проверить точность описаний продуктов в собственных каталогах, на маркетплейсах и у партнёров. Затем можно тестировать, как ИИ-системы интерпретируют эти сведения, и фиксировать обнаруженные ошибки. Такой тест не доказывает, что структурирование данных само по себе увеличило продажи.

Если товар не появляется в ответах ассистента, полезно проверить полноту и доступность информации, а также условия самого теста. Отсутствие рекомендации ещё не устанавливает причину и не доказывает, что конкурент получил её только благодаря структуре данных.

Частые вопросы

Как бренд может узнать, что ИИ-помощники рекомендуют его продукт?

Редакционный способ проверки — задавать выбранным ассистентам одинаковые запросы, сохранять дату, формулировку и полученный ответ. Смотрите, появляется ли продукт и правильно ли описаны его свойства. Такие наблюдения описывают результаты теста, но не показывают весь объём рекомендаций или все реальные пути покупателей.

Нужно ли отказываться от классического SEO ради оптимизации под ИИ?

Нет, классическое SEO остаётся фундаментом: структурированные данные, качественный контент, авторитетность домена важны и для поисковых систем, и для ИИ-агентов. AEO и GEO строятся на принципах SEO, дополняя их требованиями к машиночитаемости и проверяемости данных. Это эволюция подхода, а не замена.

Как измерить эффективность маркетинга, если клиент не заходит на сайт бренда?

Для собственного плана измерений можно сопоставлять продажи, данные партнёров и результаты тестов видимости бренда в ИИ-ответах. UTM-метки и промокоды помогают различать отслеживаемые переходы и заказы, но не восстанавливают целиком разговор клиента с ИИ. Изменение продаж или брендовых запросов нельзя автоматически приписывать ИИ-рекомендациям.