Как ИИ меняет то, кому что рекомендуется: маркетинг в эпоху соответствия.

Маркетологи взволнованы тем, что OpenAI размещает рекламу внутри ChatGPT.

Это не то, о чём стоит зацикливаться.

Мы застреваем в мелких деталях, пока сама основа онлайн-рекламы драматически меняется.

Текущая дискуссия вокруг AI-помощников сосредотачивается на простом вопросе: будут ли они показывать рекламу или нет? OpenAI экспериментирует со спонсируемыми результатами в своих беседах, в то время как Anthropic продвигает своего помощника, Claude, как надёжный вариант без рекламы. Как и ожидалось, основной реакцией отрасли стало размышление о том, где именно может появиться эта реклама.

Если вы изучите последние продукты таких компаний, как Google, Microsoft и Meta, становится очевидной четкая тенденция: главное изменение заключается не в *том, где* мы видим рекламу, а в том, что ИИ теперь используется для *определения* того, что мы видим и испытываем.

Добро пожаловать в эпоху соответствия требованиям.

Что крупные платформы на самом деле делают с ИИ и электронной коммерцией.

На протяжении последних 25 лет цифровой маркетинг строился вокруг видимости.

Поисковые системы создали рейтинги, а платформы социальных сетей представили ленты. Оба этих подхода привели к пространствам, где маркетологи боролись за видимость в системе, предназначенной для поиска контента. Реклама естественным образом последовала за этим, с объявлениями, размещенными на этих платформах, которые изначально были созданы, чтобы помочь людям исследовать.

ИИ меняет эту архитектуру.

Новые планы Google для рекламы и покупок сосредоточены на основанных на искусственном интеллекте впечатлениях, которые плавные, полезные и адаптированы к каждому пользователю. Они представляют будущее, в котором искусственный интеллект берет на себя утомительные части процесса покупок за вас.

Вместо того, чтобы просто представлять варианты и заставлять пользователей сравнивать их самостоятельно, эти системы теперь лучше помогают людям сравнивать, выбирать и фактически делать то, что они хотят.

Microsoft интегрирует Copilot во всё, от своей поисковой системы до приложений, таких как Word и Excel, и в то, как люди работают. Цель состоит в том, чтобы сделать Copilot постоянным помощником на протяжении всего дня, а не просто чем-то, к чему вы обращаетесь, когда в этом есть необходимость.

Meta интегрирует ИИ во все этапы своего творческого процесса — от генерации идей до охвата нужной аудитории и улучшения результатов — что делает преобразование концепций в успешные кампании более быстрым и простым.

Это надлежащая перестройка, а не просто добавление чего-либо сверху.

Я заметил значительные изменения в том, как мы создаём веб-сайты. Раньше всё сводилось к предоставлению пользователям множества опций и позволяя *им* самим во всем разобраться. Теперь мы движемся к тому, чтобы позволить ИИ направлять пользователей – и даже *принимать* решения за них – основываясь на том, что, по его мнению, является лучшим. Речь идет не об исследовании, а о помощи на основе искусственного интеллекта.

Поиск раньше был интерфейсом для открытий. Искусственный интеллект превращает его в интерфейс для принятия решений.

Исторически маркетинг работал опережая процесс принятия решения.

Потенциальный клиент, ищущий CRM-программное обеспечение, может изучить множество вариантов в интернете – открыть несколько вкладок, сравнить функции и прочитать отзывы – прежде чем окончательно выбрать поставщика. Маркетологи раньше пытались привлечь их внимание на каком-то этапе этого исследовательского процесса.

ИИ сжимает этот рабочий процесс.

Вместо бесконечных поисков в интернете, сегодняшние покупатели задают прямые вопросы, такие как: «Какая B2B платформа автоматизации маркетинга лучше всего подходит для бухгалтерской фирмы с 50 сотрудниками?»

ИИ оценивает варианты, синтезирует информацию и представляет краткий список.

Этот короткий список — новый SERP.

Это полностью меняет ситуацию. Мы больше не просто боремся за внимание людей; мы также пытаемся быть распознанными и используемыми искусственным интеллектом.

Видимость больше не является основной метрикой. Соответствие требованиям — вот что важно.

Это разрушает множество измерительных моделей, на которые мы полагались.

Новое исследование от Рэнда Фишкина и SparkToro показывает, что рекомендации на основе ИИ на удивление непоследовательны. Если вы зададите одному и тому же инструменту ИИ один и тот же вопрос несколько раз, вы, вероятно, получите разные ответы – разные бренды, в разном порядке и с меняющимся количеством результатов. Это означает, что традиционные методы отслеживания позиций в поиске плохо работают с этими системами ИИ.

Но в этом хаосе скрывается более глубокий сигнал.

Как вебмастер, я понял, что современные системы полагаются не только на предопределенные списки. Вместо этого они динамически создают опции – то, что я называю «наборами рассмотрения» – на основе данных в реальном времени и уверенности в этих данных. Речь идет об адаптации на лету, а не о приверженности чему-то фиксированному.

Итак, вопрос теперь заключается в следующем: «Продолжим ли мы вообще появляться?»

Пригодность становится предпосылкой для видимости.

Если вас нет в шорт-листе, вы теряете больше, чем клик; вы теряете шанс быть рассмотренным.

Стек соответствия: На что на самом деле опираются системы ИИ.

Когда ИИ оценивает продукты, компании или услуги, он собирает информацию из различных источников в сети.

На практике, эти сигналы обычно делятся на пять категорий.

1. Структурированная Четкость

Как человек, который разрабатывал и поддерживал веб-сайты на протяжении многих лет, я узнал, что системы – будь то поисковые системы, ИИ или просто пользователи – нуждаются в информации, которую легко понять. Это означает, что я сосредотачиваюсь на написании действительно чётких описаний продуктов, предоставлении доступной документации, использовании структурированных данных, когда это возможно, честности в отношении ценообразования и упаковки, и обеспечении логичной организации моего сайта. Всё это в сумме даёт гораздо лучший опыт для всех.

Теперь, когда новые отраслевые стандарты, такие как Agentic Commerce Protocol (ACP) от OpenAI и Universal Commerce Protocol (UCP) от Google, становятся всё более распространёнными, сделать ваш каталог продукции легкодоступным через API и отформатированным специально для этих автоматизированных систем, необходимо для включения в эти новые платформы.

Если ваши данные неясны или не совсем соответствуют, система становится менее уверенной, и ваши шансы на успех уменьшаются.

2. Репутация и независимая проверка

Положительные отзывы, такие как отзывы клиентов, истории успеха, мнения экспертов и признание в отрасли, помогают доказать, что что-то стоит того.

Рекомендательные системы работают лучше всего, когда они могут подкреплять предложения независимыми данными, а не полагаться исключительно на рекламу компании.

3. Авторитет и присутствие во всей экосистеме.

Когда бренды последовательно упоминаются в надежных источниках, онлайн-сообществах, сравнениях продуктов и обсуждениях с экспертами, они создают репутацию надежности и компетентности.

Важны закономерности присутствия. Если вы едва заметны где-либо, это отсутствие тоже становится сигналом.

4. Сигналы доверия и снижения рисков

В деловых отношениях между компаниями такие вещи, как безопасность, надёжность, соответствие нормативным требованиям, соглашения об уровне обслуживания и доступная поддержка, имеют решающее значение.

Когда ИИ рекомендует вам что-либо, он неявно берет на себя определенный риск. Более безопасные варианты имеют преимущество.

5. Контент, способствующий принятию решений

Предоставление контента, который помогает в оценке – например, сравнения, объяснения того, что лучше всего подходит для конкретных потребностей, руководства, обсуждения преимуществ и недостатков, а также сведения об ограничениях – помогает системе понимать и обрабатывать информацию более эффективно.

Пустая, убеждающая болтовня менее полезна, чем честная, конкретная информация, подходящая для принятия решений.

Маркетинговый контент развивается. Теперь он должен привлекать как людей, так и технологии, которые помогают им принимать решения.

Монетизация последует за контролем решений.

Большая часть сегодняшней тревоги связана с тем, как реклама будет появляться внутри AI-интерфейсов.

Но если посмотреть шире, рекламные доллары всегда следовали за контролем над решениями.

Как человек, который разрабатывает веб-сайты уже некоторое время, я понял, что успешный онлайн-доход сводится к нескольким ключевым моментам. Во-первых, понимание *что* люди ищут – их фактические намерения, когда они что-то вводят в Google. Во-вторых, привлечение и удержание их внимания, особенно в социальных сетях. И, наконец, упрощение процесса фактической *покупки* чего-либо через хорошо разработанные онлайн-маркетплейсы. Всё сводится к превращению поисковых запросов, внимания и транзакций в прибыль.

ИИ будет монетизировать полномочия по принятию решений.

Вы увидите больше спонсорского контента, выделенные объявления и опции, позволяющие совершать действия в один клик. Однако всё это будет появляться в системах, уже использующих искусственный интеллект для влияния на то, что вы видите и выбираете.

Как цифровой маркетолог, я вижу значительный сдвиг, когда реклама появляется не просто *вокруг* контента, который ищут люди, а фактически борется с рекомендациями платформ. Это похоже на то, что реклама и то, что предлагает алгоритм, конкурируют за одно и то же внимание, что затрудняет эффективное достижение людей.

Это поднимает планку. Платная видимость не может компенсировать плохую или рискованную рекомендацию.

Этот сдвиг столь же велик, как поиск и социальные сети.

Когда онлайн-реклама переключилась на поисковые системы, маркетологам нужно было понять, как убедиться, что люди могут найти их при поиске конкретных терминов.

Когда появились социальные ленты, нам пришлось научиться привлекать внимание в алгоритмических потоках.

ИИ представляет третью парадигму.

Оптимизация теперь заключается в возможности выбора.

Успех теперь заключается в том, чтобы быть принятым, а не просто замеченным. Он сместился от перебивания людей к доказательству того, что ты достоин их времени, и от простой попытки убедить их к построению настоящего доверия посредством доказательств.

Что это значит для маркетинговой стратегии сейчас

Ничто из этого не делает брендинг, сторителлинг или креатив внезапно необязательными.

Это расширяет краткое содержание.

Нам необходимо обеспечить, чтобы наше присутствие в сети было хорошо организовано, вызывало доверие и было легко понятным, чтобы автоматизированные системы рассматривали нас как ведущего кандидата. Это требует более тесного сотрудничества между нашими создателями контента, маркетинговыми командами, авторами документации, специалистами по связям с общественностью и инженерами.

Пригодность – это кросс-функциональный результат.

The New Mandate: Become The Obvious Choice For Humans And Machines

Искусственный интеллект будет находиться между большим количеством покупателей и большим количеством решений.

Это ускорит процесс поиска информации, поможет нам оценивать варианты и инициировать ответы. Маркетинг не устаревает — он просто меняет свою важность и области, где он оказывает наибольшее влияние.

Успех означает выглядеть самым безопасным и сильным, когда ассистент спрашивает: «Кому я должен здесь порекомендовать?»

Нам нужно убедить людей поддержать нас, но теперь нам также необходимо убедиться, что автоматизированные системы, представляющие их, видят ценность в наших предложениях.

В эпоху соответствия требованиям попадание в шорт-лист не гарантировано. Вы должны этого добиться.

Смотрите также

• Акции EUTR. ЕвроТранс: прогноз акций.
• Google: #1 Запуски Google Ads в 2025 году
• Акции NOMP. Новошип: прогноз акций.
• Акции RNFT. РуссНефть: прогноз акций.
• Акции NLMK. НЛМК: прогноз акций.
• Какой самый низкий курс евро к южноафриканскому рэнду?

2026-03-09 15:41