Новый риск для брендов: вас могут просто не рекомендовать

Раньше было достаточно рекламы, SEO, маркетплейсов и блогеров. Сегодня этого уже недостаточно.

Искусственный интеллект выбирает бренды не случайно. Он ориентируется на:
✔ присутствие в авторитетных медиа
✔ структурированную информацию о бренде
✔ цитируемость
✔ экспертные публикации
✔ качество цифрового следа

Если о вашей компании нет качественной информации, ИИ просто не понимает, что рекомендовать. В результате потенциальный покупатель спрашивает совет у ИИ — а получает рекомендации ваших конкурентов. И это уже происходит прямо сейчас.

Сегодня компании тратят сотни тысяч рублей на рекламу с коротким эффектом: трафик закончился — продажи остановились.

ИИ-видимость работает иначе. Это долгосрочный цифровой актив, который помогает бренду:
✔ чаще попадать в рекомендации искусственного интеллекта
✔ усиливать доверие к бренду
✔ повышать вероятность покупки
✔ получать новых клиентов без постоянного роста рекламного бюджета
✔ усиливать позиции против конкурентов

Это неудобная правда, но её важно признать.

Ваши конкуренты уже могут:

• публиковаться в авторитетных источниках
• создавать структурированную информацию о своих продуктах
• усиливать экспертное присутствие бренда
• работать над тем, чтобы AI чаще рекомендовал именно их

Вопрос не в том, станет ли искусственный интеллект влиять на покупки.
Он уже влияет.
Вопрос только в том: кого он будет советовать — вас или конкурентов?

Сбор данных полностью автоматизирован: мы обращаемся к AI-системам напрямую через API с помощью собственного программного решения. Запросы выполняются в обезличенном режиме — без влияния истории и персонализации, которые искажают ручную проверку. Так мы получаем первичный, воспроизводимый ответ каждой модели — эталон того, что увидит пользователь при нейтральном обращении. Исследование охватывает 6 платформ: ChatGPT, Gemini, Perplexity, DeepSeek, GigaChat и Alice AI.

Запросы бренд прописывает в брифе, который мы даём заполнить перед стартом. Если с этим возникают трудности, мы помогаем их составить: подсказываем формулировки, исходя из ниши и аудитории. Набор охватывает реальные вопросы, с которых начинается путь клиента — от прямых брендовых («что за бренд X») до категорийных, рыночных и коммерческих («какие средства выбрать», «где купить», «что действительно работает»). Запросы группируются по типам, чтобы отдельно увидеть, где бренд уже силён, а где его не находят. Учитываем профессиональный и потребительский язык, региональную специфику и формулировки, которые люди реально задают AI-ассистентам.

Да. Один отчёт — это срез на конкретный момент, а ценность раскрывается в сравнении. AI-модели регулярно обновляются, поэтому мы рекомендуем повторное исследование через 2–3 месяца после внедрения рекомендаций: вы увидите, как изменился общий Score, доля упоминаний по платформам и присутствие в ключевых запросах. Так становится понятно, какие действия сработали, и куда направить усилия дальше. Замеры проводятся по той же методике и тому же набору запросов, чтобы сравнение было корректным.

Методологически — да: подход не привязан к косметике и применим к любому рынку, где покупатели обращаются к AI-ассистентам перед выбором. Меняется только содержание — набор запросов, список конкурентов и релевантные источники, а сама логика остаётся прежней. Однако на данный момент мы работаем только с бьюти- и парфюмерными компаниями: в этой области у нас накоплена глубокая экспертиза, которая позволяет давать максимально точные и применимые рекомендации.

Готовый аналитический отчёт с понятной картиной присутствия бренда в ответах AI-систем. В нём: общий показатель видимости (AI Visibility Score) и разбивка по платформам; анализ по типам запросов — где бренд силён, а где его не находят; сравнение с конкурентами по доле упоминаний; список источников, которые AI цитирует чаще всего; диагностика тональности и позиций упоминаний; и главное — приоритизированный план действий с конкретными шагами и сроками. То есть не просто оценка «как есть», а понятная дорожная карта, что и где улучшать.