Клиент больше не видит ваш сайт: как работает маркетинг, когда бренд за него выбирает ChatGPT
Несколько лет я занималась SEO и привыкла к простой картине мира: человек ищет, видит выдачу, кликает, попадает на сайт бренда и там принимает решение. Сейчас всё чаще между человеком и брендом стоит третий участник, у которого есть своё мнение. Он читает отзывы за пользователя, сравнивает за него условия и выдаёт один короткий ответ вместо десяти вкладок.
Это меняет не канал, а саму механику выбора. Ниже разбираю, что происходит с маркетингом, когда решение о бренде принимается в диалоге с ассистентом, а не на посадочной странице.
Посредник получает право первого слова
Раньше бренд боролся за позицию в выдаче и за клик. Теперь он борется за то, чтобы его вообще назвали. Ассистент не показывает список из десяти вариантов, он называет два или три и объясняет, почему именно эти. Всё, что не попало в этот короткий ответ, для пользователя просто не существует.
Отсюда три следствия, которые ломают привычную аналитику:
- исчезает промежуточный этап: человек не изучает сайт, он получает готовый вывод и сразу идёт к действию;
- трафик приходит уже прогретым и малочисленным, поэтому старые отчёты по объёму визитов начинают врать;
- решает не то, что бренд написал о себе, а то, что о нём написали другие и как это прочитала модель.
Три цифры, которые стоит держать в голове
Разговоры про ИИ-посредника до сих пор ведутся в жанре прогноза, хотя цифры уже есть:
- трафик из нейросетей в России за 2025 год вырос в шесть раз (Коммерсантъ, ноябрь 2025);
- 14,3% россиян ежемесячно пользуются Алисой с ИИ (Mediascope и ixbt, октябрь 2025);
- переходы из ИИ на сайты ритейла выросли на 693% год к году (Adobe Analytics, январь 2026).
Доля таких визитов в абсолютных числах пока небольшая. Важна не доля, а скорость и качество: это люди, которые пришли за конкретным брендом после того, как им его порекомендовали.
Воронка превращается в один разговор
Классическая воронка была разложена по этапам, и на каждом стоял свой инструмент: узнаваемость, интерес, сравнение, покупка. У ассистента все эти этапы схлопываются в одну сессию. Пользователь пишет «что выбрать для такой задачи и с таким бюджетом», получает ответ с двумя названиями и уточняет детали прямо там же.
Практический вывод неприятный: точки, где бренд раньше догонял человека ретаргетингом и письмами, внутри этого разговора для него закрыты. Влиять можно только заранее, на этапе, когда модель формирует свой ответ.
Что теперь работает вместо ключевых слов
Ассистент собирает ответ не из рекламных обещаний, а из того, что может пересказать своими словами и на что может сослаться. На практике в его ответ чаще попадают бренды, у которых есть:
- внятные фактические формулировки: цены, сроки, условия, ограничения, а не «лидер рынка» и «инновационные решения»;
- материалы на площадках, которые модель считает источниками: отраслевые издания, обзоры, сравнения, экспертные разборы;
- честные сравнения с конкурентами, включая случаи, когда продукт не подходит;
- ответы на узкие вопросы, которые люди задают голосом, а не в виде поискового запроса.
Это ближе к работе с репутацией и медиа, чем к техническому SEO. Оптимизировать нечего: у ассистента нет страницы результатов, где можно занять место повыше.
Как измерять то, чего не видно в аналитике
Главная проблема этого канала в том, что он невидим для стандартных счётчиков. Пользователь может три раза обсудить бренд с ассистентом и прийти напрямую, и в отчёте это будет прямой заход.
Поэтому замер строится иначе: берётся список реальных вопросов аудитории, они регулярно задаются ассистентам, и фиксируется, кого называют в ответе, в каком тоне и со ссылкой на какой источник. На рынке для этого уже есть отдельные GEO-сервисы, в том числе российские, например brandfound: такие платформы снимают ответы сразу по десяти ассистентам, от ChatGPT и Gemini до GigaChat и Алисы. Способ может быть любым, вплоть до ручной таблицы, но замер нужен: без него работа с ИИ-посредником превращается в веру.
Минимальный набор метрик, который имеет смысл вести:
- как часто бренд вообще упоминается в ответах по своим темам;
- какую долю упоминаний забирают конкуренты;
- в каком тоне о бренде говорят и нет ли в ответе устаревших или ложных фактов;
- какие источники ассистент цитирует, когда отвечает про вашу нишу.
Что делать уже сейчас
- Соберите 20-30 вопросов, с которыми клиент реально приходит, и задайте их ассистентам от лица обычного пользователя.
- Посмотрите, кого называют вместо вас и почему: часто причина не в качестве продукта, а в отсутствии внятного текста о нём.
- Проверьте ответы на ошибки: устаревшая цена или несуществующее ограничение в ответе ИИ стоит дороже, чем неудачный баннер.
- Опишите продукт фактами там, где это прочитают: на своём сайте, в отраслевых изданиях, в обзорах и сравнениях.
- Заведите привычку повторять замер раз в месяц: ответы меняются вместе с моделями.
Чего я не жду
Я не думаю, что бренды исчезнут и останется один ассистент. Скорее маркетинг возвращается к тому, с чего начинал: к репутации и рекомендации. Разница в том, что рекомендацию теперь выдаёт не знакомый, а система, у которой можно проверить, что она говорит о вас сегодня.
И вот это, пожалуй, единственная хорошая новость: раньше сарафанное радио было неизмеримым, а теперь его можно открыть и прочитать.
Бренд больше не выбирают на его сайте. Его выбирают в чужом ответе, и единственное, на что вы влияете, это чем этот ответ будет подкреплён.