AI помогает выбирать товары, но AI в рекламе отталкивает покупателей. Что это значит для видимости бренда
Потребитель всё чаще спрашивает у нейросети, что купить, и всё заметнее раздражается, когда понимает, что реклама нарисована нейросетью. Это один и тот же человек в одном и том же исследовании.
Данные приводит Lab42 Research: опрос 500 американских потребителей. Две цифры из него имеет смысл смотреть вместе, а не по отдельности.
Что показало исследование
- 52% респондентов, которые пользуются AI, сказали, что AI хотя бы раз изменил их решение о покупке
- 41% всех опрошенных сказали, что использование AI-сгенерированной рекламы снижает их готовность покупать у компании
- выборка: 500 потребителей в США, данные самоотчётные
Первая цифра про доверие к AI в роли советчика. Вторая про недоверие к AI в роли производителя сообщений. Противоречия здесь нет: человек оценивает не технологию, а роль, в которой она к нему приходит.
Где у этих цифр слабое место
Базы разные. 52% считали среди пользователей AI, 41% среди всех респондентов. Складывать их и сравнивать напрямую нельзя.
Это самоотчёт. Респондент сообщает, что AI-реклама его отталкивает, но исследование не измеряет, что он в итоге купил. Заявленное отношение и поведение на полке расходятся регулярно.
Выборка 500 человек и рынок США. Для российского рынка это скорее сигнал, чем перенос.
И главное: 41% говорят про рекламу, которую они распознали как AI. Про AI-рекламу, которую зритель не отличил, исследование не говорит ничего. На мой взгляд, именно там и находится самая интересная часть вопроса.
Почему совет проходит, а реклама нет
В роли советчика нейросеть отвечает на вопрос пользователя, и решение остаётся за ним. В роли рекламы она говорит за бренд, и читатель видит, что компания сэкономила на разговоре с ним.
Отсюда и разная реакция на один и тот же инструмент. Падает не доверие к генерации как таковой, а доверие к сообщению, в которое никто не вложился.
AI меняет скорость, с которой причину выбрать бренд можно сформулировать или подделать. Сама причина по-прежнему нужна.
Что из этого следует для AI-видимости
Если смотреть на эти данные через видимость в нейросетях, картина меняется. Часть решения о покупке теперь складывается внутри ответа модели, а не на сайте бренда. Значит, важно не то, сколько материалов компания выпустила, а то, что из них модель может взять в ответ.
В ответах модели опираются на проверяемые утверждения: цены, сроки, состав, условия, ограничения, сравнения, отзывы с указанным источником. Объём сгенерированного текста без фактуры не даёт ни упоминаний в ответах, ни доверия у читателя, который этот текст всё-таки увидит.
Инструменты AI-видимости здесь расходятся по глубине. GeoRank фиксирует сам факт цитирования, часть зарубежных сервисов считает долю упоминаний по нескольким моделям, brandfound показывает ещё и аргументы, по которым модель выбрала бренд или конкурента. Это разные уровни ответа на вопрос, из чего собирать следующий материал.
Что стоит проверить бренду
- какие ваши факты модель воспроизводит в ответах, а какие берёт у конкурентов
- есть ли на сайте проверяемые цифры: цены, сроки, условия, ограничения
- отличим ли ваш рекламный материал от шаблонного AI-макета, если убрать логотип
- остаётся ли в тексте конкретика и авторский голос после генерации
- где AI ускорил работу, а где он закрыл собой отсутствующий факт
Что в итоге
52% и 41% говорят об одном и том же: человеку нужна полезная информация, и ему неважно, кто её набрал. AI в роли советчика ценят за ответ на свой вопрос, AI-рекламу отвергают за отсутствие вложенного смысла.
Для бренда это смена единицы работы. Считать стоит не количество публикаций, а количество подтверждённых фактов о себе, которые модель сможет использовать в естественной рекомендации. Пока таких фактов мало, рост объёма генерации ускоряет только накопление шума.