Клиенты ищут подрядчика при помощи ИИ. Как на это повлиять и вписаться в тренд, чтобы находили вас

Рекомендация от нейросети - это новый источник заявок, тренд на который стал заметен в бизнесе в последний год. К нам приходили такие лиды, такие же истории слышу от наших клиентов и партнеров. А еще меня постоянно стали спрашивать на переговорах и в деловом общении - как сделать так, чтобы DeepSeek и ChatGpt нас рекомендовали? Давайте разберемся.

Посмотрим, как ИИ-ассистенты встраиваются в процесс поиска подрядчика услуг для бизнеса. Поиск поставщика товаров тут не учитываем (позже объясню почему), так же как и поиск всяких локальных услуг для населения (сапожник, мастер по ноготочкам и т.д).

Для анализа использовали 5 нейросетей: ChatGpt как самую популярную в мире, DeepSeek, как самую популярную в РФ, Perplexity, и Microsoft Copilot - как хороших игроков на западном рынке с мощным техническим бэкраундом и Yandex Gpt - как их самого известного отечественного конкурента.

Всем им задавали одни и те же запросы по поиску подрядчика на разного рода услуги, как географически обусловленные, так и нет, из разных сфер - от digital, до обслуживания производственных объектов. Также по каждой выяснили какие источники данных она использует.

Ниже некоторые выводы из этого исследования.

Нейросети очень быстро эволюционируют, но на данный момент (в мае 2025 года) ситуация выглядит следующим образом:

По умолчанию, для поиска ответа на вопрос пользователя используется поиск по базе знаний, на которой обучена данная языковая модель. Очевидно, это быстрее и выгоднее по ресурсам.

Актуальность базы - различная у разных моделей. Например, на май 2025: DeepSeek использует базу от июля 2024, ChatGpt - от июня 2024, Perplexity, Microsoft Copilot и Yandex Gpt не озвучивают эти данные, но вероятно, что по многим сферам знания они сопоставимы с первыми двумя.

Т.е. по умолчанию пользователь получает выжимку из информации годичной давности.

Если вопрос требует более свежей информации (например, нужно узнать, кто победил на конкурсе "Евровидение" в этом году), то ассистенты могут использовать поиск в Интернете в режиме реального времени - самостоятельно, либо если об этом явно попросил пользователь в своем запросе.

ChatGpt и Mirosoft Copilot используют Bing.

Google Gemini и DeepSeek - Google.

Яндекс - использует поисковые сервисы Яндекса.

Perplexity - заявляет что она сама себе поисковая система, интегрированная с чат-ботом, и не нуждается в чужих поисковых машинах.

Если из контекста запроса ассистент понимает, что нужно напрямую зайти на какой-то сайт, он зайдет и туда.

Также ИИ часто использует информацию из Википедии, отраслевых рейтингов, библиотек, каталогов, новостных агрегаторов, которые, как он знает из своей базы знаний, содержат много информации по запросу пользователя.

Пока что ни одна из моделей не содержит внятной системы валидизации данных, т.е. ИИ склонен относиться к прочитанному буквально и не критически.

ИИ верит всему, что компании пишут на своих сайтах, так же очень любят доверять любым рейтингам и обзорам, вне зависимости от их достоверности и авторитетности.

Мне кажется, это важный ограничивающий фактор для использования ИИ для реальных бизнес-задач выбора подрядчика. Ассистент пытается сделать выбор как пятилетний вундеркинд, который одинаково восторженно относится и к общей теории относительности Эйнштейна и к идее, что Дед Мороз существует.

Также ограничивающим фактором является использование машинного времени. Если ИИ может составить непротиворечивый ответ на ваш вопрос из того, что Google или Bing показали ему в результатах поиска ( SERP), то он не будет заходить на сами сайты, чтобы не тратить энергию на их парсинг и анализ, а скомбинирует ответ из самих результатов выдачи.

В итоге, система тяготеет к тому, чтобы давать нам в качестве ответа поверхностную информацию, основанную на знаниях о мире годичной давности.

Собственно, почему ИИ плохо подходит для поиска товаров и локальных услуг - у него слишком мало актуальных данных и он не столько смотрит товарные предложения, сколько вспоминает, какие обзоры читал год назад.

Как по мне, и сама идея искать подрядчика для бизнеса через ИИ-ассистента больше похожа на авантюру и эксперимент, чем на действительно серьезный и осмысленный шаг.

Но между тем, люди это делают, причем люди взрослые, компетентные и обличенные должностными обязанностями.

Поэтому, давайте подумаем, какие у нас есть возможности влиять на работу ИИ-ассистентов, есть ли общие принципы у AIСO - оптимизации контента под искусственный интеллект (по аналогии с SEO - оптимизацией под поисковые системы).

В отличие от традиционного SEO, ИИ-ассистент может собрать информацию со многих страниц Вашего сайта (и не только), чтобы ответить на вопрос пользователя. Поэтому, чем больше информации вы о себе дадите, тем проще будет работать ИИ: подробное описание услуг, отзывы, награды, кейсы, статьи - все это помогает.

Также полезно участие в рейтингах, конкурсах и разного рода обзорах - это повышает шансы попасть в итоговую выборку, которую готовит ИИ-ассистент.

Западные ИИ используют информацию из LinkedIn и Facebook при подготовке ответов. Поэтому, есть смысл проявлять активность и в них.

Многие сейчас идут по пути генерации контента за счет его рерайта теми же нейросетями. Но, ИМХО, с точки зрения AICO это тупиковый путь. ИИ-ассистенты все таки развиваются в сторону семантического, а не лексического анализа - т.е. стараются распознавать смысл текста, а не просто близость его слов к запросу пользователя (как это было в ранних версиях классических поисковых систем). И миллион нагенерированных текстов не помогут преодолеть те фильтры, которые ИИ использует при обработке информации.

Хотя количество контента важно, его качество, информативность и тематичность - важны не меньше.

Оптимизация Вашего сайта под Google, Yandex и Bing (вы помните, что такой поисковик существует?) - это по-прежнему способ попасться на глаза клиенту, ну или хотя бы его ИИ-ассистенту. А значит всё классическое SEO - это база, которую нужно знать и делать.

Также важно проверить, что Ваш сайт доступен для индексации ботами всех популярных ИИ, особенно тех, которые используют свои поисковые мощности (тот же Perplexity).

Коль скоро база знаний модели отстает от текущего положения почти на год, нам нужно быть терпеливыми и понимать, что, скорее всего, наша активность даст отдачу не скоро. Да, мы можем попадать в результаты поиска, но чтобы ИИ действительно "узнал" о нас и запомнил, а не отфильтровал как мусор - нужно время.

В AIO нет пока никаких метрик, привычных для SEO - ни отчетов об индексации, ни видимости по позициям в поиске, ни объема трафика. Поэтому все работы по нему приходится проводить "втемную". Разве что поле "источник лида" в вашей CRM пополнится пунктом "рекомендация ИИ" и количество таких лидов будет хорошей метрикой оценки AIO-активностей.

Как мы видим, ИИ-ассистенты это пока слишком хаотическая среда, чтобы рассчитывать на них как на стабильный источник лидов. Ассистентов очень много, у всех них - разные базы знаний и разный набор используемых инструментов для поиска.

Как следствие, все они дают разные ответы.

В качестве эксперимента, я задал ИИ-ассистентам одни и те же запросы по поиску подрядчика в абсолютно разных областях: юридические услуги, водолазные услуги, инжиниринговые услуги и услуги поисковой оптимизации для b2b. И все они составили абсолютно разные списки, куда попадали и лидеры рынка и абсолютно случайные компании. При этом ни одна из компаний не попала во все 5 списков.

У нас пока что нет никаких надежных методов попасть в выборку, которую готовит ИИ-ассистент для своего пользователя.

Однако, сам принцип подбора информации, хоть и усложнился, но не поломался: Заказчик собирает информацию о возможных подрядчиках через Интернет, используя цепочку инструментов: ИИ-ассистент, Поисковая Система, тематические веб-сайты, сайты самих подрядчиков.

А значит, мы можем влиять на процесс выбора, предоставляя нужную информацию в нужном объеме и на нужных площадках.

Симбиоз PR, SEO, SMM и классического маркетинга, достаточно обеспеченные бюджетом и талантливыми исполнителями - это то, что поможет достучаться до Заказчика, вооруженного ИИ-ассистентами. Да, точечных методов нет и приходится бить по площадям.

Но, в конечном счете, взаимодействие с ИИ не требует дополнительного бюджета. Оно требует всего лишь системной и профессиональной работы по использованию уже имеющихся средств. А если повезет - то пункта "рекомендация ИИ" в вашей CRM.

Если вам была интересна эта заметка - подписывайтесь на мой ТГ-канал "100% Человечков - digital, бизнес, маркетинг и смыслы" - там пишу про то, как применяем ИИ в digital, про сам digital, маркетинг, SEO и связанные интересные вопросы.