ИИ уже участвует в выборе поставщиков. Вопрос в том, увидит ли он вашу компанию

Почему компаниям уже недостаточно быть заметными только в обычном поиске

Ещё недавно путь клиента выглядел довольно привычно. Возникла задача, человек открыл Google или Яндекс, просмотрел несколько сайтов, сравнил предложения, оставил заявку.

Теперь между задачей и сайтом поставщика появился ещё один участник: искусственный интеллект.

Клиент может написать:

«Подбери пять компаний, которые внедряют такую-то систему, работают с промышленными предприятиями, имеют опыт интеграции с нашей инфраструктурой и обеспечивают сервис после запуска».

Через несколько секунд он получает не десять рекламных ссылок, а готовую выборку. С критериями, сравнением, плюсами и минусами.

И здесь возникает вопрос, который бизнесу пора задавать себе уже сейчас:

А наша компания вообще попадёт в этот ответ?

Сейчас компании постепенно делятся на два лагеря.

Одни уже понимают, что присутствие в интернете больше нельзя сводить только к сайту, рекламе и поисковой оптимизации (search engine optimization, SEO). Они начинают заниматься видимостью в ИИ-поиске (AI visibility): проверяют, как компания описана в открытых источниках, какие кейсы доступны, насколько понятно сформулирована специализация и что о бренде могут найти системы искусственного интеллекта.

Другие пока продолжают работать по старой модели. Сделали сайт, настроили поисковую оптимизацию, купили рекламу. Формально всё сделали правильно.

Проблема в том, что корпоративный покупатель (business-to-business, B2B) уже меняет своё поведение.

Gartner опросил 645 B2B-покупателей. 45% сообщили, что использовали генеративный ИИ, прежде всего для поиска информации о поставщиках и продуктах. В среднем при покупке они обращались к семи источникам информации. 67% предпочитают процесс покупки без постоянного участия продавца, а 70% хотели бы иметь возможность пройти его полностью в цифровом формате.

Forrester даёт ещё более сильный сигнал. 87% B2B-покупателей назвали разговорный поиск с помощью генеративного ИИ значимым способом взаимодействия при выборе решений. Исследователи прямо отмечают, что оценка поставщиков всё чаще начинается раньше и проходит без непосредственного контакта с компанией.

То есть это уже не разговор о технологии, которой когда-нибудь начнут пользоваться ваши клиенты.

Они пользуются ей сейчас.

Допустим, компании нужен подрядчик по автоматизации отдела продаж.

В обычном поиске придётся сформулировать несколько запросов, открыть сайты, понять, кто чем занимается, отдельно изучить кейсы и попытаться сравнить предложения.

ИИ позволяет поставить задачу иначе:

«Найди компании, которые автоматизируют сложные B2B-продажи, умеют интегрировать CRM, аналитику и контроль качества. Не включай агентства, которые занимаются только рекламой. Сравни подходы и объясни, кому какая компания подойдёт».

Это уже не просто поиск информации.

Это предварительная аналитическая работа.

Клиенту не нужно подстраиваться под структуру сайтов поставщиков. Система собирает найденную информацию в той форме, которая удобна именно ему.

Отсюда меняется и конкуренция.

Раньше компании боролись за место в поисковой выдаче.

Теперь появляется ещё одно поле борьбы:

место в готовом ответе.

Вот здесь, на мой взгляд, находится самая недооценённая часть проблемы.

Компания может двадцать лет работать на рынке, иметь отличную команду и десятки успешных проектов.

Но для генеративного поиска эта экспертиза не существует автоматически.

Системы формируют ответы на основе доступных им источников и поисковых механизмов. Они видят не вашу внутреннюю экспертизу, а то, что можно обнаружить и понять снаружи.

Если на сайте написано «комплексные решения для бизнеса», это почти ничего не объясняет.

Если хорошие кейсы хранятся только в презентациях менеджеров, они практически не работают на внешнюю видимость.

Если сайт называет компанию интегратором, профиль на отраслевой площадке говорит про консалтинг, а публикации в СМИ вообще не дают ясного понимания специализации, системе сложнее определить, в каких запросах вас стоит показывать.

Именно поэтому появляется оптимизация под системы ответов (answer engine optimization, AEO) и оптимизация для генеративного поиска (generative engine optimization, GEO).

В марте 2026 года Gartner выпустил отдельный обзор рынка инструментов видимости в системах ответов. Исследователи прямо пишут, что брендам необходимо адаптироваться к поиску на базе больших языковых моделей, поскольку такие системы всё активнее включаются в процесс поиска и покупки.

То есть это уже не эксперимент нескольких специалистов по поисковому продвижению.

Формируется отдельное направление маркетинга.

Здесь легко уйти в другую крайность и начать производить сотни текстов специально «для ChatGPT».

Я бы этого не делал.

В основе хорошей видимости всё равно лежат достаточно понятные вещи:

Gartner отдельно рекомендует строить контент вокруг естественных вопросов покупателей и их контекста, а не только вокруг набора поисковых запросов. Компания приводит это как один из подходов к повышению видимости бренда в системах ответов.

Разница с привычной поисковой оптимизацией здесь хорошо видна.

Поисковая оптимизация отвечала на вопрос: найдёт ли клиент нашу страницу?

Новая задача отвечает на другой вопрос: поймёт ли ИИ, что именно нашу компанию стоит включить в ответ клиенту?

Можно сделать следующий вывод: если клиент всё спросит у ИИ, продавец станет не нужен.

Пока происходит другое.

В том же исследовании Gartner 69% B2B-покупателей сказали, что предпочитают проверять информацию, полученную от ИИ, вместе с продавцом.

То есть искусственный интеллект забирает часть первичного исследования, но не обязательно забирает доверие и финальное решение.

Просто продавец теперь встречается с другим клиентом.

Не с человеком, которому нужно впервые рассказать о продукте, а с человеком, который уже мог сравнить поставщиков, посмотреть характеристики, собрать аргументы и подготовить список вопросов.

Задача продавца в этот момент не пересказать сайт. Нужно помочь проверить выводы, показать нюансы применения, снизить риск и доказать применимость решения к конкретной ситуации.

Получается довольно простая связка:

сначала компания должна попасть в поле зрения ИИ, потом доказать ценность человеку.

Если первый этап не состоялся, до второго можно просто не дойти.

Я бы не начинал с большой стратегии и покупки новых сервисов.

Для начала задайте нескольким ИИ-системам те вопросы, которые мог бы задать ваш потенциальный клиент.

Попросите подобрать поставщиков. Задайте критерии. Уточните отрасль. Попросите сравнить варианты.

А затем посмотрите:

есть ли там вы?

И если есть, то что именно система про вас рассказывает.

Возможно, сегодня это один из самых простых способов увидеть разницу между тем, как компания позиционирует себя сама, и тем, как её уже начинает видеть новый цифровой посредник между бизнесом и клиентом.

Ссылки на источники:

#ии #маркетинг #продажи #аналитика #технологии #продвижение