Новый канал трафика: как бренды получают клиентов через ответы ИИ

Владислав Зверев, руководитель отдела поискового продвижения Demis Group, рассказал, как попадание бренда в ответы нейросетей дает заявки и продажи

Новый канал трафика: как бренды получают клиентов через ответы ИИ
Источник изображения: Сгенерировано нейросетью Kandinsky

Сегодня путь клиента все чаще начинается не с поиска, а с вопроса к нейросети. Например: «где отдохнуть с детьми на Урале в санатории?» — и пользователь получает не ссылки, а сразу отобранные варианты с пояснением, что подходит под запрос.

ИИ не просто перечисляет объекты, а сужает выбор: показывает семейные санатории, варианты с лечением и наблюдением специалистов.

Клика может не быть, но остается главное — название, которое запомнилось. Позже человек возвращается к нему уже с готовым решением о покупке.

Такие сценарии становятся нормой: все больше запросов закрывается прямо в интерфейсе нейросети, где и формируется выбор. По сути, ИИ становится фильтром доверия и оставляет 2–3 наиболее подходящих варианта.

Для бизнеса это меняет логику работы: важно не просто привлекать трафик, а попадать в ответы ИИ как понятный и надежный источник. Именно там сейчас формируется первый выбор клиента.

Почему ИИ выбирает одни бренды и полностью игнорирует другие

На практике попадание в ответы нейросетей — это не случайность. За формированием каждого ответа стоит довольно строгая логика отбора источников, и она сильно отличается от классической поисковой оптимизации.

Если поисковые системы долгое время опирались на ключевые слова и ссылочную массу, то современные модели вроде ЯндексGPT или Google Gemini работают иначе. Они анализируют смысл запроса и сопоставляют его с массивами текста через векторные модели. 

Но совпадения по смыслу недостаточно, чтобы попасть в ответ. У ИИ есть внутренние критерии качества, по которым он решает, можно ли доверять фрагменту текста.

1.  Автономность. Информация должна быть понятна в пределах одного блока. Если абзац требует контекста всей статьи, он теряет ценность для модели.

2. Конкретика. Общие заявления вроде «лидер рынка» или «лучший сервис» не работают. Алгоритмы отдают приоритет фактам: цифрам, кейсам, сценариям, прикладным объяснениям.

3. Признаки экспертности. Для ИИ важны маркеры доверия: авторство, прозрачность источника, актуальность данных, структурированная подача.

В итоге нейросеть действует как строгий редактор: она не продвигает самый «оптимизированный» текст, а выбирает тот, который быстрее и точнее закрывает вопрос пользователя.

Как ИИ-выдача влияет на заявки и продажи

Если классическое SEO (поисковая оптимизация) долго жило в логике «позиции клики трафик», то оптимизация под ИИ-выдачу (AEO/GEO) смещает фокус ниже по воронке. Здесь важны не просмотры, а то, как быстро пользователь превращается в клиента.

1. Снижайте стоимость лида через «подогретый» вход
Если бренд появляется в ответе нейросетей, пользователь приходит уже с ориентиром. Он не изучает рынок с нуля, а уточняет подходящий вариант.

Что делать: перестраивать контент под конкретные сценарии выбора — не «о нас», а «в каких случаях подойдет и почему».

В одном из кейсов Demis Group с региональным санаторным объектом это хорошо проявилось: после переработки контента под формат вопросов и ответов пользователи стали чаще приходить уже с готовым запросом на бронирование, а цикл принятия решения заметно сократился.

2. Работайте на доверие до клика
Ответ нейросети воспринимается как отбор, а не реклама. Поэтому упоминание в нем дает компании базовое доверие еще до захода на сайт.

Что делать: убирать общие формулировки и усиливать экспертность: факты, условия, ограничения, объяснения. Все, что выглядит как реальный опыт, а не маркетинг.

3. Снижайте зависимость от поиска
Регулярные упоминания в ИИ-ответах закрепляют бренд в поле выбора. Даже при просадках в органике часть спроса сохраняется.

Что делать: писать так, чтобы отдельные фрагменты можно было цитировать: коротко, понятно, без потери смысла.

На практике это хорошо видно в нишах с длинным циклом решения — медицина, недвижимость, образование, туризм. Пользователь не покупает сразу: он сравнивает несколько вариантов, возвращается к ним и постепенно сужает выбор. И если компания уже попала в ответы ИИ на этом этапе, она с большей вероятностью остается в финальном списке.

Выводы

Первый контакт с брендом все чаще происходит в ответе нейросети — это уже новая норма.

Если компания появляется в ответах ИИ, она сразу попадает в зону рассмотрения. Пользователь не начинает с нуля и не ищет десятки вариантов — он опирается на то, что уже было предложено системой.

В сложных услугах это особенно заметно: человек задает уточняющие вопросы, и ИИ постепенно сужает выбор до нескольких релевантных вариантов.

Поэтому ключевая задача контента меняется: он должен быть понятным, конкретным и отвечать на реальные вопросы без рекламных конструкций.

Суть одна: чем чаще ИИ упоминает вашу компанию в ответах, тем больше входящих обращений без увеличения бюджета.

Выбор редакции

Публикации, которые получают больше внимания и попадают в Сюжеты РБК

Рекомендации партнеров:

Данные о правообладателе фото и видеоматериалов взяты с сайта «РБК Компании», подробнее в Условиях использования
Анализ
×
Зверев Владислав
Google
Сфера деятельности:Образование и наука
236
Новый
Места