Только треть россиян доверит ИИ поиск товаров — против 62% в США

• ИИ-агент как потребитель. Алгоритм решает рациональные задачи без эмоциональной привязанности к марке. Модель актуальна для FMCG (товаров повседневного спроса), страхования и DIY-рынка.
• ИИ как советчик. Человек ориентируется на конкретный бренд, но алгоритм предлагает альтернативы. Сценарий характерен для бытовой техники и электроники, одежды, beauty-сегмента и авиаперевозок.
• ИИ как помощник при сделке. Выбор сделан, агент находит лучшие условия покупки. Бренд сохраняет ключевую роль — это территория автомобилей, люксовых товаров, развлечений и ресторанов.

Чем рациональнее категория, тем больше решений забирает алгоритм. Чем эмоциональнее — тем прочнее позиции бренда.

Что такое GEO и почему трафик из нейросетей растет?

Первый приоритет новой диджитал-стратегии Орченко назвал GEO — Generative Engine Optimization, повышение заметности бренда для нейросетей. ИИ-агенты оценивают не только рекламные обещания. В расчет идут цена, доступность товара, отзывы, сервис и соответствие запросу пользователя.

Динамика уже ощутима. В США годовой рост реферального трафика на сайты из ИИ-источников достиг восьмикратного значения. Для маркетинга это означает новую арену борьбы за видимость — уже не в поисковой выдаче, а внутри ответов нейросетей.

Второе направление — персонализация коммуникаций. Бренд сохраняет смысл, характер и обещание, но адаптирует остальные элементы предложения под конкретного пользователя в реальном времени на основе данных. По данным презентации, 76% потребителей предпочитают покупать у брендов, которые персонализируют предложение.

Третье направление — офлайн-взаимодействие и премиальный клиентский опыт. 67% потребителей уверены: присутствие человека — признак премиального сервиса, тогда как ИИ воспринимается как базовая услуга. Автоматизация выбора не отменяет личного контакта там, где эмоции влияют на покупку.

Что это значит для маркетинга?

Приоритеты коммуникации придется пересмотреть. Раньше основой были охваты и знание бренда. В сценарии с ИИ-агентами растут значение видимости в нейросетях и ценность предложения при сравнении алгоритмом.

Для компаний, работающих одновременно с людьми и ИИ, важны обе аудитории. Ключевые метрики — стоимость привлечения клиента (CAC, customer acquisition cost) и его долгосрочная ценность (CLTV, customer lifetime value). Базой во всех сценариях остаются рациональные преимущества: цена, доступность и сервис. Российский потребитель к автономным покупкам пока не готов, но трафик и рекомендации уже перетекают к алгоритмам — и игнорировать это рынку не удастся.

Автор: Сергей Мельник