Поиск на базе ИИ быстро превратился из новой модели поведения в важную часть того, как покупатели находят и оценивают бренды. По данным Boston Consulting Group, 90% директоров по маркетингу (CMO) считают, что генеративный ИИ уже меняет способы поиска и оценки брендов потребителями. Среди тех, кто уже использует поиск на базе LLM, 85% называют его одной из пяти наиболее влиятельных точек взаимодействия при принятии решения о покупке.
Для маркетологов сейчас главная задача — отреагировать на фундаментальный сдвиг в том, как покупатели находят, оценивают и, в конечном итоге, выбирают бренды.
На этой неделе на нашем вебинаре «От инсайтов к действиям: почему маркетологам нужны агенты для победы в ИИ-поиске» у меня была возможность обсудить это с Раакхи Агравал и Робертом Дероу, управляющими директорами и партнерами BCG X, экспертами в меняющемся ландшафте GEO (Generative Engine Optimization).
Вот пять самых важных выводов.
Скачать запись вебинара можно здесь →
1. Видимость в ИИ-поиске — это ключевой маркетинговый показатель
Поскольку LLM становятся универсальной частью поиска на базе ИИ, маркетологам необходимо четкое представление о том, как их бренды представлены на этих платформах, и активная стратегия по оптимизации этой представленности.
Все начинается с понимания того, что именно измерять. Роберт указал на промпт-инжиниринг как на отправную точку:
«Мы уделяем огромное внимание стратегии промптов, — поделился он. — Мы думаем о продуктах, услугах, географии, бизнес-подразделениях, персонах. Мы стараемся выстроить таксономию, чтобы затем можно было детализировать данные».
На основе этого маркетологи могут отслеживать такие сигналы, как присутствие бренда, доля голоса, позиция, тональность и цитируемость. Но эта эффективность наиболее полезна, когда маркетологи понимают, что именно на нее влияет, а не просто сводят все к одному усредненному числу.
«Вы хотите видеть показатели в привязке к этапу пути клиента, новой маркетинговой кампании или бизнес-подразделению», — сказал Роберт.
Вывод: видимость в ИИ-поиске следует рассматривать как любой другой ключевой маркетинговый показатель, имеющий четкую базу для сравнения и стратегию постепенного улучшения.
2. GEO должна перейти от инсайтов к действиям
Для многих маркетинговых команд мониторинг — это первый шаг в GEO. Они могут видеть, появляется ли их бренд в ответах ИИ, как часто его цитируют и где конкуренты могут выступать лучше.
Но победа в GEO требует непрерывного цикла между пониманием эффективности и действиями на основе полученных знаний.
Раакхи описала сценарий, который часто слышит от клиентов: LLM делает утверждение о конкуренте, которое бренд считает неверным. Чтобы исправить это, нужно понять, почему модель пришла к такому выводу.
«Откуда LLM берет информацию? Как можно повлиять на это изменение? — сказала она. — Это довольно сложная задача. А создание контента для исправления ситуации — задача не менее сложная».
Это тот разрыв, который маркетологи должны преодолеть. Как только команда выявляет возможность в ИИ-поиске, ей нужно проследить эту возможность до контента или источников, влияющих на ответ, и внести необходимые коррективы.
Но на этом работа не заканчивается. Командам нужно увидеть, изменило ли это действие то, как бренд отображается в ИИ-поиске, использовать полученные данные для определения следующей возможности и поддерживать этот цикл.
Вывод: победа в GEO требует непрерывного цикла между инсайтами и действиями, где каждое изменение дает новую информацию о том, что делать дальше.
3. Агенты делают непрерывную GEO возможной — при наличии правильного фундамента
Агенты предлагают способ преодолеть разрыв между инсайтами и действиями, не создавая при этом дополнительного объема ручной работы для маркетинговых команд. Вместо того чтобы заставлять маркетологов выявлять каждую возможность, а затем координировать работу по ее реализации, агенты могут взять на себя большую часть исполнения и поддерживать GEO в постоянном движении.
Однако большинство маркетинговых организаций еще не создали фундамент для такой работы. Исследование BCG показало, что 96% CMO описывают свою деятельность как проходящую через значительную ИИ-трансформацию, но 42% все еще используют GenAI в основном для отдельных задач. Командам еще предстоит совершить переход от использования ИИ как инструмента к построению операционной модели, где агенты могут брать на себя больше работы.
Для этого им нужна система управления, которая дает агентам правильный контекст компании, доступ и разрешения для действий в четко определенных границах. Человеческий контроль остается частью этой системы, особенно по мере того, как агенты берут на себя больше ответственности.
«Человек-сотрудник, — подчеркнула Раакхи, — в конечном итоге все равно несет ответственность за то, что выходит на рынок».
Вывод: агенты могут сделать непрерывную GEO практичной в масштабе, но их автономность зависит от контекста и контроля. Агентам нужны правильные данные о бренде, продукте и аудитории, четкие разрешения и управление, а также человеческий контроль для эффективных действий от имени компании.
4. GEO выходит за пределы вашего сайта
В отличие от традиционного поиска, LLM используют широкий спектр источников для определения того, какие бренды появляются в их ответах и что именно о них говорится, причем многие из этих источников находятся вне контента, принадлежащего бренду.
Роберт разделил ландшафт на четыре области, на которые бренды могут влиять: технический фундамент сайта, контент на сайте, синдикация через внешние источники и экосистемные интеграции.
Источники также имеют разный вес в зависимости от модели. Видимость бренда в одной LLM может формироваться совершенно иным набором источников, чем в другой. Но в целом внешние источники могут оказывать огромное влияние.
Как поделился Роберт: «Я был шокирован тем, как один список-подборка может реально повлиять на включение в модель».
Вывод: эффективная GEO требует от маркетологов понимания того, какие источники формируют ответы ИИ за пределами их собственных сайтов, и где у них есть возможность повлиять на них.
5. GEO закладывает фундамент для агентской коммерции
ИИ-поиск все еще развивается, и один из следующих серьезных сдвигов, к которому должны готовиться бренды, — это полноценная агентская коммерция. Поскольку потребители все чаще полагаются на агентов, действующих от их имени, брендам нужно будет стать доступными для этих агентов совершенно новыми способами. Создание прочного фундамента GEO сейчас имеет решающее значение.
«Быть доступным для обнаружения [ИИ] сегодня, — подчеркнул Роберт, — позволит вам стать доступными для транзакций завтра».
Для этого потребуется нечто большее, чем просто оптимизация контента для ИИ-видимости. Роберт указал на продуктовые фиды, интеграции «агент-агент» и новые протоколы как на ключевые части инфраструктуры, которые могут позволить ИИ-агентам совершать сделки напрямую с брендами.
Его совет? Начинайте создавать эти связующие звенья уже сейчас, даже если бизнес-кейс еще только формируется.
Вывод: GEO закладывает основу для будущего, в котором ИИ-агенты смогут вести дела напрямую с вашим брендом.
Превращайте инсайты в действия с помощью Jasper GEO Agent
Как показал наш разговор с BCG X, улучшение видимости требует постоянного цикла понимания того, как ваш бренд работает в ИИ-поиске и какие факторы на это влияют, а затем — осознанного действия на основе этих инсайтов.
Это означает, что GEO должна выйти за рамки простого мониторинга видимости. Она должна стать непрерывной операционной системой для ее улучшения, связывая аналитику напрямую с исполнением и используя результаты для определения дальнейших шагов.
Jasper GEO Agent переводит эту модель в практическую плоскость, объединяя GEO-аналитику и исполнение в единый рабочий процесс.
Он непрерывно отслеживает эффективность бренда в ведущих LLM, выявляет наиболее перспективные возможности и задействует ИИ-агентов для работы с ними, используя контекст бренда, продукта и аудитории, уже встроенный в Jasper.
Узнайте больше о том, как Jasper GEO Agent может усилить вашу стратегию поиска на базе ИИ-агентов.