Как ChatGPT выбирает компании для рекомендаций: что уже известно и как бизнесу подготовиться к эпохе AI Search
Поиск меняется быстрее, чем многие думают. Последние двадцать лет цифровой маркетинг развивался вокруг одной задачи – попасть в верхние позиции поисковой выдачи.
Компании инвестировали в SEO, оптимизировали сайты, работали со ссылками, улучшали техническое состояние страниц и создавали контент. Логика была понятной: чем выше сайт находится в Google или Яндексе, тем больше вероятность, что пользователь перейдет именно на него.
Однако за последние два года появился новый сценарий поиска информации. Все больше пользователей начинают задавать вопросы не поисковой системе, а искусственному интеллекту.
Вместо запроса: CRM для малого бизнеса
человек пишет: Какую CRM ты порекомендуешь небольшой компании?
Вместо: производитель пищевого льда Москва
он спрашивает: Посоветуй надежного производителя пищевого льда для ресторанов.
Ответом становится уже не список ссылок, а готовая рекомендация. Именно поэтому у бизнеса возникает новый вопрос: По каким принципам современные языковые модели выбирают компании, которые рекомендуют пользователю?
Поиск и рекомендации – разные модели взаимодействия
Важно понимать, что ChatGPT не является классической поисковой системой:
- Google помогает найти информацию.
- ChatGPT помогает сформулировать ответ.
Это принципиально разные задачи:
- В поисковой выдаче пользователь сам анализирует ссылки, открывает сайты и принимает решение.
- В генеративном поиске значительная часть этой работы выполняется моделью.
Поэтому меняется и объект конкуренции.
Если раньше компании боролись за место в поисковой выдаче, теперь они начинают бороться за место в ответе искусственного интеллекта.
Можно ли узнать алгоритм ChatGPT?
На сегодняшний день – нет.
OpenAI, Google, Anthropic и другие разработчики не публикуют полный механизм формирования рекомендаций. Кроме того, сами модели работают вероятностно. Это означает, что одинаковый вопрос может иметь немного разные ответы в зависимости от версии модели, контекста разговора и других факторов.
Поэтому любые заявления вроде: «Есть секретный алгоритм ChatGPT» или «Мы знаем, как попасть в рекомендации» – следует воспринимать критически.
Но отсутствие открытого алгоритма вовсе не означает отсутствие закономерностей. Именно эти закономерности сегодня начинают изучать исследователи, специалисты по поиску и digital-маркетологи.
Какие сигналы, вероятно, влияют на рекомендации
Несмотря на закрытость внутренних алгоритмов, анализ ответов различных языковых моделей позволяет выделить несколько типов цифровых сигналов, которые могут играть важную роль.
1. Понятное позиционирование
Если компания последовательно объясняет, чем занимается, кому помогает и какие задачи решает, модели проще сформировать корректное описание.
Чем меньше противоречий между сайтом, каталогами, карточками организаций и публикациями, тем легче искусственному интеллекту интерпретировать информацию.
2. Экспертный контент
Большинство языковых моделей обучаются и работают с огромным массивом текстовой информации.
Компании, которые регулярно публикуют исследования, инструкции, обзоры, аналитические статьи и отвечают на вопросы клиентов, формируют более богатый информационный контекст.
Это помогает модели лучше понимать специализацию бренда.
3. Независимые источники
Информация, которая существует только на корпоративном сайте, обладает меньшей проверяемостью.
Когда компания упоминается в отраслевых СМИ, исследованиях, интервью, экспертных колонках и аналитических материалах, появляется больше независимых подтверждений ее деятельности.
Именно поэтому публикации в профессиональных медиа снова приобретают большое значение.
4. Репутация
Современные языковые модели работают не только с положительной информацией.
Если вокруг компании существует большое количество противоречивых данных, негативных публикаций или несогласованных описаний, это также влияет на цифровой образ бренда.
5. Структурированность информации
Чем проще модели извлечь информацию о компании, тем выше вероятность корректной интерпретации.
Сюда относятся:
- понятная структура сайта;
- страницы услуг;
- описание компании;
- контактные данные;
- единая терминология;
- структурированные данные (Schema.org и другие стандарты).
Почему SEO остается важным
Иногда можно встретить утверждение, что «SEO умерло». На мой взгляд, это неверно. Поисковая оптимизация остается фундаментом цифрового присутствия. Без качественного сайта невозможно эффективно работать и с современными AI-системами.
Однако сегодня SEO уже недостаточно.
Если раньше было важно попасть в поисковую выдачу, теперь становится важно еще и быть понятным для языковой модели. Именно поэтому в последние годы активно развивается направление Generative Engine Optimization (GEO) – подход к оптимизации контента для генеративных поисковых систем.
AI Visibility – следующая стадия цифрового присутствия
На мой взгляд, сейчас начинает формироваться более широкое понятие. Я называю его AI Visibility.
Под AI Visibility можно понимать степень цифровой представленности компании, которая позволяет современным системам искусственного интеллекта уверенно распознавать бренд, понимать его специализацию и использовать его в рекомендациях.
Важно подчеркнуть, что AI Visibility не заменяет SEO. Скорее речь идет о следующем уровне цифрового присутствия:
- Если SEO отвечает на вопрос: «Найдет ли пользователь сайт?»
- То AI Visibility отвечает на другой: «Поймет ли искусственный интеллект, кто вы и в каких ситуациях вас можно рекомендовать?»
Что бизнесу стоит делать уже сейчас
Хотя рынок AI Search находится на ранней стадии развития, несколько практических выводов можно сделать уже сегодня.
Создавайте экспертный контент. Материалы должны помогать пользователю решать реальные задачи, а не существовать исключительно ради поисковых запросов.
Следите за единообразием информации. Описание компании, услуг и специализации должно быть согласовано на всех цифровых площадках.
Развивайте цифровую репутацию. Публикации в отраслевых СМИ, участие в конференциях, экспертные комментарии и исследования создают дополнительные сигналы доверия.
Проверяйте ответы AI-систем. Полезно регулярно задавать ChatGPT, Gemini, Claude и другим моделям вопросы о своей отрасли. Это помогает понять, какие компании они рекомендуют и какие характеристики считают важными.
Вместо заключения
В начале 2000-х годов многие компании воспринимали SEO как эксперимент. Через несколько лет поисковая оптимизация стала обязательной частью цифрового маркетинга.
Сегодня рынок снова находится в похожей точке. Пока одни компании продолжают конкурировать исключительно за позиции в поисковой выдаче, другие начинают задаваться новым вопросом: Что должен увидеть искусственный интеллект, чтобы рекомендовать именно нас?
Окончательных ответов на этот вопрос пока нет. Но уже сегодня можно утверждать, что цифровое присутствие компании начинает оцениваться не только поисковыми алгоритмами, но и языковыми моделями.
Именно поэтому в ближайшие годы бизнесу предстоит научиться работать не только над тем, чтобы сайт было легко найти, но и над тем, чтобы компанию было легко понять. Вполне возможно, что именно это станет следующим этапом развития цифрового маркетинга.
