Годами компании формировали свое информационное поле через собственные площадки, медиа, отзывы и экспертность руководителей. Теперь ChatGPT, Gemini, Claude и другие AI ассистенты стали еще одним посредником между брендом и потенциальным клиентом. У таких ассистентов можно спросить, надежна ли компания и кого выбрать среди конкурентов, и получить ответ, даже не посетив сайт бренда.

Для коммуникационщиков это означает, что нужно работать не только с информацией, которую публикует компания о себе, но и с тем, как ее представляют AI-системы.

Весной мы в u.comms запустили услугу AI-продвижения именно потому, что образ компании в ответах ИИ может отличаться от того, какой бренд годами выстраивал через собственные коммуникации. Почему так происходит и что с этим делать?

AI-поиск уже использует каждый четвертый

Раньше бизнес работал с репутацией, рассчитывая на то, что человек самостоятельно погуглит и ознакомится с информацией. Но поисковые привычки пользователей изменяются.

В 2025 году, согласно исследованию How People Think About AI's Role, 24% опрошенных в шести странах еженедельно использовали генеративный искусственный интеллект для поиска информации – 11% годом ранее. В Украине третья часть взрослых, по данным исследования цифровой и ШИ-грамотности, не проверяет ответ AI дополнительно, если она звучит убедительно .

То есть для значительной части аудитории ответ ассистента уже окончательный вердикт. Если в этом вердикте вашего бренда нет или описан неудачно, клиент этого не заметит. Он просто уйдет к конкуренту.

Многие компании успокаивают себя тем, что у них хорошее SEO. Но компания с качественным сайтом и топовыми позициями в Google может редко появляться в ответах ChatGPT, Gemini или Perplexity. Исследование State of AI Search 2026 фиксирует значительные разногласия между видимостью брендов в классическом поиске и в системах АИ.

Более того, один бренд может иметь несколько различных AI-репутаций. Каждая система может по-своему описывать одну и ту же компанию и по-разному оценивать ее сильные и слабые стороны. То, что помогает быть заметным в ChatGPT, не обязательно сработает в Gemini или Perplexity.

Причина в том, что системы по-разному ищут информацию и выбирают источники, на которые опираются ответы. Например, исследование SE Ranking показывает отличия в использовании социальных сетей: они появляются почти у 68% ответов Google AI Overviews и только у 8,4% ответов ChatGPT. Google чаще ссылается на YouTube, в то время как ChatGPT среди социальных платформ чаще использует Reddit и LinkedIn.

Так что универсальной стратегии AI-видимости не существует. Кто обещает «рецепт для всех нейросетей», тот либо имеет низкую квалификацию, либо продает вам сказку. Нужно исследовать, какие источники использует каждая система в ответах на запросы именно вашей аудитории, и повторять это регулярно, потому что алгоритмы и ответы АИ постоянно меняются.

Что мы увидели, когда начали работать с AI-репутацией

После того как мы представили услугу AI-продвижения, к нам обратился клиент из Казахстана — агентство ему порекомендовало АИ. Клиент был убежден, что имеет репутационный кризис и ожидал увидеть его отражение в ответах языковых моделей. Но аудит показал совершенно другую картину.

У ChatGPT, Gemini и Google AI Overviews компания оказалась безоговорочным лидером рынка: первое место среди 134 конкурентов и в 4,5 раза больше упоминаний, чем у ближайшего соперника. Негатив в ответах встречался, но всеобщего впечатления не определял.

Настоящая проблема была в другом: АИ многое говорил о компании, но не ее словами. ChatGPT упоминал бренд в 61% ответов, а на сайт компании ссылался только в 3%. Образ бренда он собирал из чужих источников. Казахскоязычной версии сайта для нейросетей фактически не существовало: ни одна ее страница не попала в сотню наиболее цитируемых, в то время как российская версия занимала там почти 80%. К тому же ChatGPT и Gemini описывали компанию настолько по-разному, будто речь шла о двух разных брендах. Так что вместо антикризисных мер мы начали делать бренд главным источником информации о самом себе.

Этот случай напомнил нам важную вещь: бизнес рискует тратить ресурсы на решение ошибочной проблемы, если не изучает ответы AI на вопросы о себе .

Именно поэтому, начиная работать с клиентом, мы сначала разбираемся, как бренд представлен в ответах разных АИ-систем, какие источники они используют, знающие о компании и каких важных сведений им не хватает.

Аудит сайта и публичных материалов, анализ запросов аудитории и формирование контент-плана помогают перейти от абстрактного желания «заметить ответы АИ» к конкретным задачам: исправить неточности, сделать важную информацию более доступной, усилить присутствие в релевантных источниках или лучше объяснить экспертность компании.

Как компаниям адаптировать коммуникации к AI-поиску

В сентябре наша команда AI-продвижения проанализировала более 140 реальных запросов к поисковым системам и AI-ассистентам и сгруппировала их в 12 тематических кластеров — от отключений света, отопления и цен до обучения детей, безопасности, мобилизации и завершения войны.

Этот срез может помочь копирайтерам и контент-менеджерам определять темы и нарративы для статей, FAQ, сообщений в соцсетях и других материалов, которые могут попадать в ответы AI-ассистентов.

На основе этого опыта я бы выделила три принципа работы с AI-видимостью:

1. Отвечать на вопросы аудитории, а не просто создавать контент. Если человек ищет конкретную информацию, он должен быстро его найти. Поэтому следует начинать материал с прямого ответа, а потом уже объяснять контекст, приводить примеры и добавлять эмоциональные детали.

2. Работать с внешними источниками, формирующими представление о бренде. Источники, из которых АИ брал информацию, в нашем срезе регулярно повторялись. В основном это были такие медиа: 24tv.ua, tsn.ua, obozrevatel.com, telegraf.com.ua, rbc.ua, focus.ua, unian.ua, glavcom.ua, lb.ua, pravda.com.ua, suspilne.media, ukrinform.ua и nv.ua.

Это дает ориентир коммуникационщикам, где следует проверять возможности для экспертных комментариев, прессрелизов и партнерских материалов. В то же время, этот перечень не следует воспринимать как универсальный рейтинг источников для всех AI-систем и тематик.

Не менее важно развивать собственные источники информации: сайт и блог полезных материалов, актуальные профили в локальных справочниках, в частности Google Business Profile, страницы в Wikipedia и Wikidata. Они помогают объяснить, чем занимается компания и в чем ее экспертность, хотя и не гарантируют упоминаний в ответах АИ.

3. Измерять не только видимость, но содержание ответов. Компаниям следует регулярно проверять, как различные AI-системы отвечают на типичные вопросы о бренде, продукте и конкурентах. Правильно ли описывают деятельность компании? Именуют ли ее среди релевантных вариантов? Какие преимущества и риски вспоминают? На какие источники опираются? Такие проверки помогают увидеть, где у бренда уже сильные позиции, а где его информационное поле требует внимания.

Доверие к AI еще формируется. Но чем чаще люди будут обращаться к нему за рекомендациями, тем сильнее эти ответы будут влиять на решение о покупке, сотрудничестве.

Так как раньше и более предметно компания начнет работать над своей AI-репутацией, тем больше шансов, что АИ вспомнит именно эту компанию в ответе потенциальному клиенту и порекомендует ее, несмотря на наличие многочисленных конкурентов.