25.05.2026, 16:49

Почему восприятие бренда в ИИ-ответах не совпадает с реальностью, и что с этим делать

Денис Поляков, руководитель отдела по продвижению в нейросетях Demis Group, рассказал, как формируется образ бренда в ИИ-ответах и как компаниям этим образом управлять.

С появлением ИИ поиск всё чаще даёт готовые ответы вместо списка ссылок. Пользователь сразу видит описание компании, а не набор сайтов. Проблема в том, что этот образ собирается из разных источников. Поэтому бренд в ответах может выглядеть иначе, чем на самом деле: в одном — лидер рынка, в другом — обычный игрок, а иногда и вовсе пропадает из контекста.

Денис Поляков, руководитель отдела по продвижению в нейросетях Demis Group, рассказал, какие искажения возникают в ИИ-ответах, и как компаниям выстраивать работу с новым уровнем видимости.

Как искусственный интеллект формирует восприятие бренда в ИИ-ответах

Сегодня значительная часть поисковых запросов не приводит к переходу на сайты. Пользователь получает ответ прямо в выдаче. Из-за этого меняется сама роль поиска. Важнее становится не трафик, а то, как бренд виден в выдаче. С ростом zero-click (сценарий, когда пользователь получает ответ без перехода на сайт) решение всё чаще принимается уже на странице результатов.

У нейросети нет единого канонического описания компании. Она не хранит фиксированное описание и не опирается на одну утверждённую версию бренда. Каждый раз образ собирается заново из разных источников.

Процесс формирования ответа включает следующие этапы:

  • ИИ находит упоминания бренда в разных текстах;

  • выделяет повторяющиеся характеристики и ассоциации;

  • комбинирует их в один связный ответ;

  • выбирает формулировки, наиболее релевантные запросу пользователя.

Из-за этого в ИИ-ответах бренд может выглядеть по-разному. В одном случае он может быть «технологичным и инновационным», в другом — «надёжным и консервативным», в третьем — нейтральным и описательным.

Почему возникают искажения

Искажения могут возникать как из-за особенностей исходных данных, так и из-за вероятностной природы генерации.

Разрозненные источники

Один и тот же бренд описывается по-разному в разных местах — новости, каталоги, обзоры, форумы. Единой версии не существует.

Разный контекст упоминаний

Компания может фигурировать как лидер, участник сравнения или пример в кейсе. От роли меняется и образ.

Частота повторений и авторитетность источников

Чем чаще встречается формулировка в надёжных источниках, тем сильнее она влияет на итоговый ответ, даже если неточная.

Перекос в сторону крупных брендов

У известных компаний больше упоминаний, поэтому их образ получается полнее. У нишевых, наоборот, данных меньше.

Какие неточности возникают в ответах ИИ

Устаревшие данные

В сети остаются старые описания компаний. Если бренд менялся, а тексты нет, система продолжает использовать устаревший образ.

Смешение брендов

Компании с похожими названиями или позиционированием могут смешиваться, и детали одной переносятся на другую.

Галлюцинации модели

Система может добавлять правдоподобные, но несуществующие детали: цифры, награды, события.

Искажение тональности

Нейтральный текст может звучать как похвала или критика — всё зависит от формулировки.

Потеря контекста

Ответ становится слишком общим и не учитывает детали запроса.

Перенос из похожих кейсов

Информация из одной ситуации переносится на другую, даже если она не подходит по смыслу.

Почему это важно для бизнеса

ИИ-ответы всё чаще заменяют привычный поиск, особенно в простых задачах:

  • выбор компании;

  • сравнение услуг;

  • поиск подрядчика.

Вместо списка сайтов пользователь получает уже готовый ответ — сжатую версию информации из интернета. ИИ собирает и упрощает информацию по своему пониманию. В результате:

  • бренд может выглядеть лучше или хуже, чем есть на самом деле;

  • часть информации может быть неполной или искажённой;

  • в ответ попадают не только факты, но и их интерпретация.

ИИ становится дополнительным уровнем интерпретации информации о бренде. И этот слой может напрямую влиять на выбор пользователя, иногда не меньше, чем реклама или официальный сайт.

Что делать, если ИИ искажает информацию о бренде

Важно понимать: ИИ не «знает» правду о компании. Он собирает её из открытых источников. Если там есть разные версии, устаревшие данные или противоречия, то они автоматически попадают в ответы.

Ниже — 6 шагов, как управлять образом бренда в ИИ.

1. Сформировать единую версию бренда

Основа — одно понятное описание.

  • кто вы;

  • чем занимаетесь;

  • какие услуги или продукты ключевые;

  • как вы позиционируетесь.

Эта версия должна быть одинаковой на сайте, в каталогах, соцсетях и внешних упоминаниях. Любые расхождения создают «разные образы» бренда.

2. Привести в порядок ключевые источники

Сначала нужно проверить, какие площадки чаще всего используются системой:

  • сайт и ключевые лендинги;

  • карты и справочники;

  • агрегаторы и каталоги;

  • профили в соцсетях.

Именно они обычно дают базовое описание компании. Если там разная информация, ИИ начинает собирать усреднённую или противоречивую версию.

3. Убрать влияние устаревших данных

Старые страницы и карточки продолжают существовать и влияют на восприятие бренда.

Что важно:

  • обновлять устаревшие описания;

  • закрывать или переадресовывать старые страницы;

  • удалять дубли и неактуальные версии;

  • проверять старые публикации, которые всё ещё попадают в поиск.

4. Усилить ключевые источники о бренде

Недостаточно просто убрать старые или неточные данные. Важно, чтобы в сети появились сильные и понятные источники, на которые будут опираться другие тексты и системы. Речь о материалах, которым доверяют и часто цитируют.

  • статьи в СМИ;

  • публикации в профильных медиа и блогах отрасли;

  • экспертные обзоры и интервью;

  • упоминания в крупных и надёжных источниках.

5. Сделать информацию структурированной

Чем проще системе извлекать данные, тем меньше искажений.

  • чёткие описания услуг и продуктов;

  • понятная структура страниц;

  • использование разметки (Schema.org и аналогов);

  • отсутствие размытых формулировок.

6. Поддерживать актуальность на постоянной основе

Информация о бренде постоянно меняется: появляются новые упоминания, старые данные остаются в сети, контент обновляется неравномерно. Поэтому важно:

  • периодически проверять, как бренд выглядит в поиске и ИИ-ответах;

  • обновлять ключевые страницы при изменениях;

  • следить за новыми внешними упоминаниями.

Вывод

Образ бренда в ИИ-ответах не закреплён. Он постоянно собирается заново из открытых источников. Поэтому одна и та же компания может выглядеть по-разному в разных ответах, даже если в реальности ничего не изменилось.

ИИ не создаёт новый смысл, а пересобирает уже существующие фрагменты информации в каждый конкретный момент обращения. Из-за этого работа с образом бренда в ИИ становится отдельной задачей на стыке SEO (поисковой оптимизации), пиар и контент-стратегии. Сегодня важно, как компания представлена в ИИ-ответах. Это влияет не только на то, найдут ли компанию, но и на первое впечатление о ней.

Demis Group
Компания Demis Group специализируется на увеличении продаж с помощью комплексных решений интернет-маркетинга. Делаем бизнес Клиента прибыльным, помогаем получать только целевой трафик и конвертировать его в продажи.
Вебинар
28 мая 16:00
AI, который работает:
где технология дает результат