WARC: две трети видимости в ИИ-выдаче обеспечивают инвестиции в бренд

Видимость рекламодателей и их продуктов в ответах больших языковых моделей зависит не от текущих кампаний, а от накопленной за годы силы бренда. ИИ чаще вспоминает тех, кто давно и последовательно инвестировал в узнаваемость, чем тех, кто активно наращивает присутствие здесь и сейчас. К таким выводам пришли Всемирный центр рекламных исследований (WARC) и британское маркетинговое агентство Charlie Oscar.

На рекламном фестивале «Каннские львы», прошедшем на прошлой неделе, аналитики представили результаты мониторинга 30 брендов из шести различных категорий. WARC и Charlie Oscar на протяжении 8 месяцев оценивали факторы, влияющие на видимость брендов в ответах LLM-систем.

Главный вывод однозначен: 63% видимости бренда в ИИ формируется за счет долгосрочного бренд-капитала — репутации, узнаваемости и ассоциаций, накопленных за предыдущие годы. На текущую маркетинговую активность приходится лишь 22% влияния. Еще 11% обеспечивается объемом цитирований и упоминаний в источниках, которые модели используют при формировании ответов. Вклад PR-активности и инфлюенсеров оказался еще скромнее — 4%.

По словам сооснователя Charlie Oscar Дэна Уилсона, две трети видимости в ИИ определяются тем, что бренды сделали много лет назад. «Это создает очевидное преимущество для крупных и давно существующих игроков, а новым компаниям и брендам приходится искать дополнительные способы попадания в поле зрения ИИ», — заявил он.

Какие бренд-метрики улучшают выдачу в нейросетях

Узнаваемость бренда (brand awareness). Чем чаще бренд фигурирует в новостях, обзорах, исследованиях, пользовательских обсуждениях и других открытых источниках, тем больше вероятность, что информация о нем попадет в выборки моделей и будет использоваться при генерации ответов.

Ментальная доступность (mental availability) — способность бренда первым приходить пользователю на ум при упоминании определенной категории (объединяет спонтанную узнаваемость, top-of-mind awareness, силу ассоциаций с категорией и другие метрики). LLM обучаются на текстах, созданных людьми, поэтому они наследуют существующие в обществе ассоциации.

Доля поискового интереса (share of search). Бренды, которые пользователи часто ищут в поисковых системах, обычно имеют больше публикаций, обзоров и обсуждений. В результате формируется более широкий цифровой след, который становится источником знаний для моделей.

Репутация и доверие (brand trust). Современные ИИ-системы стремятся опираться на авторитетные источники. Бренды, которые регулярно фигурируют в профессиональных рейтингах, исследованиях, экспертных публикациях и рекомендациях, получают дополнительное преимущество при формировании ответов.

Доля обсуждений бренда в интернете (share of conversation). Пользовательские отзывы, дискуссии в соцсетях, на форумах и маркетплейсах становятся частью информационной среды, из которой модели извлекают знания. Поэтому бренды с высокой вовлеченностью аудитории могут получать дополнительную видимость даже без масштабных рекламных бюджетов.

Авторы исследования отмечают, что маркетологам не стоит переоценивать значение технической оптимизации контента под ИИ. Гораздо важнее поддерживать постоянное присутствие бренда в медиапространстве. При этом речь идет не только о классической рекламе. Языковые модели активно используют обсуждения пользователей на Reddit, обзоры продуктов, комментарии и другие формы органического контента. Поэтому инвестиции в кампании, способные вызывать обсуждение и пользовательскую активность, могут оказаться эффективнее простого увеличения медиавеса.

Отдельное внимание исследователи уделяют так называемому семантическому расширению запросов. Когда пользователь задает вопрос ИИ, модель нередко анализирует связанные подтемы. Например, запрос о кроссовках для людей с плоскостопием может привести к использованию материалов о других заболеваниях стопы. Из этого следует практический вывод: брендам необходимо присутствовать не только в прямых обсуждениях своей категории, но и в смежных тематических контекстах, которые могут использоваться моделью при построении ответов.

Британская рекламная группа WPP в последнем прогнозе развития глобального рекламного рынка называет рекламу в ИИ-поиске самым быстрорастущим медиаканалом. По оценке группы, доходы в этом сегменте вырастут до $5,1 млрд в текущем году, а к 2030 году превысят $100 млрд. Традиционный и ИИ-поиск вместе займут 21,8% от всего объема глобального рекламного рынка в 2026 году.

Авторы:

Виктор Хилько