Агентство Mediasystem проанализировало более 60 брендов из четырёх категорий с высоким уровнем рекомендательного спроса — детских товаров, фармацевтики, смартфонов и банковских услуг. Исследование проводилось в августе–сентябре 2026 года с использованием сервиса Visiobrand, который тестировал ответы семи ИИ-моделей: Алисы, Яндекс GPT, GigaChat, Gemini, DeepSeek и ChatGPT. Результаты представила директор департамента стратегии агентства Анна Блинова на конференции Group4Media «Про деньги».
Ключевой вывод: связь между узнаваемостью бренда и его упоминаемостью в ответах ИИ обнаружена только в банковском сегменте. В трёх остальных категориях эта корреляция отсутствует. По словам Блиновой, классическая воронка продаж всё чаще сжимается до единственного диалога пользователя с ИИ-моделью, и именно здесь потребитель узнаёт о новых брендах.
Три условия ИИ-видимости бренда
Исследователи выявили закономерность: ИИ-модель с большей вероятностью упоминает бренд, если соблюдены три условия. Первое — на сайте есть обширный контент об общей тематике категории, охватывающий все типичные вопросы по пути пользователя. Второе — бренд формирует устойчивый цифровой след: исчерпывающие и согласованные описания продукта на собственном сайте, маркетплейсах и других площадках. Третье — бренд присутствует во внешних источниках, на которые ссылаются ИИ-системы: агрегаторах, профильных изданиях и отраслевых СМИ.
Причина лидерства банков, по всей видимости, в том, что финансовый сектор исторически активнее инвестирует в цифровое присутствие и работу с внешними публикациями. Категории с менее зрелой контентной стратегией оказались практически невидимы для ИИ независимо от реального уровня знания бренда среди потребителей.
Контекст: рекламный рынок и смежные тренды
На той же конференции Group4Media представила прогноз по рекламному рынку России на 2027 год: совокупные расходы без НДС с учётом e-commerce вырастут на 12%, до 1,93 трлн рублей. Наиболее быстрый рост ожидается в сегменте e-com (+22%), блогерской рекламе (+11%), видео и наружной рекламе (по +7%). Рекламодатели, опрошенные в октябре 2026 года, сообщили о намерении сделать ставку на e-com, инфлюенс-маркетинг и GEO-оптимизацию.
Параллельно агентство Mediasystem в рамках того же исследования показало, что при неизменных бюджетах разрыв в эффективности кампаний внутри одной категории достигал 18–94%. Медиа названы самым управляемым рычагом влияния на результат: три главные точки потерь — недостаточный охват на нужной частоте, избыточная частота показа и промах по целевой аудитории.
Практический вывод для маркетологов и SEO-специалистов
Исследование Mediasystem фиксирует структурный сдвиг: традиционное брендовое знание перестаёт автоматически конвертироваться в присутствие в ИИ-ответах. Для большинства категорий узнаваемость в обычном смысле и видимость в ИИ — это разные вещи, требующие отдельной работы. Брендам, ориентированным на рост через рекомендательный трафик из ИИ-систем, необходимо целенаправленно выстраивать контентный охват категорийных запросов, следить за качеством описаний на всех площадках и регулярно обновлять материалы в источниках, которые цитируют языковые модели.
Источник:
ADPASS — https://t.me/adpass_media
