Новое исследование агентства Victorious показало, что современные языковые модели способны идентифицировать бренды в 96% запросов, однако крайне редко включают их в свои итоговые ответы. Анализ выявил существенный разрыв между способностью ИИ распознавать коммерческие сущности и готовностью алгоритмов рекомендовать конкретные компании пользователям в рамках генеративного поиска.
В ходе эксперимента тестировались популярные LLM на предмет их реакции на запросы, связанные с поиском товаров и услуг. Несмотря на высокую точность распознавания контекста, модели демонстрируют выраженную тенденцию к нейтральности или предоставлению общих описаний категорий вместо упоминания конкретных брендов. Это создает новые вызовы для стратегий поисковой оптимизации, так как традиционные методы продвижения могут оказаться неэффективными в условиях, когда ИИ-агенты игнорируют брендовые сущности в выдаче.
Авторы отчета подчеркивают, что текущие алгоритмы отдают приоритет информативности и безопасности, избегая прямой рекламы или предвзятости. Для маркетологов это означает необходимость пересмотра подходов к присутствию в ИИ-сервисах: фокус смещается с простого упоминания названия бренда на создание глубокого контекстуального контента, который модели будут считать релевантным и полезным для ответа на запрос пользователя.
Ключевые факты
- ИИ-модели успешно идентифицируют бренды в 96% случаев при анализе поисковых запросов.
- Уровень упоминаемости конкретных брендов в ответах моделей остается крайне низким, несмотря на их распознавание.
- Исследование проведено агентством Victorious с целью оценки влияния генеративного ИИ на видимость брендов в поисковой выдаче.
- Основная причина игнорирования брендов заключается в стремлении моделей к нейтральности и избеганию рекламного характера ответов.
- Результаты указывают на необходимость адаптации SEO-стратегий для повышения значимости бренда в контексте ответов ИИ-ассистентов.