ИИ-поиск (или GEO, или LLMO – как его ни назови) уже кардинально меняет подход к органическому продвижению. Но у него есть чёткие ограничения, которые нельзя игнорировать. В этой статье я, Иван Захаров, расскажу, где именно ИИ-поиск пока не дотягивает в B2B-маркетинге и как компенсировать эти слабые стороны.
ИИ-поиск не помогает формировать спрос на новые продукты и решения
Классический поисковый маркетинг – будь то SEO или PPC – не умеет создавать спрос на новые продукты или направления. Он работает на основе уже существующих запросов и осведомлённости пользователей. ИИ-поиск наследует эту проблему, но в его случае есть дополнительный слой сложности.
ИИ-системы индексируют контент медленнее, чем традиционные поисковые движки, ведь им приходится ждать, пока материал попадёт в индекс Google или Bing. В итоге новые продукты и решения ещё дольше пробиваются в результаты ИИ-поиска.
Что делать маркетологам
Рекомендую использовать стратегию «троянского коня»: связывайте новый продукт или услугу с уже известными запросами и темами. Если вы уже продвинули одно направление, используйте его как точку входа, чтобы постепенно привлечь внимание к новому. Проще говоря, сейте семена осведомлённости там, где уже есть почва.
ИИ-поиск не справляется с экспертными и контекстными запросами
В отличие от e-commerce, где путь к покупке короткий, B2B-продажи требуют глубокого, контекстного контента. Нужно убедить целую цепочку участников – от финансового директора до менеджера по аккаунтам – и здесь ИИ-поиск пока не на высоте.
Модели ИИ хорошо решают задачи типа «иголка в стоге сена»: находят точный ответ среди массы данных. Но вот со «стогом» – то есть с комплексными стратегическими вопросами – им сложно. Например, на запрос «Как модернизировать мой склад?» ИИ-поиск чаще всего даёт общие и поверхностные ответы, не учитывая размер компании, бюджет и цели.
Кроме того, проблема «галлюцинаций» (ошибочных ответов) всё ещё актуальна. Даже новые модели не избавлены от этого риска, а в B2B, где важна точность и глубина, это может дорого стоить.
Что делать маркетологам
Создавайте контент, который добавляет глубину и экспертность: кейсы, whitepaper-отчёты, пользовательские руководства. Я называю это «треугольной стратегией»: обеспечьте присутствие на всех платформах, куда идёт ваша аудитория – от Google и Reddit до отраслевых каталогов и собственных медиа. Не ограничивайтесь одним ИИ-каналом.
ИИ-поиск не обладает реальной (и воспринимаемой) объективностью
Согласно исследованиям, пользователи больше доверяют результатам Google, чем ответам ChatGPT. И если вам кажется, что это «предвзятое» мнение со стороны Google, в этом как раз и кроется суть проблемы: ИИ-поиск не всегда объективен.
Многие ответы формируются без указания источников, а иногда модель подбирает информацию прямо из сайтов, которые сама же включает в список «топ-поставщиков». Это скорее отражает хорошую SEO-оптимизацию, чем реальную репутацию бренда.
Да, пользователи могут запросить у модели ссылки, но это противоречит самой идее ИИ-поиска – получить быстрый и готовый ответ, а не набор ссылок для самостоятельного изучения.
Что делать маркетологам
Когда я ищу инструменты или софт для своей команды, я использую ИИ-поиск, чтобы сузить список, но потом иду в Google, читаю отзывы, кейсы, смотрю упоминания на G2 или Capterra. То же делают и B2B-клиенты.
Маркетологам стоит мыслить как пользователи: куда они пойдут за подтверждением после того, как ИИ-поиск их заинтересует? Убедитесь, что ваш бренд представлен на внешних платформах с отзывами, кейсами и рейтингами. Без этого вы будете терять конверсии на финальном этапе воронки.
Как построить стратегию, выходящую за рамки ИИ-поиска
ИИ-поиск развивается, и со временем разработчики могут добавить учёт отзывов и внешних рейтингов. Но пока он не способен полностью заменить традиционный поиск, его ограничения остаются фундаментальными. И задача B2B-маркетологов – учитывать их в своей органической стратегии, а не полагаться на ИИ-инструменты как на единственный источник трафика и доверия.