Новые данные показывают, как модели ИИ формируют иерархию брендов в B2B через быстрые месячные изменения в «неподсказанной» узнаваемости. LLM, такие как ChatGPT, Gemini и Claude, сегодня присутствуют в поиске, генерации контента и рекомендациях.
Согласно исследованию Responsive, 80% технологических покупателей используют генеративный ИИ как минимум так же активно, как традиционный поиск, для исследования поставщиков. Этот перенос доверия к ИИ стал инструментом, который тихо решает, какие бренды будут запомнены, а какие проигнорированы. И эти решения, ранее невидимые, теперь можно измерить.
Компания Previsible изучает этот сдвиг через призму понятия «LLM perception drift» – изменение того, как модели ИИ ссылаются на бренды внутри категории месяц к месяцу. Мы сосредоточились на одном кейсе – программное обеспечение для управления проектами, сравнивая сентябрь и октябрь 2025 года.
Основные выводы
- LLM perception drift становится новым показателем видимости для SEO и B2B-маркетинга.
- Бренды в сфере управления проектами показали значительные изменения: Atlassian вырос, а Trello, Slack и Monday.com потеряли позиции.
- Данные показывают, что восприятие бренда ИИ динамично и измеримо, меняя представление маркетологов о влиянии и семантической релевантности в LLM.
- В 2026 году стабильность AI brand signal станет ключевым показателем цифровой релевантности.
Тонкая перестановка внутри «ума» ИИ
Оценка бренда от Evertune показывает вероятность того, что LLM порекомендует бренд без прямой подсказки. Она учитывает два параметра: частоту появления бренда в ответах ИИ (видимость) и среднюю позицию.
Между сентябрем и октябрем 2025 года бренды управления проектами заметно изменили свои показатели, показывая реальные сдвиги в восприятии ИИ.
Крупные изменения
- Slack: -8,10
- Trello: -5,59
- Monday.com: -0,78
- ClickUp: -0,74
- Atlassian: +5,50
- Microsoft: +2,08
- Google: +3,62
- Deloitte: +5,00
- KPMG: +4,00
- PwC: +2,45
- EY: +2,75
На первый взгляд это похоже на перестановку в рейтинге. Но на деле это отражает более глубокое изменение – сдвиг в «неподсказанной» узнаваемости брендов ИИ.
Смысл сдвига
Переплетение категорий
Категория становится более размытым понятием. LLM всё чаще объединяет инструменты управления проектами с более широкими концепциями:
- Операции
- Цифровая трансформация
- Оркестрация рабочих процессов
- Продуктивность предприятия
- ИТ-консалтинг
Поэтому Deloitte, KPMG и Amazon растут вместе со Smartsheet и Atlassian.
Преимущество экосистем
Многофункциональные экосистемы получают больше внимания. Пример – Atlassian (+5,50): хорошая документация, интеграции между продуктами и высокий контекст создают богатые ассоциации модели. Microsoft, Google, Amazon и Adobe также росли.
Модели отдают предпочтение брендам, которые присутствуют в нескольких контекстах. Чем более взаимосвязан бренд, тем чаще он появляется в ответах ИИ.
Новые участники, новые паттерны
Длинный хвост показывает новые сигналы. Бренды Celoxis (+5,17), Workfront (+2,38), TeamGantt (+0,92), LiquidPlanner (+1,40), Podio (+1,65) и GanttProject (+0,45) выросли. Это результат тонкой настройки LLM и систем с дополнительным извлечением данных из:
- Каталогов SaaS
- GitHub
- Технической документации
- Отзывы
- Сообщества
Для небольших B2B-компаний это шанс появиться в ответах моделей без доминирования в классическом SEO.
Почему этот сдвиг важен для B2B
Традиционные SEO-метрики показывают, что решают поисковики. LLM же не индексируют, а синтезируют. Память бренда в ИИ строится на ассоциациях, контексте и семантической плотности, выходя за пределы сигналов авторитета и ссылочной структуры.
Колебания этих ассоциаций в один месяц могут быть значительными даже для известных брендов. Эта волатильность и есть LLM perception drift – разница между стабильным появлением в ответах модели и исчезновением из неподсказанной памяти.
Новый KPI для AI-оптимизации: стабильность сигнала бренда
Мы всё чаще отслеживаем стабильность AI brand signal – насколько стабильно бренд появляется и позиционируется в LLM с течением времени. Резкие колебания означают слабое понимание модели, стабильность – сильное семантическое закрепление.
К 2026 году стабильность AI brand signal станет таким же ключевым показателем, как доля голосов и позиции по ключевым словам.
От управления проектами до всех B2B-вертикалей
То, что происходит с управлением проектами, распространяется на CRM, HR, аналитику, кибербезопасность и другие B2B-сегменты. LLM постоянно пересчитывают, какие бренды относятся к каким контекстам. Даже небольшое изменение внимания модели может повлиять на результаты сравнения, обзоры и поддержку принятия решений.
Следующий фронт оптимизации
SEO эволюционирует: от оптимизации для индексов поиска к оптимизации для памяти моделей. Важнее:
- Измерять и влиять на присутствие брендов в экосистемах ИИ
- Отслеживать их представление
- Укреплять ассоциации
- Обеспечивать контекстную релевантность при переобучении моделей
Мы переходим от «Как поднять позиции?» к «Как убедиться, что ИИ отвечает правильно?». К 2026 году присутствие бренда в ответах ИИ будет влиять на решения больше, чем просмотры страниц или клики. Компании, которые научатся усиливать свои сигналы, получат преимущество на новом рынке.