Как PR помогает бизнесу попадать в ответы ИИ

По данным BrightLocal, 45% потребителей уже используют ИИ для поиска локальных услуг, год назад эта цифра была всего 6%. Наиболее популярной платформой для таких рекомендаций является ChatGPT. Кроме того, что пользователи выбирают вместе с ИИ салоны красоты, рестораны и отели, 73% B2B‑покупателей используют инструменты ИИ для поиска бизнес‑подрядчиков, о чем свидетельствуют данные Loganix. Генеративные чат‑боты — источник номер один для формирования шорт‑листа подрядчиков, они обгоняют сайты отзывов, сайты самих исполнителей и даже рекомендации коллег.

При этом попадание компании в ответы ИИ дает совсем другое качество контакта с клиентом, это не просто упоминание, это рекомендация, подтверждение совпадения заданным параметрам, что значительно усиливает доверие к бренду еще до первого знакомства.

Доверие ИИ к бренду формируют публикации в СМИ

Механика здесь простая: модель собирает ответ из разных источников и взвешивает авторитет каждого. Корпоративный сайт или рекламный материал априори весят для ИИ гораздо меньше редакционных статей в СМИ, а значит доверие к ним ниже.

Так как ответ в больше степени строится на редакционном контенте, именно PR может повлиять на нейровыдачу с помощью последовательной работы с различными источниками: СМИ, блогами, подкастами.

Кейс First Data: устойчивый образ в медиа

First Data — российская martech‑компания, которая работает с большими данными, и настраивает таргетированную рекламу на основании фактических покупок аудитории.

Мы регулярно выпускаем исследования First Data в крупных федеральных СМИ: «Коммерсантъ», «Ведомости», «Известия», РБК, Forbes и другие. Это издания с высоким индексом доверия ИИ. В каждом материале мы делаем акцент на самом важном — работе компании с данными. Подробнее о том, как мы работаем с исследованиями: мы рассказывали в статье для Т‑Бизнес секретов.

Кроме этого мы взаимодействуем с разными площадками и форматами: публикуем редакционные статьи, пишем кейсы для маркетинговых СМИ, делаем интервью в аудио и видео подкастах, объединяет все эти материал одно — это нерекламные и некоммерческие размещения.

Важная часть нашей стратегии по управлению нейровидимостью — единая формулировка, которая описывает компанию: «martech‑компания, которая работает с обезличенными транзакционными данными о покупках». Она используется системно во всех материалах. Когда много независимых источников описывают компанию одинаково, эта формулировка позволяет модели делать вывод о деятельности компании и верно классифицировать ее среди других брендов.

First Data стабильно выдается и по общим запросам, вроде «компании для таргетированной рекламы по транзакциям», и по более узким, например, в запросе про рекламные технологии для банков наш клиент тоже в списке, причем на первой позиции и с упоминанием конкретного кейса.

И это работает не только на охват и узнаваемость, но и становится инструментом привлечения новых клиентов. First Data получается запросы через ChatGPT, при этом от крупных премиум‑брендов.

Мы провели небольшой эксперимент и задали трем разным нейросетям один и тот же вопрос, который звучит близком к тому, что может спросить потенциальный клиент: «На каких данных работает российская компания First Data и как это помогает бизнесу? Есть ли примеры, где это сработало лучше, чем стандартные подходы?». И смотрели не просто на ответ ИИ, а на источники, которые он использовал для подготовки. Вот, что из этого вышло.

Три нейросети, три страны, один принцип

Из дополнительных ресурсов Алиса заглянула в реестр юрлиц, на сайты партнеров. Из СМИ проанализировала маркетинговые издания: Sostav и Adpass, на которых мы публикуем статьи и кейсы клиента. Алиса также сослалась на исследование в «Коммерсанте», которое мы выпустили в прошлом году. Наличие этого исследования, материалов в рекламных СМИ и даже релизов в источниках, которые использовал ИИ, — это прямое доказательство того, что PR‑работа формирует представление ИИ о компании и в значительной степени влияет на его ответы.

DeepSeek смотрел на рейтинги и также опирался на маркетинговые СМИ. Нейросеть зацепилась за фрейминг «martech‑платформа» и строила ответ в основном на кейсах, которые написаны PR‑агентством.

ChatGPT чаще обращался к сайту компании, но и там тоже смотрел в основном на кейсы. Общее описание компании модель расширила, обратившись к СМИ и другим открытым площадкам. Интересно, что ChatGPT посмотрел не только маркетинговые СМИ, но и ритейл‑медиа, например, Retail.ru, где также публиковались и экспертные колонки First Data, и исследования.

Модели разные, а материал в основе один и тот же: пласт редакционных публикаций, кейсов и исследований, который мы регулярно выпускаем для First Data.

Пять шагов к нейровидимости

Второй шаг — язык. Пользователь никогда не использует корпоративные формулировки, а всегда описывает задачу «своими словами». Поэтому стоит также продумать, к каким терминам будут обращаться клиенты в запросе, и использовать их в редакционных текстах вместо сложных смысловых конструкций.

Третий шаг — работа с разными типами СМИ. ИИ мониторит крупные деловые издания вместе с отраслевыми площадками, блогами и UGC‑платформами, и все они должны быть в работе у PR‑команды.

Четвертый шаг — регулярность. Эффект дают система, в которой учтены разные СМИ, форматы и формулировки, и регулярные публикации в ключевых источниках.

Пятый шаг — мониторинг. Стоит смотреть, какие источники цитирует ИИ, и корректировать стратегию в соответствие с этим.

Нейровидимость выстраивается теми же инструментами, что и медийный образ в целом: публикациями в изданиях, которым доверяют. Раньше считали охваты и цитируемость в прессе, теперь к ним добавился еще один параметр — рекомендует ли ИИ бренд и в каком контексте.

Ответ Алисы, где упоминается исследование, вышедшее в «Коммерсанте» или различные кейсы компании, на которые ссылается ChatGPT, — это, по сути, готовый ответ на вопрос, что влияет на нейровидимость и как попадать в рекомендации ИИ.