Как заставить ИИ вас рекомендовать

И это уже не тренд, а реалии. AI-overviews появляются над органикой, голосовые ассистенты отвечают без перехода на сайты, а чат-боты превращаются в полноценные рекомендательные системы.

Проблема в том, что если раньше нужно было угодить алгоритму ранжирования, то теперь вы пытаетесь понравиться... модели. Механизму, который учится на огромных массивах текста и делает выводы о брендах на основе того, что нашел, как понял и как интерпретировал. Звучит странно? Да, чуть-чуть. Но это то, с чем бизнес живет сейчас.

И тут всплывает жесткая реальность: если ИИ не знает о вашей компании, он не сможет вас рекомендовать.

Поэтому цель уже не только в том, чтобы занять место в поиске — теперь нужно стать источником, которому доверяет сама модель.

Как работает рекомендательная логика ИИ

Может казаться, что чат-боты предлагают компании «из головы», но на самом деле под этим спрятана довольно понятная логика.

1. Модель собирает данные из открытых источников

Это не магия. ИИ черпает знания из:

1. сайтов, которые встречает в обучающих выборках;
2. публикаций в СМИ;
3. структурированных каталогов и баз;
4. Википедии, профильных справочников;
5. отзывов, форумов, аналитики;
6. упоминаний в экспертных материалах.

Если вас там нет — рекомендовать нечего. Если информация фрагментарная — модель видит вас «размыто». Если противоречивая — она просто выберет кого-то другого.

2. Логика рекомендаций основана на фактах

ИИ не «нравится» кто-то. Он предпочитает:

1. четкие описания услуг,
2. конкретные данные,
3. экспертность,
4. стабильные и согласованные упоминания.

Чем меньше воды и больше фактов — тем выше шанс попасть в подборку.

3. Важна не страница, а «сущность бренда»

Модель не работает с SEO-страницами. Она оперирует сущностями: компаниями, людьми, продуктами. Если сущность описана хорошо, ИИ легко понимает, что вы делаете и кому вы подходите. Представьте, что вы объясняете себя человеку, который никогда вас не видел и плохо знает контекст. Именно так ИИ воспринимает информацию о бренде.

4. ИИ сравнивает

Когда пользователь спрашивает: «какого маркетолога выбрать», модель оценивает:

1. у кого больше данных,
2. у кого информация точнее,
3. кто объективно выглядит надежнее,
4. кто чаще встречается в экспертных источниках.

И — да — даже субъективный тон публикаций тоже влияет.

Что ИИ уже знает о вашей компании и почему это критично

Самая частая ошибка — думать, что если сайт есть в индексе, то модель «знает о вас все». Спойлер: нет. Аудит начинается с простого шага: нужно «поговорить» с ИИ и посмотреть, что он реально выдает. Это похоже на откровенный разговор с человеком, который судит о вас из слухов.

Вот что нужно сделать:

1. Задать прямые вопросы разным моделям

1. Что ты знаешь о [название компании]?
2. Какие услуги она предоставляет?
3. Кому ты можешь ее рекомендовать?
4. Какие компании считаются альтернативами?

Обычно ответы удивляют: модели либо говорят общими фразами, либо путают вас с кем-то другим.

2. Проверить точность, полноту и контекст

Сравните ответы с реальностью:

1. информация устарела?
2. услуги перечислены только частично?
3. упущены ключевые компетенции?
4. ИИ не понимает, где вы работаете и что делаете?

Каждый такой «пробел» снижает шанс попасть в рекомендации.

3. Составить карту упоминаний

Модели любят факты, которые подтверждаются несколькими источниками.Полезно собрать:

1. где есть упоминания,
2. где их нет,
3. где информация старая,
4. где данные противоречат друг другу.

Обычно это превращается в наглядную таблицу, где сразу видно зоны риска.

4. Проверить, что модель пишет о конкурентах

Часто выясняется, что конкурент:

1. упоминается чаще,
2. имеет больше структурированной информации,
3. цитируется СМИ,
4. фигурирует в отраслевых списках.

ИИ выбирает не «лучшего», а того, о ком знает больше.

Какие данные нужны ИИ, чтобы начать рекомендовать вас

Если попытаться упростить до предела: ИИ рекомендует тех, про кого он знает достаточно, точно и однозначно. Не красиво, не «маркетингово», а фактологически. Без этого он просто не понимает, кто вы и кому вы подходите. Вот набор данных, которые являются «критически важными» почти для любой компании — будь вы из недвижимости, производства, услуг, медицины, юриспруденции, локального бизнеса или B2B.

1. Четкое описание компании (entity description)

Модели работают с «сущностями». Если вы для ИИ не сущность — он не знает, как вас показать.В описании должны быть:

1. чем вы занимаетесь (простыми словами),
2. где работаете (география),
3. специализация (конкретная, не расплывчатая),
4. кому помогаете (целевые сегменты клиентов),
5. чем отличаетесь от конкурентов.

ИИ не любит красивый маркетинг. Он любит факты.

2. Полный набор услуг/товаров: структурированный и однозначный

Если список услуг разбросан по 20 страницам, ИИ просто не собирает его.Лучше сделать одну страницу/раздел, где:

1. услуги перечислены,
2. кратко описаны,
3. есть примеры применения,
4. понятные названия (без поэтики).

Это особенно важно для логистики, медицины, строительства, ремонта, образовательных услуг.

3. Цены или принципы формирования стоимости

ИИ не требует точных цифр, но он должен понимать:

1. фиксированные ли у вас тарифы,
2. есть ли прайс-листы,
3. какой диапазон цен,
4. есть ли факторы удорожания.

Когда цен нет — модели часто исключают такие бренды из рекомендаций, потому что «непонятно, подходит ли этот вариант».

4. География и зона обслуживания

Для ИИ это не мелочь, а ключевой параметр рекомендаций. Особенно для компаний:

1. строительных,
2. медицинских,
3. юридических,
4. логистических,
5. розничных,
6. сервисных (ремонт, клининг, дизайн).

Если география не указана явно, модель может считать, что вы «не подходите пользователю по региону».

5. Клиентские кейсы, истории, примеры работ

ИИ доверяет конкретике. Кейс «повысили продажи» — не кейс. Кейс «компания X увеличила конверсию на 32% после внедрения решения Y» — кейс. Это могут быть:

1. примеры реализованных объектов,
2. виды работ «до/после»,
3. фотографии,
4. метрики успеха,
5. краткое описание задачи.

6. Отзывы и внешние подтверждения

ИИ очень внимательно относится к тому, что о компании говорят на внешних площадках, особенно если это:

1. Яндекс Карты,
2. 2ГИС,
3. профильные порталы (ПроДокторов, Едадил, Zoon, Отзовик, Flamp, Yell),
4. каталоги и рейтинги отрасли (строительство, медицина, юр.услуги, автоуслуги и др.).

Отзывы — это фактическая «социальная валюта» для моделей.

7. Публикации в СМИ, экспертные статьи, упоминания

ИИ доверяет источникам, которые уже сам считает авторитетными. Один материал в региональных новостях может сыграть большую роль.

Где и как писать, чтобы попасть в источники знаний ИИ

Лучший способ попасть в рекомендации — написать о себе там, где ИИ точно читает.

Важно: Многие площадки отлично подходят для ритейла, производства, медицины, юридической сферы, строительства, образования, HoReCa и сервисных бизнесов.

Ниже — конкретный список.

Внешние площадки, которые ИИ активно использует для обучения и сверки данных

Для любых компаний (универсально):

1. ВикипедияДаже короткая, маленькая статья создает сильную «сущность». Подходит: заводы, клиники, музеи, сети кафе, застройщики — все это встречается там регулярно.
2. Яндекс Бизнес + Яндекс Карты

Модели Яндекса забирают оттуда ключевые факты и отзывы.

1. Google Business Profile / Google КартыДа, в России сервисы ограничены, но данные продолжают использоваться в обучении.
2. 2ГИСИИ очень любит эту площадку за структурированность: часы работы, телефоны, услуги, фотографии, отзывы.

Для сервисных сфер, медицины, торговли:

Zoon, ProDoctorov, Flamp, Otzovik, Yell. Это прямые «источники фактов» о компаниях. Для медицины — ProDoctorov критичен. Для салонов/услуг — Zoon. Для локальных бизнесов — Flamp и Yell.

Для B2B, производственных и отраслевых компаний, например:

1. Rusprofile,
2. Kompass,
3. Metallotorg-порталы,
4. строительные каталоги,
5. юридические справочники,
6. логистические рейтинги.

ИИ использует их как стабильный источник структурированных данных.

Для продвижения экспертизы:

1. vc.ru, Habr (если ИТ, но можно и в смежные темы), Яндекс Кью, Пикабу (да, ИИ берет оттуда данные!)
2. Публикации в региональных или федеральных СМИ: РБК, Forbes, Коммерсант, отраслевые сайты.

Эти материалы формируют сильные сигналы авторитетности.

Как писать, чтобы ИИ понял, кто вы и кому полезны

1) Пишите фактами

Не «мы лучшие», а:

1. «работаем 12 лет»,
2. «выполнили 860 проектов»,
3. «производим 4 типа продукции»,
4. «есть лицензия №...».

2) Используйте одно и то же описание на всех площадках

Так создается консистентность — модели это любят. Если сведения расходятся, ИИ начинает «сомневаться» и не включает вас в шорт-лист рекомендаций.

3) Давайте конкретику в описании услуг

Для ИИ фраза «комплексные решения» не значит ничего. А вот «производим металлоконструкции для складов и ТЦ» — уже понятно.

4) Пишите под голосовой и чатовый формат

Короткие фразы, прямые формулировки, минимум вводных.

5) Добавляйте примеры

ИИ ориентируется на них как на «доказательства».

Что особенно важно для компаний вне IT

Многие бизнесы думают, что ИИ «все равно рекомендует только айтишников». Нет. Но компаниям из не-IT важно сделать чуть больше структурности.

Вот что критично:

Для медицины

1. лицензии,
2. виды услуг,
3. врачи,
4. сильные профили на ProDoctorov,
5. точные адреса и графики.

Для строительства/ремонта

1. примеры работ,
2. фото «до/после»,
3. метрики: сроки, площади, материалы.
4. списки услуг на одном экране.

Для юристов

1. специализация (очень четкая!),
2. судебная практика,
3. примеры дел,
4. публикации в СМИ.

Для локального бизнеса (салоны, кафе, сервисы)

1. отзывы,
2. меню/прайс,
3. местоположение,
4. подтвержденные профили.

Для производства

1. мощности,
2. линии,
3. типы продукции,
4. ГОСТ,
5. кейсы клиентов.

Оптимизация для голосового поиска и поисковых ассистентов

Голосовой поиск в России развивается чуть спокойнее, чем в США, но тренд очевиден: пользователи все чаще спрашивают Алису, Google Assistant (да, он все еще живет на андроид-устройствах), голос Яндекса в Навигаторе или ассистентов внутри смартфонов.

И здесь важно понимать: ассистенты выбирают не красивые, а короткие и однозначные ответы. Именно такие фрагменты они вытягивают из вашего сайта или карточек бизнеса.

Структурируйте информацию так, будто отвечаете вслух

Люди не говорят длинными предложениями. Они спрашивают просто: — «Где ближайшая стоматология?» — «Какой лучший юрист по семейным делам в Ростове?»

Ваш контент должен давать прямые, четкие ответы:

1. «Мы находимся...»
2. «Мы специализируемся на...»
3. «Подходим клиентам, которым нужно...».

Сократите словесный мусор. Ассистенты не любят витиеватость.

Добавьте mini-answers (короткие блоки)

Одно предложение, не больше 15–18 слов. Ассистенты обожают такие куски.

Например:"Мы ремонтируем бытовую технику с выездом по Москве за два часа".

Без воды. Без маркетинга. Просто факт.

Локальные сигналы

В России голосовые запросы почти всегда содержат локальный подтекст: район, станция метро, крупный ориентир.Внедрите это в контент:

1. улицы,
2. города,
3. районы,
4. точки на карте.

Пусть ассистент понимает, что вы рядом.

FAQ-структура — must have

Голосовые модели любят вопросы и ответы.Особенно форматы:

1. «Как?»
2. «Сколько?»
3. «Где?»
4. «Можно ли?»

Сделайте FAQ на каждой ключевой странице — отвечайте коротко и по делу.

Используйте маркировки Schema.org

Да, это скучно. Но в России это работает отлично — особенно в Яндексе. Разметка помогает ИИ понять услуги, график, адрес и цену.

Как говорить с ИИ чтобы проверить экспертизу

Это звучит почти комично — «поговорить с ИИ». Но в реальности это рабочая техника для тех, кто хочет формировать образ бренда в глазах моделей.

ИИ не «запоминает» в буквальном смысле. Он формирует контекст вокруг вашей компании. И чем подробнее и правильнее этот контекст, тем выше шанс, что вас включат в рекомендации.

Вот как это делать.

Спросите факты, а не эмоциями

ИИ не понимает эмоции как аргумент. Когда вы описываете компанию в своих материалах или отвечаете на вопросы в чат-ботах:

1. опирайтесь на даты,
2. количество проектов,
3. специализации,
4. географию,
5. конкретные кейсы.

Зачем? Увидите как ИИ говорит о компании уже после правок и с каких данных он взял эту информацию. Сможете поправить баги в нужных местах, чтобы добиться правильного позиционирования.

Публикуйте собственные исследования, обзоры

Когда вы пишете экспертные материалы, которые выглядят как обучающие данные — модели рассматривают вас как источник знаний. Это напрямую повышает вероятность попадания в рекомендации.

Как измерять трафик и влияние ИИ-платформ на лидогенерацию

Сложность в том, что ИИ-платформы пока не дают реферальных меток. Но это не значит, что измерять невозможно. Можно — и довольно точно.

Вот рабочие методы.

Отслеживайте рост брендового спроса

В России это делается через:

1. Яндекс Wordstat,
2. Google Trends,
3. запросы в Яндекс Вебмастере.

Если ИИ начинает рекомендовать вас — брендовые запросы растут даже без классической рекламы.

Отмечайте «скачки» в прямых заходах

Direct-трафик в Метрике и Analytics — хороший индикатор.Почему?Когда пользователь услышал о вас от ИИ, он часто пишет название напрямую.

Настройте Метрику по самым популярным ИИ

Отчет Реферер:

~(?:chatgpt\.com|chat-gpt\.org|claude\.ai|quillbot\.com|openai\.com|blackbox\.ai|perplexity(?:\.ai)?|copy\.ai|jasper\.ai|copilot\.microsoft\.com|gemini\.google\.com|(?:\w+\.)?mistral\.ai|deepseek\.com|edgepilot|edgeservices|nimble\.ai|iask\.ai|aitastic\.app|bnngpt\.com|writesonic\.com|exa\.ai|waldo|alice\.yandex\.ru)

В Метрике это видно, и это прямой сигнал AI-влияния.

Стратегия продвижения в эпоху ИИ

Если попытаться уложить в простую формулу: классическое SEO + entity SEO + AI visibility = новая маркетинговая норма.

Что это значит в реальности?

Делайте ставку на сущности, а не на ключи

Для ИИ важно: кто вы, что вы делаете, почему вам можно доверять. Ключи вторичны. Факты — первичны.

Создавайте плотный «медиашлейф» вокруг бренда

На вас должны ссылаться и писать:

1. региональные СМИ,
2. тематические порталы отрасли,
3. экспертные площадки,
4. каталоги,
5. справочники.

ИИ тянет данные именно из таких мест.

Держите данные консистентными

Название, адреса, услуги — все должно совпадать на всех площадках. Иначе модель считает: «компания неустойчивая».

Укрепляйте локальную присутствие

Для России локальный фактор — один из самых мощных. Застройщики, клиники, юристы, ритейл, сервисы — все получают от голоса огромный прирост.

Публикуйте полезный экспертный контент

Не ради SEO. А ради ИИ. Боты любят факты:

1. исследования,
2. обзоры,
3. сравнения,
4. кейсы,
5. FAQ.

Работайте с отзывами

В России это критично. Ассистенты активно читают:

1. Яндекс Карты,
2. 2ГИС,
3. Zoon,
4. Flamp,
5. ProDoctorov,
6. профильные рейтинги.

Отзывы — это «голоса» в пользу вашей компании.

Обновляйте данные регулярно

ИИ очень ценит актуальность. Старые страницы без обновлений — почти бесполезны.

Ваш новый клиент — это ИИ, хотите вы этого или нет

Можете закидать меня тапками, но если мир меняется, не важно готовы вы к этому или нет.

Мы входим в эпоху, где поисковые системы перестают быть единственным источником трафика. ИИ-ассистенты становятся фильтром, через который проходят пользователи перед выбором компании. И если модель вас не знает — она не может вас рекомендовать. А если знает плохо — выберет другого.

Хорошая новость:

вся эта оптимизация под ИИ — это не какие-то секретные алгоритмы. Это упорядоченная информация, структура, конкретика и последовательность.

И главное — модели работают честно: кто дает факты, тот и попадает в рекомендации.

В ТГ прикрепляю Практический чек-лист на 30 дней, чтобы ИИ начал вас рекомендовать

👉 Скачать тут