3 способа показать нейросети, что вы есть, и заставить ее рекомендовать вас клиентам
«Часто идет погоня только за попаданием в ИИ-выдачу. Но нельзя убедить нейросеть в том, что компания — лидер рынка, просто разместив в интернете сотни соответствующих сообщений», — Алексей Тищенко.
Директор по развитию маркетинговой группы «МАРКО» Алексей Тищенко в материале для DK.RU объясняет, как промышленная компания может использовать нейросеть для подтверждения своих компетенций и систематизации маркетинга.
— Еще несколько лет назад процесс закупки на любом промышленном/b2b-рынке выглядел следующим образом: возникает задача, специалист идет в поисковик, изучает сайты поставщиков нужного товара или услуги, берет рекомендации у коллег, собирает несколько вариантов, а затем делает выбор и обращается с запросом коммерческого предложения или приглашает поучаствовать в тендере.
Сегодня в этом процессе появился еще один участник — искусственный интеллект. В отличие от классической поисковой выдачи нейросеть способна не просто дать подборку подходящих поставщиков, а самостоятельно сформировать критерии выбора, сравнить их и аргументировать, кто лучше всего подходит для решения задачи.
Кейс №1
Компания работает со сложным инновационным продуктом, и в какой-то момент ей потребовался подрядчик по промышленному маркетингу. Так вот, руководитель не пошел в поисковик с запросом «маркетинг на аутсорсинге» и не начал самостоятельно искать агентства. Вместо этого описал нейросети свою компанию, рынок и задачу и спросил, кто сможет заниматься маркетингом такого бизнеса. Она создала подборку потенциальных подрядчиков, среди которых были и мы. После этого руководитель перешел на наш сайт, изучил статьи, кейсы, опыт работы с промышленными рынками.
В результате при первом обращении он спросил не о том, почему должен выбрать именно нашу компанию, а о том, как заключить договор. То есть ИИ фактически провел его по воронке продаж еще до первого контакта с нами.
Нейросеть рекомендует
Компании на российских промышленных рынках обычно медленно и с большим недоверием адаптируют непривычные для них инструменты маркетингового продвижения. Еще не так давно руководители плохо понимали, для чего им нужно делать современные сайты, заниматься SEO, использовать контекстную рекламу, рассылки, холодные звонки, парсинг различных баз данных по рынку, автоматизацию коммуникаций и др.
С нейросетями сейчас происходит ровно то же самое. Так, по данным аналитиков, в 2025 г. менее половины компаний (порядка 47%) только изучали возможности нейросетей. А исследование одной из крупных электронных торговых площадок, проведенное в июле 2026 г., показало, что более 75% компаний пока не готовы использовать ИИ при сравнении предложений поставщиков и выборе контрагентов для сотрудничества.
Логика понятна: модели ИИ разные, каждая со своими особенностями, они могут ошибаться — пусть лучше закупщик вместо того, чтобы тратить время и разбираться во всем этом, выполнит привычную работу вручную: сам подберет потенциальных поставщиков, посмотрит их предложения, сделает выбор.
На это можно привести два контраргумента. Во-первых, такая схема может быть вполне эффективной, но только когда компания много лет работает в своей отрасли, где состав поставщиков плюс-минус один и тот же. А если стоит задача по открытию производства с нуля или выходу в другой сегмент рынка, подбор поставщиков значительно усложняется. Нужно формировать критерии выбора, искать поставщиков вручную, спрашивать знакомых, имеющих отношение к новому рынку (если таковые есть), читать рекомендации экспертов, ходить на выставки. И вот тут нейросеть может сэкономить закупщику огромное количество времени и сил.
Во-вторых, модели ИИ постоянно совершенствуются, и сегодня вполне способны закрывать даже сложные задачи без серьезного предварительного обучения пользователем.
Кейс №2
Нейросеть сработала на уровне грамотного закупщика или маркетолога: подобрала несколько прямых конкурентов с учетом срока работы каждой компании на рынке, отзывов, наличия собственной сервисной службы, реализованных крупных проектов, портфолио и другой открытой информации.
То есть практика доказывает, что нейросеть сегодня действительно становится одним из новых инструментов экспертной рекомендации — вещи крайне ценной в сложных B2B-продажах.
Гнаться за попаданием в ИИ-выдачу бессмысленно
Что касается компании-поставщика, ей важно не просто добиться присутствия в ответе нейросети на поисковый запрос, но и сделать так, чтобы ИИ рекомендовал именно ее закупщику с помощью правильных аргументов. К сожалению, о данном нюансе очень многие руководители и собственники бизнеса не знают или не принимают его во внимание.
Часто мы видим, что идет погоня только за попаданием в ИИ-выдачу. Как правило, этого добиваются массовой генерацией не особенно качественных материалов о компании (с помощью того же ИИ) и размещением их на большом количестве разных медиа-площадок с целью буквально заполнить весь интернет.
Такая тактика ненадежна, поскольку, во-первых, не гарантирует включения компании в подборку от ИИ по запросу, а во-вторых, совершенно точно не заставит нейросеть ее рекомендовать кому бы то ни было.
Когда человек оценивает незнакомую ему ранее компанию, он, как уже было сказано выше, ориентируется на несколько источников данных: кейсы на сайте, экспертные публикации в СМИ, членство в отраслевой ассоциации, выступления топ-менеджеров и специалистов на различных конференциях, позиции в рейтингах и др. Вся эта информация в совокупности влияет на формирование доверия.
Нейросеть работает с этими же данными и действует по такой же логике. Поэтому само по себе упоминание компании в ее ответе на поисковый запрос среди десятков конкурентов ничего не дает. Важно, чтобы нейросеть четко понимала, кому и почему ее вообще стоит рекомендовать: какую задачу решает продукт, в чем его отличие от аналогов конкурентов, какие у компании есть преимущества и т.п.
Результат может прийти через три месяца. А может — через два года
Есть еще одна большая ошибка, связанная с оценкой результатов использования ИИ. Ситуация здесь такая же, как со многими другими инструментами маркетинга на промышленных рынках. Цикл сделки на них может быть очень длинным, поэтому если какой-либо инструмент через несколько месяцев после запуска не приносит продажи, руководство предприятия часто начинает считать его неэффективным (а вслед за ним и весь маркетинг).
Кейс №3
Вот и получается, что нейросеть обеспечила договор, но спустя значительное время.
Конечно, такая цепочка возникает не всегда (достаточно вспомнить наш кейс в начале статьи), но данный фактор стоит иметь в виду при оценке эффективности ИИ, а также использовать систему промежуточных метрик. Нужно анализировать, появляется ли бренд по нужным запросам, правильно ли нейросеть его позиционирует, с какими конкурентами сравнивает, какие преимущества видит, какие источники использует, растет ли присутствие компании в нужном информационном поле. А уже затем, с учетом реального цикла сделки, связывать эту работу с лидами, продажами и выручкой.
ИИ систематизирует промышленный маркетинг
В этом заключается один из самых интересных эффектов происходящих изменений. По сути, нейросеть исполняет роль полезной «лакмусовой бумажки» состояния маркетинга в промышленной, да и любой другой компании. Попробуйте посмотреть не на то, что написано у нее на сайте, а на то, какой ее видит ИИ. К какой категории он ее относит? Какие выделяет преимущества? С кем сравнивает? Почему рекомендует не ее, а конкурента?
Невозможно убедить нейросеть в том, что компания является лидером рынка, просто разместив в интернете сотни сообщений, где утверждается этот тезис. ИИ не поймет, что вы лучший поставщик для определенной отрасли, если на сайте нет ни одного отраслевого кейса. Нельзя сформировать образ технологического эксперта, если компания нигде не демонстрирует свою экспертизу. Не стоит рассчитывать, что нейросеть увидит уникальное преимущество продукта, если сама компания его никак не формулирует.
Нужно выстроить систему четких доказательств компетенций, причем не где попало, а в тех источниках, которым доверяет целевой рынок. Чтобы создать такую систему, нужно ответить на базовые маркетинговые вопросы:
- кто является целевой аудиторией;
- каковы конкурентные преимущества самой компании и конкретного продукта;
- какое у нее УТП и позиционирование;
- чем все это можно подтвердить.
Дальше начинается обычная системная маркетинговая работа: уточнение позиционирования, создание качественного контента, публикация реальных кейсов, формирование экспертного присутствия, работа с отраслевыми площадками, отзывами, рейтингами и другими источниками доверия. Со временем информационное поле вокруг бренда изменится, а вслед за ним — восприятие компании нейросетями.
Чем сильнее доказательная база, тем выше вероятность выиграть конкуренцию в ИИ-выдаче. Самое опасное здесь — попробовать новый инструмент, не получить немедленных продаж и решить: «На нашем рынке это не работает».
Читайте также на DK.RU:
>>> Собираетесь масштабировать производство: вам точно нужны знания об объеме и емкости рынка?
>>> Да нас и так все знают! Но это не так: миллионные контракты зависят от ваших данных в сети