С чем ко мне приходят чаще всего:
«Слушайте, ну мы вроде неплохо выглядим. Почему нас не видит ИИ?»
Честный ответ — он всё видит, и вас тоже. Он вас не выбирает.
Потому что то, как вы выглядите, и то, как вас «считывает» модель — это две очень разные вселенные. Вы думаете, что у вас бренд. Если ваш e-commerce начался и существовал всегда только на Amazon, то скажу прямо: бренда у вас нет. А модель думает: «Не уверена, что это вообще сущность» — да, именно в таких терминах работает ИИ.
Как модель принимает решение
Когда человек спрашивает у ChatGPT или Perplexity что-то вроде: «Посоветуй хороший бренд ухода для бороды, но не масс-маркет, а что-то стильное и надёжное», — модель не кидает кубик. Она реально выбирает.
Но выбирает не «лучший бренд», а наиболее безопасный. Безопасный в смысле: «Если я посоветую это — меня потом не будут обвинять в бреде». ИИ не просто помогает выбрать — он старается не облажаться. Это вся его мотивация, и она очень понятная.
Так что модель подбирает кандидатов не сердцем, а логикой:
- этот бренд звучит похоже на те, что обычно советуют в такой ситуации;
- он встречается в контексте, где упоминается качество;
- у него есть настоящие отзывы, которые можно сопоставить, — а не просто восторженные отзывы от подруги основательницы;
- он одинаково описан в разных источниках — сайт, маркетплейс, сторонняя статья, каталог.
Что происходит, когда сигналы не согласованы
А если у вас на сайте — одно описание (с кучей эпитетов «уникальный» и «новаторский»), на маркетплейсе — другое, в соцсетях — третье (хотя ИИ пофигу на большинство соцсетей как на ненадёжный источник), а в интернете в целом о вас почти никто не говорил — или говорили только вы сами?
Тогда модель говорит: «Извините, я вас вижу, но я не уверена, кто вы такие. Я вас не выбираю. Просто из осторожности.»
Это не несправедливо. Это логика интерфейса. Агрегаторы выглядят безопасно — у них порядок, понятные карточки, они не выносят мозг модели. Поэтому они в ответе.
Почему это не оптимизация, а архитектура
90% брендов, которые ко мне приходят, либо не имеют нужных сигналов вообще, либо имеют, но в рандомных местах, где модель их просто не считывает. Отдельная проблема — отсутствие внятного позиционирования и УТП.
Выстроить структуру сайта и репутацию так, чтобы ИИ действительно её считал, увидел и услышал — это не про «оптимизировать», как я несколько легкомысленно называла это в прошлом году. Это про встраивание сигналов и самой сущности в смысловую инфраструктуру. Про то, чтобы убедить LLM: бренд достоин рекомендации.
Хорошая новость
Если вы этого ещё не сделали — это не всегда значит, что вы плохой бренд. Это просто значит, что вы — неизвестный выбор. Непроверенный. Неподтверждённый. Модель не может за вас поручиться, а значит, не может вас советовать.
Но вот в чём дело. Если вы понимаете, по каким критериям модель делает выбор, и аккуратно встраиваете себя в карту, у вас есть шанс появиться там, где вас никто не ждал. На начало 2026 почти никто не знает, как это делать — и это ваше окно.
В следующем материале — подробнее о том, почему в выдачу попадают агрегаторы, и почему это может быть плохой новостью для старых брендов, но реальной возможностью для новых.