Клиент, пришедший через искусственный интеллект, ведёт себя иначе: как маркетологам это учитывать

Платная поисковая реклама долгие годы оставалась главным инструментом маркетинга, поскольку позволяла напрямую связывать клик с конверсией. Но поиск на основе искусственного интеллекта порождает совершенно новый тип трафика — он отличается тем, что попадает на сайт уже после того, как ИИ-система сформировала решение пользователя. По данным Search Engine Land, конверсия трафика, приходящего из инструментов ИИ (LLM — большая языковая модель), составляет 20% — это самый высокий показатель во всей их базе данных и на 61% выше, чем у платной поисковой рекламы.

Разница кроется в самом поведении пользователя. В традиционной поисковой рекламе маркетолог ориентируется на намерение (intent), заложенное в конкретном запросе, — например, на запрос «лучшая CRM для малого бизнеса» показывается несколько вариантов, а пользователь сам их сравнивает. Пользователь же ИИ формулирует совершенно иной, контекстно насыщенный запрос: например, «моя консалтинговая компания на 50 сотрудников использует Google Workspace, какая CRM лучше всего с ним интегрируется, стоит меньше 50 долларов за пользователя и обладает мощной автоматизацией email-рассылок». К моменту, когда пользователь переходит по ссылке, ИИ уже проанализировал все варианты за него — то есть теперь он ищет не очередную общую страницу с сравнением десятка CRM, а подтверждение рекомендации, которую уже дал ИИ.

Уровень доверия тоже различается. Видя платную рекламу, пользователь понимает, что это реклама, и относится к ней с недоверием, но когда ИИ-модель ссылается на какой-либо сайт как на источник, пользователь воспринимает это как объективную рекомендацию. Поэтому, если содержание сайта соответствует тому, что сказал ИИ, трафик, пришедший через LLM, отличается более высоким уровнем доверия. Но если встретить такого посетителя так же, как обычного посетителя платной рекламы — то есть сразу «зажать» его сложной формой для заполнения, — он может немедленно покинуть сайт, ведь он ищет глубокую и достоверную информацию, обещанную ИИ, а не агрессивное торговое предложение.

Чтобы эффективно конвертировать такой трафик, специалисты советуют несколько практических шагов. Во-первых, контент нужно обогащать уникальными данными, оригинальными исследованиями и мнениями отраслевых экспертов — ИИ не станет ссылаться на материал, который просто повторяет то, что уже есть на первой странице Google. Во-вторых, стоит отслеживать, какие сайты чаще всего цитируются в ответах ИИ, и размещать контекстную рекламу именно на этих площадках (например, на YouTube, который фигурирует в 16% результатов). В-третьих, вместо статичных форм-опросников нужно отвечать на конкретные, индивидуальные запросы пользователей с помощью гибких инструментов — интерактивных калькуляторов или собственного ИИ-чат-бота на сайте.

Наконец, специалисты советуют пересмотреть систему атрибуции (привязки результата к конкретному источнику), поскольку значительная часть трафика, приходящего через ChatGPT, в аналитике фиксируется просто как «прямой» или «referral» и не даёт представления о самом запросе. Вместо этого рекомендуется добавлять в формы обратной связи вопрос «Откуда вы о нас узнали» с вариантами вроде «ChatGPT», «поиск через ИИ». Вывод таков: хотя объём трафика через LLM пока не сопоставим с традиционным поиском, уровень доверия и намерения у таких пользователей необычайно высок — и бренды, которые найдут к нему правильный подход, смогут превратить его в самый эффективный канал конверсии.