Що скаже про бренд штучний інтелект і як вплинути на відповіді LLM?
Та як підготуватися до того, що вас і ваш бізнес оцінюють алгоритми
Бренди й публічних людей дедалі рідше «гуглять». Потенційний клієнт, партнер або інвестор швидше запитає у штучного інтелекту – того ж ChatGPT, Gemini, Perplexity чи Claude. Якщо ж по-старому звернеться до Google, то вгорі сторінки побачить «Огляд від ШІ» (Google AI Overview) – і цього може вистачити, щоб скласти перше враження без жодного переходу на сайт.
Відповіді ШІ формуються з того, що бренд тривалий час говорив і робив у публічному полі, зокрема й на власних майданчиках. Як усе це варто враховувати при підготовці комунікаційної та маркетингової стратегій і від чого залежить те, що саме про вашу компанію скаже штучний інтелект, Mind розповіла Вікторія Мартинюк, комунікаційниця, Deputy Director у PointeR Agency.
Як ШІ «читає» репутацію?
Штучний інтелект не «знає» брендів у класичному розумінні. Великі мовні моделі (LLM) навчаються на публічних текстах – журналістських матеріалах, експертних коментарях, аналітичних оглядах, дослідженнях і відкритих корпоративних джерелах. Вони не «вірять» брендам і не оцінюють креативність кампаній. Вони узагальнюють репутацію.
Якщо компанія системно присутня в експертному полі – це відображається у відповідях. Якщо бренд з'являється переважно в рекламі або кризових новинах – це також зчитується. У результаті користувач бачить не окрему згадку, а агрегований репутаційний портрет.
Цей зсув відбувається паралельно з трансформацією медіаринку. За даними Reuters Institute Digital News Report 2026, видавці очікують скорочення трафіку з Google більш ніж на 40% упродовж наступних трьох років. Дані аналітичного провайдера Chartbeat, які наводять у цьому дослідженні, фіксують: процес уже почався, особливо чутливими виявилися видавці лайфстайл-контенту після запровадження Google AI Overviews. Користувач отримує відповідь прямо в пошуковому вікні й далі не йде.
Додаткову картину малює дослідження What Is AI Reading від Muck Rack: понад 95% джерел, на які ШІ посилається у своїх відповідях, – неплатні медіа, а близько 89% становлять earned media (тобто матеріали, які бренд не купував, а «заробив» – коментарі експертів, редакційні статті тощо).
Частка журналістських матеріалів становить приблизно третину (27%), а в запитах із вимогою «свіжості» вона зростає майже до половини. Це означає, що мовні моделі формують відповіді, спираючись передусім на незалежні, репутаційно сильні джерела.
Фактично користувач бачить не перелік посилань, а одну підсумкову відповідь. При цьому алгоритм спирається не на весь інформаційний масив, а на обмежене коло джерел, які мають вигляд авторитетних, стабільних і зручних для узагальнення. Тому вирішальним є не кількість згадок бренду, а якість.
На моїй практиці, у відповідях мовних моделей досить часто повторюються одні й ті самі всеукраїнські медіа. Може скластися враження, що штучний інтелект «віддає перевагу» окремим виданням. Насправді не всі публікації однаково «читаються» ШІ – так само як не всі охоплення однаково впливають на репутаційний портрет.
Для мовних моделей важливі не гучність інфоприводу й не масштаб розміщення, а (повторюся) тип і якість джерела. Tier-1 медіа частіше стають «якірними»: їхні матеріали зазвичай структуровані, аргументовані, написані мовою пояснень і мають репутаційну інерцію, тому їх цитують, на них посилаються, вони потрапляють до аналітичних оглядів.
Для LLM також важлива узгодженість інформації. Якщо бренд у різних джерелах описаний по-різному, не має чітко артикульованої ролі, а його меседжі змінюються залежно від інфоприводу, відповідь ШІ також буде розмитою. Тому питання інформаційної архітектури бренду – як саме компанія описує себе у відкритому полі – стає частиною комунікаційної стратегії.
SEO – це добре. А як щодо GEO?
Саме тут і пролягає межа між маркетингом і комунікаціями. Маркетинг оптимізує видимість і конверсії. Комунікації формують сенс, контекст і довіру. Штучний інтелект не гарантує актуальності в режимі реального часу, не визначає, хто був першим, і не ранжує інформацію так, як класичні пошукові системи. Натомість він дуже точно віддзеркалює репутаційну інерцію – те, як бренд звучав у публічному полі протягом певного часу.
І тут варто згадати про новий напрям – GEO (Generative Engine Optimization). Якщо SEO – це оптимізація під пошукові системи: ключові слова, технічна структура сайту, маса посилань, то GEO – це оптимізація під генеративні системи, тобто під те, як вас описують і цитують LLM.
Ці два підходи не конкурують, а доповнюють один одного. SEO забезпечує видимість там, де користувач клікає. GEO формує те, що користувач прочитає, коли запитає про вас у ШІ.
І якщо SEO – це переважно технічна та контентна робота, то GEO – насамперед репутаційна. Earned media в авторитетних виданнях, коментарі експертів, аналітичні матеріали, присутність у вікіпедії, контент на ютубі – усе це стає вхідними даними для цифрового портрета компанії.
Що із цим робити бізнесу?
PR тепер працює не лише на журналістів та аудиторію, а й на системи, які формують відповіді замість пошуковиків. Усі публічні тексти стають вхідними даними для цифрової репутації компанії. Особливо – авторитетні джерела на кшталт вікіпедії.
Отже, кілька орієнтирів:
- Інвестуйте в присутність у якісних медіа. Одна аналітична стаття в авторитетному виданні важить для мовної моделі більше, ніж десятки матеріалів на майданчиках із сумнівною репутацією.
- Формуйте експертний голос. Коментарі керівників і фахівців компанії в галузевих і ділових медіа – це пряме наповнення репутаційного портрета бренду в очах ШІ.
- Актуалізуйте в разі потреби дані про компанію на своїх ресурсах.
- Аудитуйте, що ШІ вже каже про вас. Запитайте у того ж ChatGPT чи Gemini та подивіться на відповіді. Це і є ваша поточна репутація в епоху генеративного пошуку.
Штучний інтелект не створює репутацію з нуля. Він лише підсумовує те, що бренд накопичив роками. У цьому сенсі для комунікацій мовні моделі не є загрозою, а інструментом, який робить репутацію вимірюваною й видимою.
Тому одне з питань сьогодні не в тому, як «потрапити у відповіді ШІ», а в тому, якою буде ця відповідь?
Автори матеріалів OpenMind, як правило, зовнішні експерти та дописувачі, що готують матеріал на замовлення редакції. Але їхня точка зору може не збігатися з точкою зору редакції Mind.
Водночас редакція несе відповідальність за достовірність та відповідність викладеної думки реальності, зокрема, здійснює факт-чекінг наведених тверджень та первинну перевірку автора.
Mind також ретельно вибирає теми та колонки, що можуть бути опубліковані в розділі OpenMind, та опрацьовує їх згідно зі стандартами редакції.
