Что меняется в медиапланировании, когда треть ответов пользователю даёт нейросеть

Планирование размещений строилось вокруг предсказуемой картины: есть площадки с измеримыми охватами, есть поисковая выдача с позициями, есть воронка от показа к клику. Ответы ИИ моделей ломают среднее звено этой цепочки — между запросом пользователя и сайтом появляется посредник, который пересказывает содержание своими словами и называет два-три бренда из десяти возможных.

Показ перестал означать переход

В классической модели попадание в выдачу означало шанс на клик, и этот шанс считался через CTR позиции.

В ответе ИИ-модели пользователь получает готовый текст. Часть сценариев закрывается прямо в нём: человек узнал условия, сравнил варианты, запомнил названные компании — и не пошёл никуда. Переход при этом не состоялся, а касание с брендом произошло.

Для медиаплана это означает разделение двух метрик, которые раньше сливались: присутствие в ответе и трафик из него. Первое измеряется прогоном контрольных запросов через нейросети, второе — аналитикой сайта.

Каналов стало пять вместо одного, и они не пересекаются

Четыре пункта, которых не было в медиаплане прошлого года

Раньше вопрос звучал «какие у нас позиции в Яндексе и Google». Теперь к ним добавились ChatGPT, Алиса AI, Perplexity, Gemini и GigaChat, у каждого свой набор источников.

Алиса собирает ответ поверх органики Яндекса — там работа идёт через позиции. Западные системы опираются на собственный обход веба, и состав цитируемых площадок другой. По нашим замерам компания регулярно оказывается заметной в одной системе и отсутствует в другой по тому же запросу.

В плане это отражается отдельной строкой на каждую систему, а не одной общей строкой про нейросети. Иначе бюджет уходит в канал, где вы и так видны, а провал остаётся незакрытым.

Отраслевые площадки весят больше, чем корпоративный сайт

Отраслевые площадки цитируются чаще, чем сайты самих компаний

В нашей выборке из 1771 цитирования по отраслевым запросам нейросети чаще всего опираются на профильные медиа и площадки с экспертным контентом, а сайты самих компаний занимают заметно меньшую долю. Причина техническая: модели нужны источники, которые сравнивают, оценивают и описывают рынок, а корпоративный сайт по определению говорит только о себе.

Практический вывод для плана: доля внешних публикаций в отраслевых медиа растёт относительно доли собственного блога. Собственный сайт остаётся обязательным — он ведь подтверждает факты, — но точкой входа в ответ ИИ-моделей становится не только он.

Узнаваемость бренда стала измеримым фактором отбора

Исследование geoSurge показало: по знакомым моделям брендам система инициирует поиск в 3,2 раза чаще, чем по незнакомым. Это возвращает в медиапланирование  такие важные для performance-подхода моменты, как частота и постоянство присутствия. Разовая кампания даёт всплеск, но не меняет вероятность того, что ИИ-модель вообще пойдёт проверять факты о компании.

Что добавить в квартальный план

1. Стартовый замер видимости по контрольным запросам на каждой из пяти систем, с фиксацией даты и методики.
2. Строка на каждую систему с отдельной целью, вместо одной сводной строки.
3. Доля внешних размещений в отраслевых медиа с учётом того, какие площадки эти системы цитируют по вашей теме.
4. Отдельный отчётный слой — присутствие в ответах, который не смешивается с трафиком и не выдаётся за него.

Что запомнить

Генеративный ответ не отменяет медиапланирование, но переносит центр тяжести: с позиций — на присутствие в ответе, с одного канала — на пять несвязанных, с собственного сайта — на площадки, которые эти системы читают. Первый шаг для любой компании одинаковый: измерить текущее положение по каждой системе отдельно, чтобы следующий план строился на числах, а не на ощущениях.