AI Search в программе Advertising Week: что меняется в работе агентства

AI Search переехал из SEO-секций в программу рекламной недели

5 октября стартует Advertising Week New York, и в заявленной программе появился отдельный блок The Creator Advantage in AI Search: про AEO, про то, как рекомендации живых людей становятся источником для языковых моделей, и про роль creator-контента в том, узнает ли нейросеть о бренде вообще. 

Показательна здесь не сессия, а её адрес. Пока про AEO и GEO говорили на SEO-конференциях, это была техническая дисциплина внутри подрядного поля: обсуждали разметку, скорость, структуру ответа на странице. Как только тема попадает в программу одного из крупнейших событий рекламной индустрии, её начинают обсуждать те, кто распределяет бюджеты и отвечает за медиасплит. Это разные разговоры с разной ценой решения.

По моей агентской выборке за последний год сдвиг виден прямо на пресейлах. В 2025 году запрос звучал так: «у нас упал трафик из поиска, посмотрите, что происходит». Сейчас всё чаще приходят с другой формулировкой: «проверьте, что нейросети говорят про нас и про конкурентов, нам нужно это показать на правлении». Второе заходит в бюджет легче первого, потому что это уже не правка на сайте, а репутация и доля голоса.

Второй сюжет недели: Brand Voice против AI Voice

Другой заявленный блок программы называется Brand Voice vs. AI Voice: как генерировать контент массово и при этом не превратить материалы разных компаний в один и тот же усреднённый текст. Для меня это самая честная формулировка повестки 2026 года. В 2025-м вопрос был «как внедрить AI в производство контента». Следующий вопрос другой: как не потерять узнаваемость бренда после внедрения.

На практике потеря голоса выглядится не как скандал, а как тихое выравнивание. Я узнаю такой контент по нескольким признакам, и они одинаковые у клиентов из совершенно разных ниш:

1. вступление объясняет читателю, что тема важна, вместо того чтобы сразу начать по делу
2. все примеры условные: «одна компания», «некоторый бренд», ни одной цифры из своей практики
3. у текста нет позиции: любое утверждение сопровождается оговоркой, которая его отменяет
4. терминология правильная, но клиентских ситуаций нет, поэтому читатель не узнаёт в тексте себя
5. соседний материал конкурента написан так же, и поменять логотипы можно без потерь

Неприятность в том, что нейросети такой контент тоже плохо различают. Когда модель собирает ответ, ей нужно за что-то зацепиться: за конкретную цифру, за методику, за имя. Если у текста ничего своего нет, он легко заменяется любым похожим, и бренд остаётся за кадром даже при большом объёме публикаций. Массовая генерация без собственного материала работает против видимости, а не на неё.

Что это значит для российского рынка

У нас эта повестка приходит с поправкой на набор ассистентов. Клиенту мало ChatGPT: его покупатель спрашивает Алису, сотрудники сидят в GigaChat, а в B2B-проектах всплывают Perplexity и DeepSeek. Поэтому первое, о чём мы договариваемся на старте, это список систем, по которым считаем видимость, и фиксация его в документах. Иначе через квартал спор идёт не о результате, а о том, что мы вообще мерили.

«Частота рекомендаций бренда нейросетями» звучит как метрика будущего, но считать её можно уже сейчас. Для клиентских замеров мы используем GEO-сервисы мониторинга: например, brandfound прогоняет запросы по десяти системам, включая оба режима Алисы, и отдаёт тональность и источники каждого ответа. Источники для нас и есть главная часть отчёта: по ним видно, с каких площадок модель собрала рекомендацию, и эти площадки превращаются в задачи контент-плана.

Сервис тут не единственный и не обязательный: на рынке есть VisioBrand, PixelTools, и выбирать стоит по своему чек-листу требований, а не по презентации. Нам в сценарий были нужны российские ассистенты и выдача источников, у вас список окажется другим. Любой сервис полезно до покупки прогнать на одном клиентском проекте и посмотреть, совпадают ли его ответы с тем, что вы видите руками.

Практический блок: что сделать агентству в ближайший спринт

1. Выписать список ассистентов, по которым клиент хочет быть виден, и согласовать его письменно: это основа отчёта и защита от спора о методике.
2. Собрать покупательские формулировки из звонков и чатов поддержки: нейросети отвечают на живой язык клиента, а не на ключевые слова из семантики.
3. Снять первый замер по конкурентам, а не только по бренду: клиенту важнее видеть, кого называют вместо него.
4. Разобрать источники из ответов и превратить их в список площадок для публикаций: это понятная работа с понятным результатом.
5. Проверить свои же тексты на признаки усреднения из списка выше и вернуть в них цифры, кейсы и позицию автора.
6. В договоре описать работу и отчётность, а не попадание в ответы: обещать позицию в выдаче нейросети нельзя, и это лучше сказать на пресейле, чем в суде.

Тот клиент из начала, у которого в ответе были четыре чужие клиники, задал правильный вопрос. Это действительно его вопрос, а не только подрядный: решения, после которых нейросеть начинает называть бренд, принимаются в маркетинге и в бюджете, а не в техзадании на сайт. Программа рекламной недели это просто подтвердила раньше, чем мы успели объяснить сами. Показы по-прежнему покупаются, а рекомендации приходится зарабатывать, и теперь их хотя бы можно посчитать.