Как маркетологам адаптироваться к поиску на
основе LLM

Для миллионов потребителей во всем мире Google является единственной точкой доступа в интернет, и в результате сегодня компания занимает 91% рынка поисковой рекламы, объем которого составляет $50 млрд. Однако благодаря появлению больших языковых моделей (LLM) впервые за последние 20 лет ситуация может измениться.

Почему? Потому что LLM производит поиск, который значительно отличается от поиска в веб-браузере. Главное отличие заключается в следующем: LLM обещают давать на запросы не ссылки, как это делают веб-браузеры, а ответы.

Все чаще, используя приложения типа ChatGPT или Perplexity, или поисковые порталы Search Generative Experience от Google (теперь AI Overviews), или Copilot от Bing, клиенты будут узнавать о продуктах и брендах с помощью ответов, полученных на естественном языке. И этот процесс, носящий исключительно консультативный и диалоговый характер, создаст новый информационный поток, который маркетологам будет необходимо отслеживать, чтобы убедиться, что их бренды видны для соответствующих запросов и точно описаны. Авторы представляют три способа, с помощью которых маркетологи смогут решить эту задачу.

Для этого маркетологам придется анализировать и отслеживать (1) появление их брендов в результате поиска с LLM и время, когда это наиболее вероятно произойдет; (2) насколько благоприятно представлены их бренды и какие негативные характеристики приписываются их продуктам; и (3) видимость их продуктов и брендов по сравнению с конкурентами в актуальных подсказках. Таким образом, маркетологам необходимо не только тестировать и разрабатывать соответствующие метрики, но и создавать новые рабочие процессы, чтобы справиться с возросшей сложностью работы.