Франшиза

Как AI меняет путь клиента до покупки

Ещё несколько лет назад путь клиента часто выглядел достаточно предсказуемо: человек сталкивался с рекламой, переходил в поиск, изучал несколько сайтов, читал отзывы, сравнивал предложения и после этого оставлял заявку.

Сейчас часть этого пути постепенно перемещается внутрь AI-сервисов.

Пользователь может начать выбор с вопроса в ChatGPT, получить список вариантов, попросить сравнить компании, уточнить преимущества, проверить отзывы, сформировать критерии выбора и только после этого перейти на сайт конкретного бренда.

Google тоже развивает поиск в эту сторону. AI-функции позволяют задавать более длинные и сложные вопросы, а пользователи всё чаще продолжают поиск через уточняющие запросы вместо последовательного открытия десятков результатов. Google сообщал, что AI Mode превысил миллиард ежемесячных пользователей, а AI Overviews — 2,5 млрд.

Для маркетинга это означает важное изменение: клиент может впервые познакомиться с компанией ещё до посещения её сайта.

Поиск становится разговором

Классический поисковый запрос обычно короткий:

«маркетинговое агентство Новосибирск».

В AI-сервисе человек может сформулировать задачу гораздо подробнее:

«Найди агентства, которые умеют выстраивать отдел маркетинга для сети из 30 филиалов, работают с CRM и могут показать реальные кейсы».

Дальше появляются уточнения:

«Сравни три варианта».

«У кого больше опыта с франшизами?»

«Какие слабые стороны есть у каждой компании?»

«Кого рассмотреть для аудита?»

Так один запрос превращается в последовательный диалог.

Google отмечает, что пользователи AI-поиска задают более длинные и сложные вопросы, чем в классическом поиске.

Для бизнеса это означает, что одного продвижения по короткому набору коммерческих ключей становится недостаточно.

Нужно присутствовать в информационном поле вокруг всей задачи клиента.

Часть исследования проходит без посещения сайта

Раньше клиенту приходилось самостоятельно собирать информацию.

Открыть несколько сайтов.

Посмотреть цены.

Найти отзывы.

Прочитать статьи.

Сравнить предложения.

AI может выполнить значительную часть этой работы внутри одного интерфейса.

Например, ChatGPT уже позволяет искать и сравнивать товары по цене, характеристикам, отзывам и ограничениям пользователя, постепенно уточняя выбор в диалоге.

Похожая логика постепенно распространяется и на другие категории.

Это меняет значение сайта.

Сайт остаётся важным источником информации и доказательств, но далеко не всегда становится первой точкой контакта.

Первый контакт с брендом может стать невидимым для аналитики

Это одна из самых серьёзных проблем для маркетинга.

Представим путь:

человек спрашивает ChatGPT о лучших решениях для своей задачи → несколько раз видит название компании → изучает сравнение → через неделю вводит название бренда в Google → переходит на сайт → оставляет заявку.

В стандартной аналитике такая продажа может быть записана как:

  • органический поиск;
  • брендовый запрос;
  • прямой переход.

AI при этом фактически участвовал в формировании выбора, но компания этого не увидит.

Similarweb отмечает, что рост использования AI-сервисов уже не всегда сопровождается аналогичным ростом прямых переходов на сайты: значительная часть исследования остаётся внутри AI-интерфейсов.

Поэтому оценивать влияние AI только по referral-трафику постепенно становится недостаточно.

Клиент приходит на сайт более подготовленным

У этого изменения есть и положительная сторона.

Если AI уже помог человеку:

  • разобраться в категории;
  • понять терминологию;
  • сформировать критерии;
  • сравнить варианты;
  • определить приблизительный бюджет,

переход на сайт может происходить значительно позже в воронке.

Google утверждает, что клики из поисковых AI-интерфейсов в среднем становятся более качественными с точки зрения дальнейшего взаимодействия пользователя с сайтом.

То есть трафика на отдельных информационных этапах может становиться меньше, но часть посетителей будет приходить с более сформированным запросом.

Для бизнеса становится важнее качество информации, которую такой человек увидит после перехода.

Растёт роль сравнительного контента

AI хорошо работает с задачами выбора.

Пользователь спрашивает:

«Чем отличаются эти компании?»

«Какой вариант подходит малому бизнесу?»

«Какие преимущества и ограничения есть у разных решений?»

Поэтому компании важно давать достаточно информации для такого сравнения.

На сайте должны быть понятны:

  • специализация;
  • тип клиентов;
  • продукты;
  • цена или принцип её формирования;
  • этапы работы;
  • реальные кейсы;
  • ограничения;
  • преимущества;
  • доказательства опыта.

Фраза «индивидуальный подход и команда профессионалов» почти не помогает ни пользователю, ни AI понять реальное отличие компании.

Отзывы становятся частью AI-исследования

До развития AI клиент сам открывал несколько площадок с отзывами.

Теперь он может попросить:

«Посмотри отзывы об этих компаниях и выдели основные проблемы».

В результате репутация начинает влиять на выбор ещё до посещения сайта.

Для бизнеса становится важна не только средняя оценка.

Значение имеют повторяющиеся темы:

  • качество сервиса;
  • скорость работы;
  • выполнение обещаний;
  • цена;
  • отношение сотрудников;
  • конкретные преимущества продукта.

Поэтому отзывы стоит рассматривать как часть информационного поля бренда.

Растёт значение упоминаний за пределами собственного сайта

AI формирует ответы на основе разных источников.

Это могут быть:

  • сайт компании;
  • отраслевые публикации;
  • каталоги;
  • рейтинги;
  • обзоры;
  • интервью;
  • отзывы;
  • профессиональные площадки.

Поэтому присутствие бренда только на собственном сайте ограничивает количество контекста, по которому можно понять компанию.

Особенно это важно для сложных B2B-услуг, где клиенту нужны дополнительные доказательства компетенции.

Экспертные статьи, выступления, кейсы и независимые упоминания начинают работать не только на прямой трафик, но и на общую цифровую представленность бренда.

Клиент начинает искать не компанию, а решение своей ситуации

AI хорошо работает с контекстными запросами.

Например, вместо:

«аудит маркетинга»

человек может спросить:

«Что делать, если в компании пять подрядчиков по маркетингу, рекламный бюджет растёт, а собственник не понимает, какие каналы дают продажи?»

В ответ AI сначала помогает диагностировать проблему.

И уже внутри этой диагностики могут появляться конкретные решения и компании.

Поэтому контенту бизнеса полезно отвечать на реальные ситуации клиентов.

Не только описывать услугу, но и разбирать:

  • симптомы проблемы;
  • возможные причины;
  • варианты решения;
  • критерии выбора подрядчика;
  • ошибки;
  • реальные сценарии.

Так компания появляется раньше в процессе принятия решения.

Воронка становится менее линейной

Раньше маркетинговую воронку часто представляли последовательно:

реклама → сайт → заявка → продажа.

Сегодня клиент может несколько раз перемещаться между разными средами:

AI → YouTube → сайт → отзывы → AI → брендовый поиск → Telegram → заявка.

При этом часть этапов компания вообще не сможет увидеть.

Поэтому модель, где вся ценность приписывается последнему источнику перед заявкой, становится ещё менее точной.

Нужно анализировать не только источник последнего перехода, но и весь набор контактов с брендом.

Бренд становится важнее

Когда AI формирует короткий список вариантов, человеку проще дополнительно проверить уже названные компании.

После этого появляется брендовый поиск:

название компании, отзывы, кейсы, цены, основатель, сайт.

Поэтому известность бренда и объём качественной информации о нём становятся важной частью новой воронки.

Компания может получать больше брендовых запросов, даже если прямых переходов из AI немного.

И это нужно учитывать в аналитике.

Что стоит изменить в маркетинге

Первое — перестать воспринимать сайт как единственную точку первого контакта.

Клиент может узнать компанию из AI-ответа, статьи, рейтинга, отзыва или стороннего обзора.

Второе — создавать контент под реальные вопросы и ситуации аудитории.

Третье — поддерживать актуальную информацию о компании на разных площадках.

Четвёртое — системно работать с кейсами, отзывами и доказательствами экспертности.

Пятое — отслеживать брендовый спрос и прямые обращения вместе с AI-referral-трафиком.

И шестое — периодически проверять, как AI-сервисы вообще описывают компанию и в каких сценариях её упоминают.

Итог

AI постепенно меняет саму механику принятия решения.

Часть поиска, обучения и сравнения вариантов происходит ещё до посещения сайтов компаний.

Клиент может прийти на сайт значительно позже, уже понимая категорию, конкурентов и критерии выбора.

Поэтому маркетинг всё меньше сводится к задаче получить переход.

Бизнесу нужно присутствовать во всём информационном поле, из которого человек и AI собирают решение: в поиске, экспертном контенте, отзывах, кейсах, каталогах, публикациях и собственных ресурсах.

Чем лучше компания представлена на этих этапах, тем выше вероятность попасть в набор вариантов, который клиент действительно будет рассматривать.
Если компания получает меньше привычного поискового трафика или видит рост брендовых обращений, источник которых сложно определить, стоит анализировать путь клиента шире стандартных рекламных отчётов.

Аудит помогает проверить представленность бренда в поиске и AI-сервисах, понять, какие источники формируют выбор клиента и какие точки присутствия нужно усилить.
2026-10-01 09:00