Выделите текст, чтобы комментировать.
Еще недавно человек сам решал, чему верить: открывал несколько сайтов, изучал отзывы, смотрел рейтинги, читал статьи и только после этого делал вывод о компании. Сегодня часть этой работы постепенно берет на себя искусственный интеллект. Пользователь задает вопрос, а нейросеть самостоятельно собирает сведения из разных источников и превращает их в готовое объяснение.
Для бизнеса это означает изменение самого подхода к репутации. Уже недостаточно следить за отзывами и упоминаниями в интернете. Нужно понимать, какие сведения попадают в поле зрения ИИ, как он их сопоставляет и каким в результате показывает бренд человеку.
О новых принципах работы с репутацией в условиях генеративного поиска рассказала Марина Калошина, директор бизнес-направления SERM&ORM Demis Group.
Три подхода к репутации: SERM, GEO и GERM
С появлением генеративных систем появился новый подход к работе с репутацией — GERM (Generative Engine Reputation Management). Его фокус — не просто присутствие бренда в ответах нейросетей, а то, каким именно его видит искусственный интеллект: какие свойства компании выделяет, какие ассоциации с ней связывает и какой уровень доверия формирует.
GERM можно рассматривать как развитие SERM в новых условиях. Если раньше специалисты работали преимущественно с поисковой выдачей, отзывами, рейтингами и публикациями, то теперь необходимо учитывать еще и следующий этап — как нейросеть обрабатывает найденную информацию и складывает ее в общее представление о компании.
При этом GERM не стоит смешивать с GEO. Эти направления связаны, но отвечают за разные задачи: GEO помогает бренду стать заметным для генеративного поиска, а GERM — управлять тем, каким он предстает в ответах ИИ.
Откуда нейросеть берет представление о компании
В генеративном поиске пользователь уже не тратит время на самостоятельный анализ десятков страниц. Нейросеть сама обрабатывает информацию из разных источников и на ее основе формирует ответ. В поле ее внимания могут попасть отзывы клиентов и рейтинги, статьи и каталоги, обсуждения на форумах и другие сведения, доступные в интернете.
Например, пользователь спрашивает: «Можно ли доверять этой клининговой компании?» Нейросеть анализирует не один источник, а сравнивает информацию из отзывов, публикаций и других упоминаний. Если одни и те же характеристики регулярно повторяются, они становятся частью общего представления ИИ о компании.
Если одна и та же информация регулярно повторяется на разных площадках, эти признаки постепенно складываются в устойчивый образ компании. То же работает и с негативными сигналами.
Поэтому фраза «все понравилось» дает алгоритму гораздо меньше информации, чем подробный отзыв с конкретными фактами: заказ доставили вовремя, менеджер быстро решил проблему, специалисты помогли внедрить решение, а после его запуска показатель вырос на определенный процент.
Иными словами, ИИ собирает не коллекцию отдельных мнений, а репутационный профиль бренда. В нем закрепляются повторяющиеся ассоциации: например, «быстрая доставка», «компетентные специалисты», «хорошая поддержка» или, напротив, «задержки», «дорого» и «нестабильный сервис».
Именно этот набор характеристик впоследствии влияет на то, как нейросеть описывает компанию и воспринимает ее надежность.
Поэтому бренду важно присутствовать не просто «где-нибудь в интернете», а в источниках, которым можно доверять:
- профильных СМИ;
- отраслевых каталогах;
- рейтингах;
- крупных сервисах отзывов;
- других авторитетных площадках.
Чем полнее, актуальнее и согласованнее информация, тем меньше пространства остается для ошибочных выводов.
Почему разные нейросети рассказывают о бренде по-разному
Универсального способа заставить все ИИ-сервисы одинаково воспринимать компанию не существует. Каждая система использует собственные источники и алгоритмы обработки информации.
Один сервис может сильнее опираться на поисковую выдачу и данные своей экосистемы, другой — на сайты компаний, публикации и отзывы, третий — на сочетание отраслевых ресурсов, каталогов и других открытых источников. Поэтому один и тот же запрос способен дать совершенно разные ответы.
Для GERM это означает одно: сначала нужно определить, где именно ваша аудитория получает информацию о компании и какими ИИ-инструментами она пользуется. Только после этого можно выбирать приоритетные площадки для работы.
Для ИИ важнее факты, чем восторженные отзывы
Эмоциональная оценка сама по себе мало рассказывает о компании. Комментарий «Отличный сервис, все понравилось» практически не дает нейросети данных для анализа.
Гораздо ценнее отзыв с конкретикой: сроки, результат и реальные детали опыта. Такие сведения помогают ИИ точнее определить сильные и слабые стороны бренда. Именно такие сведения помогают алгоритмам выделять устойчивые характеристики бренда.
Актуальность данных — отдельная часть репутационной работы. Если на разных площадках давно не обновлялась информация, ИИ может использовать устаревшие сведения при формировании ответа о компании. Поэтому стоит регулярно проверять основные точки присутствия бренда и следить, чтобы в них совпадали и не противоречили друг другу:
- данные о компании и адресах ее подразделений;
- актуальный список услуг и продуктов;
- цены и основные условия сотрудничества;
- телефоны, способы связи и режим работы;
- ответы на вопросы, которые чаще всего задают клиенты;
- свежие новости, исследования и экспертные материалы;
- фотографии и другие материалы;
- реакция компании на отзывы и обращения клиентов.
Чем свежее и согласованнее данные на разных площадках, тем меньше вероятность, что нейросеть сформирует о бренде устаревшее или искаженное представление.
Что делать, если ИИ перепутал вашу компанию
Даже сильный репутационный фон не защищает бренд от другой проблемы — ошибки идентификации.
Особенно часто это происходит с компаниями, у которых распространенное название. Например, по запросу «Вертикаль» нейросеть может обнаружить несколько организаций из разных регионов и сфер деятельности. Если данных недостаточно, она способна объединить сведения о них и приписать одной компании чужие отзывы, услуги или характеристики.
Чтобы снизить такой риск, необходимо последовательно обозначать идентичность бренда на всех ключевых площадках. В описаниях компании должны совпадать и четко прослеживаться:
- направление деятельности;
- регион присутствия;
- специализация;
- основные продукты и услуги;
- уникальные особенности бизнеса.
Чем однозначнее компания представлена в открытом информационном пространстве, тем проще алгоритмам отличить ее от одноименных организаций.
Как понять, работает ли GERM
Оценивать результат репутационной работы можно по нескольким направлениям.
1. Тональность упоминаний. Как нейросети описывают бренд: преимущественно положительно, нейтрально или с акцентом на проблемы.
2. Рейтинг компании. Для большинства сфер ориентиром может служить показатель на уровне 4,2–4,5 и выше, хотя комфортное значение зависит от рынка и специфики бизнеса.
3. Ассоциации с брендом. Какие характеристики чаще всего появляются в ответах: качество сервиса, скорость, экспертиза, надежность, стоимость, поддержка.
4. Источники влияния. Какие сайты и площадки регулярно используются ИИ при формировании ответа. Именно они становятся приоритетными точками для репутационной работы.
5. Качество отзывов. Наибольшую ценность представляют свежие и содержательные отзывы, в которых описан реальный клиентский опыт и конкретный результат.
6. Динамика восприятия. Репутацию нельзя оценивать по одному замеру. После проведенной работы стоит регулярно повторять мониторинг и сравнивать результаты.
Есть и косвенные признаки, которые помогают оценить репутационный фон. Например, если при запросах о компании нейросеть рекомендует дополнительно поискать жалобы, негативные отзывы или сравнить организацию с конкурентами, это повод внимательнее изучить информационное поле бренда. Возможно, в открытых источниках уже накопилось достаточно негативных упоминаний, чтобы они заметно влияли на то, как ИИ оценивает компанию.
Как выстроить работу с репутацией в генеративном поиске
Для первого этапа не обязательно использовать сложные системы. Начать можно с четырех действий.
1. Посмотреть на бренд глазами ИИ. Проверьте запросы о компании, ее надежности, отзывах, качестве услуг, жалобах и опыте клиентов. Важно посмотреть, как бренд выглядит в глазах пользователя, а не как компания рассказывает о себе сама.
2. Определить ключевые источники. Посмотрите, какие сайты, каталоги, рейтинги и площадки чаще всего становятся основой ответов. Именно они формируют значительную часть информационного фона.
3. Навести порядок в данных. Обновите карточки компании, проверьте контакты и описания, добавьте актуальные материалы и ответы на частые вопросы, устраните устаревшие или ошибочные сведения.
4. Отслеживать изменения регулярно. Повторяйте проверку каждые несколько недель и сравнивайте не только количество упоминаний, но и то, какие характеристики закрепляются за брендом.
GERM не заменяет привычную работу с репутацией, а выводит ее на новый уровень. SERM по-прежнему остается важной частью стратегии: отзывы, публикации, рейтинги и другие упоминания напрямую влияют на то, какие данные попадают в поле зрения нейросетей. Если ИИ постоянно называет среди слабых сторон компании высокие цены, проблемы с обслуживанием или качество продукта, стоит искать причину прежде всего в самом информационном фоне.
Изменить готовый ответ нейросети по желанию невозможно. Зато компания может работать с источниками, на которых этот ответ строится: следить за достоверностью данных, развивать присутствие на значимых площадках, получать содержательные отзывы и оперативно реагировать на негатив.
В итоге управление репутацией становится более комплексным: важно не только то, что видит человек в поиске, но и то, какой вывод об этом информационном поле делает искусственный интеллект.
