ИИ уже здесь: как Алиса отвечает на репутационные и брендовые запросы

В выборку вошли 10 брендов из разных отраслей — от банков и лекарств до детского питания и кафе.

Ключевые вопросы, которые мы изучили:

По данным компании, только за декабрь 2024 года пользователи обратились к Алисе 7,3 миллиарда раз, а 31 декабря был установлен абсолютный рекорд — 360 миллионов запросов за один день. Ежемесячно более 10 миллионов человек используют Алису, в том числе для управления «умным» домом и бытовой техникой.
[источник: Habr]

Искусственный интеллект стремительно развивается и прочно входит в нашу повседневную жизнь. Один из ярких примеров — Алиса от Яндекса, встроенная как в браузер, так и в умные устройства.

Формат подачи по типу запроса:

Структура ответов:

Общие паттерны в выдаче ИИ

Что мы обнаружили

ИИ не выносит резких суждений. Даже при наличии негативных отзывов, ответы остаются нейтральными и корректными. ИИ выносит как положительные, так и отрицательные аспекты, однако, не делает строго однозначные выводы.

Избежание острых углов:

«Нельзя однозначно сказать…»,
«Отзывы различаются…»,
«Возможно, имелось в виду…»

Источники, на которые ссылается ИИ

Пример общего ответа

По частоте:

Площадки по общим запросам:

2. Репутационные запросы

Пример репутационного ответа:

По частоте:

Площадки по репутационным запросам:

3. Категорийные запросы

Пример категорийного ответа:

По частоте:

Площадки по категорийным запросам:

Хорошая новость: алгоритмы можно «научить» показывать нужную информацию. Для этого важно создавать экспертный контент — статьи, кейсы, отзывы, рекомендации и другие материалы с продуманным использованием ключевых слов. Учитывайте это при разработке своей маркетинговой стратегии.

ИИ формирует ответы по нейтральной, обобщённо-энциклопедической модели, опираясь на данные с нескольких источников. Стиль ответа и приоритетные площадки зависят от типа запроса, но общая логика едина: давать обзор, а не мнение. Ключевую роль играют агрегаторы, маркетплейсы и отзовики.