Блог

AI-ассистенты и репутация бренда: что ChatGPT и Gemini говорят о компании

Весь 2025 год мы с вами были свидетелями глобальной революции в сети, причиной которой стало появление целой армии высокоинтеллектуальных AI-ассистентов. Это вынуждает нас в корне изменить сам подход к формированию стратегий репутационного маркетинга.
В этой статье попробуем детально разобраться, как AI-ассистенты формируют мнение о бренде, откуда берут данные и можно ли управлять репутацией в ответах ChatGPT и Google Gemini.

Почему AI уже влияет на репутацию бренда

Бурное развитие ChatGPT и Google Gemini привело к тому, что первое впечатление о брендах теперь уже практически не зависит от поисковых алгоритмов Google. У пользователей больше нет нужды вручную изучать сайты из топа выдачи. Им проще задать прямой вопрос ChatGPT или Google Gemini: «Расскажи о компании N», «Надежный ли поставщик X?», «Какие есть проблемы у сервиса Y?». И получить моментальную и объективную сводку. Причем нейросеть способна теперь уже не просто ответить на первоначальный запрос, но и при необходимости дать уточняющую информацию.
Весьма удобно для пользователей, но есть проблема. Она в том, что теперь бренд может даже не знать, что именно про него говорит AI и на основании данных каких ресурсов он делает свои выводы.

Вот так теперь выглядят ответы Google на прямые запросы о компании.

И если мы не начнём управлять этим процессом самостоятельно, то наша репутация может оказаться под угрозой, поскольку будет формироваться без нашего участия ― на основе цифрового эха из нашего недавнего и даже очень давнего прошлого.

Как AI-ассистенты формируют мнение о бренде

Главный и первый шаг к формированию позитивной цифровой репутации ― это понимание механики формирования ответа нейросетями. Важно понимать, что ИИ-модели не пытаются составить «собственное» мнение и не ищут «истину в первой инстанции».

Откуда AI берёт информацию

AI-ассистенты агрегируют и обобщают всю без исключения информацию из открытого доступа:
  • первые страницы поисковой выдачи;
  • отзывы на агрегаторах;
  • новостные статьи;
  • обсуждения на форумах;
  • даже обособленные и «случайные» пользовательские комментарии.
AI-алгоритм просто выделяет повторяющиеся паттерны и с учётом их доминирования формулирует сводный ответ. Если в доступных источниках превалирует тема «слабой и неэффективной поддержки», именно этот нарратив станет ключевым тезисом в ответе AI.
При этом негативные или спорные упоминания будут «залипать» в «мозгах» ИИ-агентов ещё и потому, что почти всегда являются наиболее эмоционально окрашенными и частотными. В итоге мы вполне можем столкнуться с тем, что многомерная репутация нашего бренда упростится в ответе AI до одного-двух упрощенных негативных тезисов.

Вот так, например, может выглядеть ответ на запрос о бренде в Google, если AI-ассистент вдруг обнаружит высокочастотный негативный след в его цифровой истории.

Что именно AI «говорит» о компаниях сегодня

На основе собственной экспертизы мы в Topface Media обнаружили несколько типовых сценариев:
  • Цифровая репутация может в итоге сводиться к формулировке «известен многочисленными жалобами на сроки доставки».
  • Компания из IT-сектора получит характеристику «часто упоминается в контексте споров о лицензировании».
  • Сервис получит оценку: «имеет противоречивые оценки пользователей, часть хвалит интерфейс, часть критикует несоответствие качества работ их стоимости».

К примеру, так может выглядеть ответ Gemini на пользовательский запрос «В какие клининговые компании обращаться не стоит».

И ключевой риск тут заключается в том, что для формирования такого вывода порой достаточно нескольких, но очень громких, ярко украшенных эмоциями упоминаний. А если ещё при этом нейросеть обнаружит совсем мало структурированного позитивного и экспертного контента, или даже полное его отсутствие, то альтернативных данных у модели для объективного анализа не будет. В итоге мы с огромной долей вероятности получим в выдаче максимально негативный или упрощенный нарратив, который моментально уничтожит репутацию.

Почему классический ORM больше не работает в одиночку

Давайте вспомним, на чем строится традиционное управление репутацией (ORM) ― на работе с отдельными площадками: мы фокусировались на удалении и отработке негативных отзывов с одновременным продвижением позитивных упоминаний, размещали полезные статьи, формировали экспертный образ бренда. В период стремительного развития AI этого больше недостаточно.

Почему отзывы и статьи важны, но недостаточны

Дело в том, что нейросети анализируют уже не конкретную площадку, а общий контекст и все без исключения семантические связи. Поэтому привычная для нас «чистка» единичных негативных упоминаний перестает быть эффективной, нам теперь необходимо бросить силы на формирование цельного позитивного смыслового поля вокруг бренда.
Проще говоря, отныне наша цифровая репутация целиком и полностью зависит от семантики: теперь критично важно, какие понятия, оценки и ассоциации будут доминировать в совокупности всех упоминаний о компании. Это уже более глубокий и сложный уровень маркетинга, чем просто отработка позиций в поисковой выдаче.

Как бизнес может контролировать AI-репутацию бренда

Шаг № 1 - глубокий аудит

Необходимо взять за правило системно опрашивать нейросети, одновременно фиксируя, как они описывают наш бренд, продукты и ключевых персон.

Шаг № 2 - работа с источниками-«донорами»

Тут нам снова необходим анализ. На этот раз наша задача – определить, какие именно сайты и формулировки модель берет за основу, чтобы впоследствии постараться скорректировать информационное поле именно на этих площадках.

Шаг № 3 — формирование экспертного, нейтрального, насыщенного информацией контента

И тут речь не о рекламных материалах, которые AI чаще не воспринимает как экспертный контент. Нам нужно регулярно публиковать так называемые White papers - развёрнутые кейсы, отчеты, исследования, инструкции по продуктам, услуге или сложным темам, с ними связанным. Это помогает завоевать доверие клиентов и доказать собственные преимущества. Такой контент для алгоритмов обладает высоким верифицированным весом и помогает привлечь лиды.

Шаг №4 ― создание надёжного каркаса для репутации на будущее

Активизировать работу со сторонними авторитетными медиа, это поможет создать надёжный смысловой каркас на длительное время.

Роль репутационного агентства в AI-эпоху

На практике справиться со всеми этими задачами одной лишь разовой отработкой невозможно. Нужна системная репутационная стратегия, синхронизация всех работ с классическими медиа, поисковой выдачей и AI-ассистентами. Однако без внешней экспертизы бизнес не всегда оказывается в состоянии объективно оценить и скорректировать собственное информационное поле.
Мы в Topface Media выработали свой подход к AI OR, который строится на долгосрочной перспективе. Если коротко: чтобы сделать ответы нейросетей на запросы пользователей управляемыми, мы работаем не с симптомами, а со всей информационной системой в целом. На уровне смыслов выстраиваем семантический щит вокруг бренда наших клиентов и в итоге получаемый неизменно сбалансированный, объективный и положительно работающий на вашу репутацию ответ.

Вывод

В условиях, когда AI стал новым «первым экраном» для принятия пользовательских решений, отсутствие проактивной стратегии создает большие риски искажения образа бренда. Но даже сейчас эффективное управление возможно, важно только понимать, как с этим работать.
Если нужна помощь, обращайтесь в репутационное агентство Topface media.
2026-01-26 13:51 SERM Управление репутацией Репутационное агентство