Кто рассказывает нейросетям о вашем бренде? Спойлер: конкуренты, Reddit и маркетплейсы#еКОМната_прочитала_за_вас отчет
McKinsey State of the Consumer 2026. Консультанты опросили 4 863 потребителей в США, Великобритании, Германии, Франции и Бразилии, а еще проанализировали 2,6 млн цитирований в LLM. Отчет разработан для b2c-сегмента, но изменения затронут каждого, кто продает онлайн, включая b2b.
🟪 LLM рассказывают о брендах чужими словамиMcKinsey изучила, откуда ChatGPT, Gemini и Perplexity берут информацию, когда отвечают на вопросы о потребительских брендах. Собственным сайтам компаний досталось всего 1–2% цитирований. Остальное модели собирают на сайтах конкурентов (от 29 до 40% источников), у ритейлеров, на Reddit и YouTube.
Выходит, компания годами вкладывается в контент на своем домене, а нейросеть пересказывает аудитории чужие отзывы и статьи конкурентов. Если источники при этом противоречат друг другу, модель реже упоминает бренд и путается в фактах о нем. McKinsey называет это signal dissonance, .
🟪 Как попасть в выдачуРабочие GEO-практики уже проявились. Помогает структурированный контент, который модель легко просканирует: FAQ, четкие смысловые блоки. Также помогает публикация того, что раньше публиковали реже: техдокументация и продуктовые спецификации. Для b2b-сегмента это больная тема, ведь характеристики продукта у нас принято прятать за формой «оставьте заявку». Ровно поэтому LLM описывает продукт по чужим материалам. Третий рычаг — PR и активность на форумах, где бренд уже обсуждают: нейросети склеивают образ компании из того, что о ней говорят другие.
🟪 Новое поколение покупателей уже вовсю активничает28% зумеров используют genAI для покупок, среди бумеров таких 16%. AI-обзоры в поиске регулярно читают 60% молодых против 29% представителей старшего поколения. На этапе решения о покупке соцсети стали для Gen Z каналом номер один: 34% против 16% у бумеров. При этом зумеры доверяют genAI и соцсетям меньше, чем другим каналам: пользуются, но перепроверяют.
Для b2b это вопрос времени. Сегодняшний зумер скоро станет специалистом по закупкам, и его знакомство с поставщиком начнется с запроса в LLM.
🟪 Следующий шаг: покупку совершает агентShopify, Amazon и Walmart уже согласуют единые стандарты AI-транзакций (немного об этом рассказывали
здесь). Агент сам обойдет площадки, сравнит цены и условия и оформит заказ с учетом программ лояльности.
Так меняется подход к конкуренции. Пока покупает человек, неудобный сайт теряет часть посетителей, но живой клиент хотя бы может позвонить менеджеру и уточнить детали. Агент выбирает только из того, что читается машиной. Каталог без структурированных данных и цены «по запросу» для него не существуют, и поставщик выпадает из сравнения еще до начала переговоров.
Есть и вторая сторона. Маркетплейсы встраивают ИИ быстрее всех и укрепляются как главная точка входа, но взамен забирают у брендов данные о клиентах и сами отношения с ними. Эксперты советуют решить заранее, в каких каналах участвовать ради охвата, а где развивать прямой канал и удерживать контроль.
🛍 еКОМната