В США маркетинг всё чаще работает не только с человеком, но и с платформами, рекомендательными системами и ИИ-агентами (AI agents). Главный вопрос уже не «как купить внимание?», а «как стать наиболее обоснованным выбором?»
Главная идея
Старый маркетинг покупал внимание. Новый - строит среду, в которой человек, платформа и искусственный интеллект (AI) независимо приходят к одному выводу: этот продукт стоит купить.
Что изменилось в самой логике продвижения
Путь к покупке всё чаще сокращается: значительная часть исследования, сравнения и формирования короткого списка поставщиков (shortlist) происходит до перехода на сайт и до разговора с продавцом.
1. Возникает потребностьСитуация, задача, триггер покупки.
3. Бренд попадает или не попадает в короткий список поставщиков (shortlist)До сайта, лида и контакта с отделом продаж (sales).
$63,4 млрд
торговые медиа (commerce media) в США в 2025 году
≈ $44 млрд
оценка рекламы у независимых авторов (creator advertising) в США в 2026 году
67%
покупателей в бизнес-сегменте (B2B) предпочли бы процесс без продавца
Диагностика: насколько ваш маркетинг готов к новой модели
8 вопросов займут 2–3 минуты. В конце страница покажет уровень зрелости и 5 приоритетов, с которых стоит начать именно вашей компании.
Шаг 1
Выберите тип бизнеса
От этого будут зависеть рекомендации, ключевые показатели и 90-дневный план.
Готовность маркетинга к ИИ и коммерции (AI + commerce)
Отвечайте так, как устроено сейчас, а не как должно быть. Каждый ответ влияет на итоговый профиль.
Вопрос 1 из 8
1. Что происходит, если потенциальный клиент спрашивает искусственный интеллект (AI) о вашей категории и лучших поставщиках?
2. Насколько хорошо структурированы данные о продукте: характеристики, цены, условия, гарантии, сравнения?
3. Какие доказательства качества доступны покупателю без разговора с продавцом?
4. Понимаете ли вы, почему компания попадает или не попадает в короткий список поставщиков (shortlist) покупателя?
5. Кто формирует доверие к бренду кроме корпоративного аккаунта?
6. Насколько короток путь от контента или рекомендации до покупки / заявки?
7. Как вы понимаете, что маркетинг реально создаёт дополнительную выручку?
8. Насколько детально вы понимаете ситуации, которые запускают покупку?
0%
—
Ваши 5 приоритетов
Персональная карта трансформации
Четыре слоя показывают, где именно компания теряет вероятность выбора. Красная зона — первоочередной разрыв, жёлтая — зона усиления, зелёная — уже рабочий слой.
Спрос (Demand)
0%
—
Ситуации покупки и понимание критериев попадания в короткий список поставщиков (shortlist).
Доказательства (Evidence)
0%
—
Проверяемые основания выбора: кейсы, цифры, отзывы и структурированные продуктовые данные (product data).
Дистрибуция (Distribution)
0%
—
Присутствие в ИИ (AI), у экспертов, на торговых площадках и в точках, где формируется выбор.
Измерение (Measurement)
0%
—
Понимание дополнительного эффекта маркетинга: инкрементальность (incrementality), контрольные группы и эксперименты.
Результат с учётом вашей модели бизнеса
Для бизнеса (B2B)
Главный коммерческий фокус
Что не стоит копировать из США буквально
Что сделать в ближайшие 7 дней
Как применять модель на практике
Не нужно копировать американские каналы. Нужно перенести сам принцип: управлять вероятностью выбора на каждом слое — человек, платформа, искусственный интеллект (AI) и коммерческая инфраструктура.
Шаг 1
Найдите ситуации покупки
Не «директора заводов», а конкретные причины: срыв поставок, рост брака, запуск линии, давление по срокам, новый регламент, смена поставщика.
Шаг 2
Проверьте среду выбора
Что видит покупатель в поиске, искусственном интеллекте (AI), на маркетплейсах, в Telegram, у экспертов и на сайтах сравнения?
Шаг 3
Создайте доказательства
Кейсы с цифрами, сравнения, методики, тесты, отзывы, сертификаты, прозрачные ограничения и понятные условия.
Шаг 4
Сделайте данные машиночитаемыми
Структура сайта, структурированная разметка (schema.org), единый каталог, фиды (feeds), программный интерфейс (API), актуальные цены и характеристики.
Шаг 5
Сократите путь до действия
Из обзора — в сравнение, из сравнения — в конфигуратор, из рекомендации — в заявку или покупку.
Шаг 6
Измеряйте созданный эффект
Не только «какой канал забрал конверсию», а «какие продажи появились благодаря этому воздействию».
Переход от старой модели к новой
Сейчас
→
Целевая модель
7 ключевых изменений маркетинга в США
Нажимать ничего не нужно: блоки устроены как компактные смысловые модули. Термины раскрываются через подсказки.
1
Искусственный интеллект (AI) становится новым слоем между спросом и брендом
Покупатель всё чаще получает не список ссылок, а готовый короткий список (shortlist).
Часть поиска, сравнения и оценки вариантов выполняется искусственным интеллектом (AI). Поэтому маркетинг должен оптимизировать не только сайт, но и то, какие знания о продукте доступны машине.
2
Оптимизация для генеративных систем (GEO) и систем ответов (AEO) превращается в отдельную дисциплину ?Оптимизация для генеративных систем (Generative Engine Optimization, GEO) и оптимизация для систем ответов (Answer Engine Optimization, AEO). Задача: повышать вероятность корректного упоминания и рекомендации бренда в ответах систем искусственного интеллекта (AI).
Измеряется уже не только позиция в поиске, но и присутствие в ответах искусственного интеллекта (AI).
Появляются метрики присутствия, заметности, характера описания и способности ответа подтолкнуть к выбору.
3
Возникает «алгоритмическая полка» ?Алгоритмическая полка (Algorithmic Shelf) — набор вариантов, которые алгоритм или искусственный интеллект (AI) считает подходящими под конкретный запрос пользователя.
У бренда появляется новая задача: попасть в набор рекомендованных вариантов.
Для этого нужны структурированные характеристики, отзывы, цены, остатки, гарантии, сертификаты, сравнения и внешние доказательства.
4
Торговые медиа (commerce media) превращают рекламу в продолжение торговли
Платформа знает не просто интерес, а реальное покупательское поведение.
Amazon, Walmart и другие площадки соединяют данные, рекламу, каталог, оформление заказа (checkout) и атрибуцию в одном контуре.
5
Независимые авторы (creators) становятся инфраструктурой доверия
От разовой интеграции — к постоянным программам работы с авторами (always-on creator programmes).
Независимый автор (creator) всё чаще работает как постоянный медиаканал: создаёт контент, объясняет продукт, формирует доверие и даёт бренду внешние доказательства.
6
Маркетинг для бизнеса (B2B) смещается от лида к короткому списку поставщиков (shortlist)
Покупатель может изучить рынок и выбрать фаворита до первого контакта.
Маркетинг начинает отвечать не только за маркетингово-квалифицированные лиды (MQL), но и за категорийное присутствие, экспертность, доверие и вероятность попасть в первоначальный набор поставщиков.
7
Измерение движется от корреляции к причинности
Ключевой вопрос: «Продажа произошла благодаря маркетингу или всё равно бы случилась?»
Отсюда рост интереса к моделированию маркетингового микса (MMM), тестированию инкрементальности (incrementality testing), экспериментам и причинно-следственному измерению (causal measurement).
США и Россия: направление похоже, архитектура разная
Россия не просто «догоняет». В ритейл-медиа (retail media) и торговых экосистемах (commerce ecosystems) она уже очень развита. Главное различие — в том, как устроены посредники между покупателем и брендом.
🇺🇸 США
Более распределённая торговая инфраструктура (commerce infrastructure): Amazon, Walmart, ритейлеры (retailers), социальные платформы (social platforms).
Агентная коммерция (agentic commerce) развивается через открытые протоколы и множество участников.
Экономика независимых авторов (creator economy) всё глубже интегрируется в медиапланирование (media planning) и перформанс-маркетинг (performance marketing).
видимость в ИИ (AI visibility) уже получает отдельные стандарты измерения.
В маркетинге для бизнеса (B2B) сильный акцент на самостоятельный выбор и покупку (self-service), экспертный контент (expert content) и короткий список поставщиков (shortlist) до контакта с отделом продаж (sales).
🇷🇺 Россия
Сильная концентрация торговли (commerce) вокруг Wildberries, Ozon, Яндекса и крупных экосистем.
Агентная коммерция (agentic commerce) развивается преимущественно внутри экосистем.
Ритейл-медиа (retail media) уже занимает очень заметную долю цифрового продвижения (digital marketing).
Маркетинг через независимых авторов (creator marketing) сильнее завязан на Telegram и нативные размещения.
Многие компании всё ещё сильнее ориентированы на перформанс-маркетинг (performance marketing) и лидогенерацию.
Что из американской модели можно переносить в Россию уже сейчас
Фильтр показывает практики по типу. Оценки — экспертная шкала 1–5: влияние на продажи, сложность и применимость в российском рынке.
1. Карта видимости бренда в ИИ (AI visibility)
Проверить, как бренд представлен в ChatGPT, Gemini, Алисе с искусственным интеллектом (AI) и других системах.
ИИ (AI)
Влияние
4
Сложность
2
В России
5
Что делать
Собрать 50–100 типовых вопросов рынка, проверить упоминания бренда и конкурентов, зафиксировать ошибки, пробелы и причины, по которым искусственный интеллект (AI) не рекомендует компанию.
2. Машиночитаемые продуктовые данные
Характеристики, цены, остатки, гарантии, условия и сравнения должны быть структурированы.
ИИ-коммерция (AI commerce)
Влияние
5
Сложность
3
В России
5
Что делать
Нормализовать каталог, убрать противоречия, внедрить структурированную разметку (schema.org), продуктовые фиды, единые справочники и понятные условия покупки.
3. Сеть экспертов вместо одного корпоративного голоса
Использовать сотрудников, основателя, технических экспертов и клиентов как независимые источники доверия.
Для бизнеса (B2B)
Влияние
5
Сложность
3
В России
5
Что делать
Собрать 5–15 экспертов, раздать темы и форматы, превратить их знания в постоянный поток материалов, комментариев, кейсов и разборов.
4. Оптимизация не под лид, а под короткий список поставщиков (shortlist)
Цель — оказаться среди 3–5 компаний, которые покупатель рассматривает всерьёз.
Для бизнеса (B2B)
Влияние
5
Сложность
4
В России
5
Что делать
Понять критерии короткого списка (shortlist), создать страницы сравнения (comparison pages), кейсы, доказательства, модели окупаемости инвестиций (ROI) и контент для разных ролей в комитете по закупке (buying committee).
5. Проектирование доказательств
Не заявлять «мы лучшие», а создавать проверяемые основания для такого вывода.
6. Торговые медиа (commerce media) как отдельный контур
Не смешивать ритейл-медиа (retail media) с обычным перформанс-маркетингом (performance marketing): у него другая логика данных и оптимизации.
Коммерция (Commerce)
Влияние
5
Сложность
3
В России
5
Что делать
Разделить медийные и товарные метрики, связать рекламные данные с продажами, артикулами товарных позиций (SKU), маржой и повторными покупками.
7. Инкрементальность (incrementality) вместо последнего клика
Измерять, сколько продаж появилось именно благодаря маркетинговому воздействию.
Аналитика (Analytics)
Влияние
5
Сложность
5
В России
4
Что делать
Географические тесты (geo-tests), контрольные группы (holdout), тесты прироста (uplift), моделирование маркетингового микса (MMM), эксперименты по каналам и кампаниям. Начать хотя бы с 1–2 каналов.
8. Постоянная программа авторов и экспертов (always-on creator / expert programme)
Перестать покупать разовые публикации и построить постоянную сеть доверия.
Авторы (Creators)
Влияние
4
Сложность
3
В России
5
Что делать
Сформировать пул отраслевых авторов, экспертов и каналов, работать сериями 3–6 месяцев, использовать контент повторно в перформанс-маркетинге (performance marketing) и материалах для отдела продаж (sales enablement).
9. Готовность к агентной коммерции (agentic commerce)
Проверить, сможет ли ИИ-агент (AI agent) понять предложение и провести пользователя до покупки.
Агентная модель (Agentic)
Влияние
4
Сложность
4
В России
4
Что делать
Программный интерфейс (API), фиды (feeds), оформление заказа (checkout), единые цены, актуальные остатки, понятные правила доставки и возврата. Для бизнеса (B2B) — хотя бы машиночитаемая спецификация и конфигуратор.
10. Измерение пути покупки (buying journey), а не только воронки системы управления клиентами (CRM)
Добавить к маркетингово-квалифицированным лидам (MQL) / лидам, квалифицированным отделом продаж (SQL), показатели присутствия до лида.
Для бизнеса (B2B)
Влияние
5
Сложность
4
В России
5
Что делать
Следить за бренд-поиском, прямым трафиком (direct traffic), долей поискового спроса (share of search), участием в коротком списке поставщиков (shortlist), возвратами пользователей, посещением страниц сравнения и кейсов (comparison / case pages) и спросом, квалифицированным отделом продаж (sales-qualified demand).
11. Сценарии покупки вместо сегментов
Искать сотни конкретных ситуаций, которые запускают спрос.
Спрос (Demand)
Влияние
5
Сложность
3
В России
5
Что делать
Собрать работы для выполнения (JTBD) / триггеры покупки (buying triggers), вопросы, ограничения, последствия бездействия, роли и альтернативы. Под каждый сценарий создать отдельный контент и коммерческий путь.
12. Контентная коммерция (content commerce)
Контент не просто объясняет, а ведёт до транзакции.
Коммерция (Commerce)
Влияние
4
Сложность
3
В России
5
Что делать
Связывать обзор, сравнения (comparison), экспертный контент (expert content) и рекомендации с карточкой товара, заявкой, конфигуратором или покупкой без лишних переходов.
Оценки в матрице — не отраслевые стандарты, а рабочая экспертная оценка для приоритизации внедрения.
План внедрения на 90 дней
Цель первых трёх месяцев — не «внедрить всё», а обнаружить 1–2 слоя, где компания сильнее всего теряет вероятность выбора, и доказать эффект на данных.
Недели 1–2
Диагностика
50 ключевых ситуаций покупки (buying situations)
20–30 запросов к ИИ (AI) по категории
аудит критериев короткого списка (shortlist)
карта конкурентов и доказательств
Недели 3–5
Слой доказательств (Proof layer)
3–5 кейсов с цифрами
2 страницы сравнения (comparison pages)
структурированные продуктовые данные (product data)
частые вопросы (FAQ) по возражениям и рискам
Недели 6–9
Слой дистрибуции (Distribution layer)
экспертная сеть / независимые авторы (creators)
поисковая оптимизация (SEO) + оптимизация для генеративных систем (GEO) + видимость в ИИ (AI visibility)
контент по ситуациям покупки (buying situations)
торговые размещения (commerce) / размещения на маркетплейсах (marketplace placements)
Недели 10–12
Эксперимент
выбрать 1 сегмент или регион
создать контрольную группу
замерить попадание в короткий список (shortlist) / воронку сделок (pipeline)
оставить только доказанный эффект
Минимальный критерий успеха: после 90 дней у компании должен появиться не «ещё один набор контента», а подтверждённая связка ситуация покупки → доказательство → канал → коммерческое действие → измеримый эффект.
Маркетинговый директор будущего управляет не только рекламой, контентом и брендом. Он управляет средой принятия решения: где возникает спрос, кто формирует доверие, что видят платформы и какие доказательства способны проверить люди и машины.
Источники
Данные и примеры — по материалам IAB, Google, Adobe, Deloitte, Gartner, 6sense, LinkedIn, Яндекса, АРИР/АКАР и отраслевых публикаций. Данные актуальны на сентябрь 2026 года.
