Я рассказывала, как меняются инструменты PR и ORM в эпоху, когда между брендом и пользователем встал новый посредник — LLM. Делюсь ключевыми мыслями

Четыре цифры, от которых становится не по себе: • 60% поисковых запросов больше не приводят к кликам • 37% пользователей начинают поиск с AI-инструментов, а не с поисковиков • 17–33% ответов LLM — это галлюцинации, включая приписывание компаниям несуществующих штрафов, утечек и скандалов • 75% поисковых запросов заканчиваются без единого клика на сайт Классический SERM заточен под «быть найденным в топ-10 Google», но в мире, где 60% запросов не дают кликов, топ-10 больше нет. Есть ответ нейросети и в нём либо вы, либо кто-то другой, либо никто.

Как «думает» LLM и почему это важно для репутации. По данным Fraunhofer IESE, процесс ответа LLM разбивается на 4 шага:

1. Поиск —  модель ищет качественные источники. Если вас там нет — вас нет нигде. 2. Ранжирование — модель оценивает источники по E-E-A-T: опыт, экспертность, авторитетность, надёжность. 3. Синтез — линии аргументации из источников напрямую вливаются в ответ. Каждая формулировка — это якорь. 4. Генерация — последовательные упоминания бренда работают как якорные точки: чем чаще бренд корректно упомянут в авторитетных источниках, тем увереннее модель его цитирует. Репутация — это не позиция в выдаче, а AI-наратив — устойчивый сюжет о компании, который нейросеть воспроизводит в ответ на разные классы вопросов.

Что делать, чтобы не остаться за бортом? Репутация в AI-ответе — это сочетание факторов: авторитет источников, данные о бренде, актуальность, достоверность и способность модели их извлечь Шесть компонентов, если хоть один выпадает, всё остальное не работает.

3 главных следствия для PR и ORM 1. Первое касание с брендом всё чаще происходит в неподконтрольном интерфейсе. Вы не видите, что именно ChatGPT или Алиса «рассказали» про вас клиенту.

2. Выигрывает не тот, кто опубликовал материал, а тот, чья версия факта вошла в ИИ-ответ. Создавайте контент не для людей, а для машин, которые потом обслуживают людей.

3. Ошибка и устаревшая информация могут быть выданы как уже готовый вывод, а не как один из спорных материалов. LLM не оставляет пространства для сомнений. Она выдаёт конкретный факт.

В следующем посте девять практических рекомендаций из моего доклада. #полезноеотДаши #инсайты #Optimization2026