Между потребителем и продавцом появился новый посредник — генеративный ИИ. Он решает, какие компании назвать в ответе и на каком основании им можно доверять. Пока пиарщики упаковывают это в новую услугу с красивой аббревиатурой, меняется кое-что поважнее. Основатель коммуникационной студии «ПРОСВЕТ» Евгений Темпераментов о том, как на самом деле ИИ повлияет на индустрию PR.
В прошлогодней колонке для я не без гордости написал: «И да, в этом году снова ни слова про ИИ». Продержался, как видите, примерно восемь месяцев. У индустрии новая любимая игрушка. GEO — оптимизация под генеративные системы поиска — стремительно превращается в услугу, позволяющую влюбить в себя ChatGPT. Но в действительности значительная часть того, что сейчас продают под тремя новыми буквами, — старый добрый пиар, которому купили новый пиджак. Ничего криминального, индустрия так делает регулярно: у нас все, что нельзя объяснить, принято переименовывать.
Мне интереснее другое. ИИ на самом деле меняет не то, как мы должны работать, а то, насколько виден результат этой работы. Теперь его можно буквально «пощупать». И вот это, если честно, куда занятнее, чем обкладывать себя сотней ИИ-ассистентов и меряться, у кого автоматизации длиннее.
Все смотрят на инструменты, а меняется интерфейс
О том, как нейросети меняют работу пиарщика, все уже обсудили по десятому кругу: будут писать тексты, мониторить инфополе, искать информацию, собирать красивые отчеты и дашборды, генерировать картинки и, конечно же, отбирать у нас с вами работу. Все это отчасти правда, местами это даже полезно, но все это вовсе не ответ на вопрос, как ИИ повлиял на PR. Тем более что инструментальная революция, кажется, уже случилась и потихоньку выдыхается: согласно исследованию АКОС, ИИ используют 88% пиарщиков, из них 60% делают это регулярно. Кто хотел, тот уже внедрил, и само по себе внедрение перестает быть конкурентным преимуществом. Спорим же мы теперь про замену функций, и дискуссия эта, безусловно, почтенная, только вся она про то, что происходит у нас внутри: с нашими руками, задачами и штатным расписанием. А самое интересное происходит снаружи.
ИИ действительно сильно повлиял на PR — только сам принцип пиара при этом почти не поменялся. Поменялось то, как его результат будет понимать бизнес. ИИ наконец-то сделал работу пиарщика видимой для того, кто за нее платит. А это, поверьте, посерьезнее любых автоматизаций. Потому что десятилетиями мы пытаемся объяснить смысл своей работы, даже придумали гору метрик, чтобы доказывать свою эффективность, но все еще натыкаемся на старый неудобный вопрос.
Старый неудобный вопрос
Наверное, каждый, кто хоть раз продавал PR, слышал: «Хорошо, выйдет про нас статья в СМИ. И что? Сколько она мне продаст?» Вопрос абсолютно справедливый. Беда в том, что честного ответа на него, по сути, никогда и не было.
Хотя занимались мы все это время вещью вполне понятной: искали точки входа в разные целевые группы, выстраивали с ними взаимодействие и превращали его в доверительные отношения. Журналист, отраслевой эксперт, профильное медиа, блогер, сарафанное радио в узком профессиональном кругу — все это те самые точки входа, через которые о компании и складывалось мнение. Ценность тут была всегда, вопросов нет. Просто предъявить ее было нечем: доверие и репутация — метрики капризные, в отчет не кладутся.
Отсюда выросла наша нежная любовь к количественным показателям: количество публикаций, охваты, медиаиндексы, доля голоса и прочие вещи, которые позволяют аккуратно сложить коммуникации в Excel и показать динамику. А дальше случилось ровно то, что всегда случается, когда функцию годами оценивают по определенному показателю: рынок начал оптимизироваться уже под него. Если KPI — сто публикаций, будет сто публикаций. Нужен рост медиаиндекса — поработаем на медиаиндекс. Формально задача закрыта, отчет красивый, все довольны. Кроме, возможно, бизнеса, который продолжал спрашивать, зачем ему все это было нужно.
И вот здесь технология ИИ неожиданно оказала нам большую услугу. Она дала нам нового лидера мнений, в ответах которого результат системных коммуникаций становится гораздо заметнее.
Не заполнить медиаполе, а собрать граф знаний
Уже всем очевидно, что способ, которым люди сегодня добывают информацию, кардинально меняется. Раньше мы шли в поисковик, вводили запрос, получали десяток ссылок, читали пару материалов, смотрели или читали блогеров и далее сами собирали из всего этого массива картину. Теперь все можно просто спросить у ChatGPT или «Алисы»: какой автомобиль брать для частых поездок за город, в каком банке лучшие условия по вкладам, какому подрядчику доверить дизайнерский ремонт, какие три компании вообще стоит рассмотреть под конкретную задачу. Мы все меньше хотим искать и все больше хотим сразу получить ответ. И это уже измеримая привычка: 42,8% начинают поиск сложной информации с нейросети, 58,9% используют ИИ при выборе товаров и услуг, а 50,9% вообще не перепроверяют полученный ответ. То есть между человеком и компанией теперь сидит машина, которая выбирает за нас и ответ которой для большинства — финальный. По сути, у каждого потенциального клиента появился личный лидер мнения, которого пиарщики не смогут пригласить на завтрак и занести пресс-кит.
В том, на основании чего этот новый лидер мнений формирует и интерпретирует информацию о компании и кроется вся суть GEO, а ключом к успеху становится старый добрый PR. Чтобы уверенно связать компанию с нужной компетенцией, одних заявлений на собственном сайте мало. Особенно важны подтверждения во внешних источниках: исследования, комментарии экспертов, независимые тесты продукта, обсуждения в сообществах, отзывы.
Если пиарщики добросовестно и системно выполняют свою работу, то в ее результате выстраивается граф знаний о компании — система связанных между собой фактов, людей, продуктов, тем, компетенций и доказательств. В логике GEO, если сильно упростить, он строится довольно последовательно: есть сама сущность — компания или бренд; есть утверждения, которые должны быть с ней связаны; есть факты и доказательства этих утверждений; наконец, есть их распространение и независимое подтверждение в других источниках. А дальше уже задача нейросети найти и извлечь все это из информационного поля, когда пользователь задаст соответствующий вопрос, и собрать из найденного ответ.
По сути, это и есть логика правильных коммуникаций: не добиваться отдельных упоминаний, а последовательно создавать связи между компанией, темами, с которыми она хочет ассоциироваться, и доказательствами, которые дают основания эту связь признать. И GEO эту логику просто обнажил.
Сто перепечаток одного релиза никогда не были хорошим PR
ИИ здесь, разумеется, ничего не изобрел. Сто перепечаток одного пресс-релиза и раньше не были лучше пяти сильных независимых публикаций только потому, что сто больше пяти. Просто в отчете сто выглядит убедительнее.
Генеративные системы делают ограниченность такого подхода особенно наглядной. Сто практически одинаковых документов не превращаются для машины в сто независимых доказательств. Для нее это как один и тот же свидетель, которого сто раз позвали в суд. А несколько самостоятельных материалов создают совершенно разные связи: один подтверждает технологическую экспертизу, второй содержит результаты исследования, третий показывает клиентский кейс, четвертый связывает эксперта компании с конкретной отраслевой проблемой. Публикаций меньше, знаний о компании — больше. И самое интересное для индустрии в том, что разницу теперь видит не только пиарщик, но и его заказчик, которому достаточно задать нейросети вопрос про свою же категорию и посмотреть результат.
У нашей публикации, которую мы месяц согласовывали и с удовольствием положили в отчет, появился второй важный читатель: потенциальный клиент может никогда ее не открыть, но материал найдет машина, извлечет из него нужный факт и использует при формировании ответа. Потому тут обретает второе дыхание старое правило хороших коммуникаций: конкретика сильнее корпоративного и маркетингового тумана. «Компания использует инновационные технологии для повышения эффективности» — почти никакое знание. «Компания разработала технологию X, внедрила ее в Y и получила результат Z» — конкретное утверждение, которое можно найти, проверить, сопоставить с другими источниками и использовать в ответе. Хороший PR и раньше должен был работать именно так, просто теперь у этого появился еще и очень прагматичный повод.
Все новое — это хорошо забытое старое
В GEO есть вполне реальная техническая часть: доступность сайта, структура материалов, разметка, те самые блоки вопросов и ответов. Все это имеет значение, все это стоит делать. Но собственный сайт — это самоописание, он рассказывает ровно то, что компания думает о себе сама. И если за технической аккуратностью нет нормального публичного информационного поля, мы просто очень старательно объяснили машине версию компании о самой себе. Поэтому дальше в GEO-предложениях начинается знакомое: напишем экспертные статьи, отработаем отраслевые медиа, соберем кейсы, посадим спикера в комментарии. Все правильно, все работает — только это и есть старые добрые медиарилейшнз и контент-маркетинг. Просто в презентации у них теперь другая обложка.
Цифры, кстати, тут довольно безжалостные. Muck Rack разобрал больше 25 млн ссылок из ответов ChatGPT, Claude и Gemini по семнадцати отраслям: 84% всех цитирований пришлось на earned media, а на платные размещения и адверториалы — 0,3%. Показатель держится третью волну исследования подряд. Проще говоря, машина читает то, что о вас написали другие, а не то, что вы написали о себе сами.
Сейчас мне справедливо скажут, что у GEO есть своя специфика. Никуда не делось классическое SEO, у разных систем своя логика поиска и ранжирования и свои приоритеты в выборе источников. Все так, и хороший пиарщик в идеале должен хотя бы понимать, как работает этот слой. Но сути это не меняет. GEO вряд ли можно называть новым инструментом пиарщика. Наоборот — это PR становится одним из важнейших направлений для GEO. Настоящий эффект начинается там же, где всегда начинался хороший PR, и генеративный поиск неожиданно поднял его в цене.
В чем влияние на самом деле
Не в том, что пиарщики перестанут сами писать релизы. И даже не в том, что появилась новая услуга с красивой аббревиатурой. Все проще: впервые за долгое время наша работа стала нагляднее для того, кто за нее платит.
Бизнес создает факты и хочет сформировать определенное представление о себе. PR превращает эти факты в публичный, связный и подтверждаемый граф знаний. А между инфополем и человеком встает машина, которая решает, что найти, какие источники использовать и что в итоге выдать в ответ.
И здесь у пиарщиков появляется возможность ответить на тот старый неудобный вопрос не очередной презентацией, а реальной проверкой: ответ нейросети наглядно продемонстрирует, верное ли представление о компании формирует наш выстроенный информационный контур. И проверяется это за 30 секунд.
Так зачем вам статья в СМИ?
Она действительно может ничего не продать. Ни сегодня, ни завтра. Потенциальный клиент может вообще не открыть ее — но через полгода он спросит у нейросети: «Какие три компании мне стоит рассмотреть и почему?» И системе понадобятся основания считать одну компанию технологичной, другую надежной, третью экспертной в конкретной области. Собственный сайт расскажет, что бизнес думает о себе. А та самая публикация, исследование, кейс, независимый тест и экспертный комментарий дадут проверить, есть ли основания ему верить.
Гонка за GEO закончится примерно тем же, чем заканчивались все подобные гонки. Выиграет не тот, кто быстрее перешил пиару пиджак, а тот, кто и так делал его системно, а не фрагментарно.
Наверное, именно поэтому меня впервые за долгое время по-настоящему радует влияние ИИ на PR. Он не объясняет нам, как по-новому делать нашу работу. Он помогает гораздо лучше объяснить бизнесу, зачем эту работу все это время вообще нужно было делать и как выглядит работа, сделанная хорошо.
