Как встроить AI в воронку маркетинга: новая модель привлечения клиентов в 2026

Сегодня решения о покупке все чаще формируются еще до поиска в Яндексе или Google — внутри AI-сервисов. Ниже разберем, какой этап воронки вы упускаете и как под него перестроить стратегию.

Замечали, что маркетинг будто бы работает больше, а отдачи становится меньше? Лиды есть, позиции в поиске держатся, лендинги конвертят, но при этом остается ощущение, что где-то есть утечка, которую вы не видите.

И вам не кажется...

Та воронка, по которой маркетинг жил последние 10 лет — пользователь ввел запрос, перешел на сайт, изучил страницу, оставил заявку — все еще работает, но теперь это всего лишь один из сценариев. Если вы строите стратегию только вокруг него, вы уже теряете часть клиентов, просто не замечая этого, потому что значительная доля решений теперь принимается в другом месте — в AI.

ChatGPT, Claude, Google Gemini, Perplexity AI, Яндекс Алиса — это уже не просто инструменты для работы, а место, где ваши клиенты ищут решения, сравнивают компании и формируют список вариантов еще до того, как вообще открывают поисковик.

В этой статье разберем, что именно изменилось в поведении клиентов, какой новый  этап появился в воронке, на котором бизнес теряет часть потенциальных клиентов, и какая стратегия может одновременно давать результат и в классическом SEO, и в AI-поиске.

Кратко: что изменилось

У маркетинговой воронки появился новый верхний этап, с которым большинство компаний пока не работает.

Этот этап можно назвать доконтактный этап (или pre-awareness) — момент, когда потенциальный клиент еще не ищет конкретную компанию, а с помощью AI-сервисов формирует список вариантов, сравнивает решения и заранее складывает мнение о брендах еще до того, как доходит до поиска в Яндексе или Google.

И здесь начинается самое важное.

По данным SparkToro, около 37%! поисковых сценариев уже стартуют не с классического поиска, а с AI-инструментов. В самом поиске тоже происходят изменения: значительная часть запросов в Google заканчивается без перехода на сайты, потому что пользователь получает ответ прямо в выдаче. В B2B-сегменте сделки становятся длиннее — в среднем около 272 дней, и до 80% решения принимается еще до контакта с отделом продаж.

В результате появляется слепая зона.

Компания может занимать высокие позиции в поиске, но при этом не попадать в рекомендации AI. И наоборот — бренды с минимальной SEO-видимостью могут регулярно появляться в ответах AI и забирать внимание аудитории.

Компании, которые уже сейчас выстраивают стратегию одновременно под поиск и AI, получают серьезное преимущество — и со временем догнать их будет все сложнее.

SEO + GEO — получите стратегию продвижения бренда в поиске и ИИ

Разработаем индивидуальную стратегию с учетом ниши, конкуренции в тематике, а также анализа текущего состояния сайта

Вы получите:

• Анализ ниши и конкурентов
• Проверка присутствия бренда в ИИ
• Рекомендации по контенту под AI
• Прогноз и пошаговый план GEO

Получить стратегию и смету

Что на самом деле изменилось в поведении клиентов

Есть момент, который чаще всего упускают даже опытные маркетологи. Практически в каждой компании сегодня уже используют AI: команды работают с ChatGPT или Claude, автоматизируют процессы, пишут тексты, вайбкодят, выстраивают рабочие процессы. Это нормально и уже стало стандартом. Но при этом почти не учитывается другая сторона — как те же самые инструменты используют ваши клиенты, чтобы изучать вас и ваших конкурентов.

Основной фокус бизнеса сейчас направлен внутрь: как ускорить работу, снизить затраты, повысить эффективность. Но параллельно с этим клиенты начали использовать AI как основной инструмент для выбора подрядчиков, сервисов и продуктов — и именно это меняет правила игры.

Сдвиг уже произошел.

Сегодня потенциальные клиенты используют ChatGPT, Claude, Google Gemini, Perplexity AI или Алису не просто для поиска информации, а чтобы сразу понять, что выбрать. Они получают готовые рекомендации, сравнение вариантов, плюсы и минусы — уже адаптированные под их задачу, нишу и контекст. И ключевая проблема для маркетинга в том, что весь этот процесс не фиксируется в аналитике.

Представьте типичную ситуацию. Маркетолог или директор по маркетингу открывает ChatGPT и спрашивает, какое SEO-агентство выбрать для продвижения сайта. В ответ он получает готовый список компаний с комментариями, сравнением и рекомендациями. Компании, которые попали в этот список, могут даже не знать, что вообще участвовали в этом «тендере». Нет перехода на сайт, нет сессии, нет источника трафика. Но при этом решение уже начинает формироваться.

И даже когда пользователь доходит до поиска, его поведение уже другое. Он не ищет «с нуля», а проверяет заранее уже выбранные варианты. Плюс сам поиск меняется: 60% поисковых запросов в Google теперь завершаются без перехода на сайты, потому что пользователь получает ответ сразу — через быстрые ответы в AI-блоке.

Что такое выбор до знакомства с брендом (pre-awareness) и почему это важно

Раньше все было просто: сначала человек узнает о бренде, а потом начинает выбирать. Но сейчас появился этап, который происходит еще раньше. Его можно назвать Pre-Awareness — момент, когда человек уже подбирает варианты через AI, хотя еще не знает конкретные компании.

На этом этапе человек не ищет ваш бренд. Он задает вопросы AI-сервисам: например, какое SEO-агентство выбрать для продвижения сайта или какие подрядчики лучше работают с B2B-лидогенерацией. В ответ он получает готовый список вариантов с комментариями и сравнением. И если вашей компании в этом списке нет, вы даже не попадаете в поле выбора.

Это принципиально меняет саму логику верхнего уровня воронки.

Раньше самый широкий вход в нее был через поисковые запросы — когда пользователь вводил общий запрос в Яндексе или Google, и SEO или реклама позволяли вам попасть в поле его внимания. Сейчас над этим уровнем появился еще один слой — где AI-сервисы фактически выступают фильтром и решают, какие компании вообще попадут в этот список.

И здесь появляется важное изменение: воронка не исчезла, но ее верхняя часть изменилась, и большинство компаний пока просто не учитывают этот этап. При этом те, кто уже начал под него работать, получают серьезное преимущество на старте.

Вывод простой. Если вас нет в рекомендациях AI, для части аудитории вы просто не существуете. Эти пользователи не будут искать ваш бренд, не перейдут на сайт и не увидят ваши страницы — потому что выбор был сделан раньше, еще до того, как они узнали о вас.

Как теперь выглядит путь клиента

Разберем, как сегодня реально проходит путь клиента на примере B2B. В потребительском сегменте логика та же — меняются только роли и участники.

Выбор до знакомства (pre-awareness). Маркетолог открывает ChatGPT и просит подобрать несколько сильных SEO-агентств под свою задачу. В ответ он получает готовый список с комментариями, плюсами и минусами, адаптированный под его нишу и цели. На этом этапе вы либо попадаете в этот список, либо нет — и, скорее всего, даже не узнаете об этом.

Первое знакомство с брендом (awareness). Дальше человек идет в поиск, но уже не «с нуля». Он знает, какие компании рассматривать, и начинает проверку: вводит название бренда, читает отзывы на сторонних площадках, смотрит кейсы, заходит в Telegram, изучает обсуждения, может проверить Яндекс Карты или 2ГИС. Этап знакомства с брендом больше не ограничивается одним поисковым запросом — это набор точек контакта, где формируется доверие.

Выбор и сравнение (consideration). В B2B на этом этапе все усложняется. Человек, который нашел вас, должен «продать» решение внутри компании. Подключаются другие участники: директор по маркетингу, тех. директор, коммерческий директор. И каждый из них проходит свой мини-ресерч — задает вопросы AI, сравнивает варианты, проверяет информацию. Вам нужно выигрывать не в одном касании, а во всех этих параллельных сценариях.

Принятие решения (decision). И только после этого пользователь доходит до финального шага — вводит ваш бренд в поиске и готов покупать.

Плохая новость: цикл сделки действительно растет. По данным западных исследований, средняя B2B-сделка сегодня занимает около 272 дней, и примерно 80–81% решения принимается еще до первого контакта с отделом продаж. Всего год назад этот показатель был ближе к 70%.

Хорошая новость: до 80% решения теперь фактически находится в зоне влияния маркетинга. Маркетинг контролирует большую часть воронки, чем когда-либо раньше. Но есть нюанс: само решение принимается не на презентации КП, не во время звонка и не на этапе бесплатного аудита. Оно формируется сильно раньше — еще до контакта с вами, во время самостоятельного изучения, часть которого проходит через AI. И главный момент: этот этап вы просто не видите — ни CRM, ни аналитика не показывают, как именно человек пришел к этому выбору.

Где ломается маркетинговая воронка

Главная проблема, которую сейчас недооценивают, — разрыв между видимостью в поиске и видимостью в AI. Многие команды думают: если сайт стабильно в топе Яндекса или Google, значит все под контролем. Но на практике это уже не так.

Когда начинаешь смотреть глубже, становится очевидно: пересечение между классическим SEO и тем, что показывают AI-сервисы, далеко не полное. Вы можете занимать хорошие позиции по ключевым запросам, но при этом не появляться в ответах ChatGPT, Google Gemini или в AI-блоках поиска. И наоборот — компании с минимальной SEO-видимостью иногда регулярно попадают в рекомендации AI и забирают внимание пользователей.

Это происходит потому, что AI оценивает рынок по другим сигналам. Если поисковые алгоритмы делают упор на релевантность страницы, ссылки и поведенческие факторы, то AI чаще опирается на совокупную репутацию, упоминания на сторонних площадках, структуру контента и общее «понимание» бренда в интернете.

Отсюда и возникает слепая зона воронки. И проблема в том, что это не видно в стандартной отчетности. В Яндекс.Метрике или Google Analytics все выглядит нормально: трафик есть, позиции стабильны, реклама работает. Но параллельно с этим все больше решений о покупке формируется в AI-ответах, где вашего бренда просто нет — и вы этого не видите, пока специально не начнете проверять.

Как выглядит воронка, адаптированная под AI, на практике

Чтобы это не выглядело как теория, покажем на конкретной задаче, с которой сейчас сталкивается почти любой бизнес — рост трафика через статьи.

На старте все стандартно: задача — увеличить органический трафик через блог. Но если раньше это была чистая SEO-история, то сегодня грамотная стратегия сразу закладывает работу и под поиск, и под AI.

Например, в проекте интернет-магазина музыкальных инструментов мы изначально развивали блог под поисковые запросы. Писали статьи, которые полностью закрывают интент пользователя: подробные разборы, объяснения, ответы на частые вопросы. В результате получили рост трафика и позиций — но параллельно начали фиксировать еще один эффект: страницы стали попадать в AI-ответы, в том числе в Яндекс Алису и AI-блоки поисковых систем.

Почему это сработало.

Контент изначально строился не как «SEO-тексты», а как полноценные ответы на вопросы пользователя:

• в начале — четкое и понятное объяснение;
• дальше — раскрытие темы;
• в конце — выводы и рекомендации.

По сути, использовался принцип перевернутой пирамиды: сначала ответ, потом детали. Это критично для AI, потому что такие материалы проще извлекать и использовать в ответах.

Например, в проекте фитнес-клуба на старте сайт уступал конкурентам по SEO-показателям, поэтому сделали ставку на контент. Начали публиковать подробные гайды по тренировкам: как выполнять упражнения, какие мышцы работают, какие ошибки бывают, что учитывать новичкам. Добавили схемы, графику, комментарии тренеров, ссылки на исследования.

Это дало быстрый рост трафика.

Но дальше мы усилили стратегию — начали адаптировать статьи под AI.

Что конкретно делали:

• в начале материалов давали четкие определения и быстрые ответы;
• структурировали контент по блокам и связывали статьи между собой;
• усиливали экспертность через авторов и источники;
• добавляли инфографику, таблицы и схемы;
• выносили ключевые мысли в отдельные блоки.

В результате представленность сайта в AI-обзорах выросла в 9 раз.

Это не две разные стратегии — одна под SEO, другая под AI. Это один подход к созданию контента, который решает сразу две задачи:

• приводит трафик из поиска;
• делает вас видимыми в AI-рекомендациях.

Как найти слабые места в вашей воронке

Раньше все было просто: анализ поиска строился вокруг ключевых слов. Собрали семантику, посмотрели позиции, оценили трафик — и на этом картина считалась полной. Сегодня этого уже недостаточно.

Проблема в том, что ключевые слова показывают только часть реальности — то, что происходит в классическом поиске. Но значительная доля пользовательских сценариев уходит в AI, и там логика уже другая.

Поэтому сейчас важно смотреть шире — не на отдельные запросы, а на темы.

Тема — это не одно ключевое слово, а весь набор вопросов, которые пользователь задает вокруг конкретной задачи. Причем задает не только в Яндексе или Google, но и в ChatGPT, Google Gemini, Perplexity AI или Алисе.

И здесь часто возникает разрыв.

Вы можете занимать хорошие позиции по конкретному запросу в поиске, но если посмотреть на тему целиком, окажется, что в AI-ответах по этой же теме вас просто нет. Пользователь получает рекомендации, сравнивает варианты — и в этом списке оказываются конкуренты.

Чтобы увидеть эту картину, уже недостаточно классических SEO-инструментов. Нужен анализ видимости не только в поиске, но и в AI. Это можно делать через комбинацию инструментов (Keys.so, Топвизор, ahrefs, semrush) и ручной проверки: прогонять ключевые вопросы через AI и смотреть, какие бренды там появляются.

Простой пример. SEO-агентство может хорошо ранжироваться по запросам вроде «SEO-продвижение сайта», но при этом полностью отсутствовать в AI-ответах по вопросам вроде «какое SEO-агентство лучшее». В итоге пользователь, который формирует список вариантов через AI, просто не увидит эту компанию.

Именно такие разрывы и формируют слепые зоны воронки. Найти их — значит сделать первый шаг к тому, чтобы перестать терять клиентов еще до этапа выбора.

С чего начать: что действительно нужно делать

Если вы смотрите на свою воронку и понимаете, что ее нужно обновлять, важно не распыляться. Есть несколько точек, которые дают максимальный эффект.

Первое — это этап до поиска, тот самый Pre-Awareness. Именно здесь сейчас формируется первичный выбор. AI-сервисы рекомендуют не просто «оптимизированные сайты», а компании, которые выглядят как авторитетные источники по теме. И этот авторитет должен считываться не только на вашем сайте, но и во внешней среде.

Что это значит на практике: нужен понятный, структурированный контент, который дает четкие ответы и занимает позицию, а не «рассказывает обо всем сразу». Нужна экспертность — материалы, где видно глубину, опыт и реальную пользу. И критически важны внешние сигналы: упоминания в СМИ, статьи на профильных площадках, попадание в подборки, отзывы, обсуждения. Именно на такие независимые источники AI чаще всего опирается, когда формирует рекомендации.

Второй момент — консистентность. На этапе знакомства и сравнения пользователь получает информацию из разных источников, и часто — без перехода на сайт. Поэтому важно, чтобы ваш образ был одинаковым везде: на сайте, в отзовиках, в статьях, в соцсетях, на картах, в видео. Если вы хотите ассоциироваться с определенной экспертизой или сильной стороной, это должно повторяться во всех каналах. AI собирает именно эту «суммарную картину» и на ее основе делает выводы о бренде.

Третий момент — не терять пользователя в самом конце. Когда человек доходит до поиска по бренду и готов купить, у вас есть один шанс. Конкуренция в брендовой выдаче растет: по вашему названию могут показываться конкуренты, реклама, агрегаторы. Важно, чтобы вы контролировали этот этап: занимали максимум пространства в выдаче и вели пользователя на понятные, конверсионные страницы. Потому что для части аудитории это будет первый и единственный визит на сайт — ведь все остальное они уже изучили до этого.