ВЛИЯНИЕ НЕЙРОСЕТЕЙ И ГЕНЕРАТИВНОГО ИИ НА ПОТРЕБИТЕЛЬСКОЕ ПОВЕДЕНИЕ И СТРАТЕГИИ ЦИФРОВОГО МАРКЕТИНГА

АННОТАЦИЯ

В статье рассматривается трансформация потребительского поведения под влиянием генеративного искусственного интеллекта и нейросетей. Анализируется фундаментальный сдвиг от активного поиска товаров и услуг к делегированию выбора ИИ-агентам. Исследуются новые форматы взаимодействия потребителей с брендами через генеративные поисковые системы и чат-боты. Особое внимание уделяется противоречию между растущей автоматизацией маркетинговых коммуникаций и возрастающим запросом на аутентичность и «человечность» контента. На основе анализа эмпирических данных, включая отчеты Capgemini Research Institute, Deloitte, Kearney и Optimizely, выявлены ключевые тренды и предложены стратегические рекомендации для цифрового маркетинга в условиях становления «агентной экономики». Показано, что успешные бренды должны одновременно оптимизировать свой контент для ИИ-алгоритмов (Generative Engine Optimization) и сохранять эмоциональную открытость в коммуникации с потребителями.

ABSTRACT

The article discusses the transformation of consumer behavior under the influence of generative artificial intelligence and neural networks. The article analyzes the fundamental shift from active search for goods and services to the delegation of choice to AI-agents. New formats of interaction between consumers and brands through generative search engines and chatbots are investigated. the "humanity" of the content. Based on the analysis of empirical data, including reports by the Capgemini Research Institute, Deloitte, Kearney, and Optimizely, key trends are identified and strategic recommendations for digital marketing in the context of the emergence of the "agent economy" are proposed. It is shown that successful brands should simultaneously optimize their content for AI-algorithms (Generative Engine Optimization) and maintain emotional openness in communication with consumers.

Ключевые слова: генеративный искусственный интеллект, потребительское поведение, цифровой маркетинг, Generative Engine Optimization (GEO), ИИ-агенты, доверие к бренду, агентная экономика, нейросети, большие языковые модели (LLM), аутентичность контента.

Keywords: generative artificial intelligence, consumer behavior, digital marketing, Generative Engine Optimization (GEO), AI-agents, brand trust, agent-based economy, neural networks, large language models (LLMs), content authenticity.

Введение

В течение последних двух лет генеративный искусственный интеллект (ИИ) и нейросети стремительно проникли во все сферы цифровой экономики, кардинально изменив способы взаимодействия потребителей с брендами и информацией. Если ранее поиск товаров и услуг был преимущественно активным процессом, предполагавшим самостоятельный ввод запросов в поисковые системы и последующий анализ выдачи, то сегодня на смену этой модели приходит принципиально иная логика: потребители все чаще делегируют право выбора ИИ-ассистентам. Как отмечается в исследовании Capgemini Research Institute, 68% потребителей готовы следовать рекомендациям генеративного ИИ, а более половины (58%) предпочитают рекомендации от ИИ-инструментов традиционным поисковым системам [2]. Согласно данным Deloitte, уже более 50% потребителей экспериментируют с генеративным ИИ или регулярно используют его [4].

Такой фундаментальный сдвиг порождает ключевое противоречие: технологии ИИ становятся новым, все более влиятельным посредником между брендом и покупателем. Традиционные маркетинговые стратегии, ориентированные на поисковую оптимизацию (SEO) и эмоциональный сторителлинг, утрачивают прежнюю эффективность. Бренды сталкиваются с необходимостью пересмотра подходов к продвижению: теперь их контент должен быть не только привлекательным для человека, но и «понятным» для алгоритмов, которые решают, какую информацию и в каком виде представить пользователю.

Цель настоящей статьи – проанализировать влияние генеративного ИИ и нейросетей на потребительское поведение и определить новые стратегические подходы в цифровом маркетинге, позволяющие брендам сохранять конкурентоспособность в условиях становления «агентной экономики» – модели, в которой автономные ИИ-агенты принимают решения и совершают транзакции от имени потребителей, постепенно вытесняя традиционные формы самостоятельного выбора.

Генеративный ИИ фундаментально меняет структуру потребительского принятия решений на всех этапах – от осознания потребности до совершения покупки. Анализ эмпирических данных позволяет выделить несколько ключевых направлений этой трансформации.

Потребители постепенно передают ИИ-ассистентам не только вспомогательные функции поиска и сравнения, но и непосредственно право выбора товаров и услуг. Прогнозы указывают на стремительный рост этого тренда: согласно данным ряда отраслевых источников, к 2027 году ожидается, что ИИ-агенты будут влиять на 55–65% потребительских решений [17]. Более 90% руководителей предприятий ожидают, что ИИ-агенты повлияют как минимум на 20% онлайн-заказов к 2027 году [10]. В российской перспективе эксперты прогнозируют, что к 2030 году пользователи будут выполнять до 90% действий через ИИ-агентов, что будет означать полный переход от самостоятельного выбора к модели делегирования [13].

Характер влияния ИИ на потребительское доверие и покупательские намерения существенно различается в зависимости от типа взаимодействия. Эмпирические исследования показывают, что для утилитарных товаров (товаров повседневного спроса, функциональных продуктов) более эффективным оказывается однонаправленный ИИ, предоставляющий четкие, структурированные рекомендации [11]. Для гедонистических товаров (товаров, приобретение которых связано с получением удовольствия, эмоциональных покупок) большее значение имеет интерактивный ИИ, способный к диалогу и учету контекстуальных нюансов.

Парадоксальным образом стремительное распространение ИИ-контента порождает рост недоверия к идеальному, сгенерированному контенту. Потребители все чаще запрашивают «человечность» и аутентичность. Исследования показывают, что раскрытие информации об использовании ИИ в рекламе приводит к снижению доверия к рекламируемому бренду [16, c. 4]. В российской практике, согласно имеющимся данным, 56% потребителей считают, что ИИ-реклама снижает доверие к бренду, а 71% потребителей беспокоит использование их данных ИИ [2, 15]. Аналогичные тенденции фиксируются и на глобальном уровне: 65% взрослых респондентов испытывают беспокойство по поводу рекламы, созданной с помощью ИИ [18].

Наиболее заметный сдвиг происходит в сфере поиска информации. Потребители все чаще начинают поиск товаров не с традиционных поисковых систем, а с ИИ-инструментов – ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews и других. Согласно исследованию Optimizely, 67% потребителей уже используют ИИ-инструменты для исследования продуктов или услуг [14]. Capgemini фиксирует, что генеративный ИИ опережает традиционные поисковые системы как отправная точка для онлайн-покупок [3]. При этом поисковое поведение становится все более фрагментированным: путешествия потребителя по поиску информации теперь охватывают традиционные поисковые системы, социальные платформы, контент инфлюенсеров и диалоговые интерфейсы.

В таблице 1 обобщены ключевые параметры трансформации потребительского поведения под влиянием генеративного ИИ.

Таблица 1.

Трансформация потребительского поведения в эпоху генеративного ИИ

Составлено автором на основе анализа данных, представленных в исследованиях [3]

Трансформация потребительского поведения требует пересмотра классических подходов к цифровому маркетингу. На основе анализа текущих трендов можно выделить четыре ключевых направления эволюции маркетинговых стратегий.

Традиционный маркетинг строился на эмоциональных нарративах – историях бренда, легендах, создающих добавленную ценность. В эпоху ИИ-алгоритмов эта модель утрачивает прежнюю эффективность. Генеративные модели отдают предпочтение структурированным данным, точным характеристикам и доказательным фактам. Как отмечает Deloitte, «мы движемся от оптимизации для кликов к оптимизации для понимания» [5]. Бренды, способные предоставить ИИ-системам четкую, актуальную и структурированную информацию о своих продуктах, получают преимущество в генеративной выдаче, что снижает способность компаний удерживать сверхприбыль за счет брендовых легенд и вынуждает их смещать фокус на фактическую достоверность и прозрачность.

На смену традиционной поисковой оптимизации (SEO) приходит Generative Engine Optimization – оптимизация контента для генеративных ИИ-моделей. В отличие от SEO, ориентированного на ранжирование в списке ссылок, GEO нацелен на то, чтобы бренд появлялся в сгенерированных ИИ-ответах, рекомендациях и резюме. Как подчеркивается в исследовании CB Insights, GEO-стартапы создают инструменты для отслеживания, измерения и оптимизации видимости бренда в ChatGPT, Claude, Google AI Overviews и других платформах [4]. Бренды, не представленные в ответах больших языковых моделей, столкнутся со значительным снижением видимости, что повлечет за собой потери в привлечении клиентов, релевантности бренда и рыночной конкурентоспособности. При этом разрыв между осознанием необходимости GEO и готовностью к нему значителен: хотя 62% маркетологов признают, что «бескликовые» путешествия потребителей становятся нормой, лишь 27% чувствуют себя хорошо подготовленными к этой новой реальности [14].

ИИ-системы агрегируют информацию из множества источников – статей, пресс-релизов, обзоров, FAQ и экспертных блогов. В таких условиях присутствие бренда в независимых обзорах, экспертных сообществах и профильных медиа становится критически важным. ИИ не просто ранжирует ссылки – он синтезирует ответы на основе совокупности источников, которые он считает заслуживающими доверия [5]. Бренды должны активно управлять своим «репутационным следом», обеспечивая наличие позитивной, достоверной и структурированной информации в тех источниках, которые ИИ-модели используют для обучения и генерации ответов.

Наиболее парадоксальный тренд: в эпоху тотальной алгоритмизации компании, демонстрирующие искренность, открытость и «живой» язык, получают преимущество. Потребители, уставшие от идеального, но бездушного ИИ-контента, все больше ценят аутентичность. Исследования показывают, что раскрытие использования ИИ в рекламе снижает доверие к бренду. При этом бренды, которые сохраняют человеческий контроль над коммуникацией, демонстрируют прозрачность и готовность к диалогу, вызывают большее доверие как у потребителей, так и у ИИ-алгоритмов, которые учитывают сигналы авторитетности и экспертизы [5]. Как отмечает Kearney, «возможность заключается в балансе: использовать ИИ-аватары для эффективности и масштаба, но продолжать инвестировать в аутентичный человеческий сторителлинг для сохранения доверия и эмоциональной связи» [9].

Методология исследования

Объект исследования – потребительское поведение и реакция на ИИ-контент в цифровом маркетинге, а также стратегии брендов по адаптации к новым условиям.

Методы исследования. В работе использовались методы анализа вторичных данных и контент-анализа. Основу эмпирической базы составили отчеты ведущих исследовательских организаций: Capgemini Research Institute (отчет «What Matters to Today’s Consumer 2025», опрос 12 000 потребителей в 12 странах); Deloitte (исследования Connected Consumer и Digital Media Trends 2025); Optimizely (опрос более 1300 потребителей и 1000 маркетинговых лидеров в семи глобальных рынках); Kearney (анализ ИИ-трансформации потребительского пути). Дополнительно привлекались данные отраслевых аналитических агентств (CB Insights, Epsilon, Bain & Company) и результаты научных исследований, опубликованных в рецензируемых журналах (ScienceDirect, Springer, Taylor & Francis).

Информационная база. Исследование опирается на данные открытых источников за период 2020-2026 годов. Приоритет отдавался материалам, опубликованным в 2024-2026 годах, чтобы отразить наиболее свежие тренды.

Результаты и обсуждение

Проведенный анализ позволяет сформулировать несколько ключевых выводов относительно влияния генеративного ИИ на потребительское поведение и маркетинговые стратегии.

Потребительский выбор все в большей степени определяется алгоритмами, а не самостоятельным анализом информации. ИИ-агенты становятся «новыми воротами» в интернет – интерфейсом, через который потребители взаимодействуют с брендами, что требует от брендов фундаментального смещения фокуса: с «привлекательности для человека» на «видимость для алгоритмов». Бренды, которые не адаптируют свой контент для ИИ-восприятия, рискуют исчезнуть из поля зрения потребителей на этапе принятия решения. При этом, как показывают данные, доверие к ИИ-рекомендациям уже достаточно высоко: 40% потребителей доверяют ИИ-сгенерированному резюме без посещения веб-сайта бренда, а почти треть уже совершили покупку исключительно на основе ИИ-ответа [9].

Растущая автоматизация и алгоритмизация потребительского выбора одновременно порождают запрос на «человеческое» и аутентичное. Такое противоречие проявляется на нескольких уровнях. Во-первых, на уровне потребительского восприятия: ИИ-контент воспринимается как менее заслуживающий доверия, особенно в случаях, когда использование ИИ раскрывается. Во-вторых, на стратегическом уровне: бренды вынуждены одновременно удовлетворять требованиям алгоритмов (структурированные данные, GEO-оптимизация) и сохранять эмоциональную связь с потребителями (живая коммуникация, человеческий контроль) [7]. В-третьих, на рыночном уровне: ИИ-посредничество снижает барьеры входа для новых игроков, но одновременно усиливает зависимость брендов от «черных ящиков» алгоритмов, которые они не контролируют [1].

Успешные стратегии в новых условиях будут сочетать противоположных направления. С одной стороны, технологическую релевантность – инвестиции в GEO, структурирование данных о продуктах, обеспечение машиночитаемости контента. С другой – эмоциональную открытость, демонстрацию «человечности» через живую коммуникацию, реальные кейсы, прозрачность в отношении использования ИИ. Как показывает практика, бренды, которые сохраняют баланс между эффективностью ИИ и аутентичностью человеческого участия, получают конкурентное преимущество [11.

Таким образом, можно предложить следующие стратегические рекомендации:

1. Инвестировать в GEO и структурирование данных. Бренды должны обеспечить наличие четкой, актуальной и структурированной информации о продуктах во всех цифровых каналах, что включает работу с метаданными, таксономией, FAQ, а также создание контента, оптимизированного для ИИ-восприятия.
2. Активно управлять репутацией в независимых источниках. Поскольку ИИ-модели агрегируют информацию из множества источников, брендам необходимо систематически работать с обзорами, экспертной оценкой и медийным присутствием.
3. Сохранять баланс между автоматизацией и человеческим контролем. Несмотря на эффективность ИИ в создании контента и персонализации, финальная модерация и «человеческое лицо» коммуникации остаются критически важными для поддержания доверия.
4. Мониторить видимость в ИИ-выдаче. По аналогии с традиционным SEO, брендам необходимо отслеживать, как они представлены в ответах генеративных моделей, и оперативно корректировать стратегию.

Заключение

Генеративный искусственный интеллект и нейросети фундаментально меняют ландшафт цифрового маркетинга и потребительского поведения. Переход от активного поиска к делегированию выбора ИИ-агентам, смена поискового поведения с SEO на GEO, рост недоверия к сгенерированному контенту и одновременно запрос на аутентичность – эти разнонаправленные тренды создают новую, сложную реальность для брендов и маркетологов.

Дальнейшее развитие «агентной экономики» будет сопровождаться углублением этих процессов. ИИ-агенты станут не просто помощниками в поиске, но полноценными участниками транзакций, способными самостоятельно совершать покупки от имени потребителя. В таких условиях ключевым ресурсом для брендов станет не столько узнаваемость, сколько «доверие алгоритмов» – способность быть включенным в релевантные ИИ-рекомендации. Одновременно будет расти премиальность «человеческого» – аутентичных коммуникаций, реальных историй и живого взаимодействия, которые алгоритмы пока не могут воспроизвести в полной мере.

Итоговый вывод состоит в том, что победа в новой маркетинговой реальности достанется тем брендам, которые смогут быть одновременно понятными для машин и доверительными для людей. Это требует не просто технической адаптации, но стратегической перестройки всего подхода к маркетингу – от структуры данных до тона коммуникации. Бренды, которые осознают эту двойную природу нового маркетингового ландшафта и сумеют выстроить стратегии, учитывающие как алгоритмические, так и человеческие факторы, получат устойчивое конкурентное преимущество в эпоху генеративного ИИ.

Список литературы:

1. Bain & Company. Agentic AI in Retail: How Autonomous Shopping Is Redefining the Customer Journey [Электронный ресурс]. – 2026. – Режим доступа: https://www.bain.com/insights/agentic-ai-in-retail-how-autonomous-shopping-redefining-customer-journey/ (дата обращения: 22.06.2026).
2. Больше половины пользователей теряют доверие к бренду из-за ИИ-рекламы [Электронный ресурс] // ADINDEX. – 2026. – 12 февраля. – Режим доступа: https://adindex.ru/news/marketing/2026/02/12/343353.phtml (дата обращения: 22.06.2026).
3. Capgemini Research Institute. What Matters to Today’s Consumer 2025 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.capgemini.com/ca-en/insights/research-library/what-matters-to-todays-consumer-2025/ (дата обращения: 22.06.2026).
4. CB Insights. The GEO companies winning the AI search arms race [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.cbinsights.com/research/geo-companies-winning-ai-search/ (дата обращения: 22.06.2026).
5. Deloitte Digital. The Future of Search: How Generative AI Is Changing Brand Discovery [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.deloittedigital.com/nl/en/insights/perspective/how-generative-ai-is-changing-brand-discovery.html (дата обращения: 22.06.2026).
6. Disclaimer! This Content Is AI-Generated: How AI-Disclosures Influence Trust in Advertisements and Organizations [Электронный ресурс] // Taylor & Francis Online. – 2025. – 3 July. – Режим доступа: https://www.tandfonline.com (дата обращения: 22.06.2026).
7. Epsilon. Consumer awareness of AI in marketing [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.epsilon.com (дата обращения: 22.06.2026).
8. IT Brief Australia. Goodbye SEO, hello GEO: How AI is reshaping brand discovery [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://itbrief.com.au/story/goodbye-seo-hello-geo-how-ai-is-reshaping-brand-discovery (дата обращения: 22.06.2026).
9. Kearney. The AI-first consumer journey [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.kearney.com/service/digital-analytics/article/the-ai-first-consumer-journey (дата обращения: 22.06.2026).
10. Logicbroker. The State of Agentic Commerce Adoption: 2026 Survey of Enterprise E-Commerce Leaders [Электронный ресурс]. – 2026. – March. – Режим доступа: https://www.logicbroker.com/agentic-commerce-report-2026/ (дата обращения: 22.06.2026).
11. Matching generative AI word-of-mouth with product type: Impact on consumer adoption and trust [Электронный ресурс] // Journal of Retailing and Consumer Services. – 2025. – 17 November. – Режим доступа: https://www.sciencedirect.com (дата обращения: 22.06.2026).
12. McKinsey & Company. Unlocking the next frontier of personalized marketing [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/discussing-the-future-of-ai-powered-personalization (дата обращения: 22.06.2026).
13. МТС. Исследование российского рынка ИИ-агентов: прогноз до 2030 года [Электронный ресурс]. – 2025. – 20 ноября. – Режим доступа: https://www.cnews.ru/news/top/2025-11-20_mts_issledovanie_rynka_ii-agentov (дата обращения: 22.06.2026).
14. Optimizely. AI's Impact on Online Shopping – Most Brands Are Underprepared [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.optimizely.com/no/company/press/ai-the-click-less-customer-report/ (дата обращения: 22.06.2026).
15. Salesforce. State of the AI Connected Customer (Trust in the Era of Agents / AI and Trust report) [Электронный ресурс]. – 2026. – Режим доступа: https://www.salesforce.com/en-us/wp-content/uploads/sites/4/documents/research/State-of-the-Connected-Customer.pdf (дата обращения: 22.06.2026).
16. Service ads in the era of generative AI: Disclosures, trust, and intangibility // Journal of Retailing and Consumer Services. – 2025. – Vol. 84. – P. 1–9.
17. Sharma A. How AI Agents Will Redefine Consumer Purchase Decisions by 2027 [Электронный ресурс] // Exchange4media. – 2026. – 23 January. – Режим доступа: https://www.exchange4media.com/digital-marketing/how-ai-agents-will-redefine-consumer-purchase-decisions-by-2027-145042.html (дата обращения: 22.06.2026).
18. The Harris Poll UK. The Authenticity Trade-Off: How AI is reshaping trust in advertising [Электронный ресурс]. – 2026. – 2 April. – Режим доступа: https://www.theharrispoll.co.uk/insights/blog/the-authenticity-trade-off-how-ai-is-reshaping-trust-in-advertisingnbsp (дата обращения: 22.06.2026).