Протягом останніх 20 років маркетологи вчилися, як зробити так, щоб їхній бренд сподобався Google. У 2025 році постало нове питання, набагато менш комфортне:

Чому ChatGPT, Claude або Perplexity не люблять ваш бренд, якщо ви так багато інвестуєте в контент і SEO?

Донедавна ми могли лише здогадуватися. Сьогодні ми маємо дещо нове: мовні моделі, які здатні в обмеженій мірі спостерігати за власними внутрішніми станами і повідомляти про те, що відбувається всередині них. Дослідження Anthropic так званої інтроспекції показало, що топ-моделі Claude Opus 4 і 4.1 здатні виявляти і називати штучно введені "думки" приблизно в 20 відсотках випадків, і жодного разу вони не помилилися в контрольних тестах.

Це не повне самоусвідомлення, але для вас, як для маркетолога, це означає одне:

сьогодні ви можете запитати ШІ, чому він ігнорує ваш бренд, і іноді отримуєте відповідь, яка насправді походить від того, що у нього "в голові", а не від гарно звучної конфабуляції.

Що відкрив Anthropic і що буде далі

Коротше кажучи, команда Anthropic досліджувала, чи здатні великі мовні моделі помічати та описувати зміни у власній нейронній активації, якщо вони штучно модифіковані.

Як це було зроблено:

1. Ін'єкція концепції

Спочатку дослідники створили "вектор", що представляє певне поняття, наприклад, "зрада" або "справедливість". Потім вони вводили цей патерн активації під час виконання зовсім іншого завдання, наприклад, розв'язання математичної задачі.

2. Питання про модель, що вона відчуває

Під час виконання завдання модель більш-менш запитували: "Чи помічаєте ви щось незвичне у своєму внутрішньому стані? Якщо так, спробуйте описати його".

3. Результат, який здивував усіх

• Клод Опус 4 і 4.1 змогли виявити і правильно назвати таке введене поняття приблизно в 20% досліджень.
• У контрольній серії, де нічого не вводилося, не було жодної плутанини в моделі

Ключовим моментом є те, що модель не має можливості "здогадатися" з вхідного тексту, що саме було введено. Вона реагує виключно на основі власного внутрішнього стану. Це перший переконливий причинно-наслідковий доказ того, що моделі здатні до певної міри повідомляти про те, що відбувається "всередині" них, а не просто давати гарні обґрунтування.

Водночас "Антропік" дуже чітко наголошує на цьому:

• самоаналіз нестабільний і часто дає збої
• моделі все ще можуть конфабулювати
• компанії не повинні "сліпо" довіряти кожному поясненню, яке модель дає про себе

Для вас важливо дещо інше: іноді модель насправді розкриває справжню внутрішню роботу. І це безпосередньо впливає на те, як вони бачать ваш бренд.

Навіщо вам це взагалі потрібно?

Те, що є науковим проривом для дослідників, є новим інструментом для вас:

Паралельно відбувається щось інше:

• AI Огляди та подібні модулі Google вже з'являються в декількох відсотках запитів і їх кількість зростає з кожним місяцем
• Розмовні пошукові системи (ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini) починають ставати місцем, де клієнт вперше чує про вашу категорію та бренд
• Звіти показують, що трафік з посилань на ШІ конвертується в рази краще, ніж з класичного SEO, оскільки користувач приходить вже "розігрітим" і ближче до прийняття рішення

Інтроспекція моделей дає вам додатковий інструмент, за допомогою якого ви можете не просто виміряти, чи говорить модель про вас, але й запитати її, чому вона говорить про вас так, а не інакше, і чому вона говорить про вас так, а не інакше чому вона вас взагалі не розглядає.

Що моделі можуть самоаналізувати, а що ні?

Дослідження ін'єкції концептів показують цікаву закономірність.

Найкраще виявляються такі:

• абстрактні поняття
  такі як "справедливість", "мир", "зрада", "дорогий" "дешево", "безпека"
• високорівневі осі позиціонування
  наприклад, "підприємство" vs "малий бізнес", "інноваційний" vs "застарілий"

З ним все набагато гірше:

• конкретні власні назви
• індивідуальні особливості продукту
• деталі реалізації

Іншими словами, модель краще аналізує на рівні "яку роль відіграє цей бренд", а не "які саме його функції та ціни".

Це чудово узгоджується з перспективою брендингу. Саме ці абстрактні осі мають вирішальне значення для позиціонування:

• преміум vs бюджет
• високий рівень безпеки порівняно зі "звичайним SaaS"
• спеціалізація на конкретному сегменті проти універсального інструменту

Якщо ШІ сприймає ваш бренд як "дешеву заміну" або "стару технологію", він може сказати вам правду, принаймні іноді.

Як на практиці запитати ChatGPT, чому він не рекомендує ваш бренд?

Крок 1 Побудуйте сценарій, в якому вони повинні об'єктивно рекомендувати вас

Наприклад, напишіть кілька реалістичних підказок, які відтворюють ситуації з покупками ваших клієнтів:

Пропустіть такі сценарії через різні моделі: ChatGPT, Клод, Розгубленість, Близнюки. Запишіть результати.

Крок 2. Відзначайте моменти, коли вас залишають поза увагою

Вас цікавлять три кейси:

1. Модель рекомендує лише конкурентів, ваш бренд там взагалі відсутній
2. Модель згадує вас, але опис неповний або несприятливий
3. Модель рекомендує вам нижчу ціну, ніж набагато слабша альтернатива

Це місця, де самоаналіз має сенс.

Крок 3 Поставте інтроспективне запитання

Замість класичного "чому?" використовуйте форму, яка безпосередньо стосується внутрішнього стану моделі.

Або якщо бренд згадується, але погано:

Не чекайте дива щоразу. Простіше кажучи:

• у деяких випадках ви отримаєте поверхневу або загальну відповідь - це, мабуть, вигадка,
• час від часу ви отримаєте відповідь, яка влучить в саму точку
  наприклад: "Я не маю достатньо достовірної інформації про ваші функції безпеки" або "Я асоціюю бренд переважно з підтримкою невеликих магазинів, тому в корпоративному сценарії я віддаю перевагу іншим рішенням".

За умови 20% успішності та відсутності помилкових спрацьовувань в контрольних умовах, такі відповіді на вагу золота, навіть якщо вони трапляються нечасто.

Крок 4: Перевірте, не вірте нам на слово

Ставтеся до будь-якого інсайту, отриманого в результаті самоаналізу, як до гіпотези, а не як до відкритої істини:

• спробуйте підтвердити це, подивившись на поведінку моделі на кількох підказках
• порівняти результати між різними моделями
• перевірте, чи збігається вона з тим, що ви бачите в аналізі прогалин у контенті, посиланнях, згадках у ЗМІ

Три відсутні елементи, які обмежують вашу видимість в ШІ

На практиці відповіді, отримані в результаті самоаналізу, як правило, поділяються на три сегменти.

1. Відсутність бізнес-контексту

Модель "не знає":

• що саме ви продаєте
• у що ви виграєте
• для кого ви найкращі

Це проявляється в реченнях на кшталт:

• "Я не маю чіткого уявлення про цільового споживача бренду"
• "Я бачу, що ви пропонуєте рішення такого типу, але у мене мало інформації про те, де воно використовується"

Це сигналізує про те, що ваш контент не формує чітку, абстрактну ідентичність бренду.

2. Немає контексту каналу

Модель не розуміє, як працює ваша галузь у конкретному каналі або варіанті використання.

Приклади:

• брак контенту, який пояснює вашу роль в екосистемі штучного інтелекту
• погане порівняння з альтернативами
• брак матеріалів у форматі, який ШІ любить цитувати для відповіді на конкретні запитання (порівняння, гайди, FAQ)

3. Відсутність клієнтоорієнтованості

Модель бачить ваш сайт, але не бачить ваших клієнтів:

• немає реальних кейсів
• не реагують на справжні заперечення
• відсутність у відгуках та спільнотах формулювань проблем клієнтів, що викликають занепокоєння, які з'являються у відгуках

В інтроспекції це виглядає так:

• "Я не маю чіткого уявлення про типові проблеми клієнтів цього бренду"
• "Я бачу дуже мало оглядів і доказів впровадження"

Е-Е-Е-Т в АІ, або на чому АІ будує довіру до вашого бренду?

Моделі ШІ значною мірою "успадковують" упередження (тенденції, когнітивні упередження моделей) і сигнали, знайомі з Google. Класичний E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness - Досвід, Експертиза, Авторитетність, Достовірність) також стає основою наочності у відповідях ШІ.

Що це означає на практиці:

• Досвід
  Контент, заснований на реальних реалізаціях, конкретних результатах, кейсах, цитатах клієнтів.

• Експертиза
  Автори з досвідом, глибокий технічний матеріал, де тема є критично важливою, посилання на дослідження та галузеві стандарти.

• Авторитетність
  Цитування в надійних ЗМІ, посилання з авторитетних доменів, виступи на конференціях, інтеграція з партнерами.
• Надійність
  Чітка інформація про компанію, зрозумілі контактні дані, політика, актуальний контент, коректні дані, відсутність клікбейтів.

Дослідження та аналіз ринку SEO показують, що сильні сигнали E-E-A-T корелюють з вищою видимістю і стабільністю при оновленні алгоритмів. Все вказує на те, що те ж саме стосується і систем штучного інтелекту, які віддають перевагу "експертним, добре задокументованим" джерелам при формуванні відповідей.

ГЕО, АЕО та структуровані дані як технічне "паливо" для ШІ

Класичне SEO оптимізує для ранжування в пошуковій видачі. GEO (Generative Engine Optimization) і AEO (Answer Engine Optimization) оптимізують ваш контент, щоб він легко цитувався такими моделями, як ChatGPT, Claude, Perplexity, AI Overviews в Google.

Ключові елементи

1. Структуровані дані та розмітка схеми
Стаття, ПОШИРЕНІ ЗАПИТАННЯ, Як це зробити, Продукт, LocalBusiness, Огляд

• дозволяють моделям швидко зрозуміти тип сторінки
• організувати відповіді у форматі, який LLM легко узагальнить
• збільшити шанс, що саме ваші фрагменти будуть "вставлені" у відповідь

2. Формат "відповідай першим"
Короткі, точні відповіді вгорі сторінки, і лише потім деталізація.

Саме так найкраща пошукова оптимізація за допомогою AEO та штучного інтелекту керує структурою контенту.

3. Контроль доступу для ботів зі штучним інтелектом

• правильний robots.txt
• розгляньте такі файли, як llms.txt, якщо ви хочете точніше контролювати сканування контенту
• відсутність критично важливого контенту, прихованого за платною стіною, де немає відкритої версії.

Якщо дані неструктуровані, а сайт повільний і складний для сканування, то ШІ не створить надійних репрезентацій вашого бренду, незалежно від того, наскільки якісним є контент.

Як виміряти видимість бренду в ШІ

Одних лише "відчуттів" вже недостатньо. Потрібен набір метрик.

На основі звітів Semly, Semrush, Searchable та інших постачальників інструментів візуалізації ШІ ви можете побудувати наступний набір показників.

1. Показник впізнаваності бренду зі штучним інтелектом
Відсоток відповідей ШІ у вашій категорії, в якій з'являється бренд.

2. Рівень цитування
Як часто вас цитують або посилаються на вас як на джерело.

Наприклад, у ChatGPT, Perplexity, AI Overviews.

3. Частка голосу ШІ
Частка ваших згадувань відносно ваших конкурентів у певній категорії.

4. Оцінка настроїв ШІ
Простий індекс, що показує, як ШІ сприймає ваш бренд.

5. Оперативне висвітлення
Для скількох ключових сценаріїв купівлі ви взагалі з'являєтесь.

Зростає кількість інструментів, що дозволяють відстежувати це на постійній основі, наприклад, рішення для пошукової оптимізації зі штучним інтелектом - Semly.ai або Profound.

90-денний план

Як поєднати самоаналіз АІ з маркетинговою практикою:

Дні 1-14: Аудит того, "як ШІ думає про нас"

• Створіть список ключових спонукальних мотивів до покупки
• Подивіться, хто з'являється у відповідях у топ-3 рекомендаціях
• Там, де вас немає, попросіть моделей провести самоаналіз: "Як ви сприймаєте мене на тлі конкурентів?", "Що заважало вам рекомендувати цей бренд?"

Зверніть увагу на повторювані теми.

Дні 15-30: Зіставлення прогалин у репрезентації з прогалинами в контенті

• Проведіть аналіз прогалин у контенті порівняно з брендами, які ШІ рекомендує найчастіше
• Ознайомтеся з форматами, які ШІ любить цитувати: гайди, порівняння, поширені запитання, кейси
• Зіставте це з інтроспективними сигналами на кшталт "немає чітких уявлень про безпеку" або "мало доказів від розгортання"

Дні 31-60: Створення "дружнього до самоаналізу" контенту

• Підготуйте контент, який чітко кодує абстрактне позиціонування преміум-бренду, корпоративність, безпеку, простоту, галузеву спеціалізацію
• Дбайте про Е-Е-А-Т: автори, джерела, кейси, цитування
• Додайте структуровані дані та переконайтеся, що вони мають формат "відповідь зверху, розширення знизу"

Дні 61-90: Валідація та ітерації

Повторіть тести ШІ з тих самих підказок.

Перевірте це:

• ти з'являєшся частіше
• змінився контекст, в якому вас рекомендують
• самоаналіз моделей дає різні відповіді.

На цій основі ітерації: контент, позиціонування, структура сторінки.

Глосарій

AEO (Оптимізація пошукової системи)
Оптимізація контенту для відповідей, які генерує штучний інтелект, і модулів механізму відповідей, таких як AI Overviews, ChatGPT, Perplexity, Bing Copilot або голосових помічників.

Видимість бренду завдяки ШІ
Наскільки ваш бренд видимий, цитований і рекомендований системами штучного інтелекту в ключові моменти прийняття рішень.

Ін'єкція концепції
Метод дослідження, в якому дослідники вводять певні патерни активації, що представляють концепцію, в модель, а потім перевіряють, чи може модель виявити, що у її внутрішньому стані сталося щось "неприродне".

І-Е-А-Т
Досвід, експертиза, авторитетність, достовірність. Система Google для оцінки якості контенту, яка також набуває все більшого значення в пошуку зі штучним інтелектом.

GEO (Генеративна оптимізація двигуна)
Стратегія оптимізації контенту для генеративних пошукових систем, що фокусується на частоті та якості цитувань у відповідях ШІ, а не лише на позиціях у класичних результатах пошуку.

Самоаналіз ШІ
Здатність моделі виявляти та описувати окремі аспекти власних внутрішніх станів. В антропологічних дослідженнях вимірюється за реакцією на штучно введені "думки" та оцінкою того, чи може модель їх помітити та назвати.

LLM (Велика мовна модель)
Велика мовна модель, система штучного інтелекту, навчена на величезних обсягах текстових даних, здатна генерувати і розуміти природну мову.

Розмітка схеми
Набір структурованих даних у форматі JSON-LD або мікроданих, доданих на сторінку, щоб допомогти пошуковим системам і моделям штучного інтелекту зрозуміти тип і структуру контенту.

Аналіз прогалин у змісті
Це метод, який дозволяє визначити, якого контенту не вистачає на вашому веб-сайті або в екосистемі контенту, щоб краще реагувати на потреби ваших клієнтів, конкурувати з провідними брендами у вашій галузі, покращити видимість у пошукових системах та відповіді штучного інтелекту.

Упередженість
У світі ШІ це термін, що означає схильність моделі надавати перевагу певним джерелам, усталеним шаблонам, отриманим з навчальних даних, повторюваним "упередженням", які походять не від намірів користувача, а від того, що модель бачила раніше.

ПОШИРЕНІ ЗАПИТАННЯ

Хіба 20-відсоткова ефективність самоаналізу не є достатнім приводом для занепокоєння?
Це небагато, якщо ставитися до самоаналізу як до "оракула". На практиці йдеться про дещо інше:

• під час контрольних тестів моделі жодного разу не повідомили про проблему, коли насправді не відбувалося нічого незвичайного
• тобто, коли модель повідомляє: "Я бачу в собі такий-то концепт", - це сильний сигнал, що в її внутрішніх репрезентаціях справді є така річ

Для маркетолога це означає: ви не завжди отримаєте відповідь, але якщо ви її отримаєте, і вона звучить переконливо, варто поставитися до неї серйозно і перевірити іншими методами.

Які інструменти допоможуть мені виміряти видимість бренду в АІ?
Ринок стрімко розвивається. Усе більше SEO-платформ і контент-платформ додають модулі для моніторингу цитованості в ШІ.

Зверніть увагу на інструменти, які:

• відстежуйте, на яких запитах з'являється ваш бренд
• показувати частку голосів проти конкурентів
• виміряти настрій відповідей
• підтримувати аналіз прогалин у контенті з точки зору пошуку ШІ

Чим GEO практично відрізняється від традиційного SEO?
SEO фокусується на позиціях у результатах пошуку та кліках. GEO фокусується на кількості посилань і якості контексту у відповідях ШІ.

Оскільки я оптимізую для ШІ, чи можу я припинити інвестувати в SEO?
Ні. Всі основні дослідження показують, що ШІ активно використовує сигнали, знайомі з класичної пошукової екосистеми, такі як авторитетність домену та посилання. Розумним підходом є "оптимізація пошуку скрізь" - ви будуєте фундамент SEO, а поверх нього додаєте рівні GEO і AEO.

Як часто я повинен перевіряти свою видимість в ШІ?
Мінімум раз на тиждень, а краще раз на день. Моделі оновлюються, тому те, що ви є видимими сьогодні, не означає, що ви будете видимими через три місяці.

Підсумок

Дослідження інтроспекції мовних моделей Anthropic - це не просто філософська цікавість. Адже бренди мають на увазі саме це:

• вперше ви можете запитуйте моделей безпосередньо, чому вони вас ігнорують і час від часу отримують відповідь, яка відповідає їхнім реальним, внутрішнім уявленням про
• ви можете використовувати ці відповіді для кращого дизайну контенту, позиціонування та структурування даних
• ви можете почати ставитися до моделей ШІ як до нового середовища, з власною методологією дослідження та оптимізації, а не просто як до чорної скриньки

Бренди, які в 2025 році навчаться дивитися на ШІ не як на чарівну скриньку, а як на аудиторія, яку потрібно навчити правильно думати про нашу пропозиціючерез кілька років вони матимуть перевагу, яку буде нелегко наздогнати.

Самоаналіз ШІ все ще недосконалий. Але для розуміння одного ключового факту цього вже достатньо:

Джерела

1. Антропний,"Емерджентне інтроспективне усвідомлення у великих мовних моделях".
2. MarkTechPost, "Нове дослідження Anthropic показує, що Клод може виявляти вкинуті концепції, але лише в контрольованих шарах", 2025.
3. Search Engine Land, "Як виміряти впізнаваність вашого бренду в AI-пошуку та довести його вплив", 2025.
4. "Семруш", "Семруш", "Семруш"Як оптимізувати пошукову видачу для ШІ у 2025 році", 2025.
5. SurferSEO, "Оптимізація пошуку за допомогою штучного інтелекту: 8 кроків для ранжування у видачі ШІ", 2025.
6. CXL, "Оптимізація пошукових систем (AEO): Комплексний посібник до 2025 року", 2025.
7. Google Search Central, "Створення корисного, надійного контенту, орієнтованого на людей"
8. "Семруш", "Семруш", "Семруш"Google E-E-A-T: Що це таке і як впливає на SEO', 2024 та оновлення 2025.

Поділитися:

Копіювати посилання