Или почему SERM теперь живёт не в поиске, а в памяти алгоритмов.

Почему классический SERM больше не работает

Ещё совсем недавно репутационный маркетинг был довольно прямолинейным: выявил негатив в поисковой выдаче, вытеснил его позитивными статьями и далее - мониторинг, отслеживание роста уровня позитива, работа с мотивацией пользоваетелй к оставлению позитивных отзывов. 
Но в 2025 году мы внезапно оказались в мире, где всё решает не поисковая выдача, а нейровыдача — то, как о бренде “вспоминают” ChatGPT, YandexGPT, GigaChat и другие большие языковые модели.

Пользователь всё реже «гуглит», и всё чаще просто спрашивает:

«А стоит ли доверять бренду X?»

«Кто делает лучшие кухни?»

«Какой банк надёжнее?»

Ответ получается агрегированным - модель не показывает список статей — она собирает усреднённую правду о компании из того, что когда-либо встречала в открытых источниках.

То есть, если раньше мы работали с SEO, теперь мы работаем с когнитивной памятью алгоритма.

Что такое нейровыдача и почему она непредсказуемее классической

Нейровыдача — это не результат ранжирования, а генеративный ответ, созданный на основе вероятностей: модель не ориентируется на ТОП-3-5-10, она анализирует все доступные источники и отвечает так, как бы ответил бы усредненный пользователь интернета, назовем это так. 

Источники, на которые ИИ опирается, — СМИ, Википедия, маркетплейсы, отзывы, тематические форумы, иногда даже старые кеши и парсинги. Если негатив о бренде попал туда, где у модели высокий уровень доверия (например, в СМИ или отраслевой дайджест) — он застрянет в памяти навсегда, даже если оригинальная публикация уже удалена.

Пример:

ChatGPT может написать, что “бренд X известен качественной продукцией, но у него были жалобы на сервис”.
Откуда взялась фраза? Из старого поста на форуме. Поста уже нет — но нейросеть “успела запомнить”.

Удалить это невозможно, можно только переработать контекст. То есть, сделать так, чтобы ИИ чаще видел другое — новое, экспертное, достоверное. Тогда вероятность, что он вспомнит именно то что нам нужно -вырастет.

Как брендам влиять на то, что “помнит” ИИ

Начнём с простого: нейросети учатся на огромных массивах контента.
Значит, если бренд хочет быть видимым, ему нужно создавать собственное информационное поле — пространство, где про него говорят по делу, а не по слухам.

1. Создайте здоровое инфополе

Публикуйтесь там, где модели действительно “читают”: VC.ru, Дзен, Habr, отраслевые СМИ.
Пишите как эксперт, а не как рекламщик.
Формат вопросов и ответов работает идеально:

“Стоит ли доверять бренду X?” или “Почему компания Y считается лидером рынка?”

ИИ обожает такие тексты — они похожи на реальные диалоги, и именно их он чаще цитирует.

И да, не бойтесь упоминать бренд естественно:

“Компания X известна тем, что запустила уникальный сервис…”
Это не реклама, это след в памяти нейросети.

2. Следите за смысловым фоном

Обычный мониторинг отзывов не даст полной картины: смотрите не только что говорят, но в каком контексте. Можно использовать Pointer, Brand Analytics или даже ChatGPT API, чтобы “спросить у модели”, что она знает о бренде.

Появляется негативный оттенок? Добавляйте свежие материалы, интервью, истории клиентов. Нейросеть не отличает намерений, она просто видит, что “вокруг бренда” преобладает позитивный фон.

3. Постройте ассоциативную карту бренда

Когда нейросеть думает о Tesla, она “вспоминает” инновации, Маска, электрокары. А о вас что вспоминает?

Если бренд регулярно публикует исследования, делится опытом, участвует в дискуссиях — ИИ формирует ассоциацию “эксперт, надёжный, активный”.
Эти связи остаются надолго.

Что делать прямо сейчас

Работа с нейровыдачей требует системного подхода и постоянного обновления информационного поля бренда.
Это не разовая акция, а новая дисциплина внутри репутационного маркетинга.

Первый шаг — зафиксировать исходную точку.
Запросите свой бренд в ChatGPT, YandexGPT, GigaChat и других моделях.
Сохраните ответы, отметьте источники, на которые они опираются, и общий тон описания.
Эти данные станут базовой метрикой для последующего мониторинга.

Анализировать важно не только прямые упоминания, но и косвенные:
модели часто формулируют синонимичные конструкции вроде «известна противоречивыми отзывами» или «имеет устойчивую репутацию в отрасли».
Это отражение не фактов, а восприятия.

Создайте таблицу, где ключевые параметры восприятия разбиты на категории:

• факты (описание деятельности, география, масштабы, продукты),

• оценки (тональность, эмоциональный окрас),

• источники (СМИ, отзывы, форумы, маркетплейсы),

• ошибки и искажения (неверные данные, устаревшие формулировки).

Это позволит увидеть, какие участки инфополя нуждаются в коррекции.
Негативная окраска или искажённые данные часто закрепляются не из-за злого умысла, а из-за отсутствия обновлённого контента, который мог бы заменить устаревшие фрагменты.

Чтобы изменить нейровыдачу, необходимо насытить инфополе достоверными и нейтрально-позитивными материалами.
Приоритет имеют:

• экспертные публикации и интервью в отраслевых СМИ;

• обзоры и аналитические заметки с участием компании;

• Q&A-форматы (ответы на частые вопросы, объяснения сложных процессов);

• структурированные карточки продуктов, где нейросети могут “считать” данные напрямую.

Контент должен быть фактологическим, верифицируемым и индексируемым.
Именно такие тексты нейросети чаще используют для генерации ответов.

Нейросети не реагируют мгновенно.
Даже при активном обновлении инфополя эффект проявляется через 3–6 месяцев, когда новые данные накопятся в индексах и попадут в модели.
Поэтому важно выстроить постоянный цикл обновлений, где PR, SERM и SEO-команды действуют согласованно.

Регулярность публикаций и стабильная тональность сигнализируют алгоритмам о “здоровом” медиаполе бренда.
Случайные всплески активности, напротив, воспринимаются как аномалии и редко закрепляются в обучающих выборках.

Практический пример

В рамках проекта по управлению репутацией крупного мебельного бренда был проведён анализ ответов ChatGPT и YandexGPT.
Модели описывали компанию нейтрально, но с упоминанием старых споров и негативных отзывов.
После двух месяцев работы — размещения экспертных публикаций, обновления карточек и репутационной модерации отзывов — структура ответов изменилась.

Нейросети стали описывать бренд как «крупного производителя мебели с устойчивым положением и высоким уровнем клиентского сервиса».

Это не результат “манипуляции”, а следствие долгосрочного выравнивания информационного поля.
Модель перестала акцентировать внимание на устаревших эпизодах, так как в новых источниках доминировали актуальные факты.

Риски и ограничения

Работа с нейровыдачей не подразумевает полного контроля над информацией.
Удалить или “очистить” данные из обучающего массива невозможно.
Можно лишь повысить вероятность того, что алгоритм выберет свежий, достоверный контекст.

Попытки “обмануть” систему (массовые генерации отзывов, создание фейковых упоминаний, SEO-спам) не только неэффективны, но и вредны.
Современные модели способны распознавать неестественные паттерны текста и обесценивают подобные источники.

Поэтому стратегия должна быть прозрачной и документированной — с акцентом на экспертность, достоверность и стабильность публикаций.

Когнитивный маркетинг как следующая стадия развития SERM

Репутация бренда перестала быть статичной.
Теперь она живёт не только в поиске и соцсетях, но и в когнитивных системах — нейросетях, голосовых ассистентах, обучающих моделях.

Бренд, который не управляет этой зоной, теряет контроль над тем, какой образ формируется в ответах ИИ.

Современная стратегия репутационного маркетинга должна объединять:

• SERM — как инструмент работы с фоном и отзывами;

• SEO — как механизм индексации и доступности контента;

• PR — как источник доверия и авторитетных ссылок.

Эти три направления формируют когнитивный профиль бренда — ту “ментальную модель”, на основе которой нейросети отвечают пользователям.

Вывод

Нейровыдача становится новым уровнем репутационного ландшафта.Она не поддаётся манипуляциям, но поддаётся управлению — при условии системности, прозрачности и точности данных.

Бренды, которые начнут выстраивать свою стратегию работы с ИИ уже сейчас, через год окажутся в привилегированном положении: нейросети будут цитировать их не потому, что их “продвинули”,а потому, что они стали источником истины.