Прямой ответ

Бренды перестали ограничиваться попытками влиять на то, что ИИ-платформы рассказывают о них пользователям. Теперь появился эксперимент следующего уровня: рекламу делают для самого ИИ-агента. Об этом 10 сентября 2026 года написал Ad Age (автор Брэндон Доррер). Пока это скорее ставка, чем канал: способов закупки мало, результат почти не измеряется, правила площадок не сформированы. Для маркетолога вывод простой — тему нужно понимать, но переносить туда бюджеты рано.

Контекст

Последние годы маркетологи гонялись за тем, что ChatGPT, Gemini и Claude говорят потребителю о бренде. Отсюда рост AEO (answer engine optimization — оптимизация под системы, которые сразу выдают готовый ответ, а не список ссылок) и GEO (generative engine optimization — оптимизация под системы, которые сами формулируют ответ).

Ad Age фиксирует смену рамки. Раньше бренд боролся за то, что ИИ скажет о нём человеку. Теперь появляется идея адресовать сообщение самому агенту — как получателю, который принимает решения или делает выбор за пользователя. Это не косметическая правка AEO-практик, а другой объект воздействия.

Суть

Ключевая мысль материала: реклама для ИИ-агентов — отдельный эксперимент, который развивает идею AEO и GEO дальше. Если агент всё чаще сам ищет, сравнивает и рекомендует, то маркетинговое сообщение логично адресовать ему напрямую.

Но дальше начинаются оговорки, и они жёсткие. Ad Age прямо перечисляет три ограничения: выбор способов закупки ограничен, измерять результаты сложно, а правила платформ не устоялись. Итоговая характеристика канала в материале — рискованный и умозрительный. То есть это не готовый рекламный продукт, а зона, где стандарты и инвентарь ещё формируются.

Для практики это означает разрыв между интересом и исполнимостью. Идея красивая и логично вытекает из тренда на генеративный поиск. Но купить такое размещение системно, а потом честно посчитать эффект — пока негде и нечем.

Факты

• Материал Ad Age опубликован 10 сентября 2026 года, 05:01 EDT, автор — Брэндон Доррер.
• Речь идёт о рекламе, рассчитанной на сам ИИ-агент, а не только на оптимизацию ответов ChatGPT, Gemini и Claude.
• AEO в материале определяется как оптимизация под системы, выдающие готовый ответ вместо списка ссылок.
• GEO — оптимизация под генеративные системы, которые сами формулируют ответ.
• Три названных ограничения канала: мало способов закупки, сложное измерение, неустоявшиеся правила платформ.
• Канал в материале охарактеризован как рискованный и умозрительный.
• В том же выпуске Ad Age: Publicis получил медийный бизнес LVMH в APAC и медийный бизнес Tiffany в США.
• Конкретных цифр по бюджетам, охватам или эффективности рекламы для ИИ-агентов в материале нет.

FAQ

Чем реклама для ИИ-агентов отличается от AEO и GEO?

AEO и GEO влияют на то, что ИИ рассказывает пользователю о бренде. Реклама для ИИ-агентов идёт дальше: сообщение адресуется самому агенту как получателю. По Ad Age это самостоятельный эксперимент, а не подвид AEO.

Можно ли уже закупать такие размещения на потоке?

Нет. В материале сказано, что способов закупки мало, а правила платформ не устоялись. Это стадия экспериментов, а не готовый инвентарь.

Почему сложно измерять эффект этого канала?

Ad Age называет измерение отдельной проблемой: нет устоявшихся метрик и стандартов атрибуции. Цифр по эффективности в материале нет.

Кому следить за темой уже сейчас?

Тем, кто отвечает за generative ai advertising, martech-стек и продуктовую аналитику. Наблюдать полезно, переносить бюджеты — преждевременно.

Как это читать из РФ

Прямого переноса на российский рынок здесь нет: материал описывает практики вокруг западных ИИ-платформ. Но тренд универсален. Как только пользователи начинают получать выбор и рекомендации через ИИ-ассистента, встаёт вопрос, где в этой цепочке находится рекламное сообщение.

Практический смысл для команд в РФ — раньше собрать компетенции. Специалисты по рекламным технологиям и продуктовые аналитики, которые уже сегодня разбираются в AEO, GEO и логике работы ai агентов, окажутся в выигрышной позиции, когда инвентарь и стандарты измерения дойдут до локальных платформ. Отсюда и спрос на людей: вакансии продуктового аналитика всё чаще требуют понимания machine learning marketing и генеративных инструментов, а не только классической продуктовой аналитики. Курсы продуктового аналитика начали добавлять блоки про ИИ в маркетинге — и это не мода, а ответ на то, что описывает Ad Age.

Что стоит делать прямо сейчас, не дожидаясь готового канала: держать в порядке структурированные данные о продуктах, следить за тем, как ИИ-ассистенты уже сейчас описывают ваш бренд, и не путать интерес к теме с готовностью рынка. Пока эффект не измеряется, любые вложения — это R&D, а не performance.

Вывод

Ad Age зафиксировал переход от «оптимизируем то, что ИИ скажет о нас» к «делаем рекламу для самого ИИ». Идея логичная и следует из роста генеративного поиска. Но канал пока сырой: закупать почти негде, измерять нечем, правила не написаны. Разумная стратегия — вкладываться в знание и данные, а не в бюджеты. Тот, кто понимает механику раньше рынка, получит преимущество, когда стандарты дозреют.

Читайте также

Смежные материалы на сайте:

• Что показывает подборка креативных кампаний Ad Age 2026 — Разбор подборки Ad Age из 10 креативных кампаний и контекста вокруг: как бренды оценивают ИИ-инструменты, реви…
• GEO для ИИ-поиска: как бренды попадают в ответы LLM — GEO меняет правила видимости: 86% ссылок в ответах ИИ идут из источников бренда, а schema-разметка поднимает ц…
• Рекурсивное самоулучшение ИИ: чего реально ждать — RSI — новое модное слово в мире ИИ: модели, которые улучшают сами себя. Разбираем, где хайп, где инженерная ре…

Источник

Adage

https://adage.com/media/media-buying-planning/aa-should-brands-advertise-to-ai-agents-faq/