Маркетинг после AI-поиска: агенты, данные, бюджеты

«Google search is AI search», - сказала вице-президент Google по поиску Лиз Рид на конференции I/O. За год AI Mode перешагнул миллиард ежемесячных пользователей, а кликабельность первой позиции в Германии упала с 27% до 11%. Параллельно Forrester на B2B Summit объявил «сингулярность B2B go-to-market», и 70% маркетологов говорят, что индустрия за три года изменилась сильнее, чем за предыдущие пятьдесят. Маркетинг перестраивается целиком: поиск, реклама, бюджеты, стеки инструментов. Разбираем, что это значит для компаний.

Поиск теперь отвечает, а не показывает ссылки

Google на I/O 2026 показала Intelligent Search Box: поле ввода принимает текст, изображения, файлы и видео. AI Overviews и AI Mode объединили в один интерфейс на Gemini 3.5 Flash, а 14 августа в поиск добавили Gemini 3.7 Flash. AI Mode за первый год набрал миллиард пользователей, запросы удваивались каждый квартал. AI Overviews охватывают 2,5 млрд пользователей в месяц.

Данные SISTRIX за март 2026: CTR первой позиции в Германии упал с 27% до 11%. Люди получают ответы, не переходя по ссылкам. Летом 2026 для подписчиков AI Pro и Ultra стартуют Information Agents: фоновые агенты следят за вебом и присылают синтезированные обновления, когда по теме что-то меняется. Это Google Alerts, пересобранные на LLM с умением рассуждать о найденном.

Основы SEO не умерли. Авторитетность, контент под намерения, техническая доступность и сигналы E-E-A-T по-прежнему награждаются цитированием. Меняется масштаб: брендам нужно думать о том, как контент выступает в AI-ответах, а не только в ранжированных результатах. Отвечать на вопрос прямо, структурировать текст, держать данные свежими: агент, следящий за темой, отдаст предпочтение источникам, которые лучше отвечают.

AI-агенты для рекламы: четыре шага, а не один прыжок

Search Engine Land опубликовала дорожную карту внедрения AI-агентов для Google Ads от автора, который год строил такие системы. Вывод: компании, получающие коммерческую ценность, проходят один и тот же путь, а те, кто буксует, перескакивают к дорогой части.

Первый шаг - фундамент: база знаний и данные. AI не компенсирует плохие процессы, он автоматизирует их быстрее. База знаний описывает продукты, услуги, бизнес-правила, тон голоса, структуру кампаний в понятном AI формате. Второй шаг - исчерпать готовые инструменты: выгрузить данные кампаний в ChatGPT или Claude, попросить провести аудит структуры аккаунта, найти слитый бюджет, проверить shopping-фид. Дальше - связать через MCP-коннекторы с Google Ads и Analytics.

«Самый большой барьер на пути внедрения AI редко связан с технологией. Чаще всего это люди. Организации, которые движутся быстрее всех, находят энтузиастов, дают им пространство для экспериментов, а потом встраивают рабочие подходы в команду», - Search Engine Land, колонка о AI-агентах для Google Ads.

Третий шаг - свои системы, когда упрётесь в пределы готового: кастомные MCP, guardrails, оркестрация. Четвёртый - ранние пользователи: найти энтузиастов, дать им свободу, встроить то, что работает, в практику всей команды. AI не заменяет маркетологов, он меняет то, где и как они создают ценность.

Бюджет проблему не решает

Forrester на B2B Summit: почти 9 из 10 B2B-маркетологов ожидают роста инвестиций в ближайшие 12 месяцев. Но деньги не создадут эффект, если попадут в модель, построенную под вчерашний рынок. «Больше того же»: больше бюджета, больше AI-пилотов, больше программ и каналов. Каждое добавление создаёт видимость прогресса и прячет проблему.

Привычная реакция на неопределённость - добавить. Но активность создаёт иллюзию движения, а маркетинговая организация становится менее адаптивной. Больше AI-пилотов выглядит как инновация, но масштабирует неясные права на решения и разрозненные процессы. Вопрос для CMO не в том, сколько денег выделить, а в том, успеет ли команда перестроиться быстрее, чем меняется рынок.

Стек инструментов меняется: пример Pardot

Платформы автоматизации вынуждены догонять темп. Pardot, ветеран B2B-рынка, по мнению пользователей, перестал развиваться. Консультант Том Райан из MarCloud работает с платформой с 2016 года и говорит: «Развития на платформе нет. Вопрос не в том, закроют ли, а когда». Самый частый путь ухода - Pardot → HubSpot, миграция занимает 2-3 месяца, быстрая укладывается в месяц.

AI уверен, когда ошибается

Инженер Арун Мишра строил инструмент, который объясняет причины расхождений в данных. Первая версия выдавала гладкие и уверенные ответы, команда их приняла. Когда объяснения проверили на кейсах с известной причиной, модель ошиблась достаточно часто, чтобы это имело значение. Уверенность LLM не связана с точностью, и качественная проверка этого не видит.

«Выглядит разумно» - недостаточный стандарт оценки, когда инструмент влияет на деловые решения. Разрыв между «этот вывод звучит правильно» и «этот вывод подтверждён фактами» - место, где LLM-инструменты тихо ломаются. Внутреннюю проверку они проходят, потому что ответ звучит убедительно. В проде падают, потому что проверявшие сверялись с интуицией о том, как выглядит хороший ответ, а не с истиной.

Что это значит для бизнеса

Общий знаменатель четырёх новостей: AI меняет не отдельный инструмент, а модель маркетинга. Поиск отвечает вместо ссылок, рекламой управляют агенты, бюджеты требуют перестройки, а не добавления, и каждый AI-вывод нужно сверять с фактами. Компании, которые выигрывают, делают одно и то же: наводят порядок в данных, исчерпывают готовые инструменты, запускают пилоты с контролем и проверкой.

Для Владивостока и Дальнего Востока путь такой же: начинать с аудита процессов и данных, потом подключать AI. Один пилотный процесс, замер результата, масштабирование. Внедрение искусственного интеллекта в компании начинается с бесплатного аудита: какие процессы готовы к агентам, какие данные у них будут, кто отвечает за результат.