Маркетинг 2027–2028: как алгоритмы становятся новым клиентом

Автор книги «Фабрика смыслов 2.0», специалист по маркетингу и политическим технологиям, публикует рабочий скелет концепции, в которой описывает девять сдвигов в маркетинге на 2027–2028 годы. По его словам, отрасль пережила несколько «концов профессии»: наружную рекламу хоронили после появления интернета, телевидение — после таргета, таргет — после инфлюенсеров. Но сейчас меняется не носитель, а сам участник процесса: между брендом и деньгами встаёт алгоритм, который ищет, сравнивает, составляет короткий список и иногда оформляет покупку.

Этот алгоритм не испытывает эмоций, но умеет вычислять человеческие. Он не верит обещаниям, но использует их как данные. Он не любит бренды, но способен решить, какие из них вообще увидит человек. Автор называет это новым клиентом и вводит термин B2A — Business-to-Algorithm. В такой модели эмоциональный маркетинг не умирает, но теряет монополию на вход в воронку: сначала бренд должен стать понятным машине — предоставить сопоставимые характеристики, проверяемые факты, ясную категорию и непротиворечивое обещание. Затем человеку остаётся эмоциональный выбор среди вариантов, которые машина сочла достойными показа.

Второй сдвиг касается поиска. Классическое SEO управляло вероятностью быть найденным, но генеративный поиск меняет единицу результата: пользователь получает не список ссылок, а синтезированный ответ, внутри которого несколько компаний превращаются в примеры или рекомендации. Бренд может технически присутствовать в индексе и практически отсутствовать в решении. Автор подчёркивает, что называть это смертью SEO неточно: Google указывает, что базовые требования сохраняются, но индексации уже недостаточно. Нужно, чтобы система понимала, кем является компания, что предлагает и почему внешние источники считают факты достоверными.

AEO (Answer Engine Optimization) и LLMO (Large Language Model Optimization) автор предлагает рассматривать не как замену SEO, а как следующий слой. Структурированные продуктовые данные помогают машине сравнивать, последовательная терминология — собирать единый образ, авторитетные цитирования — дают основания включить бренд в ответ. «Уникальный текст», созданный перестановкой прилагательных, больше не работает.

Автор называет эти изменения сдвигами, а не прогнозами, потому что OpenAI уже превращает выбор товара в отдельное исследование, Google строит протоколы агентной торговли, а поисковые системы учатся не только находить страницы, но и собирать из них ответ. Он приглашает читателей приносить данные и кейсы, которые подтверждают или опровергают тезисы, чтобы уточнить их к финальной версии книги.