89% компаний наращивают ИИ-бюджеты, но лишь 36% могут измерить отдачу: урок для SEO Studio AI

Исследование провели TransUnion и консалтинговое подразделение United Talent Agency. Опросили сотню руководителей маркетинга и технологий в крупных американских компаниях. Авторы назвали результат «парадоксом уверенности и готовности»: бюджеты растут, цели ставятся, а инфраструктура для проверки результата отстаёт на один-два шага.

Что именно измеряли?

TransUnion спросила маркетинговых директоров не про технологии, а про организационную зрелость: хватает ли данных, людей и процессов, чтобы понять, приносит ли ИИ деньги.

Метод простой: 100 анкет среди руководителей уровня вице-президента и выше. Вопросы группировались по трём осям: кадры, данные и процессы, прозрачность платформ. Выборка небольшая, но респонденты представляют крупные бренды, то есть компании, у которых бюджеты и инфраструктура заведомо выше среднего.

Мэтт Шпигель, исполнительный вице-президент по стратегии роста TruAudience в TransUnion, расставил приоритеты прямо:

ИИ может компенсировать многое, но не может компенсировать неполные или разрозненные данные. Если вы скармливаете ИИ неполную информацию, результаты окажутся менее точными, чем вы рассчитывали. : Мэтт Шпигель, EVP TruAudience Growth Strategy, TransUnion

По его логике, проблемы с кадрами и процессами вторичны: как только данные о клиентах, транзакциях и поведении наконец соединяются, управление и навыки подтягиваются следом.

Что обнаружили?

• 89% наращивают бюджет, но только 36% готовы по данным. Разрыв в 53 процентных пункта между желанием тратить и способностью отследить результат. Деньги уходят в ИИ-инструменты раньше, чем выстроена аналитика.

• 69% жалуются на «стены» закрытых платформ. Закрытые экосистемы (walled gardens, платформы, которые не отдают данные наружу: соцсети, маркетплейсы, ИИ-поиск) не позволяют маркетологам оценить, что именно сработало. Шпигель подтвердил: ИИ-поиск, тот же AI Overview в Google, это не отдельная проблема, а продолжение той же «слепой зоны».

• 70% не могут отследить путь клиента между каналами. Маркетологи одновременно ведут платную рекламу в соцсетях, ритейл-медиа, подключённое ТВ, поиск и собственные площадки, но ни одна среда не показывает полную картину.

• Инкрементальное тестирование почти не применяется к ИИ. Большинство отчитывается экономией времени и денег, а не приростом трафика или конверсий, потому что второе дороже и сложнее замерить.

Факт, который легко пропустить: респонденты не связаны с SEO-индустрией. Они описывают ту же проблему измеримости, которую SEO-специалисты обсуждают применительно к AI Overview, но видят её со стороны бизнеса, а не поиска. Это делает их подтверждение ценным именно как независимый взгляд.

Что это значит для вас?

Главный практический вывод: оптимизация под генеративную выдачу (GEO, Generative Engine Optimization, работа над тем, чтобы ИИ-ответы поисковиков ссылались на ваш сайт) не стоит подавать руководству как отдельный канал со своим бюджетом. Это часть корпоративной проблемы измеримости, которую директора по маркетингу уже обсуждают на совещаниях.

Авторам Дзена и копирайтерам. Если вы пишете для бизнеса и продвигаете контент через поиск, аргумент «надо оптимизировать под ИИ-выдачу» сам по себе слаб. Убедительнее звучит: «У нас нет данных о том, как ИИ-ответы влияют на трафик, и это та же дыра, что с остальными каналами. Вот план, как её закрыть». Любой инструмент, будь то SEO Studio AI или аналог, полезен ровно настолько, насколько чистые данные под ним.

Маркетологам и SEO-специалистам. Шпигель советует первый рубль нового ИИ-бюджета тратить не на приложение, а на качество данных и связку клиентских записей. Покупать GEO-трекер поверх разрозненной аналитики бессмысленно: он покажет, что упоминания есть, но не покажет, принесли ли они деньги. Стройте инкрементальное тестирование (замер прироста трафика или конверсий, вызванного конкретно ИИ-цитатами, а не просто подсчёт упоминаний) до того, как это станет стандартом.

Предпринимателям в РФ и СНГ. В России AI Overview от Google пока работает ограниченно, а Яндекс развивает собственные ИИ-ответы. Но логика та же: пока нет инструментов, чтобы отследить, как нейросетевая выдача приводит клиента, вкладываться в «оптимизацию под ИИ» вслепую рискованно. Начинать стоит с аудита: соединены ли ваши данные о клиентах, трафике и продажах в одну картину. Из доступных в РФ SEO-платформ с элементами ИИ-аналитики можно смотреть на Пиксель Тулс и «Топвизор», хотя полноценного GEO-трекера для российского рынка пока нет.

Если в этом квартале вы идёте к руководству за бюджетом на ИИ-видимость, несите не презентацию про цитаты, а цифры TransUnion: 89% рынка наращивает ИИ-бюджет, при этом 64% не готовы по данным и процессам, и ваша компания либо закрывает этот разрыв системно, либо платит за инструменты, которые не способна проверить.

По данным TransUnion / Search Engine Land