Что такое ИИ-агенты и как они влияют на видимость бренда

Материал основан на разборе Semrush. Ниже — главное и практические шаги, которые можно быстро применить в работе.

ИИ-агенты — это программные системы, которые способны анализировать задачи, использовать инструменты и предпринимать действия для достижения целей без постоянного контроля со стороны пользователя

Агенты выходят за рамки генерации контента. Они исследуют, оценивают и сравнивают. Всё чаще они также действуют: бронируют, совершают покупки и координируют действия от имени пользователя

Это создаёт новый уровень видимости для брендов: агенты уже анализируют ваш контент, цены, отзывы и конкурентов, делая рекомендации на основе полученных данных

Понимание того, как они работают, критично, если вы хотите присутствовать там, где эти системы ведут поиск

В основе ИИ-агента лежит большая языковая модель (LLM), которая выступает механизмом рассуждения и соединяется с программными инструментами для взаимодействия с реальным миром. LLM интерпретирует цели, строит планы и следит за своим прогрессом, в то время как инструменты — такие как веб-браузеры, API и базы данных — позволяют ему действовать на основе этих рассуждений

Что такое LLM? Большая языковая модель — это ИИ-система, лежащая в основе таких инструментов, как ChatGPT, Gemini и Claude. Она обучена на огромных объёмах текстовых данных, что позволяет ей понимать язык, рассуждать над проблемами и генерировать ответы. Сама по себе LLM работает только с информацией, на которой она была обучена. Подключённая к инструментам, она становится чем-то значительно более мощным — агентом.

Представьте LLM как мозг, а инструменты — как тело. Мозг решает, что должно произойти. Тело это осуществляет. ИИ-агент — это то, что получается при соединении двух составляющих

В этом и состоит разница между генеративным и агентным поведением

Генеративное поведение создаёт ответ и ожидает вашего следующего запроса

Поведение агента принимает вашу цель, определяет шаги, выполняет их с помощью необходимых инструментов и продолжает уточнять результат до его достижения

Современные ИИ-системы могут проявлять оба типа поведения, в зависимости от сложности запросов

Как работают ИИ-агенты

Я разберу механику подробнее, потому что она напрямую определяет, как агенты взаимодействуют с вашим брендом. Основной механизм, лежащий в основе каждого ИИ-агента, — это рабочий цикл. Это цикл рассуждения и действия, который повторяется до завершения задачи.

Агент начинает с ясной цели, разрабатывает план и выполняет действия с помощью своих инструментов, наблюдая за результатом и решая, как действовать дальше

Память

Агенты также могут сохранять контекст между сессиями — ваши предпочтения, прошлые взаимодействия и текущие задачи

В первый раз, когда агент ищет шумоподавляющие наушники, он начинает с нуля. Во второй раз он уже знает о ваших предпочтениях, связанных с конструкцией и весом

Собирая контекст, агенты становятся более эффективными в выполнении задач от вашего имени и требуют от брендов соответствия своим стандартам

Агентное рассуждение и агентное действие

Вспомните, когда вы последний раз использовали ИИ-инструмент для выполнения более сложной задачи, чем просто генерация текста — например, для исследования рынка, составления конкурентного анализа или создания приложения

Если инструмент планировал подход, собирал информацию из нескольких источников, оценивал найденное и итерировал — вы работали с агентным ИИ. Большинство из нас не осознаёт этого, потому что результат всё равно возвращался к нам для принятия окончательного решения

Это различие стоит обозначить явно

Рассуждение агента — это первый уровень. Агент думает, планирует, исследует, оценивает и рекомендует. Окончательное решение или действие по-прежнему остаётся за вами.

Когда директор по продажам просит Gemini проанализировать конкурентную среду для CRM-инструментов на базе ИИ, агент просматривает сайты поставщиков, читает сторонние отзывы, сопоставляет цены и предоставляет структурированный отчёт с источниками.

Если вы — CRM-компания, ваш бренд только что был оценён. Ясность вашего ценообразования, наличие отзывов, документация, авторитетные сигналы в интернете — всё это повлияло на то, попали ли вы в шорт-лист агента. И это лишь часть факторов, которые мы можем наблюдать.

Действие агента — это развивающийся рубеж. Агент не просто рекомендует. Он выполняет.

Когда пользователь просит своего агента спланировать и забронировать поездку на выходные в рамках бюджета $800, агент сравнивает рейсы и отели, оценивает соответствие бюджету, проверяет календарь пользователя и бронирует лучший вариант. Пользователь просыпается с подтверждённым маршрутом. Для каждого отеля и авиакомпании в этом процессе результат зависел от того, мог ли агент получить доступ к их информации и завершить транзакцию.

Почему это различие важно для брендов. На уровне рассуждения агенты уже оценивают ваш бренд каждый раз, когда кто-то проводит ИИ-поиск в вашей сфере. На уровне действия вопрос смещается с «порекомендует ли меня агент?» на «может ли агент реально совершить со мной транзакцию?» Подготовка к обоим уровням означает обеспечение того, чтобы ваш бренд был одновременно рекомендуемым и транзакционно доступным.

Генеративный ИИ, RAG и агентный ИИ: в чём разница

Теперь, когда механика понятна, полезно отступить назад и посмотреть, где агенты располагаются относительно ИИ-инструментов, которые большинство маркетологов уже используют. Существует спектр — и его понимание проясняет, какие части вашего цифрового присутствия наиболее важны для разных типов ИИ-взаимодействий

Генеративный ИИ реактивен

Вы даёте ИИ запрос. Он генерирует ответ на основе своих обучающих данных. Его работа заканчивается на генерации — он не предпринимает дальнейших шагов без вашего участия

Когда вы просите ИИ переписать абзац или резюмировать вставленную статью — это генеративный ИИ делает то, что умеет лучше всего

RAG добавляет внешние знания

Знания отдельно взятой LLM заморожены на момент её обучения. RAG (Retrieval-Augmented Generation, генерация с дополненным извлечением) решает эту проблему, извлекая релевантную информацию из внешних источников — веб-сайтов, баз данных, документов — и передавая её LLM вместе с вашим запросом. Именно так большинство платформ ИИ-поиска получают актуальную информацию

Когда Perplexity цитирует свежие статьи в своих ответах или когда AI Overviews от Google ссылаются на текущие веб-страницы, за кулисами основную работу выполняет RAG

Что такое RAG? Это техника, которая даёт LLM доступ к информации за пределами её обучающих данных. Когда вы задаёте вопрос платформе ИИ-поиска, система ищет релевантные источники, извлекает наиболее полезные фрагменты и передаёт их LLM в качестве контекста. Представьте это как шпаргалку с актуальной и релевантной информацией, которую LLM получает прямо перед ответом на ваш вопрос. RAG — мощная техника, но сама по себе это однопроходный процесс: извлечь, сгенерировать, готово. Она становится частью агентного поведения, когда агент использует извлечение как один из шагов в более широком процессе рассуждения.

Агентный ИИ добавляет рассуждение, планирование и действие

Как мы уже установили, ключевой сдвиг — от «сгенерировать ответ» к «решить проблему». Агентная система преследует цель, корректирует собственный курс и использует инструменты для выполнения задачи

Этот спектр важен для брендов, потому что чем сложнее задача пользователя, тем более агентным становится поведение ИИ — и тем больше всё ваше цифровое присутствие вступает в игру

Как агенты взаимодействуют с вашим брендом

Здесь полезно держать рядом генеративную поисковую оптимизацию и как повысить видимость в ChatGPT на основе данных. Эти материалы помогают понять, как ИИ-агенты находят источники и почему видимость бренда зависит не только от ранжирования, но и от структуры сигналов.

Когда агент оценивает ваш бренд, он не просматривает навигацию и не любуется главным изображением. Он программно разбирает контент, ищет структурированные данные и извлекает конкретную информацию, необходимую для выполнения задачи пользователя

И агенты читают не только ваш сайт. Они читают всё о вас — отзывы на сторонних сайтах, обсуждения на форумах, сравнительные статьи и упоминания в отраслевых изданиях

Видимость бренда в агентном вебе работает на двух уровнях

Читаемость. Может ли агент извлечь нужную информацию из вашего цифрового присутствия? Представлены ли ваши цены, описания услуг и политики в форматах, которые машина может разобрать? Или они спрятаны в маркетинговых текстах, требующих значительной обработки для извлечения?

Авторитетность. Когда агенту нужно выбрать между вами и конкурентом, какие свидетельства существуют в сети, подтверждающие, что вы — лучшая рекомендация? Цитирования, отзывы, упоминания экспертов и согласованная информация о бренде из множества источников — всё это влияет на это суждение.

Это применимо независимо от того, работаете ли вы в электронной коммерции, SaaS, профессиональных услугах, контент-издании или любой другой сфере, где клиенты изучают информацию перед покупкой

Принцип одинаков для всех отраслей: сделайте свою информацию находимой, разбираемой и заслуживающей доверия

Три способа, которыми машины взаимодействуют с вашим цифровым присутствием:

• Индексирование: краулеры каталогизируют ваш контент для поисковых рейтингов
• Извлечение: ИИ-системы подтягивают ваш контент в генерируемые ответы
• Оценка и действие: агенты разбирают вашу информацию, сравнивают альтернативы и совершают действия

Каждый уровень строится на предыдущем. И такая система, как Google, уже делает все три: сканирует ваш сайт для поисковых рейтингов, извлекает ваш контент для AI Overviews и позволяет агентам оценивать и действовать через Gemini

Формирующиеся стандарты

Для стандартизации взаимодействия агентов с бизнесом появляется ряд протоколов. Вот краткий обзор

Model Context Protocol (MCP), созданный Anthropic, — это базовый коммуникационный уровень, универсальный адаптер между агентами и программным обеспечением, которое им нужно использовать. WebMCP расширяет это в браузер, позволяя вашему сайту объявлять свои возможности как структурированные, вызываемые инструменты. Он разрабатывается в рамках W3C при поддержке Google и Microsoft

Universal Commerce Protocol (UCP) от Google и Agentic Commerce Protocol (ACP) от OpenAI — это коммерческие стандарты, охватывающие весь путь покупки. UCP разработан совместно с Shopify, Etsy, Target и Walmart при поддержке Visa, Mastercard и Stripe. ACP обеспечивает оформление заказа внутри ChatGPT

Детали будут меняться. Неизменным останется то, что все они вознаграждают: структурированную, машиночитаемую информацию

Нужно ли внедрять эти протоколы прямо сейчас? Для большинства брендов — пока нет. Сосредоточьтесь на структурированных данных, чистом контенте и машиночитаемой информации. Эти вложения окупаются независимо от того, какие протоколы победят.

Что делает агентный веб сложным

Эта сфера развивается стремительно. Тот, кто говорит вам, что точно знает, как всё сложится, что-то продаёт

Единого стандарта пока нет — нельзя оптимизироваться под «агентов» так же, как под Google. Потребительское распространение реально, но всё ещё на раннем этапе. И когда агент рекомендует конкурента вместо вас, нет аналога проверки поисковых позиций, чтобы понять почему

Инструменты для отслеживания видимости в ИИ появляются, чтобы закрыть этот пробел — Semrush отслеживает цитирования в ИИ на разных платформах, — но механизмы обратной связи ещё формируются

Самый разумный подход сейчас — сосредоточиться на основах, которые работают на всех платформах, а не делать ставку на одну. Активно отслеживайте и экспериментируйте: так у вас будет наиболее чёткое представление о том, где вы находитесь

Как ИИ-агенты влияют на продажи и репутацию вашего бренда

Если смотреть на это со стороны бизнеса, полезно также изучить SEO-апокалипсис: руководство по выживанию в эпоху поиска без кликов и почему best practices бессмысленны без audience research. Они помогают связать агентный поиск с реальным изменением потребительского пути, доверия и критериев выбора бренда.

На нашем опыте основы готовности к агентному вебу во многом совпадают с тем, что уже обеспечивает сильное SEO и видимость в ИИ. Если вы инвестировали в эти направления, у вас есть фора — и я бы рекомендовал начать именно с аудита того, что уже сделано

Начните с ясности сущности. Может ли агент уверенно определить, что представляет собой ваш бренд и что он предлагает? Согласованная информация о бренде в сети, чёткие описания того, что вы предлагаете, и авторитетные цитирования — всё это определяет, включит ли агент вас в свой набор рассматриваемых вариантов

Своё положение можно оценить прямо сейчас. AI Visibility Toolkit от Semrush отслеживает, как ваш бренд цитируется на ИИ-платформах — какие модели упоминают вас, в каком контексте и как часто. Это наиболее близкое к базовому показателю того, как агенты воспринимают ваш бренд в настоящее время

Затем проверьте структурированные данные. Ваши цены, характеристики, доступность, политики и учётные данные должны быть легко находимы и читаемы для машины — не заперты внутри изображений, не спрятаны в плотных текстах, не видны только тому, кто кликает по вашему сайту

Мой совет: чем проще агенту извлечь факты о вашем бренде, тем выше вероятность попасть в короткий список

Внешнее присутствие имеет такое же значение, как и ваш собственный сайт. Агенты читают отзывы, сравнительные статьи и сторонний контент о вас. Сигналы, которые делают ваш бренд заслуживающим доверия на этих площадках, напрямую влияют на то, порекомендует ли вас агент

Типичные ошибки при подготовке бренда к агентному вебу

Первая и самая распространённая ошибка — прятать ключевую информацию в изображениях или PDF-файлах. Агент не «видит» картинку с прайс-листом так, как её видит человек. Если цена или условия услуги существуют только в виде графики, для агента их не существует вовсе

Вторая ошибка — игнорировать сторонние площадки. Многие бренды тщательно работают над собственным сайтом, но оставляют без внимания отзывы на агрегаторах, упоминания в отраслевых изданиях и обсуждения на форумах. Агент читает всё это — и формирует суждение о вашем бренде на основе совокупности сигналов, а не только вашей домашней страницы

Третья ошибка — ждать, пока стандарты устоятся. Протоколы MCP, UCP и ACP ещё развиваются, но структурированные данные и машиночитаемый контент уже работают сегодня. Откладывать базовую оптимизацию в ожидании «финального» стандарта — значит терять позиции прямо сейчас

Четвёртая ошибка — не отслеживать, как вас упоминают ИИ-системы. Без мониторинга цитирований в ИИ вы не знаете, попадаете ли вы в шорт-листы агентов, в каком контексте вас упоминают и где конкуренты обходят вас. Это управляемая слепота — и она устраняется инструментами вроде Semrush AI Visibility Toolkit

FAQ: частые вопросы об ИИ-агентах и видимости бренда

Что на самом деле делает ИИ-агент, когда кто-то просит его найти продукт или услугу?

Агент планирует подход к исследованию: какие сайты проверить, какие критерии важны, как выглядит «достаточно хороший» результат. Он просматривает страницы поставщиков, читает отзывы, сравнивает цены и оценивает характеристики в соответствии с конкретными требованиями пользователя. Если первые результаты недостаточны, он уточняет подход и пробует снова. Для брендов каждый шаг этого процесса — момент, когда ваш контент, ясность ценообразования и репутация у третьих сторон либо зарабатывают рекомендацию, либо теряют её.

Могут ли ИИ-агенты совершать покупки без одобрения человека?

Технически — да. Но большинство текущих реализаций включают шаги подтверждения. Тенденция такова, что агенты берут на себя исследование и сравнение автономно, тогда как транзакции требуют одобрения человека.

Как ИИ-агенты решают, какие бренды рекомендовать?

Они опираются на модели ИИ, которые их питают, а те оценивают бренды на основе сигналов авторитетности, качества структурированных данных, паттернов цитирования и чёткости сущности — тех же факторов, которые определяют видимость в ИИ.

Я уже занимаюсь оптимизацией для ИИ-поиска. Что ещё нужно делать для агентов?

Основы те же — чёткость сущности, структурированный контент, сигналы авторитетности. Что агенты добавляют — это необходимость в том, чтобы ваша информация была actionable (пригодной для действия), а не просто цитируемой. Структурированные данные помогают, потому что дают агентам прямой доступ к конкретным фактам — вашей цене, доступности, зоне обслуживания — без необходимости интерпретировать маркетинговый язык. В конечном счёте доступ через API или готовность к WebMCP позволят агентам напрямую взаимодействовать с функциональностью вашего сайта, а не просто читать его.

Что произойдёт с трафиком сайта, когда клиенты начнут использовать агентов?

Часть посещений сместится от людей, просматривающих сайт, к агентам, разбирающим его. Для задачно-ориентированных взаимодействий — сравнения цен, бронирования, закупок — агенты будут брать на себя всё большую долю. Но люди по-прежнему будут заходить ради опыта, контента и решений, требующих личного суждения. Более значимый сдвиг — не в том, что посещений станет меньше, а в том, что «посещения» могут выглядеть иначе в вашей аналитике по мере роста трафика, опосредованного агентами, наряду с человеческим трафиком.