Комплексные AI-ориентированные кампании в B2B могут дать заметный рост, но только если не списывать их результаты слишком рано. Простая ставка на брендовую и небрандированную поисковую рекламу ограничит охват: потенциальные клиенты узнают о решении задолго до того, как введут поисковый запрос.
Основные детали новости
Google давно развивает многоканальные форматы, которые охватывают аудиторию на разных этапах исследования и принятия решения: от Performance Max до Demand Gen. Эти кампании комбинируют изображения, видео и другие креативы, показывая демо и отзывы на YouTube, в медийной сети и при ретаргетинге пользователей в процессе их изучения рынка.
Ключевое преимущество — появление бренда в поле зрения потенциального покупателя на ранних этапах формирования шорт-листа. Когда человек готов выбрать поставщика и вводит брендовый запрос, вы уже прошли стадию доверия. В результате именно брендовое органическое и платное присутствие начинает конвертировать.
При этом Performance Max и подобные форматы не означают отказ от ключевых слов. Наоборот: их можно использовать как дополнительные сигналы вместе с собственными данными клиентов. Это позволяет платформе учитывать поведение и CRM-события при оптимизации показов.
Параллельно поисковый опыт меняется из-за функций с AI — AI Overviews и AI Mode, которые трансформируют выдачу. Потребители теперь не только «ищут» — они «спрашивают» в чат-ботах, «скроллят» ленты LinkedIn и Facebook, «стримят» видео и «делают покупки» на разных платформах. Автор рекомендует расширить классическую 4S-модель (search, scroll, stream, shop) добавлением «ask», чтобы учесть взаимодействие с инструментами типа ChatGPT и Gemini.
Дополнительные факты
Несколько практических наблюдений подчеркивают, почему нужно быть терпеливее:
- Для одного заказчика из области life science потребовался почти год, чтобы увидеть реальную отдачу от Performance Max. На начальном этапе метрики платформы не выглядели впечатляюще, и кампания почти остановили.
- Как только начали подмешивать данные о продажах (не только лиды), ситуация изменилась: сигналы стали богаче, и платформа показала ценность кампании.
- Если можно синхронизировать события глубже воронки — например, «Proposal Sent» — это даст системе больше данных и снизит беспокойство до получения финальных продаж.
- Пример долгого пути: 100 человек посетили офлайн-мероприятие, потом получили email с приглашением на вебинар, спустя месяцы нашли компанию в поиске, запросили предложение и лишь значительно позже стали клиентами. Видимые эффекты в аналитике приходят с задержкой.
- Если у вас нет отдельного бюджета на эксперименты, разумно перераспределить 5–10% текущих расходов, чтобы протестировать AI-forward форматы без риска для основного потока.
Почему это важно для SEO
Для SEO-специалистов вывод прост: конкурировать только в узком поле ключевых запросов — значит терять большую часть пути пользователя. Нужно работать на узнаваемость и присутствие на этапах, где люди формируют представление о решении, а не только когда они готовы ввести поисковый запрос.
Практические шаги для SEO-команд:
- Синхронизировать усилия SEO и платных AI-кампаний: видеоконтент, демонстрации, кейсы и отзывы должны быть оптимизированы для платформ, где аудитория потребляет информацию (YouTube, соцсети, форумы, чаты).
- Обеспечить корректную аналитику и передачу событий в рекламные системы — MQLs недостаточно. Чем глубже сигналы (Proposal Sent, Closed Won), тем точнее платформа сможет оптимизировать показы.
- Внедрять тесты по 5–10% бюджета, отслеживать когорты и давать кампаниям достаточно времени для обучения. Ранние выводы по коротким метрикам могут ввести в заблуждение при длинных продажах.
- Создавать контент для разных точек контакта: быстрые ответы для чат-ботов, длинные демонстрации для стримов, лаконичные отзывы для ленты — чтобы бренд всплывал на любом этапе «ask, search, scroll, stream, shop».
Итог: AI-forward кампании дают устойчивый рост для B2B, но требуют согласованной работы маркетинга и SEO, точной передачи сигналов и готовности ждать. Те, кто освоит многоканальный подход и подпитку данных в систему, выиграют по итогам длинных воронок, тогда как остальные будут продолжать оптимизировать узкую долю спроса.
