<стр>обеспечьте более высокую рыночную эффективность за счет унификации сигналов вашего бренда на всех платформах поиска, платформах искусственного интеллекта и на сайтах.

<стр>Сколько раз вы видели разные макеты результатов поиска и результаты на разных рынках?

Нет двух человек, которые видят одинаковые результаты поиска, согласно документации Google. Никакие два пользователя не получают одинаковых результатов от платформ ИИ, даже при использовании одного и того же приглашения. Во времена информационной перегрузки перед глобальными маркетологами возникает важный вопрос: как нам управлять персонализированным поиском и использовать его на нескольких рынках? <п>Сегодня ясность и прозрачность важны как никогда. У пользователей есть бесчисленное множество вариантов выбора и отвлекающих факторов, поэтому они ожидают, что опыт будет актуальным, заслуживающим доверия и соответствующим их потребностям в данный момент. Персонализация теперь играет центральную роль в том, как потенциальные клиенты находят, оценивают бренды и взаимодействуют с ними.

Поисковые системы уже много лет персонализируют результаты в зависимости от языка, поведения поиска, типа устройства и технических элементов, таких как hreflang. С быстрым развитием генеративного искусственного интеллекта (ИИ) персонализация расширилась до обобщенных ответов на платформах ИИ и гиперперсонализированного опыта, который зависит от внутренних потоков и процессов данных.

<стр>Этот сдвиг заставляет маркетологов переосмыслить способы измерения видимости и влияния на бизнес. По данным McKinsey, 76% пользователей испытывают разочарование, когда опыт не персонализирован, что показывает, насколько тесно связаны между собой релевантность и удовлетворенность пользователей.

В то же время обнаружение длинного хвоста все чаще происходит за пределами поисковых систем, особенно на таких платформах, как TikTok. Statista сообщает, что 78% пользователей Интернета во всем мире сейчас изучают бренды и продукты в социальных сетях.

<стр>Все это происходит в то время, когда большинство пользователей мало знают о том, как работают поисковые системы или системы искусственного интеллекта. <п>Независимо от того, где люди ищут, последствия выходят далеко за рамки алгоритмов. Персонализация влияет на то, как команды взаимодействуют, как данные перемещаются между отделами и как глобальные организации определяют успех. <стр>В этой статье рассказывается, что означает персонализация сегодня и как мировые бренды могут превратить ее в конкурентное преимущество. <ч2>От поисковой выдачи до обзоров AI <п>Поисковые системы больше не возвращают списки только синих ссылок или списки «Люди также спрашивают» (PAA). Теперь они предоставляют сводную информацию в обзорах ИИ и режиме ИИ, в настоящее время для информационных запросов.

Google часто сначала отображает сводные данные AI, а затем URL-адреса, постоянно тестируя различные макеты для мобильных устройств и настольных компьютеров, как показано ниже.

Снимок экрана из поиска по запросу [what is a nepo baby], Google, декабрь 2025 г. Эксперименты Лаборатории поиска Google, включая такие функции, как «Предпочитаемые источники», показывают, как макеты и сводки меняются в зависимости от контекста, сигналов доверия и моделей поведения.

<п>Большие языковые модели (LLM) добавляют еще один уровень. Они корректируют ответы в зависимости от контекста пользователя, его намерений, а иногда и от того, есть ли у пользователя бесплатная или платная учетная запись. Поскольку пользователи редко получают именно то, что им нужно, с первой попытки, они повторно подсказывают ИИ, создавая итеративные диалоги, в которых каждая инструкция или подсказка влияет на следующую.

Что побуждает пользователей перейти к источнику или исследовать его в поисковых системах, будь то любопытство, неуверенность, скука, призыв к действию или модель, заявляющая, что он не знает, до сих пор неясно. Понимание этого поведения скоро станет таким же важным, как и традиционный анализ рейтинга кликов (CTR).

<п>Для мировых брендов задача заключается не просто в том, чтобы идти в ногу с технологиями. Это поддержание единообразия голоса бренда и обмена ценностями на всех каналах и рынках, когда каждый пользователь видит свою интерпретацию бренда. Доверие теперь так же важно, как и видимость.

<стр>Эта ситуация повышает важность исследований рынка, сегментации, понимания культуры и конкурентного анализа. Это также вызывает обеспокоенность по поводу эхо-камер, неравенства в поиске и барьеров, с которыми сталкиваются бренды при выходе на новые рынки или охвате новой аудитории. <п>Тем временем «длинный хвост» продолжает смещаться в сторону таких платформ, как TikTok, где обнаружение информации работает совсем не так, как традиционный поиск. И по мере того, как энтузиазм в отношении ИИ остывает, многие профессионалы полагают, что мы вступили в «глубину разочарования». Этап, описанный жизненным циклом внедрения технологии Джеки Фенн.

Что означает персонализация сегодня

<стр>В маркетинге персонализация означает адаптацию контента, предложений и опыта на основе доступных данных.

В поиске описывается, как поисковые системы настраивают результаты и функции поисковой выдачи для отдельных пользователей, используя такие сигналы, как:

<ул>

Шаблоны данных.

Предполагаемые интересы.

Location.

Поведение при поиске.

Тип устройства.

Язык.

Память, управляемая искусственным интеллектом (которая обсуждается ниже).

Цель поисковых систем — предоставлять релевантные результаты и поддерживать интерес пользователей, особенно сейчас, когда люди выполняют поиск по множеству каналов и платформ искусственного интеллекта. В результате два человека, выполняющие один и тот же запрос, редко видят одинаковые результаты. Например:

<ул>

Любитель кухни, ищущий [яблоки], может увидеть контент, связанный с едой.

Пользователь, ориентированный на технологии, может видеть новости о продуктах Apple.

Платформы искусственного интеллекта продвигают эту идею дальше с помощью памяти на основе сеансов. Такие платформы, как AI Mode, Gemini, ChatGPT и Copilot, обрабатывают контекст таким образом, что пользователи чувствуют, что происходят настоящие разговоры, каждый из которых быстро влияет на следующий. В некоторых случаях могут также всплывать результаты более ранних ответов.

Подход «человек в цикле» (HITL) необходим для оценки, мониторинга и корректировки результатов перед их использованием.

Как технически работает персонализация

<п>Персонализация работает на нескольких уровнях. Понимание этого помогает маркетологам увидеть, где влияние возможно.

<х3>1. Функции и макет поисковой выдачи

<стр>Google и Bing адаптируют свои макеты на основе истории, типа устройства, активности пользователей и сигналов рынка. Избранные фрагменты, модули PAA, видео, форумы или главные новости могут появляться или исчезать в зависимости от поведения и намерений. <х3>2. Обзоры ИИ, режим ИИ и второй пилот Bing

Платформы ИИ могут:

<ул>

Суммировать контент с нескольких URL-адресов.

Адаптировать тон и глубину в зависимости от поведения пользователя.

Персонализируйте последующие предложения.

Интегрируйте шаблоны, изученные в ходе сеанса или даже предыдущих сеансов.

Видимость теперь включает в себя ссылки в сводках ИИ. Текущие шаблоны показывают, что это зависит от:

<ул>

Очистить структуру сайта и URL.

Фактическая точность.

Сильные сигналы сущности.

Доверие в Интернете.

Свежий, легко интерпретируемый контент.

<х3>3. Структурированные данные и согласованность сущностей

<п>Когда алгоритмы понимают бренд, они могут более точно персонализировать результаты. Разметка схемы помогает избежать дрейфа сущностей, когда региональные веб-сайты ошибочно принимают за отдельные бренды.

Bing использует Microsoft Graph для связи данных бренда с экосистемой Microsoft, расширяя влияние структурированных данных.

<х3>4. Контекстные окна и память AI

LLM имитируют “память” используя контекстные окна, то есть объем информации, которую они могут рассмотреть одновременно. Это измеряется в токенах, которые представляют слова или части слов. Именно это делает разговоры непрерывными.

Это имеет несколько важных последствий:

<ул>

Семантическая последовательность имеет значение.

Тон должен быть единым для всех рынков.

Сообщения должны быть согласованы в разных форматах контента.

Как только система ИИ связывает бренд с определенной темой, этот контекст может сохраняться какое-то время, хотя неясно, как долго. Вероятно, именно поэтому студенты LLM предпочитают свежий контент как способ укрепить авторитет.

<х3>5. Рекомендатели

На сайтах электронной коммерции и сайтах с большим количеством контента рекомендатели показывают персонализированные предложения, основанные на поведении. Это снижает трение и увеличивает время пребывания на месте.

Преимущества персонализации

Когда персонализация работает, пользователи и бренды получают выгоду от:

<ул>

Уменьшение трения пользователя.

Повышение удовлетворенности пользователей.

Улучшение показателей конверсии.

Большая приверженность.

Более высокий CTR.

Это может положительно повлиять на пожизненную ценность клиента. Однако эти преимущества зависят от последовательного и заслуживающего доверия опыта по всем каналам.

Потенциальные недостатки

Помимо преимуществ, персонализация сопряжена с некоторыми проблемами, о которых необходимо знать маркетологам. Это не причины избегать персонализации, а важные соображения при планировании глобальных стратегий. Рассмотрим:

<ул>

Пузырьковые фильтры уменьшают воздействие различных точек зрения и конкурирующих брендов.

Проблемы конфиденциальности возрастают, поскольку платформы полагаются на все больше поведенческих и демографических данных.

Сокращение разнообразия результатов затрудняет появление новых или небольших брендов.

Глобальные шаблоны теряют эффективность, когда рынки ожидают местных нюансов.

Это означает, что бренды, использующие один и тот же шаблон или единый контент на разных рынках из-за глобализации, теряют еще большую эффективность на рынках, поскольку ожидаются культурные нюансы, контекст или разные мотивации пользователей. Кроме того, путь к покупке различается на разных рынках. Отсюда и эффективность гиперперсонализации.

<п>Вероятно, сейчас как никогда важно, чтобы бренды тратили время на исследования и планирование, чтобы получить или сохранить видимость на мировых рынках, а также укрепить восприятие своего бренда.

Управление персонализацией в командах и каналах

В настоящее время студенты LLM отдают предпочтение сильным, четко структурированным брендам и веб-сайтам. Если бренд недостаточно понятен в Интернете, вероятность того, что он будет упомянут в обзорах ИИ, меньше.

<п>Успешные цифровые и SEO-проекты полагаются на сильные внутренние процессы. Когда команды работают изолированно, в данных, контенте и технической реализации появляются несоответствия, которые затем проявляются в виде несоответствий при персонализированном поиске.

Общие проблемы включают в себя:

<ул>

Слабое глобальное выравнивание.

Переводы, не имеющие местной актуальности.

Конфликт разметки схемы.

Рейтинг локальных страниц по неправильным намерениям.

Игнорируются важные локальные ключевые слова.

<стр>Ниже представлена схема, помогающая организациям управлять персонализацией на разных рынках и каналах. <х3>1. Общие цели и взаимопонимание между командами

Многих проблем с поиском или маркетингом можно избежать, если добиться общего понимания между командами:

<ул>

Цели бизнеса и проекта.

Проблемы на разных рынках.

Развитие поиска на рынках.

Сегментация аудитории.

Интегрированная информация по всем каналам.

Потоки данных, соединяющие глобальные и локальные команды.

разработки ИИ.

<х3>2. Укрепите технические элементы вашего сайта

<ул>

Структура сайта.

Разметка схемы в соответствующих разделах.

Сильная структура на странице.

Сильная внутренняя связь.

Соответствующий hreflang.

<х3>3. Оптимизируйте кластеры контента и намерения пользователя, а не ключевые слова

Структура решает все. Организация контента в кластеры помогает пользователям и поисковым системам четко понимать веб-сайт, что поддерживает персонализацию.

<х3>4. Используйте собственные данные для персонализации взаимодействия с сайтом

Внутренний поиск и взаимодействие с пользователем, вошедшим в систему, важны для понимания ваших пользователей и построения пользовательского пути на основе их поведения. Это помогает повысить релевантность контента и усилить сигналы о намерениях.

Собственные данные могут поддерживать:

<ул>

Персонализированные рекомендации по продуктам.

Динамические фильтры.

Автопредложения на основе поведения при просмотре.

<х3>5. Поддержание межканальной согласованности

Последовательный опыт поддерживает более строгую персонализацию и предотвращает фрагментацию путешествий, а поиск — это только одна персонализированная среда. Тон, структура, сообщения и данные должны оставаться одинаковыми в:

<ул>

Социальные платформы.

Электронная почта.

Мобильные приложения.

Веб-сайты и поиск по ним.

<стр>Ясные и последовательные УТП должны быть видны повсюду. <х3>6. Укрепите восприятие вашего бренда

При таком большом количестве онлайн-конкуренции, брендов, о работе которых положительно отзываются в Интернете. Это старый пиар: сосредоточьтесь на своих сильных сторонах и публикуйте хорошо исследованные работы со статистикой, которая будет полезна вашим целевым пользователям.

Вывод: превращение персонализации в преимущество

<стр>Понимание того, как работает персонализация и как она влияет на видимость, доверие и поведение пользователей, помогает брендам создавать впечатление, которое кажется последовательным, а не запутанным.

Успех больше не ограничивается оптимизацией для Google. Речь идет о понимании того, как люди ищут, как ИИ интерпретирует и обобщает контент, как бренды упоминаются в сети и как команды сотрудничают по разным каналам, чтобы представить единое сообщение. <стр>Там, где каждый результат поиска уникален, добьются успеха те бренды, которые координируют свои действия, объединяются и четко общаются как внутри страны, так и на мировых рынках, чтобы помочь укрепить восприятие своего бренда.