Чому AI допомагає обирати постачальників: що варто знати про невидимі питання покупців
Головне, що варто зрозуміти
- Немарковані запити мають значення. ChatGPT обирає постачальника, навіть якщо в запитанні не вказано бренд, і, наприклад, у тесті HubSpot закрив цю прогалину у контенті для роботи з лідами.
- Запити несуть важливий контекст. Чат-промпти в рази довші за стандартні пошукові запити Google та містять деталі про команду, бюджет і дедлайни — інформацію, яку інструменти ключових слів зазвичай не враховують.
- Формулювання дуже різняться. Як виявило SparkToro, 142 людини написали абсолютно різні запити, виконуючи одне й те саме завдання, тож списки для відстеження, складені маркетинговою командою, — це лише один із варіантів формулювання.
- Кожен етап покупки важливий. Запити на етапах знайомства, порівняння, ціноутворення й післяпродажної підтримки черпають інформацію з різних джерел — від галузевих гайдів до сторінок з цінами та довідок.
- Об’єм та охоплення важать більше за рейтинг. Оскільки AI-списки брендів майже не повторюються, присутність у сотнях релевантних запитів дає реальніший сигнал, ніж позиції в кількох десятках.
Як ChatGPT вибирає платформу, коли немає вказаного бренду
Запитайте ChatGPT про налаштування автоматизованих робочих процесів лід-нутрингу без конкретизації платформи — і він сам запропонує відповідне рішення. В моєму перевірочному запиті в обох випадках ChatGPT згадав HubSpot, посилаючись лише на офіційну документацію цієї платформи та відеоуроки на YouTube, ігноруючи інших постачальників.
Це не було помітно для більшості вендорів: їхні звіти про AI-присутність зазвичай відстежують максимум кілька десятків запитів, більшість із яких — трансформовані у питання ключові слова, а загальні, безбрендові запити майже ніколи не потрапляють у вибірки.
Але ця “сліпа пляма” для бізнесу стає все більш витратною, адже за дослідженням G2 на 2026 рік, 51% із 1076 опитаних B2B-покупців починають пошук інформації з чатботів ІІ, а не з Google. При цьому 69% зазначили, що чатбот запропонував їм іншого постачальника, ніж той, кого вони планували спочатку.
Чому AI-звіти не охоплюють запити без брендів?
Переважна більшість звітів відстежує небагато запитів у форматі ключових слів, тож запитання без вказівки бренду потрапляють у тенета систем украй рідко. У згаданому тесті ChatGPT самостійно додав HubSpot у пошук і цитував виключно його джерела.
Контекст у запитах ChatGPT проти ключових слів
Дані Google свідчать, що середня довжина пошукового запиту в AI-режимі втричі перевищує традиційний пошук, а у ChatGPT вона сягає близько 60 слів на запит, порівняно з 3,4 словами у Google. Це пояснюється тим, що в запитах завжди додається максимум контексту: розмір команди, бюджет, замінюваний інструмент, дати виконання — всі ті деталі, які інструменти для роботи з ключовими словами зазвичай ігнорують.
Після цього помічник розбиває запит на кілька підтем і проводить паралельні пошуки — один запит формує низку уточнюючих звернень.
Персоналізація додає унікальності: наприклад, Google AI Mode використовує інформацію із сервісів Gmail і Google Photos абонента, а ChatGPT відсилається до попередніх розмов, тому двоє користувачів, навіть однаково сформулювавши запит, отримують різні рекомендації.
Формулювання запитів різняться – приклад SparkToro
В експерименті SparkToro 142 людини дали майже несхожі запити для одного завдання — подарувати навушники подорожуючому родичу. Семантична подібність запитів була лише 0.081 із 1. Це означає майже повну відмінність у словах і фразах.
Отже, список із запитів, створений однією маркетинговою командою, просто стосується одного з діалектів із безлічі можливих варіантів.
Чим запити ChatGPT відрізняються від пошукових ключових слів Google?
- Запити ChatGPT значно довші і насичені контекстом, наприклад, бюджетом і розміром команди.
- Помічники розбивають такі запити на декілька узгоджених пошуків для точнішої відповідності.
- Персоналізація та унікальне формулювання призводять до індивідуальних результатів для кожного користувача.
Як ChatGPT відповідає на запити на різних етапах покупки
Користувач, спілкуючись із чат-ботом, може проходити всі етапи — від усвідомлення проблеми до покупки й післяпродажного сервісу — не виходячи з одного інтерфейсу. Різні типи запитів витягують інформацію з різних джерел.
Усвідомлення проблеми: питання про симптоми, а не про рішення
Більшість використання ChatGPT — це не прямий шопінг, а отримання корисної інформації, вирішення завдань чи підготовка текстів. Згідно з дослідженнями OpenAI, майже 80% розмов складаються з таких запитань, а саме тут ШІ визначає, які категорії та бренди озвучувати.
Наприклад, запит «Чому велика плинність кадрів у кол-центрі?» викликав у ChatGPT аналіз 10 джерел: серед них McKinsey, TechTarget, ICMI та кілька вендорів. Хоч рекомендованих продуктів у відповіді не було, провідні постачальники все ж впливали на формування контенту.
Порівняння: формування та випробування шорт-листа
Саме на цьому етапі покупці активно використовують AI. Згідно з 6sense Buyer Experience Report (2025), покупці частіше звертаються до LLMs у середині свого шляху, порівнюючи пропозиції.
Наприклад, на запит “порівняй топ CMS системи 2026 року” ChatGPT спершу вивчив шість платформ, потім проаналізував 24 ресурси, включаючи рейтинги G2, PeerSpot, офіційні сайти вендорів і дані про ринкову частку. В результаті він надав таблицю з восьми варіантів, оцінених за зручністю для редакторів, гнучкістю для розробників, управлінням і вартістю.
Прийняття рішення: вивчення цін і умов
На фінальній стадії питання стосуються планів, контрактних умов і цін. За даними опитування Gartner серед 645 B2B покупців, 45% вже користувалися генеративним AI для пошуку інформації про продукти і вендорів, але 69% з них налаштовані перевіряти цю інформацію безпосередньо у продавців.
Наприклад, на питання про вартість AI-систем підтримки ChatGPT провів чотири пошуки, обмежуючись інформацією з сайтів Intercom, Zendesk та Gorgias. Відповіді містили діапазони від безкоштовних рішень до пакетів понад $10,000 на місяць, а також ціни за окремі розв’язання запитів. Якщо ціни приховані за формою «зв’яжіться з продавцем», AI не може навести конкретних цифр.
Після покупки: налаштування, усунення помилок і продовження співпраці
Для маркетингового ПЗ воронка не закінчується підписанням угоди. Клієнти звертаються за допомогою з налаштуванням, ремонтом та питаннями щодо продовження — саме цей аспект став базою для тесту з лід-нутрингом, описаного на початку статті. Документація одного постачальника вже відповідає на питання цілої категорії. Постпродажний контент часто стає і передпродажним для нових покупців.
Основні етапи і джерела запитів B2B покупців у ChatGPT
- Питання усвідомлення проблеми з джерелами у вигляді галузевих досліджень і аналітики.
- Порівняльні запити з оглядами, рейтингами та аналітикою.
- Запити щодо цін і угод, які базуються на відкритій інформації або офіційних сторінках.
- Питання після покупки на основі технічної підтримки і довідкових матеріалів.
Джерела даних для формування AI-переліку запитів
Відсутність усталеної методології змушує команди формувати набір запитів з кількох основних джерел, кожне з яких має свої недоліки.
Основні типи джерел
- Пошукові дані. Часом беруть ключові слова бренда та їхні варіанти у форматі «People Also Ask». Такі набори зазвичай налічують від 25 до кількох десятків запитів і виглядають дуже формально, далеко не відповідаючи природнім довгим запитам, які реально пишуть покупці.
- Панельні й клікові дані. Деякі платформи пропонують доступ до реальних сесій у чатботах або клікової статистики, що відображає справжню поведінку користувачів. Проте в ніші B2B такі дані швидко звужуються.
- Мова клієнтів. Транскрипти дзвінків продажів, техпідтримка, відгуки та пошуки на сайтах — все це багате джерело контексту, але в основному містить запити вже існуючих клієнтів.
- Моделювання повного простору запитань. Новий підхід, як у платформі Searchable, яка створює «Всесвіт Запитів» на базі архітектури сайту, портфоліо продуктів, мовлення покупців, органічного пошуку й панельних даних чатботів. Наприклад, для великої платформи було створено майже 30 000 потенційних питань, з яких понад 7000 стосувались маркетингу, контенту і клієнтського сервісу.
Важливо розуміти, що рангування за кількома десятками запитів — це шум, а присутність у сотнях релевантних — справжній сигнал успіху. Розмір і глибина вибірки мають ключове значення.
Поради для формування набору запитів
- Визначати пріоритети, базуючись на бізнес-цілях, а не на розмірі вибірки.
- Охоплювати всі етапи воронки, з особливим акцентом на питання порівняння та ціни, де відбувається найбільша зміна думок покупців.
- Регулярно оновлювати набір відповідно до змін у продуктах, ціновій політиці та способах формулювання покупцями запитів.
Відповідність пріоритетів запитів до позиції бренду та етапу воронки
Яку частину простору запитів варто опрацьовувати найбільше — залежить від статусу бренда:
- Новачки у насиченій категорії: мають робити фокус на усвідомленні, коли покупці тільки знайомляться з проблемою і ще не сформували шорт-лист.
- Визнані лідери: виграють, якщо інвестують у контент для етапів порівняння та ціноутворення, де покупці схильні змінювати свої вподобання.
- Компанії, орієнтовані на утримання клієнтів: повинні починати з контенту для післяпродажного обслуговування.
Для кожного етапу потрібен свій формат контенту:
- Усвідомлення: докладні пояснення, освітні статті, галузеві гіди.
- Порівняння: сторінки з порівняннями, аналітика, огляди та рецензії.
- Ціни: відкриті і зрозумілі прайси, плани та контрактні умови.
- Після продажу: база знань, інструкції, технічна підтримка.
Структура відповіді має починатися зі сформульованого питання, містити достовірні джерела і регулярно оновлюватися.
Покупці продовжуватимуть ставити запитання, які не зафіксовані жодним ключовим інструментом, і користувач AI отримає відповіді з усіма брендами — навіть якщо бренд і не особливо помітний. Наприклад, контент допомоги HubSpot відповідає не тільки за свою компанію, а й фактично покриває всю категорію. Ті, хто найбільш ретельно досліджує всесвіт питань, контролюють, в яких відповідях вони з’являються. Решта дізнаються про це із звітів про втрати і виграші.