Полностью исключить предвзятость в поиске невозможно. Но можно управлять тем, как она влияет на ваш бренд и репутацию.
Важно понимать: предвзятость в поиске – это не всегда плохо. Она может быть результатом структуры системы, поведения пользователей или даже осознанного выбора. Задача маркетолога – вовремя замечать, где она проявляется, и понимать, как это отражается на видимости, восприятии и контроле.
Selection Rate и первичная предвзятость
Selection Rate (SR) – это процент, с которым тот или иной источник выбирается системой из доступных вариантов (выборы ÷ варианты × 100). Это не стандарт, но удобный способ показать первичную предвзятость в работе ИИ.
Когда система ИИ отвечает на запрос, она использует несколько источников. Но выбирает их неравномерно. Со временем одни источники становятся «любимчиками», а другие почти не появляются. Это и есть проявление предвзятости.
Для маркетолога вывод очевиден: если ваш контент редко выбирается, вы фактически становитесь невидимыми в экосистеме ИИ. Если же часто – вы укрепляете авторитет и получаете дополнительную видимость. Высокий SR работает как самоподкрепляющийся сигнал.
Примеров достаточно: такие инструменты, как Perplexity, Bing Copilot или Gemini, показывают не только ответы, но и источники. Чем чаще цитируется ваш бренд, тем выше доверие к нему. В исследованиях это называют эффектом «neural howlround» – когда определённые источники становятся настолько закреплёнными, что их почти невозможно вытеснить даже при обновлении данных.
В классическом поиске работает похожий механизм: чем выше страница в выдаче, тем больше кликов она получает. А клики помогают удерживать позиции. SR не создаёт предвзятость, а выявляет её. Вопрос лишь в том, насколько хорошо вы подготовили свой контент для отбора.
Брендинг и интерпретация
Книга «Brands on the Ballot» вводит понятие «не-нейтральный брендинг». Суть проста: любая компания всегда интерпретируется. Каждое действие – сигнал.
Примеры на виду:
- Nike поддержал Колина Каперника – часть аудитории усилила лояльность, другая ушла.
- Bud Light пригласил трансгендерного инфлюенсера – и получил масштабный скандал.
- Disney вступил в конфликт с политиками во Флориде – это сразу стало историей об идентичности бренда.
Даже операционные решения – выбор рекламной платформы, партнёрства или поставщиков – интерпретируются как позиция. Нейтральность больше не воспринимается как нейтральность. Значит, пиар и маркетинг должны учитывать интерпретацию как часть ежедневной работы.
Направленная предвзятость
Маркетологи давно применяют осознанное исключение – например, через выбор ICP (идеального клиента) или позиционирование. Это и есть направленная предвзятость: не случайная, а намеренная. По сути, это обычный маркетинг, но взгляд под другим углом.
Предвзятость в традиционном поиске
Мы знаем: поисковые алгоритмы могут формировать поведение.
- Исследование 2024 года показало: изменение порядка ссылок может менять мнение людей на 30%.
- Люди больше доверяют результатам выше в выдаче, даже если информация та же.
- Фильтры по истории поиска создают «пузырь фильтров» и ограничивают взгляд.
Кроме поведенческой, есть структурная предвзятость:
- алгоритмы любят свежесть – сайты с частыми обновлениями выигрывают;
- локальные домены (.fr, .jp) усиливают релевантность в регионе;
- крупные бренды получают приоритет над новичками, даже без лучшего контента.
Вывод для маркетолога: и доступные данные, и алгоритмы ранжирования формируют то, во что поверят пользователи.
Предвзятость в LLM
Крупные языковые модели усиливают проблему. Их обучающие данные не сбалансированы: одни голоса представлены слишком сильно, другие – почти нет. Отсюда искажения.
Факторы предвзятости:
- дизайн запросов (вопрос может подтолкнуть к определённому ответу);
- порядок документов в обучении – он влияет на результат;
- исследования MIT и Nature 2024 показали множество типов предвзятости;
- 심 даже после «тюнинга справедливости» предвзятость остаётся;
- новые чат-боты упрощают научные исследования, теряя важные детали.
То есть предвзятость в ИИ – не сбой, а норма. Задача маркетолога – не стать жертвой искажений, а управлять тем, что система берёт за основу.
Что с этим делать
- Понимать, где проявляется предвзятость. В поиске – через исследования и тесты, в ИИ – через анализ ответов, в бренде – через реакцию клиентов.
- Видеть, кто скрывает предвзятость. Поисковые системы и компании не всегда раскрывают алгоритмы. Но это не значит, что её нет.
- Относиться к предвзятости как к ясности. Когда вы выбираете аудиторию, пишете тексты или оптимизируете сайт, вы делаете выбор – и его стоит признать.
- Контролировать свой след в ИИ. Нужно публиковать структурированный контент, помеченный маркерами доверия, чтобы ИИ воспринимал его правильно.
Опасность, о которой стоит помнить
Предвзятость сама по себе не враг. Настоящая угроза – скрытая предвзятость.
Она есть в поиске, в ИИ и в восприятии брендов. Вопрос не в том, чтобы её избежать, а в том, чтобы управлять ею. Если этого не делать, кто-то другой может навязать свою версию вашей компании.
Представьте, что конкурент создаёт достаточно контента, чтобы ИИ стал описывать вашу компанию в их интерпретации. Не нужно называть вас напрямую – достаточно описывать узнаваемые черты. И тогда именно их версия бренда станет «по умолчанию».
В масштабах это может превратиться в серьёзное оружие. Whisper-кампания не обязана становиться вирусной – ей достаточно закрепиться в достаточном числе источников, чтобы ИИ начал воспринимать её как консенсус. Тогда пользователи увидят не ваш бренд, а его искажённый образ.
Это не гипотетика, а вполне возможный сценарий. Вопрос в том, готовы ли вы к такому вызову.