Согласно исследованию Fractl и Search Engine Land, 27% брендов уже сталкивались с тем, что ИИ искажал информацию о них. У 14% это повлияло на отношения с клиентами, сделки или PR-ситуации.
При этом только 24% маркетологов отслеживают видимость своих брендов в LLM — и этот показатель почти не изменился с 2025 года. Большинство компаний узнают о проблеме только тогда, когда клиент или партнёр сообщает им о несоответствиях.
Галлюцинации ИИ — это не гипотетическая угроза. Они уже бьют по репутации и выручке. И проблема будет только расти: потребители всё чаще используют ИИ-поиск, но доверяют ему всё меньше.
Доверие к ИИ-поиску рухнуло
В 2025 году 82% потребителей находили ИИ-поиск более полезным, чем традиционный. В 2026 году эта цифра упала до 54% — снижение на 28 процентных пунктов за год. Лагерь скептиков вырос в шесть раз: с 3% до 17%. При этом 70% потребителей используют ИИ-инструменты для поиска чаще, чем год назад.
Парадокс: люди всё чаще обращаются к ИИ, но доверяют ему меньше. Они не отказываются от технологии, но относятся к ней с подозрением. Особенно когда речь идёт о брендах.
Кейси Либерт, сооснователь Fractl, поясняет: «Мёдовая луна закончилась». Потребители столкнулись с реальностью: ИИ ошибается, галлюцинирует и искажает факты. И когда эти ошибки касаются брендов, последствия могут быть серьёзными.
ИИ-галлюцинации: почему они происходят
ИИ-галлюцинации — это когда нейросеть уверенно выдаёт ложную информацию как факт. В контексте брендов это может выглядеть так:
- ИИ приписывает компании продукт, которого у неё нет
- Нейросеть искажает характеристики существующего продукта
- Модель даёт ложные рекомендации, основанные на неактуальных или неверных данных
Почему это происходит? Исследователи выделяют три основные причины:
Устаревшие данные. Модели обучаются на данных, собранных в разное время. Если компания обновила продукт, но в обучающей выборке осталась старая информация, ИИ может выдать неактуальные сведения.
Алгоритмические смещения. Нейросети опираются на статистические паттерны. Если в обучающих данных бренд упоминается редко или в негативном контексте, модель может воспроизводить эти искажения.
Недостаток структурированной информации. Как показало исследование SEJ, LLM предпочитают «заработанные медиа» (earned media) из надёжных источников. Если у бренда нет качественных упоминаний в авторитетных изданиях, нейросеть может игнорировать его или интерпретировать неверно.
Что говорят данные: бренды в зоне риска
Исследование Fractl показывает: бренды уже страдают от ИИ-искажений. 27% столкнулись с ошибками в ИИ-ответах. У 14% эти ошибки привели к реальным последствиям — от потерянных сделок до репутационных кризисов.
При этом 76% маркетологов не отслеживают, что говорят о их брендах нейросети. Компании не знают, какие ошибки ИИ транслируют о них, пока не столкнутся с негативными последствиями.
Аудитория, которая сильнее всего страдает от этой проблемы, — молодые потребители. 54% поколения Z говорят, что активное использование ИИ в маркетинге снижает их доверие к бренду. Для сравнения: среди бумеров этот показатель — 32%, среди поколения X — 33%. Женщины также более критичны к ИИ в маркетинге (44% против 34% у мужчин).
Потребители хотят прозрачности
84–91% потребителей хотят, чтобы AI-контент был маркирован. Видео — 91%, изображения — 90%, аудио — 87%, тексты — 84%. Однако только 20% организаций всегда маркируют использование ИИ. Треть компаний вообще никогда этого не делают.
Потребители не против ИИ как инструмента. Они против того, чтобы бренды использовали его без контроля, факт-чекинга и прозрачности. Как отмечает Либерт: «Потребителей беспокоит не использование ИИ в маркетинге. Их беспокоит, когда бренды используют его для всего маркетингового процесса без проверок и контроля».
При этом почти половина маркетологов признают, что не проверяют факты в AI-сгенерированном контенте. А 48% говорят, что ИИ делает их работу быстрее, но более шаблонной. Только 26% считают, что ИИ сделал их работу и быстрее, и лучше.
Что делать брендам: три шага к защите
Исследователи из Fractl и SEJ предлагают практический план действий.
- Мониторинг. Начните отслеживать, что говорят о вашем бренде нейросети. Проверьте ChatGPT, Gemini, Perplexity и Google AI Overviews. Задокументируйте, что соответствует действительности, что устарело, а что откровенно ложно. Сделайте мониторинг регулярным — не дожидайтесь, пока ошибка станет публичным кризисом.
- Создание «источников истины». LLM предпочитают «заработанные медиа» — упоминания в авторитетных изданиях. Инвестируйте в цифровой PR, публикуйте оригинальные исследования и экспертные статьи. Как показывает исследование Ahrefs, брендовые веб-упоминания показали самую сильную корреляцию с появлением в AI-ответах — сильнее, чем любой другой фактор.
Убедитесь, что на вашем сайте есть чёткая, структурированная информация. Используйте Schema-разметку, публикуйте FAQ, создавайте страницы с точными описаниями продуктов. Чем больше структурированных данных, тем меньше пространства для ИИ-галлюцинаций. - Юридические аспекты. В Европе уже действует EU AI Act, который требует прозрачности в использовании ИИ. Маркировка AI-контента становится не просто этической рекомендацией, а юридическим требованием. Даже если ваш бизнес не в Европе, готовьтесь: регуляторы по всему миру ужесточают требования к ИИ-прозрачности.
Почему ИИ-галлюцинации будут только расти
Данные показывают: маркетологи ускоряют внедрение ИИ, но не успевают за качеством. 53% маркетинговой работы уже выполняется с помощью ИИ (в 2025 году было 38%). Эквивалент одного полного рабочего дня в неделю перешёл на AI-ассистированные процессы за 12 месяцев.
При этом 54% маркетологов приоритезируют GEO/AEO, но только 15% инвестируют в оригинальные исследования и данные. А это самый надёжный способ защититься от ИИ-галлюцинаций. Как отмечает Либерт: «Оригинальные, проприетарные исследования — один из самых сложных контентных активов для ИИ, чтобы воспроизвести, синтезировать или коммодитизировать».
Практический вывод
ИИ-галлюцинации — это не техническая проблема. Это проблема управления репутацией. Бренды, которые внедрят мониторинг, создадут «источники истины» и будут прозрачны в использовании ИИ, получат преимущество. Те, кто проигнорирует эти риски, рискуют потерять доверие клиентов и сделки.
Как резюмирует Кейси Либерт: «ИИ не убьёт доверие. Необученный контроль убьёт». Инфраструктура управления ИИ-контентом — факт-чекинг, юридический контроль, оценка предвзятости — должна быть построена до того, как проблема станет кризисом.
Проблема ИИ-галлюцинаций решаема — бренды, которые начнут мониторинг и создание «источников истины» сегодня, смогут не только защитить репутацию, но и получить преимущество перед конкурентами, которые останутся в зоне риска.
Инвестиции в качественные данные и прозрачность использования ИИ станут таким же стандартом, как финансовая отчётность или юридический комплаенс — и компании, которые внедрят это первыми, укрепят доверие клиентов и партнёров.
