45% потребителей используют AI для рекомендаций бизнеса: что это меняет для локального маркетинга

Самое заметное изменение за год — резкий рост использования AI для поиска локального бизнеса.

В 2025 году только 6% потребителей обращались к AI за рекомендациями бизнеса. В 2026 году таких стало 45%. За один год показатель вырос в 7,5 раза.

При этом AI уже занял третье место среди инструментов, которые потребители используют для рекомендаций локального бизнеса, уступая только поисковикам и социальным сетям.

Это важный сигнал для локального маркетинга. Ещё недавно присутствие бизнеса в AI можно было рассматривать как перспективное направление, которым стоит заняться «на будущее». Теперь потенциальный клиент уже может начать поиск ресторана, клиники, магазина или другой компании не с карты или поисковика, а с вопроса к нейросети.

При этом речь не идёт о полном отказе от традиционного поиска. Скорее, пользователь добавляет новый инструмент к уже существующим. Сам BrightLocal отмечает, что путь от первого интереса до покупки становится более фрагментированным: потребители ищут информацию в большем количестве мест.

Согласно исследованию, главным AI-инструментом для рекомендаций бизнеса остаётся ChatGPT: им пользовались 31% участников исследования.
На втором месте — Google AI Mode с 23%. Далее идут Gemini, Microsoft Copilot и Claude.

Для локального маркетинга это означает важную вещь: AI-поиск нельзя свести к работе с одной конкретной нейросетью.

Потребитель может спросить ChatGPT, воспользоваться AI Mode в Google или обратиться к другому инструменту. Кроме того, AI-функции постепенно встраиваются в уже привычные поисковые и потребительские сервисы.

Поэтому вместо стратегии «попасть в ChatGPT» постепенно формируется более широкая задача — быть заметным в новой экосистеме AI-поиска.

Отношение потребителей к рекомендациям нейросетей уже нельзя назвать однозначно скептическим.

Среди активных пользователей AI 63% доверяют рекомендациям AI-инструментов, и только 10% относятся к ним с недоверием. Среди людей, которые пока не используют AI для таких задач, уровень доверия значительно ниже: 53% не доверяют AI-рекомендациям бизнеса.

Ещё показательнее сравнение с отзывами. 42% всех потребителей считают рекомендации AI настолько же заслуживающими доверия, как отзывы, а среди активных пользователей AI этот показатель достигает 64%.

Похоже, здесь работает эффект привычки: чем чаще человек использует AI и получает от него полезные ответы, тем естественнее становится обращаться к нему и при выборе бизнеса.

Для маркетологов это означает, что AI постепенно переходит из категории «дополнительный источник информации» в категорию реального инструмента принятия решения.

Высокое доверие не означает, что потребители готовы принимать ответ нейросети без проверки.

Напротив, 97% пользователей AI хотя бы иногда перепроверяют рекомендации по реальным отзывам. При этом 42% делают это всегда. Ещё один показатель осторожности — 88% пользователей проверяют отзывы, которые AI использует в ответе: 51% пытаются убедиться, что отзыв настоящий, а 37% смотрят на его источник.

Получается новый сценарий локального поиска:
AI → рекомендация → проверка отзывов → решение.

Нейросеть может помочь быстро составить список подходящих компаний, но перед окончательным выбором человек всё ещё хочет увидеть реальные отзывы и убедиться, что рекомендация соответствует действительности.

Для бизнеса это принципиально важно. Если AI рекомендует компанию, а пользователь открывает её карточку и видит устаревшую информацию, низкий рейтинг или большое количество неотвеченных негативных отзывов, доверие может исчезнуть уже на следующем этапе.

Поэтому развитие AI-поиска не отменяет работу с репутацией. Наоборот, требования к качеству цифрового присутствия становятся выше.

AI используется не только для рекомендаций. Нейросети и платформы начинают автоматически обобщать большое количество отзывов, чтобы пользователь мог быстро понять основные темы и общее настроение клиентов.

И здесь исследование BrightLocal показывает ещё одну важную цифру: 50% потребителей доверяют AI-саммари отзывов, а среди активных пользователей AI — уже 71%.

При этом пользователи не готовы полностью отказаться от первоисточника:

• 23% готовы принять решение, опираясь только на AI-саммари;
• 59% переходят к профилю отзывов и изучают дополнительную информацию;
• только 18% полностью пропускают AI-саммари.

Таким образом, AI-саммари становятся промежуточным слоем между большим массивом клиентских отзывов и решением пользователя.
Человеку уже не обязательно читать сотни комментариев, чтобы понять общую картину. Он может сначала посмотреть краткое резюме, увидеть основные темы, а затем открыть несколько конкретных отзывов, если информация важна для принятия решения.

Рост популярности AI-саммари меняет отношение бизнеса к работе с отзывами.

Раньше основными показателями репутации обычно считались:

• средняя оценка;
• количество отзывов;
• динамика рейтинга;
• доля положительных и отрицательных отзывов;
• скорость и качество ответов компании.

Теперь появляется ещё один вопрос: какие устойчивые характеристики бизнеса повторяются в клиентской обратной связи?

Например, у ресторана в десятках отзывов могут регулярно встречаться темы:

• быстрое обслуживание;
• внимательные официанты;
• большие порции;
• удобная доставка.
• Или, наоборот:
• долгое ожидание;
• проблемы с бронированием;
• ошибки в заказах.

Для отдельного клиента это набор независимых историй. При анализе большого массива отзывов это уже повторяющиеся темы, которые позволяют составить более целостное представление о компании.

BrightLocal отмечает, что AI-саммари помогают пользователям быстро увидеть такие паттерны, хотя отдельные детали — например, фотографии, конкретный опыт клиента или дату публикации — могут потеряться. Поэтому для важных покупок пользователи всё ещё обращаются к оригинальным отзывам.

Для бизнеса вывод простой: важно не только сколько отзывов он получает, но и что клиенты из раза в раз говорят о компании.

Ещё один важный сигнал исследования — изменение роли привычных площадок.

Доля потребителей, которые используют Google Отзывы, за год снизилась с 83% до 71%. При этом AI и другие площадки становятся дополнительными источниками информации о бизнесе.

Это не означает, что Google или Яндекс поиск перестал быть важен. Сам BrightLocal отдельно подчёркивает: потребители не отказываются от Google, а их путь к покупке становится более фрагментированным.

Сегодня человек может:

• спросить AI, где пообедать;
• получить несколько рекомендаций;
• открыть сайт одной из компаний;
• посмотреть карточку на картах;
• прочитать отзывы;
• проверить фотографии;
• сравнить несколько вариантов;
• только после этого сделать выбор.

Каждая из этих точек контакта влияет на итоговое впечатление о бизнесе.

Поэтому стратегия «главное — хорошо выглядеть в Google или Яндексе» постепенно становится недостаточной. Бизнесу нужно следить за тем, как он представлен на разных площадках и насколько согласованную картину получает потребитель.

Исследование BrightLocal позволяет выделить несколько практических выводов.

1. AI уже нельзя считать экспериментальным каналом
45% потребителей уже обращались к нему за рекомендациями локального бизнеса. Это достаточно большая аудитория, чтобы учитывать AI при планировании локального маркетинга.

2. Нельзя ограничиваться одной площадкой
Потребитель получает информацию из разных источников, а AI может формировать ответ на основе информации из интернета, включая сайты компаний, локальные каталоги, отзывы, социальные сети и другие источники.

3. Репутация становится частью AI-поиска
Пользователь может увидеть рекомендацию AI, но затем проверяет её по реальным отзывам. Поэтому работа с отзывами остаётся важной даже в сценарии, где первый контакт с компанией произошёл через нейросеть.

4. Нужно анализировать не только рейтинг, но и содержание отзывов
Важно понимать, какие сильные и слабые стороны бизнеса чаще всего отмечают клиенты. Именно повторяющиеся темы позволяют увидеть реальную картину клиентского опыта.

5. AI стоит регулярно проверять
Если компания хочет понимать, как она выглядит в новом канале поиска, полезно периодически задавать AI типовые запросы клиентов и проверять:

• появляется ли бизнес среди рекомендаций;
• какую информацию о нём приводит нейросеть;
• какие характеристики выделяет;
• какие источники использует;
• соответствует ли ответ актуальной информации.

При этом результаты AI не стоит воспринимать как стабильную позицию в поисковой выдаче: ответы могут меняться в зависимости от запроса, источников и самого инструмента.

Когда бизнес представлен на десятках площадок, вручную контролировать актуальность данных и отзывы становится сложно.

Особенно это заметно у компаний с большим количеством филиалов: ошибка в одной карточке может затеряться среди сотен других, а негативный отзыв — остаться без ответа.

Поинтер объединяет управление данными компании на 30+ платформах и сбор отзывов с 60+ источников. В сервисе можно работать с отзывами из одного окна, отслеживать рейтинг и его динамику, отвечать на комментарии, искать дубли и фейковые карточки.

Отдельное направление — анализ содержания отзывов с помощью ИИ и их суммаризация. Это позволяет не просто собирать клиентскую обратную связь, а быстрее находить повторяющиеся темы и понимать, какие аспекты бизнеса чаще всего отмечают посетители.
В условиях распределённого локального поиска такой подход помогает смотреть на репутацию комплексно: не как на рейтинг одной карточки, а как на совокупность информации, которую видят клиенты на разных площадках.

Главное

AI быстро становится новой точкой входа в локальный поиск: за год доля потребителей, использующих его для рекомендаций бизнеса, выросла с 6% до 45%. Но исследование показывает и другое: пользователи пока не готовы полностью передавать выбор нейросети. Они проверяют рекомендации по отзывам, изучают источники и обращают внимание на реальный клиентский опыт.

Поэтому задача локального маркетинга меняется не с «продвижения бизнеса в AI», а с расширением зоны контроля: компания должна быть заметной, актуальной и убедительной на всех основных точках контакта — от карт и отзывных площадок до новых AI-инструментов.