Предвзятость в поиске: видимость, восприятие и контроль

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.