Adobe запустила Adobe Brand Visibility - новый продукт в составе Adobe CX Enterprise, который помогает бизнесу контролировать видимость и доверие к бренду на AI-платформах и в ответах LLM. Решение позиционируется как первый продукт компании для генеративной оптимизации (GEO) и использует большой массив реальных AI-запросов для анализа.
Adobe Brand Visibility - что это и почему важно для бизнеса
Новое направление
- генеративная оптимизация (GEO)
Adobe объявила о релизе Adobe Brand Visibility как части своей платформы CX Enterprise. Компания называет это первым продуктом для генеративной оптимизации (GEO) после покупки Semrush в мае. В основе решения - объединение технологий Adobe LLM Optimizer и AI Optimization от Semrush, а также аналитика на базе почти 300 миллионов реальных AI-запросов - по утверждению Adobe, крупнейшая глобальная база такого рода. Практическая цель - помочь брендам оставаться видимыми, заслуживать доверие и быть выбранными в ответах генеративных систем и других AI-интерфейсов.
Что меняет рост AI-трафика
Данные Adobe, которые компания привела вместе с анонсом, иллюстрируют масштаб изменений: AI-трафик на сайты ретейла в США вырос на 1,324% с октября 2024 по май 2026, в сегменте travel - на 2,215% за тот же период. Это означает, что всё больше покупателей начинают поиск и исследование продуктов через LLM-инструменты и AI-агрегаторы, а не через традиционные страницы результатов поисковых систем (SERP). Как объяснила Лони Старк, вице-президент по стратегии и продукту в Adobe: раньше выдача была страницей с ссылками - теперь ответы кажутся случайными, но на деле формируются системно, и у компаний нет инструментов, чтобы этим управлять.
Чем Adobe Brand Visibility поможет маркетологам и SEO
Инструмент ориентирован на два ключевых вызова: определить, по каким запросам LLM выдает ответы о товарах и услугах, и убедиться, что бренд представлен там корректно и предпочтительно. Для команд это значит: анализ промптов и ответов, понимание точек входа на AI-платформах и оптимизация контента/данных продукта под шаблоны генеративных ответов. На практике это включает проверку точности информации о продукте, улучшение структурированных данных, подготовку коротких авторитетных фрагментов (snippets) и работу с репозиторием часто задаваемых промптов.
Что делать маркетологу и владельцу бизнеса прямо сейчас
- Провести аудит контента и данных продукта: убедиться, что карточки товара, описания и метаданные актуальны и структурированы для машинного потребления.
- Мониторить AI-трафик и новую метрику видимости на генеративных поверхностях: сегментируйте трафик от LLM и отслеживайте влияние на конверсии.
- Обновить атрибуцию: AI-ответы могут закрывать путь покупки вне традиционных каналов, нужно настроить сквозную аналитику и новые правила attribution.
- Тестировать промпты и целевые ответы: готовьте и оптимизируйте короткие «авторитетные» фрагменты, которые модель может цитировать.
- Скоординировать продуктовые и PR-команды: брендовое позиционирование в ответах AI требует согласованной информации и быстрых исправлений.
Ограничения и на что обратить внимание
Adobe Brand Visibility - инструмент для видимости на AI-поверхностях, но он не отменяет классические SEO-практики: структурированные данные, скорость сайта и качество контента остаются критичными. Кроме того, модели и форматы выдачи у разных генеративных систем различаются - универсального рецепта нет. Поэтому инструмент полезен как часть комплексной стратегии: мониторинг, оптимизация и подготовка контента для машинного потребления.
Короткий вывод
Запуск Adobe Brand Visibility - знак, что рынок переходит к системной работе с генеративной выдачей. Рост AI-трафика делает управление брендовой видимостью на LLM-поверхностях вопросом конкурентоспособности. Маркетологам и SEO-специалистам стоит начать с аудита данных продукта, адаптации контента под промпты и настройки аналитики для новых источников трафика.
Источник: MarTech
Adobe Brand Visibility - что это и почему важно для бизнеса
Новое направление
- генеративная оптимизация (GEO)
Adobe объявила о релизе Adobe Brand Visibility как части своей платформы CX Enterprise. Компания называет это первым продуктом для генеративной оптимизации (GEO) после покупки Semrush в мае. В основе решения - объединение технологий Adobe LLM Optimizer и AI Optimization от Semrush, а также аналитика на базе почти 300 миллионов реальных AI-запросов - по утверждению Adobe, крупнейшая глобальная база такого рода. Практическая цель - помочь брендам оставаться видимыми, заслуживать доверие и быть выбранными в ответах генеративных систем и других AI-интерфейсов.
Что меняет рост AI-трафика
Данные Adobe, которые компания привела вместе с анонсом, иллюстрируют масштаб изменений: AI-трафик на сайты ретейла в США вырос на 1,324% с октября 2024 по май 2026, в сегменте travel - на 2,215% за тот же период. Это означает, что всё больше покупателей начинают поиск и исследование продуктов через LLM-инструменты и AI-агрегаторы, а не через традиционные страницы результатов поисковых систем (SERP). Как объяснила Лони Старк, вице-президент по стратегии и продукту в Adobe: раньше выдача была страницей с ссылками - теперь ответы кажутся случайными, но на деле формируются системно, и у компаний нет инструментов, чтобы этим управлять.
Чем Adobe Brand Visibility поможет маркетологам и SEO
Инструмент ориентирован на два ключевых вызова: определить, по каким запросам LLM выдает ответы о товарах и услугах, и убедиться, что бренд представлен там корректно и предпочтительно. Для команд это значит: анализ промптов и ответов, понимание точек входа на AI-платформах и оптимизация контента/данных продукта под шаблоны генеративных ответов. На практике это включает проверку точности информации о продукте, улучшение структурированных данных, подготовку коротких авторитетных фрагментов (snippets) и работу с репозиторием часто задаваемых промптов.
Что делать маркетологу и владельцу бизнеса прямо сейчас
- Провести аудит контента и данных продукта: убедиться, что карточки товара, описания и метаданные актуальны и структурированы для машинного потребления.
- Мониторить AI-трафик и новую метрику видимости на генеративных поверхностях: сегментируйте трафик от LLM и отслеживайте влияние на конверсии.
- Обновить атрибуцию: AI-ответы могут закрывать путь покупки вне традиционных каналов, нужно настроить сквозную аналитику и новые правила attribution.
- Тестировать промпты и целевые ответы: готовьте и оптимизируйте короткие «авторитетные» фрагменты, которые модель может цитировать.
- Скоординировать продуктовые и PR-команды: брендовое позиционирование в ответах AI требует согласованной информации и быстрых исправлений.
Ограничения и на что обратить внимание
Adobe Brand Visibility - инструмент для видимости на AI-поверхностях, но он не отменяет классические SEO-практики: структурированные данные, скорость сайта и качество контента остаются критичными. Кроме того, модели и форматы выдачи у разных генеративных систем различаются - универсального рецепта нет. Поэтому инструмент полезен как часть комплексной стратегии: мониторинг, оптимизация и подготовка контента для машинного потребления.
Короткий вывод
Запуск Adobe Brand Visibility - знак, что рынок переходит к системной работе с генеративной выдачей. Рост AI-трафика делает управление брендовой видимостью на LLM-поверхностях вопросом конкурентоспособности. Маркетологам и SEO-специалистам стоит начать с аудита данных продукта, адаптации контента под промпты и настройки аналитики для новых источников трафика.
Источник: MarTech