🧠 Нейросеть решает, кто попадет в шорт-лист покупателя — аналитики
🧠 Нейросеть решает, кто попадет в шорт-лист покупателя — аналитики Борьба за клиента начинается не в офисе продаж, а на этапе диалога с нейросетью. Искусственный интеллект все чаще сам формирует список подходящих ЖК, и попасть туда может только застройщик с понятным цифровым следом, выяснили аналитики компании «Ашманов и партнеры». А их результаты исследования проанализировали в «НДВ Супермаркет Недвижимости». На запрос вроде «купить квартиру в Москве» ИИ больше не выдает просто ссылки. Он начинает диалог: уточняет бюджет, район, важность метро или школ. В итоге рынок сужается со 100 комплексов до всего нескольких вариантов. При этом разные модели (от «Алисы AI» до GigaChat) ведут себя по-разному: ▪️ Одни начинают с обзора рынка. ▪️ Другие сразу называют конкретные проекты. ▪️ Третьи опираются на внешние источники. В обычных запросах нейросеть находит около 1,6 риск-маркера. Но стоит задать вопрос про надежность застройщика — число рисков взлетает почти до 16: задержки строительства, суды, жалобы дольщиков. При этом пользовательский контент (отзывы жителей, обсуждения сроков сдачи) становится критически важным фактором репутации уже заселенных домов. Если информация о проекте представлена фрагментарно или противоречиво, он просто не попадает в выборку покупателя, отметила Татьяна Подкидышева, исполнительный директор «НДВ Супермаркет Недвижимости». По данным исследования, после ответа ИИ большинство пользователей (64%) рассматривают лишь 2–3 варианта. То есть первичный отбор происходит внутри сервиса, и его сложно отследить через обычную веб-аналитику. Человек может даже не кликать по ссылкам, но спустя время найти понравившийся проект самостоятельно. 👉 Для застройщиков теперь важен не столько охват, сколько устойчивость присутствия бренда во всех сценариях запросов. А пользователям эксперты советуют помнить: нейросети могут ошибаться или опираться на устаревшие данные. Для эксперимента использовались 7 систем. Проверялись как широкие запросы, так и прикладные, а также отдельно репутационные. В проанализированных ответах было собрано 547 ссылок на 193 уникальных домена.