Четыре тренда лидогенерации в B2B: как технологии меняют процесс продаж

ИИ становится частью клиентского поиска

Сегодня клиенту не обязательно открывать десятки сайтов и вручную сравнивать предложения. Он формулирует задачу для искусственного интеллекта: «Найди компании, которые умеют решать такую-то проблему, работают с предприятиями нашего масштаба, имеют определенный опыт и экспертизу и соответствуют таким-то требованиям». В результате ИИ помогает собрать срез по рынку, объяснить разницу между подходами и подготовить вопросы поставщикам. 

В свою очередь, у бренда теперь задача — попасть в этот ответ с релевантной и убедительной информацией. 

Основные шаги для попадания в нейровыдачу:

• Улучшите структуру сайта. Добавьте четкие разделы с ценами, кейсы и экспертные статьи, блоки FAQ. ИИ любит конкретику и прямые ответы на вопросы в самом начале текста. 
• Работайте с геосервисами и NAP-данными. Для локального бизнеса критически важно, чтобы название, адрес и номер телефона были абсолютно одинаковыми на Яндекс Картах, в 2ГИС и на сайте. 
• Собирайте свежие отзывы. Нейросети оценивают репутацию по отзывам. Следите за тем, чтобы рейтинг был высоким, а отзывы появлялись регулярно (особенно за последние три месяца).
• Увеличивайте качество упоминаний. Вместо погони за количеством ссылок стремитесь к экспертным упоминаниям на авторитетных внешних площадках, в СМИ и профильных блогах. Это могут быть кейсы, аналитика, исследования, обзоры. 

Как проверить видимость компании в нейровыдаче. Взять 10–15 запросов, с которыми потенциальные клиенты ищут продукт или подрядчика, и задать их нескольким ИИ-системам. 

Посмотреть: 

• появляется ли компания там вообще; 
• понятно ли, чем компания занимается;
• кого рекомендуют вместо нее или помимо нее;  
• как описывают конкурентов; 
• какие критерии используют при сравнении; 

• на какие источники опираются и есть ли среди них качественно оформленные продуктовые страницы;
• что вообще знают о специализации компании.

Такой эксперимент быстро показывает разницу между тем, как компания воспринимает собственное позиционирование, и тем, как она выглядит снаружи.

Также нужно понять, показывает ли ИИ ваш опыт и экспертность. Для этого нужно выяснить, есть ли в выдаче кейсы с результатами и представлены ли специалисты компании в отраслевом информационном поле.

Растет ценность человеческой экспертности

Продавец все чаще перестает быть первым источником информации — как я уже написал выше, сейчас эта функция перешла к ИИ. Это не уменьшает роль менеджера, а поднимает требования к экспертности: нужно понять, насколько корректные выводы уже сделал клиент, какие варианты применимы, где есть ограничения. 

В этом году у меня была встреча с потенциальным клиентом. До разговора он уже провел через ИИ исследование рынка консалтинговых услуг и сравнил разные варианты решений для своей ситуации. Клиент сразу хотел обсуждать, что из найденного подойдет его компании.

Я быстро увидел, что список от ИИ не учитывал ни бюджет компании, ни ее ограничения. Мы разбирали пункт за пунктом: что из этого действительно применимо, а что клиент понял слишком буквально.

В этом и заключается работа менеджера как эксперта в 2026 году: разобрать готовую информацию от ИИ с учетом контекста конкретной компании. 

Как говорить с клиентом о результатах, а не фичах. Презентуем сложный продукт правильно

В игру активнее вступает ABM-маркетинг

По данным Forrester, типичное B2B-решение о покупке включает в среднем 13 внутренних и 9 внешних участников, влияющих на решение. Для более сложных и стратегических закупок их число увеличивается. 

В ситуациях с большим количеством заинтересованных лиц все чаще применяют так называемый ABM (account-based marketing) — маркетинг ключевых клиентов.

ABM-маркетинг — это стратегический подход в B2B, при котором компания рассматривает каждого крупного клиента как отдельный рынок и выстраивает с ним персональное взаимодействие. В отличие от классического маркетинга, который привлекает много массовых лидов, ABM концентрируется на заранее выбранном списке организаций, и далее работает только с ними. По накопленным сигналам отдел маркетинга определяет момент, когда та или иная компания созрела для контакта, и передает информацию продажам.

По данным 6sense, в 2024 году ABM-подход был у 64% маркетинговых команд в B2B, в 2025-м уже почти у 80%. Опрос Demand Gen Report 2026 года дает похожую цифру: почти 80%. При этом большинство программ пока молодые: в 2025 году больше 80% компаний с ABM оценили свою работу как «только начали» или «выстроили частично».

Кому подходит ABM. B2B-компаниям с высоким средним чеком. Если одна сделка приносит миллионы, точечная работа с десятком целевых аккаунтов окупает вложения. Чем дороже продукт и длиннее цикл сделки, тем выгоднее ABM. 

Также подходит компаниям с узким кругом потенциальных клиентов. Когда весь рынок — это 50–200 организаций (например, поставщики оборудования для ТЭЦ, разработчики ПО для банков), массовый маркетинг просто не сработает. ABM здесь не выбор, а вполне адекватный подход. 

Кому не подходит. Если сделок много, чек небольшой, а клиент решает за пару дней — скорее всего, персональная работа не окупится. Не спасет и крупный клиент, если он покупает быстро и без согласований. Рано браться за ABM и тем, у кого нет четкого портрета клиента.

Не подходит компаниям с малым маркетинговым бюджетом. ABM требует инвестиций в инструменты (CRM, платформы для таргетинга по аккаунтам, аналитику), контент, синхронизацию маркетинга и продаж. Если ресурсов недостаточно для системной работы с выбранными аккаунтами, полноценный ABM лучше не запускать.

Автоматизация работает только после порядка

Задач для автоматизации лидогенерации хватает:

• поиск компаний; 
• обогащение данных; 
• анализ сайтов; 
• персонализация коммуникации;
• квалификация и приоритизация лидов; 
• аналитика по лидам.

Все это можно автоматизировать, но сначала стоит проверить, работает ли процесс вручную. Здесь чаще всего и кроется ошибка, которую вижу постоянно: компании пытаются автоматизировать то, что и без автоматизации толком не работает.

Если нет понятного целевого сегмента, критериев квалификации и аналитики, автоматизация не наведет порядок — она усилит неразбериху. Логика здесь такая: сначала выстроенный процесс и данные, потом автоматизация.