Звонки из ChatGPT конвертируются в лиды лучше всех каналов — и что с этим делать эксперту

Летом 2025 года аналитическая компания Invoca опубликовала отчёт по звонкам из разных каналов — и один показатель выбился из общей картины. Лиды из ChatGPT квалифицируются в 49% случаев. Это на 10 процентных пунктов выше среднего по семи отслеживаемым каналам. Выше, чем Google Business Profiles, выше, чем платная реклама.

Смотрите, в чём тут дело: данные собраны с реальных звонков — более 70 миллионов разговоров, 600 миллионов минут, 10 отраслей. Это не теория про «ИИ меняет мир». Это измеримый сигнал.

Разберём, что за ним стоит, где данные неполные — и как это вписывается в логику продаж через контент.

Что такое «лид из ChatGPT» и как его считали

Invoca отслеживает звонки и анализирует их содержание с помощью собственной платформы. Когда звонок приходит с атрибуцией на ChatGPT — его помечают как «реферальный от ChatGPT». Дальше считают: сколько таких звонков квалифицировались как лиды, и сколько из них конвертировались прямо во время разговора.

Базовые цифры по всем каналам выглядят так:

• Около 56% звонков вообще принимаются живым человеком.
• Если звонок длится дольше 30 секунд — принимаемость растёт до ~71%.
• Из принятых звонков примерно 38% квалифицируются как лиды.
• Из лидов около 42% конвертируются прямо в звонке.

ChatGPT-звонки — выше по первому показателю (49% vs 38%) и примерно на уровне среднего по второму (40% vs 42%).

Тут есть нюанс: Invoca не раскрывает, сколько именно звонков пришло через ChatGPT. Они сами говорят, что общий объём пока «очень низкий». Когда ставка считается с маленькой базы — она менее устойчива, чем та же ставка по миллионам звонков из платного поиска. Это важно держать в голове, читая цифру 49%.

Почему ChatGPT-лиды квалифицируются лучше: логика, которая работает

Объяснение, которое предлагает Invoca, — простое и убедительное. Человек, который перед звонком «поговорил» с ChatGPT о своей проблеме, уже прошёл часть пути к решению. Он сформулировал запрос, сравнил варианты, возможно, получил рекомендацию конкретного бизнеса — и только потом набрал номер.

Это классическая идея: чем дальше покупатель по пути принятия решения, тем выше вероятность, что разговор будет предметным. Ассистент выступает как фильтр намерения ещё до первого контакта.

Похожую динамику фиксировали и другие исследования. Например, ранее в 2025 году Adobe отметила, что AI-реферальный трафик в американском ритейле за год превратился из худшего по конверсии в один из лучших — с конверсией на 42% выше среднего. Гипотеза та же: «исследование» уже произошло внутри ассистента.

Для тех, кто строит продажи через контент в эпоху AI-поиска, это важный сдвиг. Раньше аудитория «дозревала» через ваши посты, статьи, email. Теперь часть этого прогрева берёт на себя нейросеть.

Где данные заканчиваются — и что ещё неизвестно

Отчёт интересный, но у него есть несколько слепых пятен, о которых честно говорят сами авторы.

Проблема атрибуции. Непонятно, как именно Invoca соединяет звонок с ChatGPT. Нажал человек на ссылку прямо из чата? Увидел номер в ответе ассистента? Или просто нашёл компанию через ChatGPT, потом загуглил её название, а потом позвонил? Последний сценарий в большинстве стандартных отчётов засчитается как «брендовый поиск», а не как «ChatGPT». Значит, реальное влияние ассистента на звонки, скорее всего, выше, чем показывает отчёт.

Нет Gemini, Claude, Perplexity. Invoca прямо указывает: ChatGPT — единственная языковая модель, генерирующая в их датасете измеримый объём звонков. Остальные ассистенты пока не дают достаточно данных. Это не оценка качества — просто порог измеримости ещё не достигнут.

Нет временны́х рамок. Методология не уточняет период сбора данных. Это значит, что тренды внутри года не видны — а рынок AI-поиска меняется быстро.

Разрыв между квалификацией и конверсией. Вот что любопытно: человек из ChatGPT квалифицируется как лид лучше, чем из других каналов. Но конвертируется во время звонка — примерно так же, как все остальные. Качество лида выше на входе, но дальше разница исчезает. Почему? Invoca не даёт ответа, но намекает на одну деталь: 64% бизнесов вообще не предлагают клиенту совершить покупку или записаться на приём во время звонка. Проблема не в трафике — проблема в том, что делает менеджер, когда трубку подняли.

Что это меняет в подходе к контенту

Если человек «дозревает» внутри ChatGPT ещё до того, как обратится к вам — это меняет логику работы с контентом.

Раньше путь выглядел примерно так: пост → подписка → прогрев → продажа. Нейросеть встраивается между «пост» и «подписка». Она читает ваш контент (или то, что о вас написано в сети), формирует у человека мнение — и либо рекомендует вас, либо нет.

Несколько практических выводов:

1. Ваша «цифровая репутация» в AI важна. Чтобы ChatGPT рекомендовал вас, о вас должно быть что читать. Это не SEO в старом смысле — это присутствие в индексе ChatGPT и содержательный контент, который ассистент может использовать как источник.
2. Формат «сравнение и выбор» — ваш друг. ChatGPT часто отвечает на вопросы типа «кого выбрать» или «чем X лучше Y». Контент, который объясняет вашу специфику и отличие от аналогов, работает именно здесь.
3. Человек приходит уже «тёплым». Если ваша аудитория пишет вам в личку после того, как «поспрашивала ChatGPT» — это не случайность. Это сигнал, что первичный фильтр уже сработал. Вам остаётся не «продать», а подтвердить то, что человек уже почти решил.

Логику «контент → прогрев → продажа» стоит рассматривать шире — с учётом того, что присутствие вашего бренда в AI-ответах становится частью воронки.

Сигнал, за которым стоит следить

Invoca сами говорят: это пока не канал для инвестиций, а сигнал для наблюдения. Объём звонков из ChatGPT мал. Цифра 49% статистически менее устойчива, чем данные по платному поиску.

Но направление — понятное. Если AI-ассистенты продолжат расти как точка первого контакта с информацией о бизнесах и экспертах, то вопрос сместится: не «как привлечь трафик из поиска», а «как выглядеть в глазах нейросети, которая формирует мнение до первого касания».

Для эксперта с блогом это означает: контент перестаёт быть просто инструментом прогрева подписчиков. Он становится «сырьём», из которого AI собирает рекомендации. И чем точнее, честнее и конкретнее вы описываете свою работу — тем больше шансов, что ассистент порекомендует именно вас.

Тут стоит вспомнить разрыв, о котором говорит отчёт: квалификация высокая, конверсия — средняя. Если у вас та же картина (люди приходят «тёплыми», но не покупают) — дело, скорее всего, не в трафике. Дело в том, что происходит после первого касания. Оптимизация цепочки после первого контакта — отдельная работа, и она стоит внимания.

Короткий итог

Данные Invoca — не повод переделывать стратегию прямо сейчас. Но они хорошо иллюстрируют то, что многие уже чувствуют интуитивно: AI-ассистенты становятся частью пути клиента. Человек «думает» вместе с ChatGPT — и приходит к вам уже с определённым решением.

Для эксперта с блогом это означает одно: контент должен быть достаточно конкретным, чтобы ассистент мог на него опереться. Не «посты ни о чём», а чёткое позиционирование, реальные примеры, понятный продукт.

Если хотите разобраться, как выстроить такую систему — без лишних усложнений — заходите в мой Telegram-канал. Там разборы, наблюдения и конкретные схемы — без инфобизнес-шума.

По мотивам материала Search Engine Journal «ChatGPT Calls Turn Into Leads More Often: Invoca Report».

100 нейросетей
для экспертов

Подборка, которой реально пользуются — пришлю на почту. Без спама, отписка в один клик.

Для решения
любых задач

Для роста
и эффективности

Для бизнеса
и карьеры

🎁 Заберите 100 нейросетей для экспертов

Получить подборку Соглашаюсь на обработку email и получение писем