Алгоритмічничний формат репутації цифрової присутності, нова економіка журналістики та боротьба за інформаційну владу

У світовій журналістиці відбувається інституційна та персональна трансформація, наслідки якої можуть виявитися не менш масштабними, ніж поява соціальних мереж, віртуальних світів, цифрової ідентичності та платформ, що поєднують поточність, оперативність, ситуативну суб’єктність людини та її цифрових інструментів/агентів.

Штучний інтелект та його екосистема можливостей поступово змінює механізми цінування, сприйняття та поширення інформації, професійного визнання статусу, місії, візії та змін масштабування суб’єктності у формуванні громадської думки громад, середовищ та просторів.

Поки редакції шукають способи використання нових технологій для інституційних ЗМІ, PR-індустрія вже  намагається перетворити потокову алгоритмічно-цифрову видимість журналістів на вимірюваний і комерційно значущий ресурс монетарної мотивації, мобілізації та примусу.

Американське видання Fast Company у статті Піта Пачала «Journalists now have an AI reputation and PR is keeping track» від 9 жовтня 2026 року звертає увагу на показову тенденцію: журналістів починають оцінювати за тим, наскільки часто їхні матеріали цитують ChatGPT, Gemini та інші генеративні системи.

Фактично формується нова категорія інформаційного впливу  — алгоритмічна репутація (персональне маркування автора).

Традиційні критерії журналістського авторитету  —  довіра аудиторії, професійне визнання, впливовість видання, суспільний резонанс публікацій  —  доповнюються показником цифрової присутності у відповідях штучного інтелекту на платформах ГШІ.

Це змінює співвідношення сил не лише на медіаринку, а й на когнітивній арені знань планетарних масштабів. Водночас виникає значно ширше питання: хто визначатиме цінність та контролюватиме/верифікуватиме інформаційні джерела, на основі яких мільйони людей формуватимуть свої уявлення про політику, економіку та суспільні процеси?

Нова ієрархія журналістського авторитету

5 березня 2026 року компанія Muck Rack представила AI Visibility Badges  —  інструмент, який розподіляє журналістів і видання за рівнем цитованості у відповідях штучного інтелекту. Рейтинги формуються на основі понад 15 мільйонів цитувань, зафіксованих системою Generative Pulse, та оновлюються щомісяця.

14 липня Cision запустила AI Visibility Dashboard  —  платформу для моніторингу присутності брендів, журналістів і медіа у відповідях ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity та інших систем.

За дослідженнями, на які посилається Fast Company, журналістські матеріали забезпечують приблизно 20–30% посилань у відповідях AI-пошуковиків.

Особливо промовистий інший показник: за даними дослідження Muck Rack «What Is AI Reading?», оприлюдненого в грудні 2025 року, збіг між журналістами, до яких звертаються PR-фахівці, та джерелами, які цитують системи штучного інтелекту, становив лише 2%.

Це результат конкретного дослідження, а не універсальна характеристика медіаринку. Проте він демонструє, наскільки традиційні уявлення про інформаційну впливовість суб’єктів медіавиробництва, прив’язаних до аудиторій та середовищно-просторових ландшафтів тих чи інших ЗМІ, журналістів, брендів тощо можуть відрізнятися від алгоритмічних пріоритетів, вподобань та заданості експертизи відбору для цитування чи посилання. Зауважимо до того ж, що цитування та пряме посилання для ГШІ не є, на жаль, нормою, швидше винятком.

Десятиліттями світові медіабренди  —  The New York Times, The Wall Street Journal, Financial Times  —  мали очевидну перевагу в першочерговому доступі до політичних лідерів, керівників корпорацій та ексклюзивної інформації.

Тепер вузькоспеціалізовані видання отримують додаткові можливості в алгоритмічному розподілі авторитетності та вагомості.

Наприклад, дослідницька компанія SemiAnalysis стала помітним джерелом експертної інформації в дискусіях про напівпровідники та експортні обмеження. У сфері біотехнологій спеціалізовані медіа STAT, Endpoints News і Fierce Biotech, за даними PR-агентства 5W, демонструють високу цитованість у генеративних системах. У туристичній індустрії подібні позиції має Skift.

Алгоритмічні агрегатори можуть надавати перевагу тематичній глибині, фаховій верифікованій експертизі та логічно-точній відповідності конкретному запиту перед загальною універсально-масштабованою престижністю видання.

Це потенційно можлива перспектива тенденції сприяння для автономно-дискретних та незалежних журналістів, науковців й невеликих експертних груп / спільнот та редакцій. Але її демократизувальний ефект не варто переоцінювати.

Висока алгоритмічно-цифрова цитованість ще не засвідчує професійної доброчесності, наукової новизни та перспективності. Добре структурований матеріал, насичений статистикою, посиланнями та спеціалізованою термінологією, може створювати тло / образ експертності навіть тоді, коли містить тенденційно-обмежені чи неадекватні висновки.

Алгоритм цифрового бачення контентного контексту ГШІ здатний підсилювати згадуваність джерела, не гарантуючи достовірності всіх його тверджень, на відміну від відомого й авторитетного медіа чи платформи, які відповідають за потоково-темпоритмічну адекватність реаліям.

І саме тут починаються серйозні проблеми для традиційної журналістики.

Алгоритмічно-цифрова присутність як капітал та нова валюта медіаринку

Поява AI-рейтингів в середовищі авторів розширило палітру верифікованих джерел, що можуть не співпадати з медіаландшафтом території чи простору. Це призводить до поступових змін в економічному складнику природи журналістської репутації. Якщо матеріали автора регулярно використовуються генеративними системами, це може підвищувати його привабливість для редакцій, видавців, організаторів професійних заходів та PR-структур.

Піт Пачал звертає увагу на цікаву перспективу: журналісти спеціалізованих видань можуть отримати ширший доступ до високопосадовців і керівників корпорацій, які раніше віддавали перевагу великим медіа. Так формується своєрідний професійний ресурс (алгоритмічно-цифрова впізнаваність як універсальний капітал) , заснований на видимості автора (цифрова публічна присутність) в системах генеративного штучного інтелекту. У перспективі цей механізм може створити ефект самопідсилення. Журналіст, якого часто цитує ШІ, привертає більше уваги комунікаційних служб, отримує нові можливості для інтерв’ю та публікацій, а це потенційно зміцнює його інформаційні позиції.

Проте виникає питання методології (алгоритмічно-цифрової експертизи) – як саме шукає алгоритм і що вимірює алгоритмічний рейтинг: кількість згадувань, рівень частоти присутності, частоту прямих чи контекстних посилань, позитивну тональність, позицію джерела у відповіді чи реальний вплив на аудиторію?

Результати можуть відрізнятися залежно від мовної моделі, формулювання запиту, часу перевірки та доступного масиву інформації.

До того ж історія цифрових комунікацій уже знає спроби кількісного оцінювання репутації. Сервіс Klout, який вимірював вплив користувачів соціальних мереж, свого часу привернув значну увагу PR-індустрії, але припинив існування у травні 2018 року. Про закриття Klout та суперечності навколо достовірності його рейтингів повідомляло, зокрема, Wired.

Отже, нові AI-рейтинги ще мають довести власну методологічну сталість та надійність при масштабуванні охоплення контенту.

Інакше журналістика ризикує отримати чергову систему оцінювання, яка стимулюватиме/спонукатиме авторів пристосовувати зміст матеріалів до мінливих алгоритмічних показників.

PR-індустрія вже освоює нові механізми та масштаби впливу

Найактивніше до технологічних змін адаптується сфера корпоративних комунікацій. Раніше PR-кампанії були орієнтовані на публікації у впливових медіа, телевізійні виступи, пошукову оптимізацію та соціальні мережі. Тепер компанії прагнуть забезпечити присутність своїх повідомлень безпосередньо у відповідях генеративного ШІ.

Показовий приклад наводить Fast Company: коли Walmart оголосила про майбутню зміну генерального директора, комунікаційна команда відстежувала реакцію не лише традиційних медіа, а й систем штучного інтелекту.

Це свідчить про появу нового напряму репутаційного менеджменту.

Ще цікавіші результати дослідження Muck Rack: пресрелізи, які цитуються генеративними системами, містять приблизно вдвічі більше статистичних даних та у 2,5 раза більше маркованих пунктів порівняно з матеріалами, які не потрапляють до відповідей.

Звичайно, ці показники не доводять, що саме структура тексту забезпечує цитування. Проте вони дають PR-фахівцям підстави експериментувати з формою та змістом корпоративних повідомлень.

Уявімо фармацевтичну компанію, яка просуває новий препарат. Її комунікаційний відділ організовує серію публікацій із результатами досліджень, експертними коментарями та порівняльними таблицями. Якщо такі матеріали регулярно використовуватимуться генеративними системами, корпоративна інтерпретація переваг препарату може опинитися поряд із незалежними науковими оцінками. Для користувача, який отримує готову відповідь, походження окремих тверджень не завжди буде очевидним.

Подібні механізми потенційно застосовні до енергетики, фінансового сектору, технологічної індустрії та політичних комунікацій. І тут виникає небезпечна перспектива: компанії з великими інформаційними бюджетами можуть отримати додаткові можливості впливати на джерельну базу генеративних відповідей.

Політичний вимір: хто визначатиме інтерпретацію подій?

Особливої ваги та значення ця трансформація набуває у сфері політичної комунікації. Соціальні мережі вже продемонстрували, наскільки ефективно алгоритмічні механізми можуть використовуватися для поширення політичних повідомлень, мобілізації прихильників та формування емоційного ставлення до суспільних проблем. Наприклад, німецька AfD активно використовує TikTok та інші цифрові платформи, зокрема для комунікації з молодою аудиторією.

У науковій статті «Who won the feed? TikTok campaigning of the Alternative for Germany (AfD) and the Left in Germany’s 2025 federal election», опублікованій у журналі Electoral Studies у 2026 році, дослідниці Вікторія Пальчикова та Юлія Шульте-Клос проаналізували 3702 публікації в TikTok.

Вони встановили, що AfD ефективно використовувала технічні можливості платформи, зокрема хештеги та дуети, тоді як Die Linke активніше залучала аудиторію через гумор, популярні аудіотренди та участь користувачів.

Інше дослідження, «Engagement with political videos on TikTok during the 2025 German federal election», опубліковане в EPJ Data Science у березні 2026 року, охопило 25 292 відео німецьких політиків. Його автори виявили, що відео з негативними емоціями та ворожістю до інших груп частіше викликали активну реакцію користувачів, ніж повідомлення з позитивною емоційністю.

Ці результати демонструють, наскільки політична комунікація залежить від механізмів цифрових платформ.

Генеративний ШІ створює новий простір політичного протиборства, де на перший план виходять цифрові експертизи перехоплення уваги, залишаючи в минулому лінійно-ситуативну політичну конкуренцію, в якій ще простежувалися цінності державотворення.

Припустімо, напередодні виборів громадянин запитує ChatGPT: «Яка політична партія найкраще захищає інтереси малого бізнесу в Німеччині?»

Відповідь залежатиме від джерел, які використовує система, їхньої актуальності, достовірності та особливостей алгоритмічної фіксації, відбору, ранжування та узагальнення.

Якщо інформаційне середовище систематично насичується матеріалами, які представляють певну партію головним захисником підприємців, ці повідомлення потенційно можуть впливати на зміст генеративних відповідей.

Ефективність таких стратегій ще потребує емпіричної перевірки. Однак сама можливість цілеспрямованого формування інформаційного середовища заслуговує уваги.

Показовим історичним прикладом є російська інформаційна операція Doppelganger, у межах якої створювалися сайти, що імітували відомі європейські медіа. Метою було поширення політичних наративів під виглядом журналістських матеріалів.

Ця операція детально досліджена організацією EU DisinfoLab, яка створила спеціальну базу матеріалів про Doppelganger.

The European External Action також описала використання фальшивих сайтів і профілів, що імітують авторитетні медіа та політичних діячів.

Цей випадок не є доказом успішної операції захоплення й формування станів домінування для системного маніпулювання генеративним ШІ. Проте він демонструє, як синтетичні інформаційні кампанії використовують авторитет медійних брендів для легітимізації власних повідомлень. У середовищі генеративного ШІ такі практики можуть набути нових форм.

Політичну рекламу користувач зазвичай ідентифікує як спробу переконання (нав’язування). Відповідь штучного інтелекту нерідко сприймається як нейтральне узагальнення інформації.

Ця відмінність сприйняття та алгоритмічно-цифрова наївність створює додаткові ризики для глокального демократичного процесу.

Алгоритмічний gatekeeping: нова концентрація інформаційної влади

У теорії масових комунікацій поняття gatekeeping описує механізми відбору інформації, яка потрапляє до суспільного простору. Традиційно цю функцію кон’юнктурного дизайну публічної рельності виконували редактори та журналісти, що достеменно володіли контекстом та палітрою актуальностей моменту. З розвитком соціальних мереж значну частину інформаційного відбору перебрали на себе рекомендаційні алгоритми. Генеративний ШІ поглиблює цей процес.

Система, зазвичай таргетовано, може одночасно відбирати джерела, узагальнювати їх, визначати співвідношення аргументів та формулювати висновки.

Уявімо користувача, який хоче зрозуміти причини економічної кризи. Раніше він міг ознайомитися з кількома публікаціями, порівняти позиції економістів та сформувати власну оцінку. Тепер достатньо одного запиту до генеративної системи.

Які економічні школи будуть представлені у відповіді? Чи з’являться критичні оцінки урядової політики? Наскільки помітними будуть незалежні дослідники? Ці питання безпосередньо пов’язані з механізмами алгоритмічного відбору та культури алгоритмічно-цифрової доброчесності на території, де діє алгоритм.

Особливе занепокоєння викликає концентрація такого монопольного впливу в руках обмеженої кількості великих транснаціональних технологічних компаній. Їхні рішення щодо джерел, пошукових механізмів, правил цитування та способів подання інформації можуть впливати на суспільні уявлення про події. При цьому користувач часто не має достатніх можливостей оцінити, чому система обрала саме ці джерела.

Таким чином, алгоритмічний gatekeeping стає питанням інформаційного плюралізму, прозорості та суспільного контролю над цифровою інфраструктурою.

Економічний парадокс: хто зароблятиме на журналістській праці?

Існує ще одна суперечність, яка може визначити майбутнє медіаіндустрії. Журналісти інвестують ресурси в розслідування, інтерв’ю, перевірку фактів і підготовку аналітичних матеріалів. Генеративні системи можуть використовувати результати цієї роботи для формування відповідей, не забезпечуючи пропорційного переходу читачів на сайти першоджерел.

Цей конфлікт уже має конкретні юридичні та комерційні прояви. 27 грудня 2023 року The New York Times подала позов проти OpenAI та Microsoft, звинувативши компанії в неправомірному використанні захищених авторським правом матеріалів.

Як повідомляло Reuters, позов стосувався використання мільйонів журналістських матеріалів для навчання систем штучного інтелекту. Відповідачі заперечували відповідні претензії.

Натомість медіахолдинг Axel Springer, якому належать Politico та Business Insider, 13 грудня 2023 року уклав партнерську угоду з OpenAI щодо використання журналістського контенту. Угода передбачала використання матеріалів видань Axel Springer у відповідях ChatGPT із зазначенням джерел та посиланнями на оригінальні публікації, а також використання контенту для розвитку моделей ШІ.

Ці приклади демонструють два різні підходи до розподілу економічної цінності інформації.

Водночас алгоритмічна видимість може створювати нові бізнес-можливості для спеціалізованих медіа.

Піт Пачал звертає увагу на перспективи платних експертних продуктів на зразок Politico Pro, які орієнтовані на професійну аудиторію, готову оплачувати глибоку аналітику.

За наведеними у Fast Company оцінками, річний дохід Politico Pro перевищує 125 мільйонів доларів. Однак успіх такої моделі не гарантований. Навіть сильна експертна репутація не завжди забезпечує достатній попит на дорогі інформаційні продукти. Закриття Axios Pro Policy у 2025 році, яке також згадує Пачал, демонструє комерційні ризики цього сегмента.

Тому майбутнє журналістики, ймовірно, залежатиме від здатності редакцій поєднувати алгоритмічно-цифрову присутність авторського ландшафту в глокальному комунікаційно-контентному просторі із прямими автономно-персоналізованими чи приватними відносинами з аудиторією, передплатою, спеціалізованими послугами та незалежними джерелами фінансування.

Три можливі сценарії майбутнього

Подальший розвиток алгоритмічно-цифрової присутності/репутації може відбуватися за кількома сценаріями.

Перший  —  демократизація інформаційного впливу через співучасть. Незалежні журналісти, науковці та невеликі експертні медіа отримають додаткові спроможності та поля діяльності, які будуть реально конкурувати з великими інформаційними корпораціями. Глибина досліджень, системність подачі верифікованого якісного контенту і тематично-контектстна компетентність можуть стати вагомішими за масштаб поточної аудиторії охоплення.

Другий  —  комерціалізація алгоритмічно-цифрового статусу. AI-видимість перетвориться на один із ключових візійних показників редакційної ефективності. Журналісти та видавці почнуть прискорено адаптувати свої стратегії до вимог актуальних генеративних систем ШІ, а PR-компанії  —  розробляти нові інструменти та напрями репутаційного менеджменту.

Третій  —  посилення організованого/контрольованого інформаційного впливу. Політичні сили, корпорації та інші зацікавлені структури включаться конкурентно в гонку багатошарового формування контентно-комунікаційних середовищ, з якого ГШІ отримує дані для відповідей.

Найімовірніше, ці процеси вже в дії та розвиватимуться паралельно.

Саме тому оцінювання їхніх наслідків потребуватиме міждисциплінарних комплексних досліджень на перетині комунікаційної науки, контентно-публічного студіювання, антропологічно-когнітивної стилістики, політичної соціології, медіаекономіки та технологічної етики.

Хто контролюватиме інформаційну реальність?

Публікація Fast Company фіксує початок структурних змін, значення яких виходить далеко за межі професійної репутації журналістів.

Алгоритмічна видимість поступово стає визначальним ресурсом, який можна вимірювати, комерціалізувати та використовувати в конкурентній боротьбі.

Для журналістів це відкриває нові професійні можливості, але водночас посилює залежність від технологічних платформ. Для PR-індустрії створює додаткові механізми управління репутацією. Для політичних гравців  —  потенційний канал впливу на громадську думку.

Перед суспільством постає складніше завдання: забезпечити прозорість інформаційного відбору, захистити незалежну журналістику та не допустити глокальної монополізації механізмів формування публічного знання.

Історія масових комунікацій переконливо свідчить, що кожна технологічна революція супроводжувалася перерозподілом інформаційної влади. Друкована преса, радіо, телебачення, інтернет і соціальні мережі послідовно змінювали способи впливу та взаємодію із суспільством як в національному, так і глокальному масштабі.

Генеративний штучний інтелект  стає наступним етапом розширення спроможностей цієї еволюції.

У найближчі роки боротьба за інформаційний вплив (участь, залучення, занурення) дедалі більше розгортатиметься навколо здатності визначати, які джерела алгоритми визнаватимуть дієвими, ефективними, авторитетними, перспективними, які аргументи включатимуть до відповідей і які інтерпретації подій отримуватиме суспільство.

Від того, наскільки прозорими, суспільно-доступними та підзвітними будуть ці механізми, залежатиме майбутнє справжньої журналістики, політичної конкуренції та інформаційного плюралізму.

Той, хто спроможний забезпечувати стійку суспільну значущість джерел, аргументів та інтерпретацій у різних комунікаційних середовищах, отримує додаткові можливості брати участь у формуванні екосистеми публічного знання. За умов генеративного ШІ ця конкуренція розгортається не лише за видимість окремих повідомлень, а й за контексти, у яких суспільно значущі події стають доступними для інтерпретації. У глокальному вимірі це ставить питання про те, хто визначає умови публічної присутності різних джерел, наскільки відкритими є механізми їх відбору та чи зберігає людина можливість самостійно оцінювати отримані інтерпретації, зіставляти альтернативи й формувати власне судження.

Ліна Вежель, ГО «Центр ККБ»

Зображення згенероване штучним інтелектом ChatGPT

Матеріал підготовлено на основі публікації Pete Pachal, «Journalists now have an AI reputation and PR is keeping track», Fast Company, 9 жовтня 2026 року, офіційних повідомлень Muck Rack, Cision, OpenAI, досліджень із політичної комунікації та матеріалів європейських організацій щодо інформаційних операцій. Прогнози й оцінки суспільних наслідків є авторським аналізом.