15 экспертов по AI и маркетингу, за которыми стоит следить в LinkedIn в 2026-2027

За какими экспертами по AI и маркетингу стоит следить в LinkedIn в 2026-2027 году?

LinkedIn сегодня - одно из самых интересных мест для наблюдения за развитием AI, digital-маркетинга, SEO, AI Search, GEO, MarTech и автоматизации. Но проблема уже не в нехватке информации - ее слишком много. Каждую неделю появляются новые AI-модели, агенты, маркетинговые инструменты и громкие заявления о смерти SEO, конце Google или скорой замене маркетологов искусственным интеллектом.

Поэтому Juice Digital Agency отобрало 15 экспертов по AI и маркетингу в LinkedIn, за которыми действительно стоит следить в 2026-2027 году. Это не рейтинг популярности: важнее были оригинальные идеи, практическая ценность и работа с темами, которые уже меняют маркетинг.

15 экспертов по AI и маркетингу - короткий список

Если читать только пятерых: Ethan Mollick, Paul Roetzer, Scott Brinker, Michael King, Rand Fishkin.

Как мы выбирали экспертов?

Количество подписчиков не было главным критерием. Мы смотрели на оригинальность контента, практический опыт, качество аргументации и регулярную работу с AI в бизнесе, AI Search/GEO, SEO, MarTech, автоматизацией, content marketing и измерением.

1. Ethan Mollick - AI и будущее работы

LinkedIn: Ethan Mollick

Профессор Wharton Ethan Mollick - один из самых полезных источников для понимания AI без рекламного шума технологической индустрии. Он регулярно тестирует новые модели и анализирует, как AI меняет работу, организации и роль человека в принятии решений.

Чему у него учиться? как разумно разделять работу между человеком и AI, а не только писать более удачные промпты.

2. Allie K. Miller - AI в бизнесе и AI-агенты

LinkedIn: Allie K. Miller

Allie K. Miller фокусируется на внедрении AI в бизнес, AI-first организациях и агентных workflows. Ценность ее подхода в том, что AI рассматривается как рабочая система компании, а не отдельный инструмент.

Чему у него учиться? как перестраивать процесс, а не просто ускорять старый процесс с помощью AI.

3. Paul Roetzer - AI в маркетинге

LinkedIn: Paul Roetzer

Основатель Marketing AI Institute Paul Roetzer - одна из наиболее последовательных фигур на пересечении AI и маркетинга. Он много пишет об AI literacy, ответственности руководства и системном внедрении.

Чему у него учиться? как перейти от случайных AI-экспериментов к маркетинговой системе компании.

4. Christopher S. Penn - AI, аналитика и digital-маркетинг

LinkedIn: Christopher S. Penn

Christopher S. Penn соединяет generative AI с аналитикой, данными, измерением и автоматизацией. Его контент технически глубже среднего LinkedIn-потока и часто начинается с правильного вопроса: как мы узнаем, что это действительно работает?

Чему у него учиться? как измерять AI как бизнес-инструмент и не путать результат с vanity metrics.

5. Scott Brinker - MarTech и AI

LinkedIn: Scott Brinker

Scott Brinker много лет картирует индустрию MarTech. State of Martech 2026 показывает огромную, но быстро меняющуюся экосистему, где традиционный SaaS, AI-native продукты и собственные решения компаний начинают сходиться.

Чему у него учиться? как меняется вся технологическая инфраструктура маркетинга, а не только отдельные AI-инструменты.

6. Michael King - AI Search, SEO и GEO

LinkedIn: Michael King

Основатель iPullRank Michael King - один из самых интересных источников по технической стороне AI Search. Его работа вокруг Relevance Engineering помогает смотреть дальше вопроса о том, как попасть в ответ ChatGPT.

Чему у него учиться? как retrieval, relevance и структура информации меняют SEO и GEO.

7. Rand Fishkin - zero-click marketing и исследование аудитории

LinkedIn: Rand Fishkin

Сооснователь Moz и руководитель SparkToro Rand Fishkin фокусируется на audience research и zero-click marketing. Это особенно важно в мире, где человек может встретить бренд на нескольких платформах до первого перехода на сайт.

Чему у него учиться? почему клик больше не является единственной единицей ценности маркетинга.

8. Amanda Natividad - контент-маркетинг и zero-click

LinkedIn: Amanda Natividad

Amanda Natividad - одна из самых практичных фигур в теме zero-click content. Ее подход напоминает: в LinkedIn, социальных сетях и AI Search контент должен приносить ценность еще до клика.

Чему у него учиться? как создавать контент, полезный сам по себе и одновременно растящий спрос на бренд.

9. Lily Ray - SEO, E-E-A-T и AI Search

LinkedIn: Lily Ray

Lily Ray известна работой с алгоритмами Google, E-E-A-T, качеством контента и SEO. В эпоху AI Search эта перспектива становится еще важнее: сигналы доверия и авторитетности никуда не исчезают.

Чему у него учиться? почему техническое SEO, качество и репутация остаются фундаментом AI visibility.

10. Ann Smarty - GEO, SEO и AI visibility

LinkedIn: Ann Smarty

Ann Smarty активно соединяет традиционное SEO с GEO, AI visibility, Reddit и присутствием бренда за пределами собственного домена. Это помогает смотреть на оптимизацию как на более широкую систему цифровой репутации.

Чему у него учиться? как думать о том, что интернет в целом знает о бренде, а не только о содержании его сайта.

11. Andy Crestodina - контент-маркетинг и конверсия

LinkedIn: Andy Crestodina

Andy Crestodina много лет фокусируется на content strategy, analytics и conversion. В эпоху AI его перспектива помогает не потерять бизнес-результат, когда контент можно производить почти бесконечно.

Чему у него учиться? как связывать контент с намерением пользователя, конверсией и реальной бизнес-ценностью.

12. Mike Rizzo - Marketing Operations и AI-автоматизация

LinkedIn: Mike Rizzo

Mike Rizzo и сообщество MarketingOps следят за ростом роли систем, интеграций и автоматизации в маркетинге. Граница между marketer, automation specialist и marketing engineer становится все тоньше.

Чему у него учиться? как маркетинговые команды переходят от использования инструментов к построению систем.

13. Aleyda Solis - SEO и AI Search

LinkedIn: Aleyda Solis

Aleyda Solis - сильный технический и международный SEO-эксперт с выраженным экспериментальным подходом. В AI Search это особенно ценно, потому что рынок переполнен выводами из одного теста или одного скриншота.

Чему у него учиться? как тестировать, документировать и сравнивать прежде, чем объявлять новую AI Search тактику универсальной истиной.

14. Wil Reynolds - SEO, аналитика и revenue

LinkedIn: Wil Reynolds

Wil Reynolds давно соединяет SEO, данные и бизнес-результат. Это особенно важно сейчас, когда появляются новые метрики: AI citations, mentions, share of answer и AI referral traffic.

Чему у него учиться? всегда связывать метрики видимости с pipeline, клиентами и revenue.

15. Andrew Ng - развитие AI-технологий

LinkedIn: Andrew Ng

Andrew Ng не маркетолог - и именно поэтому он в списке. Его материалы помогают понимать развитие AI-технологий, агентов и моделей до того, как эти изменения превращаются в маркетинговый хайп.

Чему у него учиться? понимать технологию на уровень глубже ее маркетинговой интерпретации.

Если у вас есть время только на пятерых

Для минимального AI & Marketing radar мы бы выбрали Ethan Mollick, Paul Roetzer, Scott Brinker, Michael King и Rand Fishkin. Вместе они дают пять разных перспектив: AI и работа, AI-маркетинг, MarTech, AI Search/SEO/GEO и audience/zero-click.

5 тенденций, которые уже видны в работе этих экспертов

1. AI переходит от инструмента к инфраструктуре

Первый AI-виток помогал писать, суммировать и генерировать. Следующий встраивает AI в процессы, данные и многошаговые workflows. Главный вопрос уже не в том, какой AI-инструмент вы используете, а в том, где AI встроен в работу компании.

2. Search становится больше Google

Discovery распределяется между Google, AI-ответами, ChatGPT, соцсетями, Reddit, YouTube и другими источниками. SEO не исчезает - оно расширяется до Search & AI visibility. Подробнее эту границу разбираем в руководстве по AI SEO, GEO и AEO.

3. Клик теряет монополию на ценность

Покупатель может увидеть бренд в LinkedIn, затем спросить AI, позже поискать бренд в Google и только потом зайти на сайт. Поэтому visibility, citations, branded search, qualified traffic и revenue нужно оценивать вместе.

4. Посредственный AI-контент теряет ценность

Если любой может быстро генерировать статьи, преимущество создают данные, эксперименты, реальные кейсы, мнение, опыт, репутация и узнаваемый голос бренда.

5. Роль маркетолога меняется

Ценнее становится специалист, который соединяет маркетинг, данные, AI, автоматизацию и бизнес-мышление: определяет проблему, выбирает метрику, проверяет гипотезу и принимает решение.

Как использовать этот список на практике

Не подписывайтесь механически на всех 15. Выберите по одному человеку на AI, AI Marketing, AI Search, MarTech и Content/Audience. Раз в неделю сохраняйте 2-3 идеи и спрашивайте: что изменилось, важно ли это нашему бизнесу и что можно проверить за следующие 30 дней?

Что это значит для компаний в Латвии?

У небольших организаций может быть преимущество: короткая цепочка принятия решений позволяет быстрее тестировать AI workflows. Но последовательность должна быть такой: проблема → процесс → данные → AI → инструмент. Не наоборот. Более широкий контекст - в статье об AI-маркетинге в Латвии 2026.

Что будет важнее всего в маркетинге 2027?

AI перестает быть отдельной темой и становится слоем под SEO, контентом, аналитикой, рекламой, CRM, research и Marketing Operations. Поэтому ценность будет не у того, кто знает 100 AI-инструментов, а у команды, которая понимает, где AI дает измеримый бизнес-результат. Подробнее - в статье о маркетинговых трендах 2027 года.

Вывод: следите не за самыми громкими, а за теми, кто помогает думать

В 2026 году информационное преимущество - уже не доступ к информации. Google, LinkedIn и AI есть у всех. Преимущество - способность отбирать правильные сигналы. Поэтому этот список - не рейтинг инфлюенсеров, а практический информационный фильтр.

Если хотите превратить эти принципы в конкретный план, посмотрите наши услуги digital-маркетинга.

Часто задаваемые вопросы