Бренды уходят в тень алгоритмов: почему структурированные данные стали новой валютой
Бренды теряют видимость в поиске. В генеративной выдаче выигрывают те, кого ИИ способен корректно интерпретировать. Как продвигаться в изменившихся условиях, в Pressfeed.Журнале рассказал управляющий партнер Insight Analytics Владимир Кравченко.
За последние пять лет поиск изменился. Между брендом и потребителем появился новый посредник — большая языковая модель (LLM). Она не отправляет пользователя по ссылкам, а формирует готовый ответ, собирая данные из разных источников.
По данным SparkToro и Datos, в марте 2025 года доля кликов по органической выдаче Google в США снизилась до 40% против 44% годом ранее. В ЕС и Великобритании — с 47% до 43%. Параллельно растет доля zero-click-запросов, когда пользователь получает ответ прямо на странице поиска: 27% в США и 26% в Европе.
Мы связываем этот сдвиг с распространением AI-обзоров и генеративной выдачи. Вывод однозначный: важна не позиция в рейтинге, а способность сайта быть понятным алгоритму.
Топ больше не гарантирует трафик
По данным Semrush, доля запросов с Google AI Overviews в 2025 году выросла кратно — с 6% в январе до пиковых 25% летом, закрепившись к осени на уровне около 15%. Если в начале года AI-обзоры касались преимущественно информационных запросов, то к осени в них активно вошли коммерческие и транзакционные сценарии.
Исследование Pew Research Center за март 2025 года показывает: присутствие в AI-обзоре не гарантирует переходов. Кликабельность снижается почти вдвое — до 8% против 15% в стандартной выдаче. При этом 26% пользователей завершают поиск прямо на странице ответа, не переходя на сайты.
Генеративный поиск уже работает в сегментах «что выбрать» и «где купить». Для бизнеса это означает смену метрики успеха: важно не просто быть в выдаче, а попасть в список источников, которым доверяет модель.
Вопрос для бизнеса теперь звучит иначе: как стать источником, который ИИ выберет для ответа?
Как компании уже зарабатывают на структурированных данных
По данным BrightEdge, качественная семантическая разметка увеличивает вероятность попадания сайта в генеративный ответ ИИ на 40–60% в зависимости от отрасли. Разметка перестает быть технической деталью SEO и становится фактором выручки.
Туристический концерн TUI в 2025 году столкнулся с падением спроса при стабильных SEO-позициях. Пользователи получали рекомендации от ИИ-ассистентов и не переходили на сайт. Компания внедрила GEO-мониторинг (Generative Engine Optimization), чтобы понять, как языковые модели представляют бренд и где он теряется в ответах.
После адаптации контента и структурирования данных конверсия в бронирование из каналов ИИ-ассистентов выросла на 15%. Цитируемость бренда в ответах моделей увеличилась на 30%.
Платформа Faire, соединяющая бренды и независимые магазины, столкнулась с другой проблемой: при высоких позициях в обычной выдаче предложения компании не попадали в Google AI Overviews.
Аудит показал, что разметка сайта недостаточно детализирована для генеративного поиска. После расширения атрибутов Schema.org и перехода на передачу данных через JSON-LD в режиме реального времени количество упоминаний Faire в AI-обзорах по коммерческим запросам выросло на 40%.
Говорить на языке алгоритмов: практическая стратегия для бизнеса
Компании нужен не точечный апгрейд, а перестройка инфраструктуры сайта. Генеративный поиск требует машиночитаемой модели данных — на уровне архитектуры, а не отдельных страниц.
1. Сущности через Schema.org
Генеративная модель ищет не текст, а объекты: товар, услугу, бренд, локацию. Если продукт не размечен как сущность с атрибутами — ценой, наличием, характеристиками, условиями доставки — для алгоритма он практически не существует. Чем детальнее структура, тем выше шанс попасть в ответ.
2. Передавать данные в формате, удобном для машин
JSON-LD остается самым удобным способом передачи структурированных данных. Он не перегружает HTML и позволяет передавать сложные иерархии. В условиях динамических AI-обзоров скорость и чистота передачи данных становятся конкурентным фактором.
3. Обновлять данные в реальном времени
ИИ генерирует ответы на основе доступной информации «здесь и сейчас». Если на сайте указано наличие товара, которого уже нет, модель фиксирует недостоверность. Актуальность данных становится новым критерием релевантности.
4. Мониторить генеративную выдачу
Традиционный SERP больше не отражает реальную видимость. Бизнесу необходимо внедрять GEO-мониторинг: отслеживать, входит ли бренд в пул источников для целевых запросов и как именно его цитирует модель. Если компания не попадает в ответ ИИ, первое место в классическом поиске не имеет значения.
Структурированные данные — это уже не инструмент SEO, а базовый уровень цифровой зрелости. Раньше мы оптимизировали контент под людей. Теперь мы фактически пишем инструкции для машин. Вопрос не в позиции в поиске, а в том, понимает ли алгоритм связь между вашим продуктом и потребностью пользователя. Если вы не описали свои товары на языке машин, для рынка вы просто не существуете.
В генеративной экономике видимость — это не позиция, а интерпретация. Побеждают не те, кто выше в списке, а те, чьи данные структурированы, точны и регулярно обновляются. Для российского бизнеса это уже не вопрос маркетинга, а фактор конкурентоспособности.
Комментарии