ИИ-поиск: что бизнес потеряет, а что сможет приобрести
Генеративные нейросети уже здесь и меняют все. Пока одни компании теряют позиции, другие находят в ИИ-ответах точку роста. В Pressfeed.Журнале R&D и СМО BARS Agency Алёна Белова анализирует главные риски и неочевидные возможности ИИ-поиска.
С приходом нейросетей привычный органический трафик начинает исчезать, аналитика превращается в черный ящик, а правила игры в digital-маркетинге переписываются заново. Разбираем на данных, как ИИ-поиск влияет на трафик и лиды, и что нужно делать бизнесу, чтобы не потерять, а приобрести в новой цифровой эпохе.
Для начала — разберемся, что именно стоит за словом «ИИ-поиск».
Кто есть кто в мире ИИ-поиска: краткий ликбез
Важно понимать, что ИИ-поиск — это не однородное явление. Условно его можно разделить на два типа, которые по-разному влияют на поведение пользователя и бизнес:
- Автономные движки ответов (ChatGPT, Perplexity, Claude). Это сервисы, куда пользователи приходят целенаправленно, минуя традиционный поиск. Их цель — не найти ссылки, а получить готовое решение: написать код, составить план, получить развернутую консультацию. Трафик от них отследить сложнее всего.
- Интегрированные в поиск ИИ-ассистенты («Яндекс.Нейро», Google AI Overviews). Это ИИ-надстройки над привычной поисковой выдачей. Они перехватывают запрос пользователя и показывают сгенерированную сводку над органическими ссылками, отодвигая их «под кат». Именно они несут главную угрозу для органического трафика.
Чтобы не путать термины: в статье мы говорим про ИИ-поиск как про любой формат, где пользователь получает готовый ответ от нейросети.
Что бизнес теряет от ИИ-поиска
Скачать PDF-инструкцию «Где и как публиковать широкоохватные статьи бесплатно»Хотя интерфейсы разные, итог для бизнеса один: между компанией и клиентом появляется мощный посредник со своим мнением. Вот чем это чревато.
1. Обесценивание контента: ваши статьи кормят ИИ бесплатно
Проблема не в том, что бизнес теряет клики. Проблема в том, что самые ценные контент-активы, в которые вложены сотни тысяч рублей и десятки часов экспертизы, обесцениваются.
Итак, ваша редакция потратила месяц на создание лучшего в рунете сравнения пяти CRM-систем. Вы лично протестировали каждый сервис, составили подробные таблицы с функциями, написали 15 000 знаков текста с плюсами и минусами. Эта статья годами приносила вам партнерский доход и лиды.
Сегодня пользователь вводит в ChatGPT запрос «сравни Trello, Asana и Jira» и получает идеальную сводку, основанную на данных из вашей статьи. ИИ за секунду извлек суть из ваших таблиц и абзацев. Пользователь получил ответ и закрыл вкладку. Ваш многонедельный труд был обесценен за мгновение.
Ваш контент по-прежнему нужен — но уже не пользователю напрямую, а ИИ как бесплатная «пища» для ответов.
Инсайт. Это не просто падение трафика, это обнуление ROI ваших прошлых инвестиций. Статья, которая годами была активом, генерирующим лиды, становится пассивом — бесплатной R&D-базой для обучения чужих нейросетей. ИИ-краулер приходит на ваш сайт, «высасывает» всю фактическую суть — цифры, выводы, уникальные данные — и уходит, не оставив взамен ничего, даже ссылки.
На скриншотах — реальный ответ ИИ-поиска на запрос о долях рынка Ozon и Wildberries. Он не только дает пользователю готовый анализ за 5 секунд, обесценивая труд десятков редакторов. Он делает нечто более коварное.
ИИ ссылается не на исследовательские агентства Data Insight и Infoline, которые потратили месяцы и огромные бюджеты на сбор этих данных. Он ссылается на новостные сайты, которые просто перепечатали их пресс-релиз.
В этой новой реальности вся работа по созданию уникальной информации остается у одних, а весь авторитет «эксперта» достается другим. Это и есть главный симптом обесценивания контента: вы становитесь невидимым R&D-отделом для нейросетей.
2. Смерть аналитики: как «темный трафик» ломает ваши воронки
И если обесценивание контента видно невооруженным глазом — статьи теряют трафик, — то второй риск куда более скрытый. Он не так заметен сразу, но бьет по самому больному месту — по аналитике и управляемости маркетинга, создавая огромную «слепую зону».
Пользователь видит ваш бренд в ответе «Яндекс.Нейро». Он не кликает по ссылке, но ваш бренд откладывается у него в сознании как авторитетный. Через день он вбивает название вашей компании в поиске или адресной строке. В вашей системе аналитики это будет либо брендовый, либо прямой заход. Вы видите, что эти каналы растут, но не можете доказать руководству, почему. Ваша воронка атрибуции сломана.
Недавнее исследование в BARS Agency, где мы проанализировали кейсы 32 российских компаний, показало, что за 90 дней активной работы над оптимизацией стратегий и сайтов для ИИ, доля такого «темного трафика» может достигать 12–15% от всей органики.
«Темный трафик» — это визиты, которые в аналитике фиксируются как прямые или брендовые, но на самом деле они были вызваны упоминанием компании в ИИ-ответе. Это искажает картину: кажется, что блог «не работает», хотя именно он стал причиной роста.
На скриншотах — прямые упоминания конкретных брендов и интернет-магазинов в «Яндекс.Нейро», ChatGPT и Gemini. Самое любопытное, что в органическом поиске «Яндекса» на первой странице (по Москве) присутствуют лишь 3 ссылки из всех представленных источников.
Ваш маркетолог видит, что прямые заходы выросли на 20%, а брендовый поиск — на 30%. Одновременно с этим охват ваших статей в блоге упал. Без понимания механики работы ИИ и изменений поведения пользователей, логичный вывод — «нужно сокращать бюджет на контент, он не работает, и вкладываться в performance-маркетинг». Это решение, основанное на неверной интерпретации данных, может стать для бизнеса фатальным.
3. Монополия на доверие: в ИИ-выдаче места на всех не хватит
И если аналитика становится непрозрачной, то доверие — наоборот, концентрируется и замыкается на нескольких игроках. В классическом SEO топ-10 был конкурентным, но относительно демократичным полем, а вот в мире ИИ-ответов правила меняются на «победители получает все».
Здесь работает механизм положительной обратной связи. ИИ цитирует самые авторитетные, по его мнению, источники. Пользователи видят эти источники и начинают доверять им больше. Это доверие выражается в росте брендового поиска и прямых заходов, что, в свою очередь, является мощнейшим сигналом для классических поисковиков.
Авторитет бренда растет, и ИИ начинает цитировать его еще чаще. Причем разные LLM имеют разные «вкусы»: Google AI Overviews будет больше опираться на сигналы E-E-A-T, тогда как Perplexity может отдать предпочтение источнику с самой свежей и детальной таблицей данных. Но итог один: возникает «стена доверия», пробиться сквозь которую новым игрокам становится очень сложно.
На запрос «лучший сервис для email-рассылок» ИИ постоянно ссылается на условный Mailchimp. Через год в головах у всей отрасли Mailchimp становится стандартом по умолчанию. Российский стартап, даже если его продукт объективно лучше и дешевле, вынужден конкурировать не с продуктом, а с мнением, сформированным и усиленным ИИ.
Еще один свежий пример тотального доминирования: Hubspot. Они буквально захватили практически все возможные запросы в своей нише и стабильно показываются на первом-втором месте во всех существующих на сегодняшний день LLM. На скриншотах ответы от Chat GPT, Gemini, Perplexity и Claude.
На российском рынке в сегментах доставки, банковских услуг, туризма или недвижимости нейросеть «Яндекса» уже формирует короткий «лист доверия» — несколько брендов, которых она упоминает постоянно. И если вас там нет, вы оказываетесь «невидимкой», даже имея сильный продукт.
Чтобы понять, как мы оказались в ситуации «победитель получает все», полезно вспомнить, как вообще эволюционировал поиск за последние 20 лет.
Как мы дошли до «поиска без кликов». В 2000-х поисковики были каталогами, а валютой был PageRank. В 2010-х они стали семантическими движками, понимающими смысл, а главной метрикой стали поведенческие факторы. К началу 2020-х мы привыкли к «быстрым ответам» прямо в выдаче: краткие справки, быстрые ответы, выжимки из «Википедии» — это был пролог. Сегодня ИИ не просто показывает фрагмент, а синтезирует новый, уникальный ответ из десятков источников. Новой валютой становится не клик, а «доверие к источнику». Это и есть смена всей парадигмы.
Окна возможностей: как превратить ИИ из врага в союзника
На первый взгляд все выглядит как безысходность: трафик падает, аналитика мутнеет, доверие монополизируется. Но так бывает при любой технологической революции: старые правила рушатся, чтобы освободить место новым. И в случае с ИИ это место можно занять — если действовать системно.
В ответ на вызовы ИИ-поиска на рынке формируется новая дисциплина — Generative Engine Optimization (GEO), или оптимизация для генеративных движков. Это комплексная стратегия адаптации всего цифрового присутствия компании — от структуры контента на сайте до управления репутацией на внешних площадках — с целью стать доверенным, авторитетным и предпочтительным источником информации для языковых моделей.
Если целью традиционного SEO было завоевать клик пользователя, то цель GEO — завоевать цитирование от искусственного интеллекта.
1. «Эффект ореола»: получите знак качества от самого ИИ
Когда ИИ цитирует ваш бренд, он не просто ссылается на вас. Он делится с вами своим авторитетом.
Для пользователя ИИ выступает в роли беспристрастного, сверхрационального эксперта. Его рекомендация воспринимается не как реклама, а как объективный вывод. Это «воронка-телепорт».
Пользователь, который раньше проходил этапы «осознания проблемы», «поиска информации», «сравнения вариантов», теперь переносится сразу на этап «рассмотрения». Он приходит к вам не с вопросом «Кто вы?», а с вопросом «Как купить?».
На скриншоте — генеративный ответ «Яндекса». Как можно заметить, нейросеть выделила всего 4 банка из десятков, с условиями, вероятно, не хуже. Однако пользователь, задавший такой запрос, с огромной вероятностью доверится нейро-ответу и не будет рассматривать другие варианты. Иронично, как реклама ВТБ пришлась в тему.
2. Лиды «с подогревом»: сократите цикл продаж на 15%
Но признание ИИ — это не только вопрос имиджа. Оно напрямую влияет на качество и скорость продаж: упоминание в ИИ-ответе — это лучшая предварительная квалификация лида.
Экономика меняется. Вы тратите меньше ресурсов на обучение аудитории. По данным BARS Agency, «прогретые» лиды из ИИ-каналов сокращают цикл продаж в среднем на 15%. Но главное — их качество. Коэффициент конверсии такого трафика в квалифицированные лиды (SQL, то есть потенциальные клиенты, готовые к покупке) достигает 27%, что в 3-4 раза выше, чем у обычного поискового трафика. Вы получаете меньше пустого трафика, но больше реальных денег.
3. Неуязвимый бренд: заставьте клиентов искать именно вас
Главный актив, который вы строите с помощью GEO — это невидимый «ров» вокруг вашего бизнеса.
В среднем за 90 дней работы с ИИ-поиском брендовые запросы растут на 29–38%. Люди начинают искать вас целенаправленно. Это означает, что вы строите бренд-актив, который принадлежит вам, а не арендуете внимание у поисковиков, чьи алгоритмы могут измениться в любой момент.
Кейс: SaaS-платформа для бронирования туров. За 90 дней работы над GEO их AI Attribution Rate (доля цитирования бренда в ответах ИИ) вырос с 11% до 38.7%. Прямые переходы из LLM выросли на 224%. Но вот бизнес-результат: число SQL (квалифицированных лидов) увеличилось в шесть раз — с 48 до 288. ROI стратегии за 3 месяца составил 5.25х.
В экономике ИИ-ответов выигрывает тот, кто является первоисточником. ИИ — это гигантский агрегатор, и он всегда будет искать, на кого сослаться. Наша задача — создавать такой структурированный, подтвержденный фактами контент и такой авторитет, которые невозможно проигнорировать. Станьте источником — и ИИ начнет работать на вас.
3 простых шага, которые можно внедрить на своем сайте уже завтра
У каждой LLM (ChatGPT, Perplexity, Яндекс.Нейро) свои особенности и «вкусы». Но базовые правила старта одинаковые для всех. С них и стоит начать, прежде чем углубляться в тонкие настройки.
«Хороший GEO — это хороший SEO, но на стероидах».
1. Проведите аудит доступа
Откройте robots.txt и разрешите доступ ботам GPTBot (OpenAI), CCBot (Common Crawl), YandexAdditional («Яндекс»).
Почему это важно для ИИ? Для ИИ закрытый robots.txt — это сигнал недоверия. ИИ-краулеры постоянно сканируют сеть для обновления своих обучающих данных. Если вы закрыты — для модели вас не существует.
2. Структурируйте ключевые статьи
Используйте четкую иерархию заголовков (H2, H3), списки, таблицы.
Почему это важно для ИИ? LLM работает с вероятностями. Структурированный контент снижает риск неверной интерпретации. При этом разные модели ценят разное: Perplexity, ориентированный на факты, обожает таблицы с цифрами и легко извлекает из них данные для сравнения. ChatGPT и «Яндекс.Нейро» лучше работают с контентом, разбитым на логические блоки «вопрос-ответ» с помощью подзаголовков. Переформатируйте сплошной текст в серию таких блоков: «Для каких команд подходит?», «Какие есть интеграции?», «Сколько стоит?».
3. Продемонстрируйте экспертизу (E-E-A-T: Опыт, Экспертиза, Авторитетность, Доверие)
ИИ ищет не просто хороший контент, а сигналы, подтверждающие, что его создателям можно доверять. Убедитесь, что на вашем сайте есть:
- Отдельные страницы авторов: с подробными биографиями, фотографиями, регалиями и ссылками на другие их публикации и соцсети.
- Исчерпывающая страница «О компании» / «О нас»: с историей, миссией, реквизитами и контактами. Для ИИ это доказывает, что за сайтом стоит реальная, подотчетная организация.
- Легкодоступные контактные данные: адрес, телефон, email должны быть на видном месте.
- Ссылки на первоисточники: всегда ссылайтесь на оригинальные исследования, отчеты и авторитетные источники, подтверждая свои данные.
Почему это важно для ИИ? ИИ не «верит», он ищет подтверждения. Все эти элементы — машиночитаемые сигналы, которые доказывают надежность вашего сайта и стоящей за ним организации, повышая общий «скоринг доверия» вашего контента.
Итоги. Не угроза, а новая экосистема
ИИ-поиск — это не угроза, а новая архитектура интернета. Вопрос в том, окажется ли ваша компания в ее планах как авторитетный источник, или исчезнет из поля зрения клиентов.
В этой статье мы разобрали три первых тактических шага. Полная стратегия GEO включает и работу с внешними площадками, и специальную разметку, и новые метрики успеха. Но начинать важно прямо сейчас — пока конкуренты не закрепили за собой место в ответах ИИ.
Для тех, кто хочет глубже погрузиться в тему, мы собрали все наши наработки в большом обзоре. В нем вы найдете пошаговую дорожную карту, детальный анализ 32 российских кейсов и разбор новых KPI (таких как Al Attribution Rate — частота цитирования в ИИ-ответах) для измерения успеха. Ознакомиться с полным обзором можно здесь.
