AI-поиск и SEO: как бизнесу адаптироваться к новой реальности

AI-ассистенты меняют то, как пользователи ищут информацию, постепенно вытесняя классический поиск. Вместо привычных результатов в поисковой выдаче Chat GPT, Gemini, Perplexity и другие инструменты предоставляют персонализированные ответы, в которых присутствие вашего бренда определяется репутацией, контекстом и качеством упоминаний.

В этом материале рассказываю, как SEO-специалистам, маркетологам и владельцам бизнеса переосмыслить стратегию продвижения в эпоху развития искусственного интеллекта, повысить видимость в AI-ответах и сохранить лидерство в поиске. 

Больше инсайтов — в видео.

Что такое LLM, AI-ассистенты и AI-поиск

Именно эти модели лежат в основе современных AI-ассистентов, среди которых — Gemini, GPT, Claude, Perplexity, Copilot.
На базе LLM появился новый формат поиска — AI-поиск. Его цель — сформировать персонализированный, удобный и точный ответ.

Главные отличия от классического поиска:

• система понимает естественный язык;
• определяет намерение пользователя (search intent);
• подсказывает возможные уточнения или следующие действия;
• отвечает в форме полноценного текста, как собеседник.

LLM работают по принципу предсказания следующего слова или символа. Это похоже на автозаполнение в смартфоне — когда вы вводите слово, а система предлагает окончания или варианты.

Усиление роли AI-ассистентов в поиске

AI-ассистенты стремительно набирают популярность. Безусловный лидер здесь — Chat GPT.
CEO OpenAI Сэм Альтман в феврале 2025 года сообщил, что количество активных пользователей удвоилось — с 400 до 800 млн в неделю. И хотя эти данные еще не подтверждены официально, сигнал весьма показательный.

Вот как распределяются каналы поиска по данным на октябрь 2024 года:

• Google — 83% рынка;
• YouTube — почти 7%;
• ChatGPT — более 4%.

Эти 4% набраны менее чем за два года активного использования инструмента. Для сравнения: YouTube с 15-летней историей имеет лишь немного большую долю.

Типы AI-помощников

Чтобы понять, как работает AI-поиск, стоит разобраться в типах ассистентов. Сегодня существует три основные категории.

Ассистенты без доступа к веб-поиску

Эти модели работают только на основе данных, полученных во время обучения, и не поддерживают поиск. Они не обладают актуальной информацией и не могут подтвердить ответы ссылками на источники.

Ассистенты со встроенным веб-поиском

Совмещают обучающие данные с поиском и предоставляют ответы со ссылками на источники: цитатами или фрагментами страниц, где была найдена информация.

Гибридные AI-модели

Такие системы используют как обучающие данные, так и возможность активировать поиск для получения более релевантной или актуальной информации. Они включают поиск тогда, когда это необходимо.

Как работают LLM с дополненным поиском

Чтобы понять логику работы AI-ассистентов, важно разобраться в двух ключевых режимах: стандартном и RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Стандартный режим (без поиска)

В этом случае модель формирует ответ только на основе обучающего набора данных. Например, GPT может дать ответ на запрос вроде: «Лучшие методы снятия стресса», используя знания, полученные в процессе тренировки. Ответ не содержит ссылок, так как внешние источники не привлекаются.

Пример ответа из чистой LLM

GPT Search как промежуточная функция

Этот инструмент был внедрен в 2023 году. Пользователь самостоятельно включает поиск в интерфейсе, чтобы быстрее найти информацию в интернете. Однако до сих пор многие не знают об этой возможности, поэтому она используется редко. В результате чат генерирует ответ с указанием источников и добавляет ссылки.

Пример ответа с использованием функции Chat GPT Search

Режим RAG: генерация с дополненным поиском

Если модель обнаруживает, что ей не хватает актуальной или конкретной информации, она активирует RAG. Тогда запрос параллельно обрабатывается двумя каналами:

• через LLM;
• через поиск в интернете.

Модель получает результаты поиска, обобщает их и выдает структурированный ответ со ссылками на источники.

В RAG-режиме модели становятся менее креативными. Пользователь видит, откуда именно берется информация, — а значит, может на нее влиять. Это важно с точки зрения SEO.

Пример того, как выглядит RAG-ответ

Как выглядит AI в поиске Google

В традиционном поиске появляется все больше элементов, созданных с помощью искусственного интеллекта. Самый заметный из них — AI Overviews.

Несмотря на это, примерно 50% пользователей все же нажимают на ссылки, так что шанс получить трафик остается.

Gemini в поиске Google

Google также встроил своего AI-ассистента Gemini в поисковую строку. Его можно вызвать через символ @, что стало признаком постепенного перехода к интерфейсу, ориентированному на AI.

Инеграция AI-ассистента Gemini в поиск

Компания также представила AI Mode — новый полноценный режим, который знаменует начало новой эры поиска. Он:

• работает на базе модели Gemini;
• открывается в отдельном окне после обычного поиска;
• не всегда показывает ссылки на сайты.

Все это означает, что классический поиск меняется. 

AI-поиск и веб-поиск формируют новую экосистему взаимодействия с информацией.

SEO vs GEO: как меняется логика оптимизации

Когда речь идет об оптимизации под AI-поиск, можно встретить разные аббревиатуры: GEO (Generative Engine Optimization), AIO (AI Optimization), LLMO (LLM Optimization), AEO (Answer Engine Optimization).

Все эти термины описывают общую идею — новый подход к оптимизации контента для работы с AI-ассистентами.

Классическое SEO фокусируется на:

• ранжировании в поисковых системах;
• росте видимости по релевантным ключевым словам;
  высоких позициях в результатах поиска (SERP).

GEO ориентировано на:

• правильное представление бренда в контексте;
• соответствие намерению пользовательского запроса;
• упоминание бренда в ответах AI.

Почему продуктовые запросы — ключевые

AI-ассистенты работают не с короткими запросами вроде «купить телефон», а с детализированными формулировками, например: «Я ищу платформу для онлайн-консультаций с психологом. Что порекомендуешь?»

Модель понимает намерение пользователя, его потребность и подбирает конкретное решение. Именно поэтому:

• важно фокусироваться на продуктовых запросах, которые напрямую связаны с сервисом;
• непродуктовые запросы (например, «как выбрать психолога») могут не дать видимости, так как не содержат четкого намерения покупки.

Как собирать продуктовые запросы

Поскольку пока нет систем, которые предоставляют статистику по AI-запросам, лучше ориентироваться на такие источники:

• user-generated контент — Reddit, Quora (для англоязычных рынков), DOU для Украины, тематические форумы;
• обратитесь к командам продаж и поддержки, чтобы узнать, какие вопросы задают клиенты;
• поисковые ключи из классического SEO — на их основе можно сформулировать продуктовые запросы (например, вместо просто «task management» — «какой таск-менеджер подойдет для небольшой команды»).

Ключевые слова vs контекст

В традиционном SEO ключевые слова подбираются на основе частотности — то есть того, сколько людей ищут ту или иную фразу. Основные источники:

• Google Ads — дает базовую статистику запросов;
• аналитические системы — Serpstat, Ahrefs и подобные.;
• тактики внедрения ключей — зависят от типа запроса и намерения пользователя.

Главная задача — охватить как можно больше релевантных фраз, которые могут привести заинтересованных пользователей.

В GEO на первый план выходит не просто поисковая фраза, а контекст, в котором пользователь задает запрос. Например: «Мне нужен инструмент для автоматизации продаж — мы уже пробовали X, но он не подошел из-за сложности интерфейса. Ищем что-то для небольшой команды в сфере услуг».

В таких запросах сразу есть:

• потребность (автоматизация продаж);
• контекст (сфера, размер команды);
• намерение (найти конкретное решение).

Пример поискового (слева) и контекстного (справа) запросов

Что это означает для оптимизации

Просто внедрять ключевые слова уже недостаточно. Нужно понимать и моделировать контексты, в которых пользователи могут упомянуть ваш продукт.

Ссылки vs упоминания бренда 

В традиционном SEO важную роль играют ссылки с качественных площадок. Чем их больше и чем они авторитетнее — тем лучше.

В контексте AI-поиска все меняется. Ссылки сами по себе не гарантируют видимости, если:

• бренд не упомянут напрямую;
• платформа не считается релевантной или авторитетной с точки зрения AI.

AI больше обращает внимание на контекстуальные упоминания и на то, что пишут пользователи:

• UGC-контент (user-generated content) — посты на Reddit, комментарии, обсуждения;
• PR-публикации и статьи с упоминанием бренда;
• продуктовые подборки, где ваш бренд назван среди лучших или рекомендованных.

Соответствие контента

Поисковая оптимизация уже давно не основывается только на продвижении по ключевым словам. SEO перешло к тематическому охвату, где важно:

• строить структуру контента вокруг одной темы;
• создавать подтемы и материалы разных форматов;
• последовательно укреплять авторитет бренда в выбранной области.

Модель не просто ищет ключевые слова — она понимает, к какой тематике относится запрос, анализируя содержание и сопутствующие термины.

Например, если упомянуто слово «flight», модель распознает семантическую категорию транспорта и подбирает соответствующие материалы — например, про авиаперевозки, маршруты, бронирование.

Такой подход не ограничивается прямыми синонимами слов. AI оперирует более глубоким пониманием смыслов:

• системы «раскладывают» запрос по семантическим полочкам;
• ищут ответ в нужном тематическом кластере;
• выбирают материалы, которые лучше всего соответствуют заданному контексту.

Техническая доступность

С чего начать

Шаг 1. Отслеживайте AI-видимость и AI-трафик

Первый шаг — это измерение. Если вы не видите, как AI-платформы реагируют на ваш бренд, вы не сможете оценить эффективность GEO-оптимизации, выявить ошибки или масштабировать успешные подходы:

• AI-трафик — это посещения сайта с платформ, в которых интегрированы AI-ассистенты;
• AI-видимость — показывает, насколько часто бренд упоминается в AI-ответах на продуктовые запросы.

Чтобы отследить реферальный трафик, выполните следующие шаги.

1. В аккаунте GA4 перейдите в меню Acquisition — Traffic acquisition.

2. Возле поля Session primary channel group нажмите значок +.

3. Добавьте Session source/medium.

Чтобы измерить AI-видимость:

• составьте список продуктовых вопросов, связанных с вашим бизнесом;
  проверьте каждый запрос через AI-ассистент в режиме инкогнито;
• зафиксируйте, упоминается ли ваш бренд;
• посчитайте долю упоминаний, где 100% — это если бренд есть в ответах на все вопросы, это и будет показатель AI-видимости;
• повторите во всех основных AI-ассистентах.

На рынке уже появляются первые решения, которые автоматизируют проверку AI-видимости. Они работают по алгоритму, описанному выше. Все эти инструменты пока новые, поэтому при выборе стоит внимательно проверить их функциональность, охват платформ и метод анализа.

Шаг 2. Внедряйте контекстуальную оптимизацию контента

Пользователи формулируют детальные, естественные запросы, в которых смешиваются опыт, проблемы, ожидания, критерии и намерения. Задача бизнеса — отвечать на эти контексты в своем контенте.

Для примера приведу AI-запрос:
«У меня десять лет опыта в трейдинге. Ищу платформу с нормальной аналитикой, быстрыми выплатами, потому что предыдущие сервисы мне не нравились».

Как это реализовать на практике

1. Насыщайте контент формулировками, которые используют ваши клиенты.
2. Используйте категории, в которых ищут ваш продукт: не просто «аналитическая платформа», а «инструмент для профессиональных трейдеров».
3. Добавляйте факты, примеры, временные маркеры: «никаких задержек с выплатами с 2022 года», «восемь часов — время обработки выплат».
4. Показывайте боли пользователя и решения именно так, как он мог бы их сформулировать.

Пример контекстуальной оптимизации

Шаг 3. Размещайтесь на ресурсах, которые AI-ассистенты упоминают чаще всего

Это новый уровень digital PR, где вместо классического охвата работает логика: быть среди тех, кого цитирует искусственный интеллект.

Как найти нужные ресурсы

1. Составьте список продуктовых запросов, которые относятся к вашей нише и предполагают поиск решений. Избегайте общих или информационных фраз — AI-ассистенты ориентируются на конкретные намерения.
   
   
2. Проверьте результаты в режиме инкогнито:

• откройте веб-версию ChatGPT без авторизации;
• активируйте режим Search (значок глобуса);
• задавайте запросы из своего списка;
• фиксируйте источники, которые появляются в ответах чаще всего.

Важно: проверка должна проходить в режиме инкогнито, так как авторизованные ассистенты учитывают историю запросов, персонализируя выдачу.

3. Повторите этот процесс для других AI-ассистентов. Они работают с разными базами данных, поэтому результаты могут отличаться.

Также можно использовать платные инструменты, которые автоматически анализируют AI-видимость бренда. Например, Serpstat разрабатывает модуль AI Visibility, который:

• проверяет выдачу по продуктовым запросам;
• определяет, упоминается ли бренд;
• выделяет приоритетные и второстепенные источники для размещения.

Что делать с полученным списком

Каждый источник стоит рассматривать как потенциальную точку входа в выдачу AI-ассистентов:

• проанализируйте, где ваш бренд уже упоминается, а где — нет;
• попробуйте получить публикации или упоминания в релевантных источниках;
• добавьте контекст и бренд-месседж — простого упоминания недостаточно, важно, чтобы система ассоциировала бренд с нужной темой;
• при необходимости используйте платные PR-возможности или коллаборации.

Шаг 4. Встройтесь в PR-активности и аутрич

Если вы уже занимаетесь пиаром или работаете с размещениями, стоит скорректировать фокус: не просто получать упоминания, а создавать релевантное присутствие бренда в авторитетных источниках, которые LLM-ассистенты учитывают в ответах:

• выбирайте площадки, которые чаще всего появляются в выдаче AI по вашим продуктовым запросам;
• формируйте позиционирование с учетом намерений пользователей — как именно вас могут упоминать в контексте задач, болей, потребностей;
• адаптируйте темы публикаций под ожидания и логику AI-моделей — живой опыт, сравнения, альтернативы, экспертное мнение;
• используйте кейсы, цифры, уникальный опыт — все, что повышает доверие к бренду в глазах и людей, и моделей;
• ориентируйтесь не только на охват, но и на качество упоминания — важно не просто присутствовать, а быть в правильном контексте.

Будущее SEO в эпоху AI

С появлением искусственного интеллекта тактики меняются, но потребность в поисковой оптимизации сохраняется.

Бренд и репутация — ключ к видимости

AI-ассистенты формируют ответы на основе информации из авторитетных источников. Если у вашего бренда неоднозначная репутация или его сложно «считать», вас просто не порекомендуют.

Надежность, регулярные упоминания, экспертность и четкое позиционирование становятся основой для SEO в новых условиях.

Контентная стратегия смещается

Информационный контент постепенно теряет эффективность, так как такие запросы закрывают AI-ассистенты. Вместо этого стоит сместить фокус на:

• темы, которые приближают пользователя к покупке;
• экспертный и нишевой контент;
• глубокие материалы для конкретных сегментов аудитории;
• контент, который сложно сгенерировать без реального опыта.

Уменьшение трафика

Искусственный интеллект берет на себя верхнюю часть воронки: пользователи узнают базовую информацию до того, как попадут на сайт. Это значит, что объем трафика сокращается, но его качество и конверсия растут. Потенциальные клиенты уже заинтересованы, информированы и чаще готовы к действию.

В центре всего — пользователь. Где пользователь, там и возможности. Там и нужно работать.

Контент усложняется

Чтобы оставаться видимыми, нужно создавать контент:

• с участием экспертов;
• с учетом контекста и намерения пользователя;
• который легко поймут и человек, и LLM.

eCommerce: пока без конкретных решений

AI-интеграция в eCommerce пока находится на стадии формирования. Известно, что OpenAI планирует новый модуль для покупок в ChatGPT. Но практических решений сейчас немного.

Масштабная контекстная оптимизация для тысяч товаров неэффективна без автоматизации. Поэтому в этой сфере стоит следить за новостями и ждать первых кейсов.

Выводы

Большинство AI-нововведений сначала появляются на англоязычных рынках. Это дает украинскому бизнесу время проанализировать тенденции, собрать данные, адаптироваться и протестировать гипотезы, пока изменения не стали массовыми.

Но менять тактику — значит не потерять результат, а закрепить позиции.

Обращайтесь к экспертам Netpeak Ukraine, мы поможем адаптировать стратегию, повысить AI-видимость и удержать бизнес в поле зрения пользователя в новой поисковой реальности.