AI-пошук та SEO: як бізнесу адаптуватися до нової реальності

AI-асистенти змінюють те, як користувачі шукають інформацію, поступово витісняючи класичний пошук. Замість звичних результатів у пошуковій видачі ChatGPT, Gemini, Perplexity та інші інструменти надають персоналізовані відповіді, у яких присутність вашого бренду визначається репутацією, контекстом і якістю згадок.

У цьому матеріалі розповідаю, як SEO-фахівцям, маркетологам і власникам бізнесу переосмислити стратегію просування в епоху розвитку штучного інтелекту, підвищити видимість в АІ-відповідях і зберегти лідерство в пошуку. Більше інсайтів — у відео.

Що таке LLM, AI-асистенти та AI-пошук

Саме ці моделі закладені в основу сучасних AI-асистентів, серед яких — Gemini, GPT, Claude, Perplexity, Copilot. 

На базі LLM з’явився новий формат пошуку — AI-пошук. Його мета — сформувати персоналізовану, зручну й точну відповідь.

Головні відмінності від класичного пошуку:

• система розуміє природну мову;
• визначає намір користувача (search intent);
• підказує можливі уточнення або наступні дії;
• відповідає у формі повноцінного тексту, як співрозмовник.

LLM працюють за принципом передбачення наступного слова або символу. Це схоже на автозаповнення у смартфоні — коли ви вводите слово, а система пропонує закінчення або варіанти.

Зростання ролі AI-асистентів у пошуку

AI-асистенти стрімко набирають популярності. Беззаперечний лідер тут ChatGPT. 

За неофіційними даними, CEO OpenAI Сем Альтман у лютому 2025 року повідомив, що кількість активних користувачів подвоїлася — з 400 до 800 млн на тиждень. І хоча дані ще не підтверджені офіційно, сигнал досить промовистий.

Ось як розподіляються канали пошуку за даними на жовтень 2024 року:

• Google — 83% ринку;
• YouTube — майже 7%;
• Chat GPT — понад 4%.

Ці 4% набрані менш ніж за два роки активного використання інструменту. Для порівняння: YouTube із 15-річною історією має лише трохи більшу частку. 

Типи AI-асистентів

Щоб зрозуміти, як працює AI-пошук, варто розібратись у типах асистентів. Сьогодні існують три основні категорії.

Асистенти без доступу до вебпошуку

Ці моделі працюють лише на основі даних, отриманих під час навчання і не підтримують пошук. Вони не володіють актуальною інформацією і не можуть підтвердити відповіді джерелами.

Асистенти з вбудованим вебпошуком

Поєднують навчальні дані з пошуком і надають відповіді з посиланнями на джерела: цитатами або фрагментами сторінок, де було знайдено інформацію. 

Гібридні AI-моделі

Такі системи використовують як навчальні дані, так і можливість активувати пошук для отримання більш релевантної або актуальної інформації. Вони вмикають пошук тоді, коли це потрібно.

Як працюють LLM із доповненим пошуком

Щоб зрозуміти логіку роботи AI-асистентів, важливо розібратись у двох ключових режимах: стандартному та RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Стандартний режим (без пошуку)

У цьому випадку модель формує відповідь лише на основі навчального набору даних. Наприклад, GPT може дати відповідь на запит типу: «Найкращі методи для зняття стресу», використовуючи знання, здобуті під час тренування. Відповідь не містить посилань, оскільки не залучає зовнішні джерела.

Приклад відповіді з чистої LLM

GPT Search як проміжна функція

Цей інструмент було запроваджено у 2023 році. Користувач самостійно вмикає пошук в інтерфейсі, щоб швидше знайти інформацію в інтернеті. Проте досі багато хто не знає про цю можливість, тому вона використовується рідко. У результаті чат генерує відповідь із вказівкою на джерела та додає посилання.

Приклад відповіді із використанням функції Chat GPT Search

Режим RAG: генерація з доповненим пошуком

Якщо модель виявляє, що їй бракує актуальної чи конкретної інформації, вона активує RAG. Тоді запит паралельно обробляється двома каналами:

• через LLM;
• через пошук в інтернеті.

Модель отримує результати з пошуку, узагальнює їх і видає структуровану відповідь із посиланнями на джерела. 

В RAG-режимі моделі стають менш креативними. Користувач бачить, звідки саме береться інформація — а отже, може на неї впливати. Це важливо з точки зору SEO.

Приклад того, як виглядає RAG-відповідь

Як виглядає AI у Google-пошуку

У традиційному пошуку з’являється все більше елементів, створених з допомогою штучного інтелекту. Найпомітніший із них — AI Overviews.

Попри це, приблизно 50% користувачів усе ж натискають на посилання, тож шанс отримати трафік залишається.

Gemini у пошуку Google

Google також вбудував свого AI-асистента Gemini у пошуковий рядок. Його можна викликати через символ @, що стало ознакою поступового переходу до інтерфейсу, орієнтованого на AI.

Інтеграція AI-асистента Gemini в пошук

Компанія також представила AI Mode — новий повноцінний режим, що знаменує початок нової ери пошуку. Він:

• працює на базі моделі Gemini;
• відкривається окремим вікном після звичайного пошуку;
• не завжди показує посилання на сайти.

Це все означає, що класичний пошук змінюється.

AI -пошук та вебпошук формують нову екосистему взаємодії з інформацією.

SEO vs GEO: як змінюється логіка оптимізації

Коли йдеться про оптимізацію під AI-пошук, можна зустріти різні абревіатури: GEO (Generative Engine Optimization), AIO (AI Optimization), LLMO (LLM Optimization), AEO (Answer Engine Optimization). 

Усі ці терміни описують спільну ідею — новий підхід до оптимізації контенту для роботи з AI-асистентами. 

Класичне SEO фокусується на:

• ранжуванні в пошукових системах;
• зростанні видимості за релевантними ключовими словами;
• високих позиціях у результатах пошуку (SERP).

GEO орієнтоване на:

• правильне представлення бренду в контексті;
• відповідність наміру користувацького запиту;
• згадку бренду у відповідях AI.

Чому продуктові питання — ключові

AI-асистенти працюють не з короткими запитами типу «купити телефон», а з деталізованими формулюваннями, наприклад: «Я шукаю платформу для онлайн-консультацій з психологом. Що порекомендуєш?».

Модель розуміє інтенцію користувача, його потребу і підбирає конкретне рішення. Саме тому:

• важливо фокусуватися на продуктових питаннях, які безпосередньо пов’язані із сервісом;
• непродуктові питання (типу «як обрати психолога») можуть не дати видимості, бо не містять чіткої інтенції до покупки.

Як збирати продуктові питання

Оскільки поки немає систем, що надають статистику для AI-запитів, краще орієнтуватися на такі джерела:

• user-generated контент — Reddit, Quora (для англомовних ринків), DOU для України, тематичні форуми;
• зверніться до команд продажів і підтримки, щоб дізнатися, які питання ставлять клієнти;
• пошукові ключі з класичного SEO — на їхній основі можна формулювати продуктові запити (наприклад, замість просто «task management» — «який таск-менеджер підійде для невеликої команди»).

Ключові слова vs контекст

У традиційному SEO ключові слова вписуються на основі частотності, тобто того, скільки людей шукають ту чи іншу фразу. Основні джерела:

• Google Ads — дає базову статистику запитів;
• аналітичні системи — Serpstat, Ahrefs, тощо;
• тактики вписування ключів — залежать від типу запиту та наміру користувача.

Головне завдання — охопити якнайбільше релевантних фраз, що можуть привести зацікавлених користувачів.

У GEO на перший план виходить не просто пошукова фраза, а контекст, у якому юзер ставить запит.

Наприклад: «Мені потрібен інструмент для автоматизації продажів — ми вже пробували X, але не підійшло через складність інтерфейсу. Шукаємо щось для невеликої команди у сфері послуг».

У таких запитах є одразу:

• потреба (автоматизація продажів);
• контекст (сфера, розмір команди);
• інтенція (знайти конкретне рішення).

Приклад пошукового (зліва) та контекстуального (зправа) запитів

Що це означає для оптимізації

Просто вбудувати ключові слова вже недостатньо. Потрібно розуміти й моделювати контексти, у яких користувачі можуть згадати ваш продукт.

Посилання vs згадки бренду 

У традиційному SEO важливу роль відіграють посилання з якісних майданчиків. Чим їх більше й чим вони авторитетніші — тим краще. 

У контексті AI-пошуку все змінюється. Посилання самі по собі не гарантують видимості, якщо:

• бренд не згаданий прямо;
• платформа не вважається релевантною чи авторитетною з погляду AI.

AI більше звертає увагу на контекстуальне згадування і на те, про що пишуть користувачі:

• UGC-контент (user-generated content) — пости на Reddit, коментарі, обговорення;
• PR-публікації та статті зі згадкою бренду;
• продуктові добірки, де ваш бренд названий серед найкращих або рекомендованих.

Відповідність контенту

Пошукова оптимізація вже давно не базується лише на просуванні за ключовими словами. SEO перейшло до тематичного охоплення, де важливо:

• будувати структуру контенту навколо однієї теми;
• створювати підтематики й матеріали різних форматів;
• послідовно зміцнювати авторитет бренду в обраній галузі.

Модель не просто шукає ключові слова — вона розуміє, до якої тематики належить запит, аналізуючи зміст і супровідні терміни.

Наприклад, якщо згадано слово «flight», модель розпізнає семантичну категорію транспорту й добирає відповідні матеріали — наприклад, про авіаперевезення, маршрути, бронювання.

Такий підхід не обмежується прямими відповідниками слів. AI оперує глибшим розумінням сенсів:

• системи «розкладають» запит за семантичними поличками;
• шукають відповідь у потрібному тематичному кластері;
• вибирають матеріали, які найкраще відповідають заданому контексту.

Технічна доступність

З чого варто почати

Крок 1. Відстежуйте AI-видимость та AI-трафік

Перший крок — це вимірювання. Якщо ви не бачите, як AI-платформи реагують на ваш бренд, ви не зможете оцінити ефективність GEO-оптимізації, виявити помилки чи масштабувати успішні підходи:

• AI-трафік — це відвідування сайту з платформ, в яких інтегровано AI-асистентів;
• AI-видимість — показує, наскільки часто бренд згадується в AI-відповідях на продуктові запити.

Для відстеження реферального трафіку виконайте наступні кроки.

1. В акаунті GA4 перейдіть до меню Acquisition — Traffic acquisition. 
2. Біля поля Session primary channel group натисніть значок +.

3. Додайте Session source/medium.

Щоб виміряти AI-видимість:

• складіть список продуктових питань, пов’язаних із вашим бізнесом;
• перевірте кожне запитання через AI-асистент у режимі інкогніто;
• зафіксуйте, чи згадується ваш бренд;
• порахуйте частку згадок, де 100% — згадка є у відповідях на всі питання. Це й буде показник AI-видимості;
• повторіть у всіх основних AI-асистентах.

На ринку вже зʼявляються перші рішення, які автоматизують перевірку AI-видимості. Вони працюють за алгоритмом, описаним вище. Усі ці інструменти поки нові, тож під час вибору варто уважно перевірити їхню функціональність, охоплення платформ і метод аналізу.

Крок 2. Впроваджуйте контекстуальну оптимізацію контенту

Користувачі формулюють детальні, природні запити, у яких змішуються досвід, проблеми, очікування, критерії та наміри. Завдання бізнесу — відповідати цим контекстам у своєму контенті.

Для прикладу наведу AI-запит: «У мене десять років досвіду в трейдингу. Шукаю платформу з нормальною аналітикою, швидкими виплатами, бо попередні сервіси мені не подобалися».

Як це реалізувати на практиці

1. Насичуйте контент формулюваннями, які вживають ваші клієнти.
2. Використовуйте категорії, у яких шукають ваш продукт: не просто «аналітична платформа», а «інструмент для професійних трейдерів».
3. Додавайте факти, приклади, часові маркери: «жодних затримок у виплаті з 2022 року», «вісім годин — час обробки виплат».
4. Показуйте болі користувача й рішення саме так, як він міг би їх сформулювати.

Приклад контекстуальної оптимізації

Крок 3. Розмістіться на ресурсах, які найчастіше згадують AI-асистенти

Це новий рівень digital PR, де замість класичного охоплення працює логіка: бути серед тих, кого цитує штучний інтелект.

Як знайти потрібні ресурси

1. Складіть список продуктових запитів, що стосуються вашої ніші й передбачають пошук рішень. Уникайте загальних або інформаційних фраз — AI-асистенти орієнтуються на конкретні інтенції.
2. Перевірте результати в інкогніто-режимі:

• відкрийте вебверсію ChatGPT без авторизації;
• активуйте режим Search (значок глобуса);
• задавайте запити зі свого списку;
• фіксуйте джерела, що з’являються у відповідях найчастіше.

3. Повторіть цей процес для інших AI-асистентів. Вони працюють з різними базами даних, тож результати можуть відрізнятися.

Також можна використовувати платні інструменти, що автоматично аналізують AI-видимість бренду. Наприклад, Serpstat розробляє модуль AI Visibility, який:

• перевіряє видачу за продуктовими запитами;
• визначає, чи згадується бренд;
• виділяє пріоритетні та другорядні джерела для розміщення.

Що робити з отриманим списком

Кожне джерело варто розглядати як потенційну точку входу у видачу AI-асистентів:

• проаналізуйте, де ваш бренд уже згадується, а де — ні;
• спробуйте отримати публікації або згадки у відповідних джерелах;
• додайте контекст і бренд-меседж — простого згадування недостатньо, важливо, щоб система асоціювала бренд із релевантною темою;
• за потреби використовуйте платні PR-можливості або колаборації.

Крок 4. Вбудуйтесь в PR-активності та аутріч

Якщо ви вже займається піаром або працюєте з розміщеннями, варто скоригувати фокус: не просто отримувати згадки, а створювати релевантну присутність бренду в авторитетних джерелах, які LLM-асистенти враховують у відповідях:

• обирайте майданчики, які найчастіше з’являються у видачі AI за вашими продуктовими запитами;
• формуйте позиціонування з урахуванням інтенції користувачів — як саме вас можуть згадувати в контексті задач, болів, потреб;
• адаптуйте теми публікацій під очікування й логіку AI-моделей — живий досвід, порівняння, альтернативи, експертна думка;
• використовуйте кейси, цифри, унікальний досвід — усе, що підвищує довіру до бренду в очах і людей, і моделей;
• орієнтуйтесь не тільки на покриття, а на якість згадки — важливо не просто бути, а бути у правильному контексті.

Майбутнє SEO в епоху AI

З появою штучного інтелекту тактики змінюються, але потреба в пошуковій оптимізації зберігається.

Бренд і репутація — ключ до видимості

AI-асистенти формують відповіді на основі інформації з авторитетних джерел. Якщо ваш бренд має неоднозначну репутацію або його важко «зчитати» — вас просто не порекомендують. 

Надійність, регулярні згадки, експертність і чітке позиціонування стають основою для SEO в нових умовах.

Контентна стратегія зміщується

Інформаційний контент поступово втрачає ефективність, оскільки такі запити покривають AI-асистенти. Натомість фокус варто змістити на:

• теми, які наближають користувача до покупки;
• експертний і нішевий контент;
• глибокі матеріали для конкретних сегментів аудиторії;
• вміст, який складно згенерувати без реального досвіду.

Зменшення трафіку

Штучний інтелект бере на себе верхню частину воронки: користувачі дізнаються базову інформацію до того, як прийдуть на сайт. Це означає, що обсяг трафіку зменшується, але його якість та конверсійність зростають. Потенційні клієнти вже зацікавлені, інформовані й частіше готові до дії.

Центр усього — користувач. Де користувач, там і можливості. Там треба працювати.

Контент стає складнішим

Щоб залишатися видимими, потрібно створювати контент:

• із залученням експертів;
• з урахуванням контексту та інтенції користувача;
• який легко зрозуміє і людина, і LLM.

eCommerce: поки без конкретних рішень

AI-інтеграція в eCommerce ще на стадії формування. Відомо, що OpenAI планує новий модуль для покупок у ChatGPT. Але практичних рішень наразі обмаль. 

Масштабна контекстуальна оптимізація для тисяч товарів неефективна без автоматизації. Тож у цій сфері варто спостерігати за новинами та чекати перших кейсів.

Висновки

Більшість AI-нововведень спершу з’являються на англомовних ринках. Це дає українському бізнесу час проаналізувати тенденції, зібрати дані, адаптуватися і протестувати гіпотези, поки зміни не стали масовими.

Але змінювати тактику — означає не втратити результат, а закріпити позиції. 

Звертайтеся до експертів Netpeak Ukraine, ми допоможемо адаптувати стратегію, підвищити AI-видимість і утримати бізнес у полі зору користувача в новій пошуковій реальності.