Генеративный искусственный интеллект меняет не только поисковую выдачу, но и экономику интернета. ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity и Google AI Overviews все чаще отвечают на вопросы пользователей прямо в интерфейсе поиска, сокращая количество переходов на сайты.
Для бизнеса это означает не просто появление нового канала трафика, а пересмотр привычной модели монетизации контента.
Если раньше компании конкурировали за позиции в поисковой выдаче, то теперь им приходится бороться за присутствие в ответах нейросетей.
Разберемся, насколько серьезны эти изменения и какие стратегии помогут компаниям сохранить аудиторию.
Эпоха нулевых кликов уже наступила
В 2024 году SparkToro и Datos проанализировали миллиарды поисковых запросов в США и Европе. Исследование показало, что 58,5% запросов в США и 59,7% запросов в странах Евросоюза заканчиваются без перехода на внешние сайты.
Из каждой тысячи запросов американские сайты получают всего 374 перехода, а европейские – около 360.
Это означает, что пользователи все чаще получают нужную информацию непосредственно в поисковой системе.
Привычная схема:
контент → поиск → переход → монетизация
постепенно превращается в новую модель:
контент → ИИ → ответ → решение пользователя.
Важно понимать, что тенденция к росту числа запросов без переходов возникла еще до появления ChatGPT. Генеративный ИИ лишь ускорил процесс.
Почему маркетологам стоит обратить внимание на прогноз Gartner
В феврале 2024 года аналитики Gartner спрогнозировали, что к 2026 году объем традиционного поиска может сократиться на 25% из-за распространения чат-ботов и виртуальных помощников.
Если этот сценарий реализуется, последствия затронут:
-
онлайн-медиа;
-
интернет-магазины;
-
агрегаторы;
-
образовательные платформы;
-
корпоративные блоги;
-
SaaS-компании.
Для маркетологов это означает, что органический поиск перестает быть единственным стабильным источником привлечения аудитории.
AI Overviews уже влияют на CTR
В 2025 году Ahrefs проанализировала данные Google Search Console и обнаружила, что наличие AI Overviews связано со снижением CTR первой позиции в среднем на 34,5%.
Наибольшее влияние наблюдается в информационных запросах:
-
«что такое SEO»;
-
«как открыть бизнес»;
-
«как работает блокчейн»;
-
«как выбрать CRM»;
-
«что такое контекстная реклама».
Коммерческие запросы пока остаются более устойчивыми, поскольку пользователям необходимо сравнивать товары, изучать отзывы и принимать решение самостоятельно.
Для медиа и контентных проектов это означает, что прежняя стратегия, основанная исключительно на росте органического трафика, становится менее эффективной.
Что говорят исследования
В 2026 году исследователи изучили влияние AI Overviews на посещаемость Wikipedia. Работа охватила более 161 тысячи статей и показала, что появление ИИ-сводок связано со снижением ежедневного трафика примерно на 15%.
Другое исследование показало, что более половины страниц, цитируемых в AI Overviews, содержат рекламу. Пользователь получает ответ непосредственно в поисковой системе, а издатели теряют часть показов.
Исследователи подчеркивают, что речь пока не идет о полном разрушении экономики веба. Однако существующие модели монетизации действительно начинают меняться.
Google не считает AI Overviews угрозой
В Google утверждают, что AI Overviews помогают пользователям находить новые источники информации и переходить на сайты для более глубокого изучения темы.
По данным компании, пользователи, взаимодействующие с ИИ-сводками, задают более сложные вопросы и чаще используют поиск. Кроме того, в странах, где функция работает в полном объеме, количество поисковых запросов выросло более чем на 10%.
Таким образом, спор идет не о том, исчезнет ли поиск, а о том, как изменится распределение трафика между поисковыми платформами и издателями.
Однако снижение трафика – лишь одна сторона изменений, которые приносит генеративный ИИ. Для одних компаний новая модель поиска становится источником рисков, поскольку пользователи все реже переходят на сайты. Для других она, напротив, открывает новые способы монетизации контента. Эти две тенденции хорошо иллюстрируют кейсы Chegg и Reddit.
Кейс Chegg: когда падение трафика превращается в бизнес-проблему
В феврале 2025 года образовательная платформа Chegg подала иск против Google, заявив, что AI Overviews удерживают пользователей внутри поисковой системы.
Согласно финансовой отчетности компании, выручка Chegg в четвертом квартале 2024 года сократилась на 24% и составила 144 млн долларов. Посещаемость без учета подписчиков в январе 2025 года снизилась на 49%.
Хотя этот случай нельзя автоматически переносить на весь рынок, он показывает, что изменения уже влияют на бизнес-модели крупных игроков. История Chegg показывает, как зависимость от поискового трафика может превратиться в серьезную бизнес-проблему.
Однако параллельно формируется и противоположная тенденция: компании начинают зарабатывать не только на посещаемости, но и на самом контенте.
Контент превращается в актив
Новая экономика поиска формирует и новые источники дохода.
В феврале 2024 года Reuters сообщило, что Reddit заключила соглашение с Google о предоставлении доступа к пользовательскому контенту для обучения моделей искусственного интеллекта. Стоимость сделки составила около 60 млн долларов в год.
Позже Reddit объявила о сотрудничестве с OpenAI.
Еще один пример – инициатива Cloudflare Pay per Crawl, которая предполагает возможность оплаты владельцам сайтов за использование их материалов ИИ-системами.
Эти кейсы показывают, что контент постепенно превращается в самостоятельный актив, который можно монетизировать отдельно от рекламы.
Что бизнесу делать уже сейчас
Универсального рецепта адаптации к эпохе генеративного поиска не существует: стратегия интернет-магазина, промышленной компании и технологического стартапа будет различаться. Однако практически любому бизнесу придется решать одну и ту же задачу – снижать зависимость от поискового трафика и превращать аудиторию в постоянных клиентов.
Развивать собственные каналы коммуникации
Компаниям становится все опаснее полагаться исключительно на органический трафик из поисковых систем. Поэтому бизнесу стоит развивать каналы, которые не зависят от алгоритмов Google: email-рассылки, Telegram, мобильные приложения, программы лояльности и сообщества в социальных сетях.
Механизм работы этой стратегии прост: пользователь, подписавшийся на рассылку или канал компании, сможет возвращаться на сайт напрямую, даже если объем переходов из поиска сократится.
Метриками эффективности в этом случае могут стать рост числа подписчиков, увеличение доли прямого трафика и количества повторных покупок.
Бизнес-эффект: снижение расходов на привлечение клиентов и уменьшение зависимости от поисковых систем.
Создавать контент, который невозможно заменить кратким ответом ИИ
Генеративные модели хорошо пересказывают статьи, но значительно хуже работают с эксклюзивной информацией. Поэтому компаниям стоит делать ставку на собственные кейсы, отраслевую статистику, результаты опросов, аналитику и практический опыт.
Для B2B-компаний, финансовых сервисов и технологических платформ такие материалы могут стать инструментом лидогенерации и основой для продажи аналитических продуктов или консалтинговых услуг. В случае интернет-магазинов уникальный контент способен повысить доверие покупателей и стимулировать повторные продажи.
Однако инвестиции в масштабные исследования оправданы далеко не всегда. Малому бизнесу зачастую выгоднее публиковать кейсы клиентов и отраслевые обзоры, чем тратить значительные средства на дорогостоящую аналитику.
Метриками эффективности могут стать количество заявок, корпоративных клиентов, упоминаний в СМИ и конверсия посетителей в покупателей.
Бизнес-эффект: рост числа лидов, увеличение продаж и укрепление экспертной репутации.
Увеличивать количество брендовых запросов
В условиях распространения AI-поиска бизнесу важно добиться того, чтобы пользователи искали не просто товар или услугу, а конкретную компанию.
Для этого организации могут развивать экспертные блоги, публиковать комментарии специалистов, выступать на отраслевых конференциях, проводить вебинары, запускать подкасты и инвестировать в развитие личных брендов руководителей.
Чем чаще пользователи ищут конкретный бренд, тем меньше компания зависит от поисковых алгоритмов и тем выше вероятность покупки: человек, который вводит в поиск название компании, обычно находится ближе к принятию решения, чем пользователь, который только изучает рынок.
Метриками эффективности могут стать рост брендовых запросов, увеличение прямого трафика, снижение стоимости привлечения клиентов и повышение конверсии.
Бизнес-эффект: сокращение маркетинговых расходов и рост продаж за счет более лояльной аудитории.
Создавать продукты и сервисы, а не только публиковать тексты
Нейросети способны пересказывать статьи и инструкции, однако заменить интерактивные сервисы значительно сложнее. Это могут быть калькуляторы, базы данных, отраслевые рейтинги, системы аналитики, конфигураторы товаров или специализированные инструменты для клиентов.
Например, интернет-магазин может предложить сервис подбора товаров, строительная компания – калькулятор стоимости работ, а финансовая платформа – аналитическую панель.
Подобные продукты не только привлекают аудиторию, но и открывают дополнительные возможности для монетизации: платные подписки, премиум-функции, реклама и продажа данных.
Метриками эффективности могут стать количество регистраций, число платных пользователей и средний доход на клиента.
Бизнес-эффект: появление новых источников выручки, не связанных напрямую с поисковым трафиком.
Следить за тем, как бренд представлен в ответах ИИ
Компаниям уже недостаточно отслеживать позиции сайта в Google. Важно понимать, упоминается ли бренд в ответах ChatGPT, Gemini, Perplexity и других генеративных систем, какие источники используют алгоритмы и насколько часто пользователям рекомендуют конкурентов.
Пока единых инструментов для такого мониторинга практически нет, поэтому компаниям нередко приходится проверять результаты вручную. Для этого можно регулярно задавать моделям запросы, максимально приближенные к реальному поведению пользователей: «Лучшие сервисы для управления проектами», «Сравни компанию А и компанию Б», «Какую CRM выбрать для малого бизнеса» или «Какая платформа подойдет интернет-магазину».
Проверять ответы стоит сразу в нескольких системах – ChatGPT с включенным веб-поиском, Gemini и Perplexity, поскольку каждая из них использует собственный набор источников и алгоритмов ранжирования.
Если компания редко упоминается в подобных рекомендациях или нейросети систематически отдают предпочтение конкурентам, это может свидетельствовать о слабой узнаваемости бренда, недостаточном присутствии в авторитетных медиа или проблемах в контент-стратегии.
В отличие от традиционного SEO, где компании отслеживают позиции по сотням ключевых слов, в эпоху генеративного поиска необходимо анализировать сценарии, наиболее близкие к реальным запросам пользователей: рекомендации, сравнения, подбор сервисов и поиск решений конкретных задач.
Метриками эффективности могут стать частота упоминаний бренда в ответах ИИ, рост прямого трафика, количество брендовых запросов и число новых клиентов.
Бизнес-эффект: своевременное выявление проблем в позиционировании бренда, сохранение конкурентных позиций и снижение риска потери будущей выручки.
Теги:
