ИИ-поиск без мифов: практический гайд для маркетологов

Реклама. ООО «Клик.ру», ИНН:7743771327, ERID: 2VtzqvJdubA

Перевели и адаптировали для русскоязычных специалистов гайд Microsoft Advertising про принципы работы ИИ-поиска, видимость бренда в нем и отличие в оптимизации от традиционного SEO (продвижения сайтов в органическом поиске).

Примечание редакции: это не официальный перевод, а структурированный пересказ (по разделам) с сохранением смыслов и рекомендаций.

Ключевая идея гайда: как меняется поиск и «видимость» бренда

Гайд объясняет, что поиск переходит от «списка ссылок» к ИИ-ответам и диалогам. Пользователь все чаще получает итоговый ответ прямо в интерфейсе нейросети (например, Copilot или ИИ обзоры в Google), и кликает на сайты реже или позже. Поэтому увеличить «видимость» бренда значит быть понятым, заслужить доверие и попасть в ИИ-ответы, а не только ранжироваться по ключам.

Основные изменения:

Сдвиг с ключевых слов на диалоги: запросы становятся разговорными, уточняющими и контекстными.
Ассистенты становятся мультимодальными: текст, голос, изображения, видео – все может быть входом или выходом из диалога.
Появляются новые места поиска: ИИ обзоры, браузеры, ассистенты с памятью и персонализацией.
Маркетологам нужно сочетать органическую видимость в ИИ-ответах и платные форматы в нейропоиске.

Как работают LLM (большие языковые модели)

LLM (большие языковые модели) обучаются на огромных массивах данных (включая интернет) и генерируют ответы, предсказывая наиболее вероятное продолжение текста. Это создает «уверенно звучащие» ответы, но не гарантирует истинность.

LLM (большие языковые модели) сильны в синтезе и перефразировании, но могут ошибаться в фактах, особенно по свежим событиям.
Мультимодальность означает, что модель «понимает» и связывает разные типы данных (текст, аудио, изображение и т. д.).
RAG (Retrieval Augmented Generation, генерация с дополнением за счет поиска) подключает модель к поисковому индексу и внешним источникам, чтобы подтянуть актуальные и проверяемые факты.
Роль поискового индекса возрастает: он становится «мостом» между большими языковыми моделями и актуальным вебом.

Как работает ИИ-поиск: предобучение + получение информации + память

В ИИ-поиске модель сначала решает, может ли ответить из предобученных знаний или нужно «дозапросить» данные через поиск (та самая RAG – генерация, усиленная поиском). Далее ответ формируется с учетом контекста и может персонализироваться благодаря «памяти» на основе истории диалога, предпочтений, прошлых диалогов.

Простые факты (например, столица страны) часто выдаются без дополнительного поиска.
Запросы про «что было вчера» требуют извлечения информации из свежих источников.
Память и персонализация уменьшают количество уточняющих вопросов от ассистента (он может знать ваш любимый клуб, бренд и т. д.).
На практике это меняет путь пользователя: меньше шагов, меньше «пересборки» контекста на каждой странице.

Как ИИ-поиск «показывает» бренды: органика и реклама

В гайде выделяются два основных пути появления бренда в ИИ-поиске:

платные размещения;
органическое включение в ИИ-ответы, собранные из доверенных источников.

Органика: типичная логика сборки ответа (3 этапа)

Базовое понимание (обученные знания): модель понимает категорию, типичные атрибуты и известные бренды.
Уточнение через веб (извлеченный контент): в момент ответа подтягиваются индексируемые, авторитетные источники для проверки и обогащения.
Точные сигналы: структурированные данные (например, фиды) уточняют цену, наличие, характеристики и т. д.

Платные форматы: что меняется

В ИИ-интерфейсах может быть меньше рекламных «слотов», но выше концентрация намерения (пользователь быстрее идет к решению).
Реклама может встраиваться как часть диалога (например, как блок после ответа) и требовать других креативов и фидов.
Появляются форматы «спонсируемых ответов» и карточек или каруселей в рамках ИИ-ответа.

Примечание редакции: Яндекс с 2025 года тестирует рекламное размещение в ответах Алисы в поиске.

Ошибки, которые снижают видимость в ИИ-поиске

Длинные «простыни» текста без структуры: нейросети сложнее разбивать их на пригодные фрагменты.
Скрытие важного в табах (вкладках с переключаемым содержимым) или аккордеонах (раскрывающихся/сворачивающихся блоках текста): часть систем может не «видеть» скрытый контент.
Критическая информация только в формате PDF: HTML (код страницы) обычно лучше размечен и проще для парсинга (автоматического извлечения данных).
Ключевые факты только на изображениях: без alt-текста (описание изображения для программ и пользователей) и дублирования в HTML (код страницы) повышается риск неверной интерпретации.

SEO (поисковая оптимизация) vs. GEO (оптимизация под генеративный поиск): что остается, а что меняется

Гайд предлагает смотреть на GEO (Generative Engine Optimization, оптимизацию под генеративный поиск) как на расширение SEO (поисковой оптимизации): техническая база и качество контента остаются критичными, но добавляются требования к ясности, структуре и «цитируемости» в генеративных ответах.

Что остается: техническая оптимизация, индексируемость, скорость, архитектура, репутация и упоминания.
Что добавляется: работа под диалоговые запросы, синтетические вариации запросов, структурирование «фактами и ответами».
Новые KPI (ключевые показатели эффективности): упоминания или цитирования в ИИ-ответах, видимость до клика.

Как писать контент, чтобы ИИ мог уверенно «использовать» его в ответах

Семантическая ясность: писать под интент (намерение пользователя), а не под ключи

Отвечайте прямо на вопрос пользователя (коротко и по делу), затем раскрывайте детали.
Добавляйте контекст и уточнения (например, не просто «тихий», а «уровень шума 42 дБ для кухни-студии»).
Избегайте размытых слов без фактов (инновационный, эко и т. п. без измеримых подтверждений).
Используйте синонимы и связанные термины (укрепляет смысл и помогает нейросети связать концепты).

Формат и пунктуация: помочь машине разобрать смысл

Используйте списки для перечислений – это дает ИИ четкие блоки информации.
Старайтесь писать простыми предложениями, избегайте перегруженных фраз с несколькими утверждениями.
Осторожнее с декоративными символами (стрелки, звездочки и т. п.) – они ухудшают парсинг (автоматическое извлечение данных).
Делайте «якорные» формулировки: каждое утверждение с конкретикой и контекстом.

Контент-стратегия в эпоху ИИ: меньше «глоссариев», больше экспертизы

Гайд отмечает, что базовые объясняющие статьи («что такое…») часто будут получать меньше трафика, потому что ассистенты отвечают мгновенно. Но такие материалы могут быть полезны для пользовательского опыта и доверия, если поддерживают пользователя на пути к решению.

Оцените ROI (окупаемость инвестиций) контента под генеративные нейросети: если он не дает заметного трафика, не стоит тратить на него непропорционально много ресурсов.
Ставка на «нюансированную экспертизу»: практики, сравнения, уникальные данные, кейсы, локальная специфика.
Истинная локализация – это не перевод, а адаптация под культурный контекст, диалект и поведение аудитории.

Платные стратегии в ИИ-поиске: что делать рекламодателю

Платный трафик в ИИ-поиске меняется: путь до конверсии может сокращаться, а размещения становятся более «встроенными» в ответ. В гайде акцент на креативах (особенно визуальных), фидах и first-party данных (собственных данных компании, которые она собирает напрямую от своих пользователей или клиентов).

Приоритизируйте качественные визуальные компоненты: изображения и видео, которые нейросети могут использовать.
Тестируйте кампании, которые не завязаны только на ключи (например, динамические кампании или рекламу на основе фида).
Используйте ИИ-инструменты для генерации идей и креативов.

В PromoPult ИИ-инструменты используются во всех модулях платформы – поисковом продвижении, контекстной и таргетированной рекламе, рекламе и аналитике Wildberries.

В модуле поискового продвижения многие из сложных технических задач выполняются автоматически при помощи ИИ-алгоритмов, вот основные:

Сбор семантического ядра на основе контента сайта, ресурсов конкурентов и данных веб-аналитики.
Аудит контента и технической оптимизации сайта.
Подбор сайтов конкурентов и поиск точек роста для вашего сайта.
Рекомендация площадок для ссылочного продвижения.

В проектах динамического SEO (поисковой оптимизации) ИИ алгоритм подбирает, постоянно анализирует и меняет список ключевых слов, которые принесут больше трафика и конверсий. Можно настроить свои правила автоматической ротации.

Протестировать SEO (продвижение в поиске) в PromoPult можно бесплатно за две недели. Продвигаться ли дальше, решите по результатам. А кейсы в вашей нише можно посмотреть здесь.

«Человечность» как конкурентное преимущество

В финальных разделах гайд делает необычный акцент: после периода ускорения и автоматизации люди сильнее ищут человеческий контакт. Выиграют бренды, которые используют ИИ для масштаба, но сохраняют эмпатию, доверие и сообщество.

Рост интереса к микро-ивентам (небольшим тематическим встречам или мероприятиям), закрытым сообществам и форматам, где важна принадлежность и доверие.
Искусственный интеллект усиливает маркетинг, но не заменяет человеческие отношения и креативность.

Итоговый чек-лист действий

Для контента под поиск и нейросети

Проверьте: ключевые ответы доступны в HTML (код страницы), а не только в формате PDF или на изображениях.
Делайте тексты структурированными: заголовки, списки, таблицы, короткие абзацы.
Добавляйте измеримые факты и контекст (скорость, сроки, условия, ограничения).
Соберите «диалоговые» и «синтетические» варианты запросов и проверьте, какие страницы реально отвечают на них.

Для данных и коммерции

Прокачайте структуру и фиды (цены, наличие, характеристики). Это те самые данные или поведенческие признаки, которые помогают системе точнее определить интерес, намерение или релевантность.
Подключайте собственные данные в рекламе: используйте расширенные конверсии, сопоставление с базой клиентов и согласие на обработку персональных данных, чтобы точнее учитывать результаты, работать со своей аудиторией и корректно обрабатывать данные пользователей.
Синхронизируйте поисковое продвижение и контекстную рекламу: какие страницы или категории должны появляться в ИИ-ответах, и чем их поддержать платно.

Для измерения

Добавьте отчетность по упоминаниям или цитированиям в ИИ-ответах (где возможно).
Смотрите на метрики «до клика»: показы, присутствие в ответах, видимость бренда в сравнительных подборках.
Дальше – на поведение после клика: глубину просмотра, вовлеченность, конверсию, используйте поведенческую аналитику.

Источник: AI Search Demystified, Microsoft Advertising, февраль 2026.

Оригинал статьи на SEOnews