Новая поисковая реальность: как устроен ИИ‑поиск

ИИ‑поиск стал новой точкой входа в интернет‑экономику. По итогам 2025 года ИИ‑инструменты занимают 12–15% глобального рынка поиска, тогда как в начале года их доля составляла 5–6%. В России похожая динамика. По данным аналитической компании Digital Budget совокупный трафик на ИИ‑сервисы вырос почти в шесть раз за первые три квартала 2025 года.

Ключевые изменения связаны не с инструментами, а с поведением пользователей. Это уже влияет на бренды и рынок поисковой оптимизации. Растет доля запросов без переходов, когда пользователь получает ответ прямо на странице результатов и не переходит на сторонние сайты. Так называемые запросы без кликов (zero‑click) достигли 58–60%, тогда как пять лет назад этот показатель составлял около 25%. Это снижает объем органического трафика и меняет рынок SEO.

Как ИИ‑поиск меняет SEO и распределение трафика

Это напрямую влияет на метрики. Показатель кликабельности (CTR) снижается на 61%, что заставляет бренды пересматривать подходы к продвижению, а рынок поисковой оптимизации (SEO) — инструменты. Конкурентным преимуществом становится попадание бренда в ИИ‑выдачу. Это увеличивает переходы примерно на 35% по сравнению с конкурентами.

Языковые модели (large language models, LLM) стали очередным уровнем ранжирования. Теперь контент оценивается не только алгоритмами поиска, но и тем, как он используется моделью при генерации ответа. В этой логике ключевым становится не позиция страницы в выдаче, а вероятность ее включения в итоговый ответ. При этом у языковых моделей есть ограничения:

1. Непредсказуемость выдачи. Один и тот же запрос может давать разные результаты без очевидных причин: в одном случае бренд упоминается, в другом — нет.
2. Отсутствие прозрачности ранжирования. Модели работают на основе вероятностей и не предоставляют четких правил отбора, в отличие от классического поиска, где учитываются структура страницы, релевантность запросу и ссылки.
3. Неточность ответов. Модели могут смешивать источники, путать бренды или ссылаться на несуществующие страницы.

Инструменты ИИ‑поиска и проверка продуктовых гипотез

1. Индекс видимости в ИИ‑ответах (AI Visibility Score) отражает, как часто бренд появляется в ответах языковых моделей на релевантные запросы. По сути, это аналог доли видимости в классическом поиске. Метрика учитывает частоту упоминаний, охват по типам запросов и стабильность присутствия. Чем выше показатель, тем чаще модель выбирает бренд как источник или упоминает его в ответе.
2. Доля упоминаний в ИИ‑ответах (Share of AI Answers) показывает, в какой части ответов на заданный набор запросов упоминается бренд относительно конкурентов. Используется для оценки рыночной доли в ИИ‑выдаче и сравнения с конкурентами.
3. Тональность упоминаний в ИИ‑ответах (AI Sentiment) отражает, в каком ключе языковая модель описывает бренд — положительном, нейтральном или негативном. Метрика помогает выявлять репутационные риски, искажения информации и управлять ИИ‑повесткой.
4. Покрытие пользовательских запросов (Prompt Coverage) показывает, для каких типов запросов бренд появляется в ответах модели. Это карта сценариев: информационные, сравнительные, транзакционные, навигационные запросы и их вариации. Показатель отражает широту присутствия в ИИ‑поиске: чем выше покрытие, тем больше сценариев охватывается. Используется для выявления «белых пятен» — запросов, в которых бренд отсутствует, но представлены конкуренты.

С точки зрения запуска нового продукта, у которого нет прямых аналогов на рынке, критично корректно валидировать идею и решение, подтвердить наличие спроса. Это достигается двумя основными подходами:

1. Работа с рынком как с источником обратной связи. В фокусе — как обычные пользователи, так и лидеры мнений (ЛОМы). Используются интервью с клиентами: демонстрация прототипов функций, сбор обратной связи, выявление текущих проблем с ИИ‑поиском. Дополнительно анализируются публикации и комментарии ЛОМов — как источник требований, ожиданий и идей для развития продукта.
2. Проверка через реальное использование. Запускаются бета‑версии функций на ограниченной аудитории. В таком формате, например, были внедрены новые отчеты по технико‑ориентированному ИИ‑оптимизации в Semrush с активным сбором обратной связи. Успешность оценивается по метрикам использования, включая конверсии и платежи, а также по качественной обратной связи от пользователей.

При этом, важно не разделять SEO и ИИ SEO, поскольку одно усиливает другое. Ведь простая оптимизация текста под нейровыдачу не решит задачу. Языковые модели чаще выбирают авторитетные источники, а не просто хорошо написанный текст.

Заключение

В этой модели выигрывают сайты с уникальной экспертизой и реальной ценностью: бренды, исследования, сильные продуктовые страницы и контент, который нельзя легко агрегировать или заменить. Напротив, ресурсы, построенные на массовом копировании, поверхностных материалах и агрегации, теряют видимость, а их роль в ИИ‑выдаче минимизируется.