Търсене с Google в ерата на изкуствения интелект: Икономическа преориентация на дигиталната информационна икономика

Изкуственият интелект като непосредствена заплаха за класическия бизнес модел на търсачките – или стратегическо развитие на вече доминиран пазар?

През първото тримесечие на 2025 г. Google официално все още се представя като безспорен владетел на глобалния пейзаж на търсенето. С пазарен дял от 91,55%, компанията обработва приблизително 8,9 милиарда заявки за търсене дневно, което се равнява на приблизително 103 000 заявки в секунда или общо 2,6 трилиона годишно. На мобилните устройства Google поддържа практически хегемонна позиция с пазарен дял от 96,3%. Тези цифри създават образ на непоклатимо господство, но под статистическата повърхност се крие далеч по-сложна и нестабилна картина на икономически катаклизми. Само пазарният дял маскира фундаментална трансформация в естеството на стойностната връзка между обема на търсене, потребителското поведение и реализираните потоци от приходи.

През последните месеци на 2024 г. се случи рядко явление: глобалният пазарен дял на Google падна под символично значимия праг от 90 процента за първи път от десетилетие. През октомври 2024 г. делът беше 89,34%, през ноември - 89,99%, а през декември - 89,73%. Това бележи първия постоянен спад под тази граница от 2015 г. насам. Докато анализаторите отдават този спад отчасти на регионални промени в Азия, развитието сигнализира за сближаването на няколко структурни сили, които започват фундаментално да дестабилизират традиционната екосистема на търсачките. Не става въпрос по-малко за радикален отлив на съществуващи потребители, отколкото за трансформация на поведението при търсене и свързаните с него икономически пътища към успеха.

Бизнес моделът на Google се основава на елегантна, но все по-крехка архитектура. През 2024 г. компанията генерира приблизително 307 милиарда долара общи приходи, от които рекламата в търсенето е около 175 милиарда долара. Това представлява не само 57 процента от общите приходи, но и формира финансовия гръбнак на цялата корпоративна структура. Механиката на този модел е проста, но ефективна: потребителите формулират заявки за търсене с изрично или имплицитно намерение за покупка; Google представя реклами от рекламодатели, които плащат за кликвания; потребителите кликват върху тези реклами или върху органични резултати от търсенето; и се създава тристранен пазар между потребители, издатели и рекламодатели.

Тази архитектура е фундаментално предизвикана от интеграцията на изкуствения интелект, особено чрез технологията „AI Overviews“.

Преглед на изкуствения интелект като разрушител на бизнес модели: Метриките на упадъка

Въвеждането на AI Overviews от Google бележи повратна точка. Тази технология предоставя на потребителите синтезирани обобщения на информация, генерирана от генеративни модели, директно на страницата с резултати от търсенето, без да е необходимо да кликват към външни уебсайтове. Разгръщането беше забележително бързо: През януари 2025 г. AI Overviews се появяваха в 6,49% от всички заявки за търсене. До март 2025 г. този дял се е удвоил до приблизително 13,14%. Това означава, че днес, в повече от едно на седем търсения в Google на американския пазар, инициативата за събиране на информация чрез AI синтез е изпълнена, преди потребителят да активира традиционен органичен резултат от търсенето или платена реклама.

Икономическите последици от това разширяване бързо станаха очевидни. Честотата на кликване, фундаменталният показател на всички дигитално-капиталистически икономически модели, реагира драматично. За заявки за търсене, използващи AI Overviews, органичната честота на кликване спадна от 1,76% през юни 2024 г. до 0,61% през септември 2025 г. Това представлява спад от приблизително 65% или, в бизнес терминологията, активът „кликване върху органичен резултат от търсенето“ е станал приблизително две трети по-волатилен под натиска на изкуствения интелект. В същото време платените реклами в търсене претърпяха още по-драстичен спад: честотата на кликване се срина от 19,7% на 6,34%, което е намаление с 68%.

Особено забележително е взаимодействието между тези два ефекта: Намаляването на процента на кликване, причинено от AI Overviews, не се ограничава само до заявки за търсене, където AI Overviews действително се показват. Органичните проценти на кликване също спаднаха с приблизително 41% на годишна база за заявки за търсене без AI Overviews. Това предполага по-дълбок поведенчески ефект: Потребителите фундаментално адаптират своите модели на взаимодействие. Те научават, че резултатите от търсенето все по-често не си струва да се кликва върху тях, защото AI системите вече предоставят отговори на страницата с резултати. От теоретична гледна точка този ефект на обучение може да се разбира като форма на ирационално избягване на риска или рутинно формиране; в действителност обаче потребителите реагират рационално на променящия се информационен пейзаж.

Съвкупните ефекти от тази трансформация са поразителни по своята рязкост. Делът на „търсенията с нулево кликване“ – търсенията, които не водят до кликване върху външен резултат – скочи от 56% на 69%. И обратно, само 31% от заявките за търсене сега водят до кликване върху външна дестинация. За издателите и създателите на съдържание това представлява загуба на трафик с катастрофални размери. Анализ на Similarweb разкри, че органичният трафик към новинарски уебсайтове е спаднал от над 2,3 милиарда месечни посещения до под 1,7 милиарда за една година – загуба от приблизително 600 милиона посещения на месец или около 26% от предишния обем на трафика. Отделните издатели съобщават за още по-драматични цифри: Едно голямо американско лайфстайл списание наблюдава намаление на процента на кликване от 5,1% на 0,6%, което е ефективно намаление от около 88%.

Това не е постепенно, еволюционно приспособяване на пейзажа на търсачките. Това е революция. Последиците за самия Google са двустранни и парадоксални: от една страна, интеграцията с AI Overview води до по-малко кликвания, докато от друга страна, Google се съпротивлява на натиска да внедри тази функция, твърдейки, че всяко кликване, което не е загубено в ChatGPT, е ценно - и следователно дори намален брой кликвания е по-добре от никакво кликване. Вътрешна бележка на Google, която беше публикувана, сбито формулира това когнитивно напрежение: Google би предпочел да загуби намаляващите търсения в полза на Gemini (патентованият AI модел на Google), отколкото на ChatGPT, защото това би запазило възможността за задържане на потребителите в екосистемата на Google. С други думи, Google рискува средносрочно свиване на монетизируемия обем на трафика, за да запази пазарната си позиция срещу децентрализираните конкуренти с AI в дългосрочен план.

Тази стратегия отразява фундаментална дилема на платформения капитализъм: когато традиционната мярка за стойност – генерирането на кликвания – е под натиск, трябва да се разработят алтернативни пътища за създаване на стойност. Google експериментира с това, като разработва AI Mode, по-цялостно, разговорно изживяване при търсене, предназначено да генерира дългосрочна ангажираност на потребителите. Бизнес моделът се измества от транзакционни („кликвания на потребителите върху реклама“) модели към потенциално по-интегрирани или дори базирани на абонамент модели. Прогнозата за приходи от маркетинг в търсенето за 2025 г. от приблизително 190,6 милиарда долара – увеличение с около 7% в сравнение с 2024 г. – поддържа номиналистичен оптимизъм в светлината на тези тенденции. Този растеж обаче вероятно ще бъде постигнат предимно чрез увеличение на цените (увеличение на цената на клик), а не чрез увеличен обем.

Продуктовата философия на Роби Щайн: От Snapchat до AI търсене

На този фон биографията и ясните продуктови стратегии на Роби Стайн, вицепрезидент „Продукти“ в Google Search, придобиват особено значение. Стайн се превърна в ключова фигура в опита на Google да организира трансформацията на търсенето. Неговият кариерен път е показателен за разбирането на стратегическата логика, залегнала в основата на плановете за изкуствен интелект.

Стайн е известен с разработването на Instagram Stories. Това продуктово решение предоставя задълбочено проучване както на разработването на продукти в условия на изключителна несигурност, така и на това как утвърдени платформи могат да неутрализират конкурентите чрез „достатъчно добри“ копия. През 2013 г. Snapchat представи „Stories“ – иновативна функция за ефимерно, автоматично изчезващо съдържание в социалните медии. Иновацията беше технически елегантна и революционна по отношение на поведението на потребителите, установявайки нова категория взаимодействие в социалните медии. Snapchat достигна приблизително 150 милиона активни потребители дневно през 2016 г. Instagram, който вече е част от екосистемата на Facebook и се гордее с над 500 милиона активни потребители дневно, копира функцията на 2 август 2016 г.

Последиците бяха опустошителни за Snapchat. Instagram Stories достигнаха над 150 милиона потребители дневно в рамките на шест месеца. Преглежданията на Snapchat Stories спаднаха с 15 до 40 процента. В рамките на една година Snapchat беше функционално неутрализиран в този сегмент. Това, което отличаваше Instagram Stories от Snapchat Stories, не беше техническото превъзходство, а оперативното превъзходство: Instagram интегрира функцията във вече доминираща екосистема, предложи по-добри анализи за създателите, позволи маркиране на марки и потребители (което Snapchat не предлагаше) и работи върху съществуваща техническа инфраструктура. Това беше учебникарски пример за икономика на платформата: мащабът, възможностите за интеграция и оперативното съвършенство побеждават иновациите на фрагментирани пазари.

В скорошни интервюта, Щайн описва философията си за разработване на продукти като ръководена от три основни елемента: Първо, „непрестанно усъвършенстване“ – обсебен фокус върху итеративната оптимизация. Второ, дълбоко разбиране на потребителското поведение в контекста на сложни технологични системи. Трето, готовност за вземане на неинтуитивни решения, когато данните го изискват.

Тази философия е проявена в стратегията на Google за изкуствен интелект. Щайн публично заяви, че Google е идентифицирал три подобни на хапчета компонента на „следващото поколение търсене“: AI Overviews (бързи, генерирани от изкуствен интелект синопсиси), мултимодално търсене (изображения, видео, Lens) и AI Mode (разговорно, базирано на поетапно търсене, непознато досега на Google). Тези три елемента са предназначени да се „обединят“, за да създадат безпроблемно и по-цялостно търсене.

Скоростта на внедряване е забележителна. AI Mode премина от концепция до стартиране за около година, което е изключително бързо за компания с такъв размер. Това отразява как по-новите продуктови лидери в Google – изрично водени от принципите на Щайн – преодоляват старата организационна бавност.

Философията на Щайн обаче съдържа и структурна слабост: тя предполага разбиране на „непрестанното усъвършенстване“ като процес, фокусиран върху самия продукт, а не върху неговите екосистемни и дистрибутивни ефекти. От чисто потребителски ориентирана гледна точка, агресивните обзори с изкуствен интелект могат да представляват „подобрен“ достъп до информация. Но от гледна точка на издателите и по-широката уеб екосистема, която разчита на генериране на кликвания, те представляват разрушителна намеса. Това създава дилема: продуктовият мениджър, стремящ се към максимален ентусиазъм на потребителите, може едновременно да подкопае бизнес модела на компанията, защото потребителското изживяване и търговската реализация не са съвместими.

Академична дисперсия: Три стълба на фрагментирана трансформация

В скорошни интервюта Щайн предложи концептуална рамка за трансформациите в сферата на търсенето: три нееквивалентни стълба. Тази категоризация е по-значима, отколкото изглежда на пръв поглед, защото разкрива как Google вътрешно разбира фрагментацията на своята стратегия за търсене.

Първият стълб са AI Overviews (Обзори с изкуствен интелект). Това са генерирани от изкуствен интелект обобщения на информация, представена на страницата с резултати от търсенето. Те работят, като специализиран модел Gemini (собственият модел на Google за големи езици) интерпретира заявката за търсене, изпълнява стратегия за търсене (наречена „query fanout“), при която моделът автоматично формулира и изпълнява няколко десетки помощни заявки, за да събере контекст, и след това генерира структуриран отговор. AI Overviews са насочени към информационни заявки – „температура на врящата вода“, „най-добрите ресторанти в Берлин“, „как работи Bitcoin“. Те не са подходящи за навигационни заявки (където потребителят търси конкретна дестинация). Те също не са идеални за търговски заявки с висок приоритет (намерение за покупка), тъй като традиционните рекламни формати и продуктови обяви все още се представят превъзходно в тези области.

Вторият стълб е мултимодалното търсене, медиирано предимно от Google Lens. Това позволява на потребителите да търсят с визуален вход – правят снимка на обект и след това питат Google какво е този обект, как да го поправят и къде да го купят. Темпите на растеж на Google Lens са впечатляващи: 15% ръст на годишна база, достигайки приблизително 20 милиарда месечни заявки. Това е важен стълб, защото показва, че търсенето с Google не е единствено текстово – средата за взаимодействие се разнообразява.

Третият стълб е AI Mode. Това е най-новият и концептуално най-амбициозен експеримент. Докато AI Overviews са насочени към директни отговори (въпрос → отговор → край), AI Mode работи чрез по-дългосрочно, разговорно взаимодействие. Потребителят може да задава сложни, многоетапни въпроси („Търся ресторант в Берлин, приятелят ми е алергичен към фъстъци, бих искал места за сядане на открито, бюджет около 60 евро на човек“), а AI Mode ще предоставя стъпка по стъпка препоръки, ще ги изяснява и прецизира, както и ще представя алтернативи. Той е по-малко търсачка и по-скоро интерактивен информационен агент.

Това диференциране на стратегията за търсене в три не напълно еквивалентни режима отразява метастратегия на гъвкавост и опционалност. Google се въздържа от дефиниране на монолитно „ново търсене“ и вместо това представя портфолио от режими на търсене, които адресират различни типове заявки и предпочитания на потребителите. Това е стратегически интелигентно, защото поставя множество залози едновременно, без да се ангажира с една-единствена иновация, която може да не е универсално успешна.

Тази портфолио стратегия обаче разкрива и дълбока несигурност. Монетизирането на фрагментирано търсене е по-трудно от монетизирането на унифицирана архитектура. Когато потребителите избират между различни режими, те създават нестабилност на очакванията, което води до отлив на клиенти. И ако Google предлага различни режими вътрешно, единият може да „канибализира“ друг.

B2B поддръжка и SaaS за SEO и GEO (AI търсене) комбинирани: Решение „всичко в едно“ за B2B компании - Изображение: Xpert.Digital

Търсенето с изкуствен интелект променя всичко: Как това SaaS решение ще революционизира класирането ви в B2B завинаги.

Дигиталният пейзаж за B2B компаниите претърпява бързи промени. Водени от изкуствения интелект, правилата за онлайн видимост се пренаписват. За компаниите винаги е било предизвикателство не само да бъдат видими в дигиталната маса, но и да бъдат релевантни за правилните лица, вземащи решения. Традиционните SEO стратегии и управлението на локалното присъствие (геомаркетинг) са сложни, отнемат време и често представляват битка срещу постоянно променящите се алгоритми и интензивната конкуренция.

Но какво ще стане, ако имаше решение, което не само опрости този процес, но и го направи по-интелигентен, по-предсказуем и далеч по-ефективен? Тук влиза в действие комбинацията от специализирана B2B поддръжка с мощна SaaS (Софтуер като услуга) платформа, специално проектирана за нуждите на SEO и GEO в ерата на търсенето с изкуствен интелект.

Това ново поколение инструменти вече не разчита единствено на ръчен анализ на ключови думи и стратегии за обратни връзки. Вместо това, то използва изкуствен интелект, за да разбере по-точно намерението на търсене, автоматично да оптимизира локалните фактори за класиране и да провежда конкурентен анализ в реално време. Резултатът е проактивна, базирана на данни стратегия, която дава на B2B компаниите решаващо предимство: те не само биват откривани, но и възприемани като водещ авторитет в своята ниша и местоположение.

Ето симбиозата на B2B поддръжка и SaaS технология, задвижвана от изкуствен интелект, която трансформира SEO и GEO маркетинга, и как вашата компания може да се възползва от нея, за да расте устойчиво в дигиталното пространство.

Повече информация тук:

​

• B2B поддръжка и блог за SEO, GEO и AIS – Търсене с изкуствен интелект
• Забравете скъпите SEO инструменти – тази алтернатива доминира с ненадминати B2B функции

Ехо камерата на модела „Джемини“: Техническа архитектура и нейните бизнес последици

Основната техническа архитектура на Gemini, AI моделът, който захранва AI Mode, AI Overviews и мултимодалното търсене, е от значение за разбирането защо Google е движеща сила на тази трансформация. За разлика от много езикови модели, Gemini е проектиран да бъде мултимодален от самото начало. Това означава, че моделът интегрира текст, изображения, аудио и видео в една невронна мрежа, вместо да добавя тези модалности по-късно. Това придава на Gemini структурна елегантност от теоретична гледна точка.

Технически, Gemini използва така наречената трансформаторно-декодерна архитектура, оптимизирана за ефективност. Моделът работи на тензорните процесорни единици (TPU) на Google Cloud, което дава на Google собствено предимство в скоростта на извод – Google може да изпълнява AI модели по-бързо и по-евтино от конкурентите, базирани на облачни инфраструктури с общо предназначение. Gemini може да извършва верижно разсъждение – може да разделя сложни проблеми на няколко концептуални стъпки, преди да формулира отговор. Това позволява по-дълбоки логически структури от повърхностното генериране на токени от по-ранни LLM.

Най-важното е, че Gemini е интегриран със собствените хранилища за данни на Google. Shopping Graph на Google съдържа приблизително 50 милиарда продукта, актуализирани 2 милиарда пъти на час чрез търговски емисии. Google има достъп до 250 милиона местоположения и картографска информация. Google има достъп до финансови данни, информация за фондовия пазар в реално време и цялата мрежа като източник на контекст. Тези хранилища за данни не са публично достъпни – те са собствени ресурси, достъпни само за Google. Това дава на Gemini (и следователно на AI Mode, AI Overviews и др.) фундаментално предимство, което конкуренти като ChatGPT или Perplexity нямат. OpenAI трябва да разчита на публично достъпни данни и данни, извлечени чрез API. Perplexity трябва да използва уеб скрейпинг. Google вече разполага с данните вътрешно.

Тази архитектура илюстрира защо интеграцията на изкуствения интелект на Google трябва да се разглежда като стратегически необходима, а не просто като незадължителна. Инфраструктурата вече е налице. Данните вече са налице. Изчислителният капацитет вече е наличен. Икономически рационалният начин на действие е да се използват тези ресурси. Единственият въпрос е колко агресивно трябва да се преследва монетизацията, предвид страничните ефекти върху традиционния бизнес модел.

Проблемът с объркването: конкуренцията в шума

Често пренебрегван аспект от дискусията за търсене с изкуствен интелект е ролята на Perplexity AI. Основана през 2022 г. от Аравинд Сринивас, бивш стажант в Google, Perplexity изрично се позиционира като AI-базиран интерфейс за търсене. Към август 2024 г. Perplexity има приблизително 15 милиона активни потребители месечно. Компанията отчете прогнози за приходи от около 40 милиона долара за 2024 г. OpenAI отчете прогнозни приходи от приблизително 11,6 милиарда долара за 2025 г. чрез своите API предложения и търговското използване на ChatGPT Search.

Въпреки това, обобщените данни за потребителите разкриват изненадваща картина: Perplexity и ChatGPT Search комбинирано обработват приблизително 37,5 милиона запитвания на ден за ChatGPT, плюс кратно на това за Perplexity (консервативно оценено на около 10-20 милиона), което води до общо приблизително 47,5-57,5 милиона запитвания за търсене с изкуствен интелект на ден. Междувременно Google обработва приблизително 14 милиарда заявки за търсене на ден. Това означава, че Google обработва приблизително 250-370 пъти повече заявки за търсене от Perplexity и ChatGPT взети заедно. Обобщеният трафик от търсене с изкуствен интелект представлява приблизително 0,1 до 0,25 процента от общия глобален уеб трафик. Това е шум, а не сигнал за промяна на парадигмата.

Това е важно, защото показва, че въпреки огромното финансиране от рисков капитал на стартиращи компании за търсене с изкуствен интелект, въпреки медийния шум около „революцията в търсенето“ и въпреки истинските технически подобрения в Perplexity и ChatGPT Search, класическото търсене с Google остава доминиращият източник на информация. Това не означава, че Perplexity и ChatGPT Search са маловажни – те сигнализират за промяна в очакванията на потребителите. Но те не означават, че пазарната позиция на Google е под екзистенциална заплаха.

Тези цифри обаче могат да бъдат подвеждащи. Въпреки че Perplexity представлява само 0,01% от дневния обем на търсене на Google в световен мащаб, проникването му сред специфични потребителски групи (млади, технологично грамотни, информационно интензивни работници) е значително по-високо. Анализатор на рисков капитал може да твърди, че Perplexity не се конкурира с Google, а по-скоро създава типа потребители, които ще формират доминиращата потребителска група след десет години. Това е класически аргумент за подмяна. Това обаче е спекулация; текущите данни предполагат съвместно съществуване на модели на търсене, а не процес на заместване.

Сривът на издателството: Икономическо унищожение или преструктуриране на бизнес модела?

За пълен икономически анализ трябва да се проучи разрушителният процес, причинен от интеграцията на Google с изкуствен интелект за издателите. Това е реално и непосредствено явление, а не просто прогноза. Издателите отчитат загуби на трафик от 70 до 80 процента. Едно голямо американско новинарско списание е загубило 27 до 38 процента от трафика си между 2024 и 2025 г. Специализиран нишов блог за обновяване на домове е загубил приблизително 86 процента от приходите си, от около 7000–10 000 долара на месец до около 1500 долара на месец.

Икономическите последици са драматични. Новинарската индустрия в САЩ загуби приблизително 600 милиона посещения месечно за по-малко от година – намаление с около 26 процента. За индустрия, базирана на приходи от реклама, това се изразява директно в по-малко импресии, по-малко кликвания върху реклами, по-ниски CPM (поради конкуренцията за по-оскъдни импресии) и намаляване на общите приходи.

Това е класически случай на икономическа екстернализация на негативните ефекти. Google интернализира печалбите от подобреното потребителско изживяване (потребителите не е нужно да кликват, а получават незабавни отговори), но екстернализира разходите към издателите, които вече не генерират трафик. Това асиметрично разпределение на разходите е структурна характеристика на платформените икономики, където операторите на платформи имат силата да преговарят за изместване на разходните центрове.

Някои издатели започват да експериментират с модели, които възприемат тази нова реалност: вместо да оптимизират за обем на трафика, те оптимизират за видими/брандови споменавания в резултатите от изкуствения интелект. Ако Google генерира отговор за „най-добрите ресторанти в Берлин“, споменаването на конкретен ресторант може да е по-ценно за този ресторант от кликване, защото споменаването засилва разпознаваемостта на марката и създава входна точка „първа в съзнанието“. Потребителите, които четат отговори с изкуствен интелект, в които се споменава конкретен ресторант, може да са по-склонни да посетят този ресторант по-късно, дори и да не кликнат веднага.

Това не е утеха за издателите, които разчитат на незабавна монетизация на трафика. Но сочи към възможно преструктуриране на бизнес моделите на издателите: от „обем на трафика × CPM на рекламите“ към „авторитет на марката × абонамент за първокласно съдържание“ или „авторитет на марката × високостойностни партньорски взаимоотношения“.

Нерешеният въпрос за фактурирането: Кой плаща за данните за обучение?

Един едва доловим, но систематично пренебрегван въпрос е въпросът за атрибуцията на данните за обучение. Моделите на изкуствен интелект, които захранват AI Overviews, AI Mode и ChatGPT Search, са обучени върху уеб данни, които са 99% създадени от организации, различни от изкуствен интелект. Издателите плащат на журналисти да пишат статии. Информационните агенции плащат на кореспонденти да събират факти. Учените инвестират време в изследвания, за да публикуват тези открития. Всички тези организации финансират дейността си чрез бизнес модели, обикновено базирани на генериране на трафик или директни абонаменти. Но създаването на уеб съдържание се счита за „обществено благо“, ако не се компенсира чрез директна монетизация.

Процесът на обучение с изкуствен интелект никога не е компенсирал тези създатели на съдържание. OpenAI обучи GPT-4 с милиарди статии, без да компенсира издателите. Google обучи Gemini с уеб съдържание без компенсация. Perplexity обучава своите модели по подобен начин. Това е технически и правно възможно, защото включва „честна употреба“ (съгласно закона за авторското право на САЩ), но е етично и икономически асиметрично: създателите на съдържание финансират обучението с изкуствен интелект, но не получават пряко компенсиране. Вместо това те са ощетени от намаленото генериране на трафик.

Това може да се окаже дългосрочен риск за индустрията на изкуствения интелект. Ако издателите не бъдат компенсирани за своите данни за обучение, те ще имат по-малко стимул да създават висококачествено съдържание. Качеството на мрежата ще намалее. По-късно това ще създаде проблем за моделите на изкуствен интелект, обучени върху уеб данни – те ще се обучават върху съдържание с по-ниско качество. Това е класически проблем на „трагедията на общото благо“. Някои играчи (особено OpenAI с неговите търговски ресурси и Google с неговата присъща уеб интеграция) вече са започнали да експериментират с лицензирани източници на данни (напр. OpenAI си партнира с издатели на новини за емисии на съдържание). Това може да доведе до възникваща норма, при която обучението по изкуствен интелект е частично лицензирано. Но засега това все още е изключение, а не правило.

Дестабилизация на веригата за създаване на стойност: От реклами до… какво?

Фундаментален икономически проблем, създаден от интеграцията на изкуствения интелект от Google, е въпросът за алтернативни пътища за монетизация, когато традиционната реклама стане по-неефективна. Класическата верига за създаване на стойност на Google беше: потребителят формулира заявка → Google представя органични резултати + реклами → потребителят кликва → издателят или рекламодателят получава стойност от трафика или конверсия. Тази верига за създаване на стойност формира основата на дигиталната икономика в продължение на 25 години.

AI Overviews дестабилизира тази верига на стойността, като елиминира стъпката „кликване“. Google трябва да установи нови вериги на стойността. Тестват се няколко подхода:

Първо: Интегриране на реклами директно в AI Overviews и AI Mode. Това е трудно, защото потребителите изрично разбират тези генерирани от AI отговори като „нереклами“. Интегрирането на реклами в AI отговорите рискува да подкопае доверието на потребителите. Google е предпазлив тук.

Второ: Монетизация чрез абонамент. Google експериментира с премиум версии на AI Mode, които евентуално може да станат платени. Това би означавало, че разговорното търсене с изкуствен интелект ще бъде премиум функция, докато стандартното търсене ще остане безплатно. Това е freemium модел, подобен на Spotify или Adobe. Предизвикателството е да се поддържа достатъчно висок процент на проникване на платените версии, за да се компенсира загубата на приходи от реклама.

Трето: Монетизация чрез бизнес модели, които не са базирани на монетизация на отделните потребители. Например, Google би могъл да предложи „API за корпоративно търсене с изкуствен интелект“, където корпоративните клиенти наемат специфични модели Gemini за своите вътрешни нужди от търсене. Това би изместило бизнес модела към B2B модел, подобен на Google Cloud.

Четвърто: Монетизация чрез монетизация на данни. Когато Google провежда милиони разговорни взаимодействия с потребители чрез изкуствен интелект, той генерира огромни количества данни за намеренията на потребителите. Тези данни са изключително ценни за насочване на рекламите. Google би могъл да използва тези данни, за да подобри насочването на рекламодателите, дори ако процентът на кликване намалее. Това е форма на непряка монетизация.

Нито една от тези алтернативи очевидно не е толкова печеливша, колкото класическата формула „клик × CPM“. Но взети заедно, те биха могли потенциално да създадат нова екосистема от създаване на стойност.

Стратегическата дилема на неуморното усъвършенстване

Философията на Щайн за „непрестанно усъвършенстване“ се сблъсква с фундаментална структура на конфликт: процесът на подобряване на продукта от гледна точка на потребителя е в пряк конфликт със стабилността на бизнес модела. По-добрият продукт (обзори с изкуствен интелект, които предоставят незабавни отговори) уврежда бизнес модела (кликванията върху рекламите намаляват). Това не е постепенна, умерена дилема – тя е структурно радикална.

Проблемът е още по-сложен, защото е въпрос на време. Google теоретично би могъл да забави или спре внедряването на AI Overviews. Това би защитило приходите от реклами в краткосрочен план. Но това би означавало също, че Perplexity и ChatGPT Search биха станали технически по-добри и потребителите биха мигрирали към тези платформи. С други думи, като не действа, Google рискува да загуби пазарен дял от конкурентите, които дават приоритет на потребителското изживяване. Това създава дилема на затворника: всички играчи са принудени да максимизират потребителското изживяване, дори ако това колективно води до криза на монетизацията.

Друг начин да се разбере това: интеграцията на изкуствен интелект не е просто решение за функционалност; това е екзистенциална стратегия срещу децентрализираната конкуренция. Google трябва да вгради възможности за изкуствен интелект, или търсенето ще мигрира към ChatGPT. Но тази интеграция създава непосредствени проблеми с бизнес модела. Google приема тази краткосрочна жертва като необходима за дългосрочната си пазарна позиция.

Парадоксът на растежа с намаляващи коефициенти на приходите

И последен важен момент: обемът на търсене в Google продължава да расте. Годишният темп на растеж на заявките за търсене е бил около 4,7% през 2025 г., в сравнение с 4,1% през 2024 г. Това означава, че абсолютният обем на търсене се разширява. Това разширяване обаче се случва успоредно с намаляващите множители на монетизацията. Заявката за търсене в Google струва по-малко, отколкото преди година, защото вероятността за кликване е по-малка.

Ако тази тенденция продължи – ръст на обема × намаляващ коефициент на монетизация – това ще доведе до икономика на „пируване с руини“, където Google генерира повече трафик, но извлича по-малко приходи от него. Макар че това е по-добре за потребителя (повече търсения, по-добро качество), е лошо за Google (по-малко приходи на търсене, потенциално намаляващи общи приходи).

Прогнозата за приходи от маркетинг в търсачките от 190,6 милиарда долара за 2025 г. (в сравнение със 178,2 милиарда долара през 2024 г.) предполага, че Google компенсира загубите на обем чрез агресивно увеличение на CPM (принуждавайки рекламодателите да плащат по-високи цени). Това е краткосрочна игра – рекламодателите в крайна сметка ще мигрират към алтернативни канали (напр. директно към търговците на дребно, Amazon Ads, TikTok Ads), ако ефективността на Google продължи да намалява. Настоящата „прогноза“ може да е прогноза върху пясък, а не върху стабилна земя.

Иновации под натиск и сценарият на обстоятелствата

Трансформацията на Google от класическа търсачка към интерфейс за търсене, базиран на изкуствен интелект, не е доброволна промяна в стратегията; това е принудителна адаптация срещу множество едновременни смущения: ChatGPT/OpenAI като нова конкуренция, Perplexity AI като нов канал за търсене, вътрешен технологичен натиск (Gemini и други модели с изкуствен интелект вече са изградени; нерационално е да не се използват) и промяна в очакванията на потребителите (потребителите очакват възможности на изкуствен интелект във всички цифрови продукти).

Философията на Роби Щайн за разработване на продукти – неуморно усъвършенстване, обсесивна оптимизация на потребителското изживяване и готовност за конверсия – работи, когато подобряването на потребителите и стабилността на бизнес модела са съгласувани. В контекста на революцията в областта на изкуствения интелект обаче тези цели си противоречат. Подходът на Щайн позволява на Google агресивно да се стреми към иновации в областта на изкуствения интелект, но не успява да предостави незабавни решения на проблемите с бизнес модела, които тези иновации създават.

Дългосрочният сценарий е неясен. Съществуват няколко възможности: (1) Google се стабилизира на нова икономическа основа, където търсенето с изкуствен интелект, премиум абонаментите, B2B услугите и подобреното таргетиране на рекламодателите се комбинират, за да създадат ново портфолио от приходи. (2) Google постепенно губи пазарен дял от Perplexity, ChatGPT Search и други децентрализирани модели, защото тези конкуренти предлагат по-добро потребителско изживяване и не са ограничени от бизнес модели, които дават приоритет на монетизацията. (3) Регулаторна криза не позволява на Google да се възползва от предимството си в данните, а конкурентната среда остава фрагментирана.

В момента сценарий 1 е най-вероятният, тъй като структурните предимства на Google (база данни, потребителска база, инфраструктура) са все още значителни. Но несигурността е реална и трансформацията е постоянна и структурна, а не просто постепенна. Във всеки случай едно е ясно: ерата на чиста монетизация на търсенето, базирана на кликвания, приключва. Нещо ново се появява, но формата му все още не се е стабилизирала.

☑️ Нашият бизнес език е английски или немски

☑️ НОВО: Кореспонденция на родния ви език!

Konrad Wolfenstein

Аз и моят екип с удоволствие ще бъдем на ваше разположение като ваш личен съветник.

Можете да се свържете с мен, като попълните формата за контакт тук или просто ми се обадите на +49 89 89 674 804 ( Мюнхен) . Моят имейл адрес е: [email protected]

Очаквам с нетърпение нашия съвместен проект.

☑️ Подкрепа за МСП в стратегията, консултирането, планирането и внедряването

☑️ Създаване или пренасочване на дигиталната стратегия и дигитализация

☑️ Разширяване и оптимизиране на международните процеси на продажби

☑️ Глобални и дигитални B2B търговски платформи

☑️ Pioneer Развитие на бизнеса / Маркетинг / PR / Търговски панаири

Нашата глобална индустриална и икономическа експертиза в развитието на бизнеса, продажбите и маркетинга - Изображение: Xpert.Digital

Фокусни области в индустрията: B2B, дигитализация (от AI до XR), машиностроене, логистика, възобновяеми енергийни източници и промишленост

Повече информация тук:

• Експертен бизнес център

Тематичен център, предлагащ анализи и експертиза:

• Платформа за знания, обхващаща глобалните и регионалните икономики, иновациите и специфичните за индустрията тенденции
• Колекция от анализи, прозрения и обща информация от ключовите ни области на фокус
• Място за експертиза и информация за актуалните развития в бизнеса и технологиите
• Център за компании, търсещи информация за пазари, дигитализация и иновации в индустрията

Възползвайте се от обширния, петкратен опит на Xpert.Digital в цялостен пакет от услуги | R&D, XR, PR и оптимизация на дигиталната видимост - Изображение: Xpert.Digital

Xpert.Digital притежава задълбочени познания в различни индустрии. Това ни позволява да разработваме персонализирани стратегии, прецизно съобразени с изискванията и предизвикателствата на вашия специфичен пазарен сегмент. Чрез непрекъснат анализ на пазарните тенденции и наблюдение на развитието в индустрията, ние можем да действаме проактивно и да предлагаме иновативни решения. Комбинацията от опит и експертиза генерира добавена стойност и осигурява на нашите клиенти решаващо конкурентно предимство.

Повече информация тук:

• Възползвайте се от 5-те области на експертиза на Xpert.Digital в един пакет – от само 500 евро/месец