Маркетинг вслепую: почему ваши SEO-инструменты терпят неудачу с Gemini (обзор ИИ / режим ИИ), ChatGPT, Copilot, Perplexity и Co.

От компаса до тумана: почему эпоха предсказуемой поисковой оптимизации подходит к концу

Десятилетиями в цифровом маркетинге господствовало негласное правило: кто на вершине, тот и побеждает. Рейтинг был валютой, клики – доказательством, а трафик – наградой. Но с массовым ростом числа поисковых систем с генеративным ИИ, таких как ChatGPT, Perplexity и Google AI Overviews, эта основа измеримости разрушается с беспрецедентной скоростью. Мы находимся в процессе тектонического сдвига – перехода от традиционной поисковой оптимизации (SEO) к туманной области «генеративной оптимизации» (GEO).

Для специалистов по маркетингу и SEO-специалистов эта трансформация сродни потере ориентации. Там, где когда-то царили чёткие причинно-следственные связи, сегодня главенствуют изменчивость подсказок и галлюцинации алгоритмов. Традиционные инструменты отрасли зачастую бессильны перед лицом этой новой реальности, неспособные преобразовать динамические реакции искусственного интеллекта в надёжные ключевые показатели эффективности.

В этой статье мы беспристрастно рассматриваем структурные недостатки современных аналитических инструментов и освещаем парадокс эпохи, когда видимость существует, но не поддаётся традиционным измерениям. Мы анализируем, почему традиционные рейтинги остаются основой, но больше не дают гарантий, и как компаниям следует рассчитывать рентабельность инвестиций в мире, где «нулевой клик» становится нормой. Это оценка отрасли, которая должна научиться ориентироваться, используя вероятности, а не фиксированные координаты.

Подходит для:

• SEO и ГЕО для B2B: страницы категорий продуктов, отраслевые решения и страницы областей применения

Для тех, кто спешит: как использовать SEO в качестве трамплина для цитирования ИИ

Короче говоря: хорошие SEO-рейтинги по-прежнему остаются важным показателем успешности поиска с использованием искусственного интеллекта, но скорее как показатель для сравнения или вероятности, а не как гарантия. Те, кто занимает лидирующие позиции в SEO, имеют значительно более высокие шансы появиться в результатах поиска искусственного интеллекта и геоцитированиях, но им нельзя слепо полагаться на них.

Основные моменты, на которые следует обратить внимание:

• Исследования Google AI Overviews показывают, что значительная доля цитируемых источников поступает из 10 лучших органических результатов (например, около 40–50% цитирований поступают из рейтингов на первой странице; вероятность того, что будет процитирован хотя бы один URL из первой десятки, составляет более 80%).
• Чем выше органическая позиция, тем выше вероятность цитирования: страницы, находящиеся на первом месте, имеют примерно треть вероятности появления в обзоре ИИ и в среднем располагаются более заметно, чем страницы с более низким рейтингом.
• В то же время важно отметить, что корреляция умеренная, а не идеальная. Даже первое место в рейтинге приводит к тому, что страница попадает в тройку самых цитируемых источников в обзорах AI только примерно в половине случаев. Таким образом, рейтинги повышают вероятность, но не заменяют геооптимизацию.
• Благодаря «длинному хвосту» и различным платформам (Google AI Overviews, ChatGPT, Perplexity и т. д.) LLM также получают источники за пределами первой десятки и даже первой сотни — поэтому чистые «победители SEO» не являются автоматически победителями GEO.

На практике это означает «правило большого пальца»:

• «Те, кто занимает высокие позиции в SEO, имеют явное преимущество при упоминании в качестве источника ответов ИИ» — это утверждение подтверждается данными.
• Однако SEO-рейтинг теперь скорее необходимая основа и очень полезный показатель сравнения/прокси, но уже не является достаточным индикатором успеха. Для гео-показателей также необходима оптимизация, специфичная для ИИ (структура, схема, глубина отклика, EAT, перспективы подсказок и т. д.), иначе часть потенциала останется нераскрытой.

Когда видимость больше не поддается измерению: потеря контроля в эпоху генеративных поисковых систем

Фундаментальная трансформация поискового поведения с помощью искусственного интеллекта ставит компании и маркетологов в парадоксальную ситуацию. В то время как в традиционном поисковом маркетинге ранжирование служило надёжным ориентиром успеха, специалисты по генеративной оптимизации вынуждены лавировать в тумане неопределённости, изменчивости и отсутствия прозрачности. Казалось бы, простой вопрос успеха становится экзистенциальным вызовом, поскольку метрики прошлого неэффективны в мире, где алгоритмы синтезируют ответы, а не представляют списки ссылок.

Несоответствие между устоявшейся измеримостью традиционной поисковой оптимизации и непрозрачностью поиска на основе искусственного интеллекта свидетельствует о глубоком сдвиге в структуре власти цифрового маркетинга. Компании, годами вкладывавшие в сложную SEO-инфраструктуру, внезапно столкнулись с фундаментальной проблемой: с трудом завоеванные рейтинги не обязательно обеспечивают видимость в ответах, генерируемых искусственным интеллектом, которые всё больше доминируют во взаимодействии с пользователями. Это развитие не только поднимает технические вопросы, но и ставит под сомнение всю бизнес-модель поисковой оптимизации.

Однако настоящая проблема заключается в структурной асимметрии между усилиями и полученными знаниями. Хотя SaaS-провайдеры SEO-инструментов спешно добавляют функции ИИ в свои продукты, детальный анализ показывает, что эти инструменты, в лучшем случае, неадекватно отражают всю сложность генеративного поиска. Разнообразие подсказок, непоследовательность ответов и отсутствие стандартизированных методов измерения создают экосистему, в которой надёжные индикаторы успеха становятся дефицитными.

Архитектура неопределенности: почему подсказки не являются ключевыми словами

Фундаментальное различие между традиционной и генеративной поисковой оптимизацией уже очевидно из характера пользовательских запросов. В то время как традиционные поисковые системы основаны на статических ключевых словах с измеряемым объёмом поиска, системы ИИ оперируют диалоговыми подсказками, значительно более сложными и вариативными. Это структурное различие имеет далеко идущие последствия для измеримости успеха.

Исследования показывают, что поисковые системы на основе ИИ обрабатывают в среднем 7,22 слова на запрос, в то время как традиционный поиск Google обычно состоит из двух-трёх слов. Увеличение длины запроса приводит к экспоненциальному росту возможных вариантов формулировок для семантически идентичных запросов. Пользователи выражают одну и ту же информационную потребность бесчисленным множеством способов: потенциальный покупатель программного обеспечения для управления проектами может запросить лучший инструмент для удалённых команд, программное обеспечение для распределённой совместной работы, цифровые решения для децентрализованной координации проектов или платформы для асинхронной организации команд. Каждая из этих формулировок активирует различные семантические ассоциации в модели ИИ и потенциально приводит к различным шаблонам ответов.

Однако эта изменчивость не ограничивается только пользователями. Сами модели ИИ демонстрируют значительную непоследовательность в своих ответах. Исследования показывают, что одинаковые запросы, многократно предъявляемые одной и той же модели, цитируют совершенно разные источники в 40–60% случаев. Этот так называемый дрейф цитирования значительно усиливается в течение более длительных периодов: сравнение доменов, цитируемых в январе, с доменами в июле выявляет различия в 70–90% случаев. Эта систематическая нестабильность делает спорадические подходы к мониторингу практически бесполезными.

Причины этой волатильности многогранны. Системы искусственного интеллекта используют температурные параметры для управления степенью креативности или консерватизма в своих ответах. При низких значениях от 0,1 до 0,3 модели отдают предпочтение признанным лидерам рынка, таким как Salesforce или Microsoft. Средние значения от 0,4 до 0,7 обеспечивают более сбалансированное сочетание известных и новых решений. Высокие значения от 0,8 до 1,0 приводят к креативным ответам, которые выделяют менее известные альтернативы. Категории продуктов дополнительно влияют на эти параметры: корпоративное программное обеспечение тяготеет к консервативным параметрам, в то время как креативные инструменты работают с более высокими значениями.

Контекстные факторы ещё больше увеличивают изменчивость. Утечка контекста разговора означает, что предыдущие запросы влияют на последующие рекомендации. Пользователи, ранее интересовавшиеся корпоративными решениями, получат больше рекомендаций из корпоративного сегмента в следующем запросе. То же самое относится к обсуждениям малого и среднего бизнеса (МСП) или упоминаниям отраслевых особенностей, которые подготавливают модель к соответствующим рекомендациям. Эти неявные пользовательские сигналы в сочетании с географическими факторами и временными закономерностями создают высокодинамичную среду рекомендаций.

Специфичность запроса обратно коррелирует с вариабельностью ответов. Высокоспецифичные запросы, такие как «Товар А против продукта Б» для SaaS-компаний с оборотом более 50 миллионов долларов, генерируют вариацию всего 25–30% и дают стабильные, предсказуемые результаты. Запросы средней специфичности, такие как «лучшее программное обеспечение для управления подписками для B2B», генерируют вариацию от 45 до 55%, с неоднозначными, последовательными и чередующимися результатами. Запросы низкой специфичности, такие как «решения для обработки платежей», достигают вариации от 65 до 75%, обеспечивая максимальную гибкость интерпретации и крайне непредсказуемые результаты.

Из-за этой структурной сложности традиционные подходы к отслеживанию ключевых слов устарели. В то время как SEO-специалисты отслеживают сотни точно определённых ключевых слов со стабильной частотой поиска, специалистам по геолокации теоретически необходимо отслеживать тысячи вариаций подсказок в различных контекстах. Одному бизнес-подразделению может потребоваться 300 различных подсказок, каждая из которых имеет десять или более вариаций, для разных платформ, географических локаций и контекстных условий. Масштаб такого мониторинга значительно превосходит возможности большинства организаций.

Провал инструментов: почему традиционные SEO-инструменты капитулируют в эпоху искусственного интеллекта

Сложившийся рынок SEO-инструментов переживает экзистенциальный кризис. Такие поставщики, как Semrush, Ahrefs и Moz, которые годами считались незаменимой инфраструктурой для цифрового маркетинга, изо всех сил пытаются адаптировать свои продукты к эпохе искусственного интеллекта. Однако детальный анализ их возможностей выявляет существенные ограничения, которые поднимают фундаментальные вопросы о будущем традиционных SEO-платформ.

Semrush одним из первых продвинулся вперёд, запустив функцию отслеживания AI Overview в сентябре 2024 года. Инструмент позволяет пользователям фильтровать AI Overview в органических отчётах по позициям в результатах поиска и предлагает уникальную возможность архивирования скриншотов SERP примерно за 30 дней. Эта визуальная документация позволяет проводить ретроспективный анализ появления AI Overview. Semrush также рассчитывает стоимость трафика для AI Overview: например, Investopedia оценивает стоимость трафика AI Overview на десктопах в США в 2,6 миллиона долларов. Однако эти показатели ограничены Google AI Overview и не включают ChatGPT, Perplexity и другие платформы генеративного поиска.

Ahrefs ответила с помощью Brand Radar — инструмента, специально разработанного для повышения видимости с помощью ИИ. Brand Radar предлагает более комплексный мониторинг Google AI Overviews, ChatGPT и Perplexity. Платформа отслеживает не только брендированные поисковые запросы, но и запросы без указания бренда, категории продуктов и упоминания на рынке. Уникальной функцией является функция сравнения по странам, которая позволяет быстро сравнивать эффективность AI Overviews в разных странах. Ahrefs присваивает AI Overviews первое место в своем наборе данных, в то время как Semrush обрабатывает их без присвоения позиции. Специальные функции сравнения по датам позволяют точно отслеживать изменения AI Overviews с течением времени, что особенно ценно для анализа товарных сеток в электронной коммерции.

Moz, с другой стороны, интегрирует данные AI Overview в свой Keyword Explorer. Пользователи могут проверить в разделе SERP Features, отображается ли AI Overview по определённому ключевому слову, и развернуть текст обзора, заголовки и URL-адреса, связанные с обзором, в SERP Analysis. Эту информацию можно экспортировать в CSV-файл. Однако Moz не предлагает специализированной платформы для мониторинга AI и фокусируется преимущественно на Google AI Overview, не предоставляя полного охвата другим генеративным платформам.

Ограничения этих устоявшихся инструментов становятся очевидны только при более внимательном рассмотрении. Ни одна из этих систем не способна адекватно решить фундаментальную проблему изменчивости подсказок. Они отслеживают предопределённые ключевые слова, но не бесконечное множество разговорных запросов, которые пользователи задают системам искусственного интеллекта. Эти инструменты измеряют видимость конкретных запросов, выбранных аналитиками, но не способны отразить органичную, хаотичную реальность реального взаимодействия пользователей с генеративными системами.

Ещё один критический недостаток заключается в невозможности определить причины цитирования. Инструменты показывают, что бренд был упомянут, но не показывают причину. Была ли это конкретная фраза, уникальный элемент данных, сочетание структурированных данных и общего авторитета или какой-то совершенно другой фактор? Эта «чёрный ящик» в моделях ИИ препятствует точному обратному проектированию успешных стратегий. Без понимания причинно-следственных связей оптимизация остаётся ограничена методом проб и ошибок.

Атрибуция при синтезе данных из нескольких источников представляет собой дополнительную проблему. Генеративные системы регулярно объединяют информацию из нескольких источников в единый ответ. Если статистика компании используется вместе с информацией конкурента, кому присуждается награда? Отсутствие детальной атрибуции делает невозможным количественную оценку точного вклада в ценность отдельных фрагментов контента и значительно затрудняет обоснование рентабельности инвестиций в геоинвестиции.

Более новые специализированные платформы пытаются заполнить эти пробелы. Такие инструменты, как Profound, Peec AI, Otterly AI и RankPrompt, специально ориентированы на геотрекинг на нескольких платформах. RankPrompt, например, отслеживает упоминания брендов в ChatGPT, Gemini, Claude и Perplexity, проводя тестирование на уровне подсказок, фиксирует цитирования, выявляет отсутствующую или неверную информацию из источников, сравнивает эффективность с конкурентами при использовании идентичных подсказок, рекомендует исправления для схемы, контента и страниц, а также регистрирует данные с временными метками, включая просмотр тенденций и экспорт. Стоимость этих инструментов варьируется от 99 до более чем 2000 долларов в месяц в зависимости от количества протестированных подсказок, частоты обновления и набора функций.

Несмотря на эти инновации, фундаментальные проблемы остаются нерешёнными. Соотношение затрат и выгод проблематично: комплексный мониторинг сотен запросов, множества платформ и различных географических рынков может быстро привести к ежемесячным расходам в пятизначном диапазоне. Малые и средние предприятия (МСП) сталкиваются с вопросом об оправданности этих инвестиций, учитывая всё ещё относительно небольшой абсолютный объём трафика, получаемого от ИИ-источников. Хотя в июне 2025 года платформы ИИ сгенерировали 1,13 млрд реферальных посещений, что на 357% больше, чем в июне 2024 года, это по-прежнему составляет всего около 0,15% мирового интернет-трафика по сравнению с 48,5% органического поиска.

Проблема стандартизации ещё больше усугубляет ситуацию. В отличие от традиционной SEO, где Google Search Console предоставляет стандартизированные метрики, для геолокации не существует сопоставимой инфраструктуры. Каждый инструмент использует собственные методологии, процедуры выборки и модели расчёта. Это приводит к несогласованности показателей на разных платформах и делает сравнение практически невозможным. Компания, переходящая с одного инструмента на другой, должна ожидать существенного различия базовых показателей, что затрудняет долгосрочный анализ тенденций.

Неизменная актуальность традиционных рейтингов: почему SEO остается невидимой основой для GEO

Несмотря на масштабный прорыв, вызванный генеративным поиском, эмпирические данные демонстрируют удивительную преемственность: традиционные рейтинги Google остаются высокоэффективным предиктором видимости в результатах, генерируемых ИИ. Эта корреляция представляет собой один из важнейших выводов новых исследований в области геоинформатики и имеет далеко идущие стратегические последствия.

Комплексный анализ 25 000 реальных пользовательских поисковых запросов с помощью ChatGPT, Perplexity и Google AI Overviews выявил чёткую закономерность: сайты, занимающие первые места в результатах традиционного поиска Google, также появляются в результатах поиска с использованием ИИ в 25% случаев. Это означает, что высокий рейтинг увеличивает вероятность упоминания ИИ до одной четвёртой. Корреляция снижается с понижением рейтинга, но остаётся актуальной на протяжении всей первой страницы.

Ещё более показательны данные анализа более миллиона обзоров AI: вероятность того, что хотя бы один URL из десяти первых результатов поиска Google будет процитирован в AI ​​Overview, составляет 81,1%. На уровне отдельных позиций результаты показывают, что ранжирование на первой позиции даёт 33,07% вероятность включения в AI ​​Overview, в то время как десятая позиция имеет вероятность 13,04%. В целом, 40,58% всех цитирований AI Overview приходятся на первую десятку результатов.

Углубленный анализ 1,9 миллиона цитирований в AI Overview количественно определяет корреляцию между рейтингом в первой десятке и цитированием в AI Overview, которая составляет 0,347. Эта умеренная положительная корреляция указывает на статистическую значимость, но не обладает детерминированной предсказательной силой. Особого внимания заслуживает тот факт, что даже страницы, занимающие первое место, появляются среди трёх самых цитируемых ссылок в AI Overviews лишь примерно в 50% случаев. Это похоже на подбрасывание монеты, несмотря на столь желанный органический рейтинг.

Объяснение этой постоянной релевантности кроется в технической архитектуре современных поисковых систем на основе искусственного интеллекта. Google AI Overviews использует трёхэтапный процесс: сначала система выполняет традиционный поиск для выявления релевантного контента. На этапе поиска используются классические сигналы ранжирования Google, и в качестве основных кандидатов выбираются страницы с высоким рейтингом. Затем ИИ извлекает релевантную информацию из этих страниц, отдавая приоритет контенту, который напрямую отвечает на запрос пользователя. В-третьих, система синтезирует эту информацию в связный ответ, используя модель искусственного интеллекта Gemini.

Внутренние документы Google, относящиеся к судебным разбирательствам, подтверждают важный факт: использование контента, занимающего лидирующие позиции в поисковой выдаче, значительно повышает точность ответов ИИ. Это объясняет, почему традиционные рейтинги остаются столь важными. ИИ использует в своих генерационных процессах весь контент, предварительно отфильтрованный с помощью классических SEO-сигналов.

Дальнейший анализ выявляет дифференцированные закономерности на различных платформах. Perplexity AI, разработанная как система, ориентированная на цитирование и отображающая явные ссылки на каждый цитируемый источник, демонстрирует наибольшее совпадение с рейтингом Google. Платформа разделяет примерно 75 процентов своих цитируемых доменов с топ-100 результатами Google. ChatGPT, с другой стороны, демонстрирует существенно меньшее перекрытие, со средним перекрытием доменов от 10 до 15 процентов. Она разделяет с Google только около 1500 доменов, что составляет 21 процент его цитируемых источников. Поведение Gemini непоследовательно: некоторые ответы практически не пересекаются с результатами поиска, в то время как другие совпадают сильнее. В целом, Gemini разделяет с Google только 160 доменов, что составляет примерно четыре процента его цитирований, хотя на эти домены приходится 28 процентов результатов Google.

Это расхождение отражает различия в механизмах поиска. Perplexity активно использует генерацию дополненного поиска и активно ищет в интернете в режиме реального времени, что обеспечивает высокую корреляцию с текущими рейтингами. ChatGPT и Gemini в большей степени опираются на предварительно обученные знания и избирательные процессы поиска, ссылаются на более узкий круг источников и, следовательно, демонстрируют более низкую корреляцию с текущими результатами поиска.

Последствия для бизнеса очевидны: SEO не устаревает, а, напротив, становится основополагающим условием успеха в поисковой выдаче (ГЕО). Компании с высокими органическими рейтингами строят свою деятельность на этом фундаменте и значительно повышают свои шансы на видимость в результатах поиска с помощью ИИ. Пренебрежение традиционными основами SEO, такими как техническая оптимизация, качественный контент, наращивание обратных ссылок и стратегия ключевых слов, с самого начала подрывает усилия по ГЕО.

Это понимание имеет стратегические последствия: вместо того, чтобы заменять SEO геолокацией, организациям следует разрабатывать комплексные подходы. SEO создаёт основу для повышения видимости, а геолокация повышает её за счёт оптимизации для повышения цитируемости. Наиболее эффективные стратегии сочетают классическое SEO с тактиками, ориентированными на геолокацию, такими как структурированный контент, микроразметка, авторитетные упоминания третьих лиц и оптимизация диалоговых запросов.

Поиск на основе ИИ меняет все: как это SaaS-решение кардинально меняет ваши рейтинги в сегменте B2B.

Цифровой ландшафт B2B-компаний стремительно меняется. Под влиянием искусственного интеллекта правила онлайн-видимости меняются. Компаниям всегда было сложно не только быть заметными в цифровой среде, но и быть актуальными для тех, кто принимает решения. Традиционные стратегии SEO и управление локальным присутствием (геомаркетинг) сложны, требуют много времени и зачастую представляют собой борьбу с постоянно меняющимися алгоритмами и жёсткой конкуренцией.

Но что, если бы существовало решение, которое не только упростило бы этот процесс, но и сделало бы его более интеллектуальным, предсказуемым и гораздо более эффективным? Именно здесь в игру вступает сочетание специализированной B2B-поддержки с мощной платформой SaaS (программное обеспечение как услуга), специально разработанной для нужд SEO и гео-оптимизации в эпоху искусственного интеллекта.

Это новое поколение инструментов больше не полагается исключительно на ручной анализ ключевых слов и стратегии обратных ссылок. Вместо этого оно использует искусственный интеллект для более точного понимания поискового намерения, автоматической оптимизации локальных факторов ранжирования и проведения конкурентного анализа в режиме реального времени. Результатом является проактивная стратегия на основе данных, которая даёт B2B-компаниям решающее преимущество: их не только находят, но и воспринимают как авторитетный источник информации в своей нише и регионе.

Вот симбиоз поддержки B2B и SaaS-технологии на базе искусственного интеллекта, который преобразует SEO и GEO-маркетинг, а также то, как ваша компания может извлечь из этого выгоду для устойчивого роста в цифровом пространстве.

Подробнее об этом здесь:

• Поддержка B2B и блог по SEO, GEO и AIS – поиску с использованием искусственного интеллекта
• Забудьте о дорогих SEO-инструментах — эта альтернатива выделяется непревзойденными функциями B2B.

Экономика неопределенности: измерение рентабельности инвестиций в мире без кликов

Возможно, самая большая проблема для GEO заключается в количественной оценке окупаемости инвестиций. Традиционное SEO работало с чёткими метриками: рейтинги приводили к кликам, клики — к трафику, трафик — к конверсиям, конверсии — к доходу. Линейная атрибуция позволяла точно рассчитать рентабельность инвестиций и обосновать распределение бюджета между заинтересованными сторонами. GEO разрушает эту ясность, заменяя её сложными косвенными цепочками создания стоимости.

Основная проблема заключается в том, что генеративный поиск основан на принципе «нулевого клика». Пользователи получают исчерпывающие ответы непосредственно в интерфейсах ИИ, без необходимости посещать внешние веб-сайты. Доля нулевых кликов для поисковых запросов с обзорами ИИ составляет около 80% по сравнению с 60% для поисковых запросов без обзоров ИИ. В режиме ИИ Google этот показатель возрастает до 93%. Это означает, что видимость бренда в ответе ИИ в подавляющем большинстве случаев не приводит к измеримому посещению веб-сайта.

Эта динамика делает традиционные метрики, основанные на трафике, такие как показатель отказов и продолжительность сеанса, нерелевантными. Ценность возникает из-за узнаваемости бренда и укрепления его авторитета в рамках самого ответа ИИ, а не из-за последующих взаимодействий с веб-сайтом. Компаниям необходимо перейти от моделей успеха, основанных на трафике, к моделям, основанным на влиянии, что, однако, значительно удлиняет и усложняет причинно-следственные цепочки.

Однако некоторые данные обнадёживают. Хотя трафик, генерируемый ИИ, в настоящее время составляет лишь около одного процента от всех посетителей веб-сайтов, этот трафик демонстрирует исключительные показатели качества. Исследования показывают, что коэффициент конверсии для трафика, генерируемого ИИ, составляет 14,2% по сравнению с 2,8% для традиционного трафика Google. Это означает более чем пятикратное увеличение вероятности конверсии. Посетители с платформ ИИ также проводят на сайтах на 67,7% больше времени, чем посетители из органического поиска, в среднем девять минут 19 секунд против пяти минут 33 секунд.

Компания Ahrefs задокументировала, что трафик ИИ увеличил число регистраций на 12,1%, несмотря на то, что он составляет всего 0,5% от общего числа посетителей. Один интернет-магазин зафиксировал 86,1% трафика ИИ-рефералов с ChatGPT, что составило 12 832 посещения веб-сайта. Этот трафик обеспечил 127%-ный рост заказов и 66 400 долларов США прямого дохода. Эти примеры демонстрируют, что трафик ИИ, хотя и небольшой по объёму, уже приносит ощутимые бизнес-результаты.

Атрибуция остаётся сложной задачей. Пользователи часто узнают о брендах через платформы ИИ, но совершают конверсию спустя несколько дней или недель, используя другие каналы. Для такого длительного клиентского пути требуются многоэтапные модели атрибуции, которые количественно оценивают влияние упоминаний ИИ на узнаваемость бренда и этапы рассмотрения. Традиционные модели атрибуции по последнему клику в этом контексте полностью неэффективны.

Продвинутые организации разрабатывают прокси-KPI для оценки рентабельности инвестиций (ROI). Частота цитирования на платформах ИИ служит основным индикатором узнаваемости бренда и укрепления его авторитета. Доля упоминаний ИИ измеряет процент ответов ИИ в категории, где бренд упоминается по сравнению с конкурентами. Рост объёма поиска по бренду часто коррелирует с повышением узнаваемости бренда с помощью ИИ и свидетельствует о повышении узнаваемости бренда. Анализ жизненного цикла клиента показывает, что пользователи, обнаруженные ИИ, часто демонстрируют иное покупательское поведение и более высокую долгосрочную ценность.

Формулы ROI для геолокации учитывают эти расширенные метрики. Упрощённый расчёт выглядит так: ROI равен атрибутивному доходу за вычетом инвестиций, делённому на инвестиции и умноженному на сто, где атрибутивный доход рассчитывается как число лидов, полученных с помощью ИИ, умноженное на коэффициент конверсии, умноженное на среднюю ценность клиента, а инвестиции включают сумму затрат на инструменты, создание контента и время на управление.

Реалистичные сроки достижения окупаемости инвестиций (ROI) составляют несколько месяцев. Типичные тенденции: установление базового уровня и первоначальная оптимизация в течение первого-второго месяца, первоначальное улучшение видимости на 10-20% в течение третьего месяца, рост трафика с платформ ИИ в течение четвёртого-пятого месяца, положительная окупаемость инвестиций (ROI) для большинства компаний в течение шестого месяца. В среднем окупаемость инвестиций (ROI) в течение первого года составляет от трёх до пяти раз, а выход на безубыточность обычно наступает между четвёртым и шестым месяцами.

Примеры из практики наглядно иллюстрируют эту динамику. Компания среднего размера, занимающаяся разработкой программного обеспечения, внедрила комплексную стратегию геолокации, ориентированную на отраслевые исследования и технологические руководства. Через шесть месяцев они зафиксировали рост трафика на веб-сайте за счёт новых посетителей на 27%, увеличение объёма поиска по бренду на 32%, повышение конверсии лидов, полученных с помощью ИИ, на 41% и увеличение на 22% числа возможностей продаж, связанных с информацией, полученной с помощью ИИ. Компания подсчитала, что окупаемость инвестиций в геолокацию составила 315% в течение первого года.

Интернет-магазин экологичных потребительских товаров разработал информацию о товарах, специально отформатированную для цитирования с помощью ИИ. Результаты после внедрения включали 18-процентный рост привлечения клиентов, 24-процентный рост средней стоимости заказа от клиентов, ссылающихся на ИИ, 35-процентное снижение затрат на привлечение клиентов по сравнению с платным поиском и 29-процентный рост узнаваемости бренда. Ритейлер достиг рентабельности инвестиций (ROI) в 267% и особенно высоких показателей в конкурентных товарных категориях, где цитирование с помощью ИИ обеспечило преимущество в доверии по сравнению с конкурентами.

Финансовая консалтинговая компания внедрила стратегии геолокации, ориентированные на цитирование ИИ для консультаций по планированию выхода на пенсию. Результаты исследования включали увеличение количества запросов на консультации на 44%, повышение коэффициента конверсии из потенциальных клиентов в реальных на 38%, увеличение объема поиска по бренду на 52% и снижение затрат на обучение клиентов на 31% благодаря более информированным потенциальным клиентам. Компания достигла рентабельности инвестиций в размере 389% за девять месяцев, а также получила дополнительные преимущества за счет сокращения циклов продаж и повышения качества обслуживания клиентов.

Эти примеры демонстрируют измеримую ценность, несмотря на методологические сложности. Тем не менее, выявление причинно-следственной связи остаётся сложной задачей: какая доля улучшений эффективности достигается непосредственно за счёт геолокации, а какая — за счёт одновременных улучшений SEO, инициатив контент-маркетинга или изменений на рынке? Сложность современных маркетинговых экосистем значительно затрудняет точную атрибуцию.

Подходит для:

• Кто конкуренты SE Ranking и почему у SE Ranking есть преимущество, особенно в секторе B2B? – Рекомендации Xpert по SEO/GEO

Стратегический императив: интеграция вместо замены

Анализ приводит к чёткому стратегическому выводу: SEO-рейтинг остаётся важным показателем успешности поиска с использованием искусственного интеллекта, но уже не единственным и даже не основным. Будущее за комплексными стратегиями, сочетающими традиционное SEO-превосходство в качестве фундамента с гео-ориентированной оптимизацией в качестве строительного блока.

Причины сохраняющейся актуальности SEO-рейтингов многочисленны. Во-первых, они выполняют роль посредников: системы ИИ, особенно с архитектурой расширенной генерации поисковой выдачи, используют традиционные результаты поиска в качестве исходного пула кандидатов. Без сильных органических рейтингов контент даже не попадает в набор для рассмотрения ИИ. Во-вторых, высокие рейтинги косвенно свидетельствуют об авторитетности и надёжности — факторах, которые модели ИИ учитывают в первую очередь при принятии решений о цитировании. В-третьих, традиционный поиск остаётся доминирующим каналом трафика: Google генерирует 83,8 млрд посещений в месяц, ChatGPT — 5,8 млрд. Органический поиск обеспечивает от 33 до 42% всего трафика веб-сайта, в то время как источники ИИ составляют менее одного процента.

Интеграция обеих дисциплин требует определённых практик. С точки зрения SEO, фундаментальные принципы остаются неизменными: техническое совершенство и быстрые, оптимизированные для мобильных устройств и сканируемые сайты; высококачественный, полный контент, полностью отвечающий намерениям пользователей; надёжные профили обратных ссылок с авторитетных доменов; и стратегии ключевых слов, охватывающие как высокочастотные, так и «длиннохвостые» запросы. С точки зрения геооптимизации добавляются конкретные оптимизации: структурированный контент с чёткой иерархией, подзаголовками H2 и H3, маркированными списками и удобными для чтения форматами; реализация микроразметки для разделов часто задаваемых вопросов, инструкций и структур статей, которая подаёт явные сигналы моделям ИИ; упоминания третьих лиц и авторитетность за пределами сайта посредством включения в отраслевые каталоги, обзоры, форумы и другие источники, индексируемые ИИ; и диалоговый контент, который предвосхищает вопросы на естественном языке и напрямую отвечает на них.

Стратегия измерения должна охватывать оба аспекта. Унифицированные панели управления объединяют традиционные SEO-метрики, такие как рейтинги и органический трафик, с геометрическими метриками, такими как частота цитирования и доля цитирования, генерируемая ИИ. Параллельная отчётность позволяет сравнивать рейтинги ключевых слов и цитирования, генерируемые ИИ. Фильтры различают эффективность разных платформ ИИ и традиционных поисковых систем. Анализ тенденций выявляет корреляции между улучшениями SEO и повышением видимости с помощью ИИ.

Распределение ресурсов отражает переходный этап. Несмотря на рост трафика ИИ, текущий объём не оправдывает полного перераспределения ресурсов. Прагматичные подходы предполагают инвестирование 70–80% в проверенные SEO-проекты и 20–30% в исследовательские инициативы в области геолокации. Этот баланс постепенно меняется по мере увеличения доли трафика ИИ. Прогнозы предполагают, что к 2028 году количество посетителей, генерируемых ИИ, может превзойти количество посетителей, использующих традиционный поиск, что подразумевает более активное перераспределение ресурсов в последующие годы.

Организационное внедрение требует развития навыков. SEO-командам необходимо развивать грамотность в области ИИ: понимать сложные языковые модели, механизмы поиска, разработку подсказок и генеративные системы. Создателям контента необходимо обучение форматированию, удобному для ИИ, написанию текстов в формате разговорной речи и внедрению структурированных данных. Специалисты по аналитике должны освоить новые фреймворки для измерения, объединяющие традиционные и ИИ-метрики. Устранение пробелов в этих навыках требует времени, обучения и, зачастую, привлечения внешних экспертов.

Инвестиции в инструменты должны быть стратегически расставлены по приоритетам. Организациям с ограниченным бюджетом рекомендуется поэтапный подход: на первом этапе проводится ручной аудит в течение нескольких недель для установления базовых показателей видимости ИИ без дополнительных инвестиций в инструменты. На втором этапе внедряется геоинструмент среднего уровня стоимостью от 200 до 500 долларов США в месяц для систематического отслеживания. На третьем этапе, при положительной окупаемости инвестиций, расширяется область отслеживания до более комплексных решений. Такой поэтапный подход минимизирует риски и позволяет масштабировать процесс на основе фактических данных.

Неразрешенные дилеммы: структурные пределы измеримости

Несмотря на весь прогресс, фундаментальные проблемы измерений остаются нерешёнными. Эти структурные ограничения определяют границы того, что в настоящее время и потенциально будет поддаваться количественной оценке в будущем.

Проблема атрибуции при синтезе данных из нескольких источников остаётся неразрешимой. Когда модели ИИ объединяют информацию из пяти различных источников в единый ответ, не существует метода точной количественной оценки относительного вклада каждого источника. Что повлияло на результат: статистика с сайта A, объяснение с сайта B, пример с сайта C или структура с сайта D? Эта детализация не поддаётся реконструкции, что сводит атрибуцию к обоснованным догадкам.

Черный ящик «почему цитируются» усугубляет проблему. Модели ИИ представляют собой непрозрачные нейронные сети, процессы принятия решений в которых сложно поддаются обратному проектированию. Мы можем наблюдать цитирование определённого контента, но не понимать, почему. Была ли это конкретная фраза, уникальная точка данных, сочетание структурированных данных и общей авторитетности или некая закономерность, распознанная моделью? Без этой прозрачности воспроизведение успеха остаётся затруднительным, а оптимизация — методом проб и ошибок.

Неопределенность объема запросов представляет собой еще один пробел. В отличие от Google, который предоставляет данные об объеме поиска по ключевым словам, платформы ИИ не раскрывают информацию о частоте запросов. Мы не знаем, как часто задаются конкретные вопросы, какие варианты преобладают и как меняется спрос с течением времени. Этот недостаток информации препятствует определению приоритетов оптимизации на основе данных.

Разнородность платформ затрудняет сопоставимость. Каждая платформа ИИ использует разные модели, механизмы поиска, циклы обновления и демографические характеристики пользователей. Ценность цитирования в ChatGPT отличается от ценности цитирования в Perplexity или Google AI Mode. Пользователи этих платформ демонстрируют разные профили намерений, покупательную способность и вероятности конверсии. Агрегирование метрик по платформам скрывает эти нюансы и приводит к чрезмерно упрощённому пониманию.

Временная нестабильность, вызванная обновлениями модели, порождает дополнительную неопределенность. Системы ИИ постоянно развиваются, проходя переобучение, тонкую настройку и обновляя алгоритмы. Часто цитируемый фрагмент информации может быть проигнорирован после следующего обновления модели, даже если сам контент останется неизменным. Эта экзогенная изменчивость отделяет изменения производительности, обусловленные собственными действиями системы, от изменений, обусловленных динамикой платформы.

Асимметрия затрат и выгод усугубляется с ростом сложности отслеживания. Комплексный мониторинг сотен запросов, нескольких платформ и различных географических регионов может обходиться в несколько тысяч долларов в месяц. Для многих организаций это значительно превышает текущую бизнес-ценность трафика ИИ. Вопрос о том, оправдан ли обширный мониторинг или достаточно более компактного подхода, основанного на выборке, по-прежнему зависит от контекста и сложно поддаётся ответу.

Прогноз: Навигация в условиях неопределенности – Как справиться с неопределенностью

Переход от SEO к геолокации знаменует собой не временное нарушение, а фундаментальное изменение логики цифровой видимости. Эпоха чётких и стабильных рейтингов уступает место будущему вероятностной, контекстно-зависимой и мультимодальной видимости в разрозненных экосистемах ИИ.

Для специалистов-практиков это означает необходимость адаптироваться к постоянной неопределённости. Удобная определённость числовых рейтингов сменяется размытыми метриками, такими как частота цитирования, доля упоминаний и оценки тональности. Успех становится более постепенным, его сложнее оценить количественно, и он всё больше зависит от качественной оценки. Этот сдвиг требует умственной гибкости и толерантности к неопределённости.

Стратегический ответ должен быть многомерным. Компании не могут позволить себе игнорировать традиционную поисковую оптимизацию (SEO), которая продолжает формировать основу видимости ИИ и генерировать большую часть трафика. В то же время, готовность к будущему требует систематических экспериментов с геолокацией, постепенного развития навыков и адаптивного распределения ресурсов с учетом меняющихся моделей трафика.

Ландшафт инструментов консолидируется. Многие из нынешних процветающих стартапов в области геотрекинга потерпят неудачу или будут приобретены. Устоявшиеся SEO-платформы постепенно улучшат свои возможности в области ИИ. В среднесрочной перспективе, вероятно, появится несколько интегрированных решений, которые всесторонне охватывают как традиционный поиск, так и поиск с использованием ИИ. До тех пор организациям придётся действовать в условиях разрозненной, быстро меняющейся экосистемы поставщиков.

Регулирование может иметь разрушительные последствия. Если платформы ИИ станут более доминирующими, а доля поисковых запросов без кликов достигнет 70–80%, издатели и создатели контента смогут оказывать политическое давление, требуя прозрачности и справедливой компенсации. Законодательство, аналогичное обязательному обмену ссылками Google или соглашениям о лицензировании новостей, может обязать платформы ИИ внедрять более чёткую атрибуцию источников, механизмы распределения трафика или прямые платежи за контент. Такое вмешательство коренным образом изменит экономику.

Измеримость улучшится, но никогда не достигнет точности традиционного SEO. Платформы ИИ могут столкнуться с необходимостью обеспечения большей прозрачности, подобно Google Search Console. Однако стохастическая природа генеративных моделей, изменчивость диалоговых данных и сложность синтеза данных из нескольких источников остаются неотъемлемыми препятствиями для детерминированных измерений. Ожидания необходимо пересмотреть соответствующим образом.

Экзистенциальный вопрос для компаний заключается не в том, важны ли ещё SEO-рейтинги, поскольку ответ, очевидно, «да». Вопрос скорее в том, как действовать в условиях, где традиционные рейтинги необходимы, но недостаточны, где успех сложнее измерить, но потенциально ценнее, и где правила постоянно меняются, пока игра уже идёт. Ответ заключается не в выборе между SEO и геолокацией, а в способности разумно интегрировать обе дисциплины, конструктивно справляться с неопределённостью и адаптироваться к будущему, которое меняется быстрее, чем мы способны его понять.

Новая норма порождает парадоксы: рейтинги одновременно важны и не важны. Инструменты одновременно помогают и не помогают. Инвестиции одновременно необходимы и преждевременны. Умение действовать в условиях этой неопределенности, не поддаваясь ей, определяет ключевую компетенцию успешной цифровой стратегии в эпоху генеративного интеллекта. Важнейший показатель успеха — не какая-то одна метрика, а организационная способность к постоянной адаптации в условиях структурной неопределенности.

☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.

☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!

 

Я был бы рад служить вам и моей команде в качестве личного консультанта.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму или просто позвоните мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) . Мой адрес электронной почты: wolfenstein ∂ xpert.digital

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

 

 

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑️ Создание или корректировка цифровой стратегии и цифровизации.

☑️ Расширение и оптимизация процессов международных продаж.

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Пионерское развитие бизнеса/маркетинг/PR/выставки.

Отраслевые направления: B2B, цифровизация (от искусственного интеллекта до расширенной реальности), машиностроение, логистика, возобновляемые источники энергии и промышленность

Подробнее об этом здесь:

• Xpert Business Hub

Тематический центр с идеями и опытом:

• Платформа знаний о мировой и региональной экономике, инновациях и отраслевых тенденциях
• Сбор анализов, импульсов и справочной информации из наших приоритетных направлений
• Место для получения экспертных знаний и информации о текущих событиях в бизнесе и технологиях
• Тематический центр для компаний, желающих узнать больше о рынках, цифровизации и отраслевых инновациях

Xpert.Digital обладает глубокими знаниями различных отраслей. Это позволяет нам разрабатывать индивидуальные стратегии, которые точно соответствуют требованиям и задачам вашего конкретного сегмента рынка. Постоянно анализируя тенденции рынка и следя за развитием отрасли, мы можем действовать дальновидно и предлагать инновационные решения. Благодаря сочетанию опыта и знаний мы создаем добавленную стоимость и даем нашим клиентам решающее конкурентное преимущество.

Подробнее об этом здесь:

• Используйте 5-кратный опыт Xpert.Digital в одном пакете — всего от 500 евро в месяц