Индустрия ИИ | Скрытые меры жесткой экономии и сокращения расходов в сфере генеративного ИИ, включая сокращение количества слов: меньше значит дешевле
Предварительная версия Xpert
Выбор голоса 📢
Опубликовано: 28 сентября 2025 г. / Обновлено: 28 сентября 2025 г. – Автор: Konrad Wolfenstein
Индустрия ИИ | Скрытые меры жесткой экономии и сокращения расходов в сфере генеративного ИИ, включая сокращение количества слов: меньше значит дешевле – Изображение: Xpert.Digital
Кризис скрытых затрат среди поставщиков услуг генеративного искусственного интеллекта
Великая иллюзия ИИ: миллиардные убытки и меры жесткой экономии — что скрывают от вас технологические гиганты
Искусственный интеллект переживает беспрецедентный бум, но за блестящим фасадом технологической революции скрываются масштабные финансовые проблемы. То, что пользователи воспринимают как незначительные технические изменения, при ближайшем рассмотрении оказывается отчаянными попытками крупных поставщиков ИИ взять под контроль свои стремительно растущие расходы. Google и OpenAI внесли изменения практически одновременно в сентябре 2024 года. На первый взгляд, эти изменения кажутся не связанными между собой, но они обнажают более масштабную проблему, стоящую перед всей отраслью: монетизация ИИ-сервисов существенно отстаёт от масштабных инвестиций и операционных расходов.
Генеративный ИИ (генеративный искусственный интеллект) — это раздел искусственного интеллекта, который специализируется на создании нового контента, а не только на анализе или классификации существующих данных.
Это событие особенно примечательно, поскольку оно демонстрирует, как даже многомиллиардные технологические гиганты страдают от финансового давления собственных инноваций. В то время как OpenAI, несмотря на оценку в 157 миллиардов долларов, прогнозирует убытки в размере 5 миллиардов долларов на 2024 год, Google незаметно внедряет меры, которые радикально увеличивают расходы на сбор и обработку данных. Эти, казалось бы, незначительные изменения имеют далеко идущие последствия для всего цифрового ландшафта и указывают на более масштабный структурный кризис в индустрии ИИ.
Тихая революция Google
Отключение параметра num=100
14 сентября 2024 года Google внесла одно из самых значительных изменений в свою поисковую инфраструктуру за последние годы, не привлекая к себе особого внимания. Параметр URL num=100, который десятилетиями обеспечивал одновременное отображение 100 результатов поиска, был полностью отключён. Это техническое нововведение имело далеко идущие последствия для всей индустрии SEO и приложений искусственного интеллекта.
Хотя этот параметр был удобен для обычных пользователей, он имел жизненно важное значение для SEO-индустрии. Практически все крупные SEO-провайдеры, такие как Ahrefs, Sistrix, SEMrush и специализированные инструменты ранжирования, использовали этот параметр для эффективного сбора данных. Одним вызовом они могли получить все топ-100 позиций, что было и дешевле, и быстрее, чем постраничный поиск результатов.
Отключение этого параметра привело к резкому росту затрат в SEO-индустрии. Инструментам ранжирования теперь приходится выполнять десять отдельных запросов, чтобы получить тот же объём данных, который раньше можно было получить одним. Это означает десятикратное увеличение стоимости запроса и уже создало серьёзные технические и финансовые проблемы для нескольких поставщиков инструментов.
Влияние на операторов веб-сайтов
Эффект сразу же проявился в Google Search Console: у 87,7% всех исследованных сайтов наблюдалось резкое снижение количества показов. При этом, как ни парадоксально, средняя позиция сайтов улучшилась: количество «низкорейтинговых показов» с 11-й по 100-ю позицию сократилось.
Многие издатели сообщают о резком падении трафика. Новостные сайты, такие как derwesten.de, потеряли 51% поискового трафика, express.de — 35%, а focus.de — 33%. Причины сложны: помимо технических изменений в Google, свою роль играют и отзывы с помощью искусственного интеллекта, из-за чего пользователи реже заходят на сторонние сайты.
Мотивация стратегии Google
Причины решения Google сложны. С одной стороны, это изменение значительно снижает нагрузку на сервер, поскольку при каждом запросе требуется обрабатывать меньше данных. С другой стороны, оно затрудняет ботам и сервисам парсинга сбор данных в больших масштабах, что особенно актуально в связи с возросшим интересом компаний, занимающихся ИИ, к данным Google.
Другой аспект — пользовательский опыт: Google стремится побудить пользователей вернуться к традиционному поиску, где они просматривают множество страниц и проводят больше времени в поисковой системе Google. Это укрепляет позиции Google как центрального источника информации и снижает зависимость компании от перенаправления пользователей на внешние сайты.
Подходит для:
Отчаянный контроль затрат OpenAI: резкое падение цитирования
Параллельно с изменениями Google, OpenAI внесла столь же существенное изменение в ChatGPT. С 11 сентября 2024 года ИИ-чат-бот значительно сократил количество цитирований и ссылок на внешние сайты. Это снижение в равной степени затронуло все отрасли и типы контента, независимо от качества контента или авторитетности доменов источников.
Цифры впечатляют: согласно анализу, количество упоминаний в ChatGPT снизилось на 90%. Особенно пострадали бесплатные аккаунты ChatGPT, в то время как пользователи платных версий сталкиваются со значительно меньшим количеством ограничений. Это усугубляет и без того существующее несоответствие между трафиком, получаемым сайтами от Google, и значительно сократившимся трафиком от ChatGPT.
Резкий рост затрат на функции веб-поиска
OpenAI испытывает колоссальное финансовое давление. Компания ожидает убытков около 5 миллиардов долларов к 2024 году, а эксплуатационные расходы ChatGPT составляют до 700 000 долларов в день. Сокращение количества поисковых запросов и цитирований — очевидная мера по сокращению расходов, поскольку каждый поисковый запрос требует дополнительных вычислительных ресурсов и вызовов API.
Стоимость функции веб-поиска OpenAI значительно выросла. Если предыдущие модели предлагали бесплатный доступ к веб-поиску, то новые модели взимают полную стоимость за поисковые токены. Пример иллюстрирует эту дилемму стоимости: запрос с GPT-4o стоил 0,13 доллара, тогда как тот же запрос с GPT-5, с более широкими токенами веб-поиска, стоил 74 доллара.
За текущие модели веб-поиска OpenAI взимает 25 долларов за 1000 просмотров для gpt-4o и gpt-4.1, в то время как более мощные модели, такие как GPT-5 и O-серия, стоят всего 10 долларов за 1000 просмотров. Такая цена наглядно демонстрирует, почему OpenAI радикально сокращает объёмы предоставления веб-информации.
Сокращение количества слов: меньше значит дешевле
Помимо сокращения количества ссылок на источники, пользователи заметили ещё одно, более тонкое изменение: ответы ChatGPT стали заметно короче и менее подробными. То, что на первый взгляд может показаться оптимизацией в сторону большей краткости, на самом деле является ещё одной эффективной мерой экономии. Каждое сгенерированное слово — или, точнее, каждый токен — потребляет вычислительную мощность и, следовательно, влечёт за собой прямые затраты. Систематически сокращая ответы, OpenAI снижает эксплуатационные расходы на каждый запрос.
Эта тенденция особенно очевидна при прямом сравнении с конкурентами, такими как Claude от Anthropic или Gemini от Google. Эти модели часто продолжают предоставлять более подробные, детальные и глубокие ответы на те же запросы. В то время как некоторые конкуренты по-прежнему полагаются на детальность как на показатель качества, OpenAI, похоже, намеренно сокращает количество слов, чтобы справиться с финансовым бременем своей огромной пользовательской базы.
Для пользователей это означает дополнительную работу. Вместо исчерпывающего ответа они часто получают лишь поверхностное резюме и вынуждены самостоятельно извлекать необходимую информацию с помощью целевых запросов (так называемой «цепочки запросов»). Каждый такой повторный запрос представляет собой новую транзакцию, которая, хотя и обходится дешевле по отдельности, требует от пользователя больше времени и усилий. Эта мера органично вписывается в стратегию сокращения количества цитирований: обе эти меры ухудшают пользовательский опыт, но в совокупности приводят к значительной экономии средств и призваны компенсировать огромный финансовый дефицит компании.
Более короткие ответы, меньше источников: вы также замечаете, как ChatGPT тайно сокращает расходы?
Убыточный бизнес с премиум-подписками
Особую проблему представляет то, что даже более дорогая подписка на ChatGPT Pro стоимостью 200 долларов в месяц приносит убытки, поскольку пользователи используют больше услуг, чем ожидалось. Генеральный директор Сэм Альтман назвал эту ситуацию «безумной», признав сложности с покрытием расходов.
Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман признал, что компания в настоящее время терпит убытки от подписки стоимостью 200 долларов: «Люди пользуются ею гораздо чаще, чем мы ожидали». Это удивительное открытие демонстрирует, насколько сложно компаниям, работающим в сфере ИИ, предсказать истинную стоимость использования и рассчитать адекватную цену.
Удивительная связь между обоими изменениями
Временная близость этих двух событий — не просто совпадение. ChatGPT часто использует для своих ответов актуальную веб-информацию, получая доступ к результатам Google напрямую или косвенно через сервисы парсинга. Отключение параметра num=100 также значительно затрудняет эффективный сбор веб-данных для ChatGPT и других систем искусственного интеллекта.
Приложения на основе искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, используют обширные, актуальные веб-данные для генерации релевантных и точных ответов. Параметр num=100 позволял этим системам быстро и экономично собирать большие объёмы результатов поиска и выбирать наилучшие источники для своих ответов.
Отключение этого параметра приводит к тому, что системам искусственного интеллекта приходится выполнять значительно больше индивидуальных запросов, что экспоненциально увеличивает затраты. Это объясняет, почему OpenAI одновременно снизил частоту цитирования — затраты на предоставление актуальной веб-информации стали просто экономически невыгодными.
Дефицит финансирования в размере 800 миллиардов долларов
Тревожный прогноз Bain & Company
Недавнее исследование Bain & Company выявило угрожающий дефицит финансирования в сфере ИИ. К 2030 году таким компаниям, как OpenAI, Google и DeepSeek, потребуется ежегодно генерировать около 2 триллионов долларов для покрытия растущих расходов на вычислительные мощности и инфраструктуру. Однако, по прогнозам консультантов, отрасль не сможет достичь этой цели примерно на 800 миллиардов долларов.
Дэвид Кроуфорд, председатель отдела глобальных технологий Bain & Company, предупреждает: «Если нынешние законы о масштабировании сохранятся, искусственный интеллект будет всё больше обременять глобальные цепочки поставок». Это расхождение между требуемыми и ожидаемыми доходами поднимает фундаментальные вопросы об оценке и бизнес-моделях отрасли ИИ.
Массивные инвестиции против неясной доходности
Крупнейшие американские технологические компании увеличивают инвестиции в ИИ до беспрецедентного уровня. Microsoft, Meta и Google планируют вложить в проекты в области ИИ в общей сложности 215 миллиардов долларов к 2025 году. Amazon объявила о дополнительных инвестициях в размере 100 миллиардов долларов. Эти расходы в первую очередь пойдут на расширение центров обработки данных и разработку новых моделей ИИ.
Инвестиции выросли более чем вдвое с момента запуска ChatGPT. К 2024 году четыре крупнейшие технологические компании вложили в ИИ в общей сложности 246 миллиардов долларов, что на 63% больше, чем годом ранее. К началу 2030-х годов годовые расходы на ИИ могут превысить 500 миллиардов долларов.
Спрос на энергию и проблемы инфраструктуры
Компания Bain & Company прогнозирует, что к 2030 году глобальный спрос на вычислительные мощности может достичь 200 гигаватт, половина из которых придётся на США. Энергопотребление центров обработки данных с искусственным интеллектом увеличится с 50 миллиардов киловатт-часов в 2023 году до примерно 550 миллиардов киловатт-часов в 2030 году — то есть в одиннадцать раз.
Это масштабное расширение окажет значительное воздействие на окружающую среду. Несмотря на развитие возобновляемой энергетики, выбросы парниковых газов от центров обработки данных вырастут с 212 миллионов тонн в 2023 году до 355 миллионов тонн в 2030 году. Потребление воды для охлаждения за тот же период увеличится почти в четыре раза, достигнув 664 миллиардов литров.
Подходит для:
Шок от DeepSeek как поворотный момент
Экономически эффективные инновации из Китая
Китайский стартап DeepSeek произвел фурор в индустрии искусственного интеллекта, представив модель R1. При предполагаемой стоимости разработки всего в 5,6 млн долларов компания разработала модель, способную конкурировать с значительно более дорогими американскими моделями. Для сравнения, разработка GPT-4o от OpenAI обошлась примерно в 80 млн долларов.
Цены DeepSeek значительно ниже, чем у конкурентов. Модели компании в 20–40 раз дешевле аналогичных моделей OpenAI. Модель Reasoner от DeepSeek стоит 53 цента за миллион входных токенов, тогда как модель o1 от OpenAI стоит 15 долларов за то же количество.
Влияние на динамику отрасли
Успех DeepSeek ставит под сомнение прежние представления об индустрии искусственного интеллекта. Компания доказывает, что передовой ИИ возможен даже без многомиллиардных бюджетов, что создаёт для традиционных поставщиков значительное ценовое давление. Это развитие событий подчёркивает интересный побочный эффект экспортных ограничений США: технические ограничения вынудили компанию внедрять программные инновации для оптимального использования имеющегося оборудования.
За несколько недель ИИ-помощник DeepSeek завоевал 21% мировой доли пользователей программ LLM и потеснил ChatGPT с позиции самого популярного бесплатного приложения в App Store от Apple. Столь быстрое проникновение на рынок подчёркивает волатильность рынка ИИ и опасность для устоявшихся поставщиков услуг с затратными бизнес-моделями.
Наша рекомендация: 🌍 Безграничный охват 🔗 Сеть 🌐 Многоязычность 💪 Сильные продажи: 💡 Аутентичность и стратегия 🚀 Встреча инноваций 🧠 Интуиция
От местного к глобальному: МСП завоевывают глобальный рынок с помощью умных стратегий - Изображение: Xpert.Digital
В то время, когда цифровое присутствие компании определяет ее успех, задача состоит в том, как сделать это присутствие аутентичным, индивидуальным и масштабным. Xpert.Digital предлагает инновационное решение, которое позиционирует себя как связующее звено между отраслевым центром, блогом и представителем бренда. Он сочетает в себе преимущества каналов коммуникации и продаж на одной платформе и позволяет публиковать материалы на 18 разных языках. Сотрудничество с партнерскими порталами и возможность публикации статей в Новостях Google, а также список рассылки прессы, насчитывающий около 8000 журналистов и читателей, максимизируют охват и видимость контента. Это представляет собой важный фактор во внешних продажах и маркетинге (SMarketing).
Подробнее об этом здесь:
ИИ создает победителей и проигравших: кто выживет в новом интернет-порядке?
Значительное влияние на трафик веб-сайта
Упадок ИИ Обзоры
Исследование компании Authoritas показывает значительное снижение CTR (примерно наполовину) для сайтов издателей в Великобритании из-за использования AI-обзоров. Согласно исследованию, при использовании AI-обзоров CTR снижается на 47,5% на десктопах и на 37,7% на мобильных устройствах. Даже если сайт занимает лидирующие позиции в Google AI-обзорах, прирост кликов минимален.
Новое исследование, проведённое SEO-экспертом Кевином Индигом и UX-исследователем Эриком Ван Бускирком, систематически изучает использование ИИ-обзоров Google. В сложной ситуации 70 пользователей выполняли восемь реалистичных поисковых задач. В результате было выполнено около 400 взаимодействий с использованием ИИ, что позволяет понять, насколько существенно меняется поведение пользователей при поиске в интернете под влиянием ИИ.
Обзоры ИИ значительно снижают кликабельность внешних ссылок. На десктопах кликабельность снижается до двух третей, а на мобильных устройствах — почти вдвое. Пользователи всё чаще полагаются на информацию из обзора ИИ, особенно при выполнении простых или стандартизированных запросов.
Подходит для:
Крах традиционного веб-трафика
С тех пор, как Google интегрировала ответы генеративного ИИ в поиск в США в мае 2024 года и в Германии в конце марта 2025 года, поставщики контента, такие как новостные сайты, блоги и форумы, были обеспокоены значительным снижением числа посетителей. Если ответ уже есть на странице поиска, пользователи часто не переходят на первоисточник.
CTR Publisher Mail Online упал более чем на 56% из-за использования ИИ-обзоров. На некоторых сайтах наблюдалось снижение органического трафика на 18–64%. При использовании ИИ органический CTR может снизиться на целых 70%.
По данным Built In, к 2026 году органический поисковый трафик для издателей может сократиться на 25%. Даже первые три позиции испытывают значительное падение CTR из-за AIO; на позициях с 4 по 10 наблюдается снижение до 50%. Исследование 1000 сайтов малого и среднего бизнеса показало, что 68% из них столкнулись со значительным падением органического трафика после внедрения функций поиска на основе ИИ.
Концентрация на нескольких источниках
Трафик переходов с ChatGPT на веб-сайты упал на 52% с июля 2024 года. Количество цитирований на Reddit увеличилось на 87% и теперь составляет более 10% от общего числа цитирований ChatGPT. Количество цитирований в Wikipedia подскочило на 62% по сравнению с июльским минимумом, заняв почти 13% доли цитирования.
На три ведущих сайта — Wikipedia, Reddit и TechRadar — пришлось 22% всех цитирований, увеличившись на 53% всего за месяц. ChatGPT теперь отдаёт предпочтение нескольким источникам, ориентированным на «сначала на ответ», в то время как сайты, связанные с брендами, теряют видимость и упускают миллионы потенциальных реферальных кликов.
Поломки из-за нехватки времени
Проблемы с генерацией изображений Google
Текущие проблемы с Google Gemini проявляются на разных уровнях. Пользователи уже несколько недель сообщают о фундаментальных сбоях в работе технологии обработки изображений, особенно при создании изображений в желаемых форматах. Эта распространённая проблема в первую очередь затрагивает создание изображений в формате 16:9, которое раньше было возможно без проблем, но теперь не поддерживается.
Ещё более серьёзной проблемой является проблема, когда изображения якобы генерируются, но не отображаются. Пользователи получают подтверждение об успешном создании изображений, но видят только пустые места или сообщения об ошибках. Эта проблема наблюдается как в веб-версии, так и в мобильном приложении, делая функцию генерации изображений практически бесполезной.
Отсутствие коммуникации и прозрачности
Действия Google по устранению этих очевидных системных ошибок вызывают особую озабоченность. Компания не сообщает пользователям о них заранее, хотя они существуют уже несколько недель. Вместо этого система продолжает утверждать, что все функции работают исправно, хотя реальная производительность значительно снижена.
Текущие трудности не следует рассматривать изолированно, а скорее как часть ряда проблем с системами искусственного интеллекта Google. В феврале 2024 года Google пришлось полностью отключить отображение человека в Gemini после того, как система генерировала исторически неточные изображения. Немецкие солдаты были изображены с азиатскими чертами лица, а викинги — с дредами — ошибки, выявившие фундаментальные проблемы в подготовке обучающих данных.
Подходит для:
Структурные проблемы в разработке ИИ
Спешка публикаций
Повторяющиеся проблемы указывают на системные недостатки в разработке ИИ в Google. Компания, похоже, испытывает огромный дефицит времени, чтобы не отставать от конкурентов, таких как OpenAI, что приводит к спешному выпуску продуктов. Такой подход «быстро двигайся и ломай всё» может быть применим в других областях технологий, но он оказывается проблематичным в системах ИИ, поскольку ошибки оказывают более непосредственное влияние на пользовательский опыт.
Условия труда субподрядчиков, отвечающих за модерацию контента и улучшение системы, ещё больше усугубляют эти проблемы. Сообщения о нехватке времени, низкой заработной плате и непрозрачности в цепочке поставок вызывают сомнения в качестве ручной оптимизации системы.
Фрагментация архитектуры системы
Отсутствие интеграции между различными сервисами Google свидетельствует о структурных недостатках. В то время как Google Photos получает новые функции обработки изображений на основе искусственного интеллекта, базовая генерация изображений в Gemini работает некорректно. Такая фрагментация свидетельствует о недостаточной внутренней координации и усугубляет проблемы для конечных пользователей.
Экономические последствия
Влияние на различные группы пользователей
Описанные проблемы оказывают конкретное влияние на различные группы пользователей. Создатели контента и маркетологи, которым необходима надёжная генерация изображений, вынуждены прибегать к альтернативным решениям. Это приводит не только к сбоям в работе, но и к дополнительным расходам на другие инструменты.
Ситуация особенно сложна для пользователей платной версии Gemini Pro. Они платят за расширенные функции, но зачастую получают худшую производительность, чем обещали. Многие уже отменили подписку, поскольку обещанные улучшения так и не появились.
Потеря доверия к поставщикам ИИ
Ненадёжность систем приводит к потере доверия к Google как поставщику услуг искусственного интеллекта. Пользователи, полагающиеся на точность и доступность сервисов, всё чаще обращаются к альтернативным поставщикам. В долгосрочной перспективе это может ослабить позиции Google на высококонкурентном рынке искусственного интеллекта.
Хотя DALL-E от OpenAI и Claude от Anthropic обеспечивают более стабильные результаты, Google сталкивается с фундаментальными функциональными проблемами. Особенно поражает то, что даже бесплатные альтернативы часто работают надёжнее, чем платные версии Google.
Параллели с пузырем доткомов
Похожая динамика рынка
Текущие события поразительно напоминают пузыри доткомов на рубеже тысячелетий. Тогда ажиотаж вокруг интернета привёл к заоблачным оценкам и завершился впечатляющим крахом. Сегодня компании, занимающиеся разработкой ИИ, сталкиваются с похожими проблемами: астрономические оценки сталкиваются с неясными бизнес-моделями, а разрыв между инвестициями и реальными доходами продолжает увеличиваться.
Текущая оценка индекса S&P 500 в 38 раз превышает прибыль за последние десять лет. Как отмечают стратеги Morgan Stanley, только во время пузыря доткомов оценка была выше. Генри Блоджет, бывший звездный аналитик эпохи доткомов, предупреждает о странных параллелях с нынешним бумом искусственного интеллекта.
Странная правда о восстановлении экономики США
Джордж Саравелос из Deutsche Bank шокирующе выразился: «Машины на базе ИИ буквально спасают экономику США». Его анализ раскрывает парадоксальную ситуацию: экономический рост обусловлен не революционными приложениями ИИ, а всего лишь созданием «фабрик по производству ИИ-мощностей».
Особенно спорно: банк отмечает, что без этих расходов, связанных с технологиями, Америка уже находилась бы в рецессии. Карточный домик, состоящий из миллиардов инвестиций, держит на плаву крупнейшую экономику мира. Эта крайняя зависимость от инвестиций в ИИ создаёт системные риски, выходящие далеко за рамки технологической отрасли.
Подходит для:
Решения и перспективы на будущее
Альтернативные бизнес-модели
Растущие затраты вынуждают поставщиков решений для искусственного интеллекта разрабатывать новые бизнес-модели. OpenAI тестирует систему ценообразования, основанную на фактическом использовании, при которой клиенты платят только за фактически используемые вычислительные мощности. Пакетные API уже обеспечивают экономию до 50% для несрочных запросов.
Сообщается, что для достижения рентабельности OpenAI рассматривает возможность повышения цен на различные уровни подписки. Компания планирует значительное повышение цен: ожидается, что стоимость ChatGPT Plus вырастет с 20 до 22 долларов в месяц к концу 2024 года, а к 2029 году достигнет 44 долларов в месяц.
Специализация как стратегия выживания
Рост стоимости универсальных систем искусственного интеллекта может привести к разработке специализированных решений. Вместо того, чтобы пытаться отвечать на все запросы, используя актуальные веб-данные, системы искусственного интеллекта могут действовать более избирательно и прибегать к дорогостоящему веб-поиску только для определённых типов запросов.
Это будет способствовать диверсификации рынка ИИ, поскольку разные поставщики будут развивать разные специализации. Некоторые смогут сосредоточиться на актуальной информации, другие — на глубокой экспертизе без подключения к интернету.
Новые модели сотрудничества
Новые модели сотрудничества между поставщиками ИИ и создателями контента уже появляются. Некоторые издатели заключают прямые лицензионные соглашения с компаниями, работающими в сфере ИИ, чтобы получать справедливую долю от использования своего контента. Это развитие может привести к появлению новой экосистемы, в которой создатели контента будут получать прямую компенсацию за использование своего контента в системах ИИ.
Рекомендации для различных заинтересованных сторон
Для операторов веб-сайтов и создателей контента
Владельцам веб-сайтов следует диверсифицировать свои стратегии и не полагаться исключительно на трафик из поисковых систем. Выстраивание прямых отношений с пользователями через новостные рассылки, социальные сети и другие каналы станет ещё важнее. В то же время им следует повышать качество своего контента, чтобы он упоминался в ответах, генерируемых искусственным интеллектом.
Вместо количества всё важнее становится качество. Создателям контента стоит сосредоточиться на создании полезного, уникального контента, представляющего реальную ценность. Времена, когда одной SEO-оптимизации было достаточно для попадания в топ-100, прошли.
Для SEO-агентств и инструментов
SEO-агентствам необходимо адаптировать свои услуги и сосредоточиться на первых 20 позициях, поскольку именно они генерируют большую часть реального трафика. Эпоха комплексного анализа топ-100 подходит к концу, что может высвободить ресурсы для более глубокой оптимизации.
Поставщики инструментов, такие как Semrush и Accurunker, активно работают над адаптацией своих систем, но более высокие затраты неизбежно перекладываются на плечи клиентов. Многие известные инструменты в настоящее время отображают неполные или неверные данные, поскольку их логика сканирования основывалась на старом параметре num=100.
Для компаний ИИ
Компании, занимающиеся разработкой ИИ, сталкиваются с необходимостью разработки устойчивых бизнес-моделей, выгодных как им самим, так и создателям контента. Существующие практики бесплатного использования контента неэффективны в долгосрочной перспективе, если подрывают основу их источников данных.
Чтобы вернуть доверие пользователей, таким компаниям, как Google, необходимо кардинально изменить свой подход. Во-первых, необходимо более прозрачно сообщать о системных проблемах и плановых обслуживаниях. Пользователи имеют право знать, когда функции работают некорректно.
Скрытые меры жесткой экономии и их последствия: новая сила технологических гигантов
Казалось бы, незначительные технические изменения в Google и ChatGPT знаменуют собой фундаментальный поворотный момент в цифровой информационной среде. Они демонстрируют, насколько зависима вся экосистема интернета от решений нескольких крупных технологических компаний.
Совокупный эффект этих двух изменений ускоряет переход от интернета, основанного на ссылках, к интернету, управляемому искусственным интеллектом. Это развитие несёт в себе как возможности, так и риски: пользователи получают ответы на свои вопросы быстрее, но экономические основы создания контента ставятся под сомнение.
Отрасль находится в фазе переориентации, в ходе которой необходимо установить новый баланс между поставщиками технологий, создателями контента и пользователями. Ближайшие годы покажут, какие игроки смогут успешно адаптироваться к меняющимся условиям и какие новые бизнес-модели появятся.
Прогнозируемый Bain & Company дефицит финансирования в размере 800 миллиардов долларов может привести к консолидации отрасли. Выживут только наиболее финансово устойчивые компании, в то время как более мелкие поставщики и стартапы могут исчезнуть с рынка. Разовьётся ли пузырь ИИ в контролируемую коррекцию или приведёт к серьёзному краху, зависит от того, сможет ли отрасль своевременно разработать жизнеспособные бизнес-модели.
Скрытые меры жёсткой экономии, принимаемые крупными поставщиками ИИ, — лишь вершина айсберга гораздо более масштабного структурного кризиса. Пока общественность продолжает восхищаться возможностями искусственного интеллекта, за кулисами компании отчаянно борются за своё финансовое выживание. Тихая революция уже в самом разгаре — её последствия будут определять цифровой ландшафт на долгие годы вперёд.
Ваш глобальный партнер по маркетингу и развитию бизнеса
☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.
☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!
Konrad Wolfenstein
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.
🎯🎯🎯 Воспользуйтесь обширным пятикратным опытом Xpert.Digital в комплексном пакете услуг | НИОКР, XR, PR и SEM
Машина для 3D-рендеринга AI и XR: пятикратный опыт Xpert.Digital в комплексном пакете услуг, исследования и разработки XR, PR и SEM — Изображение: Xpert.Digital
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:
