Поиск Google в эпоху искусственного интеллекта: экономическая переориентация цифровой информационной экономики

Искусственный интеллект как непосредственная угроза классической бизнес-модели поисковых систем или стратегическое развитие уже доминирующего рынка?

В первом квартале 2025 года Google официально по-прежнему позиционирует себя как безусловный лидер мирового поискового ландшафта. Занимая 91,55% рынка, компания ежедневно обрабатывает около 8,9 млрд поисковых запросов, что соответствует примерно 103 000 запросов в секунду, или в общей сложности 2,6 трлн запросов в год. На мобильных устройствах Google сохраняет практически гегемоническое положение с долей рынка 96,3%. Эти цифры создают впечатление незыблемого доминирования, но за статистической поверхностью скрывается гораздо более сложная и изменчивая картина экономических потрясений. Одна лишь доля рынка скрывает фундаментальную трансформацию в природе ценностной связи между объёмом поиска, поведением пользователей и полученными источниками дохода.

В последние месяцы 2024 года произошло редкое явление: доля Google на мировом рынке впервые за десятилетие опустилась ниже символически значимого порога в 90%. В октябре 2024 года она составляла 89,34%, в ноябре – 89,99%, а в декабре – 89,73%. Это первое устойчивое падение ниже этой отметки с 2015 года. Хотя аналитики отчасти связывают это снижение с региональными изменениями в Азии, данное развитие событий сигнализирует о конвергенции нескольких структурных сил, которые начинают фундаментально дестабилизировать традиционную экосистему поисковых систем. Речь идёт не столько о радикальном оттоке существующих пользователей, сколько об изменении поискового поведения и связанных с ним экономических путей к успеху.

Бизнес-модель Google основана на элегантной, но всё более хрупкой архитектуре. В 2024 году компания получила около 307 миллиардов долларов совокупной выручки, из которых около 175 миллиардов долларов пришлось на поисковую рекламу. Это составляет не только 57% совокупной выручки, но и финансовую основу всей корпоративной структуры. Механизм этой модели прост, но эффективен: пользователи формулируют поисковые запросы с явным или неявным намерением покупки; Google показывает рекламу рекламодателей, которые платят за клики; пользователи нажимают на эти объявления или на результаты органического поиска; и создаётся трёхсторонняя торговая площадка между пользователями, издателями и рекламодателями.

Данная архитектура принципиально оспаривается интеграцией искусственного интеллекта, в частности посредством технологии «Обзоров ИИ».

Обзоры ИИ как разрушителя бизнес-моделей: показатели упадка

Внедрение Google функции «Обзоры на основе ИИ» знаменует собой переломный момент. Эта технология предоставляет пользователям синтезированные сводки информации, созданные с помощью генеративных моделей, непосредственно на странице результатов поиска, без необходимости перехода на внешние сайты. Внедрение технологии было необычайно быстрым: в январе 2025 года «Обзоры на основе ИИ» встречались в 6,49% всех поисковых запросов. К марту 2025 года эта доля удвоилась, достигнув примерно 13,14%. Это означает, что сегодня более чем в каждом седьмом поисковом запросе Google на американском рынке инициатива по сбору информации с помощью синтеза на основе ИИ выполняется до того, как пользователь активирует традиционный органический результат поиска или платную рекламу.

Экономические последствия этого расширения быстро стали очевидны. CTR, фундаментальный показатель всех экономических моделей цифрового капитализма, резко отреагировал. Для поисковых запросов, использующих AI Overviews, CTR органического поиска резко упал с 1,76% в июне 2024 года до 0,61% в сентябре 2025 года. Это означает снижение примерно на 65%, или, выражаясь бизнес-терминами, актив «клик по органическому результату поиска» стал примерно на две трети более волатильным под давлением искусственного интеллекта. В то же время платная поисковая реклама столкнулась с ещё более резким падением: CTR упал с 19,7% до 6,34%, то есть на 68%.

Особого внимания заслуживает взаимодействие этих двух эффектов: снижение CTR, вызванное обзорами ИИ, не ограничивается поисковыми запросами, по которым обзоры ИИ фактически отображаются. CTR в органической выдаче также снизился примерно на 41% в годовом исчислении для поисковых запросов без обзоров ИИ. Это свидетельствует о более глубоком поведенческом эффекте: пользователи фундаментально адаптируют свои модели взаимодействия. Они понимают, что на результаты поиска всё чаще не стоит нажимать, поскольку системы ИИ уже дают ответы на странице результатов. С теоретической точки зрения этот эффект обучения можно рассматривать как форму иррационального неприятия риска или формирования рутины; однако в реальности пользователи рационально реагируют на меняющийся информационный ландшафт.

Совокупные последствия этой трансформации поражают своей разительностью. Доля «нулевых» поисковых запросов — поисков, не приводящих к клику по внешнему результату, — выросла с 56% до 69%. И наоборот, только 31% поисковых запросов теперь приводят к клику по внешнему результату. Для издателей и создателей контента это означает катастрофическую потерю трафика. Анализ, проведённый Similarweb, показал, что органический трафик новостных сайтов резко упал с более чем 2,3 млрд ежемесячных посещений до менее 1,7 млрд за год — потеря примерно 600 млн посещений в месяц, или около 26% от прежнего объёма трафика. Отдельные издатели сообщают ещё более впечатляющие цифры: один крупный американский журнал о стиле жизни зафиксировал снижение CTR с 5,1% до 0,6%, что фактически означает снижение примерно на 88%.

Это не постепенная, эволюционная корректировка поискового ландшафта. Это революция. Последствия для самого Google двояки и парадоксальны: с одной стороны, интеграция AI Overview приводит к меньшему количеству кликов, в то время как с другой стороны, Google сопротивляется давлению с целью развернуть эту функцию, утверждая, что каждый клик, не потерянный для ChatGPT, ценен, и поэтому даже меньшее количество кликов лучше, чем вообще никакого клика. Внутренняя служебная записка Google, о которой сообщалось, лаконично сформулировала это когнитивное напряжение: Google скорее отдаст падающие поисковые запросы Gemini (собственная модель ИИ Google), чем ChatGPT, потому что это сохранит возможность удержания пользователей в экосистеме Google. Другими словами, Google рискует среднесрочным сокращением объема монетизируемого трафика, чтобы сохранить свои рыночные позиции по сравнению с децентрализованными конкурентами на базе ИИ в долгосрочной перспективе.

Эта стратегия отражает фундаментальную дилемму платформенного капитализма: когда традиционная мера ценности — генерация кликов — оказывается под давлением, необходимо разрабатывать альтернативные пути её создания. Google экспериментирует с этим, разрабатывая AI Mode — более комплексный диалоговый поисковый опыт, предназначенный для создания долгосрочного взаимодействия с пользователями. Бизнес-модель переходит от транзакционных («пользователь кликает по рекламе») моделей к потенциально более интегрированным или даже основанным на подписке моделям. Прогноз выручки от поискового маркетинга на 2025 год в размере около 190,6 млрд долларов США — увеличение примерно на 7% по сравнению с 2024 годом — поддерживает номиналистический оптимизм в свете этих тенденций. Однако этот рост, вероятно, будет достигнут в первую очередь за счёт повышения цен (роста стоимости за клик), а не увеличения объёма.

Философия продукта Робби Стейна: от Snapchat до поиска на базе искусственного интеллекта

На этом фоне биография и чёткая продуктовая стратегия Робби Стайна, вице-президента по продуктам Google Search, приобретают особое значение. Стайн стал ключевой фигурой в попытках Google организовать трансформацию поиска. Его карьерный путь показателен для понимания стратегической логики, лежащей в основе планов по развитию ИИ.

Штейн известен разработкой Instagram Stories. Это решение представляет собой глубокий анализ как разработки продукта в условиях крайней неопределенности, так и того, как устоявшиеся платформы могут нейтрализовать конкурентов с помощью «достаточно качественных» копий. В 2013 году Snapchat представил «Stories» — инновационную функцию для эфемерного, автоматически исчезающего контента в социальных сетях. Инновация была технически элегантной и революционной с точки зрения поведения пользователей, открыв новую категорию взаимодействия в социальных сетях. В 2016 году количество активных пользователей Snapchat достигло примерно 150 миллионов в день. Instagram, уже являющийся частью экосистемы Facebook и имеющий более 500 миллионов активных пользователей в день, скопировал эту функцию 2 августа 2016 года.

Последствия для Snapchat оказались разрушительными. За шесть месяцев число пользователей Instagram Stories превысило 150 миллионов в день. Количество просмотров Snapchat Stories резко упало на 15–40 процентов. В течение года Snapchat был функционально нейтрализован в этом сегменте. Отличие Instagram Stories от Snapchat Stories заключалось не в техническом, а в операционном превосходстве: Instagram интегрировал функцию в уже доминирующую экосистему, предложил авторам более качественную аналитику, позволил отмечать бренды и пользователей (чего не было в Snapchat) и работал на существующей технической инфраструктуре. Это был хрестоматийный пример экономики платформы: масштаб, возможности интеграции и операционное совершенство превосходят инновации на фрагментированных рынках.

В недавних интервью Штейн описывает свою философию разработки продуктов как основанную на трёх основных элементах: во-первых, «неустанное совершенствование» — навязчивая ориентация на итеративную оптимизацию. Во-вторых, глубокое понимание поведения пользователей в контексте сложных технологических систем. В-третьих, готовность принимать неординарные решения, когда того требуют данные.

Эта философия нашла отражение в стратегии Google в области искусственного интеллекта. Штейн публично заявил, что Google выделила три капсульных компонента «следующего поколения поиска»: AI Overviews (быстрые обзоры, генерируемые искусственным интеллектом), мультимодальный поиск (изображения, видео, Lens) и AI Mode (разговорный поиск, основанный на очередности ответов, ранее неизвестный Google). Эти три элемента должны «слиться» для создания бесшовного и более комплексного поиска.

Скорость внедрения поразительна. AI Mode прошёл путь от концепции до запуска примерно за год, что исключительно быстро для компании такого размера. Это демонстрирует, как новые руководители продуктов в Google, руководствуясь принципами Стайна, преодолевают давнюю организационную медлительность.

Однако философия Стайна также содержит структурный недостаток: она подразумевает понимание «неустанного совершенствования» как процесса, ориентированного на сам продукт, а не на его экосистемные и дистрибутивные эффекты. С точки зрения пользователя, агрессивные обзоры ИИ могут представлять собой «улучшенный» доступ к информации. Но с точки зрения издателей и более широкой веб-экосистемы, основанной на генерации кликов, они представляют собой деструктивное вмешательство. Это создаёт дилемму: менеджер по продукту, стремящийся к максимальному энтузиазму пользователей, может одновременно подорвать бизнес-модель компании, поскольку пользовательский опыт и коммерческая реализация не совпадают.

Академическая дисперсия: три столпа фрагментированной трансформации

В недавних интервью Штейн предложил концептуальную схему трансформации поисковой системы: три неравнозначных столпа. Эта классификация имеет большее значение, чем может показаться на первый взгляд, поскольку она показывает, как Google понимает фрагментацию своей поисковой стратегии.

Первый столп — это обзоры на основе ИИ. Это сводки информации, представленной на странице результатов поиска, сгенерированные ИИ. Они работают на основе специализированной модели Gemini (запатентованной модели Google для больших языков), которая интерпретирует поисковый запрос, реализует стратегию поиска (называемую «разветвлением запросов»), при которой модель автоматически формулирует и выполняет несколько десятков вспомогательных запросов для сбора контекста, а затем генерирует структурированный ответ. Обзоры на основе ИИ ориентированы на информационные запросы — «температура кипятка», «лучшие рестораны в Берлине», «как работает Bitcoin». Они плохо подходят для навигационных запросов (когда пользователь ищет конкретный пункт назначения). Они также не подходят для приоритетных коммерческих запросов (например, намерения покупки), поскольку традиционные форматы рекламы и товарные листинги по-прежнему превосходят эти запросы.

Вторым столпом является мультимодальный поиск, в первую очередь поддерживаемый Google Lens. Он позволяет пользователям осуществлять поиск, используя визуальные данные: фотографируя объект, можно задать Google вопрос: что это за объект, как его починить и где купить. Темпы роста Google Lens впечатляют: 15% в годовом исчислении, а количество запросов в месяц достигло примерно 20 миллиардов. Это важный столп, поскольку он демонстрирует, что поиск Google основан не только на тексте — средства взаимодействия становятся всё более разнообразными.

Третий столп — режим ИИ. Это новейший и концептуально самый амбициозный эксперимент. В то время как обзоры ИИ ориентированы на ответы по пунктам (вопрос → ответ → завершение), режим ИИ работает через долгосрочное диалоговое взаимодействие. Пользователь может задавать сложные, многоэтапные вопросы («Я ищу ресторан в Берлине, у моего друга аллергия на арахис, я хотел бы столик на открытом воздухе, бюджет около 60 евро на человека»), и режим ИИ предоставит пошаговые рекомендации, уточнит и дополнит их, а также предложит альтернативные варианты. Это скорее не поисковая система, а интерактивный информационный агент.

Такое разделение стратегии поиска на три не вполне эквивалентных режима отражает метастратегию гибкости и опциональности. Google воздерживается от определения монолитного «нового поиска» и вместо этого представляет портфель режимов поиска, учитывающих различные типы запросов и предпочтения пользователей. Это стратегически разумно, поскольку компания делает ставки на несколько вариантов одновременно, не ограничиваясь одной инновацией, которая может оказаться не всегда успешной.

Однако эта портфельная стратегия также демонстрирует глубокую неопределённость. Монетизировать фрагментированный поиск сложнее, чем монетизировать унифицированную архитектуру. Когда пользователи выбирают между разными режимами, это создаёт нестабильность ожиданий, что приводит к оттоку пользователей. А если Google предлагает разные режимы внутри компании, один режим может вытеснить другой.

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.

Эхо-камера модели Gemini: техническая архитектура и ее бизнес-значения

Базовая техническая архитектура Gemini, модель искусственного интеллекта, лежащая в основе AI Mode, AI Overviews и мультимодального поиска, важна для понимания того, почему Google продвигает эту трансформацию. В отличие от многих языковых моделей, Gemini изначально разработана как мультимодальная. Это означает, что модель интегрирует текст, изображения, аудио и видео в единую нейронную сеть, а не добавляет эти модальности позже. Это придаёт Gemini структурную элегантность с теоретической точки зрения.

Технически Gemini использует так называемую архитектуру «трансформер-декодер», оптимизированную для повышения эффективности. Модель работает на тензорных процессорах (TPU) Google Cloud, что даёт Google преимущество в скорости вывода — Google может запускать модели ИИ быстрее и дешевле конкурентов, используя универсальные облачные инфраструктуры. Gemini может выполнять цепочку рассуждений — он может разбить сложные задачи на несколько концептуальных этапов, прежде чем сформулировать ответ. Это позволяет создавать более глубокие логические структуры, чем поверхностная генерация токенов в предыдущих моделях LLM.

Важно отметить, что Gemini интегрирован с собственными хранилищами данных Google. Shopping Graph Google содержит около 50 миллиардов товаров, обновляемых 2 миллиарда раз в час через каналы продаж. Google имеет доступ к 250 миллионам местоположений и картографической информации. Google имеет доступ к финансовым данным, информации о фондовом рынке в режиме реального времени и всему интернету как к источнику контекстной информации. Эти хранилища данных не являются общедоступными — они являются собственными ресурсами, доступными только Google. Это даёт Gemini (и, следовательно, AI Mode, AI Overviews и т. д.) фундаментальное преимущество, которого лишены конкуренты, такие как ChatGPT или Perplexity. OpenAI приходится полагаться на общедоступные данные и данные, полученные через API. Perplexity приходится использовать веб-скрапинг. У Google уже есть внутренние данные.

Эта архитектура иллюстрирует, почему интеграция ИИ с Google должна рассматриваться как стратегически необходимая, а не просто опциональная. Инфраструктура уже существует. Данные уже есть. Вычислительные мощности уже доступны. Экономически рациональный курс действий — использовать эти ресурсы. Вопрос лишь в том, насколько агрессивно следует добиваться монетизации, учитывая побочные эффекты для традиционной бизнес-модели.

Проблема растерянности: конкуренция в шуме

Часто упускаемый из виду аспект в обсуждении поиска на основе ИИ — это роль Perplexity AI. Компания Perplexity, основанная в 2022 году Аравиндом Шринивасом, бывшим стажёром Google, позиционирует себя как поисковый интерфейс на основе ИИ. По состоянию на август 2024 года ежемесячное число активных пользователей Perplexity составляло около 15 миллионов. Компания прогнозирует выручку около 40 миллионов долларов к 2024 году. OpenAI прогнозирует выручку около 11,6 миллиарда долларов к 2025 году благодаря своим API и коммерческому использованию поиска ChatGPT.

Однако совокупные данные о пользователях показывают неожиданную картину: Perplexity и ChatGPT Search совместно обрабатывают около 37,5 миллионов запросов в день для ChatGPT, плюс кратное количество запросов для Perplexity (по консервативным оценкам, около 10-20 миллионов), что в сумме составляет около 47,5-57,5 миллионов запросов на поиск ИИ в день. В то же время Google обрабатывает около 14 миллиардов поисковых запросов в день. Это означает, что Google обрабатывает примерно в 250-370 раз больше поисковых запросов, чем Perplexity и ChatGPT вместе взятые. Совокупный трафик поиска ИИ составляет примерно от 0,1 до 0,25% от общего мирового веб-трафика. Это шум, а не сигнал о смене парадигмы.

Это важно, поскольку показывает, что, несмотря на масштабное венчурное финансирование стартапов в области поиска ИИ, несмотря на шумиху в СМИ вокруг «поисковой революции» и несмотря на реальные технические усовершенствования Perplexity и ChatGPT, классический поиск Google остаётся доминирующим источником информации. Это не означает, что Perplexity и ChatGPT не важны — они сигнализируют об изменении ожиданий пользователей. Но это не означает, что рыночные позиции Google находятся под угрозой.

Однако эти цифры могут быть обманчивыми. Хотя Perplexity составляет всего 0,01% от ежедневного объёма поиска Google по всему миру, его проникновение среди определённых групп пользователей (молодых, технически подкованных, информационно-активных работников) значительно выше. Венчурный аналитик мог бы утверждать, что Perplexity не конкурирует с Google, а скорее создаёт тип пользователей, который станет доминирующей когортой пользователей через десять лет. Это классический аргумент в пользу подрывной деятельности. Однако это лишь предположение; текущие данные указывают на сосуществование моделей поиска, а не на процесс замещения.

Крах издательства: экономическое разрушение или реструктуризация бизнес-модели?

Для полного экономического анализа необходимо изучить разрушительный процесс, вызванный интеграцией Google AI для издателей. Это реальное и непосредственное явление, а не просто прогноз. Издатели сообщают о потере трафика на 70–80%. Один крупный американский новостной журнал потерял от 27 до 38% трафика в период с 2024 по 2025 год. Специализированный нишевый блог о ремонте домов потерял примерно 86% своего дохода — с 7000–10 000 долларов в месяц до примерно 1500 долларов в месяц.

Экономические последствия драматичны. Новостная индустрия в США потеряла около 600 миллионов ежемесячных посещений менее чем за год, что составляет сокращение примерно на 26%. Для отрасли, основанной на доходах от рекламы, это напрямую выражается в уменьшении количества показов, кликов по объявлениям, снижении цены за тысячу показов (из-за конкуренции за ограниченный инвентарь для показов) и снижении общей выручки.

Это классический случай экономической экстернализации негативных эффектов. Google интернализирует прибыль от улучшения пользовательского опыта (пользователям не нужно нажимать на ссылку, они получают мгновенные ответы), но перекладывает издержки на издателей, которые больше не генерируют трафик. Такое асимметричное распределение затрат является структурной особенностью платформенной экономики, где операторы платформ обладают переговорной силой для смещения центров затрат.

Некоторые издатели начинают экспериментировать с моделями, учитывающими эту новую реальность: вместо оптимизации по объёму трафика они оптимизируют поиск по видимым/брендовым упоминаниям в результатах ИИ. Если Google генерирует ответ по запросу «лучшие рестораны Берлина», упоминание конкретного ресторана может быть для него ценнее, чем клик, поскольку оно укрепляет узнаваемость бренда и создаёт «первую в памяти» точку входа. Пользователи, читающие ответы ИИ, в которых упоминается конкретный ресторан, могут быть более склонны посетить его позже, даже если не кликнут сразу.

Это не утешает издателей, рассчитывающих на мгновенную монетизацию трафика. Однако это указывает на возможную реструктуризацию бизнес-моделей издателей: переход от модели «объем трафика × цена за тысячу показов рекламы» к модели «авторитет бренда × подписка на премиум-контент» или «авторитет бренда × ценные партнерские отношения».

Нерешенный вопрос выставления счетов: кто платит за данные обучения?

Небольшой, но систематически упускаемый из виду вопрос — это атрибуция данных для обучения. Модели ИИ, лежащие в основе AI Overviews, AI Mode и поиска ChatGPT, обучались на веб-данных, 99% которых были созданы не-ИИ-объектами. Издательства платят журналистам за написание статей. Информационные агентства платят корреспондентам за сбор фактов. Ученые тратят время на исследования для публикации результатов. Все эти организации финансируют свою деятельность через бизнес-модели, обычно основанные на генерации трафика или прямых подписках. Однако создание веб-контента считается «общественным благом», если оно не компенсируется прямой монетизацией.

Обучение ИИ никогда не предполагало компенсацию создателям контента. OpenAI обучал GPT-4 на миллиардах статей, не выплачивая компенсацию издателям. Google обучал Gemini на веб-контенте без какой-либо компенсации. Perplexity обучает свои модели аналогичным образом. Это технически и юридически возможно, поскольку подразумевает «добросовестное использование» (согласно закону США об авторском праве), но с этической и экономической точки зрения это асимметрично: создатели контента финансируют обучение ИИ, но не получают прямой компенсации. Вместо этого они страдают от снижения генерируемого трафика.

Это может стать долгосрочным риском для индустрии ИИ. Если издатели не будут получать компенсацию за данные для обучения, у них будет меньше стимулов создавать высококачественный контент. Качество интернета снизится. Впоследствии это создаст проблему для моделей ИИ, обученных на веб-данных: они будут обучаться на контенте более низкого качества. Это классическая проблема «трагедии общин». Некоторые игроки (в частности, OpenAI с его коммерческими ресурсами и Google с его встроенной веб-интеграцией) уже начали экспериментировать с лицензированными источниками данных (например, OpenAI сотрудничает с издателями новостей для создания лент контента). Это может привести к формированию нормы, при которой обучение ИИ частично лицензируется. Но пока это всё ещё исключение, а не правило.

Дестабилизация цепочки создания стоимости: от рекламы до… чего?

Фундаментальная экономическая проблема, возникшая в результате интеграции искусственного интеллекта Google, — это вопрос альтернативных путей монетизации в условиях, когда традиционная реклама становится менее эффективной. Классическая цепочка создания ценности Google выглядела следующим образом: пользователь формирует запрос → Google представляет органические результаты + рекламу → пользователь кликает → издатель или рекламодатель получает ценность трафика или конверсию. Эта цепочка создания ценности составляла основу цифровой экономики на протяжении 25 лет.

Обзоры ИИ дестабилизируют эту цепочку создания стоимости, исключая этап «клика». Google необходимо создать новые цепочки создания стоимости. Тестируются несколько подходов:

Во-первых: интегрировать рекламу непосредственно в обзоры ИИ и режим ИИ. Это сложно, поскольку пользователи однозначно воспринимают эти ответы ИИ как «нерекламу». Интеграция рекламы в ответы ИИ рискует подорвать доверие пользователей. Google здесь осторожен.

Во-вторых: монетизация через подписку. Google экспериментирует с премиум-версиями AI Mode, которые в конечном итоге могут стать платными. Это означает, что разговорный поиск на основе ИИ станет платной функцией, в то время как стандартный поиск останется бесплатным. Это условно-бесплатная модель, аналогичная Spotify или Adobe. Задача состоит в том, чтобы поддерживать достаточно высокий уровень проникновения платных версий, чтобы компенсировать потерю доходов от рекламы.

Третье: монетизация через бизнес-модели, не основанные на монетизации отдельных пользователей. Например, Google может предложить «API для корпоративного ИИ-поиска», где корпоративные клиенты будут арендовать специальные модели Gemini для своих внутренних поисковых задач. Это переведёт бизнес-модель в формат B2B, аналогичный Google Cloud.

Четвёртое: монетизация через монетизацию данных. Когда Google проводит миллионы диалоговых взаимодействий искусственного интеллекта с пользователями, он генерирует огромные объёмы данных о намерениях пользователей. Эти данные невероятно ценны для таргетинга рекламы. Google может использовать эти данные для улучшения таргетинга рекламодателей, даже если CTR снизится. Это форма косвенной монетизации.

Ни одна из этих альтернатив, очевидно, не столь прибыльна, как классическая формула «клик × CPM». Но вместе они потенциально могут создать новую экосистему создания ценности.

Стратегическая дилемма неустанного совершенствования

Философия «неустанного совершенствования» Стайна сталкивается с фундаментальным конфликтом: процесс совершенствования продукта с точки зрения пользователя напрямую противоречит стабильности бизнес-модели. Более качественный продукт (обзоры ИИ, дающие мгновенные ответы) вредит бизнес-модели (снижение количества кликов по рекламе). Это не постепенная, умеренная дилемма, а радикальная в структурном плане.

Проблема ещё более усложняется, поскольку она обусловлена ​​временными рамками. Теоретически Google может замедлить или прекратить внедрение AI Overviews. Это позволило бы защитить доходы от рекламы в краткосрочной перспективе. Но это также означало бы, что Perplexity и ChatGPT Search станут технически более совершенными, и пользователи перейдут на эти платформы. Другими словами, бездействуя, Google рискует потерять долю рынка в пользу конкурентов, для которых пользовательский опыт — приоритет. Это создаёт дилемму заключённого: все игроки вынуждены максимизировать пользовательский опыт, даже если в совокупности это приведёт к кризису монетизации.

Другими словами: интеграция ИИ — это не просто решение о добавлении функции; это экзистенциальная стратегия борьбы с децентрализованной конкуренцией. Google необходимо внедрить функции ИИ, иначе поиск перейдёт на ChatGPT. Но эта интеграция немедленно создаёт проблемы для бизнес-модели. Google принимает эту краткосрочную жертву как необходимую для сохранения своих долгосрочных позиций на рынке.

Парадокс роста при снижающихся мультипликаторах выручки

И последний важный момент: объём поиска Google продолжает расти. Годовой темп роста поисковых запросов в 2025 году составил около 4,7% по сравнению с 4,1% в 2024 году. Это означает, что абсолютный объём поиска увеличивается. Однако этот рост происходит на фоне снижения мультипликаторов монетизации. Поисковый запрос в Google стал менее ценным, чем год назад, поскольку вероятность клика по нему снизилась.

Если эта тенденция сохранится — рост объёма × падение уровня монетизации — это приведёт к экономике «пиршества на руинах», когда Google генерирует больше трафика, но получает от него меньше дохода. Хотя это и выгодно для пользователя (больше поисковых запросов, лучшее качество), это плохо для Google (меньше дохода с каждого поиска, потенциальное снижение общей выручки).

Прогноз выручки от поискового маркетинга в размере 190,6 млрд долларов США к 2025 году (по сравнению со 178,2 млрд долларов США в 2024 году) предполагает, что Google компенсирует потери объёма за счёт агрессивного повышения цены за тысячу показов (что вынуждает рекламодателей платить более высокие цены). Это краткосрочная игра: рекламодатели в конечном итоге перейдут на альтернативные каналы (например, напрямую к ритейлерам, в рекламу на Amazon и в TikTok), если эффективность Google продолжит снижаться. Текущий «прогноз» может оказаться прогнозом на песке, а не на твёрдой почве.

Инновации под давлением и сценарий обстоятельств

Переход Google от классической поисковой системы к поисковому интерфейсу на основе искусственного интеллекта не является добровольным изменением стратегии; это вынужденная адаптация к нескольким одновременным нарушениям: ChatGPT/OpenAI как новые конкуренты, Perplexity AI как новый канал поиска, внутреннее технологическое давление (Gemini и другие модели искусственного интеллекта уже созданы; не использовать их нерационально) и изменение ожиданий пользователей (пользователи ожидают наличия возможностей искусственного интеллекта во всех цифровых продуктах).

Философия разработки продукта Робби Стайна — неустанное совершенствование, навязчивая оптимизация пользовательского опыта и готовность к конверсии — работает, когда улучшение пользовательского опыта и стабильность бизнес-модели совпадают. Однако в условиях революционных изменений в сфере искусственного интеллекта эти цели вступают в противоречие. Подход Стайна позволяет Google активно внедрять инновации в области искусственного интеллекта, но не предлагает немедленных решений проблем бизнес-модели, которые эти инновации создают.

Долгосрочный сценарий неясен. Существует несколько вариантов: (1) Google стабилизируется на новой экономической основе, где поиск на основе искусственного интеллекта, премиум-подписки, B2B-сервисы и улучшенный рекламный таргетинг объединяются, формируя новый портфель доходов. (2) Google постепенно теряет долю рынка в пользу Perplexity, ChatGPT Search и других децентрализованных моделей, поскольку эти конкуренты предлагают лучший пользовательский опыт и не ограничены бизнес-моделями, ориентированными на монетизацию. (3) Регуляторный кризис не позволяет Google использовать свое преимущество в области данных, а конкурентная среда остается раздробленной.

В настоящее время наиболее вероятен сценарий 1, поскольку структурные преимущества Google (база данных, пользовательская база, инфраструктура) всё ещё существенны. Но неопределённость реальна, и трансформация носит постоянный и структурный характер, а не просто постепенный. В любом случае, ясно одно: эпоха чистой монетизации поиска, основанной на кликах, подходит к концу. Появляется что-то новое, но его форма ещё не стабилизировалась.

☑️ 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