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

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

В первом квартале 2025 года Google официально по-прежнему позиционирует себя как бесспорный лидер глобального поискового рынка. С долей рынка в 91,55% компания обрабатывает около 8,9 миллиардов поисковых запросов в день, что составляет примерно 103 000 запросов в секунду или 2,6 триллиона в год. На мобильных устройствах Google сохраняет практически гегемонистскую позицию с долей рынка в 96,3%. Эти цифры создают образ непоколебимого доминирования, но за статистической поверхностью скрывается гораздо более сложная и изменчивая картина экономических потрясений. Одна только доля рынка скрывает фундаментальную трансформацию в характере взаимосвязи между объемом поисковых запросов, поведением пользователей и полученными потоками доходов.

В последние месяцы 2024 года произошло редкое явление: глобальная рыночная доля Google впервые за десятилетие упала ниже символически значимого порога в 90 процентов. В октябре 2024 года эта доля составила 89,34 процента, в ноябре — 89,99 процента, а в декабре — 89,73 процента. Это первое устойчивое падение ниже этой отметки с 2015 года. Хотя аналитики частично объясняют это снижение региональными сдвигами в Азии, это событие свидетельствует о сближении нескольких структурных сил, которые начинают коренным образом дестабилизировать традиционную экосистему поисковых систем. Речь идет не столько о радикальном уходе существующих пользователей, сколько о трансформации 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 в общей сложности около 307 миллиардов долларов дохода, из которых на поисковую рекламу пришлось примерно 175 миллиардов долларов. Это составляет не только 57 процентов от общего дохода, но и финансовую основу всей корпоративной структуры. Механизм этой модели прост, но эффективен: пользователи формулируют поисковые запросы с явным или неявным намерением совершить покупку; Google показывает рекламу от рекламодателей, которые платят за клики; пользователи кликают на эту рекламу или на органические результаты поиска; и создаётся трёхсторонний рынок между пользователями, издателями и рекламодателями.

Интеграция искусственного интеллекта, в частности технологии «обзоров ИИ», ставит перед этой архитектурой серьезную задачу.

Обзор ИИ как разрушителя бизнес-моделей: показатели упадка

Внедрение Google функции AI Overviews знаменует собой поворотный момент. Эта технология предоставляет пользователям синтезированные сводки информации, сгенерированные генеративными моделями, непосредственно на странице результатов поиска, без необходимости перехода на сторонние веб-сайты. Внедрение было поразительно быстрым: в январе 2025 года AI Overviews появлялись в 6,49% всех поисковых запросов. К марту 2025 года эта доля удвоилась и составила приблизительно 13,14%. Это означает, что сегодня более чем в каждом седьмом поисковом запросе Google на американском рынке инициатива по сбору информации с помощью синтеза ИИ выполняется до того, как пользователь активирует традиционный органический результат поиска или платную рекламу.

Экономические последствия этого расширения быстро стали очевидны. Показатель кликабельности (CTR), фундаментальный показатель всех экономических моделей цифрового капитализма, резко изменился. Для поисковых запросов, использующих обзоры ИИ, органический показатель кликабельности упал с 1,76% в июне 2024 года до 0,61% в сентябре 2025 года. Это представляет собой снижение примерно на 65%, или, с точки зрения бизнеса, актив «клик на органический результат поиска» стал примерно на две трети более волатильным под давлением искусственного интеллекта. В то же время, платная поисковая реклама пережила еще более резкое падение: показатель кликабельности снизился с 19,7% до 6,34%, что составляет снижение на 68%.

Особо следует отметить взаимодействие этих двух эффектов: снижение коэффициента кликабельности (CTR), вызванное обзорами ИИ, не ограничивается поисковыми запросами, где обзоры ИИ действительно отображаются. Органический коэффициент кликабельности также снизился примерно на 41 процент в годовом исчислении для поисковых запросов без обзоров ИИ. Это говорит о более глубоком поведенческом эффекте: пользователи коренным образом адаптируют свои модели взаимодействия. Они учатся тому, что результаты поиска все реже стоят кликов, поскольку системы ИИ уже предоставляют ответы на странице результатов. С теоретической точки зрения, этот эффект обучения можно понимать как форму иррационального избегания риска или формирования рутины; однако в реальности пользователи рационально реагируют на меняющийся информационный ландшафт.

Совокупные последствия этой трансформации поражают своей резкостью. Доля «поисков без кликов» — поисковых запросов, которые не приводят к переходу на внешние ресурсы, — подскочила с 56% до 69%. И наоборот, только 31% поисковых запросов теперь приводят к переходу на внешний ресурс. Для издателей и создателей контента это означает катастрофическую потерю трафика. Анализ Similarweb показал, что органический трафик на новостные сайты резко упал с более чем 2,3 миллиарда ежемесячных посещений до менее 1,7 миллиарда за год — потеря примерно 600 миллионов посещений в месяц, или около 26% от предыдущего объема трафика. Отдельные издатели сообщают еще более впечатляющие цифры: один крупный американский журнал о стиле жизни зафиксировал снижение коэффициента кликабельности с 5,1% до 0,6%, что фактически составляет снижение примерно на 88%.

Это не постепенная, эволюционная корректировка ландшафта поисковых систем. Это революция. Для самого Google это имеет двойственный и парадоксальный характер: с одной стороны, интеграция обзора ИИ приводит к уменьшению количества кликов, а с другой стороны, Google сопротивляется давлению с целью внедрения этой функции, утверждая, что каждый клик, не потерянный из-за ChatGPT, ценен — и поэтому даже уменьшенное количество кликов лучше, чем полное их отсутствие. Внутренняя служебная записка Google, о которой сообщалось, кратко сформулировала это когнитивное противоречие: Google скорее предпочтет потерять падающие поисковые запросы в пользу Gemini (собственной модели ИИ Google), чем в пользу 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 отношению к децентрализованным конкурентам в области ИИ в долгосрочной перспективе.

Эта стратегия отражает фундаментальную дилемму платформенного капитализма: когда традиционный показатель ценности — генерация кликов — оказывается под давлением, необходимо разрабатывать альтернативные пути создания ценности. Google экспериментирует с этим, разрабатывая режим искусственного интеллекта (AI Mode) — более комплексный, диалоговый поиск, призванный обеспечить долгосрочное вовлечение пользователей. Бизнес-модель смещается от транзакционных («пользователь кликает на рекламу») к потенциально более интегрированным или даже подписочным моделям. Прогнозируемый доход от поискового маркетинга на 2025 год в размере приблизительно 190,6 млрд долларов — увеличение примерно на 7 процентов по сравнению с 2024 годом — поддерживает номиналистический оптимизм в свете этих тенденций. Однако этот рост, вероятно, будет достигнут в основном за счет повышения цен (увеличения стоимости клика), а не за счет увеличения объема.

Философия продуктов Робби Стайна: от Snapchat до поиска с использованием ИИ

На этом фоне особое значение приобретает биография и четкая продуктовая стратегия Робби Стейна, вице-президента по продуктам Google Search. Стейн стал ключевой фигурой в попытке Google организовать трансформацию поиска. Его карьерный путь показателен для понимания стратегической логики, лежащей в основе планов по использованию ИИ.

Штейн известен разработкой Instagram Stories. Это решение по продукту представляет собой показательный пример как разработки продукта в условиях крайней неопределенности, так и того, как устоявшиеся платформы могут нейтрализовать конкурентов с помощью «достаточно хороших» копий. В 2013 году Snapchat представил «Stories» — инновационную функцию эфемерного, автоматически исчезающего контента в социальных сетях. Инновация была технически элегантной и революционной с точки зрения поведения пользователей, создав новую категорию взаимодействия в социальных сетях. В 2016 году Snapchat достиг примерно 150 миллионов ежедневно активных пользователей. Instagram, уже являвшийся частью экосистемы Facebook и насчитывающий более 500 миллионов ежедневно активных пользователей, скопировал эту функцию 2 августа 2016 года.

Последствия для Snapchat оказались катастрофическими. За шесть месяцев количество ежедневных пользователей Instagram Stories превысило 150 миллионов. Количество просмотров Snapchat Stories упало на 15–40 процентов. В течение года Snapchat был практически нейтрализован в этом сегменте. Отличие Instagram Stories от Snapchat Stories заключалось не в техническом превосходстве, а в операционном: Instagram интегрировал эту функцию в уже доминирующую экосистему, предлагал лучшую аналитику для создателей контента, позволял отмечать бренды и пользователей (чего Snapchat не предлагал) и работал на существующей технической инфраструктуре. Это был классический пример экономики платформы: масштаб, возможности интеграции и операционное превосходство превосходили инновации на фрагментированных рынках.

В недавних интервью Стейн описывает свою философию разработки продуктов как основанную на трех ключевых элементах: во-первых, «неустанное совершенствование» — навязчивая сосредоточенность на итеративной оптимизации; во-вторых, глубокое понимание поведения пользователей в контексте сложных технологических систем; в-третьих, готовность принимать нетрадиционные решения, когда этого требуют данные.

Эта философия находит отражение в стратегии Google в области искусственного интеллекта. Штейн публично заявил, что Google выделил три компонента «поиска следующего поколения», напоминающие таблетки: обзоры ИИ (быстрые, генерируемые ИИ краткие описания), мультимодальный поиск (изображения, видео, Lens) и режим ИИ (диалоговый поиск с пошаговым взаимодействием, ранее неизвестный Google). Эти три элемента призваны «слиться воедино», чтобы создать бесшовный и более полный поиск.

Скорость внедрения поразительна. AI Mode прошел путь от концепции до запуска примерно за год, что исключительно быстро для компании такого размера. Это отражает то, как новые руководители продуктовых направлений в Google, руководствуясь принципами Стайна, преодолевают старую организационную медлительность.

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

Рассредоточение в академической среде: три столпа фрагментированной трансформации

В недавних интервью Стейн предложил концептуальную основу для трансформаций в поисковом ландшафте: три неравноценных столпа. Эта категоризация имеет большее значение, чем кажется на первый взгляд, поскольку она показывает, как Google внутри компании понимает фрагментацию своей поисковой стратегии.

Первый столп — это обзоры, созданные с помощью ИИ. Это сгенерированные ИИ сводки информации, представленной на странице результатов поиска. Они работают следующим образом: специализированная модель Gemini (собственная большая языковая модель Google) интерпретирует поисковый запрос, выполняет стратегию поиска (называемую «расширением запроса»), в рамках которой модель автоматически формулирует и выполняет несколько десятков вспомогательных запросов для сбора контекста, а затем генерирует структурированный ответ. Обзоры, созданные с помощью ИИ, ориентированы на информационные запросы — «температура кипящей воды», «лучшие рестораны в Берлине», «как работает биткойн». Они плохо подходят для навигационных запросов (когда пользователь ищет конкретное место назначения). Они также не идеальны для приоритетных коммерческих запросов (намерение совершить покупку), поскольку традиционные форматы рекламы и товарные списки по-прежнему показывают лучшие результаты в этих областях.

Второй столп — это мультимодальный поиск, в первую очередь с помощью Google Lens. Он позволяет пользователям искать информацию с помощью визуального ввода — например, сфотографировать объект и спросить Google, что это за объект, как его отремонтировать и где его купить. Темпы роста Google Lens впечатляют: 15% роста в годовом исчислении, достигнув примерно 20 миллиардов запросов в месяц. Это важный столп, поскольку он демонстрирует, что поиск Google не ограничивается только текстовым поиском — способы взаимодействия становятся все более разнообразными.

Третий столп — это режим ИИ. Это самый новый и концептуально наиболее амбициозный эксперимент. В то время как обзоры ИИ ориентированы на ответы по пунктам (вопрос → ответ → конец), режим ИИ работает в рамках более долгосрочного, диалогового взаимодействия. Пользователь может задавать сложные, многоэтапные вопросы («Я ищу ресторан в Берлине, у моего друга аллергия на арахис, я хотел бы сидеть на открытом воздухе, бюджет около 60 евро на человека»), и режим ИИ будет предоставлять пошаговые рекомендации, уточнять и дополнять их, а также предлагать альтернативы. Это не столько поисковая система, сколько интерактивный информационный агент.

Такое разделение поисковой стратегии на три не совсем эквивалентных режима отражает метастратегию гибкости и вариативности. Google воздерживается от определения монолитного «нового поиска» и вместо этого представляет портфель режимов поиска, которые отвечают различным типам запросов и предпочтениям пользователей. Это стратегически разумно, поскольку позволяет одновременно делать несколько ставок, не прибегая к единой инновации, которая может оказаться не универсально успешной.

Однако эта стратегия управления портфелем также выявляет глубокую неопределенность. Монетизировать фрагментированный поиск сложнее, чем монетизировать единую архитектуру. Когда пользователи выбирают между различными режимами, это создает нестабильность ожиданий, что приводит к оттоку. А если Google предлагает разные режимы внутри компании, один режим может вытеснить другой.

Поиск с использованием ИИ меняет всё: как это SaaS-решение навсегда изменит ваши позиции в B2B-рейтинге.

Цифровое пространство для B2B-компаний стремительно меняется. Под влиянием искусственного интеллекта правила онлайн-видимости переписываются. Для компаний всегда было непросто не только быть заметными в цифровом пространстве, но и оставаться актуальными для нужных лиц, принимающих решения. Традиционные стратегии SEO и управление локальным присутствием (геомаркетинг) сложны, трудоемки и часто представляют собой борьбу с постоянно меняющимися алгоритмами и жесткой конкуренцией.

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

Новое поколение инструментов больше не полагается исключительно на ручной анализ ключевых слов и стратегии построения обратных ссылок. Вместо этого оно использует искусственный интеллект для более точного понимания поисковых намерений, автоматической оптимизации факторов локального ранжирования и проведения конкурентного анализа в режиме реального времени. Результатом является проактивная, основанная на данных стратегия, которая дает компаниям B2B решающее преимущество: их не только находят, но и воспринимают как ведущих экспертов в своей нише и регионе.

Вот симбиоз B2B-поддержки и SaaS-технологий на базе искусственного интеллекта, который трансформирует SEO и геомаркетинг, и как ваша компания может извлечь из этого выгоду для устойчивого роста в цифровом пространстве.

Более подробная информация здесь:

​

• Поддержка B2B и блог по SEO, GEO и AIS – поиску с использованием искусственного интеллекта
• Забудьте о дорогих SEO-инструментах – эта альтернатива доминирует благодаря непревзойденным функциям для B2B-сектора

Эхо-камера модели «Близнецы»: техническая архитектура и ее бизнес-последствия

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

Технически, Gemini использует так называемую архитектуру трансформера-декодера, оптимизированную для эффективности. Модель работает на тензорных процессорах (TPU) Google Cloud, что дает Google уникальное преимущество в скорости вывода — Google может запускать модели ИИ быстрее и дешевле, чем конкуренты, использующие универсальные облачные инфраструктуры. Gemini может выполнять логическое рассуждение — он может разбивать сложные проблемы на несколько концептуальных шагов, прежде чем сформулировать ответ. Это позволяет создавать более глубокие логические структуры, чем поверхностная генерация токенов в более ранних моделях LLM.

Ключевым моментом является интеграция Gemini с собственными хранилищами данных Google. Google Shopping Graph содержит приблизительно 50 миллиардов товаров, обновляемых 2 миллиарда раз в час через фиды продавцов. 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 ко всему интернету в качестве источника контекста. Эти хранилища данных не являются общедоступными — это собственные ресурсы, доступные только Google. Это дает Gemini (и, следовательно, режиму ИИ, обзорам ИИ и т. д.) фундаментальное преимущество, которого нет у конкурентов, таких как ChatGPT или Perplexity. OpenAI приходится полагаться на общедоступные данные и данные, полученные через API. Perplexity приходится использовать веб-скрейпинг. У Google уже есть эти данные внутри компании.

Эта архитектура наглядно демонстрирует, почему интеграция ИИ в Google должна рассматриваться как стратегически необходимая, а не просто необязательная. Инфраструктура уже создана. Данные уже имеются. Вычислительные мощности уже доступны. Экономически рациональным решением является использование этих ресурсов. Вопрос лишь в том, насколько агрессивно следует проводить монетизацию, учитывая побочные эффекты для традиционной бизнес-модели.

Проблема перплексии: конкуренция в шуме

В дискуссии об искусственном интеллекте в сфере поиска часто упускается из виду роль Perplexity AI. Компания Perplexity, основанная в 2022 году Аравиндом Шринивасом, бывшим стажером Google, позиционирует себя как поисковый интерфейс, созданный специально для ИИ. По состоянию на август 2024 года у Perplexity было около 15 миллионов активных пользователей в месяц. Компания сообщила о прогнозируемой выручке в размере около 40 миллионов долларов на 2024 год. OpenAI сообщила о прогнозируемой выручке в размере около 11,6 миллиардов долларов на 2025 год благодаря своим API-сервисам и коммерческому использованию ChatGPT Search.

Однако совокупные данные по пользователям показывают удивительную картину: Perplexity и ChatGPT Search в совокупности обрабатывают около 37,5 миллионов запросов в день для ChatGPT, плюс в несколько раз больше для Perplexity (по консервативным оценкам, около 10-20 миллионов), что в сумме составляет примерно 47,5-57,5 миллионов поисковых запросов с использованием ИИ в день. Между тем, 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 поисковых запросов с использованием ИИ составляет примерно 0,1-0,25 процента от общего мирового веб-трафика. Это шум, а не сигнал о смене парадигмы.

Это важно, потому что показывает, что, несмотря на масштабное венчурное финансирование стартапов в области поиска с использованием ИИ, несмотря на ажиотаж в СМИ вокруг «революции поиска» и несмотря на реальные технические улучшения в Perplexity и ChatGPT Search, классический поиск Google остается доминирующим источником информации. Это не означает, что Perplexity и ChatGPT Search не важны — они сигнализируют об изменении ожиданий пользователей. Но это не означает, что рыночные позиции Google находятся под угрозой исчезновения.

Однако эти цифры могут вводить в заблуждение. Хотя Perplexity составляет всего 0,01 процента от ежедневного объема поисковых запросов Google в глобальном масштабе, его проникновение среди определенных групп пользователей (молодые, технически подкованные, работающие с большим объемом информации) значительно выше. Венчурный аналитик может утверждать, что Perplexity не конкурирует с Google, а скорее создает тип пользователей, который сформирует доминирующую группу пользователей через десять лет. Это классический аргумент в пользу прорыва. Однако это лишь предположение; текущие данные указывают на сосуществование поисковых моделей, а не на процесс их замещения.

Крах издательства: экономическое разрушение или реструктуризация бизнес-модели?

Для полного экономического анализа необходимо изучить разрушительные последствия интеграции искусственного интеллекта Google для издателей. Это реальное и непосредственное явление, а не просто прогноз. Издатели сообщают о потере трафика на 70-80 процентов. Один крупный американский новостной журнал потерял от 27 до 38 процентов своего трафика в период с 2024 по 2025 год. Специализированный нишевый блог о ремонте домов потерял примерно 86 процентов своего дохода, с примерно 7000-10000 долларов в месяц до примерно 1500 долларов в месяц.

Экономические последствия катастрофичны. Новостная индустрия в США потеряла около 600 миллионов ежемесячных посещений менее чем за год — сокращение примерно на 26 процентов. Для отрасли, основанной на доходах от рекламы, это напрямую означает меньшее количество показов, меньшее количество кликов по объявлениям, более низкие ставки CPM (из-за конкуренции за ограниченный рекламный инвентарь) и снижение общей выручки.

Это классический пример экономической экстернализации негативных последствий. Google получает прибыль от улучшения пользовательского опыта (пользователям не нужно кликать, они получают мгновенные ответы), но перекладывает издержки на издателей, которые больше не генерируют трафик. Такое асимметричное распределение издержек является структурной особенностью платформенной экономики, где операторы платформ обладают переговорной силой для перераспределения центров издержек.

Некоторые издатели начинают экспериментировать с моделями, учитывающими эту новую реальность: вместо оптимизации на объем трафика они оптимизируют видимые упоминания бренда в результатах работы ИИ. Если Google генерирует ответ на запрос «лучшие рестораны Берлина», упоминание конкретного ресторана может быть для него более ценным, чем клик, поскольку упоминание укрепляет узнаваемость бренда и создает точку входа в сознание. Пользователи, которые читают ответы ИИ, в которых упоминается конкретный ресторан, могут быть более склонны посетить этот ресторан позже, даже если они не перейдут по ссылке сразу.

Это не утешение для издателей, которые полагаются на немедленную монетизацию трафика. Но это указывает на возможную реструктуризацию бизнес-моделей издателей: от модели «объем трафика × CPM рекламы» к модели «авторитет бренда × подписка на премиальный контент» или «авторитет бренда × партнерские отношения, приносящие высокую ценность».

Нерешенным остается вопрос выставления счетов: кто оплачивает обучающие данные?

Один из важных, но систематически упускаемых из виду вопросов — это вопрос атрибуции обучающих данных. Модели ИИ, лежащие в основе AI Overviews, AI Mode и ChatGPT Search, были обучены на веб-данных, 99 процентов которых были созданы организациями, не связанными с ИИ. Издатели платят журналистам за написание статей. Информационные агентства платят корреспондентам за сбор фактов. Ученые вкладывают время в исследования для публикации результатов. Все эти организации финансируют свою деятельность за счет бизнес-моделей, как правило, основанных на генерации трафика или прямых подписках. Но создание веб-контента считается «общественным благом», если оно не оплачивается напрямую монетизацией.

Процесс обучения ИИ никогда не предусматривал выплату вознаграждения создателям контента. OpenAI обучил GPT-4 на миллиардах статей, не выплатив компенсацию издателям. Google обучил Gemini на веб-контенте без компенсации. Perplexity обучает свои модели аналогичным образом. Технически и юридически это возможно, поскольку подразумевает «добросовестное использование» (согласно американскому законодательству об авторском праве), но это этически и экономически асимметрично: создатели контента финансируют обучение ИИ, но не получают прямой компенсации. Вместо этого они страдают от снижения трафика.

Это может оказаться долгосрочным риском для индустрии ИИ. Если издатели не получают компенсацию за свои обучающие данные, у них снижается стимул к созданию высококачественного контента. Качество веб-контента снизится. Впоследствии это создаст проблему для моделей ИИ, обученных на веб-данных — они будут обучаться на контенте более низкого качества. Это классическая проблема «трагедии общих ресурсов». Некоторые игроки (в частности, OpenAI со своими коммерческими ресурсами и Google со своей внутренней интеграцией в веб-среду) уже начали экспериментировать с лицензированными источниками данных (например, OpenAI сотрудничает с новостными издателями для предоставления контентных лент). Это может привести к появлению нормы, при которой обучение ИИ будет частично лицензироваться. Но пока это исключение, а не правило.

Дестабилизация цепочки создания стоимости: от рекламы к… чему?

Фундаментальная экономическая проблема, созданная интеграцией ИИ в Google, заключается в вопросе альтернативных путей монетизации, когда традиционная реклама становится менее эффективной. Классическая цепочка создания ценности Google выглядела так: пользователь формулирует запрос → Google показывает органические результаты + рекламу → пользователь кликает → издатель или рекламодатель получает трафик или конверсию. Эта цепочка создания ценности лежала в основе цифровой экономики на протяжении 25 лет.

Обзор ИИ дестабилизирует эту цепочку создания ценности, исключая этап «клика». Google необходимо создать новые цепочки создания ценности. В настоящее время тестируются несколько подходов:

Во-первых: интеграция рекламы непосредственно в обзоры ИИ и режим ИИ. Это сложно, потому что пользователи явно воспринимают эти ответы, сгенерированные ИИ, как «не рекламу». Интеграция рекламы в ответы ИИ рискует подорвать доверие пользователей. Google проявляет осторожность в этом вопросе.

Второй вариант: монетизация через подписку. Google экспериментирует с премиум-версиями режима искусственного интеллекта, которые в конечном итоге могут стать платными. Это будет означать, что поиск с использованием разговорного ИИ станет платной функцией, в то время как стандартный поиск останется бесплатным. Это модель freemium, похожая на Spotify или Adobe. Задача состоит в том, чтобы поддерживать достаточно высокий уровень проникновения платных версий, чтобы компенсировать потерю дохода от рекламы.

Третий вариант: монетизация с помощью бизнес-моделей, не основанных на монетизации отдельных пользователей. Например, Google мог бы предложить «API для корпоративного поиска с использованием ИИ», где корпоративные клиенты могли бы арендовать определенные модели Gemini для своих внутренних поисковых нужд. Это позволило бы перейти к модели B2B, аналогичной Google Cloud.

Четвертый этап: монетизация посредством монетизации данных. Когда Google проводит миллионы взаимодействий с пользователями с помощью ИИ в диалоговых системах, он генерирует огромные объемы данных о намерениях пользователей. Эти данные невероятно ценны для таргетирования рекламы. Google мог бы использовать эти данные для улучшения таргетирования рекламодателей, даже если показатели кликабельности снизятся. Это форма косвенной монетизации.

Ни одна из этих альтернатив, очевидно, не является столь же прибыльной, как классическая формула «клики × CPM». Но в совокупности они потенциально могут создать новую экосистему создания ценности.

Стратегическая дилемма неустанного совершенствования

Философия Стайна о «неустанном совершенствовании» сталкивается с фундаментальным конфликтом: процесс улучшения продукта с точки зрения пользователя напрямую противоречит стабильности бизнес-модели. Более качественный продукт (обзоры на основе ИИ, предоставляющие мгновенные ответы) наносит ущерб бизнес-модели (снижение количества кликов по рекламе). Это не постепенная, умеренная дилемма — это структурно радикальная проблема.

Проблема еще сложнее, потому что дело во времени. Теоретически Google может замедлить или остановить внедрение AI Overviews. Это защитит доходы от рекламы в краткосрочной перспективе. Но это также будет означать, 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, которые ставят во главу угла пользовательский опыт. Это создает дилемму заключенного: все игроки вынуждены максимизировать пользовательский опыт, даже если это в совокупности приведет к кризису монетизации.

Иными словами, интеграция ИИ — это не просто решение о добавлении функции; это стратегия выживания в условиях конкуренции со стороны децентрализованных систем. Google должен внедрить возможности ИИ, иначе поиск перейдет на ChatGPT. Но эта интеграция создает непосредственные проблемы для бизнес-модели. Google принимает эту краткосрочную жертву как необходимую для сохранения своих долгосрочных позиций на рынке.

Парадокс роста при снижении мультипликаторов выручки

И ещё один важный момент: объём поисковых запросов в Google продолжает расти. Годовой темп роста поисковых запросов составил около 4,7 процента в 2025 году по сравнению с 4,1 процента в 2024 году. Это означает, что абсолютный объём поисковых запросов увеличивается. Однако этот рост происходит на фоне снижения коэффициентов монетизации. Стоимость поискового запроса в Google ниже, чем год назад, потому что вероятность клика меньше.

Если эта тенденция сохранится — рост объёма поиска × снижение коэффициента монетизации — это приведёт к экономике «наживы из руин», где Google будет генерировать больше трафика, но извлекать из него меньше дохода. Хотя это лучше для пользователя (больше поисковых запросов, лучшее качество), это плохо для Google (меньше дохода с каждого поиска, потенциальное снижение общего дохода).

Прогнозируемый доход от поискового маркетинга в 2025 году составит 190,6 млрд долларов (по сравнению со 178,2 млрд долларов в 2024 году), что говорит о том, что Google компенсирует потери объёма за счёт агрессивного повышения CPM (заставляя рекламодателей платить более высокие цены). Это краткосрочная игра — рекламодатели в конечном итоге перейдут на альтернативные каналы (например, напрямую к розничным продавцам, Amazon Ads, TikTok Ads), если эффективность Google продолжит снижаться. Текущий «прогноз» может оказаться прогнозом на песке, а не на твёрдой почве.

Инновации в условиях давления и чрезвычайных обстоятельств

Превращение Google из классической поисковой системы в поисковый интерфейс, изначально созданный на основе ИИ, — это не добровольное изменение стратегии, а вынужденная адаптация к множеству одновременных факторов, препятствующих развитию: появление новых конкурентов в лице ChatGPT/OpenAI, новый канал поиска на базе Perplexity AI, внутреннее технологическое давление (Gemini и другие модели ИИ уже созданы; не использовать их было бы иррационально) и изменение ожиданий пользователей (пользователи ожидают наличия возможностей ИИ во всех цифровых продуктах).

Философия разработки продуктов Робби Стейна — неустанное совершенствование, маниакальная оптимизация пользовательского опыта и готовность к конверсии — работает, когда улучшение пользовательского опыта и стабильность бизнес-модели совпадают. Однако в контексте революционных изменений в сфере ИИ эти цели вступают в конфликт. Подход Стейна позволяет Google агрессивно внедрять инновации в области ИИ, 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 с использованием ИИ, премиум-подписки, услуги B2B и улучшенное таргетирование рекламодателей объединятся для создания нового портфеля 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, которые ставят во главу угла монетизацию. (3) Кризис регулирования помешает Google использовать свои преимущества в области данных, и конкурентная среда останется фрагментированной.

В настоящее время сценарий 1 наиболее вероятен, поскольку структурные преимущества Google (база данных, пользовательская база, инфраструктура) по-прежнему значительны. Но неопределенность реальна, и трансформация носит постоянный и структурный характер, а не просто постепенный. В любом случае ясно одно: эра монетизации поиска исключительно за счет кликов подходит к концу. Появляется нечто новое, но его форма еще не стабилизировалась.

☑️ Язык ведения нашего бизнеса — английский или немецкий

☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем родном языке!

 

Я и моя команда будем рады быть вашими личными консультантами.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму здесь wolfenstein@xpert.digital:или просто позвонив по номеру +49 7348 4088 965. Мой адрес электронной почты

Я с нетерпением жду начала нашего совместного проекта.

 

 

☑️ Поддержка малых и средних предприятий в области стратегии, консалтинга, планирования и реализации проектов

☑️ Разработка или корректировка цифровой стратегии и цифровизации

☑️ Расширение и оптимизация международных процессов продаж

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Развитие бизнеса / Маркетинг / PR / Выставки от компании Pioneer

Основные отраслевые направления: B2B, цифровизация (от ИИ до XR), машиностроение, логистика, возобновляемые источники энергии и промышленность

Более подробная информация здесь:

• Экспертный бизнес-центр

Тематический центр, предлагающий аналитические материалы и экспертные знания:

• Информационная платформа, охватывающая глобальную и региональную экономику, инновации и отраслевые тенденции
• Сборник аналитических материалов, выводов и справочной информации по нашим ключевым направлениям деятельности
• Место, где можно найти экспертные знания и информацию о текущих событиях в бизнесе и технологиях
• Центр для компаний, стремящихся получить информацию о рынках, цифровизации и отраслевых инновациях

Компания Xpert.Digital обладает глубокими знаниями в различных отраслях. Это позволяет нам разрабатывать индивидуальные стратегии, точно соответствующие требованиям и задачам вашего конкретного сегмента рынка. Благодаря постоянному анализу рыночных тенденций и мониторингу отраслевых разработок мы можем действовать на опережение и предлагать инновационные решения. Сочетание опыта и экспертных знаний создает добавленную стоимость и обеспечивает нашим клиентам решающее конкурентное преимущество.

Более подробная информация здесь:

• Воспользуйтесь преимуществами 5 областей экспертизы Xpert.Digital в одном пакете – всего от 500 евро в месяц