Маркетинг наосліп: Чому ваші SEO-інструменти не працюють з Gemini (огляд ШІ / режим ШІ), ChatGPT, Copilot, Perplexity та ін.

Від компаса до туману: Чому ера передбачуваної пошукової оптимізації закінчується

Протягом десятиліть у цифровому маркетингу панувало неписане правило: хто на вершині, той і перемагає. Рейтинг був валютою, кліки – доказом, а трафік – винагородою. Але з масовим зростанням генеративних пошукових систем зі штучним інтелектом, таких як ChatGPT, Perplexity та огляди штучного інтелекту від Google, цей фундамент вимірюваності руйнується з безпрецедентною швидкістю. Ми перебуваємо посеред тектонічного зсуву – від традиційної пошукової оптимізації (SEO) до туманної галузі «генеративної оптимізації для пошукових систем» (GEO).

Для фахівців з маркетингу та SEO-фахівців ця трансформація схожа на втрату орієнтації. Там, де колись панували чіткі причинно-наслідкові зв'язки, сьогодні панують мінливість підказок та галюцинації алгоритмів. Встановлені інструменти галузі часто безпорадні перед обличчям цієї нової реальності, не здатні перетворити динамічні реакції штучного інтелекту на надійні ключові показники ефективності.

У цій статті непохитно розглядаються структурні недоліки сучасних аналітичних інструментів та висвітлюється парадокс епохи, коли видимість існує, але не піддається традиційним вимірюванням. Ми аналізуємо, чому традиційні рейтинги залишаються основою, але більше не пропонують гарантій, і як компанії повинні розраховувати рентабельність інвестицій (ROI) у світі, де «нульовий клік» стає нормою. Це оцінка галузі, яка повинна навчитися орієнтуватися, використовуючи ймовірності, а не фіксовані координати.

Підходить для цього:

• SEO та GEO для B2B: сторінки категорій продуктів, галузевих рішень та сторінки областей застосування

Для тих, хто поспішає: Як використовувати SEO як трамплін для цитування ШІ

Коротко кажучи: хороші SEO-рейтинги все ще є важливим показником успіху для пошуку на основі штучного інтелекту, але радше як сильний показник порівняння або ймовірності, а не гарантія. Ті, хто займає перше місце в SEO, мають значно вищі шанси з'явитися у відповідях ШІ та геопосиланнях, але вони не можуть сліпо на це покладатися.

Ключові моменти, які слід врахувати:

• Дослідження Google AI Overviews показують, що значна частина цитованої інформації походить з перших 10 органічних результатів (наприклад, близько 40–50% цитат походять з рейтингу на першій сторінці; ймовірність того, що буде процитовано хоча б одну URL-адресу з перших 10, перевищує 80%).
• Чим вища органічна позиція, тим вища ймовірність цитування: сторінки на першому місці мають приблизно третину ймовірності появи в огляді ШІ та в середньому розміщуються на більш помітному місці, ніж сторінки з нижчим рейтингом.
• Водночас важливо зазначити, що кореляція помірна, а не ідеальна. Навіть перше місце в рейтингу призводить до того, що сторінка потрапляє до 3 найпоширеніших джерел в оглядах штучного інтелекту лише приблизно в половині випадків. Таким чином, рейтинги збільшують ймовірність, але вони не замінюють геооптимізацію.
• Через довгий хвіст та різні платформи (Google AI Overviews, ChatGPT, Perplexity тощо), LLM також отримують джерела поза топ-10 і навіть поза топ-100 – тому чисті «переможці SEO» не є автоматично переможцями GEO.

На практиці це означає «емпіричне правило»:

• «Ті, хто має високі рейтинги в SEO, мають явну перевагу, з’являючись як джерело відповідей штучного інтелекту» – це твердження можна підтвердити даними.
• Однак, SEO-рейтинг зараз є радше необхідною основою та дуже корисним показником порівняння/проксі-індикатором, але вже не достатнім показником успіху. Для географічного пошуку (GEO) також потрібна оптимізація, специфічна для штучного інтелекту (структура, схема, глибина відгуку, EAT, перспективи запитів тощо), інакше частина потенціалу залишиться невикористаною.

Коли видимість більше не вимірювана: втрата контролю в епоху генеративних пошукових систем

Фундаментальна трансформація поведінки пошуку за допомогою штучного інтелекту ставить компанії та маркетологів у парадоксальну ситуацію. У той час як рейтинг служив надійним компасом успіху в традиційному маркетингу пошукових систем, ті, хто займається генеративною оптимізацією пошукових систем, орієнтуються в тумані невизначеності, мінливості та відсутності прозорості. Здавалося б, просте питання успіху стає екзистенційним викликом, оскільки метрики минулого не працюють у світі, де алгоритми синтезують відповіді замість того, щоб представляти списки посилань.

Розбіжність між усталеною вимірюваністю традиційної пошукової оптимізації та непрозорою природою пошуку на базі штучного інтелекту свідчить про глибокий зсув у структурах влади цифрового маркетингу. Компанії, які інвестували роки в складну SEO-інфраструктуру, раптово стикаються з фундаментальною проблемою: важко здобуті рейтинги не обов'язково перетворюються на видимість у відповідях, згенерованих штучним інтелектом, які все більше домінують у взаємодії з користувачем. Цей розвиток подій не лише викликає технічні питання, але й ставить під сумнів всю бізнес-модель пошукової оптимізації.

Однак справжня проблема полягає в структурній асиметрії між зусиллями та отриманими знаннями. Хоча постачальники SaaS-інструментів SEO поспішно додають функціональність штучного інтелекту до своїх продуктів, детальний аналіз показує, що ці інструменти можуть у кращому випадку неадекватно відображати складність генеративного пошуку. Мінливість підказок, невідповідність відповідей та відсутність стандартизованих методів вимірювання створюють екосистему, в якій надійні показники успіху стають дефіцитними.

Архітектура невизначеності: чому підказки не є ключовими словами

Фундаментальна різниця між традиційною пошуковою оптимізацією та генеративною оптимізацією вже очевидна в характері запитів користувачів. У той час як традиційні пошукові системи базуються на статичних ключових словах з вимірюваним обсягом пошуку, системи штучного інтелекту працюють на основі розмовних підказок значно більшої складності та мінливості. Ця структурна різниця має далекосяжні наслідки для вимірюваності успіху.

Дослідження показують, що пошукові системи на основі штучного інтелекту обробляють в середньому 7,22 слова на запит, тоді як традиційний пошук у Google зазвичай містить від двох до трьох слів. Ця збільшена довжина запиту призводить до експоненціального зростання можливих варіантів формулювань для семантично ідентичних запитів. Користувачі висловлюють одну й ту саму інформаційну потребу незліченними способами: потенційний покупець програмного забезпечення для управління проектами може запитати найкращий інструмент для віддалених команд, програмне забезпечення для розподіленої співпраці, цифрові рішення для децентралізованої координації проектів або платформи для асинхронної організації команд. Кожне з цих формулювань активує різні семантичні асоціації в моделі штучного інтелекту та потенційно призводить до різних моделей реагування.

Однак, мінливість не обмежується лише користувачем. Самі моделі штучного інтелекту демонструють значні невідповідності у своїх відповідях. Дослідження показують, що ідентичні запити, багаторазово поставлені одній і тій самій моделі, цитують абсолютно різні джерела у 40-60 відсотках випадків. Цей так званий дрейф цитування різко посилюється протягом триваліших періодів: порівняння доменів, цитованих у січні, з тими, що були в липні, виявляє відмінності у 70-90 відсотках випадків. Ця систематична нестабільність робить спорадичні підходи до моніторингу практично марними.

Причини такої волатильності багатогранні. Системи штучного інтелекту використовують температурні параметри для контролю ступеня креативності чи консерватизму у своїх реакціях. При низьких значеннях між 0,1 та 0,3 моделі надають перевагу визнаним лідерам ринку, таким як Salesforce або Microsoft. Середні значення між 0,4 та 0,7 створюють більш збалансовані поєднання усталених та нових рішень. Високі значення між 0,8 та 1,0 призводять до креативних реакцій, які виділяють менш відомі альтернативи. Категорії продуктів додатково впливають на ці налаштування: корпоративне програмне забезпечення має тенденцію до консервативних параметрів, тоді як креативні інструменти працюють з вищими значеннями.

Контекстуальні фактори ще більше збільшують варіативність. Зміна контексту розмови означає, що попередні запити впливають на наступні рекомендації. Користувачі, які раніше запитували про корпоративні рішення, отримають більше рекомендацій від корпоративного сегмента у своєму наступному запиті. Те саме стосується обговорень малих та середніх підприємств (МСП) або галузевих згадок, які формують модель для відповідних рекомендацій. Ці неявні сигнали користувачів у поєднанні з географічними факторами та часовими закономірностями створюють дуже динамічне середовище рекомендацій.

Специфічність запиту обернено корелює з мінливістю його відповідей. Високоспецифічні запити, такі як «Продукт А проти Продукту Б» для SaaS-компаній з доходом понад 50 мільйонів доларів, генерують коефіцієнт варіації лише від 25 до 30 відсотків і дають стабільні, передбачувані результати. Запити середньої специфічної ...

Ця структурна складність робить традиційні підходи до відстеження ключових слів застарілими. У той час як SEO-фахівці відстежують сотні точно визначених ключових слів зі стабільними обсягами пошуку, GEO-фахівцям теоретично потрібно буде відстежувати тисячі варіацій запитів у різних контекстах. Одному бізнес-підрозділу може знадобитися 300 різних запитів, кожне з яких має десять або більше варіацій, на різних платформах, географічних розташуваннях та контекстних умовах. Сам масштаб цих зусиль з моніторингу значно перевищує можливості більшості організацій.

Провал інструментів: Чому усталені SEO-інструменти капітулюють в епоху штучного інтелекту

Усталений ландшафт SEO-інструментів стикається з екзистенційною кризою. Такі постачальники, як Semrush, Ahrefs та Moz, які роками вважалися незамінною інфраструктурою для цифрового маркетингу, намагаються адаптувати свої продукти до ери штучного інтелекту. Однак детальний аналіз їхніх можливостей виявляє значні обмеження, що викликають фундаментальні питання щодо майбутнього традиційних SEO-платформ.

Semrush зробив ранній прорив, запустивши функцію відстеження оглядів штучного інтелекту (AI Overview) у вересні 2024 року. Інструмент дозволяє користувачам фільтрувати огляди штучного інтелекту (AI Overviews) у звітах про позиції в органічних дослідженнях та пропонує унікальну функцію архівування скріншотів SERP протягом приблизно 30 днів. Ця візуальна документація дозволяє ретроспективно аналізувати появу оглядів штучного інтелекту (AI Overviews). Semrush також розраховує значення трафіку для оглядів штучного інтелекту: наприклад, Investopedia оцінює значення трафіку оглядів штучного інтелекту (AI Overviews) на комп’ютерах у США у 2,6 мільйона доларів. Однак ці показники обмежені оглядами штучного інтелекту Google і не включають ChatGPT, Perplexity або інші генеративні пошукові платформи.

Ahrefs протистояв цьому за допомогою Brand Radar, інструменту, спеціально розробленого для видимості ШІ. Brand Radar пропонує більш комплексний моніторинг оглядів ШІ в Google, ChatGPT та Perplexity. Платформа відстежує не лише брендовані пошукові запити, але й небрендовані запити, категорії продуктів та згадки на ринку. Унікальною особливістю є функція порівняння країн, яка дозволяє швидко порівнювати ефективність оглядів ШІ в різних країнах. Ahrefs призначає оглядам ШІ перше місце у своєму наборі даних, тоді як Semrush обробляє їх без призначення позиції. Спеціальні функції порівняння дат дозволяють точно відстежувати зміни оглядів ШІ з часом, що особливо цінно для аналізу сітки продуктів в електронній комерції.

Moz, з іншого боку, інтегрує дані огляду ШІ у свій оглядач ключових слів. Користувачі можуть перевірити в розділі «Функції SERP», чи відображається огляд ШІ для певного ключового слова, та розгорнути текст огляду, заголовки та URL-адреси, посилання на які є в огляді, в аналізі SERP. Цю інформацію можна експортувати у файл CSV. Однак Moz не пропонує спеціалізованої платформи моніторингу ШІ та зосереджується переважно на оглядах ШІ Google без повного охоплення інших генеративних платформ.

Обмеження цих усталених інструментів стають очевидними лише при детальнішому розгляді. Жодна з цих систем не може належним чином вирішити фундаментальну проблему мінливості запитів. Вони відстежують заздалегідь визначені ключові слова, але не нескінченну різноманітність розмовних запитів, які користувачі ставлять системам штучного інтелекту. Інструменти вимірюють видимість конкретних запитів, вибраних аналітиками, але вони не вловлюють органічну, хаотичну реальність фактичної взаємодії користувачів з генеративними системами.

Ще один критичний недолік полягає в неможливості визначити причини цитування. Інструменти показують, що бренд було процитовано, але не чому. Чи це була конкретна фраза, унікальна точка даних, поєднання структурованих даних та загального авторитету чи якийсь зовсім інший фактор? Ця чорна скринька моделей штучного інтелекту перешкоджає точному зворотному проектуванню успішних стратегій. Без розуміння причинно-наслідкового зв'язку оптимізація залишається обмеженою методами спроб і помилок.

Атрибуція в багатоджерельних синтезах створює додаткову проблему. Генеративні системи регулярно поєднують інформацію з кількох джерел в одну відповідь. Якщо статистика компанії використовується разом з наративом конкурента, хто отримує визнання? Відсутність детальної атрибуції унеможливлює кількісну оцінку точного внеску окремих елементів контенту та значно ускладнює обґрунтування рентабельності геоінвестицій.

Новіші спеціалізовані платформи намагаються заповнити ці прогалини. Такі інструменти, як Profound, Peec AI, Otterly AI та RankPrompt, чітко зосереджені на геовідстеженні на кількох платформах. RankPrompt, наприклад, відстежує згадки брендів у ChatGPT, Gemini, Claude та Perplexity за допомогою тестування на рівні запитів, фіксує цитати, виявляє відсутню або неправильну інформацію про джерела, порівнює ефективність з конкурентами для ідентичних запитів, рекомендує виправлення для схеми, контенту та сторінок, а також реєструє дані з мітками часу з переглядом трендів та експортом. Ціна цих інструментів коливається від 99 до понад 2000 доларів на місяць, залежно від кількості протестованих запитів, частоти оновлення та діапазону функцій.

Незважаючи на ці інновації, фундаментальні проблеми залишаються невирішеними. Співвідношення витрат і вигод проблематичне: комплексний моніторинг сотень запитів, кількох платформ і різних географічних ринків може швидко призвести до щомісячних витрат у п'ятизначному діапазоні. Малі та середні підприємства (МСП) стикаються з питанням, чи виправдані ці інвестиції, враховуючи все ще відносно невеликі абсолютні обсяги трафіку з джерел штучного інтелекту. Хоча платформи ШІ згенерували 1,13 мільярда реферальних відвідувань у червні 2025 року, що на 357 відсотків більше порівняно з червнем 2024 року, це все ще становить лише близько 0,15 відсотка світового інтернет-трафіку порівняно з 48,5 відсотка з органічного пошуку.

Проблема стандартизації ще більше посилює ситуацію. На відміну від традиційного SEO, де Google Search Console надає стандартизовані показники, для GEO не існує порівнянної інфраструктури. Кожен інструмент використовує власні методології, процедури вибірки та моделі розрахунку. Це призводить до невідповідних показників на різних платформах і робить порівняння практично неможливим. Компанія, яка переходить з одного інструменту на інший, повинна очікувати разюче різних базових показників, що ускладнює довгостроковий аналіз тенденцій.

Незмінна актуальність традиційних рейтингів: чому SEO залишається невидимою основою для геопозиції

Незважаючи на масштабні зміни, спричинені генеративним пошуком, емпіричні дані демонструють дивовижну послідовність: традиційні рейтинги Google залишаються дуже релевантним предиктором видимості в результатах, згенерованих штучним інтелектом. Ця кореляція є одним з найважливіших висновків нових досліджень географічних об'єктів та має далекосяжні стратегічні наслідки.

Комплексний аналіз 25 000 реальних пошукових запитів користувачів через ChatGPT, Perplexity та Google AI Overviews виявив чітку закономірність: веб-сайти, які посідають перші місця в традиційних результатах пошуку Google, також з'являються в результатах пошуку за допомогою штучного інтелекту у 25 відсотках випадків. Це означає, що високий рейтинг збільшує ймовірність цитування ШІ до одного разу до чотирьох. Кореляція зменшується з нижчими рейтингами, але залишається актуальною на всій першій сторінці.

Ще більш показовими є дані аналізу понад мільйона оглядів ШІ: існує 81,1-відсоткова ймовірність того, що принаймні одна URL-адреса з першої десятки результатів пошуку Google буде згадана в огляді ШІ. На рівні окремих позицій результати показують, що ранжування на першій позиції пропонує 33,07-відсоткову ймовірність включення до огляду ШІ, тоді як десята позиція все ще має 13,04-відсоткову ймовірність. Загалом, 40,58 відсотка всіх цитувань огляду ШІ походять з першої десятки результатів.

Поглиблений аналіз 1,9 мільйона цитувань в огляді штучного інтелекту (AI Overview) кількісно визначив кореляцію між рейтингом у першій десятці та цитуванням ШІ на рівні 0,347. Ця помірна позитивна кореляція вказує на статистичну релевантність, але їй бракує детермінованої прогностичної сили. Особливо варто зазначити, що навіть сторінки, які посідають перше місце, з'являються серед трьох найбільш цитованих посилань в оглядах ШІ лише приблизно у 50 відсотках випадків. Це схоже на підкидання монети, незважаючи на найбажаніший органічний рейтинг.

Пояснення такої постійної релевантності криється в технічній архітектурі сучасних пошукових систем на основі штучного інтелекту. Google AI Overviews використовує триетапний процес: по-перше, система виконує традиційний пошук для визначення релевантного контенту. Фаза пошуку спирається на класичні сигнали ранжування Google та вибирає сторінки з найвищим рейтингом як основних кандидатів. По-друге, штучний інтелект витягує релевантну інформацію з цих сторінок з високим рейтингом, надаючи пріоритет контенту, який безпосередньо відповідає на запит користувача. По-третє, система синтезує цю інформацію у зв'язну відповідь за допомогою моделі Gemini AI.

Внутрішні документи Google із судових засідань підтверджують важливий факт: використання контенту з найвищим рейтингом значно покращує точність відповідей ШІ. Це пояснює, чому традиційні рейтинги залишаються такими важливими. ШІ спирається на всесвіт контенту, попередньо відфільтрований класичними SEO-сигналами, як основу для своїх генеративних процесів.

Подальший аналіз виявляє різні закономірності на різних платформах. Perplexity AI, розроблена як система, що орієнтована на цитування та відображає явні посилання на кожне згадане джерело, демонструє найбільше перекриття з рейтингами Google. Платформа має приблизно 75 відсотків цитованих доменів спільних з першими 100 результатами Google. ChatGPT, з іншого боку, демонструє значно менше перекриття, із середнім перекриттям доменів від 10 до 15 відсотків. Вона має лише близько 1500 спільних доменів з Google, що становить 21 відсоток цитованих джерел. Поведінка Gemini є непослідовною: деякі відповіді майже не перекриваються з результатами пошуку, тоді як інші збігаються сильніше. Загалом, Gemini має лише 160 спільних доменів з Google, приблизно чотири відсотки своїх цитувань, хоча ці домени складають 28 відсотків результатів Google.

Ця розбіжність відображає різні механізми пошуку. Perplexity широко використовує генерацію з доповненим пошуком та активно здійснює пошук в Інтернеті в режимі реального часу, що призводить до високої кореляції з поточними рейтингами. ChatGPT та Gemini більше покладаються на попередньо навчені знання та вибіркові процеси пошуку, посилаються на вужчий спектр джерел і тому показують нижчу кореляцію з поточними результатами пошуку.

Бізнес-наслідки очевидні: SEO не стає застарілим, а радше фундаментальною передумовою для успіху в географічній видачі. Компанії з високими рейтингами в органічній видачі будують на цьому фундаменті та значно збільшують свої шанси на видимість за допомогою штучного інтелекту. Нехтування традиційними основами SEO, такими як технічна оптимізація, високоякісний контент, нарощування зворотних посилань та стратегія ключових слів, підриває зусилля в географічній видачі з самого початку.

Це розуміння має стратегічні наслідки: замість заміни SEO на GEO, організації повинні розробляти інтегровані підходи. SEO створює основу для виявлення, тоді як GEO підсилює її, оптимізуючи цінність цитування. Найефективніші стратегії поєднують класичну якість SEO зі специфічними для GEO тактиками, такими як структурований контент, розмітка схеми, авторитетні згадки третіх сторін та оптимізація розмовних запитів.

Підтримка B2B та SaaS для SEO та GEO (пошук зі штучним інтелектом) поєднані: універсальне рішення для B2B-компаній - Зображення: Xpert.Digital

Пошук на основі штучного інтелекту змінює все: як це SaaS-рішення назавжди революціонізує ваші рейтинги B2B.

Цифровий ландшафт для B2B-компаній зазнає швидких змін. Під впливом штучного інтелекту правила онлайн-видимості переписуються. Для компаній завжди було складно не лише бути помітними в цифрових масах, але й бути релевантними для потрібних осіб, що приймають рішення. Традиційні SEO-стратегії та управління локальною присутністю (геомаркетинг) є складними, трудомісткими та часто є боротьбою з постійно мінливими алгоритмами та жорсткою конкуренцією.

Але що, якби існувало рішення, яке не лише спрощує цей процес, але й робить його розумнішим, більш прогнозованим та набагато ефективнішим? Саме тут і вступає в гру поєднання спеціалізованої підтримки B2B з потужною платформою SaaS (програмне забезпечення як послуга), спеціально розробленою для потреб SEO та GEO в епоху пошуку на основі штучного інтелекту.

Це нове покоління інструментів більше не покладається виключно на ручний аналіз ключових слів та стратегії зворотних посилань. Натомість воно використовує штучний інтелект для точнішого розуміння мети пошуку, автоматичної оптимізації локальних факторів ранжування та проведення конкурентного аналізу в режимі реального часу. Результатом є проактивна стратегія, заснована на даних, яка дає B2B-компаніям вирішальну перевагу: їх не лише знаходять, але й сприймають як авторитетний авторитет у своїй ніші та місцезнаходженні.

Ось симбіоз підтримки B2B та SaaS-технології на базі штучного інтелекту, яка трансформує SEO та GEO-маркетинг, і як ваша компанія може отримати від цього користь для сталого зростання в цифровому просторі.

Детальніше про це тут:

• Підтримка B2B та блог для SEO, GEO та AIS – Пошук на основі штучного інтелекту
• Забудьте про дорогі SEO-інструменти – ця альтернатива домінує завдяки неперевершеним B2B-функціям

Економіка невизначеності: вимірювання рентабельності інвестицій у світі без кліків

Мабуть, найбільшим викликом для GEO є кількісна оцінка рентабельності інвестицій. Традиційна SEO-оптимізація працювала з чіткими показниками: рейтинги призводили до кліків, кліки – до трафіку, трафік – до конверсій, конверсії – до доходу. Така лінійна атрибуція дозволяла точно розраховувати рентабельність інвестицій та обґрунтовувати розподіл бюджету між зацікавленими сторонами. GEO руйнує цю ясність і замінює її складними, непрямими ланцюгами створення вартості.

Фундаментальна проблема полягає в принципі генеративного пошуку з нульовим кліком. Користувачі отримують вичерпні відповіді безпосередньо в інтерфейсах штучного інтелекту, без необхідності відвідувати зовнішні веб-сайти. Коефіцієнт нульового кліку для пошукових запитів з оглядами штучного інтелекту становить близько 80 відсотків, порівняно з 60 відсотками для пошукових запитів без оглядів штучного інтелекту. У режимі штучного інтелекту Google він зростає до 93 відсотків. Це означає, що видимість бренду у відповіді штучного інтелекту в переважній більшості випадків не призводить до вимірюваного відвідування веб-сайту.

Ця динаміка робить традиційні показники, засновані на трафіку, такі як показник відмов та тривалість сеансу, неактуальними. Цінність виникає завдяки видимості бренду та формуванню авторитету в самій реакції штучного інтелекту, а не від подальших взаємодій з веб-сайтом. Компанії повинні перейти від моделей успіху, заснованих на трафіку, до моделей успіху, заснованих на впливі, що, однак, значно подовжує та ускладнює причинно-наслідкові ланцюжки.

Однак деякі дані є позитивними. Хоча трафік від штучного інтелекту наразі становить лише близько одного відсотка всіх відвідувачів веб-сайтів, цей трафік демонструє виняткові показники якості. Дослідження повідомляють про коефіцієнт конверсії трафіку, згенерованого штучним інтелектом, у 14,2 відсотка порівняно з 2,8 відсотка для традиційного трафіку Google. Це являє собою більш ніж п'ятикратне збільшення ймовірності конверсії. Відвідувачі з платформ штучного інтелекту також проводять на веб-сайтах на 67,7 відсотка більше часу, ніж ті, хто шукає з органічного пошуку, в середньому дев'ять хвилин і 19 секунд проти п'яти хвилин і 33 секунд.

Ahrefs задокументував, що трафік штучного інтелекту генерував на 12,1% більше реєстрацій, незважаючи на те, що становив лише 0,5% усіх відвідувачів. Роздрібний продавець електронної комерції зафіксував 86,1% свого реферального трафіку зі штучного інтелекту з ChatGPT, з 12 832 відвідуваннями веб-сайту. Цей трафік забезпечив збільшення замовлень на 127% та 66 400 доларів США безпосереднього доходу. Ці випадки демонструють, що трафік штучного інтелекту, хоча й все ще невеликий за обсягом, вже генерує вимірювані бізнес-результати.

Атрибуція залишається складною. Користувачі часто знаходять бренди через платформи штучного інтелекту, але здійснюють конверсії через кілька днів або тижнів через інші канали. Ці тривалі шляхи клієнтів вимагають багатоканальних моделей атрибуції, які кількісно визначають вплив цитування ШІ на етапи обізнаності про бренд та розгляду. Традиційні моделі атрибуції за останнім кліком повністю не працюють у цьому контексті.

Розвинені організації розробляють проксі-KPI для оцінки рентабельності інвестицій (ROI). Частота цитування на платформах штучного інтелекту служить основним показником видимості бренду та зміцнення авторитету. Частка голосу ШІ вимірює відсоток відповідей ШІ в категорії, які посилаються на бренд, порівняно з конкурентами. Збільшення обсягу пошуку бренду часто корелює з покращеною видимістю ШІ та сигналізує про підвищення впізнаваності бренду. Аналіз цінності життя клієнта показує, що користувачі, виявлені ШІ, часто демонструють іншу купівельну поведінку та вищу довгострокову цінність.

Формули рентабельності інвестицій (ROI) для географічних проєктів (GEO) враховують ці розширені показники. Спрощений розрахунок такий: ROI дорівнює віднесеному доходу мінус інвестиції, поділеному на інвестиції, помноженому на сто, де віднесений дохід розраховується як кількість потенційних клієнтів, створених за допомогою штучного інтелекту, помножена на коефіцієнт конверсії, помножена на середню цінність клієнта, а інвестиції включають суму інструментів, створення контенту та часу управління.

Реалістичні часові рамки для досягнення рентабельності інвестицій (ROI) охоплюють кілька місяців. Типові показники показують: встановлення базової лінії та початкову оптимізацію протягом першого-другого місяця, початкове покращення видимості на 10-20 відсотків протягом третього місяця, збільшення трафіку з платформ штучного інтелекту протягом четвертого-п'ятого місяців, позитивна рентабельність інвестицій (ROI) для більшості підприємств протягом шостого місяця. Повідомляється про середню рентабельність інвестицій від трьох до п'яти разів протягом першого року, причому беззбитковість зазвичай досягається між четвертим і шостим місяцем.

Тематичні дослідження конкретно ілюструють цю динаміку. Компанія-розробник програмного забезпечення середнього розміру впровадила комплексну стратегію географічного розміщення (GEO), зосереджену на галузевих дослідженнях та технологічних посібниках. Через шість місяців вони зафіксували 27-відсоткове збільшення трафіку веб-сайту від нових відвідувачів, 32-відсоткове збільшення обсягу пошуку за брендами, 41-відсоткове збільшення коефіцієнтів конверсії для потенційних клієнтів, пов'язаних зі штучним інтелектом, та 22-відсоткове збільшення можливостей продажу, що містили інформацію про ШІ. Компанія підрахувала 315-відсоткову рентабельність інвестицій у GEO протягом першого року.

Інтернет-магазин екологічно чистих споживчих товарів розробив інформацію про продукт, спеціально відформатовану для використання штучного інтелекту (ШІ). Результати після впровадження включали збільшення кількості залучених клієнтів на 18 відсотків, вищу середню вартість замовлення від клієнтів, на яких посилаються ШІ, на 24 відсотки, зниження витрат на залучення клієнтів на 35 відсотків порівняно з платним пошуком та підвищення впізнаваності бренду на 29 відсотків. Роздрібний продавець досяг рентабельності інвестицій (ROI) у розмірі 267 відсотків з особливо високими показниками в конкурентних категоріях продуктів, де використання ШІ забезпечило перевагу в довірі над конкурентами.

Фінансово-консалтингова фірма впровадила географічні орієнтовані на цитування ШІ поради щодо планування виходу на пенсію. Вимірювані результати включали 44-відсоткове збільшення кількості запитів на консультації, 38-відсоткове підвищення коефіцієнта конверсії з потенційного клієнта на клієнта, 52-відсоткове збільшення обсягу пошуку за брендом та 31-відсоткове зниження витрат на навчання клієнтів завдяки кращій поінформованості потенційних клієнтів. Фірма досягла 389-відсоткової рентабельності інвестицій протягом дев'яти місяців, а також додаткові переваги від скорочення циклів продажів та покращення якості обслуговування клієнтів.

Ці приклади демонструють вимірну цінність, незважаючи на методологічні труднощі. Тим не менш, виокремлення причинно-наслідкового зв'язку залишається складним: яка частка покращень продуктивності є безпосередньо результатом географічних орієнтацій (GEO) порівняно з одночасними покращеннями SEO, ініціативами контент-маркетингу або змінами на ринку? Складність сучасних маркетингових екосистем значно ускладнює чітку атрибуцію.

Підходить для цього:

• Хто є конкурентами SE Ranking, і чому SE Ranking має перевагу, особливо в секторі B2B? – Рекомендація Xpert щодо SEO/GEO

Стратегічний імператив: інтеграція замість заміщення

Аналіз призводить до чіткого стратегічного висновку: рейтинги SEO залишаються важливим показником успіху для пошуку на основі штучного інтелекту, але вже не єдиним чи навіть основним. Майбутнє належить інтегрованим стратегіям, які поєднують традиційну досконалість SEO як основу з геоспецифічною оптимізацією як будівельним блоком.

Причини постійної актуальності SEO-рейтингів численні. По-перше, вони діють як «привратники»: системи штучного інтелекту, особливо ті, що мають архітектуру доповненої генерації пошуку, використовують традиційні результати пошуку як початковий пул кандидатів. Без сильних органічних рейтингів контент навіть не потрапляє до списку кандидатів, які розглядає штучний інтелект. По-друге, високі рейтинги неявно сигналізують про авторитетність та достовірність – фактори, які моделі штучного інтелекту надають пріоритет під час прийняття рішень щодо цитування. По-третє, традиційний пошук залишається домінуючим каналом трафіку: Google генерує 83,8 мільярда відвідувань щомісяця, ChatGPT – 5,8 мільярда. Органічний пошук залучає від 33 до 42 відсотків усього трафіку веб-сайтів, тоді як джерела штучного інтелекту становлять менше одного відсотка.

Інтеграція обох дисциплін вимагає певних практик. З точки зору SEO, фундаментальні принципи залишаються незамінними: технічна досконалість зі швидкими, оптимізованими для мобільних пристроїв, сайтами, що скануються; високоякісний, вичерпний контент, який повністю відповідає намірам користувачів; надійні профілі зворотних посилань з авторитетних доменів; та стратегії ключових слів, що охоплюють як високопродуктивні, так і довгохвості терміни. З точки зору географічного розташування (GEO) додаються специфічні оптимізації: структурований контент з чіткими ієрархіями, підзаголовками H2 та H3, маркованими списками та форматами, що дозволяють переглядати текст; реалізація розмітки схеми для поширених запитань, інструкцій та структур статей, що надають чіткі сигнали моделям штучного інтелекту; згадки третіх сторін та позасайтовий авторитет шляхом включення до галузевих каталогів, оглядів, форумів та інших джерел, індексованих штучним інтелектом; та розмовний контент, який передбачає та безпосередньо відповідає на запитання природною мовою.

Стратегія вимірювання повинна охоплювати обидва світи. Уніфіковані інформаційні панелі поєднують традиційні показники SEO, такі як рейтинги та органічний трафік, з показниками GEO, такими як частота цитувань та частка голосу за допомогою штучного інтелекту. Порівняльна звітність дозволяє порівнювати рейтинги ключових слів та цитати, згенеровані штучним інтелектом. Фільтри розрізняють продуктивність на платформах штучного інтелекту порівняно з традиційними пошуковими системами. Аналіз тенденцій виявляє кореляції між покращеннями SEO та збільшенням видимості за допомогою штучного інтелекту.

Розподіл ресурсів відображає перехідний етап. Хоча трафік від штучного інтелекту зростає, поточний обсяг не виправдовує повного перерозподілу ресурсів. Прагматичні підходи інвестують від 70 до 80 відсотків у перевірену SEO та від 20 до 30 відсотків у дослідницькі географічні ініціативи. Цей баланс поступово змінюється зі збільшенням частки трафіку від штучного інтелекту. Прогнози показують, що відвідувачі, згенеровані штучним інтелектом, можуть перевищити відвідувачів, згенерованих традиційним пошуком, до 2028 року, що передбачає більш агресивний перерозподіл у наступні роки.

Організаційна реалізація вимагає розвитку навичок. SEO-командам необхідно розвивати грамотність у сфері штучного інтелекту: розуміння моделей великих мов, механізмів пошуку, оперативної інженерії та генеративних систем. Розробникам контенту потрібне навчання з форматування, зручного для штучного інтелекту, розмовного письма та впровадження структурованих даних. Фахівці з аналітики повинні опанувати нові рамки вимірювання, які інтегрують традиційні та штучно-інтелектуальні метрики. Подолання цих прогалин у навичках вимагає часу, навчання та часто зовнішньої експертизи.

Інвестиції в інструменти повинні бути стратегічно пріоритетними. Для організацій з обмеженим бюджетом рекомендується поетапний підхід: перший етап зосереджується на ручному аудиті протягом кількох тижнів для встановлення базових показників видимості ШІ без інвестицій в інструменти. Другий етап впроваджує геоінструмент середнього рівня вартістю від 200 до 500 доларів США на місяць для систематичного відстеження. Третій етап, якщо рентабельність інвестицій позитивна, розширює можливості відстеження до більш комплексних рішень. Такий поетапний підхід мінімізує ризики та дозволяє масштабування на основі доказів.

Невирішені дилеми: структурні межі вимірюваності

Незважаючи на весь прогрес, фундаментальні проблеми вимірювання залишаються невирішеними. Ці структурні обмеження визначають межі того, що зараз можна кількісно виміряти, і що потенційно можна буде кількісно виміряти в майбутньому.

Проблема атрибуції в багатоджерельних синтезах залишається нерозв'язною. Коли моделі штучного інтелекту поєднують інформацію з п'яти різних джерел в одну відповідь, не існує методу для точної кількісної оцінки відносного внеску кожного джерела. Чи це була статистика з сайту А, пояснення з сайту Б, приклад з сайту В чи структура з сайту D, яка мала значення? Цю деталізацію неможливо реконструювати, що зводить атрибуцію до обґрунтованих припущень.

Чорний ящик «чорної скриньки, що стоїть за цитатами», посилює проблему. Моделі штучного інтелекту — це непрозорі нейронні мережі, процеси прийняття рішень яких важко реконструювати. Ми можемо спостерігати, що певний контент цитується, але не чому. Чи це була конкретна фраза, унікальна точка даних, поєднання структурованих даних та загального авторитету чи емерджентний патерн, який розпізнала модель? Без цієї видимості реплікація успіху залишається складною, а оптимізація залишається методом спроб і помилок.

Невизначеність обсягу запитів є ще однією прогалиною. На відміну від Google, який надає дані про обсяг пошуку за ключовими словами, платформи штучного інтелекту не розкривають інформацію про частоту запитів. Ми не знаємо, як часто задаються певні питання, які варіанти домінують або як попит змінюється з часом. Ця відсутність інформації перешкоджає пріоритезації оптимізаційних зусиль на основі даних.

Гетерогенність платформ ускладнює порівнянність. Кожна платформа штучного інтелекту працює з різними моделями, механізмами пошуку, циклами оновлення та демографічними показниками користувачів. Цитування в ChatGPT не має такої ж цінності, як у Perplexity або Google AI Mode. Користувачі цих платформ демонструють різні профілі намірів, купівельну спроможність та ймовірність конверсії. Агрегування показників на різних платформах приховує ці нюанси та призводить до надмірно спрощених висновків.

Часова нестабільність, спричинена оновленнями моделі, породжує додаткову невизначеність. Системи штучного інтелекту постійно розвиваються шляхом перенавчання, точного налаштування та оновлення алгоритмів. Частина контенту, яку часто цитують сьогодні, може бути проігнорована після наступного оновлення моделі, навіть якщо сам контент залишається незмінним. Ця екзогенна мінливість відділяє зміни продуктивності, що пояснюються власними діями системи, від тих, що зумовлені динамікою платформи.

Асиметрія витрат і вигод посилюється зі зростанням складності відстеження. Комплексний моніторинг сотень запитів, кількох платформ і різних географічних регіонів може призвести до щомісячних витрат у кілька тисяч доларів. Для багатьох організацій це значно перевищує поточну бізнес-цінність від трафіку штучного інтелекту. Питання про те, чи виправданий екстенсивний моніторинг, чи достатньо більш ефективного підходу на основі вибірки, залишається контекстно-залежним і важким для відповіді.

Прогноз: Навігація в умовах невизначеності – Як впоратися з невизначеністю

Перехід від SEO до GEO знаменує собою не тимчасове порушення, а фундаментальну зміну режиму в логіці цифрової видимості. Ера чітких, стабільних рейтингів поступається місцем майбутньому ймовірнісної, контекстно-залежної, мультимодальної видимості у фрагментованих екосистемах штучного інтелекту.

Для практиків це означає адаптацію до постійної неоднозначності. Комфортна визначеність числових рейтингів замінюється нечіткими показниками, такими як частота цитування, оцінки частки голосу та оцінки настроїв. Успіх стає більш поступовим, його важче виміряти кількісно та більше залежить від якісної оцінки. Цей зсув вимагає розумової гнучкості та толерантності до невизначеності.

Стратегічна відповідь має бути багатовимірною. Компанії не можуть дозволити собі нехтувати традиційним SEO, яке продовжує формувати основу для видимості ШІ та генерує більшу частину трафіку. Водночас, готовність до майбутнього вимагає систематичних експериментів з географічними орієнтаціями, поступового розвитку навичок та адаптивного розподілу ресурсів на основі змін трафіку.

Ландшафт інструментів консолідується. Багато стартапів геотрекінгу, що зараз стрімко розвиваються, зазнають невдачі або будуть придбані. Встановлені SEO-платформи поступово покращуватимуть свої можливості в галузі штучного інтелекту. У середньостроковій перспективі, ймовірно, з'явиться кілька інтегрованих рішень, які комплексно охоплюватимуть як традиційний, так і штучний пошук. До того часу організації будуть орієнтуватися у фрагментованій, швидкозмінній екосистемі постачальників.

Регулювання може втрутитися руйнівно. Якщо платформи штучного інтелекту стануть більш домінуючими, а пошукові запити з нульовим кліком досягнуть 70-80 відсотків, видавці та творці контенту можуть чинити політичний тиск для забезпечення прозорості та справедливої ​​компенсації. Законодавство, аналогічне обов'язковому обміну посиланнями або ліцензійним угодам Google, може змусити платформи штучного інтелекту запровадити чіткіше визначення джерела, механізми розподілу трафіку або прямі платежі за контент. Таке втручання докорінно змінить економіку.

Вимірюваність покращиться, але ніколи не досягне точності традиційного SEO. Платформи штучного інтелекту можуть зіткнутися з тиском щодо забезпечення більшої прозорості, подібно до Google Search Console. Однак стохастична природа генеративних моделей, мінливість розмовних вхідних даних та складність багатоджерельного синтезу залишаються невід'ємними перешкодами для детерміністичного вимірювання. Очікування необхідно відповідно перекалібрувати.

Екзистенційне питання для компаній не полягає в тому, чи SEO-рейтинги все ще важливі, бо відповідь однозначно ствердна. Актуальне питання радше полягає в тому, як працювати в середовищі, де традиційні рейтинги необхідні, але недостатні, де успіх важче виміряти, але він потенційно цінніший, і де правила постійно змінюються, поки гра вже розпочалася. Відповідь полягає не у виборі між SEO та GEO, а у здатності розумно інтегрувати обидві дисципліни, конструктивно справлятися з невизначеністю та адаптуватися до майбутнього, яке змінюється швидше, ніж ми здатні його зрозуміти.

Нова норма охоплює парадокси: рейтинги одночасно мають значення і не мають значення. Інструменти допомагають і водночас зазнають невдачі. Інвестиції є одночасно необхідними та передчасними. Діяльність в умовах цієї неоднозначності без паралічу нею визначає ключову компетенцію успішної цифрової стратегії в епоху генеративного інтелекту. Найважливішим показником успіху є не окремий показник, а радше організаційна здатність до постійної адаптації в середовищі структурної невизначеності.

☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька

☑ Нове: листування на вашій національній мові!

Konrad Wolfenstein

Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу / маркетинг / PR / Мір

Наша глобальна галузева та бізнес-експертиза в розвитку бізнесу, продажах та маркетингу - Зображення: Xpert.Digital

Галузевий фокус: B2B, цифровізація (від штучного інтелекту до XR), машинобудування, логістика, відновлювані джерела енергії та промисловість

Детальніше про це тут:

• Бізнес-центр Xpert

Тематичний центр з аналітичними матеріалами та експертними знаннями:

• Платформа знань про світову та регіональну економіку, інновації та галузеві тенденції
• Збір аналізів, імпульсів та довідкової інформації з наших пріоритетних напрямків
• Місце для експертів та інформації про поточні розробки в бізнесі та технологіях
• Тематичний центр для компаній, які хочуть дізнатися про ринки, цифровізацію та галузеві інновації

Скористайтеся перевагами великого, п'ятикратного досвіду Xpert.Digital у комплексному пакеті послуг | Дослідження та розробки, XR, PR та оптимізація цифрової видимості - Зображення: Xpert.Digital

Xpert.digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробити кравці, розроблені стратегії, пристосовані до вимог та проблем вашого конкретного сегменту ринку. Постійно аналізуючи тенденції на ринку та здійснюючи розвиток галузі, ми можемо діяти з передбаченням та пропонувати інноваційні рішення. З поєднанням досвіду та знань ми створюємо додаткову цінність та надаємо своїм клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Детальніше про це тут:

• Використовуйте 5 -разову компетентність xpert.digital в одній упаковці - від 500 € на місяць