Пошук Google в епоху штучного інтелекту: економічна переорієнтація цифрової інформаційної економіки

Штучний інтелект як безпосередня загроза класичній бізнес-моделі пошукових систем – чи стратегічний розвиток вже домінованого ринку?

У першому кварталі 2025 року Google офіційно все ще позиціонує себе як беззаперечного лідера світового пошукового ландшафту. З часткою ринку 91,55 відсотка компанія обробляє приблизно 8,9 мільярда пошукових запитів щодня, що становить приблизно 103 000 запитів на секунду, або загалом 2,6 трильйона щорічно. На мобільних пристроях Google зберігає практично гегемоністську позицію з часткою ринку 96,3 відсотка. Ці цифри передають уявлення про непохитне домінування, але під статистичною поверхнею ховається набагато складніша та нестабільніша картина економічних потрясінь. Сама лише частка ринку маскує фундаментальну трансформацію в характері ціннісного зв'язку між обсягом пошуку, поведінкою користувачів та реалізованими потоками доходів.

В останні місяці 2024 року сталося рідкісне явище: частка Google на світовому ринку вперше за десятиліття впала нижче символічно значного порогу в 90 відсотків. У жовтні 2024 року частка становила 89,34 відсотка, у листопаді – 89,99 відсотка, а в грудні – 89,73 відсотка. Це перше стабільне падіння нижче цієї позначки з 2015 року. Хоча аналітики частково пояснюють це зниження регіональними зрушеннями в Азії, цей розвиток подій сигналізує про зближення кількох структурних сил, які починають фундаментально дестабілізувати традиційну екосистему пошукових систем. Йдеться не стільки про радикальний відтік існуючих користувачів, скільки про трансформацію пошукової поведінки та пов'язаних з нею економічних шляхів успіху.

Бізнес-модель Google базується на елегантній, але дедалі крихкішій архітектурі. У 2024 році компанія отримала приблизно 307 мільярдів доларів загального доходу, з яких пошукова реклама становила приблизно 175 мільярдів доларів. Це становить не лише 57 відсотків від загального доходу, але й формує фінансову основу всієї корпоративної структури. Механіка цієї моделі проста, але ефективна: користувачі формулюють пошукові запити з явним або неявним наміром покупки; Google показує рекламу від рекламодавців, які платять за кліки; користувачі натискають на цю рекламу або на результати органічного пошуку; і створюється тристоронній ринок між користувачами, видавцями та рекламодавцями.

Ця архітектура принципово стикається з проблемою інтеграції штучного інтелекту, зокрема, через технологію «Огляди ШІ».

Огляди ШІ як руйнівника бізнес-моделей: показники занепаду

Впровадження оглядів штучного інтелекту (AI Overviews) компанією Google знаменує собою поворотний момент. Ця технологія надає користувачам синтезовані зведені дані, згенеровані генеративними моделями, безпосередньо на сторінці результатів пошуку, без необхідності переходити на зовнішні веб-сайти. Розгортання було надзвичайно швидким: у січні 2025 року огляди штучного інтелекту з'являлися у 6,49% усіх пошукових запитів. До березня 2025 року ця частка подвоїлася приблизно до 13,14%. Це означає, що сьогодні в більш ніж кожному сьомому пошуковому запиті Google на американському ринку ініціатива зі збору інформації за допомогою синтезу штучного інтелекту виконується до того, як користувач активує традиційний органічний результат пошуку або платну рекламу.

Економічні наслідки цього розширення швидко стали очевидними. Коефіцієнт кліків, фундаментальний показник усіх цифрових капіталістичних економічних моделей, різко відреагував. Для пошукових запитів, що використовують огляди штучного інтелекту, органічний коефіцієнт кліків різко впав з 1,76 відсотка у червні 2024 року до 0,61 відсотка у вересні 2025 року. Це являє собою зниження приблизно на 65 відсотків, або, кажучи бізнес-термінологією, актив «клік за результатами органічного пошуку» став приблизно на дві третини більш волатильним під тиском штучного інтелекту. Водночас платна пошукова реклама зазнала ще більш різкого падіння: коефіцієнт кліків впав з 19,7 відсотка до 6,34 відсотка, що на 68 відсотків менше.

Особливо варто відзначити взаємодію між цими двома ефектами: зниження показника клікабельності, спричинене оглядами зі штучним інтелектом, не обмежується пошуковими запитами, де огляди зі штучним інтелектом фактично відображаються. Органічний показник клікабельності також знизився приблизно на 41 відсоток у річному обчисленні для пошукових запитів без оглядів зі штучним інтелектом. Це свідчить про глибший поведінковий ефект: користувачі фундаментально адаптують свої моделі взаємодії. Вони усвідомлюють, що на результати пошуку все частіше не варто натискати, оскільки системи штучного інтелекту вже надають відповіді на сторінці результатів. З теоретичної точки зору, цей ефект навчання можна розуміти як форму ірраціонального небажання ризикувати або формування рутини; однак насправді користувачі раціонально реагують на інформаційний ландшафт, що змінюється.

Сукупний вплив цієї трансформації вражає своєю разючістю. Частка «пошукових запитів без кліків» – пошукових запитів, які не призводять до кліку на зовнішній результат – зросла з 56 відсотків до 69 відсотків. І навпаки, лише 31 відсоток пошукових запитів зараз призводить до кліку на зовнішній сторінці. Для видавців та творців контенту це означає втрату трафіку катастрофічних масштабів. Аналіз, проведений Similarweb, показав, що органічний трафік новинних веб-сайтів різко скоротився з понад 2,3 мільярда відвідувань на місяць до менш ніж 1,7 мільярда за один рік – втрата приблизно 600 мільйонів відвідувань на місяць, або близько 26 відсотків від попереднього обсягу трафіку. Окремі видавці повідомляють про ще більш вражаючі цифри: один великий американський журнал про стиль життя спостерігав зниження показника кліків з 5,1 відсотка до 0,6 відсотка, що фактично становить скорочення приблизно на 88 відсотків.

Це не поступове, еволюційне коригування ландшафту пошукових систем. Це революція. Наслідки для самого Google двоякі та парадоксальні: з одного боку, інтеграція з оглядом штучного інтелекту призводить до меншої кількості кліків, тоді як з іншого боку, Google чинить опір тиску щодо впровадження цієї функції, стверджуючи, що кожен клік, який не втрачається в ChatGPT, є цінним, і тому навіть зменшена кількість кліків краще, ніж їх відсутність. У внутрішній службовій записці Google, про яку повідомлялося, лаконічно сформульовано цю когнітивну суперечність: Google воліє втратити пошукові запити, що знижуються, на користь Gemini (власної моделі штучного інтелекту Google), ніж ChatGPT, оскільки це збереже можливість утримання користувачів в екосистемі Google. Іншими словами, Google ризикує середньостроковим скороченням обсягу монетизованого трафіку, щоб зберегти свої ринкові позиції проти децентралізованих конкурентів на ринку штучного інтелекту в довгостроковій перспективі.

Ця стратегія відображає фундаментальну дилему платформного капіталізму: коли традиційний показник цінності — генерація кліків — опиняється під тиском, необхідно розробляти альтернативні шляхи створення цінності. Google експериментує з цим, розробляючи режим штучного інтелекту (AI Mode) — більш комплексний розмовний пошуковий досвід, призначений для забезпечення довгострокової залученості користувачів. Бізнес-модель переходить від транзакційних моделей («кліки користувачів на рекламу») до потенційно більш інтегрованих або навіть моделей на основі підписки. Прогноз доходу від пошукового маркетингу на 2025 рік приблизно на рівні 190,6 мільярда доларів США, що приблизно на 7 відсотків більше порівняно з 2024 роком, зберігає номіналістський оптимізм з огляду на ці тенденції. Однак це зростання, ймовірно, буде досягнуто переважно за рахунок підвищення цін (збільшення ціни за клік), а не збільшення обсягу.

Філософія продукту Роббі Штайна: від Snapchat до пошуку зі штучним інтелектом

На цьому тлі особливого значення набувають біографія та чітка продуктова стратегія Роббі Стайна, віцепрезидента з продуктів у Google Search. Стайн став ключовою фігурою у спробі Google організувати трансформацію пошуку. Його кар'єрний шлях є показовим для розуміння стратегічної логіки, що лежить в основі планів щодо штучного інтелекту.

Штайн відомий розробкою Instagram Stories. Це рішення щодо продукту пропонує глибоке тематичне дослідження як розробки продукту в умовах надзвичайної невизначеності, так і того, як усталені платформи можуть нейтралізувати конкурентів за допомогою «достатньо хороших» копій. У 2013 році Snapchat представив «Stories» – інноваційну функцію ефемерного, автоматично зникаючого контенту в соціальних мережах. Ця інновація була технічно елегантною та революційною з точки зору поведінки користувачів, створивши нову категорію взаємодії в соціальних мережах. Snapchat досяг приблизно 150 мільйонів щоденно активних користувачів у 2016 році. Instagram, який вже є частиною екосистеми Facebook та може похвалитися понад 500 мільйонами щоденно активних користувачів, скопіював цю функцію 2 серпня 2016 року.

Наслідки були руйнівними для Snapchat. Instagram Stories досягли понад 150 мільйонів користувачів щодня протягом шести місяців. Кількість переглядів Snapchat Stories різко впала на 15-40 відсотків. Протягом року Snapchat був функціонально нейтралізований у цьому сегменті. Instagram Stories відрізняла не технічна перевага, а операційна: Instagram інтегрував цю функцію в уже домінуючу екосистему, пропонував кращу аналітику для творців, дозволяв тегування брендів та користувачів (чого Snapchat не пропонував) та працював на існуючій технічній інфраструктурі. Це був хрестоматійний приклад економіки платформи: масштаб, можливості інтеграції та операційна досконалість перевершували інновації на фрагментованих ринках.

У нещодавніх інтерв'ю Штайн описує свою філософію розробки продукту як таку, що керується трьома основними елементами: по-перше, «невпинне вдосконалення» — нав'язлива зосередженість на ітеративній оптимізації. По-друге, глибоке розуміння поведінки користувачів у контексті складних технологічних систем. По-третє, готовність приймати нелогічні рішення, коли цього вимагають дані.

Ця філософія проявляється у стратегії Google щодо штучного інтелекту. Штайн публічно заявив, що Google визначив три компоненти, схожі на таблетки, для «пошуку наступного покоління»: огляди за допомогою штучного інтелекту (швидкі, згенеровані штучним інтелектом синопсиси), мультимодальний пошук (зображення, відео, Lens) та режим штучного інтелекту (розмовний, покроковий пошуковий досвід, раніше невідомий Google). Ці три елементи покликані «поєднатися», щоб створити безперебійний, більш комплексний пошуковий досвід.

Швидкість впровадження вражає. AI Mode пройшов шлях від концепції до запуску приблизно за рік, що надзвичайно швидко для компанії такого розміру. Це відображає те, як нові лідери продуктів у Google, чітко керуючись принципами Штайна, долають стару організаційну повільність.

Однак, філософія Штайна також містить структурну слабкість: вона передбачає розуміння «невпинного вдосконалення» як процесу, зосередженого на самому продукті, а не на його екосистемних та розподільчих ефектах. З точки зору виключно користувача, агресивні огляди на основі штучного інтелекту можуть представляти «покращений» доступ до інформації. Але з точки зору видавців та ширшої веб-екосистеми, яка залежить від генерації кліків, вони являють собою деструктивне втручання. Це створює дилему: менеджер продукту, який прагне максимального ентузіазму користувачів, може одночасно підірвати бізнес-модель компанії, оскільки користувацький досвід та комерційна реалізація не узгоджуються.

Академічна розпорошеність: три стовпи фрагментарної трансформації

У нещодавніх інтерв'ю Штайн запропонував концептуальну основу для трансформацій у пошуковому ландшафті: три нееквівалентні стовпи. Ця категоризація є більш важливою, ніж здається на перший погляд, оскільки вона показує, як Google внутрішньо розуміє фрагментацію своєї пошукової стратегії.

Перший стовп – це огляди на основі штучного інтелекту. Це згенеровані штучним інтелектом зведені дані, що відображаються на сторінці результатів пошуку. Вони працюють за принципом інтерпретації пошукового запиту спеціалізованою моделлю Gemini (власною великою мовною моделлю Google), яка виконує стратегію пошуку (так звану «розподіл запитів»), в якій модель автоматично формує та виконує кілька десятків допоміжних запитів для збору контексту, а потім генерує структуровану відповідь. Огляди на основі штучного інтелекту орієнтовані на інформаційні запити – «температура окропу», «найкращі ресторани в Берліні», «як працює Bitcoin». Вони не дуже добре підходять для навігаційних запитів (коли користувач шукає певний пункт призначення). Вони також не ідеально підходять для комерційних запитів найвищого пріоритету (намір покупки), оскільки традиційні рекламні формати та списки товарів все ще працюють чудово в цих областях.

Другий стовп – це мультимодальний пошук, в основному опосередкований Google Lens. Він дозволяє користувачам здійснювати пошук за допомогою візуального введення: фотографувати об’єкт, а потім запитувати в Google, що це за об’єкт, як його відремонтувати та де його купити. Темпи зростання Google Lens вражають: 15-відсоткове зростання у порівнянні з минулим роком, що досягло приблизно 20 мільярдів запитів на місяць. Це важливий стовп, оскільки він демонструє, що пошук Google не є виключно текстовим – засіб взаємодії диверсифікується.

Третій стовп – це режим штучного інтелекту (AI Mode). Це найновіший і концептуально найамбітніший експеримент. У той час як огляди за допомогою штучного інтелекту (AI Overviews) орієнтовані на прямі відповіді (запитання → відповідь → кінець), режим штучного інтелекту працює через довгострокову розмовну взаємодію. Користувач може ставити складні, багатоетапні запитання («Я шукаю ресторан у Берліні, у мого друга алергія на арахіс, я хотів би місця на відкритому повітрі, бюджет близько 60 євро на людину»), а режим штучного інтелекту надаватиме покрокові рекомендації, уточнюватиме та доопрацьовуватиме їх, а також пропонуватиме альтернативи. Це не стільки пошукова система, скільки інтерактивний інформаційний агент.

Таке розмежування стратегії пошуку на три не зовсім еквівалентні режими відображає метастратегію гнучкості та опціональності. Google утримується від визначення монолітного «нового пошуку» та натомість пропонує портфоліо режимів пошуку, які враховують різні типи запитів та вподобання користувачів. Це стратегічно розумно, оскільки робить кілька ставок одночасно, не зобов’язуючись до однієї інновації, яка може бути не універсально успішною.

Однак ця портфоліо-стратегія також виявляє глибоку невизначеність. Монетизувати фрагментований пошуковий досвід складніше, ніж монетизувати уніфіковану архітектуру. Коли користувачі обирають між різними режимами, вони створюють нестабільність очікувань, що призводить до відтоку. А якщо Google пропонує різні режими внутрішньо, один режим може поглинути інший.

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

Ехо-камера моделі Gemini: технічна архітектура та її бізнес-наслідки

Базова технічна архітектура Gemini, модель штучного інтелекту, яка забезпечує режим штучного інтелекту (AI Mode), огляди штучного інтелекту (AI Overviews) та мультимодальний пошук, є важливою для розуміння того, чому Google керує цією трансформацією. На відміну від багатьох мовних моделей, Gemini розроблений мультимодальним з нуля. Це означає, що модель інтегрує текст, зображення, аудіо та відео в єдину нейронну мережу, а не додає ці модальності пізніше. Це надає Gemini структурної елегантності з теоретичної точки зору.

Технічно, Gemini використовує так звану архітектуру трансформатора-декодера, оптимізовану для ефективності. Модель працює на тензорних процесорах (TPU) Google Cloud, що дає Google власну перевагу в швидкості логічного висновку — Google може запускати моделі штучного інтелекту швидше та дешевше, ніж конкуренти, що базуються на хмарних інфраструктурах загального призначення. Gemini може виконувати міркування за принципом ланцюжка думок — він може розбивати складні проблеми на кілька концептуальних кроків, перш ніж сформулювати відповідь. Це дозволяє створювати глибші логічні структури, ніж поверхнева генерація токенів у попередніх LLM.

Найважливіше те, що Gemini інтегровано з власними сховищами даних Google. Shopping Graph від Google містить приблизно 50 мільярдів товарів, які оновлюються 2 мільярди разів на годину через стрічки продавців. Google має доступ до 250 мільйонів місцезнаходжень та картографічної інформації. Google має доступ до фінансових даних, інформації про фондовий ринок у режимі реального часу та всього Інтернету як джерела контексту. Ці сховища даних не є загальнодоступними — вони є власними ресурсами, доступними лише для Google. Це дає Gemini (а отже, і AI Mode, AI Overviews тощо) фундаментальну перевагу, якої бракує конкурентам, таким як ChatGPT або Perplexity. OpenAI повинен покладатися на загальнодоступні дані та дані, отримані через API. Perplexity повинен використовувати веб-скрейпінг. Google вже має ці дані внутрішньо.

Ця архітектура ілюструє, чому інтеграцію штучного інтелекту Google слід розглядати як стратегічно необхідну, а не просто необов'язкову. Інфраструктура вже існує. Дані вже є. Обчислювальні потужності вже доступні. Економічно раціональним варіантом дій є використання цих ресурсів. Питання лише в тому, наскільки агресивно слід проводити монетизацію, враховуючи побічні ефекти для традиційної бізнес-моделі.

Проблема розгубленості: конкуренція в шумі

Часто недооціненим аспектом обговорення пошуку на основі штучного інтелекту є роль Perplexity AI. Заснована у 2022 році Аравіндом Срінівасом, колишнім стажером Google, компанія Perplexity чітко позиціонує себе як інтерфейс пошуку, створений на основі штучного інтелекту. Станом на серпень 2024 року Perplexity мала приблизно 15 мільйонів активних користувачів щомісяця. Компанія повідомила про прогнозований дохід у розмірі близько 40 мільйонів доларів на 2024 рік. OpenAI повідомила про прогнозований дохід у розмірі приблизно 11,6 мільярда доларів на 2025 рік завдяки своїм пропозиціям API та комерційному використанню пошуку ChatGPT.

Однак, сукупні дані про користувачів показують дивовижну картину: Perplexity та ChatGPT Search разом наразі обробляють приблизно 37,5 мільйонів запитів на день для ChatGPT, плюс ще більше для Perplexity (за консервативними оцінками, близько 10-20 мільйонів), що в результаті дає загалом приблизно 47,5-57,5 мільйонів запитів на пошук зі штучним інтелектом на день. Тим часом Google обробляє приблизно 14 мільярдів пошукових запитів на день. Це означає, що Google обробляє приблизно в 250-370 разів більше пошукових запитів, ніж Perplexity та ChatGPT разом узяті. Сукупний пошуковий трафік зі штучним інтелектом становить приблизно від 0,1 до 0,25 відсотка від загального світового веб-трафіку. Це шум, а не сигнал зміни парадигми.

Це важливо, оскільки показує, що, незважаючи на масове венчурне фінансування стартапів пошуку на основі штучного інтелекту, незважаючи на ажіотаж у ЗМІ навколо «пошукової революції» та незважаючи на справжні технічні вдосконалення Perplexity та ChatGPT Search, класичний Пошук Google залишається домінуючим джерелом інформації. Це не означає, що Perplexity та ChatGPT Search неважливі — вони сигналізують про зміну очікувань користувачів. Але це не означає, що ринкова позиція Google знаходиться під екзистенційною загрозою.

Однак ці цифри можуть вводити в оману. Хоча Perplexity становить лише 0,01 відсотка щоденного обсягу пошуку Google у світі, його проникнення серед певних когорт користувачів (молодих, технічно підкованих, інформаційно інтенсивних працівників) значно вище. Венчурний аналітик може стверджувати, що Perplexity не конкурує з Google, а радше створює тип користувачів, який сформує домінуючу когорту користувачів через десять років. Це класичний аргумент про порушення економічної діяльності. Однак це лише припущення; поточні дані свідчать про співіснування моделей пошуку, а не про процес заміщення.

Крах видавництва: економічне руйнування чи реструктуризація бізнес-моделі?

Для повного економічного аналізу необхідно дослідити руйнівний процес, спричинений інтеграцією Google AI для видавців. Це реальне та безпосереднє явище, а не просто прогноз. Видавці повідомляють про втрати трафіку від 70 до 80 відсотків. Один великий американський новинний журнал втратив від 27 до 38 відсотків свого трафіку між 2024 і 2025 роками. Спеціалізований нішевий блог про ремонт будинків втратив приблизно 86 відсотків свого доходу, з приблизно 7000–10 000 доларів на місяць до приблизно 1500 доларів на місяць.

Економічні наслідки є драматичними. Новинна індустрія в США втратила приблизно 600 мільйонів відвідувань щомісяця менш ніж за рік, що становить скорочення приблизно на 26 відсотків. Для галузі, що базується на доходах від реклами, це безпосередньо призводить до меншої кількості показів, меншої кількості кліків на оголошеннях, нижчих ставок CPM (через конкуренцію за меншу кількість показів) та зниження загального доходу.

Це класичний випадок економічної екстерналізації негативних наслідків. Google інтерналізує прибуток від покращеного користувацького досвіду (користувачам не потрібно натискати, вони отримують миттєві відповіді), але екстерналізує витрати на видавців, які більше не генерують трафік. Такий асиметричний розподіл витрат є структурною особливістю платформних економік, де оператори платформ мають переговорну силу для переміщення центрів витрат.

Деякі видавці починають експериментувати з моделями, які враховують цю нову реальність: замість оптимізації за обсягом трафіку, вони оптимізують видимі/брендові згадки у результатах ШІ. Якщо Google генерує відповідь за запитом «найкращі ресторани Берліна», згадка конкретного ресторану може бути ціннішою для цього ресторану, ніж клік, оскільки згадка посилює впізнаваність бренду та створює точку входу, яка «спамає на перший погляд». Користувачі, які читають відповіді ШІ, що згадують конкретний ресторан, можуть бути більш схильні відвідати цей ресторан пізніше, навіть якщо вони не натискають одразу.

Це не втіха для видавців, які покладаються на негайну монетизацію трафіку. Але це вказує на можливу реструктуризацію бізнес-моделей видавців: від «обсяг трафіку × CPM реклами» до «авторитет бренду × підписка на преміум-контент» або «авторитет бренду × партнерські відносини з високою цінністю».

Невирішене питання щодо оплати: хто платить за навчальні дані?

Дещо важливим, але систематично недооціненим питанням є питання атрибуції навчальних даних. Моделі штучного інтелекту, що забезпечують роботу оглядів штучного інтелекту, режиму штучного інтелекту та пошуку ChatGPT, були навчені на веб-даних, які на 99 відсотків були створені нештучними суб'єктами. Видавці платять журналістам за написання статей. Інформаційні агентства платять кореспондентам за збір фактів. Вчені інвестують час у дослідження для публікації цих висновків. Усі ці суб'єкти фінансують свою діяльність за допомогою бізнес-моделей, які зазвичай базуються на генеруванні трафіку або прямих підписках. Але створення веб-контенту вважається «суспільним благом», якщо воно не компенсується прямою монетизацією.

Процес навчання ШІ ніколи не компенсував цим творцям контенту. OpenAI навчив GPT-4 мільярдами статей, не виплачуючи компенсації видавцям. Google навчив Gemini веб-контенту без компенсації. Perplexity навчає свої моделі аналогічним чином. Це технічно та юридично можливо, оскільки передбачає «добросовісне використання» (згідно із законом США про авторське право), але це етично та економічно асиметрично: творці контенту фінансують навчання ШІ, але не отримують прямої компенсації. Натомість вони зазнають шкоди через зменшення генерації трафіку.

Це може виявитися довгостроковим ризиком для індустрії штучного інтелекту. Якщо видавцям не буде виплачено компенсацію за їхні навчальні дані, у них буде менше стимулів створювати високоякісний контент. Якість Інтернету знизиться. Пізніше це створить проблему для моделей ШІ, навчених на веб-даних — вони навчатимуться на контенті нижчої якості. Це класична проблема «трагедії спільного надбання». Деякі гравці (зокрема, OpenAI з його комерційними ресурсами та Google з його внутрішньою веб-інтеграцією) вже почали експериментувати з ліцензованими джерелами даних (наприклад, OpenAI співпрацює з видавцями новин для створення стрічок контенту). Це може призвести до появи норми, коли навчання ШІ частково ліцензується. Але поки що це все ще виняток, а не правило.

Дестабілізація ланцюжка створення вартості: від реклами до… чого?

Фундаментальна економічна проблема, створена інтеграцією штучного інтелекту Google, полягає в питанні альтернативних шляхів монетизації, коли традиційна реклама стає менш ефективною. Класичний ланцюжок створення вартості Google виглядав так: користувач формує запит → Google показує органічні результати + реклама → користувач клікає → видавець або рекламодавець отримує цінність трафіку або конверсії. Цей ланцюжок створення вартості складав основу цифрової економіки протягом 25 років.

Огляди штучного інтелекту дестабілізують цей ланцюжок створення вартості, усуваючи крок «кліку». Google потрібно створити нові ланцюжки створення вартості. Наразі тестується кілька підходів:

По-перше: інтеграція реклами безпосередньо в огляди ШІ та режим ШІ. Це складно, оскільки користувачі чітко розуміють ці відповіді, згенеровані ШІ, як «нерекламу». Інтеграція реклами у відповіді ШІ ризикує підірвати довіру користувачів. Google обережний у цьому питанні.

Друге: Монетизація через підписку. Google експериментує з преміум-версіями режиму штучного інтелекту, які згодом можуть стати платними. Це означатиме, що розмовний пошук за допомогою штучного інтелекту буде преміум-функцією, тоді як стандартний пошук залишиться безкоштовним. Це модель freemium, подібна до Spotify або Adobe. Завдання полягає в тому, щоб підтримувати достатньо високий рівень проникнення платних версій, щоб компенсувати втрату доходів від реклами.

Третє: Монетизація через бізнес-моделі, які не базуються на монетизації окремих користувачів. Наприклад, Google може запропонувати «API для корпоративного штучного інтелекту», де корпоративні клієнти орендують спеціальні моделі Gemini для своїх внутрішніх потреб пошуку. Це переведе бізнес-модель на модель B2B, подібну до Google Cloud.

Четверте: Монетизація через монетизацію даних. Коли Google здійснює мільйони розмовних взаємодій ШІ з користувачами, він генерує величезні обсяги даних про наміри користувачів. Ці дані неймовірно цінні для таргетування реклами. Google може використовувати ці дані для покращення таргетування рекламодавців, навіть якщо показники кліків знижуються. Це форма непрямої монетизації.

Жодна з цих альтернатив, очевидно, не є такою прибутковою, як класична формула «клік × CPM». Але разом вони потенційно можуть створити нову екосистему створення цінності.

Стратегічна дилема невпинного вдосконалення

Філософія Штайна «невпинного вдосконалення» стикається з фундаментальною структурою конфлікту: процес удосконалення продукту з точки зору користувача безпосередньо суперечить стабільності бізнес-моделі. Кращий продукт (огляди ШІ, які надають миттєві відповіді) шкодить бізнес-моделі (кліки по рекламі зменшуються). Це не поступова, помірна дилема — це структурно радикальна дилема.

Проблема ще складніша, оскільки це питання часу. Google теоретично може уповільнити або зупинити впровадження оглядів зі штучним інтелектом. Це захистить доходи від реклами в короткостроковій перспективі. Але це також означатиме, що Perplexity та ChatGPT Search стануть технічно переважними, і користувачі перейдуть на ці платформи. Іншими словами, бездіяльність Google ризикує втратити частку ринку на користь конкурентів, які надають пріоритет користувацькому досвіду. Це створює дилему в'язня: усі гравці змушені максимізувати користувацький досвід, навіть якщо це разом призводить до кризи монетизації.

Інший спосіб зрозуміти це: інтеграція штучного інтелекту — це не просто рішення щодо функції; це екзистенційна стратегія проти децентралізованої конкуренції. Google має вбудувати можливості штучного інтелекту, інакше пошук перейде на ChatGPT. Але ця інтеграція створює негайні проблеми бізнес-моделі. Google приймає цю короткострокову жертву як необхідну для своєї довгострокової позиції на ринку.

Парадокс зростання зі зниженням мультиплікаторів доходу

І останній важливий момент: обсяг пошуку Google продовжує зростати. Річний темп зростання пошукових запитів становив близько 4,7 відсотка у 2025 році порівняно з 4,1 відсотка у 2024 році. Це означає, що абсолютний обсяг пошуку зростає. Однак це розширення відбувається одночасно зі зниженням мультиплікаторів монетизації. Пошуковий запит Google коштує менше, ніж рік тому, оскільки ймовірність кліку нижча.

Якщо ця тенденція продовжиться — зростання обсягів × падіння коефіцієнта монетизації — це призведе до економіки «бенкетування руїнами», де Google генерує більше трафіку, але отримує з нього менше доходу. Хоча це краще для користувача (більше пошукових запитів, краща якість), це погано для Google (менший дохід з кожного пошукового запиту, потенційне зниження загального доходу).

Прогноз доходів від пошукового маркетингу у розмірі 190,6 мільярда доларів США на 2025 рік (порівняно зі 178,2 мільярда доларів США у 2024 році) свідчить про те, що Google компенсує втрати обсягу за рахунок агресивного підвищення CPM (змушуючи рекламодавців платити вищі ціни). Це короткострокова гра — рекламодавці зрештою перейдуть на альтернативні канали (наприклад, безпосередньо до роздрібних торговців, Amazon Ads, TikTok Ads), якщо ефективність Google продовжуватиме знижуватися. Поточний «прогноз» може бути прогнозом на піску, а не на стабільній землі.

Інновації під тиском та обставини сценарію

Трансформація Google від класичної пошукової системи до пошукового інтерфейсу, налаштованого на основі штучного інтелекту, не є добровільною зміною стратегії; це вимушена адаптація до кількох одночасних зривів: ChatGPT/OpenAI як нова конкуренція, Perplexity AI як новий канал пошуку, внутрішній технологічний тиск (Gemini та інші моделі штучного інтелекту вже побудовані; нераціонально їх не використовувати) та зміна очікувань користувачів (користувачі очікують можливостей штучного інтелекту у всіх цифрових продуктах).

Філософія розробки продукту Роббі Штайна — невпинне вдосконалення, нав'язлива оптимізація користувацького досвіду та готовність до конверсії — працює, коли вдосконалення користувачів та стабільність бізнес-моделі узгоджені. Однак у контексті революційних змін у сфері штучного інтелекту ці цілі суперечать одна одній. Підхід Штайна дозволяє Google агресивно впроваджувати інновації у сфері штучного інтелекту, але не пропонує негайних рішень проблем бізнес-моделі, які створюються цими інноваціями.

Довгостроковий сценарій незрозумілий. Існує кілька можливостей: (1) Google стабілізується на новому економічному фундаменті, де пошук на основі штучного інтелекту, преміум-підписки, послуги B2B та покращене таргетування рекламодавців поєднуються, створюючи новий портфель доходів. (2) Google поступово втрачає частку ринку на користь Perplexity, ChatGPT Search та інших децентралізованих моделей, оскільки ці конкуренти пропонують кращий користувацький досвід і не обмежені бізнес-моделями, що надають пріоритет монетизації. (3) Регуляторна криза не дозволяє Google використовувати свою перевагу в даних, а конкурентне середовище залишається фрагментованим.

Наразі сценарій 1 є найімовірнішим, оскільки структурні переваги Google (база даних, база користувачів, інфраструктура) все ще суттєві. Але невизначеність реальна, а трансформація є постійною та структурною, а не просто поступовою. У будь-якому разі, одне зрозуміло: ера чистої монетизації пошуку на основі кліків закінчується. Щось нове з'являється, але його форма ще не стабілізувалася.

☑ 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