В современном цифровом ландшафте, где технологии развиваются с невероятной скоростью, вопрос о том, как искусственный интеллект (AI) влияет на традиционные методы привлечения трафика, становится все более актуальным. Особенно это касается такого показателя, как CPM выгодный. Информационные категории теряют клики, Google теряет запросы, но удерживает аудиторию. AI не заменяет поиск, а дополняет его. Сколько кеша это принесет? Давайте посчитаем.
95% пользователей ChatGPT все еще в Google: что это значит?
По данным Similarweb, 95% пользователей ChatGPT продолжают пользоваться Google. Этот показатель держался на уровне 95% с сентября 2025 года по май 2026 года, хотя посещаемость генеративных AI-платформ выросла на 70% год к году. Similarweb трактует это как дополнение AI к поиску, а не его замену.
Однако исследование Университета Боккони показало снижение традиционных поисковых запросов на 9,4% среди домохозяйств, получивших доступ к ChatGPT Search. Расхождение в данных объясняется тем, что Similarweb считает людей (оверлап), а Боккони — запросы на домохозяйство. Один и тот же пользователь может использовать Google для карт или входа, а специфические запросы перенаправлять в ChatGPT.
Как AI влияет на поисковое поведение?
Снижение запросов: Домохозяйства, получившие доступ к ChatGPT Search, сократили количество традиционных поисковых запросов в среднем на 3,14 в неделю, что на 9,4% меньше доэкспансионного уровня (33,51 запроса). Снижение достигло 17,0% через 20 недель.
Рост охвата ChatGPT: Охват домохозяйств Google оставался стабильным (около 49%), в то время как ChatGPT вырос с 4,6% до 7,9%.
«Когда люди используют наши функции на базе AI в Поиске, они используют Поиск чаще», — Сундар Пичаи, CEO Google.
Однако Google не предоставляет базовых данных или данных на уровне пользователей для независимой проверки этих заявлений. Мы видим рост использования AI-функций в Google, что может заменить традиционную страницу результатов.
Эксперимент с AI Mode: что происходит с кликами?
Исследование Стефани Т. Ванг и ее команды (август 2024 года) с участием 1100 пользователей Chrome показало: при принудительном использовании AI Mode (94,7% запросов через AI) количество переходов на внешние сайты снизилось на 18,8 процентных пункта.
Сессии поиска сократились примерно на 0,92 в день.
Средняя продолжительность сессии увеличилась на 0,43 минуты.
Клики на новостные сайты упали на 12,5 пункта, Reddit — на 21,2 пункта, Wikipedia — на 9,9 пункта.
Доля участников, использующих Bing, DuckDuckGo или Yahoo, выросла на 11,2 пункта.
Рейтинги доверия, удовлетворенности и полезности снизились.
При этом 15,3% пользователей AI Mode испытывали трудности с доступом к конкретным сайтам. Важно отметить, что в марте 2024 года AI Mode не показывал рекламу. С 20 мая Google тестирует новые форматы объявлений, созданные с Gemini в AI Mode, что может изменить метрики удовлетворенности и кликов.
Что не учитывают текущие данные?
Ни один из текущих наборов данных не отслеживает отдельных пользователей на разных платформах (Google Search, AI Mode, ChatGPT, Gemini) на уровне задач в долгосрочной перспективе.
Similarweb фокусируется на аудиторных данных, а не на детальной информации о сессиях.
Исследования Боккони и Голами анализируют данные по кликстриму с настольных компьютеров в США.
Эксперимент Ванг охватывает около тысячи пользователей Chrome в течение семи дней.
Google не раскрывает данных на уровне пользователей, чтобы подтвердить свои заявления. Неясно, какие типы запросов переходят в AI, а какие остаются в традиционном поиске. Данные Боккони о разделении на информационные и транзакционные категории носят только описательный характер.
Вывод: CPM выгодный, но куда идет кеш?
Мы видим, что Google удерживает пользователей, но теряет часть запросов и кликов. Оптимизация под голосовой поиск и AI-функционал становятся критически важными. Если вы платите за CPM выгодный в традиционном поиске, но пользователи переходят в AI, ваша юнит-экономика может проседать.
Дешевый тест гипотез с использованием AI-инструментов для создания контента (генерация 100 AI роликов, уникализация видео) может быть эффективнее, чем традиционные методы. Стоит ли AI вкладываться? Факты показывают, что он меняет поведение пользователей. Вопрос в том, как конвертировать это в кеш.
Для арбитражника это означает: CPM дешевле 50 рублей за баннер может быть бесполезен, если клики уходят в AI. Нужно адаптировать стратегии. Анализируйте свои метрики, сравнивайте цена vs результат, чтобы понять, какой CPM считать выгодным для вашей ниши.
Часто задаваемые вопросы
Q: Что дешевле: баннер или таргет?
A: Это зависит от вашей целевой аудитории и целей кампании. Данные показывают, что AI меняет поведение пользователей, снижая кликабельность традиционных объявлений. Возможно, стоит рассмотреть бюджетную альтернативу посевам через AI-контент.
Q: Стоит ли инвестировать в AI для контента?
A: Да, данные указывают на рост использования AI для поиска информации. Цена за один готовый клип, созданный AI, или стоимость уникализации одного видео может быть значительно ниже, чем ручное производство, при этом обеспечивая эффективный охват.
Q: Какой CPM считать выгодным?
A: Выгодный CPM определяется не только стоимостью за тысячу показов, но и конверсией. Если пользователи используют AI для получения ответов, не переходя на сайты, то даже очень низкий CPM не принесет желаемого результата. Важно оценивать ROI.
Q: Как AI влияет на SEO?
A: AI может уменьшить количество прямых кликов на ваш сайт, особенно для информационных запросов. Оптимизация контента для AI Overviews и создание FAQ-секций для голосового поиска становится критически важной.
Призыв к действию: Анализируйте свои данные, тестируйте новые гипотезы и адаптируйте стратегии под меняющееся поведение пользователей. AI — это не будущее, это уже настоящее. Сколько кеша вы готовы потерять, игнорируя это?
ChatGPT сам выбирает бренды до поиска: как попасть в список
ChatGPT вписывает названия брендов в свои поисковые запросы еще до того, как загружает страницы. Я прочитал 60 диалогов, чтобы понять, когда это происходит и что помогает бренду быть названным. Это ключевой инсайт для всех, кто работает над ИИ-видимостью: решение о том, рекомендовать ли ваш бренд, принимается задолго до того, как ChatGPT коснется вашего сайта.
Я попросил ChatGPT назвать лучшее приложение для заметок с ИИ. Семь слов, без упоминания брендов. Прежде чем что-либо загрузить, он написал себе такой поисковый запрос: Granola, Notion AI, Otter, Fireflies, Fathom, Mem, Limitless — семь продуктов в одном поиске. Я не называл ни одного из них, и ничего не пришло из веб-поиска, значит, эти имена появились из самой модели.
Затем он выполнил еще девять поисков — это и есть тот самый «веер» запросов, о котором я писал в первых двух частях. Один поиск формирует шорт-лист, затем по одному поиску на каждый бренд, каждый ведет прямо на сайт компании. Веер никогда не был поиском кандидатов — это ChatGPT идет по списку, который у него уже есть, по одному имени за раз.
В первых двух частях я писал, что вам нужно пережить проверку site:yourdomain.com, потому что ChatGPT такие проверки запускает. Но он запускает её только если вы попали в первый поисковый запрос. Если вас нет в шорт-листе, ваш сайт вообще не будет просмотрен, каким бы хорошим он ни был. Решение принимается до того, как что-либо коснется вашего сервера.
Я два месяца читал этот трафик для первой и второй частей. Это первое, что меняет мои рекомендации клиентам. Прежде чем читать дальше: всё это получено с одного аккаунта, поэтому каждый процент — это направление, а не измерение. Механизм — другое дело. Вы можете воспроизвести его на своем аккаунте за две минуты, и я покажу как в конце.
Как это работает
Когда вы задаете вопрос, ChatGPT переписывает его в свои поисковые запросы, выполняет их, читает результаты и затем пишет ответ. Эти запросы находятся в ответе, который ваш браузер загружает, под ключом search_queries. OpenAI переименовал его из search_model_queries в начале августа 2026 года.
Это не утечка: вашему браузеру нужен этот JSON для отрисовки страницы, и вы можете прочитать его в DevTools на своем аккаунте примерно за две минуты. Вот пример из вопроса о чат-программах: я спросил «лучшее ИИ-программное обеспечение для чата поддержки», и он добавил год, «официальный», «цены» и три имени.
Всё ниже основано на чтении нескольких сотен таких запросов. Начните с этого: откройте ChatGPT, задайте вопрос «лучший [ваша категория]», который задают ваши покупатели, и прочитайте запрос, который он напишет. Эта строка покажет, знает ли ChatGPT о существовании вашего бренда — именно это обычно продают как аудит ИИ-видимости. Вся остальная статья о том, что делать с тем, что вы найдете.
Тест на причинность
Очевидное возражение к моему примеру с приложениями для заметок: возможно, ChatGPT сначала выполнил поиск, увидел эти бренды, а затем написал более умный второй запрос. Это сделало бы имена результатом поиска, а не причиной.
Поэтому я провел тест: для каждого диалога взял первое сообщение пользователя и первый поисковый запрос, отсортированные по времени. В этот момент ничего не было загружено, значит, нечему было учиться. В 21 из 27 диалогов первый запрос содержал бренды, которые пользователь не вводил. Посмотрите на строки 2 и 3: один и тот же вопрос, немного другая формулировка — и список вырос с трех до семи имен. Список растет в зависимости от формулировки, а не из фиксированной таблицы.
Затем я запустил 12 категорий, никак не связанных друг с другом, чтобы проверить, что это не особенность программного обеспечения. 11 из 13 показали то же самое. Строка с роботом-пылесосом меня поразила: вспомнить, что существует Roborock, было бы обычным делом, но он вспомнил Saros, Dreame X50 и Eufy S1 Pro — актуальные номера моделей в первом запросе, без подсказки. Эти знания доходят до линейки продуктов.
Строка с электрическими внедорожниками ведет себя иначе. Для бухгалтерии, терапии и хостинга он называл вендоров и переходил на их страницы с ценами. Для автомобилей он назвал журналы: Car and Driver, Edmunds, Top Gear. В одной категории его инстинкт — идти к производителям, в другой — к обозревателям.
Я обрадовался этому и перезапустил три категории, чтобы проверить стабильность. Изучение языков почти не изменилось: пять из шести имен совпали. Бухгалтерия сжалась с шести вендоров до одного целевого запроса к QuickBooks. Веб-хостинг полностью сменил сторону: бросил всех вендоров и перешел на сайт обзоров. Так что «вендоры против журналов» — это тенденция, которая может меняться между запусками, а не фиксированное свойство категории.
Две вещи сохраняются: инъекция происходила каждый раз, и категория с самыми явными лидерами рынка сохраняла свои имена. Я предполагаю, что устоявшиеся категории имеют стабильные шорт-листы, а спорные — колеблются, но трех повторов недостаточно, чтобы утверждать это. Не судите об ИИ-видимости по одному ответу. Запустите вопрос пять раз, потому что список меняется между запусками.
Что влияет на инъекцию брендов
Во всех запросах до этого было слово «лучший», поэтому я попробовал его сломать. Я запустил 24 дополнительных запроса без этого слова в семи различных формах. Оказалось, что «лучший» не имеет к этому никакого отношения. Важно, должен ли ChatGPT сам придумывать продукты.
Когда он вообще не ищет, это не работает. Спросите, как работает шумоподавление или что такое векторная база данных — он ответит из обучения без веб-поиска. То же для открытых жалоб: «Мы тратим слишком много на инструменты поддержки клиентов» — тоже без поиска. Семь из моих двадцати четырех запросов вообще не касались веба, так что не было шорт-листа, в который можно попасть.
Если вы сами называете бренды, он их принимает. «Xero или QuickBooks для малого бизнеса» сразу перешло на site:xero.com/uk. «Стоит ли мне использовать HubSpot для небольшого агентства» — на site:hubspot.com. Если оставить кандидатов на его усмотрение, он обращается к памяти. Это произошло в десяти из одиннадцати случаев, когда я просил рекомендацию без указания имен.
Третья строка — моя любимая: я намеренно избегал слов «робот-пылесос» и никого не называл, а он пошел на сайт конкретной модели Roborock в первом же поиске. Строка 2 должна вас беспокоить, если вы продаете программное обеспечение: жалоба на заметки встреч превратилась в «Granola официальные цены» до загрузки страницы.
Есть версия, нацеленная на ваших конкурентов. Все три моих запроса о замене привели к новым именам: «Альтернативы Zendesk» — Help Scout; «что можно использовать вместо QuickBooks» — Zoho Books; «что-то вроде Duolingo, но лучше для грамматики» — Kwiziq и Babbel. Когда ваш клиент ищет выход от вашего конкурента, ChatGPT предлагает тех, кого уже знает. Это можете быть вы, и в тот день вы не можете на это повлиять.
Если ChatGPT ищет продукт, а вы не назвали ни одного, он приносит свои. Сделайте так: запустите свой категорийный вопрос пять раз и запишите имена, которые появляются в запросе каждый раз. Имена, которые появляются в каждом запуске, — ваш реальный конкурентный набор в голове ChatGPT. То, что появляется и исчезает, — спорная территория, где можно сдвинуть дело. Если ваш бренд не появляется ни разу за пять запусков, у вас есть ответ, и он не технический.
Цитирование: шанс 3,1%
Я разделил все бренды на две группы: те, что появились в запросе, который написал ChatGPT, и те, что были только загружены во время поиска, но не названы. Затем я проверил, как часто каждая группа попадала в итоговый ответ. Разница примерно в 33 раза. Я также нашел 86 случаев, когда бренд рекомендовали, но его сайт вообще не загружался в этом диалоге. Упоминание не требует обхода.
Это неудобно для моей собственной индустрии. Большая часть того, что сейчас продается как GEO, — это работа по извлечению, то есть колонка 2,1%. Колонка 68,9% решается до того, как всё это запускается. Разделите бюджет в соответствии с двумя колонками.
Если вас нет в запросе, деньги должны идти на то, чтобы о вас писали, рецензировали, сравнивали и включали в списки: цифровой PR, контент по категориям, размещение на сайтах обзоров, освещение аналитиками, участие в подборках, которые читают ваши покупатели. Если вы уже в запросе, эти расходы в основном сделаны, и остается техническая работа ниже.
Если бы на этом всё остановилось, совет был бы «создавайте капитал бренда», и мы все могли бы разойтись. Но после запроса работает второй фильтр, и он жесток. Я создал размеченный набор данных из 57 диалогов: каждая загруженная страница как строка, с меткой о том, получила ли она цитирование. 3 554 страницы, 110 получили цитирование — 3,1%. ChatGPT читает около 600 страниц, чтобы написать один ответ, и указывает около 30. Почти всё читается. Разрыв между прочтением и цитированием — вот где работа.
Три фактора, влияющие на цитирование
Позиция. ChatGPT группирует результаты по доменам, и ваша позиция в этой группе предсказывает почти всё. Ниже топ-2 цитирование — это ошибка округления. Быть в наборе — не победа, если вы девятые.
Каннибализация. Добавление страниц вредит. Когда несколько страниц одного домена появляются в одной группе, конверсия на страницу резко падает. Две тесно связанные страницы — оптимально. Больше шести — вы в основном конкурируете сами с собой. Я год говорил клиентам консолидироваться по интуиции. Это первый раз, когда я вижу это в данных.
Релевантность. Релевантность квалифицирует, но не выбирает. Я оценил цитируемую страницу против всех остальных страниц, извлеченных для того же утверждения, по тому, насколько хорошо ее текст соответствует поддерживаемому предложению. Цитируемая страница попала в топ-5% пула. Но она была единственным лучшим совпадением только в 20% случаев, а ее среднее перекрытие было значительно ниже лучшего доступного.
Таким образом, релевантность утверждения формирует шорт-лист, а что-то другое выбирает победителя. Попадите в топ-10% по конкретному утверждению — и вы в разговоре. Эту часть вы контролируете через текст. Финальный выбор включает вещи, которые я не вижу.
Сделайте так: возьмите вопросы, которые задают ваши покупатели, и найдите все свои страницы, отвечающие на один и тот же вопрос. Выберите страницу, наиболее точно соответствующую намерению, сделайте ее ответом, а остальные сверните или перенаправьте на нее. Убедитесь, что предложение, которое действительно отвечает на вопрос, находится в верхней части страницы в виде простого HTML-текста с цифрами.
Поиск таких пересечений вручную на реальном сайте — самая неприятная часть. Каннибализация обычно оценивается по пересечению ключевых слов, но это неправильная единица, потому что ChatGPT группирует по утверждениям, а не по ключевым словам. Именно для этого создан Keyword Insights: он кластеризует ключевые слова по поисковому намерению, а не по совпадению строк, так что страницы, борющиеся за одно намерение, видны как группа, даже если у них нет общих ключевых слов. Эта группировка точно соответствует тому, что я вижу, когда ChatGPT сжимает домен до одной цитируемой страницы. Полное раскрытие: это моя компания, поэтому я знаю, что она справляется с этой задачей.
Практические выводы
Результаты делят ИИ-видимость на две игры, которые часто путают. Если ChatGPT не связывает ваш бренд с вашей категорией, он не назовет вас в запросе, и у вас 2% шанс на упоминание. Схема не исправит это, как и скорость страницы. Файл llms.txt имеет еще меньше шансов, потому что ваш сервер не контактирует до принятия решения.
Что, по-видимому, строит связь — это медленная и неприглядная работа: о вас пишут, рецензируют, сравнивают и спорят в открытом вебе годами, пока ассоциация не появится в обучающих данных. Это цифровой PR и контент, определяющий категорию, что неудобно для тех, кто продает технические аудиты как стратегию ИИ.
Техническая часть — это 3,1%, и она реальна: одна точно подобранная страница на намерение, предложение с ключевым утверждением в начале, факты и цифры в простом HTML-тексте, никакого кластера почти одинаковых страниц, борющихся друг с другом. Вот вся последовательность, которую можно выполнить на этой неделе:
Проверьте, знает ли ChatGPT ваш бренд: задайте категорийный вопрос пять раз и посмотрите, появляется ли ваш бренд в поисковых запросах.
Проверьте, какие страницы цитируются: используйте FanoutFox для отслеживания цитирования и просмотра запросов.
Устраните каннибализацию: найдите страницы, отвечающие на один и тот же вопрос, и объедините их.
Оптимизируйте контент: убедитесь, что ключевое утверждение и цифры находятся в верхней части страницы.
В моих данных один бренд был загружен 66 раз и ни разу не процитирован. Это не проблема осведомленности. Движок продолжал возвращаться и решал, что им нечего цитировать. Шаг 4 существует, чтобы поймать это.
Шаги 1 и 4 — это то, для чего я создал FanoutFox, потому что выполнять их вручную для каждого ответа быстро надоедает. Это бесплатное расширение для Chrome; всё остается в вашем браузере, и оно читает вашу собственную
