92,8% диалогов в ChatGPT заканчиваются без перехода на сайт — это данные Profound, которые Кевин Индиг разбирал в дайджесте 21 июля. Замер на живом трафике реального продукта, цифре можно верить. Всё продвижение в поиске держалось на одной сделке: ты попадаешь в верх выдачи, человек переходит по ссылке на сайт, а превратить этот визит в заявку — уже твоя забота. Ссылка была точкой, где бизнес впервые касается клиента. В ответе нейросети эта сделка ломается на первом же шаге: перехода чаще всего просто нет.
Почему 92,8% диалогов в ChatGPT кончаются без перехода на сайт
Я несколько месяцев измеряю, как ChatGPT, Perplexity, Алиса AQI и GigaChat называют бренды в своих ответах: прогоняю контрольные промпты и смотрю, кого модель упомянула, а кого — нет. За этими прогонами всплыла цифра, которая ломает привычную логику SEO, — и заставила меня поменять то, что я вообще отслеживаю у клиентов. Разбираю по порядку.
Три недели назад мы прогоняли через ChatGPT промпты одного клиента из ниши доставки еды. Обычная рутина: вбиваешь вопрос вроде «какой сервис доставки выбрать в Москве», смотришь ответ. У клиента к тому моменту было куда больше ссылок с чужих сайтов, чем у ближайшего конкурента. В Ahrefs — сервисе, который считает ссылочный вес сайта, — это видно сразу: и общая оценка авторитетности выше, и разных сайтов, которые на него ссылаются, в полтора раза больше. ChatGPT конкурента назвал. Клиента — нет. Не упомянул вообще, ни разу за двадцать промптов.
Я перепроверил три раза, менял формулировки вопроса, дату диалога, регион. Результат тот же. Полтора часа я честно не понимал, в чём дело. Двадцать лет продвижения сайтов приучили к простому правилу: чем больше на тебя ссылаются, тем выше ты в результатах Google и Яндекса, а значит — тем охотнее тебя должны называть и нейросети. Здесь правило не сработало. Только тут выдачи в привычном смысле не было. Была модель, которая сама решала, кого назвать по имени, а кого — нет. И решала она это не по счётчику ссылок.
Упоминание бренда нельзя купить ссылками — оно копится как репутация
При этом сам ИИ-трафик по объёму крошечный — Ahrefs передаёт, что на ChatGPT приходится около 0,19% всех переходов по ссылкам в интернете, против 42% у Google. Смешно мало, если сравнивать в лоб. Но вот что интереснее: те немногие, кто всё же кликает из ChatGPT, конвертируются на порядок охотнее — конверсия около 7,1%, а сам визит оценивается в 4,4 раза ценнее обычного. Меньше людей доходит до сайта, но те, кто дошёл, — пришли готовыми сделать покупку или любое другое целевое действие.
И тут важный разворот. Если решение принимается ДО клика, внутри самого ответа модели, то бороться нужно не за клик. Нужно бороться за то, как тебя назовут в тот момент, когда клика ещё не случилось и, скорее всего, не случится вовсе. Упоминание в ответе ChatGPT устроено не так, как место в поисковой выдаче. Место можно выбить работой над сайтом — ссылками, скоростью загрузки, технической чисткой. Упоминание так не покупается. Модель собирает его из двух источников: из текстов, на которых её обучали, и из страниц, которые она подтягивает прямо во время ответа. И решает не число ссылок, а то, как о бренде вообще пишут — в обзорах, на форумах, в отраслевых статьях, в сравнениях.
Продвижение в поиске училось занимать верхние места, потому что место вело к переходу на сайт. Продвижение в ответах нейросетей живёт иначе: бороться приходится за само упоминание, ведь перехода может не случиться вовсе, а решение человек всё равно примет — по тому, как модель назвала бренд. Ссылка — разовый актив. Она работает, пока страница держится в выдаче, пока сайт жив, пока алгоритм её ценит. Упоминание накапливается по-другому: это репутация, которая уже осела в текстах, на которых модель обучалась и которые она читает сейчас. Убрать одну статью — упоминание никуда не денется, оно размазано по десяткам источников.
Здесь и была моя ошибка с тем клиентом по доставке еды. Ссылочный профиль у него был сильный, но почти весь — от агрегаторов и каталогов, где бренд просто перечислен в списке. У конкурента ссылок было меньше, зато были три развёрнутых редакционных обзора с описанием, чем сервис отличается от других. Модель обучалась в том числе и на них. Она не считала ссылки — она читала контекст. Первое место в Google, кстати, вообще не гарантирует упоминание в ChatGPT. Мы проверяли это на нескольких клиентах отдельно: у поиска и у нейросети разные механики отбора, и первое место в обычной выдаче само по себе не превращается в строчку внутри ответа модели.
Где ссылка ещё приводит клиента, а где вопрос закрывается прямо в ответе
Ссылка не умерла целиком — важно это не путать. В обычном Google 68% поисков в США к началу 2026 года тоже заканчиваются без клика, это данные SparkToro со ссылкой на Search Engine Land. Ответ без перехода на сайт пришёл и в старый добрый поиск, просто там его было видно раньше — через блоки с готовым ответом, карточки-справки и прямые ответы наверху выдачи.
Ссылка ещё работает там, где решение принимается ПОСЛЕ первого касания: сравнение цен, чтение отзывов, техническая документация, всё, что требует перехода по деталям, которых в кратком ответе модели просто не помещается. Она работает в нишах с длинным циклом принятия решения — там человек всё равно дойдёт до сайта, просто позже. Ссылка не работает там, где вопрос закрывается одной фразой в ответе. «Какой сервис доставки выбрать» — закрывается фразой. «Сколько стоит доставка от конкретного ресторана в конкретном районе завтра вечером» — не закрывается, там нужен переход. Один и тот же бизнес живёт по обе стороны этой границы — всё решает, какой именно запрос задал пользователь.
Что я теперь замеряю у клиентов вместо позиций в поиске
Я перестал смотреть только на позиции в выдаче и добавил отдельный замер: как часто и в каком контексте бренд клиента называют модели напрямую, без клика, без перехода. Прогоняем контрольные промпты — реальные вопросы аудитории — через ChatGPT, Perplexity, Алису AI и GigaChat, смотрим, называет ли модель бренд, в каком порядке относительно конкурентов, с какой формулировкой. ChatGPT тут не один такой. Perplexity строит ответ почти целиком из процитированных источников и показывает их списком — модель охотно берёт из статей на сторонних площадках. Алиса AI подмешивает свежую выдачу Яндекса, GigaChat отвечает по-своему. Бренд, который звучит в одной модели, в другой может молчать — поэтому одним ChatGPT замер не закрывается.
Jean Paul Gaultier在Twitch上为香水Le Male Elixir推出了广告活动，在游戏《Let’s Build A Dungeon》中构建了一个虚拟岛屿。我们来计算一下这花费了多少，以及为什么这种形式比传统横幅更划算。CPM低于50卢布——这不是神话，而是通过巧妙处理流媒体服务中的原生整合可以获得的真实数字。
发生了什么
2026年，Gaultier决定通过游戏直播推广男士香水。与Twitch品牌合作工作室和Springloaded Games的开发者一起，该品牌创建了Le Male Island——游戏《Let’s Build A Dungeon》中的一个特殊地点。
阿维纳什·考希克在谷歌工作了约16年，曾在Intuit和DirecTV担任领导职务，现任Human Made Machine首席策略师。他声称人工智能已能将代理费用削减25-75%。他呼吁营销人员立即重新审视合同，停止为机器完成的工作付费。本文将分析为何与SEO代理机构的旧合同失去意义，以及如何构建对双方都有利的新结构。
Платформы ещё не сошлись на единой модели монетизации AI-ответов, но та, у кого больше пользователей, уже строит инфраструктуру, работающую на органическом клик-поведении от цитирований. Игнорировать это рискованно.
«AI-авторитет» — это не ссылки, а частота упоминаний
Я попросил Теппера конкретизировать «AI-авторитет». Его ответ: это частота, с которой модель находит вас, доверяет вам и читает вас как актуальный источник, чтобы упомянуть в ответе на вопросы покупателей. Это не феномен тренировочных данных, потому что движки для исследования вендоров извлекают информацию в реальном времени.
Анализ Muck Rack (25 млн AI-цитированных ссылок) показал: сильнейший предиктор — не бэклинки, а упоминания в медиа (84% цитирований против 0,3% от платных размещений). Измерять нужно не «появились ли мы один раз». Теппер отметил: вероятность получить одинаковую AI-рекомендацию дважды для одного запроса — менее 1%. Один результат — шум.
Решение: регулярно запускать стабильный набор реальных запросов покупателей в ChatGPT, Perplexity и Google AI, и отслеживать долю голоса по упоминаниям бренда в тексте ответа.
Разрушится ли это так же, как органическая видимость Google? Вероятно, частично
SEO-специалисты заслужили шрамы: строили органику годами, а потом реклама и AI Overviews откусывали от неё. Я спросил, почему AI-цитирования должны быть иначе. «Вероятно, они частично разрушатся, — ответил Теппер. — Реклама уже появляется примерно в четверти результатов AI Overviews, год назад было около 5%».
Что делать прямо сейчас
Совет Теппера не требует бюджета.
Первое: проведите аудит сами
Напишите 15-20 вопросов, которые реальный покупатель введёт в чат-бот (сравнения, «лучший X для Y», «как выбрать»), и задайте их в ChatGPT, Perplexity и Google AI Mode. Отметьте, где появляетесь вы, где конкурент, а где поле пусто. Это займёт день и покажет реальную стартовую позицию.
Второе: гонитесь за упоминаниями, а не за ссылками
Поскольку большинство изменений в AI-ответах происходит от упоминаний, а не бэклинков, самый эффективный ход — попасть в сторонние статьи сравнений, обзоры и категорийные дайджесты, из которых модели извлекают информацию.
Третье: проверьте robots.txt сегодня
Многие бренды технически невидимы, потому что случайно блокируют GPTBot, ClaudeBot или PerplexityBot. Исправить — 10 минут, бесплатно.
Одна цифра, к которой стоит относиться с осторожностью
Прогноз eMarketer: расходы на AI-поисковую рекламу в США вырастут с ~$1 млрд в 2025 году до $2,08 млрд в этом и до $25,9 млрд к 2029 году (13,6% всех расходов на поисковую рекламу). Это реальная цифра от авторитетного источника, но это прогноз, основанный на допущениях о принятии платформ и форматах shoppable ads.
Аналитики eMarketer отмечают: если AI-ответы продолжат подавлять клики, реклама может не дать ожидаемого трафика, и Google может замедлить монетизацию до прояснения экономики. Truist прогнозирует доход OpenAI от рекламы в $30 млрд к 2030 году. Воспринимайте $26 млрд как правдоподобную середину, а не установленный факт.
Ищете самый дешёвый CPM для масштабной кампании на узнаваемость в 2026 году? Мы составили рейтинг каналов, где можно купить тысячи показов по минимальной цене без потери качества аудитории. От плашек на коротких видео до нишевых подкастов — разбираем, где реально сэкономить, а где низкая цена оборачивается пустыми цифрами.
Каналы с дешёвым CPM — это рекламные поверхности, где компания может купить тысячу показов по низкой цене и при этом сохранить приемлемое качество аудитории. В 2026 году один из самых дешёвых вариантов — плашки на коротких видео. В СНГ цена может быть около 0,03–0,10 доллара за тысячу показов, то есть примерно 35–100 долларов за миллион показов.
Самая низкая цена сама по себе не гарантирует хороший результат. Для кампании на узнаваемость важно, чтобы показы были настоящими, ролики не дублировались, подозрительные публикации отсекались, а компания получала понятный отчёт.
По данным АРИР и Data Insight, интерактивная реклама стала главным драйвером рынка: участники исследования прогнозировали её долю в рекламных расходах компаний на уровне 56% в 2025 году, а также отмечали рост интереса к новым форматам, алгоритмизации закупок, рекламе у авторов и видеорекламе.
Методология рейтинга
Каналы ниже ранжированы по трём признакам:
Критерий
Что означает
Цена
Сколько стоит тысяча и миллион показов
Масштаб
Можно ли быстро купить большой охват
Контроль качества
Есть ли защита от накруток, дублей и неподходящего окружения
Важно: цены ниже — это рабочие ориентиры, а не универсальный прайс. Итог зависит от страны, тематики, языка, требований к размещению, объёма бюджета и качества проверки.
Канал №1. Плашки на коротких видео
Плашки на коротких видео — самый сильный канал для дешёвого массового охвата. Формат простой: баннер с сообщением компании размещается на большом количестве коротких роликов.
Для СНГ рабочий ориентир — примерно 0,03–0,10 доллара за тысячу показов, или 35–100 долларов за миллион показов. Более частая вилка для обычных кампаний — 35–60/70 долларов за миллион показов. Для США цена выше: примерно 200–500 долларов за миллион показов.
Бриф — основа процесса. Чем точнее исходное задание, тем меньше мусорных вариантов создаст ИИ.
Блок
Что указать
Продукт
Что рекламируем и в чём польза
Аудитория
Кто должен понять сообщение
Цель
Узнаваемость, установка, покупка, заявка
Стиль
Спокойный, дерзкий, экспертный, развлекательный
Запреты
Темы, слова, образы, визуальные решения
Заявления
Что можно говорить о продукте, а что нельзя
Фирменные материалы
Логотип, цвета, шрифты, примеры
Раскрытие ИИ
Где и как нужно отмечать синтетический контент
Площадки
TikTok, Reels, Shorts, приложения, сайт
В VibeVO бриф должен быть достаточно конкретным, чтобы его можно было быстро передать в производство на большой объём. Чем яснее бренд описывает задачу, тем быстрее авторы и ИИ-инструменты начинают создавать полезные варианты.
Пример:
Нужны короткие ролики с маскотом для приложения. Маскот должен объяснять три выгоды: экономия времени, простота и удобство. Нужны варианты для русскоязычной аудитории, без финансовых обещаний, в лёгком разговорном стиле. Первый объём — 100 материалов.
Шаг 2. Творческое направление — за человеком
Творческое направление нельзя полностью отдавать ИИ. Человек должен решить:
какую мысль пользователь должен понять за первые секунды;
какой образ бренда нужен;
что будет главным входом в ролик;
какой конфликт или польза лежит в основе сообщения;
какие варианты стоит тестировать;
где проходит граница допустимого.
McKinsey отмечает, что компании с лучшими результатами от ИИ чаще перестраивают рабочие процессы и имеют понятные правила, когда результат ИИ должен пройти человеческую проверку. Для AI-продакшна это ключевой принцип: ценность появляется не от инструмента, а от процесса вокруг него.
Шаг 3. Генерация ИИ
После творческого направления начинается генерация. Здесь создаются:
тексты и короткие сценарии;
изображения;
фоны;
персонажи;
говорящие лица;
озвучки;
варианты баннеров;
сцены;
дополнительные кадры;
версии на разных языках.
На этом шаге важно не пытаться сразу получить финальный материал. Цель генерации — дать набор вариантов, из которых редактор и творческий руководитель выберут сильные.
