Что говорят исследования о влиянии нейропоиска на цифровой маркетинг
Нейросети быстро меняют то, как люди ищут информацию, сравнивают продукты и принимают решения. Все чаще пользователь начинает путь не с классического поиска Google, а с вопроса к ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity или другому AI-сервису.
Для маркетинга это принципиальное изменение. Если раньше основная борьба шла за позиции в поисковой выдаче и переход пользователя на сайт, то теперь появляется новая точка конкуренции — присутствие бренда в ответах и рекомендациях нейросетей.
В профессиональной среде это изменение уже описывают через новые понятия: AI Search, нейропоиск, GEO, AI Visibility, AI Referral Traffic, LLM Optimization. Но за всеми этими терминами стоит более важный вопрос:
Становятся ли нейросети новым маркетинговым каналом?
Чтобы ответить на него, мы проанализировали 15 западных исследований 2024–2026 годов о влиянии генеративного ИИ на поиск, SEO, органический трафик, конверсии и путь пользователя к покупке. В обзор вошли данные Stanford HAI, Similarweb, Pew Research Center, University of Washington, Adobe Analytics, BrightEdge, SparkToro, Ahrefs, MIT Sloan, Boston Consulting Group, 6sense и других источников.
Что рассматривается в статье
В статье последовательно разбираются пять признаков формирования нового маркетингового канала:
| Признак | Что меняется |
|---|---|
| Новая точка входа | Пользователи начинают поиск информации в ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity и других AI-сервисах |
| Фокус внимания | Все больше ответов пользователь получает внутри AI-интерфейса без перехода на сайт |
| Качество аудитории | AI приводит более подготовленных пользователей, которые уже находятся на этапе выбора |
| Путь пользователя | Часть Customer Journey переносится внутрь генеративных моделей |
| Маркетинговая инфраструктура | Появляются GEO, AI Visibility, AI Referral Traffic и новые KPI |
Методология
Это исследовательское эссе основано на качественном анализе 15 западных исследований, опубликованных в 2024–2026 годах. В обзор включены академические работы, аналитические отчеты и отраслевые исследования, связанные с генеративным поиском, SEO, AI Overview, органическим трафиком, конверсиями и поведением пользователей.
При отборе источников использовались три критерия:
- авторитетность организации или исследовательской команды;
- наличие эмпирических данных или измеримых выводов;
- прямая связь исследования с поиском, цифровым маркетингом, трафиком, конверсиями или Customer Journey.
Эта статья не претендует на академический метаанализ. Ее задача — обобщить наиболее значимые исследования и проверить гипотезу: можно ли уже сегодня говорить о рождении нового маркетингового канала на базе генеративного ИИ?
Тезис №1. Пользователи начинают искать информацию через нейросети
Любой маркетинговый канал начинается с аудитории. Поэтому первый вопрос исследования звучит следующим образом:
Начинают ли пользователи использовать генеративный ИИ как самостоятельную отправную точку поиска информации?
Еще несколько лет назад ответ был бы отрицательным. ChatGPT воспринимался прежде всего как инструмент для генерации текста, а поиск информации по-прежнему ассоциировался с Google и другими поисковыми системами. Однако исследования последних двух лет показывают, что ситуация начинает меняться.
Что показывают исследования
Одним из наиболее авторитетных источников данных является Stanford AI Index Report 2025. Согласно отчету, уже 78% организаций используют искусственный интеллект, тогда как годом ранее этот показатель составлял 55%. Частные инвестиции в генеративный ИИ достигли 33,9 млрд долларов, что свидетельствует о переходе технологии из экспериментальной стадии в фазу массового внедрения.
Сам по себе этот показатель еще не говорит об изменении пользовательского поведения. Он показывает, что генеративный ИИ перестал быть нишевой технологией и стал частью современной цифровой экономики.
Гораздо важнее результаты исследования Similarweb. В отчете From Platforms to Pathways аналитики компании зафиксировали более 1,1 млрд переходов с генеративных AI-платформ на внешние сайты всего за один месяц. При этом объем AI Referral Traffic вырос на 357% по сравнению с предыдущим годом. Впервые генеративные модели начали выполнять функцию самостоятельного источника пользовательского трафика.
Еще один важный вывод следует из того же исследования. Несмотря на стремительный рост генеративных сервисов, около 95% пользователей ChatGPT продолжают активно пользоваться Google. Иными словами, генеративный ИИ пока не заменяет поисковые системы. Он развивается параллельно с ними, постепенно забирая на себя часть пользовательских сценариев.
Почему это важно
На первый взгляд может показаться, что речь идет лишь о появлении еще одного источника переходов. Однако история цифрового маркетинга показывает, что именно так обычно и появляются новые каналы взаимодействия с аудиторией.
Социальные сети сначала воспринимались как площадки для общения, затем стали источником новостей, позже — инструментом продвижения, а сегодня являются одним из крупнейших каналов привлечения аудитории. Похожую эволюцию прошли и маркетплейсы. Долгое время они считались лишь дополнительными торговыми площадками, однако теперь миллионы пользователей начинают поиск товаров именно там, минуя традиционные поисковые системы.
Судя по результатам исследований, генеративный ИИ проходит похожий этап развития. Он перестает быть исключительно инструментом для создания текста и постепенно становится новой точкой входа в интернет.
Что это означает для бизнеса
Для маркетинга это изменение имеет стратегическое значение. На протяжении последних двадцати лет главным вопросом было:
«Как привести пользователя на сайт?»
Сегодня к нему постепенно добавляется новый:
«Как сделать так, чтобы пользователь впервые узнал о компании через генеративную модель?»
Если эта тенденция сохранится, компаниям придется конкурировать не только за место в поисковой выдаче Google, но и за присутствие в ответах ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity и других AI-сервисов. Именно отсюда начинается развитие новых направлений цифрового маркетинга — оптимизации под генеративный поиск (GEO), видимости в нейропоиске (AI Visibility) и аналитики переходов из генеративных моделей (AI Referral Traffic).
Ключевой вывод
Первый признак формирования нового маркетингового канала уже можно наблюдать. Пользователи начинают использовать генеративные модели как самостоятельную точку входа для поиска информации. Пока этот канал существует рядом с классическими поисковыми системами, а не вместо них. Однако именно так исторически начиналось развитие большинства новых цифровых каналов — сначала они дополняли существующие механизмы, а затем постепенно меняли привычное поведение пользователей.
Исследования, использованные в разделе
| Исследование | Ключевой вывод | Ссылка |
|---|---|---|
| Stanford AI Index Report 2025 | 78% организаций используют искусственный интеллект; инвестиции в генеративный ИИ достигли $33,9 млрд, что свидетельствует о массовом внедрении технологии. | https://hai.stanford.edu/ai-index |
| From Platforms to Pathways: Gen AI Journeys (Similarweb) | Более 1,1 млрд переходов с генеративных AI-платформ на внешние сайты за месяц; AI Referral Traffic вырос на 357% за год. | https://www.similarweb.com/corp/reports/ |
| Generative AI User Behavior (Similarweb) | Около 95% пользователей ChatGPT продолжают пользоваться Google. Генеративный ИИ пока дополняет поиск, а не заменяет его. | https://www.similarweb.com/corp/reports/ |
Тезис №2. Нейросети меняют внимание пользователей раньше, чем трафик
Если первый тезис показал, что пользователи начинают использовать генеративные модели как новую точку входа в интернет, то возникает следующий вопрос:
Что происходит после того, как человек задает вопрос искусственному интеллекту?
Когда говорят о влиянии генеративного ИИ на SEO, чаще всего обсуждают падение органического трафика. Однако исследования показывают, что это вторичный эффект. Прежде чем уменьшается количество переходов на сайты, меняется сам способ потребления информации. Пользователь все чаще получает ответ непосредственно в том интерфейсе, где задал вопрос, не переходя к первоисточнику.
Именно поэтому снижение трафика следует рассматривать не как причину происходящих изменений, а как их следствие.
Что показывают исследования
Одно из наиболее показательных исследований на эту тему провел Pew Research Center. Исследователи сравнили поведение пользователей Google в двух сценариях: когда в поисковой выдаче присутствовал AI Overview и когда генеративный ответ отсутствовал.
Результаты оказались весьма показательными. Если AI Overview не отображался, пользователи переходили по органическим ссылкам примерно в 15% случаев. Когда же поисковая система сразу предлагала готовый ответ, вероятность перехода снижалась примерно до 8%. Иными словами, наличие AI Overview почти вдвое уменьшало вероятность того, что пользователь откроет внешний сайт.
Похожие результаты получила команда University of Washington. Используя квазиэкспериментальную методологию, исследователи обнаружили снижение посещаемости информационных страниц примерно на 15% после появления AI Overviews. Хотя величина эффекта зависит от тематики запросов, общий вывод остается неизменным: часть пользовательского внимания начинает оставаться внутри поисковой системы.
Эти выводы хорошо дополняет исследование SparkToro. По данным компании, уже сегодня лишь около 37% поисковых запросов Google заканчиваются переходом на внешний сайт. Большинство пользователей получают необходимую информацию непосредственно в поисковой выдаче. Генеративный ИИ не создал эту тенденцию, но значительно ускорил ее развитие.
Все три исследования независимо друг от друга описывают один и тот же процесс. Пользователь все чаще получает ответ там же, где задал вопрос, а необходимость переходить по ссылкам постепенно снижается.
Почему это важно
На первый взгляд может показаться, что речь идет исключительно о снижении органического трафика. Однако подобная интерпретация описывает лишь последствия происходящих изменений.
На протяжении последних двадцати лет поисковые системы выполняли роль посредника между пользователем и сайтом. Они помогали найти наиболее релевантный источник информации, после чего человек самостоятельно изучал материалы, сравнивал различные точки зрения и формировал собственные выводы.
Генеративный поиск меняет эту модель. Теперь поиск информации, анализ источников и подготовка ответа происходят внутри одного интерфейса. Пользователь получает не перечень документов, а уже интерпретированную информацию.
Именно поэтому уменьшается количество переходов. Не потому, что интерес к информации снизился, а потому, что значительная часть потребности удовлетворяется еще до открытия сайта.
Фактически внимание пользователя начинает концентрироваться вокруг генеративной модели, а не вокруг поисковой выдачи.
Что это означает для бизнеса
Для маркетинга это изменение имеет стратегическое значение. На протяжении многих лет компании конкурировали за место в поисковой выдаче, поскольку именно оно определяло вероятность перехода пользователя на сайт.
Сегодня постепенно появляется новая точка конкуренции.
Пользователь все чаще формирует первое впечатление о компании не после перехода на сайт, а в момент знакомства с ответом генеративной модели. Это означает, что объектом конкуренции становится уже не только позиция в поисковой выдаче, но и присутствие бренда в AI-ответе.
Если эта тенденция сохранится, компаниям придется думать не только о том, как занять высокие позиции в Google, но и о том, как сделать так, чтобы генеративные модели использовали достоверную информацию о компании и рекомендовали именно ее продукты.
Именно поэтому сегодня начинают активно развиваться новые направления цифрового маркетинга — оптимизация под генеративный поиск (GEO), видимость в нейропоиске (AI Visibility) и анализ присутствия бренда в ответах искусственного интеллекта.
Ключевой вывод
Второй признак формирования нового маркетингового канала заключается в изменении пользовательского внимания.
Исследования Pew Research Center, University of Washington и SparkToro показывают, что все больше пользователей получают ответы непосредственно внутри AI-интерфейсов. Снижение органического трафика становится не причиной этих изменений, а их закономерным следствием.
Именно поэтому второй вывод исследования можно сформулировать следующим образом:
Генеративный ИИ сначала меняет внимание пользователей, а уже затем — структуру цифрового трафика.
Исследования, использованные в разделе
| Исследование | Ключевой вывод | Ссылка |
|---|---|---|
| Google Users Are Less Likely to Click on Links When an AI Summary Appears (Pew Research Center, 2025) | При появлении AI Overview вероятность перехода по органическим ссылкам снижается примерно с 15% до 8%. | https://www.pewresearch.org/short-reads/2025/07/22/google-users-are-less-likely-to-click-on-links-when-an-ai-summary-appears-in-the-results/ |
| Impact of AI Search Summaries on Website Traffic (University of Washington, 2026) | После появления AI Overviews посещаемость информационных страниц снизилась примерно на 15%. | https://arxiv.org/abs/2602.18455 |
| Zero-Click Search Study (SparkToro + Datos, 2024) | Лишь около 37% поисковых запросов Google заканчиваются переходом на внешний сайт, что отражает рост модели Zero-Click Search. | https://sparktoro.com/blog/in-2026-less-than-one-third-of-google-searches-still-send-a-click/ |
Тезис №3. Генеративный ИИ приводит не просто новый трафик — он приводит более подготовленную аудиторию
Первые два тезиса показали, что пользователи начинают использовать генеративные модели как новую точку входа в интернет и все чаще получают ответы непосредственно внутри AI-интерфейсов. Однако для бизнеса существует вопрос значительно важнее.
Как ведут себя пользователи, пришедшие из генеративных AI-сервисов?
На протяжении многих лет эффективность цифрового маркетинга оценивалась прежде всего объемом привлеченного трафика. Однако маркетологи давно знают простую закономерность: не все посетители одинаково ценны. Тысяча случайных переходов может принести меньше продаж, чем сто пользователей, которые уже понимают свои потребности и находятся на этапе выбора.
Поэтому ключевой вопрос заключается не в том, сколько пользователей придет на сайт из ChatGPT или других генеративных сервисов, а в том, какого качества окажется эта аудитория.
Что показывают исследования
Одной из первых этот вопрос начала изучать Adobe Analytics. Компания анализирует более одного триллиона посещений американских сайтов электронной коммерции и располагает одной из крупнейших баз данных о поведении покупателей.
Весной 2025 года Adobe сообщила, что объем трафика из генеративных AI-сервисов вырос более чем на 1200% по сравнению с предыдущим годом. Но еще интереснее оказалось поведение пользователей.
Посетители, пришедшие из генеративных моделей, просматривали больше страниц, проводили на сайте больше времени и демонстрировали более высокий уровень вовлеченности. При этом их конверсия первоначально оставалась примерно на 9% ниже, чем у пользователей из традиционного поиска.
На первый взгляд это выглядело как слабое место нового канала. Однако аналитики Adobe предложили другое объяснение. Большинство пользователей в тот момент использовали ChatGPT и другие генеративные сервисы не для покупки, а для исследования рынка. Они сравнивали продукты, изучали характеристики, анализировали преимущества различных решений и только после этого переходили на сайты компаний.
Через год картина начала меняться. Согласно данным Adobe за первый квартал 2026 года, пользователи, пришедшие из генеративных сервисов, проводили на сайте на 48% больше времени, а в отдельных сегментах электронной коммерции их конверсия оказалась на 42% выше, чем у пользователей из традиционных источников.
Безусловно, эти результаты пока нельзя автоматически распространить на весь рынок. Однако они позволяют говорить о новой тенденции. По мере роста доверия к генеративным моделям меняется качество аудитории, которая приходит на сайты компаний.
Почему это важно
Причина этих изменений, на наш взгляд, достаточно очевидна.
До появления генеративного ИИ пользователь самостоятельно проходил весь путь исследования. Он искал информацию, открывал десятки сайтов, сравнивал характеристики, изучал обзоры и отзывы, а затем принимал решение.
Сегодня значительная часть этой работы переносится внутрь генеративной модели.
До перехода на сайт пользователь уже успевает определить свои требования, разобраться в основных различиях между продуктами, сократить список вариантов и сформировать предварительное мнение о брендах. Фактически сайт перестает быть местом исследования и все чаще становится местом подтверждения уже принятого решения.
Именно этим, вероятно, объясняется рост вовлеченности пользователей и постепенное улучшение конверсии AI-трафика. На сайт приходит не случайный посетитель, а человек, который уже выполнил значительную часть аналитической работы.
Что это означает для бизнеса
Для маркетинга это изменение имеет гораздо более серьезные последствия, чем может показаться на первый взгляд.
На протяжении многих лет эффективность цифровых каналов оценивалась количеством переходов. Однако исследования Adobe показывают, что в эпоху генеративного ИИ гораздо важнее становится степень готовности пользователя к покупке.
Представим типичную ситуацию. Руководитель компании спрашивает ChatGPT:
«Какая CRM лучше подойдет производственной компании среднего размера?»
Генеративная модель анализирует рынок и рекомендует несколько решений. Через день пользователь вводит название одного из брендов в Google, переходит на сайт и оставляет заявку.
С точки зрения аналитической системы такая конверсия будет записана как брендовый поиск или прямой переход.
Однако первое знакомство с компанией произошло значительно раньше — внутри генеративной модели.
Это означает, что влияние нейропоиска невозможно оценивать только количеством переходов на сайт. Генеративный ИИ начинает влиять на решение пользователя задолго до первого клика.
Ключевой вывод
Третий признак формирования нового маркетингового канала заключается в изменении качества аудитории.
Исследования Adobe Analytics показывают, что пользователи, пришедшие из генеративных сервисов, проводят на сайте больше времени, демонстрируют более высокую вовлеченность и по мере развития технологии начинают чаще совершать целевые действия.
Именно поэтому третий вывод исследования можно сформулировать следующим образом:
Генеративный ИИ приводит не просто новый трафик — он приводит более подготовленную аудиторию.
Исследования, использованные в разделе
| Исследование | Ключевой вывод | Ссылка |
|---|---|---|
| Adobe Analytics: AI Shopping Insights (2025) | AI-трафик вырос более чем на 1200%; пользователи из генеративных сервисов просматривали больше страниц и проводили больше времени на сайте, хотя первоначально их конверсия была примерно на 9% ниже. | https://business.adobe.com/resources/digital-insights.html |
| Adobe Analytics: AI Shopping Trends (2026) | Пользователи из генеративных сервисов проводили на сайте на 48% больше времени, а в отдельных категориях электронной коммерции их конверсия оказалась на 42% выше, чем у пользователей из традиционных источников. | https://business.adobe.com/resources/digital-insights.html |
Тезис №4. Генеративный ИИ меняет путь пользователя к покупке
Первые три тезиса показали, что генеративный ИИ становится новой точкой входа в интернет, меняет распределение внимания пользователей и приводит на сайты более подготовленную аудиторию. Однако все эти изменения являются частью более масштабного процесса.
Возникает следующий вопрос:
Что происходит с самим процессом принятия решения?
Именно здесь, на наш взгляд, происходят наиболее фундаментальные изменения. Генеративный ИИ меняет не только поиск информации — он начинает менять сам путь пользователя к покупке.
Что показывают исследования
На протяжении последних двадцати лет путь пользователя выглядел относительно одинаково. После возникновения потребности человек открывал поисковую систему, изучал сайты компаний, сравнивал продукты, читал обзоры и отзывы, а затем принимал решение.
Генеративный ИИ не отменяет этот путь. Но начинает выполнять значительную часть этой работы вместо пользователя.
Представим типичную ситуацию. Руководителю компании необходимо выбрать CRM-систему. Еще несколько лет назад он, скорее всего, изучил бы поисковую выдачу, прочитал несколько сравнительных обзоров, посмотрел рейтинги, сравнил функциональность различных решений и только после этого сформировал короткий список поставщиков.
Сегодня тот же процесс может выглядеть иначе.
Пользователь задает генеративной модели один вопрос:
«Подбери CRM для производственной компании с численностью сотрудников до 300 человек. Важно наличие ERP-интеграции, мобильного приложения и российского представительства.»
Через несколько секунд он получает сравнительный анализ, рекомендации и перечень наиболее подходящих решений. После этого остается лишь перейти на сайты двух или трех компаний, чтобы подтвердить уже сформированное мнение.
Именно этот сценарий начинают фиксировать сразу несколько исследований.
Согласно Buyer Experience Report компании 6sense, значительная часть B2B-пути проходит еще до первого контакта с продавцом. Покупатель самостоятельно определяет требования, изучает рынок, сравнивает решения и формирует короткий список поставщиков. Генеративный ИИ не создает этот этап, но заметно сокращает время, необходимое для его прохождения.
Похожий вывод делает Boston Consulting Group в исследовании Agentic Commerce. Аналитики отмечают, что пользователь постепенно перестает искать информацию и начинает ставить задачи. Вместо запроса «лучшие CRM» он просит подобрать решение под конкретные требования бизнеса. Искусственный интеллект берет на себя часть аналитической работы, которую раньше выполнял сам пользователь.
К аналогичным выводам приходят исследователи MIT Sloan. По их мнению, генеративный поиск отличается от классического не количеством найденных ссылок, а тем, что модель самостоятельно ищет информацию, оценивает источники, сравнивает альтернативы и формирует предварительные выводы. Пользователь получает уже интерпретированную информацию, а не набор документов для самостоятельного изучения.
Почему это важно
Все рассмотренные исследования описывают один и тот же процесс.
Раньше маркетинговое взаимодействие начиналось после перехода пользователя на сайт. Именно там он знакомился с продуктом, изучал характеристики, сравнивал предложения и принимал решение.
Теперь все чаще происходит обратное.
Сначала генеративная модель помогает человеку разобраться в рынке, определить критерии выбора и сформировать предварительное мнение. И только затем пользователь открывает сайт конкретной компании.
Другими словами, сайт постепенно перестает быть местом исследования. Все чаще он становится местом проверки уже сформированного решения.
Именно поэтому генеративный ИИ начинает влиять на маркетинг значительно раньше первого клика.
Что это означает для бизнеса
Для бизнеса это изменение имеет стратегическое значение.
На протяжении многих лет главным вопросом цифрового маркетинга было:
«Как привести пользователя на сайт?»
Сегодня к нему постепенно добавляется другой вопрос:
«Как сделать так, чтобы генеративная модель рекомендовала именно наш бренд?»
Если первое знакомство с компанией происходит внутри AI-интерфейса, то именно там начинает формироваться доверие, возникает интерес и складывается первое впечатление о продукте.
Это означает, что компаниям становится недостаточно просто создавать качественный сайт или занимать высокие позиции в поисковой выдаче. Все большее значение приобретают полнота информации о бренде, экспертность контента, цифровая репутация и качество источников, на которые опираются генеративные модели.
Именно поэтому сегодня начинают активно развиваться новые направления цифрового маркетинга — оптимизация под генеративный поиск (GEO), оптимизация под системы ответов (AEO) и оптимизация под большие языковые модели (LLM Optimization).
Ключевой вывод
Четвертый признак формирования нового маркетингового канала заключается в изменении пути пользователя к покупке.
Исследования 6sense, Boston Consulting Group и MIT Sloan показывают, что генеративный ИИ постепенно берет на себя значительную часть аналитической работы, которую раньше выполнял сам пользователь. В результате первое взаимодействие с брендом все чаще происходит еще до посещения сайта.
Именно поэтому четвертый вывод исследования можно сформулировать следующим образом:
Генеративный ИИ меняет не только поиск информации, но и сам путь пользователя к покупке. Конкуренция постепенно смещается от борьбы за клик к борьбе за рекомендацию.
Исследования, использованные в разделе
| Исследование | Ключевой вывод | Ссылка |
|---|---|---|
| Buyer Experience Report (6sense) | Значительная часть B2B-пути проходит до первого контакта с продавцом; генеративный ИИ ускоряет самостоятельное исследование рынка. | https://6sense.com/resources/ |
| Agentic Commerce (Boston Consulting Group) | Пользователи переходят от поиска информации к постановке задач генеративным моделям, делегируя AI аналитическую работу. | https://www.bcg.com/publications |
| The Rise of AI Search (MIT Sloan / Boston University) | Генеративный поиск берет на себя поиск информации, сравнение альтернатив и синтез выводов, меняя процесс принятия решений. | https://arxiv.org/abs/2602.13415 |
Тезис №5. Вокруг генеративного ИИ формируется новая маркетинговая инфраструктура
Первые четыре тезиса показали, что генеративный ИИ постепенно меняет практически все ключевые элементы цифрового маркетинга: точку входа пользователя, распределение внимания, качество аудитории и сам процесс принятия решения. Возникает закономерный вопрос:
Можно ли считать эти изменения появлением нового маркетингового канала или речь идет лишь о временном технологическом тренде?
История цифрового маркетинга показывает, что каждый новый канал проходит похожий путь развития. Сначала появляется новая пользовательская привычка. Затем начинают формироваться специализированные инструменты, профессиональные компетенции, новые показатели эффективности и собственная исследовательская повестка. Именно так развивались поисковый маркетинг, социальные сети, мобильная реклама и маркетплейсы. Со временем вокруг каждого из них возникала самостоятельная экосистема.
Похожие процессы мы наблюдаем сегодня и в отношении генеративного ИИ. Практически одновременно с ростом популярности AI Search появляются новые подходы к оптимизации — Generative Engine Optimization (GEO), Answer Engine Optimization (AEO) и LLM Optimization. Если классическое SEO было ориентировано на позиции сайта в поисковой выдаче, то новые методы сосредоточены на другой задаче — сделать так, чтобы бренд чаще появлялся в ответах генеративных моделей и использовался ими в качестве надежного источника информации.
Одновременно меняется и система оценки эффективности. Наряду с привычными SEO-показателями начинают использоваться новые метрики: видимость бренда в ответах ИИ, частота цитирования источников генеративными моделями, объем переходов из AI-сервисов и доля рекомендаций бренда в ответах нейросетей. Пока эти показатели еще не стали отраслевым стандартом, однако именно они постепенно позволяют оценивать ту часть маркетингового влияния, которая остается невидимой для классических моделей веб-аналитики.
Еще одним важным признаком становится формирование новой профессиональной специализации. Уже сегодня появляются сервисы, которые анализируют присутствие брендов в генеративных моделях, агентства предлагают услуги по оптимизации под AI Search, а исследовательские центры публикуют работы, посвященные влиянию генеративного поиска на цифровой маркетинг. Другими словами, развивается не только технология, но и профессиональная среда вокруг нее.
Все эти процессы трудно объяснить как краткосрочную реакцию рынка на очередную технологическую новинку. Скорее, они напоминают ранние этапы развития SEO или маркетинга в социальных сетях, когда сначала менялось поведение пользователей, а затем постепенно формировалась новая индустрия со своими инструментами, специалистами, методиками и правилами работы.
Ключевой вывод
Пятый признак формирования нового маркетингового канала заключается в появлении собственной инфраструктуры.
Новые методы оптимизации, специализированные метрики, профессиональные компетенции и растущий объем исследований показывают, что генеративный ИИ постепенно перестает быть просто технологией. Вокруг него формируется самостоятельная маркетинговая экосистема, развитие которой во многом повторяет путь, ранее пройденный поисковыми системами, социальными сетями и маркетплейсами.
Появление собственной инфраструктуры — один из наиболее убедительных признаков того, что генеративный ИИ постепенно превращается в самостоятельный маркетинговый канал.
Исследования и материалы, использованные в разделе
| Исследование | Ключевой вывод | Ссылка |
|---|---|---|
| Generative Engine Optimization (GEO) (Princeton University и др., 2024) | Впервые предложена концепция оптимизации контента для генеративных поисковых систем и экспериментально показано, что на вероятность цитирования AI можно влиять. | https://arxiv.org/abs/2311.09735 |
| Google Search Central | Появление AI Overviews и развитие генеративного поиска формируют новые требования к качеству и структуре контента. | https://developers.google.com/search |
| Ahrefs, Semrush, Similarweb (2024–2025) | Крупнейшие SEO-платформы начали развивать инструменты для анализа AI-трафика, видимости брендов и генеративного поиска, что отражает формирование нового направления цифровой аналитики. | https://ahrefs.com / https://www.semrush.com / https://www.similarweb.com |
Итоги исследования
В начале статьи был поставлен простой, но принципиальный вопрос: можно ли рассматривать генеративный искусственный интеллект как новый маркетинговый канал, или речь идет лишь о развитии существующих инструментов поиска?
Анализ исследований позволяет сделать осторожный, но достаточно последовательный вывод.
Во-первых, генеративный ИИ становится самостоятельной точкой входа в интернет. Пользователи все чаще начинают поиск информации не с традиционной поисковой системы, а с диалога с AI-моделью. При этом генеративный поиск пока не заменяет Google, а существует рядом с ним, постепенно занимая собственную нишу.
Во-вторых, меняется распределение пользовательского внимания. Исследования показывают, что все больше ответов пользователи получают непосредственно внутри AI-интерфейсов. В результате снижается количество переходов на сайты, однако это следует рассматривать не как причину изменений, а как их закономерное следствие.
В-третьих, изменяется качество аудитории. Пользователи, пришедшие из генеративных сервисов, все чаще оказываются лучше подготовлены к принятию решения. Они проводят на сайте больше времени, глубже изучают предложения и, по мере развития технологии, демонстрируют более высокую вероятность совершения целевых действий.
В-четвертых, меняется сам путь пользователя к покупке. Генеративные модели начинают выполнять значительную часть аналитической работы, которая раньше требовала самостоятельного поиска информации, сравнения источников и изучения рынка. В результате первое взаимодействие с брендом все чаще происходит еще до открытия сайта компании.
Наконец, вокруг этих изменений постепенно формируется собственная маркетинговая инфраструктура. Появляются новые методы оптимизации, новые показатели эффективности, специализированные сервисы, исследовательские направления и профессиональные компетенции. История цифрового маркетинга показывает, что именно такие процессы сопровождали становление поискового маркетинга, социальных сетей и маркетплейсов.
Разумеется, пока преждевременно утверждать, что генеративный ИИ полностью изменит цифровой маркетинг или вытеснит существующие каналы привлечения аудитории. Большинство исследований охватывают лишь первые годы массового распространения генеративных моделей, а многие наблюдаемые тенденции еще требуют подтверждения на более длинных временных горизонтах. Однако совокупность имеющихся данных уже позволяет говорить о начале структурных изменений, а не об очередном краткосрочном технологическом тренде.
Главный вывод этого исследования заключается в том, что маркетинг постепенно перестает конкурировать только за клик. Все большее значение приобретает конкуренция за присутствие бренда в рекомендациях генеративных моделей, поскольку именно там все чаще формируется первое представление пользователя о компании, продукте или услуге.
Если эта тенденция сохранится, ближайшие годы могут стать для цифрового маркетинга такими же переломными, какими когда-то стали появление поисковых систем, социальных сетей и мобильного интернета. И тогда главным вопросом для бизнеса станет уже не только «Как привлечь пользователя на сайт?», а «Как сделать так, чтобы искусственный интеллект рекомендовал именно наш бренд?»
Именно поэтому генеративный ИИ стоит рассматривать не просто как новую технологию, а как начало формирования новой маркетинговой среды, правила которой только начинают складываться.
Приложение 1. Практические рекомендации для бизнеса
Если выявленные в исследовании тенденции сохранятся, компаниям стоит уже сегодня начать адаптировать свои маркетинговые стратегии. Пока генеративный ИИ находится на раннем этапе развития, это дает возможность занять сильные позиции раньше конкурентов.
1. Расширьте систему маркетинговой аналитики
Не ограничивайтесь традиционными SEO-показателями. Помимо органического трафика имеет смысл отслеживать:
- переходы из генеративных AI-сервисов;
- видимость бренда в ответах генеративных моделей;
- частоту упоминания компании в ChatGPT, Gemini, Claude и Perplexity;
- источники, на которые опираются генеративные модели;
- динамику AI Referral Traffic.
2. Создавайте контент, ориентированный не только на пользователей, но и на генеративные модели
Исследования показывают, что генеративные модели чаще используют материалы, которые отличаются:
- глубиной раскрытия темы;
- логичной структурой;
- актуальностью;
- ссылками на авторитетные исследования;
- понятной терминологией;
- высокой экспертностью.
3. Работайте над цифровой репутацией
Если первое знакомство пользователя с компанией происходит внутри AI-интерфейса, качество информации о бренде становится стратегическим фактором.
Важно:
- регулярно обновлять информацию на официальном сайте;
- публиковать экспертные материалы;
- участвовать в отраслевых исследованиях;
- увеличивать присутствие в авторитетных источниках.
4. Пересмотрите подход к маркетинговой аналитике
Классические модели атрибуции фиксируют только последний клик. Однако генеративный ИИ начинает влиять на решение значительно раньше.
Поэтому компаниям стоит учитывать влияние AI на более ранних этапах пользовательского пути.
5. Рассматривайте генеративный ИИ как новый маркетинговый канал
Компании, которые раньше других начнут работать с присутствием бренда в генеративных моделях, могут получить долгосрочное конкурентное преимущество по мере роста аудитории AI Search.
Приложение 2. Исследования, использованные в статье
| Исследование | Основной вывод | Ссылка |
|---|---|---|
| Stanford AI Index Report 2025 | 78% организаций уже используют ИИ; объем частных инвестиций в генеративный ИИ достиг 33,9 млрд долларов, что свидетельствует о переходе технологии к стадии массового внедрения. | Stanford AI Index Report 2025 |
| Similarweb — AI Referral Traffic Report | Зафиксировано более 1,1 млрд переходов с генеративных AI-платформ на внешние сайты за месяц; AI Referral Traffic вырос на 357% за год. | Similarweb AI Referral Traffic Report |
| Pew Research Center — Google Users Are Less Likely to Click on Links When an AI Summary Appears | При появлении AI Overview вероятность перехода по органическим ссылкам снижается примерно с 15% до 8%. | Исследование Pew Research Center |
| Impact of AI Search Summaries on Website Traffic (University of Washington) | После появления AI Overviews посещаемость информационных страниц снизилась примерно на 15%. | Статья на arXiv |
| SparkToro — Zero-Click Search Study | Большая часть поисковых запросов Google завершается без перехода на внешний сайт, что отражает долгосрочный рост Zero-Click Search. | SparkToro Zero-Click Search Study |
| Adobe Analytics — AI Shopping Insights (2025) | Трафик из генеративных AI-сервисов вырос более чем на 1200%; пользователи демонстрируют более высокую вовлеченность. | Adobe AI Shopping Insights (2025) |
| Adobe Analytics — AI Shopping Trends (2026) | AI-аудитория проводит на сайте больше времени и в ряде категорий показывает более высокую конверсию по сравнению с традиционными источниками. | Adobe Digital Insights |
| 6sense Buyer Experience Report | Значительная часть B2B-пути проходит до первого контакта с продавцом; покупатели самостоятельно исследуют рынок и формируют короткий список поставщиков. | 6sense Buyer Experience Report |
| Boston Consulting Group — Agentic Commerce | Пользователи переходят от поиска информации к постановке задач генеративным моделям, делегируя AI аналитическую работу. | BCG Agentic Commerce |
| The Rise of AI Search: Implications for Information Markets and Human Judgement at Scale (MIT Sloan / Boston University) | Генеративный поиск меняет информационные рынки, берет на себя поиск, анализ и синтез информации, влияя на процесс принятия решений. | Статья на arXiv |
| Generative Engine Optimization (Princeton University и др.) | Впервые предложена концепция GEO и экспериментально показано, что вероятность цитирования материалов генеративными моделями можно повышать с помощью оптимизации контента. | Generative Engine Optimization (arXiv) |
| Google Search Central | Документация Google по AI Overviews и требованиям к качеству контента для современных поисковых систем. | Google Search Central |
Приложение 3. Словарь основных терминов
| Термин | Определение |
|---|---|
| Генеративный поиск | Поиск, при котором пользователь получает готовый ответ, сформированный искусственным интеллектом, а не список ссылок на документы. |
| Нейропоиск | Обобщающее название поисковых систем нового поколения, использующих большие языковые модели для поиска, анализа и генерации ответов. |
| Видимость бренда в ИИ | Частота, с которой генеративные модели упоминают компанию, продукт или услугу в своих ответах. |
| Переходы из AI-сервисов | Посещения сайта, пришедшие из ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity и других генеративных платформ. |
| Оптимизация под генеративный поиск (GEO) | Комплекс методов, направленных на повышение вероятности использования материалов сайта генеративными поисковыми системами. |
| Оптимизация под системы ответов (AEO) | Подготовка контента для сервисов, которые сразу формируют готовый ответ пользователю без традиционной поисковой выдачи. |
| Оптимизация под большие языковые модели (LLM Optimization) | Работа с контентом, структурой данных и цифровой репутацией компании для повышения ее представленности в ответах больших языковых моделей. |
| Частота цитирования | Показатель, отражающий, насколько часто генеративные модели используют материалы компании при формировании ответов. |
| Нулевой клик (Zero-Click Search) | Сценарий, при котором пользователь получает необходимую информацию непосредственно в поисковой системе или AI-интерфейсе, не переходя на внешний сайт. |
| Путь пользователя к покупке (Customer Journey) | Последовательность этапов, которые проходит пользователь от возникновения потребности до принятия решения о покупке. |
