Цифровая среда изменилась навсегда и коренным образом. Доля Google на рынке поисковых систем уже упала с 93,37% в 2023 году до 89,34% в 2025 году. Схожая тенденция заметна в том, что пользователи поколения Z обходят традиционные поисковые системы и используют для поиска контента платформы социальных сетей . Поэтому мы уверены, что онлайн-исследование и поисковое поведение изменились с появлением ИИ-инструментов.
В новую эпоху маркетологи сталкиваются с новым ландшафтом поиска, усиленного ИИ, где ИИ-бот используется для поиска продуктов и оценки новых брендов. Этот сдвиг, как предсказывает Gartner, может означать потерю традиционными поисковыми системами почти 25% веб-трафика к 2026 году. Поэтому, если вы хотите продвигать продукты с помощью рекламы, новой площадкой для показа объявлений станут ИИ-поисковики. Именно поэтому маркетологам нужно переключить внимание с поисковой или медийной рекламы и больше сосредоточиться на создании PPC-объявлений для ИИ-поисковиков.
Это не постепенное обновление, а структурное переписывание поиска с серьёзными последствиями для платной рекламы. Реклама в ИИ-поисковиках меняет потребительский опыт и практику маркетинга, подрывая историческое господство Google и других традиционных методов поиска. Успех в новой среде требует стратегической гибкости, множества экспериментов и инвестиций в специфические AI-native стратегии.
Упадок традиционного господства и рост результатов на основе ИИ
Ландшафт традиционных поисковых систем переживает период кардинальных перемен. С ростом мощных ИИ-поисковиков бизнес вынужден пересматривать маркетинговые стратегии. По большинству запросов пользователей всё чаще привлекают платформы вроде ChatGPT, Gemini, Copilot, Perplexity и Claude, которые дают более персонализированные и прямые ответы, чем традиционные поисковики.
Тенденции широко указывают, что примерно 50% поисковых запросов Google уже включают ИИ-сводки, и эта доля, как ожидается, достигнет 75% к 2028 году. Клиенты начали целенаправленно искать ИИ-поисковики, и большинство ставят их на первое место среди цифровых источников для принятия решений о покупке.
Это принятие охватывает все поколения, но наиболее заметный сдвиг происходит у поколения Z, которое предпочитает для поиска соцсети вроде TikTok и Instagram. Такое изменение потребительского поведения означает, что традиционные поисковики уже зафиксировали падение первоначальных запросов на 9%. Эти данные подтверждаются и снижением доли Google на рынке поисковиков и её попыткой противостоять тренду собственными AI Overviews, которые теперь охватывают более миллиарда пользователей в месяц.
Это подтверждает, что мы наблюдаем фундаментальные изменения в цифровой рекламе. Реклама в ИИ-поисковиках теперь должна учитывать системы, где объявления бесшовно берутся из существующих кампаний (Search, Shopping, Performance Max и кампании приложений) и встраиваются прямо в ответы ИИ и диалоговые пути. Привычные нам годами страницы результатов поисковых систем (SERP) превращаются в новые поверхности, выглядящие и работающие иначе.
Путь принятия решения потребителем с ИИ
ИИ-поиск часто используется практически на всех этапах пути принятия решения потребителем. Более 70 процентов пользователей ИИ-поиска начали с вопросов на ранних этапах воронки, чтобы узнать о категории, бренде, продукте или услуге.
Если потребитель хочет узнать, какие кроссовки для кросс-тренинга лучшие, ИИ-поиск сразу помогает понять, что важно по цене, стилю и функциональности, какие бренды сильны в разных характеристиках, и найти модели с заметными отзывами. Потребитель может даже персонализировать поиск под свои параметры, например бюджет или цели тренировок. Для сравнения: чтобы прийти к похожему выводу в обычном поиске, потребителю пришлось бы просматривать обсуждения в сети, затем перебирать несколько сайтов отзывов и страниц товаров, обобщая информацию из трёх и более источников.
Последствия этой эффективности очевидны: 44 процента пользователей ИИ-поиска сообщают, что это их основной метод и предпочтительный источник информации, значительно больше, чем традиционный поиск (31 процент), сайты ритейлеров/брендов (9 процентов) или сайты отзывов (6 процентов).
Generative AI Engine Optimization (GEO): новый мандат
Поскольку потребители всё чаще принимают решения о покупке внутри ИИ-платформ, брендам, желающим победить, необходимо повышать видимость и позитивное восприятие не только в ИИ-сводках, но и на самой ИИ-платформе. Поэтому эволюция нашей концепции General AI Engine Optimization (GEO) необходима для стратегии. Всего несколько лет назад поисковая оптимизация (SEO) была центром маркетинговой стратегии, а теперь брендам нужно найти способ стать также частью любой интегрированной цифровой и маркетинговой стратегии, обеспечивающей охват в точках принятия решения потребителем.
Быть сильным брендом с исторически хорошими показателями больше не означает, что бренд сможет конкурировать в новом мире; видимость не гарантирована. Более того, лидерам рынка не гарантирована видимость в ИИ-поиске.
Почему бренды отсутствуют в результатах ИИ-поиска
Главное различие между SEO и GEO — в исходном материале. SEO всегда было сосредоточено на контенте, связанном с собственным сайтом бренда; однако собственный сайт бренда теперь составляет лишь 5–10% источников, на которые будет ссылаться ИИ-поиск. ИИ-поиск опирается на самый широкий и разнообразный набор источников для формирования результатов, включая партнёров и пользовательский контент (UGC). Эти источники будут существенно различаться у разных LLM, жёстко заданных элементов по географии, категории поиска и типу вопроса и, безусловно, будут меняться по мере улучшения LLM.
В крупных категориях, таких как кредитные карты, одежда, электроника и отели, некоторые ведущие бренды могут отсутствовать в отдельных ответах на ИИ-платформах поиска, например в Google AI Overview. Это значит, что у некоторых брендов доля в ИИ-поиске может быть ниже, чем в традиционном поиске и чем предполагает их общая доля рынка.
Брендам нужно учитывать две вещи, чтобы укрепиться в этом ландшафте источников: вопросы, которые задают потребители, и источники, которые на них отвечают. Кроме того, брендам нужно следить за развитием LLM. Лишь 16% брендов сейчас отслеживают эффективность в ИИ-поиске хоть сколько-нибудь систематически.
Инвестиции в GEO: дорожная карта из четырёх шагов.
Чтобы побеждать в эпоху ИИ-поиска, брендам нужно переосмыслить, как они структурируют, создают и усиливают свой контент. Четыре вещи могут помочь организациям успешно двигаться к GEO:
- Провести комплексную диагностику: Компаниям необходимо оценить текущую эффективность GEO, чтобы измерить потенциальную ценность, находящуюся под угрозой. Как показывает опыт, нередко даже лидеры отрасли отстают в GEO на 20–50 процентов от своих показателей в SEO. Комплексная диагностика оценивает настроения и видимость в поисковых системах на основе ИИ и выявляет драйверы эффективности, исходящие от отдельных источников контента.
- Изменить контент-стратегии и инвестиции: Этот шаг касается широкого спектра типов контента, который отвечает на запросы в ИИ-поиске: собственные услуги контент-маркетинга, обсуждения в сообществах и сторонний контент. Например, как в финансовых услугах, так и в товарах повседневного спроса более 65% источников, используемых ИИ-поисковиками, приходится на сайты издателей (микросайты и журналы), партнёрские сайты и пользовательский контент.
- Оптимизировать контент для ИИ-поиска: Оптимизация означает повышение достоверности и релевантности, связанных с уникальной информацией и тематическим охватом, а также оптимизацию структуры контента, чтобы она была ясной и использовала заголовки. Важно убедиться, что собственный и газетный контент оптимизирован под LLM.
- Инвестировать в GEO как в ключевую компетенцию: Инвестиции означают формирование стратегического приоритета для ИИ и развитие межфункциональной компетенции, охватывающей маркетинг, SEO и клиентский опыт.
Столкновение: реклама в ИИ-поисковиках и AI Mode
Главная и неотложная трудность для маркетологов — как размещать рекламу в AI Overviews и AI Mode от Google. Google использует ИИ не только для формирования ответов на запросы пользователей, но и для проведения их через многошаговые диалоговые сценарии. Цель — «сократить время от открытия до решения».
Google очень чётко обозначила своё видение; сообщается, что AI Overviews стали одним из самых успешных запусков в Search за последние 10 лет. Google также упоминала значительный рост коммерческих запросов на нескольких крупных рынках. Объявления будут подтягиваться прямо на эти ИИ-поверхности, снова из существующих рекламных кампаний: Search, Shopping, Performance Max и кампаний приложений. Иногда объявления будут показываться над или под ИИ-сводками, иногда они могут быть встроены в ИИ-сводку.
Сайт вашей компании не виден в Google?
Выведем его на первую страницу вместе с нами!
- Первая страница Google по целевым ключевым словам
- Первое место на локальных картах
- Больше вовлечённости в бренд & больше продаж
Непрозрачная реальность смешанного инвентаря
Для рекламодателей проблема — прозрачность. Google считает рекламу «просто частью пути» пользователя. У рекламодателя нет возможности отказаться, нового типа кампании и отчётности, различающей показы или клики из AI Mode и традиционного поиска. Инвентарь смешанный. По сути, маркетологи будут делать ставки вслепую, не зная, появилось ли объявление в обычной SERP или в SERP, сгенерированной ИИ.
Эта структурная компрессия выгодна Google. Организация последовательно склоняла маятник в сторону монетизации, перенаправляя трафик с Shopping-объявлений, вытесняя текстовые объявления, а теперь заменяя Performance Max без раскрытия того, где будут показаны объявления. AI Mode — высшая ступень эволюции, когда объявление появляется прямо внутри набора ответов. Как красноречиво отметил Рэнд Фишкин, это очевидно – “нулевой клик захватывает всё. Google пытается отвечать на запросы без клика.”
Проблема спроса и предложения: рост CPC
Изменения поведения пользователей, вызванные AI Overviews, создают классический сценарий спроса и предложения для платного поиска. Данные указывают, что при наличии AI Overview:
- Только 8% визитов включали клик по традиционным результатам, тогда как при отсутствии обзора это число составляло 15%.
- Только 1% визитов в ИИ включал клик по одной из ссылок в ИИ-блоке.
- Similarweb зафиксировала огромный рост поисковых тенденций без кликов — почти до 70% всех запросов к середине 2025 года.
- В новостных запросах трафик на результат с верхней позицией упал почти на 80%, когда над ним появлялся AI Overview.
Если меньше людей переходят на сайты по кликам, спрос и конкуренция за клики вырастут. Рекламное пространство станет ещё более перегруженным по мере роста CPC. Поскольку органический противовес сокращается, на платные бюджеты ляжет больше давления. Эта инфляция CPC становится структурной реальностью ИИ-поиска, заставляя рекламодателей конкурировать жёстче и платить больше.
Крупные бренды, использующие стратегии широкого соответствия, с большими бюджетами и полными товарными фидами, естественным образом получают преимущество в этой системе на основе ИИ. Более мелкие или нишевые рекламодатели рискуют быть вытесненными, потому что система по своей природе отдаёт предпочтение масштабу.
Пробел в измерении и эволюция креатива
Самая очевидная проблема режима ИИ — отсутствие прозрачности. Без специальных столбцов отчётности в Google Ads или Search Console маркетологи не могут однозначно измерить ценность, которую приносят эти новые ИИ-поверхности. Советам директоров и финансовым директорам нужна эта видимость, чтобы обосновывать распределение бюджетов.
Чтобы справиться с этой проблемой, маркетологи создают собственные системы измерения, используя модели маркетинг-микса для оценки вклада ИИ и тесно связывая CRM-системы с расходами на кампании. Отслеживание сигналов середины воронки, таких как загрузки или демо, критически важно, потому что эти сигналы часто показывают, вносят ли показы на основе ИИ вклад в пути конверсии. Пока Google не сможет предоставить отчётность по эффективности именно для ИИ, маркетологам стоит с осторожностью относиться к заявлениям об эффективности и инвестировать в такие собственные системы измерения, чтобы не работать вслепую.
Кроме того, меняются ожидания к креативу. Диалоговые пути требуют диалоговой рекламы. Прямолинейный призыв к действию (CTA) может прозвучать резко в многошаговом процессе. Лучше подходит то, что звучит плавно, например «Найдите подходящий план для вашей семьи» и «Узнайте, сколько вы можете сэкономить за несколько минут», что больше соответствует ИИ-опыту.
Более широкие применения ИИ в маркетинге
ИИ и машинное обучение (ML) перестали быть модными словами и стали двигателем современного маркетинга. Они позволяют брендам обрабатывать огромные массивы данных, прогнозировать поведение потребителей и персонализировать опыт в реальном времени.
Трудно получать продажи?
Пусть платная реклама превратит ваши проблемы в успехи бизнеса!
- Привлекайте целевую аудиторию
- Высокая конверсия
- Рост окупаемости инвестиций (ROI)
1. Гиперперсонализация и вовлечение в реальном времени
ИИ анализирует огромные объёмы поведенческих данных, чтобы предлагать персонализированный контент и предложения.
Он обеспечивает:
- Динамичный пользовательский опыт на сайте, адаптирующийся к каждому посетителю
- Индивидуальные почтовые кампании на основе истории просмотров и покупок
Такой уровень кастомизации повышает вовлечённость пользователей и коэффициенты конверсии, превращая типовые взаимодействия в осмысленный контекстный опыт.
2. Предиктивный таргетинг и прогнозирование
Анализируя миллиарды точек данных, ИИ выявляет паттерны намерений потребителей и оптимальные моменты для взаимодействия.
Он позволяет маркетологам:
- Прогнозировать тренды для более разумного распределения бюджета
- Таргетировать аудитории с более высокой вероятностью покупки
- Оптимизировать время кампаний для максимального эффекта.
ИИ превращает реактивный маркетинг в проактивную стратегию, направляя решения до того, как произойдут сдвиги на рынке.
3. Автоматизация и операционная эффективность
Автоматизация на основе ИИ упрощает повторяющиеся задачи с большим объёмом данных, такие как:
- Программатик-закупка медиа
- Сегментация аудитории
- Отслеживание эффективности
Такая эффективность освобождает маркетинговые команды для работы над стратегическими целями вместо ручного исполнения, повышая и точность, и скорость.
4. Предиктивный интеллект для максимизации ROI
Помимо автоматизации, ИИ привносит предиктивную точность в маркетинговую эффективность. Ключевые применения включают:
- Предиктивный скоринг лидов: Помогает приоритизировать перспективных клиентов с высокой ценностью.
- Динамическое ценообразование: Определяет оптимальные цены в реальном времени для конкурентоспособности и прибыльности.
- Прогнозирование оттока: Использует ML-алгоритмы для выявления пользователей, склонных к потере интереса, что позволяет проактивно возвращать их с помощью таргетированного контента и предложений.
Эти предиктивные инструменты гарантируют, что ресурсы вкладываются туда, где ROI максимален, сокращая потери и улучшая удержание.
5. Стратегическое влияние
Интеграция ИИ меняет то, как бренды взаимодействуют с потребителями.
Она повышает эффективность, обеспечивает персонализацию в масштабе и способствует более глубоким связям, основанным на данных.
Маркетологи, овладевшие этими возможностями ИИ, получают не только преимущество в эффективности, но и устойчивое преимущество в отношениях с клиентами в конкурентной цифровой среде.
Навигация по будущему рекламы в ИИ-поисковиках
Будущее платного поиска невероятно сложно. Оно переворачивает три столпа платного поиска, на которые мы опирались десятилетиями: предсказуемое намерение, прозрачность и измеримость; когда вся отрасль, включая Microsoft Copilot и спонсируемые ответы OpenAI, ВСЕ ведут к “путям с помощью ИИ”, адаптация обязательна.
Чтобы выжить, маркетологам стоит пересмотреть приоритеты:
1.) Стратегия пути: Думайте путями, а не ключевыми словами. Кампании, предполагающие многоэтапные пути клиентов (для страховой компании это значит думать не только о “сравнении тарифов”, но и предвидеть “как сменить поставщика”).
2.) Автоматизируйте с ограничителями: Используйте механизмы допуска к ИИ-поверхностям, такие как Performance Max и широкое соответствие, с ограничителями. Нужно использовать минус-слова и обеспечить чистые товарные фиды вместе с сигналами аудитории, чтобы минимизировать неэффективные расходы бюджета, не упуская аудиторию.
3.) Качество данных имеет значение: В эпоху атрибуции качество ваших активов важно как никогда. Структурированные данные, разметка schema и насыщенные сущностями товарные фиды определяют ваше право появляться в ответах ИИ. Плохие данные в итоге означают плохую видимость.
4.) Измеряйте рынок: выходите за рамки стоимости привлечения (CPA) по последнему клику: Руководителям маркетинга необходимо начать измерять сигналы середины воронки, включая скорость цикла продаж, качество потенциальных лидов и ассоциированную выручку, чтобы определить, действительно ли показы в ИИ продвигают клиентов вперёд.
Бренды, успешно интегрирующие GEO как ключевую компетенцию и проактивно подстраивающие рекламные стратегии под реалии AI Overviews, получат конкурентное преимущество. Ведь когда реклама становится ответом, те бренды, которые подготовятся заранее, и будут по-прежнему находимы. Переход может быть болезненным, но возможность определить, как потребители будут находить бренды завтра, лежит в освоении рекламы в ИИ-поисковиках уже сегодня.
