Основатель Semantica AI — о том, как AI-поиск меняет маркетинг, почему компаниям придется шире работать с контентом и зачем бизнесу думать не только о ссылках, но и о доверии нейросетей.
AI-поиск уже забирает у классической выдачи внимание пользователя, но для бизнеса это не просто новая полка в маркетинговом бюджете. В этой реальности бренд должен быть понятен машине, присутствовать в источниках, которым она доверяет, и уметь отвечать на вопросы клиентов до того, как они попали в форму заявки.
Антон Коченевский, основатель Semantica AI, разбирает GEO как практику: от первых метрик и ограничений до корпоративных медиа, MCP и внутренних AI-инструментов.
Расшифровка подготовлена с помощью Speech2Text. Источник аудио: ссылка.
Илья Балахнин: Добрый день, друзья. Меня зовут Илья Балахнин, я возглавляю агентство Paper Planes. Сегодня мы будем говорить о сравнительно новом инструменте, который называется GEO. Как подсказал мне наш сегодняшний гость, на рынке уже возник консенсус: это произносится именно как «джио», а не «гео».
В martech исторически очень много инструментов, но новых видов маркетинговых инструментов появляется не так уж много. Нейросети, искусственный интеллект, агенты и все, что вокруг них развивается, меняют эту картину. Они во многом вытесняют собой поиск: почти каждый уже хотя бы раз обращался к нейросети с просьбой что-то порекомендовать или помочь выбрать.
Сегодня поговорим о том, как превращать эту тенденцию в инструмент для бизнеса. Наш гость — Антон Коченевский, основатель и генеральный директор Semantica AI. Антон, привет! Расскажи для начала, что такое Semantica, откуда она появилась и из чего эволюционировала.
Антон Коченевский: Компания молодая, она появилась в 2025 году. Но предыстория бизнеса — это примерно десятилетний опыт в digital и SEO. У меня было digital-агентство, которое работало с SEO как с одним из каналов, а еще был опыт поиска ценности в стартапах, SaaS и облачных сервисах.
В 2025 году все соединилось: вместе с партнером Леонидом Довбенко мы начали проект с аналитики упоминаний. Потом стало понятно, что сама по себе аналитика в 2026 году уже не так ценна, как ответ на вопрос: что с этими данными делать и какую пользу из них извлечь для бизнеса.
Так появилась Semantica — сервис, который помогает компаниям занимать заметные места в AI-выдаче. Особенно ценным это оказалось для крупных компаний. Малому бизнесу, скорее всего, пока рано интенсивно заниматься GEO, а для крупных игроков это стало актуально уже в конце прошлого года.
Илья Балахнин: Давай подробнее про сервис. Я видел интерфейс Semantica. Какие подразделения компаний чаще всего интересуются бренд-менеджментом и маркетингом в AI-выдаче? Появились ли уже отдельные службы, отвечающие за GEO?
Антон Коченевский: Сейчас чаще всего это три блока. Первый — SEO-команды: у них буквально уходит земля из-под ног, поэтому им необходимо считать и понимать, что происходит с AI-выдачей. Позже я еще поделюсь цифрами по тому, сколько AI-поиск уже забрал у классического поиска.
Второй блок — бренд, имидж и PR. Им важно отслеживать не только сам факт появления бренда в ответе, но и качество этого появления: с какой тональностью бренд упомянут, где именно внутри ответа стоит рекомендация, первым ли он назван или оказался где-то в списке.
Третий блок — CMO, digital-директора и маркетинговые руководители в целом. Им важно не упустить новый канал с точки зрения performance, продаж, тональности и конкурентной среды. Отдельно появляются SEO-агентства: им нужно либо выпускать свои инструменты аналитики, либо писать скрипты, но поддерживать такие решения дорого и сложно.
Илья Балахнин: Какие отрасли стали первыми клиентами? Кто раньше других почувствовал, что с AI-поиском уже нужно работать?
Антон Коченевский: В первую очередь — большие SaaS-компании. Еще среди ранних клиентов были крупные интернет-магазины, офлайн-розница, автосалоны, медицина, доставка. Мы молодые, поэтому глобально почти всех можно считать первопроходцами.
Очень интересная конкурентная работа идет в категориях, где есть заметные бренды и сильный маркетинг: парфюмерия, косметика, маркетплейсы, автодилеры. Если у компании большой рынок и пользователь каждый день что-то спрашивает в поиске, там уже появляется емкость для AI-поиска.
Для нас ключевая характеристика идеального клиента — это не отрасль сама по себе, а объем пользовательского рынка. Если люди регулярно спрашивают: «какой лучший автосалон», «где купить», «какой сервис выбрать», значит, в AI-ответах уже возникает поле конкуренции.
Илья Балахнин: Ты обещал цифры: сколько AI-поиск уже отъел у классического SEO? Я правильно понимаю, что речь может идти о 14-16 процентах?
Антон Коченевский: Если говорить о мировом рынке, по свежим весенним данным AI-поиск уже забрал около 40%. По России мы оцениваем это примерно в 15-20%. Но у нас есть уникальная ситуация: главная нейросеть в России по аудитории — это Алиса.
Во-первых, продано около 26 млн колонок в домохозяйствах, и все они уже имеют интернет. Во-вторых, есть интеграция в Яндекс и сниппет с умным ответом от Алисы. Это тоже нужно считать частью AI-поиска.
По данным Яндекса, количество показов AI-ответов в 2025 году выросло примерно в семь раз: с 5% до 35%. Поэтому, скорее всего, в этом году доля AI-ответов в Яндексе может прийти к 70%, 80% или даже 90%. Это будет уже полноценный большой блок, забирающий максимум внимания.
Илья Балахнин: Представим, что я хочу попасть в AI-выдачу сам или хочу завести туда клиента. Что нужно сделать? Не возьмем пока устройства и Алису, а посмотрим на набор нейросетей и на источники, которым они доверяют.
Антон Коченевский: Во-первых, это набор нейросетей. Во-вторых, есть регуляторика: ожидаемо, что появятся ограничения по работе с зарубежными нейросетями, поэтому мы действуем в правовом поле, но следим за развитием ситуации.
Если говорить о доверии нейросетей к источникам, то хорошо работают площадки с живым пользовательским контентом и устойчивой репутацией. Когда-то форумы и UGC-площадки могли казаться устаревшими, но теперь они возвращаются в топы. Например, в некоторых сферах я часто вижу Pikabu, а в IT и разработке — Habr.
Поэтому совет простой: если у вас до сих пор есть сильная UGC-составляющая, корпоративное сообщество, форум или база знаний, не списывайте это со счетов. Нейросетям нужны источники, где есть контекст, ответы, мнения, опыт пользователей и следы реального взаимодействия.
Илья Балахнин: В этом смысле мода на корпоративные медиа получает новое дыхание? Раньше у них была понятная роль в SEO, а теперь появляется еще и нейросетевая видимость.
Антон Коченевский: Корпоративные медиа точно нужно делать, но важно поменять парадигму. Раньше компания могла думать: вот есть поисковый спрос, вот есть SEO-текст, мы закрываем конкретную семантику. Теперь семантика может быть гораздо шире, потому что нейросеть отвечает на очень разные вопросы.
Нужно покрывать то, до чего раньше просто не доходили руки. Все, что спрашивают про вашу компанию, продукт, категорию, конкурентов, способы выбора, барьеры покупки, можно превращать в полезный контент. И нейросети помогают этот объем создавать быстрее.
Но я бы не советовал слепо делать реверс-инжиниринг текущих топов. Сегодня в США, например, заметен Reddit, в России — одни площадки, завтра все может измениться. Если мы просто раскручиваем клубок назад и публикуемся там, где уже цитируется, мы рискуем ошибиться в будущем.
Илья Балахнин: А когда, на твой взгляд, в России произойдет выравнивание между классическим поиском и AI-поиском? И что будет с SEO?
Антон Коченевский: Мировые аналитики называют 2028 год точкой изменения, и до него осталось не так много времени. В России все происходит быстрее, потому что Яндекс уже интегрирует AI-ответы в основной поиск, а Google двигает AI Mode и генеративные ответы в свою главную денежную корову.
Здесь возникает вопрос терминов. Если Google в большинстве случаев будет отдавать AI-ответ, считаем ли мы это все еще поиском? Если мы консервативны и говорим «Google есть Google», тогда это поисковик. Но по сути нужно разделять AEO — Answer Engine Optimization внутри поисковика — и GEO, где мы работаем с чистыми AI-системами вроде Perplexity, ChatGPT или Gemini.
SEO, скорее всего, не исчезнет одномоментно. Но я думаю, что часть SEO станет GEO: специалисты будут работать не только с классическими факторами ранжирования, но и с тем, как бренд представлен в ответах генеративных систем.
Илья Балахнин: Давай к ограничениям. В классическом поиске можно смотреть частотность, Wordstat, инструменты конкурентного анализа. А в нейросетях никто не отдает частотность запросов. Как с этим жить?
Антон Коченевский: Ни одна нейросеть не отдает честную частотность. Никто не скажет, сколько раз в Perplexity в России за месяц искали «посоветуй лучший сериал» или «где купить Mercedes». Это связано и с приватностью, и с тем, что сами сервисы пока не раскрывают такую аналитику.
Поэтому приходится собирать прокси-данные: Wordstat, поисковый спрос, поддержку, CRM, чаты, вопросы клиентов, рыночные гипотезы. Но нельзя просто взять Wordstat и сказать: вот это и есть рынок AI-поиска. Запросы в нейросетях устроены иначе: они длиннее, разговорнее, ближе к реальной задаче пользователя.
Еще один сложный вопрос — совпадает ли ответ, полученный через API, с тем, что пользователь видит на своем устройстве. Это большой «слон в комнате» для всей индустрии. Мы можем делать тысячи запросов по протоколу, но важно понимать, насколько эти ответы репрезентативны для реального пользовательского опыта.
Илья Балахнин: Какие функции клиенты уже хотят видеть в сервисе? И что из этого пока трудно сделать?
Антон Коченевский: Мы уже умеем определять место бренда в ответе, разбирать тональность, смотреть дополнительный слой: где именно внутри ответа вы появились, как соседствуют конкуренты, какие формулировки используются. Это важно, потому что «присутствуем» и «нас уверенно рекомендуют первыми» — совершенно разные состояния.
Маркетологи приходят с живыми задачами: например, «у нас барьер покупки фильтра для воды — цена, что можно сделать?» И дальше можно работать не только с отчетом, но и с гипотезами: какие ответы формирует нейросеть, какие возражения видит пользователь, где бренд проигрывает конкурентам.
Из сложного — состыковка разных источников и проверка ответа. Мы пока не можем честно сказать, что видим весь AI-поиск так же, как его видит каждый пользователь. Но индустрия быстро движется: появляются модели, API, новые способы анализа текста, и многие вещи, которые вчера казались невозможными, становятся рабочими.
Илья Балахнин: Когда заходишь на платформу, видно, что это стартаповый продукт. Сколько человек сейчас работает в компании и как вы управляете разработкой?
Антон Коченевский: Сейчас нас около пятнадцати человек. И разработка сегодня сильно отличается от разработки десять лет назад. У меня был опыт digital-агентства, я сам делал сайты и понимал, как выглядел классический процесс. Сейчас с AI-инструментами можно двигаться быстрее, но это не отменяет дисциплины.
Я не считаю, что «vibe coding» — это просто хаотично попросить нейросеть что-то написать. Нужны проверяемость, предсказуемость, валидируемость, переносимость решений и понятный процесс. Если этого нет, то скорость превращается в технический долг.
Для стартапа нет смысла сразу инвестировать в гигантские сложные интерфейсы. Мы стараемся быстро проверять продуктовые гипотезы, но держать систему управляемой: чтобы данные, задачи, клиентские сканы и разработка не жили отдельно друг от друга.
Илья Балахнин: Мы можем поделиться твоим skill со зрителями. Давай поговорим шире про skills, агентов и MCP. Ты в разговоре не раз возвращался к тому, что вокруг этого будет строиться новая инфраструктура.
Антон Коченевский: Я технооптимист и довольно много продвигаю MCP как направление. Моя логика такая: интерфейсы схлопываются туда, где у пользователя больше всего ежедневного внимания. Именно поэтому банковские приложения стали супераппами, а разные отдельные функции постепенно мигрируют в одно место.
С нейросетями будет похожая история. Пользователь все больше времени проводит в чате с моделью, потому что там можно сделать очень многое. Model Context Protocol позволяет приложению взаимодействовать с нейросетью не как с внешним сайтом, а как с источником действий и данных.
Например, MCP для Semantica может ответить на прикладной вопрос: «По последнему скану по продукту BMW X3 мы выше или ниже конкурента?» Он берет данные из базы и возвращает ответ за несколько секунд. Это быстрее, чем агент, который открывает браузер, ходит по сайтам и авторизуется.
Мы уже используем внутренний MCP: команда работает через Claude, можно передать переписку с клиентом или скриншоты и попросить сформулировать задачу. Система сама связывает это с нашей базой, задачами и рабочим процессом.
Илья Балахнин: Но если представить бизнесы с узким B2B-рынком, консалтингом или небольшой частотой запросов, им такие системы тоже нужны? Или это история только для компаний с большим количеством повторяющихся операций?
Антон Коченевский: Если говорить про узкий B2B или консалтинг, это другая история. Там может быть не так много пользовательских запросов, не так много повторяемых операций, а ценность часто в экспертизе и доверии. Поэтому не каждому бизнесу прямо сейчас нужен собственный большой AI-комбайн.
Но если у вас много операций, много клиентов, много данных и много повторяющихся решений, эффект становится заметным. В 2026 году связка CRM, task tracker, backlog, платежей, базы знаний и рабочих сущностей должна быть сквозной. Иначе вы просто переносите хаос из одной системы в другую.
Мы многое пишем внутри, потому что наши клиенты, их сканы, результаты, задачи и данные должны быть связаны. Благодаря этому система управляемая: можно увидеть, что происходит с клиентом, какие задачи появились, какие данные обновились и как это превращается в работу команды.
Илья Балахнин: Последний большой вопрос — экономический эффект. Часто его считают как замещение труда старших специалистов трудом младших, усиленных инструментами. Другие говорят про снижение когнитивной нагрузки. Как ты сам это оцениваешь как владелец компании?
Антон Коченевский: Мне близка отсылка к книге «Вторая эра машин». Промышленная революция дала людям машины, которые выполняли физическую работу, недоступную человеку. Нейросети делают похожую вещь с интеллектуальной работой: они не просто дают доступ к знаниям, как интернет, а позволяют выполнять часть умственных операций.
Интернет дал безграничный доступ к знаниям еще десятилетия назад, но он не сделал все виды умственной работы автоматически возможными. Нейросети снимают именно нагрузку выполнения: можно отдать агенту задачу, которую средний разработчик делал бы десять часов без перерыва, и получить рабочий результат быстрее.
Поэтому экономический эффект я вижу не только в замещении человека человеком дешевле. Это ускорение темпа, снижение когнитивной нагрузки и возможность создавать то, что раньше просто не успевали делать. Темпы, с которыми компании будут развиваться и подниматься, могут стать немыслимыми по старым меркам.
Илья Балахнин: Давай подытожим в формате блица. Три простых совета тем, кто сейчас думает: начинать ли работать с AI-поиском, с чего начать и чего не делать?
Антон Коченевский: Первое: начните мыслить шире, чем в классической парадигме контента. Все, о чем спрашивают про вашу компанию, можно писать от имени компании и превращать в понятные ответы.
Второе: будьте максимально открыты. Если у вас есть сто чатов в день со службой поддержки, берите каждый из них, обезличивайте, прогоняйте через нейросеть и превращайте в базу знаний. Уже сейчас нужно быть настолько открытыми.
Третье: если у вас большой рынок, где много пользователей ежедневно что-то спрашивают и ищут в обычном поиске, вам уже пора идти в AI-поиск. Там формируется новая выдача, и лучше начать работать с ней до того, как конкурент станет для нейросети ответом по умолчанию.
Илья Балахнин: Это был Антон Коченевский, основатель и генеральный директор Semantica AI. Спасибо, Антон, получилось очень содержательно. А зрителям спасибо за внимание — до встречи в новых выпусках.