Реклама в ИИ: как маркетологу работать с трафиком из ИИ-поиска
Пользователи получают ответы прямо в ИИ-поиске и реже переходят на сайты. Разбираем, как маркетологу работать с новым трафиком.
Какие термины нужно знать
ИИ-поиск — поиск, где ответ формируется с помощью генеративной нейросети, а не только через список ссылок.
Генеративная выдача — ответ, который ИИ собирает из разных источников и показывает пользователю в готовом виде.
Zero-click — сценарий, когда пользователь получает ответ без перехода на сайт.
AI Overviews — ИИ-ответы Google в поисковой выдаче.
ChatGPT Search — поиск внутри ChatGPT с актуальными источниками и ссылками.
«Яндекс Нейро» — ИИ-ответы в поиске Яндекса, которые формируются на основе материалов из выдачи.
GEO, или Generative Engine Optimization, — оптимизация под генеративные поисковые системы. По-русски проще: подготовка контента так, чтобы ИИ-сервисы могли корректно понять, пересказать и процитировать бренд.
AEO, или Answer Engine Optimization, — оптимизация под ответы. Это работа с форматом контента: четкие определения, прямые ответы, сравнения, таблицы, инструкции, факты, авторство.
LLM — большая языковая модель. Это тип ИИ, который умеет работать с текстом: понимать запрос, обобщать информацию, отвечать и делать выводы.
Цитируемость — вероятность, что ИИ-сервис использует сайт, статью, исследование или бренд как источник в ответе.
Почему ИИ-поиск меняет правила привлечения трафика
Раньше путь пользователя был понятнее: человек вводил запрос, видел выдачу, переходил на сайт, читал материал, сравнивал варианты и оставлял заявку.
Маркетолог мог измерить позицию в поиске, клики, поведение на сайте и конверсию.
Теперь часть этого пути остается внутри ИИ-сервиса.
Пользователь спрашивает ChatGPT, «Яндекс Нейро», Perplexity или другой ИИ-поисковик: “какую CRM выбрать для малого бизнеса”, “как продвигать товар на маркетплейсе”, “какой банк выгоднее для ИП”, “куда поехать на выходные”.
Сервис собирает ответ из разных источников, сокращает путь выбора и часто дает пользователю достаточно информации без перехода на сайт.
Так появляется новая ситуация потребления контента: бренд может повлиять на решение, но не получить визит.
Или наоборот — получить меньше переходов, но более подготовленную аудиторию, которая уже сравнила варианты в ИИ-ответе и пришла ближе к покупке.
Для маркетолога это означает одно: SEO больше нельзя считать только борьбой за позицию и клик. Нужно думать о присутствии бренда в ответах ИИ, качестве упоминаний, структуре контента и новой аналитике.
Что такое zero-click
Zero-click — это ситуация, когда пользователь получил ответ без перехода на сайт.
Термин появился до массового ИИ-поиска: поисковики давно показывают быстрые ответы, карты, виджеты, подсказки, блоки с товарами и готовые фрагменты текста.
ИИ усилил этот сценарий. Теперь ответ может быть не просто строкой в выдаче, а полноценным разбором: с аргументами, списком вариантов, сравнением, рекомендациями и ссылками на источники.
Для бизнеса zero-click несет два риска.
Первый — снижение органического трафика по информационным запросам.
Если пользователь получил ответ прямо в выдаче или ИИ-сервисе, ему не всегда нужно открывать статью.
Второй — потеря контроля над тем, как бренд представлен.
ИИ может кратко пересказать чужие материалы, не заметить важные преимущества, смешать устаревшие данные или сослаться на не самый точный источник.
Но есть и возможность.
Если бренд часто попадает в ответы как надежный источник, он становится частью выбора еще до клика. Это уже не только SEO, а работа с доверием в информационной среде.
Какие ИИ-сервисы дают трафик
Маркетологу важно различать несколько типов ИИ-поиска.
ChatGPT Search — поиск внутри ChatGPT с ответами и ссылками на источники. Пользователь может задавать уточняющие вопросы, а сервис учитывает контекст диалога. Это меняет поведение: один запрос превращается в серию вопросов, где выбор постепенно сужается.
«Яндекс Нейро» — ответы в поиске Яндекса, которые собираются из нескольких источников и показываются над обычной выдачей, если система считает такой ответ полезным.
Для российского рынка это особенно важно: пользователь остается в привычном поисковом интерфейсе, но часть ответа получает сразу.
Perplexity — ИИ-поисковик, который изначально строит ответ вокруг источников и ссылок.
Его часто используют для исследований, сравнения продуктов, поиска объяснений и быстрых обзоров.
Google AI Overviews — ИИ-ответы в Google.
Для российских компаний этот канал может быть менее приоритетен в зависимости от рынка, но для международных проектов и англоязычного контента он уже влияет на клики.
Общий принцип один: ИИ перестает быть отдельным “чатом для экспериментов” и становится новым слоем поиска.
Чем трафик из ИИ отличается от обычного SEO-трафика
Обычный поисковый трафик часто начинается с клика. Пользователь видит заголовок, открывает страницу и уже там решает, доверять материалу или нет.
В ИИ-поиске часть доверия формируется до перехода. Сервис может заранее объяснить, почему источник полезен, какие варианты стоит сравнить и на что обратить внимание.
Если пользователь все-таки переходит на сайт, он часто приходит более осознанным.
Но объем таких переходов может быть ниже. По ряду исследований, ИИ-ответы и расширенные блоки в поиске могут снижать кликабельность обычных результатов, особенно по информационным запросам.
При этом сами поисковые системы утверждают, что ИИ-ответы могут давать более качественные клики.
На практике оба сценария возможны: меньше визитов, но выше готовность части аудитории к действию.
Поэтому маркетологу нужно перестать оценивать успех только по росту органического трафика.
Иногда хороший результат в ИИ-поиске выглядит так: трафика меньше, но бренд чаще попадает в короткий список рекомендаций, растут брендовые запросы, прямые заходы, заявки с высокой готовностью и конверсия в продажу.
Как готовить контент для ИИ-поиска
ИИ-поиск лучше понимает контент, который написан ясно, структурно и без лишнего тумана. Это не значит, что нужно писать сухие справки.
Но материал должен быть удобен для извлечения смысла.
Работают форматы, где есть:
- Четкое определение термина;
- Короткий ответ в начале раздела;
- Логичная структура с подзаголовками;
- Сравнения и критерии выбора;
- Пошаговые инструкции;
- Частые ошибки;примеры из практики;
- Актуальные данные с датой;экспертная позиция;
- Понятное авторство и информация о компании.
Если статья называется “Как выбрать подрядчика по рекламе у блогеров”, в ней должны быть не только общие слова про надежность.
Нужны конкретные критерии: проверка аудитории, договоренности по формату, стоимость контакта, отчетность, UTM-метки, признаки накрутки, вопросы к подрядчику.
ИИ-сервису проще использовать такой материал в ответе, потому что он содержит готовые смысловые блоки.
Плохой контент для ИИ — это текст, где много красивых фраз и мало проверяемой пользы.
“Мы предлагаем комплексные решения для эффективного продвижения” почти ничего не дает ни пользователю, ни алгоритму.
СЕО продвижение, что меняется
Классическое SEO не умирает.
Техническая оптимизация, скорость сайта, структура, индексация, внутренняя перелинковка, семантика и качество страниц остаются важными.
Но ИИ вносит корректировки в нашу работу.
Раньше главная задача звучала так: попасть в топ и получить клик.
Теперь добавляется новая задача: стать источником, который ИИ может безопасно использовать в ответе.
Для этого нужно работать не только со страницами под запросы, но и с экспертными материалами, исследованиями, инструкциями, словарями, сравнениями, отраслевыми разборами, страницами авторов и кейсами.
Важно закрывать не только коммерческие запросы вроде “купить сервис для рекламы”, но и вопросы, которые возникают до покупки:
- Как понять, что реклама у блогера сработала;
- Как считать стоимость просмотра;
- Как проверить канал на накрутку;
- Что лучше: Telegram или VK для посевов;
- Как собрать медиаплан;какие метрики смотреть после охвата.
ИИ-поиск хорошо работает с такими вопросами, потому что пользователь приходит не за ссылкой, а за объяснением.
Как бренду попасть в ответы ИИ
Гарантированного способа нет.
Нельзя нажать кнопку “добавить бренд в ChatGPT” и спокойно уйти пить кофе. Но можно повысить вероятность появления в ответах.
Первое — публиковать материалы, которые решают конкретные задачи аудитории.
Не “о нас”, а “как выбрать”, “как посчитать”, “как сравнить”, “как проверить”, “какие ошибки”.
Второе — усиливать внешние упоминания.
ИИ-сервисы часто учитывают не только сайт бренда, но и то, как о нем пишут другие: медиа, обзоры, рейтинги, исследования, партнерские материалы, отраслевые публикации.
Третье — следить за единообразием фактов.
Если на сайте одна формулировка, в карточке компании другая, в статье третья, а в интервью четвертая, ИИ сложнее собрать точное описание.
Четвертое — обновлять материалы.
Для тем, где данные быстро меняются, важна дата публикации и актуализации. Старые статьи могут продолжать ранжироваться, но давать устаревшие рекомендации.
Пятое — давать ИИ фактуру, а не лозунги.
Цифры, определения, примеры, ограничения, сравнения и методология полезнее рекламных обещаний.
Как измерять трафик из ИИ
С аналитикой здесь сложнее, чем с обычным поиском. Часть влияния остается без клика.
Часть переходов может приходить как referral-трафик из ChatGPT, Perplexity и других сервисов.
Часть может выглядеть как прямые заходы, если пользователь увидел ответ в ИИ, а потом сам ввел адрес сайта или бренд в поиск.
Минимум, который стоит отслеживать:
- Переходы из ChatGPT, Perplexity и других ИИ-сервисов в системах аналитики;
- Рост брендовых запросов;
- Прямые заходы после публикации сильных материалов;
- Конверсии пользователей, пришедших из ИИ-источников;
- Упоминания бренда в ответах ИИ по ключевым вопросам;
- Изменение доли информационного трафика;
- Качество заявок из новых источников.
Для проверки видимости можно регулярно задавать ИИ-сервисам типовые вопросы, которые задает ваша аудитория.
Например: “какие сервисы помогают закупать рекламу у блогеров”, “как проверить Telegram-канал перед размещением”, “как считать эффективность посевов”.
Дальше фиксировать, появляется ли бренд в ответах, в каком контексте, рядом с кем и с какими формулировками.
Это не идеальная методология, но хороший рабочий мониторинг.
Как работать с zero-click без паники
Zero-click не означает, что контент стал бесполезным. Он означает, что часть пользы теперь потребляется до перехода.
Поэтому у контента появляются две роли.
Первая — приводить трафик.
Вторая — формировать знание, доверие и включение бренда в выбор, даже если клика не было.
Чтобы не терять ценность, нужно строить контент так, чтобы он работал в обеих ролях.
Короткий ответ в начале помогает попасть в ИИ-выдачу.
Глубокий разбор ниже помогает тем, кто все-таки перешел на сайт. Четкая экспертная позиция помогает запомнить бренд.
Уникальные данные повышают шанс цитирования. Примеры из практики показывают, что компания говорит не теоретически.
Маркетологу важно перестать смотреть на информационный контент только как на источник немедленных заявок. В ИИ-поиске часть его ценности будет проявляться через отложенный спрос, брендовые запросы, доверие и повторные касания.
Что делать маркетологу: план внедрения
Начните с аудита.
Выпишите ключевые вопросы, которые аудитория задает до покупки. Не только коммерческие запросы, а реальные вопросы выбора, сравнения, риска и доверия.
Затем проверьте, что отвечают ChatGPT, «Яндекс Нейро», Perplexity и другие ИИ-сервисы.
Есть ли ваш бренд в ответах?
Какие конкуренты появляются?
Какие источники цитируются?
Какие формулировки повторяются?
После этого соберите контент-план под ИИ-поиск.
В нем должны быть инструкции, сравнения, словарь терминов, методологии, исследования, примеры из практики, ответы на частые вопросы, чек-листы и материалы с экспертной позицией.
Дальше доработайте сайт: авторство, даты обновления, структурные заголовки, понятные определения, внутренние ссылки, страницы услуг, кейсы, данные о компании, контакты, юридическая информация.
Следующий шаг — внешняя репутация.
Публикуйтесь в отраслевых медиа, делайте совместные исследования, развивайте партнерские материалы, работайте с обзорами и упоминаниями. ИИ-поиск любит не только то, что бренд говорит о себе, но и то, что о нем говорит рынок.
Затем настройте аналитику: отдельный отчет по реферальному-трафику из ИИ-сервисов, мониторинг брендовых запросов, фиксация лидов из новых источников, регулярная проверка видимости бренда в ИИ-ответах.
И только после этого оценивайте результат.
Не за неделю.
Для ИИ-поиска и экспертного контента нужен период накопления: публикации должны проиндексироваться, попасть в источники, начать цитироваться и сформировать устойчивое присутствие.
Мини-чек-лист для работы с трафиком из ИИ
- Проверьте, какие вопросы аудитория задает до покупки.
- Посмотрите, что ИИ-сервисы отвечают по этим вопросам.
- Определите, где бренд уже виден, а где его нет.
- Подготовьте материалы с четкими ответами, определениями, сравнениями и примерами.
- Обновите старые статьи, если в них устарели данные.
- Добавьте экспертное авторство, даты, методологию и понятные источники данных.
- Следите за упоминаниями бренда в медиа, обзорах и отраслевых материалах.
- Отслеживайте переходы из ИИ-сервисов и рост брендового спроса.
- Не оценивайте ИИ-поиск только по кликам: часть влияния будет происходить без перехода на сайт.
Что в итоге
Теперь бренду нужно не просто попасть в выдачу, а стать понятным, надежным и цитируемым источником для систем, которые отвечают пользователю до перехода на сайт.
Для маркетолога это новая зона ответственности.
Нужно работать не только с позициями и трафиком, но и с присутствием бренда в ответах, качеством формулировок, внешними упоминаниями, экспертностью и отложенным спросом.
Сайты не исчезают. Но путь к ним становится длиннее и замудреней.
Пользователь все чаще приходит не из синей ссылки, а из готового ответа, где бренд уже был сравнен, объяснен или рекомендован.
В этой новой модели побеждают компании, которые умеют быть полезными до клика.