Органический трафик из поисковиков в 2025 году упал на 30%, а более половины запросов заканчиваются без единого клика на сайт. Классическое SEO-продвижение стремительно теряет эффективность — пользователи уходят за ответами к нейросетям. Однако для бизнеса это не только угроза, но и возможность: GEO-оптимизация под алгоритмы генеративного ИИ уже показывает конверсию в лиды до 27%. Как занять место в рекомендациях нейросетей и почему действовать нужно сейчас, рассказывает Станислав Щербаков, генеральный директор «Карамбола.GEO».
Кризис классического SEO
Нейросети стремительно меняют структуру интернет-трафика: люди стали реже искать информацию в классических поисковиках и чаще задавать вопросы искусственному интеллекту. Так, опрос Adobe Express показывает, что 77% американцев используют ChatGPT вместо поисковика, а 24% прибегают к нему даже раньше, чем к Google. В России, согласно статистике «Яндекса», уже 35% пользователей обращаются к нейросетям именно для поиска фактических ответов, заменяя привычный серфинг в браузере. И этот тренд будет только усиливаться: по прогнозу Gartner, к 2026 году объем традиционных поисковых запросов в мире сократится на 25%, и пользователи массово перейдут на диалог с ИИ-ассистентами и чат-ботами.
Такое изменение пользовательских привычек наносит удар по традиционной SEO-оптимизации, которая уже теряет свою эффективность. С начала 2025 года органический трафик информационных ресурсов «Яндекса» и Google упал на 30%, средний показатель кликабельности (CTR) в выдаче снизился в два раза, а более 58% поисковых сессий теперь завершаются без единого клика на сайт — эксперты называют это эпохой «нулевого клика» (Zero-Click).
Для компаний, годами инвестировавших в SEO-оптимизацию, это тревожный сигнал: привычные методы продвижения перестают приносить результат. Даже попадание на первую страницу выдачи больше не гарантирует переходы и лиды — у бизнеса есть риск стать «невидимым» для целевой аудитории.
Почему SEO бессильно перед LLM
Причина кризиса SEO — в техническом различии между старыми алгоритмами и спецификой работы генеративного ИИ. Десятилетиями поисковые системы формировали выдачу по принципу каталога. Роботы сканировали страницы и анализировали ключевые слова, метатеги и ссылочную массу. В этих условиях SEO-специалисты выполняли роль технических настройщиков: их задачей было подогнать параметры сайта под требования алгоритма.
С приходом больших языковых моделей (LLM) этот подход перестал гарантировать результат. Генеративный искусственный интеллект действует иначе: он не ищет совпадения символов, а анализирует контекст и смысл написанного. Нейросеть меняет сам сценарий потребления информации. Вместо того чтобы отправлять пользователя в путешествие по браузеру, ИИ мгновенно компонует ответ из предварительно собранных данных, а также актуальных данных из web-поиска, которые собирает и систематизирует прямо в процессе подготовки ответа.
В итоге меняется роль веб-сайта. Раньше он был финальной точкой пути клиента — цифровой витриной, где конверсия напрямую зависела от дизайна и навигации. Теперь же он все чаще становится источником данных для алгоритмов — массивом информации для обучения нейросетей. Модели извлекают из него факты, экспертные знания, цены и характеристики, чтобы строить собственные ответы пользователям. Таким образом, ценность ресурса смещается с визуальной подачи в сторону глубины, точности и логической структуры информации. Если контент не адаптирован для машинного восприятия, модель воспримает его как информационный шум.
GEO-оптимизация как новый канал продвижения
На фоне падения охватов в классическом поиске сформировался альтернативный канал продвижения — Generative Engine Optimization. Он адаптирует контент не под поисковых роботов, а под алгоритмы генеративных движков. Если SEO строилось вокруг ключевых слов и ссылочной массы, то главная цель GEO — превратить контент компании в фактологическую основу для ИИ. Нейросеть должна воспринимать сайт как авторитетный первоисточник, чтобы использовать его данные для развернутых обзоров и рекомендаций. По прогнозам экспертов Backlinko, этот подход не просто компенсирует потери трафика, но и даст бизнесу более точные инструменты привлечения клиентов.
GEO-оптимизация уже показывает впечатляющую эффективность. Исследование Princeton и Georgia Tech выявило, что GEO-методы — добавление цитат, статистики и экспертных мнений — повышают видимость сайта в ответах ИИ до 40%. А по данным кейса SingleGrain, 27% трафика из генеративных движков конвертируется в квалифицированные лиды.
Такие результаты связаны с особенностями самого канала ИИ-поиска:
- Лояльная аудитория с высоким уровнем доверия. Пользователи демонстрируют высокое доверие к рекомендациям искусственного интеллекта — совет нейросети воспринимается не как реклама, а как объективная экспертная оценка.
- Другие правила конкуренции. В нейроответах компании конкурируют на равных, независимо от масштаба бизнеса. Алгоритмы ИИ отдают приоритет экспертности и точности данных, поэтому выигрывает не тот, кто больше платит, а кто детальнее отвечает на запрос и имеет актуальный цифровой профиль.
- Работа со сформированным спросом. ИИ-поиск привлекает клиентов на финальной стадии воронки продаж. Пользователь, который вводит запросы вроде «ремонт телефонов рядом», «в каком ресторане поужинать», находится в шаге от покупки. Иными словами, нейросеть работает как интеллектуальный фильтр: она отсекает тех, кто просто ищет справочную информацию, и направляет к бизнесу аудиторию, которая не нуждается в долгом убеждении.
Совокупность этих факторов делает GEO-трафик одним из самых качественных источников лидов. Игнорируя этот канал сегодня, бизнес добровольно отдает «горячую» аудиторию конкурентам.
Как попасть в рекомендации нейросетей
Компании уже сейчас могут начать выстраивать присутствие в «умных» ответах. Для этого предстоит доказать алгоритмам свою ценность и стать для них авторитетным источником данных, а не просто площадкой для продаж. Нейросети обучаются на огромных массивах данных, поэтому алгоритм порекомендует продукт или услугу только в том случае, если прочитает о ней в проверенных источниках. Согласно исследованию Princeton, Georgia Tech и Allen Institute for AI, для алгоритмов эффективнее создать устойчивый цифровой образ бренда (Brand Entity). Чем чаще компания упоминается в профильных медиа, аналитических статьях и отраслевых рейтингах, тем прочнее нейросети связывают ее с понятиями «надежность» и «качество».
Вторая приоритетная задача — перестроить контент под формат «вопрос — ответ», понятный языковым моделям. Искусственный интеллект ценит конкретику, поэтому информация на сайте должна быть организована так, чтобы машина однозначно считывала суть. Стоит отказаться от пространных размышлений в пользу емких формулировок, где проблема клиента получает прямое решение. На любой запрос алгоритм выбирает логично выстроенные материалы и превращает их в основу своей рекомендации.
Не менее важно системно выстраивать репутацию бизнеса и контролировать тональность отзывов. Нейросети анализируют весь массив мнений в интернете для формирования объективной картины. Когда потенциальный клиент просит сравнить два бренда, ИИ обращается к коллективному опыту пользователей на форумах, картах и сайтах-отзовиках. Если в сети преобладает негатив или нет четкой обратной связи, алгоритмы представят компанию как ненадежную. Чтобы оставаться в выдаче, нужно стимулировать положительные отзывы и последовательно работать с негативом.
GEO требует долгосрочного подхода: маркетинг больше не сражается за место в топе выдачи, а обучает искусственный интеллект. Заняв нишу авторитетного первоисточника сегодня, бизнес закрепляет свое положение в памяти нейросетей на годы вперед.
Окно возможностей
Западные e-com гиганты уже меняют подход к работе с данными: они перестраивают свои графы знаний (Knowledge Graphs) так, чтобы их информацию легко считывали большие языковые модели (LLM). Российский рынок пока сохраняет инерцию, продолжая распределять бюджеты на устаревшие инструменты классического SEO, которые теряют эффективность в эпоху нейропоиска.
Это технологическое отставание создает временное преимущество для тех, кто начнет действовать сейчас. В условиях низкой конкуренции бизнес может занять доминирующую долю голоса (Share of Voice) в ответах нейросетей. Закрепить за брендом статус «рекомендованного по умолчанию» на старте развития технологии значительно дешевле, чем пытаться вытеснить лидеров, когда рынок сформируется окончательно. Также важно учитывать техническую специфику канала. Сегодня цикл переобучения и обновления знаний нейросетей достигает полугода. В отличие от классического SEO, где реакция поисковика на изменения может проявиться уже через несколько дней, GEO-оптимизация дает отложенный эффект. Чтобы успеть попасть в выдачу, интегрировать знания в модели нужно заблаговременно.
Продвижение с помощью ИИ-поиска — это долгосрочный экономический тренд, а не временное явление. По данным HubSpot, 64% маркетологов уже используют инструменты искусственного интеллекта для создания и оптимизации контента. Grand View Research прогнозирует ежегодный рост этого сегмента более чем на 25%, что увеличит объем отрасли до 107 миллиардов долларов к 2028 году.
Отказываясь от GEO-оптимизации сегодня, бизнес рискует потерять наиболее перспективную часть рынка. Самая платежеспособная и прогрессивная аудитория первой мигрирует в ИИ-поиск, и если вашего бизнеса не будет в выдаче нейросети, для этих клиентов вы просто перестанете существовать.