Поиск после Google: стратегии SEO в эпоху ИИ-ответов и мультимодальных интерфейсов

Техническая оптимизация: фундамент для алгоритмического понимания

Техническая оптимизация веб-сайта претерпевает значительную трансформацию, выходя далеко за рамки проверенных пунктов и превращаясь в фундаментальный элемент, обеспечивающий не только доступность для поисковых роботов, но и полное понимание контента искусственным интеллектом.

Влияние ИИ-поиска, представленного такими функциями, как Google AI Overviews и Bing Copilot, кардинально меняет парадигму, где успех зависит не от позиции в списке «синих ссылок», а от способности системы классифицировать сайт как надежный источник информации. Это требует нового уровня технической чистоты и структурированности, которые ранее были второстепенными факторами.

Одним из самых насущных вызовов стал вопрос индексируемости для сайтов, построенных на основе клиентского рендеринга (CSR). Анализ показывает, что даже при получении идеальных оценок скорости в инструментах вроде PageSpeed Insights, сайт с пустым HTML-телом, который заполняется JavaScript после загрузки, может быть полностью невидим для поисковых систем, таких как Bing, DuckDuckGo и Yandex.

Этот феномен демонстрирует, что для современного SEO обеспечение серверного рендеринга (Server-Side Rendering, SSR) является не просто рекомендацией, а абсолютной необходимостью. Технологии, такие как Next.js, позволяющие выполнять рендеринг на стороне сервера, становятся критически важными для обеспечения того, чтобы контент был доступен для сканирования и индексации немедленно после запроса, а не после выполнения дополнительных скриптов.

Ключевым элементом технической оптимизации в эпоху ИИ-поиска являются структурированные данные, или микроразметка Schema. Эти метаданные служат своего рода «словником» для машин, помогая поисковым системам и моделям больших языковых моделей (LLM) понять семантику контента — то есть, что он означает, а не только то, что он говорит.

Их применение переходит из разряда «полезной практики» в категорию «критически важной стратегической потребности». Хорошо реализованная микроразметка напрямую повышает вероятность того, что контент будет выбран в качестве источника для AI-ответа.

Использование специализированных схем, таких как Organization для обозначения компании, FAQPage для разделов с часто задаваемыми вопросами или Article для новостных материалов, предоставляет AI-системам четкую структуру для извлечения информации.

Это особенно важно для ответов, которые должны быть краткими и точными, поскольку структурированные данные помогают алгоритмам быстро идентифицировать ключевые факты. Кроме того, с развитием мультимодальных интерфейсов, способных интегрировать в свои ответы изображения и видео, использование соответствующих схем (VideoObject, ImageObject) становится еще более актуальным, позволяя AI-системам не просто находить, но и использовать эти медиафайлы для наглядных объяснений.

С появлением AI Overviews произошла радикальная деградация показателя кликабельности (CTR) для первых позиций в страницах результатов поиска. Аналитические исследования подтверждают это: один из отчетов указывает на снижение CTR с 15% до 8%, другой — на общее падение на 34.5%, а для некоторых типов запросов потери могут достигать 60%.

Это создает серьезную проблему для аналитиков: как отслеживать трафик, который приходит не через стандартный органический канал? Анализ выявил специфический метод отслеживания такого трафика через параметр URL #text=..., который указывает на выделенный фрагмент текста внутри AI Overview’а, на который пользователь нажал.

Однако этот метод имеет существенные ограничения: он не позволяет различить трафик, исходящий из AI Overview, Featured Snippet или блока «Также часто спрашивают», поскольку все они используют один и тот же параметр.

Для точной изоляции трафика из AI Overviews необходимо дополнительно фильтровать данные по источнику сессии (например, ‘google/organic’), так как другие платформы, такие как Bing или ChatGPT, также могут использовать аналогичный формат ссылок. Это усложняет анализ, но открывает возможность для оценки реальной ценности этого нового канала. Для разработчиков и маркетологов это означает необходимость внедрения новых ключевых показателей эффективности, которые выходят за рамки простого числа кликов.

Наконец, новые технологии порождают и новые вызовы в области приватности и аналитики. Пользователи все чаще обращаются к ИИ-браузерным помощникам, которые могут передавать их идентификаторы и запросы третьим сторонам, таким как Google Analytics.

Это создает риски для конфиденциальности данных и усложняет отслеживание пользовательской активности, требуя от разработчиков и маркетологов внимательного подхода к политикам сбора и использования данных, а также к возможностям их отслеживания в новой экосистеме.

Техническая Оптимизация	Традиционное Значение	Эволюция в Эпоху ИИ
Индексируемость	Доступность для поисковых роботов.	Обеспечение видимости для ИИ через SSR; CSR может привести к невидимости.
Структурированные Данные (Schema)	Улучшение внешнего вида в SERP (rich snippets).	Критически важный язык для машинного понимания контента и получения цитирования в AI-ответах.
Отслеживание Tрафика	Измерение кликабельности (CTR) из списка «синих ссылок».	Необходимость отслеживания трафика из AI Overviews через параметры URL (например, #text=...) и фильтрацию по источнику.
Приватность и Аналитика	Сбор данных через стандартные инструменты (Google Analytics).	Риски утечки данных через ИИ-ассистенты браузеров, требующие пересмотра политик сбора данных.
Быстродействие (Core Web Vitals)	Фактор UX, влияющий на ранжирование.	Строгие пороги для LCP, INP; введение метрики ER для оценки беспроблемности взаимодействия.

В целом, техническая оптимизация становится не самоцелью, а обязательным условием для того, чтобы контент мог быть правильно прочитан, понят и, в конечном счете, выбран искусственным интеллектом в качестве надежного источника информации.

Это требует от разработчиков глубокого понимания того, как работают AI-алгоритмы, и от маркетологов — осознания, что качественный контент бессилен без технической основы, которая делает его доступным для этих алгоритмов.

Контент-стратегии: от ключевых слов к авторитету и цитируемости

Контент-стратегии претерпевают фундаментальную перестройку, смещая фокус с простого вхождения в топ поисковой выдачи на создание материала, который будет не просто ранжироваться, а активно использоваться и цитироваться в ответах ИИ.

Влияние больших языковых моделей (LLM), лежащих в основе современного ИИ-поиска, привело к тому, что система больше не просто сопоставляет ключевые слова, а стремится понять контекст, намерение пользователя и семантическую релевантность.

Это порождает новый трехкомпонентный подход к оптимизации, который можно описать формулой: GEO + AEO + AIO = AI-first Visibility.

Здесь Answer Engine Optimization (AEO) является ядром стратегии, направленной на то, чтобы стать «доверенным ответом», который ИИ предоставляет пользователю.

Generative Engine Optimization (GEO) расширяет эту идею, добавляя акцент на авторитете и доверии, целью которого является не просто дать ответ, а стать цитируемым источником.

Наконец, AI-first Optimization (AIO) представляет собой общую философию, согласно которой вся контентная стратегия проектируется с учетом того, что ее основными потребителями являются не только люди, но и ИИ-системы.

Центральное место в этой новой парадигме занимают авторитет, экспертность и доверие. Чтобы быть выбранной в качестве надежного источника, контент должен демонстрировать высокий уровень экспертизы, авторитетность и, конечно, доверие.

Внедрение принципов E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) становится не просто хорошей практикой, а необходимым условием конкурентоспособности. Это достигается путем создания уникальных, глубоких и проверяемых материалов. Например, встраивание собственных данных из опросов, исследований или детальных кейсов значительно повышает ценность контента.

Использование точной профессиональной терминологии, приведение статистических данных и формулирование уникальных выводов также способствуют формированию образа эксперта. Бренды, имеющие сильное присутствие в других авторитетных источниках, получают преимущество, поскольку эти упоминания действуют как «обратные ссылки для ИИ», увеличивая вероятность того, что ИИ-система обратится к ним за информацией.

Для достижения максимальной видимости в AI-ответах стратегия создания контента должна быть адаптирована под машинное чтение. Контент должен быть четко структурирован, легко декомпозируемый на отдельные вопросы и ответы. Эффективными форматами становятся те, которые легко идентифицируются большими языковыми моделями.

Применение структурированных данных (схемы) для разделов «часто задаваемые вопросы» и «инструкции», а также использование четких заголовков и списков, значительно повышает шансы на то, что ИИ извлечет нужную информацию.

Особое внимание уделяется краткости и ясности. Стратегия заключается в том, чтобы предоставлять максимально полный и точный ответ в очень ограниченном объеме — 40–60 слов.

Это требует от контент-менеджеров и маркетологов умения синтезировать сложную информацию в лаконичные, но исчерпывающие формулировки, которые могут быть легко скопированы в AI-ответ. Такой подход особенно важен для ответов на фактические вопросы, где ИИ стремится предоставить быстрое решение, не требующее перехода на внешний сайт.

Роль искусственного интеллекта в самом процессе создания контента также меняется. По состоянию на 2025 год платформа ChatGPT стала одним из самых посещаемых сайтов в мире, что свидетельствует о повсеместном принятии генеративных ИИ-инструментов.

Это означает, что маркетологам и разработчикам необходимо научиться эффективно работать с этими технологиями. Наиболее продуктивной представляется гибридная модель: ИИ используется для подготовки черновиков, структурирования идей, а человек — эксперт — берет на себя задачи по проверке фактов, доработке, добавлению уникальных знаний и гарантии качества.

Полагаться исключительно на ИИ без контроля со стороны человека крайне опасно, поскольку это может привести к распространению неточностей, ошибок и потере уникальности контента, что в условиях высокой конкуренции поисковых систем оказывается фатальным. Таким образом, ИИ выступает мощным инструментом для повышения производительности, но не заменой человеческой экспертизы и креативности.

Поведенческие сигналы: новый фокус на взаимодействии и конверсии

Поведенческие сигналы, традиционно используемые для оценки релевантности и качества веб-страниц, продолжают собираться и анализироваться поисковыми системами, однако их значение и интерпретация претерпевают значительные изменения.

В новой реальности, где пользователи получают ответы прямо на странице результатов поиска, многие традиционные метрики, такие как время пребывания или показатель отказов, теряют свою однозначность.

Алгоритмы начинают рассматривать эти сигналы не просто как индикаторы успешности, а как комплексные данные о реальной удовлетворенности пользователя и его намерении совершить целевое действие. Это движение в сторону более глубокого понимания пользовательского опыта (UX).

Одним из наиболее ярких примеров этой трансформации является введение Google в 2025 году новой метрики под названием Engagement Reliability (ER). Эта метрика измеряет, насколько последовательно пользователь может выполнять на сайте критически важные действия, такие как нажатие кнопок или отправка форм, без каких-либо препятствий или задержек.

Это указывает на то, что алгоритмы все больше оценивают не просто наличие функционала, а его беспроблемность и предсказуемость использования.

Если пользователь постоянно сталкивается с зависаниями, невидимыми элементами управления или некорректной реакцией интерфейса, это сигнализирует о низком ER и, как следствие, о плохом пользовательском опыте.

Этот сдвиг подчеркивает, что для алгоритмов важна не только информация на странице, но и сама возможность взаимодействовать с ней эффективно.

Помимо этого, ключевые показатели производительности, такие как Core Web Vitals (LCP, INP, CLS), которые уже давно являются официальными факторами ранжирования, в 2025 году становятся еще более строгими.

Google ужесточает пороговые значения для времени наибольшего контента (LCP) и задержки первого ввода (FID, замененной на INP), отражая растущие ожидания пользователей в отношении скорости и отзывчивости.

Улучшение этих показателей напрямую влияет на бизнес-показатели. Например, глобальный электронный коммерческий бренд смог увеличить конверсии на 15% за три месяца после улучшения показателя совокупного сдвига макета (CLS) с 0.25 до 0.05, устранив проблему сдвига изображений товаров.

Другой случай показал, что улучшение LCP всего на одну секунду коррелирует со 13%-ным ростом конверсий. Это доказывает, что инвестиции в улучшение пользовательского опыта являются инвестицией в SEO и продажи одновременно.

Наиболее важным и парадоксальным поведенческим сигналом в новой реальности стало поведение пользователей, пришедших из ИИ-ответов. Несмотря на колоссальное падение кликабельности, которое может достигать 60-70% для некоторых изданий, эта аудитория демонстрирует исключительно высокую конверсию.

Несколько источников указывают на то, что лиды, полученные из ChatGPT, могут конвертироваться в 23 раза лучше, чем традиционные органические лиды.

Другие данные подтверждают этот тренд: конверсия из AI-трафика может составлять 1.66%, в то время как для традиционного органического трафика этот показатель составляет всего 0.15%. Этот феномен кардинально меняет оценку стоимости трафика.

Если раньше основным показателем эффективности была кликабельность, то теперь — это готовность пользователя совершить целевое действие, будь то покупка, регистрация или отправка заявки.

Для маркетологов это означает необходимость переоценки своих ключевых показателей эффективности и сосредоточения на конверсиях, а не на количестве посетителей. Бренды, которым удается привлечь пользователя из AI-интерфейса, получают аудиторию, которая уже находится на поздней стадии воронки продаж, что делает ее особенно ценной.

Мультимодальные интерфейсы и будущие направления взаимодействия

Перспективы SEO выходят далеко за рамки традиционного текстового поиска, открывая новую эру мультимодальных и интуитивных интерфейсов, которые будут кардинально менять способы взаимодействия пользователей с информацией и, соответственно, подходы к ее оптимизации. Современные ИИ-поисковые системы уже сегодня способны включать в свои ответы не только текст, но и изображения, видео и другие форматы.

Например, ответ от SGE (Search Generative Experience) о правильной технике выполнения йоговского положения может содержать инструктивное изображение или видеоролик. Это делает оптимизацию визуального контента не менее важной, чем оптимизация текста. Качественные изображения, правильно оформленные с помощью альтернативного текста и микроразметки ImageObject, а также видео с транскрипциями и микроразметкой VideoObject, становятся ключевыми активами для повышения шансов на попадание в мультимодальный ответ.

Параллельно с этим, исследования в области человеческо-компьютерного взаимодействия (HCI) предвещают появление новых, более естественных методов взаимодействия с цифровой информацией, которые напрямую затронут SEO.

Одной из таких областей является работа с длительным удерживанием. Интерфейсы, основанные на том, что элемент выбирается после того, как на него смотрят определенное время, требуют решения сложных дизайнерских задач, таких как определение оптимального порога времени для выбора, чтобы избежать случайных действий при слишком коротком удержании (<300 мс) и не создавать неудобства при слишком длинном (>500 мс).

Другой развивающейся областью является голосовой ввод. Хотя клавиатурный ввод по-прежнему предпочитается некоторыми пользователями из-за соображений приватности и возможности рефлексии, голосовые команды становятся все более популярными.

Одновременно ведутся работы по распознаванию непрерывных жестов рук, что является важным шагом для создания интерфейсов в виртуальной и расширенной реальности. Эти технологии предполагают переход от текстовых запросов к более сложным, многоэтапным диалогам с ИИ-агентами.

Развитие технологий расширенной (XR) и виртуальной реальности (VR) создает совершенно новые горизонты для сбора данных и взаимодействия. Головные гарнитуры XR все чаще становятся частью повседневной жизни пользователей, предлагая иммерсивный опыт.

Это открывает возможности для сбора очень подробных данных о поведении пользователя, но также и серьезных проблем с отслеживанием и конфиденциальностью.

В то же время, появляется концепция «неестественного дизайна взаимодействия», когда пользовательские интерфейсы намеренно отходят от привычных моделей, чтобы достичь большей эффективности и производительности.

Например, преобразование музыки во временные интервалы в пространственные взаимодействия для управления интерфейсом.

Наконец, стандартизация доступности контента также становится все более значимым фактором, который может влиять на SEO в будущем. Версия руководящих принципов веб-контента для доступности (WCAG) 2.2, выпущенная W3C, не только сохраняет совместимость с предыдущими версиями, но и вводит новые критерии, направленные на улучшение доступности для людей с когнитивными нарушениями, низким зрением и на мобильных устройствах.

Например, новый критерий «Постоянная помощь» (SC 2.4.9) требует, чтобы механизмы помощи на наборе страниц располагались в одном и том же порядке, а «Защищенная аутентификация (расширенная)» (SC 2.5.8) запрещает использование когнитивных тестов (например, головоломок) в процессе входа в систему.

Эти изменения подчеркивают, что доступность — это не только этическая обязанность, но и улучшение общего пользовательского опыта, что может стать косвенным сигналом для алгоритмов ранжирования в будущем.

Внедрение этих стандартов, особенно новых требований, связанных с приватностью и безопасностью, отражает растущую важность этих аспектов в веб-разработке и пользовательском опыте.

Стратегические рекомендации для маркетологов и разработчиков

Успешная адаптация к новой парадигме поисковой оптимизации требует от маркетологов и разработчиков не просто внедрения отдельных тактик, а формирования комплексной, синергетической стратегии, основанной на глубоком понимании изменений в поведении пользователей и алгоритмах поисковых систем.

Успех в эпоху ИИ-поиска невозможен без тесного сотрудничества между этими двумя командами, где маркетологи определяют стратегическую направленность, а разработчики обеспечивают ее техническую реализацию.

Для разработчиков ключевой задачей становится обеспечение технической чистоты и доступности сайта для машинного сканирования.

• Во-первых, необходимо обеспечить полную индексируемость, что для современных одностраничных приложений (SPA) означает переход с клиентского рендеринга (CSR) на серверный рендеринг (SSR) или гибридный рендеринг (SSR+CSR). Пустое HTML-тело, даже при идеальной скорости, блокирует индексацию и ведет к полному провалу в поиске.
• Во-вторых, критически важно внедрение и поддержание корректной микроразметки Schema для всех ключевых типов контента: статей, продуктов, FAQ, инструкций и т.д.. Это является «языком», на котором сайт общается с ИИ-системами.
• В-третьих, необходимо уделять повышенное внимание производительности, строго контролируя показатели Core Web Vitals (LCP, INP, CLS) и стремясь превышать жесткие пороги, установленные Google для 2025 года.
• В-четвертых, следует обеспечить высокий уровень веб-доступности, следуя рекомендациям WCAG 2.2, что не только соответствует лучшим практикам, но и улучшает общий пользовательский опыт.

Наконец, разработчикам необходимо учитывать новые аспекты приватности, отслеживая, как данные собираются и передаются ИИ-ассистентами браузеров.

Для маркетологов сдвиг фокуса происходит от управления ключевыми словами к управлению контентом и брендом в экосистеме ИИ. Первым шагом должно стать принятие новой философии «AI-first Optimization», где каждый контентный актив создается с мыслью о том, как его сможет использовать ИИ.

Стратегия должна быть сфокусирована на создании контента, который будет цитироваться, а не просто ранжироваться. Это требует смещения акцента на глубину, оригинальность и авторитет. Маркетологам следует инициировать создание уникальных исследований, детальных руководств и кейсов, которые невозможно найти в других местах.

Необходимо внедрять в контент-планирование форматы, оптимизированные для машинного чтения: списки, разделы «Часто задаваемые вопросы», инструкции с использованием схемы HowTo. Контент должен быть структурирован так, чтобы давать четкие и лаконичные ответы (40-60 слов) на распространенные вопросы, что повышает шансы на попадание в AI Overview.

Кроме того, маркетологам следует активно работать над повышением авторитета бренда через Digital PR и получение упоминаний в авторитетных источниках, которые служат «обратными ссылками для ИИ».

Обе команды должны вместе переосмыслить ключевые показатели эффективности. Вместо того чтобы фокусироваться исключительно на кликабельности (CTR) с первой позиции, следует внедрить набор новых метрик:

1. Количество упоминаний в AI-ответах: Отслеживание частоты, с которой бренд или контент фигурируют в ответах Google AI Overviews и Bing Copilot.
2. Изменения в объеме брендовых запросов: Рост брендовых поисков часто указывает на усиление узнаваемости и доверия к бренду, что является ключевым фактором для ИИ.
3. Конверсионность AI-трафика: Анализ и измерение конверсий из трафика, приходящего из AI-ответов, поскольку эта аудитория демонстрирует значительно более высокую конверсию.
4. Engagement Reliability (ER): Мониторинг показателей, связанных с беспроблемностью взаимодействия на сайте, что является прямым сигналом для алгоритмов.

В конечном счете, будущее SEO лежит в слиянии технической исполнительности, стратегического управления контентом и глубокого понимания поведения пользователя. Маркетологи и разработчики должны работать как единая команда, чтобы создавать цифровые продукты, которые не только эффективно ранжируются, но и ценны как для людей, так и для машин, обеспечивая долгосрочную видимость и успех в новой эре поиска.