SUN agency на рынке интернет-маркетинга 12 лет, это немало. Видели, как SEO «умирало» несколько раз в год — в заголовках профильных медиа и из уст бесконечных крикунов на Youtube — и каждый раз выживало, перестраивалось, снова набирало силу, оставаясь основой маркетингового микса. Но сейчас сигналы к переменам куда более серьезные.
Недавно мы получили первые лиды с ChatGPT в производственной нише. Не «потенциальный трафик», не «интерес», а реальные обращения и сделки. В этот момент стало ясно: это уже не шутки, а начало нового передела каналов привлечения трафика и клиентов.
Мы решили изучить этот процесс глубже и начинаем цикл материалов о GEO — Generative Engine Optimization (оптимизация под генеративный поиск). В течение следующих месяцев мы соберём статистику, исследования и реальные кейсы, чтобы помочь маркетологам, руководителям и собственникам бизнеса понять, как генеративный поиск уже меняет привычные стратегии и может помочь в росте бизнеса.
Для начала — немного свежих данных и прогнозов из-за рубежа, откуда к нам традиционно приходят новые паттерны и тренды.
Рост пользователей ChatGPT, Perplexity, DeepSeek, Grok
ChatGPT:
- К январю 2023 — примерно 30 млн WAU (Exploding Topics)
- В декабре 2024 — около 300 млн WAU, а к февралю 2025 — более 400 млн
- К августу 2025 ожидается рост до ~700 млн WAU — прогнозы TechCrunch
*WAU — weekly active users — то есть количество пользователей в неделю.
Perplexity и другие модели:
Аналогичные AI-платформы также демонстрируют устойчивый рост интереса.
Новые паттерны поиска
Давайте честно. Пользователю не нужен SERP с 10 ссылками органики и 8 ссылками рекламы. Ему нужно решение его задачи. В крайнем случае 1 ссылка, а лучше единственный ответ, который подойдет именно сейчас.
Концептуально поисковые системы сейчас, с их моделями монетизации, не в состоянии решить эту задачу. Зато нейросети созданы именно под нее, и перетекание коммерческих пользователей в интерфейсы нейросетей — лишь вопрос времени.
Gartner в своем отчете 2024 года прогнозирует до 25 % падения объема запросов в традиционных поисковых системах к 2026 году из-за замещения AI-чатами и другими виртуальными агентами. Источник.
Пользователям проще задать запрос в естественной речи — «найди лучших производителей автовесов в Поволжье» — и получить содержательный ответ, а не список ссылок. Это снижает необходимость перехода по ссылкам и уточнения запроса, если выдача не релевантна. Нейронка отдаст почту, актуальный номер телефона, может даже провести исследование отзывов и отсеять фейковые, построить систему ранжирования по критериям пользователя и т.д.
Тенденции развития AI-агентов уже позволяют спрогнозировать, что нейронка будет формировать список компаний (потенциальных подрядчиков), формировать ТЗ, составлять текст письма на просчет, а AI-агент, работающий с браузером, будет отправлять письма на почту.
Подумайте
Найти подрядчиков в поиске, исследовать отзывы, собрать почты, добавить всю инфу в таблицу - скажем, 3 часа работы менеджера по снабжению. Или 10 минут работы с нейросетью. Это колоссальная экономия ресурсов.
Что делать с видимостью бренда в нейросетях
Дорогие маркетологи! Если вы делали все правильно раньше — органично развивались во всех направлениях, пробовали разные каналы, использовали PR-инструменты, не забывали про внешнее SEO-продвижение — у вас все более менее в порядке.
Видимость бренда имеет прямую корреляцию с позициями сайта в поисковых системах. По-другому нейросети пока не могут работать и используют поисковые системы для поиска информации и предварительного ранжирования. На данном этапе база знаний нейронок, скорость их обновления не позволяет им точно работать без обращения к поисковым системам.
Однако у нейросетей есть довольно много своих интересных алгоритмов работы с запросами пользователей. Нейронка получает запрос, расширяет его до 5, идет в поиск (иногда в Google, иногда в Яндекс, иногда в Bing), собирает сайты из ТОП 20-50 (разные нейросети тут действуют по разному). На выходе получается 40-60 сайтов, которые нейронки ранжируют до 5.
При этом они ранжируют не просто сайты, а стараются исследовать бизнес, который стоит за ними. Тут работают отзывы на всевозможных площадках, технические факторы, факторы безопасности сайта, специализация компании, ее известность и много чего еще. Вы еще увидите контент вроде «100 факторов ранжирования нейросетей» или что-то в этом духе в ближайшие годы.
Как отслеживать видимость бренда
Читай: как оценить эффективность вложений в GEO (а рынку GEO быть, это вопрос решенный). Вопрос непростой. У вас есть идеи? Поделитесь в комментариях, а наша идея пока сводится к анализу логов доступа к сайту и сопоставление их с данными метрики. Дело в том, что каждая нейросеть способна ходить по сайтам и при этом использует уникальный User-Agent. По этому User-Agent мы можем определить, как часто нейросеть (ChatGPT, например) обращается к контенту сайта.
По определенным маркерам мы можем понять, что конкретный User-Agent приходит на сайт из чата по запросу пользователя. То есть пользователь запросил что-то, за чем нейросеть пришла на сайт и в ответе на него сослалась, как на сайт-источник. Можно совмещать данные логов доступа и сессии Яндекс Метрики (реферальный трафик) и связывать сессии в Метрике с логами доступа.
Примерно так мы будем получать CTR. Бот засветился в логах == показ сайта в интерфейсе ChatGPT. Визит с рефером ChatGPT можно с вероятность связать с посещением в логах == клик.
Есть еще интересная история — стандарт llms.txt. Который еще никакой не стандарт, но может им стать. Это аналог robots.txt, только для нейросетей. Там можно оставлять директивы, рекомендации о том, как обрабатывать контент сайта, выгружать полностью весь его текстовый контент, чтобы нейронке проще было его векторизовать (индексировать, если хотите).
Этот стандарт очень свободный. Мы же можем в нем просить LLM проставлять UTM-метки к ссылкам (а может, в этой UTM нейронка будет передавать запрос пользователя?), которые она отдает пользователю, выдавать подменные номера телефонов и e-mail, ссылки на мессенджеры и т.д. Не факт, что это сработает, но кто знает, что будет через полгода? Интересно, правда?
Ясно одно
Нейросети забирают трафик из поисковых систем и скоро займут свою законную нишу, в которой маркетологам нужно начинать учиться работать.
GEO
Вот что нас ждет в ближайшем будущем. Оптимизация бизнеса / сайта / контента под нейросети. Но и тут нас ожидает много интересных нюансов.
Нейронки сканируют сайты, причем по разным поводам. Например, ChatGPT работает с тремя User-Agent:
- GPTBot — сканирует сайты для обучения моделей.
- ChatGPT-User — сканирует сайты в пользовательских сессиях, когда пользователь что-то запрашивает, и ChatGPT уточняет актуальность ответов на сайтах, либо, используя классический поиск, приходит на сайт. Это так или иначе связано с чатами пользователей.
- OAI-SearchBot — используется для поиска в функциях поиска ChatGPT.
Кроме того, нейросети (по крайней мере ChatGPT) используют CommonIndex — индекс всего интернета. CommonIndex примерно один раз в месяц сканирует всю сеть и сохраняет данные в открытый общедоступный индекс. На этих данных обучаются модели, и из этого индекса ваш контент может попасть в обучающую выборку.
Исследования показывают, что GEO-оптимизированные тексты чаще попадают в результаты генерации ответов моделями.
Но что такое GEO-оптимизированные тексты? Есть ряд исследований, которыми мы поделимся с вами в будущем, так что подписывайтесь, будет интересно.
Скорее всего, останется разделение запросов на информационные (как починить стул), коммерческие (найди поставщиков промышленной вентиляции) и навигационные (стоит ли работать с компанией SUN Agency). За ответами на эти вопросы нейронка пойдет в сеть, где должна будет найти правильный, хорошо структурированный и оптимизированный контент.
