Еще совсем недавно поиск в интернете выглядел понятно и предсказуемо. Запрос, страница с результатами, десять синих ссылок и борьба за место в топе. Именно под эту логику годами строились SEO-стратегии, KPI маркетологов и бюджеты бизнесов. Но эта модель стремительно теряет актуальность.
Сегодня поиск все реже выглядит как список сайтов. Google, Bing и другие платформы встраивают AI-ответы непосредственно в интерфейс. Пользователь задает вопрос и получает готовый, собранный алгоритмом результат сразу на экране. Без клика. Без перехода на сайт. Без классического «сравнить несколько источников».
Для пользователя это удобно. Для маркетологов и SEO-специалистов это сигнал, который сложно игнорировать. Трафик больше не гарантирован даже при хороших позициях. Сам факт попадания в топ уже не означает, что человек дойдет до вашего контента.
В этой новой реальности меняется сам базовый вопрос, с которым работает SEO. Речь уже не о том, как поднять страницу на первое место в выдаче. Речь о другом: как сделать так, чтобы бренд, продукт или экспертиза были заметны в ответе AI. Потому что именно там теперь формируется первое впечатление и принимается решение, кому доверять.
Что такое AI-поиск и чем он отличается от классического SEO?
В классическом SEO поиск работал просто. Алгоритм оценивал страницы, сравнивал сигналы, ранжировал результаты и показывал пользователю список ссылок. Далее все зависело от заголовка, сниппета и позиции в выдаче. Пользователь выбирал, куда кликнуть.
AI-поиск меняет саму логику этого процесса. Как описывают Search Engine Land и Wikipedia, алгоритм больше не ограничивается ранжированием страниц. Он собирает ответ. Система анализирует несколько источников, сопоставляет информацию, учитывает контекст запроса, намерение пользователя и связи между темами, а затем формирует единый, обобщенный ответ.
Для пользователя это выглядит просто. Он задает вопрос и сразу получает результат. Во многих случаях без необходимости переходить на сайт. Именно поэтому все больше запросов заканчиваются на странице поиска, а не на странице бренда.
Это изменение порождает новую парадигму, которую в западных материалах называют Answer Engine Optimization, или AEO. Если классическое SEO было ориентировано на позиции и клики, то AEO фокусируется на другой задаче. Контент должен быть таким, чтобы AI-система могла использовать его как источник для ответа.
Фактически маркетологи и контент-команды сталкиваются с новой реальностью. Важно не только попасть в выдачу, но и стать частью ответа, который видит пользователь. Именно с этого момента SEO перестает быть просто игрой в ключевые слова и начинает работать со смыслом, контекстом и понятной структурой знаний.
Почему традиционные SEO-метрики перестают быть достаточными?
Еще недавно успех SEO измерялся довольно прямо. Есть позиция в SERP, есть трафик, есть конверсии. Если страница в топе, значит стратегия работает. Но материалы Clearscope и Prismic показывают, что эта логика постепенно теряет надежность.
Позиции в выдаче больше не гарантируют переходов. Даже если сайт занимает высокое место, пользователь может так и не дойти до него. Причина проста. AI-ответы все чаще закрывают потребность пользователя еще на странице поиска. Человек получает краткое объяснение, список рекомендаций или готовое решение и не видит смысла кликать дальше.
Это приводит к росту количества так называемых zero-click запросов. Формально запрос состоялся, но трафика сайт не получил. Для маркетолога это выглядит как парадокс. Контент вроде бы работает, но показатели не растут.
На этом фоне появляется новый фокус, который в западных материалах называют AI visibility. Вопрос уже не только в том, на какой позиции стоит страница. Гораздо важнее другое:
Фактически речь идет о присутствии в новой экосистеме поиска, где пользователь видит не сайты, а сводные ответы. В этой системе можно потерять часть трафика, но при этом сохранить или даже усилить влияние бренда.
Именно поэтому маркетологам советуют смотреть шире. Клики остаются важными, но они больше не являются единственным показателем успеха. Присутствие в AI-поиске, упоминания, цитирование и узнаваемость бренда становятся новыми сигналами, по которым в 2026 году придется оценивать эффективность SEO-стратегии.
Как меняется поведение пользователей в AI-поиске?
Изменения в алгоритмах поиска идут параллельно с изменениями в поведении самих пользователей. Как показывают материалы Semrush и Prismic, люди постепенно перестают «искать страницы» и начинают искать ответы.
Первый заметный сдвиг — это сами запросы. Они становятся длиннее и сложнее. Пользователи больше не ограничиваются двумя-тремя ключевыми словами. Вместо этого они формулируют полноценные вопросы, добавляют контекст, уточняют условия. Поиск начинает выглядеть как диалог, а не как набор тегов.
Второй момент — язык запросов. Он становится естественным. Люди пишут и говорят так, как привыкли общаться между собой. Запрос «best CRM for small business 2026» уступает место формулировкам типа «какую CRM лучше выбрать для малого бизнеса в 2026 году». Для AI-поиска это норма, для классического SEO такая логика еще недавно была нетипичной.
Третье важное изменение — мультимодальность. Поиск больше не ограничивается текстом. Пользователи:
- вводят запросы вручную;
- задают голосовые вопросы;
- ищут по изображениям или сочетают несколько форматов одновременно.
AI-системы научились работать со всеми этими сигналами, сводя их в единый ответ. Это еще больше отдаляет поиск от классической страницы результатов.
В итоге меняется само ожидание пользователя. Раньше он был готов просматривать несколько сайтов, сравнивать информацию и делать выводы самостоятельно. Теперь он ожидает, что поиск сделает это за него. Задача алгоритма — дать понятный, сводный ответ здесь и сейчас.
Для маркетологов это означает простую, но не всегда приятную вещь. Контент больше не конкурирует только с другими страницами. Он конкурирует за место в ответе, который формирует AI. И именно под эту логику в 2026 году придется перестраивать подход к SEO и контент-стратегии.
AEO как логическое продолжение SEO
Когда поиск перестает быть списком ссылок и начинает давать готовые ответы, меняется и логика оптимизации. Именно на этом пересечении появляется Answer Engine Optimization, или AEO. Как объясняют материалы Wikipedia и Search Engine Journal, AEO не отменяет SEO, а продолжает его в новых условиях.
Если классическое SEO сосредотачивалось на видимости страницы в выдаче, то AEO работает с другой задачей. Контент должен помочь AI-системе сформировать ответ. Не намекнуть, не подтолкнуть к клику, а прямо ответить на вопрос пользователя.
Отсюда и ключевые требования к контенту, которые повторяются в источниках:
В этой модели контент перестает быть просто информационным материалом. Он становится строительным блоком для AI-ответов. Алгоритм выбирает не тот текст, который лучше всего оптимизирован под ключевые слова, а тот, который проще и точнее интегрировать в сводный результат.
Для маркетологов это означает сдвиг в мышлении. Вопрос больше не в том, как заманить пользователя на страницу. Вопрос в том, как сформулировать знания так, чтобы AI признал его релевантным и надежным источником. Именно в этом смысле AEO выглядит не как альтернатива SEO, а как его логический следующий этап в мире AI-поиска.
Что делать маркетологам в 2026 году: практические направления адаптации
Материалы Prismic, Clearscope и Search Engine Land сходятся в одном. В 2026 году маркетологам придется менять не отдельные тактики, а сам способ мышления о SEO и контенте. Речь идет не о «новых фишках», а о переосмыслении того, для чего и для кого создается контент.
Первый сдвиг от ключевых слов к поисковому намерению
Раньше стратегия часто начиналась со списка запросов. Сегодня этого недостаточно. AI-поиск анализирует не только формулировку, но и контекст вопроса, ожидаемую глубину ответа, смежные темы. Поэтому задача маркетолога состоит в том, чтобы понять, что именно хочет получить пользователь в результате. Объяснение, сравнение, рекомендацию или четкий алгоритм действий. Контент, который отвечает на это намерение, имеет значительно больше шансов попасть в AI-ответ.
Второе направление — глубина вместо массовости
Источники прямо указывают, что поверхностные SEO-статьи теряют эффективность. Материалы, созданные только для охвата запросов, все реже используются AI-системами. Вместо этого растет ценность глубоких, контекстных текстов, которые раскрывают тему полностью, объясняют причинно-следственные связи и демонстрируют экспертизу. Такой контент легче использовать как надежный источник, а не как фрагмент общей информации.
Третий шаг — структура как отдельная стратегия
AI не читает текст так, как человек. Он ищет логику, блоки, четкие ответы на вопросы. Именно поэтому структурирование становится критически важным. Материал, в котором легко найти определение, объяснение или вывод, проще процитировать и встроить в ответ. Заголовки, подзаголовки, списки и логическая иерархия перестают быть просто удобством для читателя и становятся инструментом видимости в AI-поиске.
Четвертый фокус — видимость бренда вместо погони за кликами
Clearscope и Prismic подчеркивают, что в условиях zero-click поиска трафик больше не является единственной целью. Даже если пользователь не переходит на сайт, он может увидеть бренд, экспертизу или цитату в AI-ответе. Для маркетолога это означает новый подход к оценке эффективности. Важно не только сколько людей пришло, а был ли бренд присутствующим в момент принятия решения.
В итоге адаптация к AI-поиску в 2026 году выглядит не как набор технических правок, а как стратегическое изменение. Контент должен быть осмысленным, структурированным и полезным настолько, чтобы AI захотел использовать его в качестве ответа. Именно те команды, которые начнут работать в этой логике уже сейчас, смогут сохранить видимость и влияние в новой экосистеме поиска.