От поисковой системы к собеседнику: как искусственный интеллект навсегда изменил способы поиска (и покупки).

Уже более двух десятилетий «гугление» определяет способ поиска информации в Интернете. Однако в условиях, когда потребители отдают предпочтение оперативности, персонализации и естественному взаимодействию, традиционные поисковые системы уступают первенство разговорному опыту, основанному на искусственном интеллекте. В каком-то смысле способ, которым мы находим, сравниваем и принимаем решения, изменился навсегда». »Поскольку такие платформы, как Google Gemini, OpenAI, Perplexity, Claude и Deepseek, начинают предлагать мгновенные ответы вместо традиционных поисковых объявлений, брендам все чаще приходится пересматривать свои SEO- и контент-стратегии, чтобы адаптироваться к этим инструментам на базе LLM (модели ИИ, использующие машинное обучение для понимания и генерации человеческого языка). Сегодня, по оценкам, более 34 % поисковых запросов Google включают резюме, сгенерированные искусственным интеллектом, и традиционных SEO-инструментов уже недостаточно, в результате чего бренды лишены возможности отслеживать свои результаты в этих поисковых запросах». В частности, ответ ИИ на эти более общие запросы, скорее всего, уже удовлетворит пользователя, снизив вероятность того, что он перейдет на ваш сайт, что является реальной проблемой для многих компаний, которые полагаются на онлайн-трафик и видимость для обеспечения конверсии и продаж. «В связи с этим Gartner прогнозирует, что к 2026 году объем традиционного поиска в поисковых системах упадет на 25 %, а поисковый маркетинг уступит долю поисковым платформам на основе ИИ. Кроме того, по данным Bain, 80 % потребителей уже используют результаты «без клика» по меньшей мере в 40 % поисковых запросов, что усиливает необходимость оптимизации присутствия брендов в этих новых экосистемах. Принимая решение, потребители ищут немедленный и точный ответ. Поэтому они полагаются на искусственный интеллект, как на друга, у которого просят совета: они знают, что то, что он им скажет, будет объективным, честным и наилучшим для того, что они ищут. В этом новом сценарии традиционные поисковые системы не потеряли своей актуальности, но они вынуждены стать более изощренными. Они должны адаптироваться к искусственному интеллекту и понять, что теперь они также конкурируют с разговорными платформами», - считает Виктория Коул, генеральный директор VML в Аргентине и Чили. Мы стоим перед концом поиска в том виде, в котором мы его знали, - говорит Марина Сарока, основатель Planetlambo, агентства, специализирующегося на применении искусственного интеллекта для брендов. «Никто больше не гуглит традиционным способом: теперь люди задают полные вопросы на естественном языке, ища прямые, контекстуальные и действенные ответы». »За последние несколько лет поведение пользователей претерпело глубокие изменения. Ушла в прошлое практика просмотра страниц и страниц иерархических результатов. Сегодня ожидания другие: немедленные решения, сформулированные в тоне, времени и на языке потребителя». «У среднего пользователя нет терпения. Он хочет, чтобы вы решили проблему прямо сейчас и в ясной форме», - предупреждает Сарока. Сесар Рекена, директор по прикладной разведке и стратегии R GA, отмечает, что интерфейсы искусственного интеллекта теперь способны обрабатывать разговорный язык, двусмысленные или многомерные запросы, чего не могли сделать традиционные системы. «В то время как Google сохраняет свой вес в качестве поисковой системы, новые игроки, такие как Chat GPT Search, Perplexity AI, Bing Copilot и Google Gemini, переосмысливают значение слова «поиск». В этих средах опыт не сводится к списку ссылок, а принимает форму интеллектуального, непрерывного диалога, который меньше похож на страницу результатов и больше на разговор. «Идея о том, что поиск начинается и заканчивается на Google, устарела. Сегодня первой точкой контакта может быть видео в TikTok, брендированный чатбот в WhatsApp или голосовой помощник. Поиск происходит там, где пользователь находит лучший ответ, а не обязательно в традиционной поисковой системе«, - говорит Сарока. „Что касается покупок, то массовый доступ к поисковым системам с поддержкой ИИ сделал потребителей более искушенными, “вплоть до того, что они предварительно взаимодействуют с ИИ в режиме „вопрос-ответ“, чтобы помочь им принять решение», - говорит Коул. «VML отмечает, что эта новая парадигма предлагает потребителям проактивный способ поиска и сравнения товаров, делая их опыт покупок более интерактивным и мощным». «Проблема? Бренды и ритейлеры должны точно интегрировать ИИ в свой бизнес». В этой новой парадигме путешествие потребителя становится менее линейным и гораздо более плавным». «Инструменты, работающие на основе ИИ, стали первой точкой контакта при принятии решений. Сегодня потребитель может показать изображение, задать вопрос, получить персональную рекомендацию и принять решение, не покидая единого интерфейса. ИИ мгновенно реагирует, предлагает, сравнивает и адаптирует опыт. И это не просто удобно, это вызывает привыкание», - поясняет Сарока. »Такие компании, как Amazon, например, уже извлекают выгоду из этой трансформации. Их ИИ-ассистент Rufus позволяет пользователям общаться на естественном языке и получать рекомендации в режиме реального времени. «Они превращают поиск в более человеческий опыт и поднимают стандарты того, каким должен быть цифровой шопинг. Теперь это не просто поиск: это ощущение сопровождения и понимания, пока вы принимаете решение», - говорит Планетламбо. Кристиан Фиголи, директор по продуктам агентства Dentsu Latam, отмечает, что ИИ-платформы стали, пожалуй, самыми консультируемыми в мире специалистами по обзору товаров: от постановки проблемы до знания, какие товары могут ее решить, понимания их особенностей, различий, цен, рейтинга на основе пользовательского опыта и мест, где их можно купить. «Модель работает на основе сбора информации, которая в большинстве случаев поступает с сайтов отзывов и торговых площадок. Персонализированная рекомендация генерируется в считанные секунды и позволяет задавать повторные вопросы. Главная проблема для брендов заключается в том, что их продукты «проглатываются» этими моделями и каналами, поскольку в некоторых случаях это может определить способность пользователя обнаружить, рассмотреть и даже принять решение о покупке за один шаг или, по крайней мере, с немыслимой ранее скоростью». »При традиционном SEO бренды фокусировались на том, чтобы появиться в верхней части результатов поиска. Но с появлением помощников с искусственным интеллектом фокус изменился: теперь речь идет не просто о ранжировании, а о том, чтобы быть лучшим ответом». „Больше не нужно платить за то, чтобы быть среди первых спонсируемых результатов, которые часто даже не отвечают тому, что нужно пользователю“, - предупреждает Сарока, добавляя, что „теперь речь идет о том, чтобы сразу предложить ценность через полезный, релевантный и контекстный ответ, созданный или облегченный искусственным интеллектом“. „Ключевых слов тоже недостаточно“. Рекена объясняет, что бренды должны структурировать свой контент так, чтобы его могли читать аналитические агенты с поддержкой ИИ и LLM. «Их ответы должны быть представлены как наиболее достоверные и релевантные в разговоре», - говорит он. Фиголи придает некоторый контекст путешествию концепции цифрового поиска. Уже несколько лет, объясняет он, поисковые системы настраивают свои системы так, чтобы они могли понимать не только написанное: извлекать намерения и добавлять контекст из других типов сигналов, чтобы предоставлять более адаптированные результаты, иногда даже пытаясь предугадать то, что пользователь еще не просил. «Это реакция на использование голосового поиска, который заставляет пользователей искать так же, как они говорят, но с появлением нового генеративного опыта и новых платформ, которые побуждают людей говорить с платформой в разговорной форме, эта тенденция только усилилась», - говорит он. »Не в последнюю очередь в традиционных поисковых системах необходимость получения прибыли привела к тому, что вероятность найти визуальную рекламу гораздо выше, чем органический результат. «Это привело к разочарованию людей, и именно новые платформы искусственного интеллекта, которые априори не ориентированы на монетизацию, обеспечивают освежающий и особенно персонализированный опыт», - отмечает Dentsu. В этом контексте бренды должны создавать контент, предназначенный не только для людей, но и для разговорных систем. «Четкая, структурированная, надежная информация, предназначенная для решения реальных вопросов, с контекстом и достоверностью, потому что в эту разговорную эпоху побеждает лучший ответ», - объясняет Сарока. Поиск позиционирования в новом разговорном сценарии ИИ привел к появлению ИИ SEO и двух новых дисциплин - AEO и GEO. R GA объясняет, что AEO (Answer Engine Optimisation) стремится к тому, чтобы контент бренда напрямую цитировался в ответных системах. Например, на вопрос «Какие добавки помогают заснуть?» ИИ ответит: «По данным бренда X, эффективен мелатонин в сочетании с магнием». «В этом случае цель состоит в том, чтобы стать надежным источником, который ИИ выберет для ответа», - говорит Рекена. С другой стороны, GEO (Generative Engine Optimisation) стремится сделать контент частью ответов, которые генерирует ИИ, объединяя множество источников. Если мы продолжим тот же пример, ИИ может сказать: «Хороший вариант - мелатонин; бренд X предлагает формулу, рекомендованную экспертами». Таким образом, цель состоит в том, чтобы бренд присутствовал в «базе знаний», которую используют генеративные модели, даже если он не упоминается в явном виде», - добавляет Рекена. Чтобы сопровождать эти изменения, компания R GA недавно запустила платформу для оптимизации поиска с помощью искусственного интеллекта. Их цель? Помогая брендам понять, как они позиционируются в этом новом контексте и как они могут повлиять на результаты, предоставляемые этими системами. «Независимо от применяемых названий, мы видим эволюцию в подготовке сайтов и контента таким образом, чтобы их поглощение различными LLM приносило максимальную пользу». «В основе концепций, на которых строится оптимизация, лежит тот же мир, что и в SEO, с добавлением определенной динамики в соответствии с различными моделями. Это означает не только уделение внимания трафику, генерируемому этими моделями, при просмотре аналитики сайтов, чтобы увидеть, какие модели наиболее релевантны контенту, но и адаптацию способа публикации контента«, - объясняет Фиголи. Самый яркий пример, - говорит Денсту, - это выяснить, какие вопросы чаще всего используют люди, которые в конечном итоге достигают контента, и строить контент на этой основе». «Таким образом, создается авторитет, пользователи могут дать хорошую обратную связь модели, и это приводит к повышению веса сайта или контента как авторитетного источника». „Короче говоря, цифровой поисковый ландшафт перестал быть односторонним путем ссылок и ключевых слов и превратился в непрерывный и интеллектуальный диалог“. Бренды, которые понимают, что теперь важно не бороться за первое место в списке, а быть самым четким, надежным и контекстным голосом в ответах, генерируемых искусственным интеллектом, станут лидерами этой новой разговорной экосистемы».