Что AI-обзоры означают для SEO и веб-трафика: эра нулевых кликов и сдвиг метрик успеха

Что AI-обзоры означают для SEO и веб-трафика: эра нулевых кликов и сдвиг метрик успеха. Фото: из архива компании

Автор материала Эми Ригби, руководитель отдела AEO в HubSpot, напоминает, что паника вокруг AI-обзоров похожа на страх перед расширенными сниппетами в 2017 году, но итоговый вывод неизбежен: адаптация и оптимизация под новые форматы неизбежны, и интернет уже наполнен советами о том, как попасть в цитирование AI-обзоров.

Главная проблема в том, что ссылки в AI-обзорах совпадают с топ-10 традиционной выдачи лишь в 34–46% случаев, а сам обзор часто полностью удовлетворяет запрос пользователя, убивая необходимость в переходе на сайт.

Исследование, проведённое Indian School of Business и Carnegie Mellon University в апреле 2026 года, показало, что на запросах с AI-обзорами среднестатистический органический клик падает на 38%, а доля нулевых кликов вырастает до 72%. По данным BrightEdge на февраль 2026 года, AI-обзоры появляются уже в 48% отслеживаемых запросов, а в B2B-сегменте этот показатель достигает 84%.

Ключевая рекомендация HubSpot заключается в смене парадигмы успеха: клики больше не являются адекватной метрикой, вместо этого следует фокусироваться на видимости бренда, упоминаниях и цитированиях в AI-ответах.

Традиционное SEO остаётся фундаментом, поскольку AI-обзоры используют ту же модель Gemini, работающую в связке с существующими поисковыми системами Google, поэтому техническое SEO, качественный контент и тематический авторитет по-прежнему критически важны.

Однако к этому необходимо добавить отдельное направление — оптимизацию для ответных движков (Answer Engine Optimization, AEO), которая делает акцент не на ранжировании по конкретным ключевым словам, а на тематической широте и построении сущностных сигналов через аутентичные упоминания на таких платформах, как Reddit и YouTube.

Что касается триггеров AI-обзоров, исследования Ahrefs и Semrush показывают, что наиболее часто они появляются на информационных запросах (хотя коммерческие и транзакционные запросы быстро догоняют), на вопросах, начинающихся с «что», «как» и «является ли», на длинных запросах от семи слов и более, а также на немидовых запросах.

Наиболее цитируемым типом контента остаются блоги и информационные статьи с долей 42%, а заголовки в формате «Что такое [X]» и списки «Лучшие [X]» работают лучше всего. Добавление FAQ-секций с разметкой schema, а также сигналов E-E-A-T (опыт, экспертиза, авторитетность, доверие) — таких как исходящие ссылки, статистика, биография автора и видимая дата последнего обновления — коррелирует с ростом цитирования.

Вне сайта ключевыми площадками для получения цитирований стали YouTube и Reddit: в одном из исследований 61% цитирований YouTube приходился именно на AI-обзоры, а Reddit оказался самой цитируемой off-site платформой в целом с долей 51% среди AI-обзоров.

Измерить влияние AI-обзоров напрямую через Google Search Console невозможно, поскольку агрегированные данные не позволяют отфильтровать только запросы с AI-обзорами. В HubSpot рекомендуют использовать сторонние инструменты вроде Ahrefs Brand Radar для поиска запросов, где сайт был процитирован, или Otterly для отслеживания заданных промтов по шести ответным движкам.

При отчёте перед руководством HubSpot советует переформулировать проблему потери трафика как возможность завоевать долю голоса (share of voice) и умов (mindshare), подчёркивая, что трафик из LLM конвертируется в 4–23 раза лучше традиционного поискового трафика.

Полностью отказаться от появления в AI-обзорах нельзя, но можно использовать тег nosnippet, который также отключает расширенные сниппеты в обычной выдаче. Отдельного создания страниц только для AI-обзоров Google не рекомендует, советуя вместо этого улучшать существующий контент.

Конечный вывод HubSpot таков: AI-обзоры — это лишь один из каналов в ландшафте AI-поиска, и комплексная стратегия AEO должна охватывать ChatGPT, Perplexity и другие LLM, чтобы систематически закрывать утечки видимости бренда.