Как искусственный интеллект меняет поисковое намерение пользователей: выводы двух исследований
Поиск больше не ограничивается привычным разделением запросов на информационные, навигационные и транзакционные. Развитие генеративных технологий дробит пользовательские сценарии на множество новых форматов: люди задают вопросы в диалоге, уточняют детали, используют голос, изображения и видео, а также ищут ответы сразу на нескольких платформах.
Снижение количества переходов на сайты часто связывают исключительно с появлением Google AI Overviews. Однако феномен "нулевого клика" возник значительно раньше генеративного поиска. По данным SparkToro за 2026 год, около 68% поисковых запросов Google в США заканчиваются без перехода на внешний сайт. Для сравнения: в 2019 году этот показатель составлял 49%.
Причина заключается в изменении поведения аудитории. Пользователи ищут информацию не только в Google, но и на YouTube, TikTok, Instagram, Reddit и других площадках, где можно получить визуальный, практический или социально подтвержденный ответ. В результате поисковое намерение пользователей формируется сразу в нескольких средах, а брендам приходится учитывать не только позиции в традиционной выдаче, но и присутствие в сообществах, видеосервисах, картах и товарных каталогах.
Google, в свою очередь, стремится удержать аудиторию внутри собственной экосистемы. AI Overviews и AI Mode объединяют данные из разных источников и показывают пользователю готовое резюме, рекомендации и ссылки на подтверждающие материалы. Поэтому современная AI поисковая оптимизация должна учитывать не только ключевые слова и техническое состояние сайта, но и вероятность того, что контент будет выбран моделью в качестве надежного ответа.
Как меняется поведение пользователей в AI Mode
Данные Google, представленные на I/O 2026, показывают, насколько быстро развивается диалоговый поиск. Число активных пользователей AI Mode уже превысило 1 млрд в месяц. Средний запрос в этом режиме примерно втрое длиннее обычного поискового запроса. В нем чаще встречаются глаголы "объясни", "сравни", "суммируй", а также местоимение "я", что говорит о переходе от обезличенного поиска к персональному диалогу.
Пользователь теперь не просто вводит фразу, а формулирует задачу: описывает обстоятельства, ограничения, бюджет, предпочтения и ожидаемый результат. Количество уточняющих вопросов растет примерно на 40% в месяц. Более 16% запросов в AI Mode включают голос, изображения или видео. Это означает, что поисковая оптимизация должна учитывать мультимодальные сценарии и способность контента отвечать на последовательность взаимосвязанных вопросов.
Подробный разбор этих изменений представлен в материале о том, как AI меняет поисковое намерение и поведение аудитории. Главный вывод заключается в том, что поисковая фраза становится лишь началом сложного пользовательского сценария.
Что показало исследование AI Overviews
Первое исследование было посвящено влиянию AI Overviews на испаноязычные медиа. Работа проводилась в рамках проекта CUVICOM совместно с MJ Cachón и исследователями Университета Барселоны Мари Вальес и Карлосом Лопесосой.
Анализ показал прямую зависимость между длиной запроса и вероятностью появления AI-ответа. Запросы из четырех слов активировали AI Overviews в 48,1% случаев. Вместе с трехсловными формулировками они формировали почти 70% всех результатов с генеративным блоком.
Более длинные запросы преимущественно имели вопросительный характер и часто относились к вечнозеленым темам. На долю evergreen-контента пришлось 75,2%. Это особенно важно для редакций и владельцев сайтов: краткая публикация, созданная под один ключевой запрос, может уступить материалу, который раскрывает тему последовательно, отвечает на уточнения и учитывает разные пользовательские контексты.
Таким образом, оптимизация сайта под AI Overviews требует не механического увеличения объема текста, а построения содержательной структуры. В статье должны быть четкие определения, факты, сравнения, ответы на типичные возражения и информация, которую можно корректно извлечь и сопоставить с другими источниками.
Новая модель поискового намерения
Классическая воронка "узнал - сравнил - купил" становится менее линейной. Один запрос может одновременно содержать несколько целей: пользователь хочет разобраться в проблеме, оценить варианты, проверить репутацию компании и получить конкретную рекомендацию.
AI-системы способны объединять эти намерения в одном ответе. Например, запрос о покупке смартфона может включать требования к камере, автономности, цене, совместимости с устройствами и условиям доставки. Для бизнеса это означает, что отдельные страницы под каждую короткую ключевую фразу уже не всегда дают лучший результат. Важнее создавать тематические кластеры, в которых информация связана между собой и помогает пройти весь путь принятия решения.
Особое значение получает доказательность. Алгоритмам проще использовать материалы, где факты подтверждены, авторство прозрачно, даты обновления указаны, а выводы отделены от рекламных обещаний. Отзывы, реальные примеры, экспертные комментарии, характеристики товаров и сведения о компании должны быть согласованы между сайтом и внешними площадками.
Как адаптировать контент к AI-поиску
Оптимизация контента для AI Mode начинается с анализа реальных вопросов аудитории. Полезно изучать не только частотность запросов, но и формулировки из диалогов поддержки, отзывов, форумов, комментариев и поисковых подсказок. Именно там проявляются ограничения, сомнения и уточнения, которые пользователь добавляет после первого ответа.
Материалы стоит строить по принципу "сначала прямой ответ, затем подробности". Короткое резюме помогает системе понять основную мысль страницы, а развернутые разделы раскрывают контекст. Заголовки в форме вопросов, таблицы сравнений, списки характеристик и понятная внутренняя перелинковка повышают вероятность корректного извлечения информации.
Для локального бизнеса критичны единообразные данные о филиалах, графике работы, услугах, ценах и доступности. Если сведения на сайте, в картах и каталогах расходятся, AI-система может не включить компанию в рекомендацию либо представить ее неточно.
Наконец, SEO продвижение сайта в поиске с ИИ должно включать постоянный мониторинг упоминаний бренда в ответах разных систем. Важно отслеживать, какие страницы цитируются, какие конкуренты появляются рядом, какие факты алгоритм пропускает и какие формулировки влияют на итоговую рекомендацию. В будущем преимущество получат не те компании, которые просто занимают высокие позиции, а те, чья информация становится понятной, подтвержденной и полезной для искусственного интеллекта в разных поисковых сценариях.
