Поисковые каналы в 2024–2026 гг. Классический поиск, GEO и рекламный трафик

Поисковая экономика середины 2020-х гг. уже не та. Двадцать лет сценарий держался: человек писал запрос, система ранжировала документы, сайты бились за органическую позицию или рекламный блок. Генеративный ИИ вставил между запросом и внешним сайтом синтезированный ответ. Ответ может склеить несколько источников, дать рекомендацию, сравнить бренды, предложить товары. Классический переход по ссылке при этом часто не нужен. Позиция, CTR и число сессий из-за этого уже не закрывают всю картину информационного спроса [3; 4; 14].

При этом говорить об исчезновении классического поиска преждевременно. По данным Statcounter, в августе 2026 г. Google сохранял 91,1% мирового рынка поисковых систем, Bing — 4,5%, Yahoo! — 1,23%, Yandex — 0,99%, DuckDuckGo — 0,70%, Baidu — 0,62% [1]. В денежном выражении масштаб платного поиска также остается крайне большим: IAB/PwC оценивает выручку search advertising в США за 2025 г. в $114,2 млрд, что соответствует 38,8% всей цифровой рекламной выручки страны [2]. Генеративный поиск развивается не вместо этой инфраструктуры, а все чаще внутри нее: Google интегрирует AI Overviews и AI Mode в Search, Microsoft объединяет Bing и Copilot Search, Яндекс размещает ответы Алисы AI под поисковой строкой, NAVER внедряет AI Briefing и AI Tab, а Baidu переводит значительную часть мобильных страниц выдачи в AI-формат [4; 9; 11; 12; 13].

Статья сопоставляет масштаб, экономическую модель и измеримость классического органического поиска, GEO и рекламного поискового трафика. Смотрят, как массовое внедрение ИИ двигает поисковое внимание. В разборе — рыночные доли поисковых систем, рекламная выручка, веб-трафик, поведение при AI-ответах, внедрение генеративных функций у крупнейших платформ. Отдельно — Россия, Китай и Южная Корея, где модель доминирования Google ломается национальными поисковыми экосистемами. Дальше — структура GEO-канала, скорость роста AI-referral, распределение трафика между ChatGPT, Gemini, Perplexity и Claude, отраслевые различия, связь AI-видимости с последующими визитами и конверсиями.

Материал — публичная аналитическая часть работы команды портала Geoaist по измерению AI-видимости и сдвига поискового поведения. В открытой версии только воспроизводимые публичные данные. Показатели разных источников в одну «долю рынка» не склеиваются, если методологии несопоставимы.

SEO, GEO и платный поиск считают разное

Классический органический поиск распределяет внимание между документами, которые система считает релевантными запросу. SEO работает с технической доступностью сайта, структурой, содержанием, авторитетностью и прочими сигналами ранжирования. Единица результата — показ, позиция, переход. Расширенные блоки и zero-click это не отменяют: сайт все еще отдельный объект. Пользователь может выбрать его из набора результатов.

Платный поиск решает близкую задачу другим экономическим способом. Рекламодатель покупает управляемый доступ к уже сформированному спросу и конкурирует в аукционе за показы и клики. Считают CPM, CPC, CTR, CPA, ROAS. Связь бюджета и объема контактов здесь прозрачнее, чем в органике. Накопительность слабая: расходы остановили — оплачиваемый поток тоже.

GEO (Generative Engine Optimization) стоит на другой архитектуре. В работе Aggarwal et al. на ACM KDD 2024 генеративные системы описаны как отдельный класс поисковых механизмов: они собирают сведения из нескольких источников и синтезируют ответ большими языковыми моделями. GEO там формализован как оптимизация видимости контента внутри ответов генеративного движка. Отдельные стратегии заметно меняли вероятность видимости источника. Эффект зависел от домена и конкретной системы [14]. В прикладном маркетинге объект уже шире страницы. Смотрят связку бренд — сущность — утверждение — подтверждающий источник — пользовательский интент.

Разница в другом. AI-ответ способен сделать часть работы сайта до перехода. Краткое объяснение, список вариантов, рекомендация — прямо в интерфейсе платформы. Нет клика — маркетингового эффекта все равно может не быть нулевым: бренд попал в ответ, вошел в набор вариантов, его процитировали как источник. Атрибуция от этого хуже. Значительная часть влияния GEO в обычной веб-аналитике не видна.

Таблица 1. Как здесь понимаются поисковые каналы

Что с чем можно сравнивать

Берутся четыре группы публичных данных. Рыночные доли традиционных поисковых систем — Statcounter. Это наблюдаемые обращения в сети измерения Statcounter. Для сравнения полезны. Официальной статистикой числа запросов не являются. Страны с особым доступом в интернет, локальными браузерами и ограничениями международных сервисов читаются осторожнее.

Вторая группа — финансы рекламного рынка и поисковых компаний. Для США — отчет IAB/PwC, где search advertising выделен отдельной категорией. Для России — публичные результаты Яндекса. Сегмент «Поисковые сервисы и ИИ» шире классической поисковой рекламы. Доллары IAB и рубли Яндекса рядом не ставятся. Нужны только как масштаб монетизации поискового спроса [2; 11; 17].

Третья группа — платформенные данные о распространении AI-функций: аудитория Google AI Overviews и AI Mode, ChatGPT, Алисы AI, NAVER AI Briefing/AI Tab и доля AI-контента в выдаче Baidu. Эти значения также имеют разные знаменатели: где-то речь идет о monthly active users, где-то о weekly active users, а где-то о доле страниц результатов. Они используются как признаки массового внедрения, но не суммируются между собой.

Четвертая группа — поведенческие и трафиковые исследования. Pew Research Center анализирует фактическое браузерное поведение пользователей Google в США, а Semrush — распределение посещений между каналами для более чем 50 тыс. сайтов. Эти данные дают возможность отделить масштабы пользовательского внимания от объема реферального трафика. В методологии Geoaist это различие принципиально: AI-видимость, AI-referral и коммерческая конверсия рассматриваются как три разные стадии, а не как один показатель [6; 18].

Масштаб классического поиска и рекламы

Генеративные интерфейсы растут быстро. Традиционная поисковая инфраструктура по масштабу все равно доминирует. В августе 2026 г. Google занимал около 91,1% мирового рынка поисковых систем по Statcounter. Bing — 4,5%. Остальные глобальные системы — около одного процента или меньше [1]. Концентрация высокая. Сдвиг внутри Google Search для рынка весомее, чем отдельный рост большинства альтернативных поисковиков.

Доля поиска и доля рекламных бюджетов — разные ряды. Финансовые данные все равно говорят об устойчивости канала. IAB/PwC: search advertising в США в 2025 г. дал $114,2 млрд выручки, плюс 11,0% год к году. Крупнейшая доля цифровой рекламной выручки сохранилась за поиском — 38,8% [2]. Резкого ухода бюджета из search отчет не показывает. Платформа монетизации подстраивается под AI-функции. IAB прямо связывает развитие формата с интеграцией и монетизацией AI-driven search experiences.

Российский рынок показывает сходную логику на локальном уровне, хотя эти два показателя измеряют разные и лишь частично пересекающиеся величины. 449,1 млрд руб. — это вся рекламная выручка группы Яндекса за 2025 г. целиком, включая рекламу и в других сегментах, а не только в «Поисковых сервисах и ИИ»; 551,2 млрд руб. — это вся выручка сегмента «Поисковые сервисы и ИИ» после ресегментации, включающая помимо рекламы подписки, устройства и другие направления сегмента [17]. Поэтому эти цифры нельзя трактовать как чистую выручку поисковой рекламы и нельзя складывать или вычитать одну из другой; тем не менее вместе они показывают, что поисковая и рекламная инфраструктура остается одним из крупнейших коммерческих элементов локальной цифровой экосистемы. Во втором квартале 2026 г. выручка от рекламы и услуг продвижения внешним клиентам в соответствующем сегменте выросла на 10,3% год к году [11].

Где Google не один

Глобальная доля Google прячет региональные разрывы. В России в августе 2026 г. Statcounter ставил Яндекс на 70,35%, Google на 27,79%. В Южной Корее рынок почти пополам: Google 46,60%, NAVER 43,71%. В Китае лидировал Baidu с 59,26%, Bing занимал 18,92% [1; 16]. Для GEO это важно дважды. Генеративный поиск садится поверх разных национальных индексов, экосистем данных и коммерческих вертикалей. Оптимизация под одни глобальные LLM локальные AI-поверхности не покрывает: они уже стоят внутри привычных поисковых продуктов.

Региональная структура особенно важна для коммерческих запросов. Яндекс объединяет поиск, карты, маркетплейс, отзывы и Алису AI; NAVER связывает поиск с Shopping, Place, UGC и бронированиями; Baidu развивает генеративный слой поверх собственной мобильной экосистемы. Поэтому в локальных рынках GEO становится не отдельной «надстройкой над SEO», а частью платформенной конкуренции за сценарий от первичного вопроса до действия пользователя.

Таблица 2. Выборочные показатели традиционного поиска в мире и локальных рынках, август 2026 г.

Массовое внедрение AI-поиска: генеративный слой становится частью базового интерфейса

Главный сдвиг 2025–2026 гг. заключается в том, что генеративный поиск перестал быть только отдельным чат-ботом. Крупнейшие поисковые платформы начали встраивать AI-ответ непосредственно в исходный пользовательский маршрут. Google сообщает, что AI Overviews имеет более 2,5 млрд ежемесячных активных пользователей, а AI Mode превысил 1 млрд ежемесячных пользователей всего через год после запуска. Компания также отмечает, что запросы AI Mode более чем удваивались каждый квартал и что общий объем запросов Search достиг исторического максимума [4; 5]. Это принципиально меняет трактовку конкуренции: генеративный интерфейс масштабируется внутри крупнейшего классического поисковика, а не только за его пределами.

ChatGPT формирует второй тип архитектуры — самостоятельный AI-интерфейс, который при необходимости обращается к веб-поиску. 31 августа 2026 г. OpenAI сообщила о более чем 1 млрд еженедельных активных пользователей ChatGPT [7]. Web search доступен в ChatGPT на массовых пользовательских тарифах и может запускаться автоматически, если запрос требует актуальной информации [8]. При этом некорректно считать весь поиск ChatGPT «трафиком Bing». OpenAI указывает, что может использовать сторонних поисковых партнеров; для Enterprise и Edu прямо описана передача обезличенных поисковых запросов в Bing. Следовательно, Bing имеет инфраструктурное значение для части AI-поиска OpenAI, однако его 4,5% доли классического поиска нельзя складывать с аудиторией ChatGPT [8; 9].

Microsoft параллельно делает Copilot Search в Bing. Традиционная выдача и генеративный ответ сидят рядом. В основе — результаты Bing. Дальше краткое резюме, источники, можно задать следующий вопрос [9]. Для рынка это гибрид: один индекс кормит классическую SERP и answer-engine сценарий.

DuckDuckGo идет иначе. Мировая доля около 0,70%. Две отдельные AI-функции. Search Assist показывает веб-ответы рядом с обычной выдачей. Duck.ai дает доступ к нескольким моделям через приватизированный интерфейс. Функции опциональные: всю аудиторию в генеративный режим компания не гонит [1; 10]. Даже нишевый поисковик держит AI-поиск как дополнительный слой.

В России это лучше всего видно по Яндексу. Во втором квартале 2026 г. 33,2 млн пользователей еженедельно решали задачи и вели диалог с Алисой AI в чате; ежемесячная аудитория AI-ответов под поисковой строкой достигла 49,5 млн. Доля запросов, на которые Алиса AI дает ответ непосредственно в Поиске, выросла до 42% [11]. Генеративный ответ здесь уже не эксперимент. Это регулярная часть национального поискового интерфейса.

Южнокорейский NAVER развивает аналогичную модель. AI Briefing, встроенный в поиск и основанный на HyperCLOVA X, к маю 2026 г. использовали около 30 млн человек ежемесячно. После запуска AI Tab сервис за несколько месяцев достиг 10 млн пользователей; NAVER связывает его с Shopping, Place, картами и бронированиями, переводя поиск из режима «получить информацию» в режим «получить ответ и совершить действие» [12]. Особенно важно, что NAVER сохраняет сильную долю классического поиска в стране, поэтому генеративный слой масштабируется поверх уже существующей локальной пользовательской базы.

В Китае Baidu также трансформирует выдачу изнутри. Компания сообщала, что в октябре 2025 г. около 70% мобильных страниц поисковой выдачи содержали AI-generated content, а MAU приложения Baidu в сентябре составлял 708 млн [13]. Данные не позволяют напрямую сравнить Baidu с Google AI Overviews по числу пользователей, однако они подтверждают общую международную закономерность: локальные поисковые лидеры внедряют генеративный слой в массовый поиск, а не оставляют его изолированным экспериментальным продуктом.

Массовость внедрения при этом следует оценивать не только по абсолютной аудитории, но и по скорости изменения пользовательского поведения. По данным Google, запросы в AI Mode более чем удваивались каждый квартал с момента запуска [5]. На российском рынке динамика также ускоряется: еженедельная аудитория чата Алисы AI выросла с 19,0 млн пользователей в IV квартале 2025 г. до 24,0 млн в I квартале и 33,2 млн во II квартале 2026 г. [17; 28]. Одновременно ежемесячная аудитория быстрых AI-ответов в Поиске увеличилась с 46,5 млн до 49,5 млн пользователей, а доля запросов, на которые Алиса AI дает ответ непосредственно в поисковой выдаче, достигла 42% [11; 17; 28].

Еще более резкие переходы фиксируются на азиатских рынках. NAVER AI Tab прошел путь от более чем 3 млн пользователей в первый месяц закрытой беты до 4 млн за два месяца и 10 млн пользователей к середине июля 2026 г.; после масштабирования среднее число ежедневных запросов стало примерно в семь раз выше уровня бета-периода, а число запросов на пользователя выросло в 1,7 раза [12; 29]. Baidu, в свою очередь, увеличил долю мобильных страниц поиска с AI-generated content с 35% в апреле 2025 г. до более чем 50% в июне, 64% в июле и примерно 70% в октябре [13; 30]. Эти траектории показывают, что GEO развивается не как единичная новая площадка, а как массовый слой внутри нескольких независимых поисковых экосистем.

Таблица 3. Признаки массового внедрения генеративного поиска и AI-ответов

GEO как самостоятельный слой поискового рынка: рост, структура и отраслевые различия

Для количественного анализа GEO полезно отделить три масштаба, которые часто смешиваются в одной дискуссии. Первый — использование AI-интерфейсов: сколько людей регулярно задают вопросы ChatGPT, AI Mode, Алисе AI, NAVER AI Tab и другим системам. Второй — внешний трафик, который эти интерфейсы направляют на сайты. Третий — влияние ответа без прямого перехода: упоминание бренда, цитирование источника и последующее изменение выбора пользователя. В 2026 г. первый масштаб уже стал массовым, второй пока остается сравнительно небольшим, а третий только начинает получать надежные методы измерения. Поэтому «доля GEO» зависит от того, какую именно стадию пользовательского пути считать рынком.

По данным Semrush, AI-referral traffic в международной выборке более чем 50 тыс. сайтов вырос в 2025 г. на 66,02%: ориентировочно с 462 млн до 767 млн визитов в месяц. Для сравнения, organic search в той же выборке увеличился лишь на 2,38%, хотя сохранил несопоставимо больший абсолютный масштаб и долю 16,04% всех визитов. AI traffic занимал около 0,14% общего трафика [19]. Это одна из ключевых особенностей текущей стадии GEO: канал одновременно мал по прямым переходам и велик по темпам прироста.

Внутри этого роста особенно быстро масштабировались новые поисковые поверхности. Semrush оценил рост трафика из Google AI Mode примерно с 1,6 тыс. визитов в январе до 38,2 млн в декабре 2025 г.; при этом даже к концу года этот канал составлял около 0,01% общего трафика в исследуемом массиве [19]. Outbound referral traffic из ChatGPT в 2025 г. вырос на 206% [20]. Одновременно доля ответов ChatGPT, в которых активировался веб-поиск, в феврале 2026 г. оценивалась Semrush в 34,5%. Это показывает важное различие: рост использования LLM не равен пропорциональному росту веб-поиска внутри LLM, поскольку значительная часть запросов решается без live retrieval [20].

Рынок AI-referral также начинает дифференцироваться по платформам. BrightEdge в I квартале 2026 г. оценивал ChatGPT в 81,4% AI-referral трафика, Gemini — в 11,6%, Perplexity — в 4,6%, Claude — в 2,3%. По сравнению с началом квартала доля ChatGPT сократилась, тогда как Gemini почти утроил свою долю и в апреле достиг 13,2% [21]. Это означает, что GEO нельзя сводить к оптимизации только под одну модель: структура AI-discovery становится многоплатформенной, а источники, механика retrieval и коммерческие сценарии у разных систем различаются.

Неравномерность заметна и между отраслями. В исследовании Semrush за 2025 г. AI traffic вырос в 16 из 17 анализируемых индустрий. Наиболее высокий прирост наблюдался в retail (+343%), apparel (+319%), food (+253%) и beauty (+234%), тогда как в computer software and development был зафиксирован спад на 26% [19]. Это важный аргумент против универсальной оценки «рынка GEO»: потребительские категории, где модель помогает выбирать, сравнивать и рекомендовать товары, могут проходить стадию коммерческого внедрения быстрее, чем сегменты с профессиональной или разработческой аудиторией.

Таблица 4. Отраслевые различия динамики AI-referral traffic в 2025 г.

Локальные рынки дополнительно показывают, что рост GEO идет двумя путями. Первый — миграция части поиска в самостоятельные AI-native интерфейсы, как в случае ChatGPT. Второй — встраивание генеративного слоя в уже существующий национальный поиск. Для Яндекса второй путь особенно заметен по росту еженедельной аудитории чата Алисы AI: с 19,0 млн в IV квартале 2025 г. до 33,2 млн во II квартале 2026 г., то есть примерно на три четверти за полгода [11; 17; 28].

NAVER и Baidu идут той же логикой, платформа другая. NAVER сажает AI Tab на Shopping, Place, карты и реальные бронирования. В бета-период CTR товарных и локальных карточек превышал 20%. Пользователи, заходившие в AI Tab 11 и более раз, давали в 2,7 раза больше кликов по товарам и вдвое больше кликов по местам, чем люди с одним визитом [29]. Baidu растит AI внутри мобильной SERP: к октябрю 2025 г. примерно 70% страниц содержали AI-generated content [13; 30]. Международный GEO-рынок из этого уже не один. AI-native discovery, генеративный слой классической SERP, agentic search, где ответ склеивается с транзакцией.

Для рамки Geoaist отсюда простой вывод. Одно агрегированное «место в нейросети» GEO не измеряет. Нужны срезы: платформа, тип запроса, страна, отрасль, стадия воронки. Бренд может быть хорошо виден в ChatGPT, слабо цитироваться в Google AI Overviews и одновременно сидеть в локальной Алисе AI или NAVER. Объект анализа тогда не универсальная позиция. Это распределение вероятности присутствия бренда по разным AI-поверхностям.

Что GEO реально измеряет

GEO от SEO отличается в первую очередь цепочкой атрибуции, не форматом ответа. В классике позицию еще можно связать с показом, кликом и сессией. В генеративном поиске между источником и покупкой несколько ступеней. Модель выбирает источник, берет из него сведения, упоминает бренд или ставит его в рекомендацию. Дальше человек может кликнуть ссылку, отдельно поискать бренд, зайти напрямую или сделать действие внутри платформы. Прямая реферальная сессия — один из исходов GEO, не единственный.

Данные BrightEdge показывают, что AI-цитирование и классический органический рейтинг действительно расходятся. В коммерческом исследовательском массиве компании присутствие Google AI Overviews выросло примерно с 30% до 48% отслеживаемых запросов за год, а средняя высота блока превысила 1 200 пикселей. При этом только около 17% источников, цитируемых в AI Overviews, одновременно входили в органический top-10 [22]. Этот показатель не означает независимость GEO от SEO: обе системы используют веб-источники и сигналы качества. Однако он показывает, что высокая позиция документа и вероятность стать доказательной базой синтезированного ответа — разные задачи.

Еще важнее появление данных о downstream-эффекте. Similarweb в 2026 г. отслеживал реальные пользовательские пути в категориях finance, travel и beauty и сравнивал людей, которым ChatGPT рекомендовал конкретный бренд, с пользователями, получившими рекомендацию конкурента. Пользователи, увидевшие рекомендацию бренда, в 2,5 раза чаще посещали его сайт в следующие семь дней. При этом 55,9% AI-influenced traffic приходило впоследствии через поиск, а не через прямой AI-referral; такие посетители также демонстрировали примерно двукратно более глубокое взаимодействие с сайтом [23]. Это дает эмпирическое основание рассматривать AI-видимость как ассистирующий канал спроса, который стандартная last-click аналитика систематически недооценивает.

Коммерческая ценность AI-трафика при этом зависит от вертикали. Adobe Analytics сообщал, что в праздничный сезон 2025 г. посетители американских retail-сайтов из генеративных AI-сервисов конвертировались на 31% лучше, чем посетители из других каналов, а revenue per visit AI-аудитории вырос на 254% год к году [24]. Во время Prime Day 2026 AI-referred visitors конвертировались на 40% лучше не-AI каналов, включая paid search, email и social [25]. Эти показатели нельзя переносить на весь рынок: они относятся к конкретным периодам и e-commerce выборке. Тем не менее они показывают, почему небольшая доля AI-referral по объему может иметь непропорционально высокий коммерческий вес.

Отдельный фактор — чувствительность канала к интерфейсным изменениям самой модели. Similarweb зафиксировал, что после изменения представления кликабельных брендов в ChatGPT 7 мая 2026 г. недельный объем ChatGPT referrals вырос на 157,7%, а переходы непосредственно на главные страницы брендов — на 354,7%. Доля homepage referrals после изменения поднялась примерно до 60% против порядка 26–32% ранее [26]. Это показывает высокую платформенную эластичность GEO: одно изменение UI может резко поменять наблюдаемый трафик без сопоставимого изменения качества контента или спроса пользователей.

Есть и более дробные модели качества цитирования. Препринт 2026 г. построен на 602 контролируемых промптах и более чем 21 тыс. поисковых цитирований ChatGPT, Google и Perplexity. Там предлагают разделять citation selection и citation absorption: сам факт выбора страницы источником и реальное использование ее фактов, формулировок или структуры в финальном ответе. Платформы расходились по числу цитируемых источников. И по тому, насколько глубоко источник садился в ответ [27]. Статус у работы — препринт. Это развивающаяся методика, не отраслевой стандарт.

В прикладной аналитике Geoaist из этого собирается несколько уровней GEO. Сверху — покрытие релевантных промптов и доля ответов с упоминанием бренда. Ниже — цитирование, состав источников, контекст, тональность. На поведении — AI referrals, рост брендовых запросов и прямых визитов после периодов роста AI-видимости. На коммерции — assisted conversions и изменение доли бренда в наборе рассматриваемых вариантов. Клик одним числом влияние GEO не заменяет. Любое упоминание само по себе еще не бизнес-результат: последующее поведение все равно проверяют.

Таблица 5. Слои показателей GEO

Оценку рынка GEO удобнее держать в двух координатах. По прямому реферальному трафику он пока заметно меньше классического поиска. По охвату AI-интерфейсов, скорости внедрения и влиянию на предварительный выбор бренда масштаб уже выше, чем показывает web analytics. Расхождение observable clicks и latent influence — основная аналитическая проблема следующего этапа поискового маркетинга.

Трафик и zero-click: почему масштаб GEO нельзя оценивать только рефералами

Самое заметное расхождение между SEO и GEO возникает на уровне клика. В классической модели сайт получает маркетинговую ценность главным образом после перехода пользователя, хотя расширенные блоки поиска давно создают zero-click-сценарии. Генеративный ответ усиливает эту тенденцию, поскольку способен сразу закрыть информационную часть запроса.

Pew Research Center изучил браузерное поведение 900 взрослых пользователей США в марте 2025 г. В выборке 18% поисков Google сопровождались AI-generated summary. Если AI summary присутствовал, пользователи переходили по обычному поисковому результату в 8% посещений страницы выдачи, тогда как без AI summary — в 15%. По ссылке непосредственно внутри AI summary переходили лишь примерно в 1% случаев. Кроме того, после страницы с AI summary пользователь завершал браузерную сессию в 26% случаев против 16% при обычной выдаче [3]. Эти данные не доказывают, что AI-ответ «забирает» все клики причинно, но показывают сильную связь между наличием синтезированного ответа и снижением потребности во внешнем переходе.

К 2026 г. распространенность AI-ответов увеличилась. Similarweb в Generative AI Landscape Report оценивает, что уже более 40% поисков в США могут вызывать AI Overview [15]. Эта оценка получена другой методологией и поэтому не образует прямой временной ряд с 18% Pew, однако оба исследования указывают в одном направлении: AI-слой становится регулярной частью поисковой сессии.

Более широкий clickstream-анализ SparkToro по данным Similarweb фиксирует усиление zero-click. В первые четыре месяца 2026 г. 68,01% поисков Google заканчивались без перехода на внешний сайт. В 2024 г. было 60,45% [31]. Авторы связывают ускорение с AI Overviews, с другими элементами выдачи и с привычками пользователей. Чистым эффектом генеративного ИИ показатель считать нельзя. Для GEO это фон: коммерческое влияние все чаще возникает до внешней сессии.

Прямой AI-referral остается нижней границей того, что видно. В разделе 7 Semrush оценивает его примерно в 0,14% общего веб-трафика своей международной выборки. За 2025 г. рост 66% [19]. Массовое использование AI-интерфейсов и внешние переходы расходятся. Это свойство answer-engine модели, не логическое противоречие: часть информационной и сравнительной работы заканчивается до клика.

Для бизнеса меняется единица измерения. GEO по одним UTM-меткам и referral sessions будет систематически занижен. Человек мог увидеть бренд в ответе, запомнить, позже сделать брендовый поиск, зайти напрямую или купить в другом интерфейсе. Система из четырех слоев ближе к делу: как часто бренд есть в релевантных ответах; какая доля цитирования у своих и независимых подтверждающих источников; реферальные переходы из AI; последующие коммерческие действия.

Разные экономические механизмы

В экономике маркетинга SEO — инвестиционный канал с отложенной отдачей. Компания платит за контент, техническую оптимизацию, ссылочные и репутационные сигналы. За каждый органический переход поисковику не платит. Результат может держаться после отдельных работ. Алгоритмические обновления и конкуренция его все равно едят.

PPC управляемее. При бюджете охват масштабируется быстрее. Запросы и аудитории выбираются. Стоимость лида считается. Цена управляемости — зависимость от аукциона. Конкуренция сразу поднимает стоимость доступа к спросу. Бюджет остановили — оплачиваемый поток почти сразу пропадает.

GEO занимает промежуточное положение. Как и SEO, он требует создания доступных и понятных источников, подтверждающих сведения о бренде, но генеративная система сама решает, какие источники извлечь, процитировать и какие сущности включить в синтезированный ответ. Повторяемость ниже, чем у рекламного аукциона, а традиционный показатель позиции заменяется вероятностной видимостью. При этом потенциальная ценность одного присутствия может быть выше обычного показа ссылки, потому что модель не просто отображает бренд, а способна включить его в аргументированный список рекомендаций. На этой стадии экономическая природа GEO ближе к earned visibility и assisted demand, чем к классическому источнику сессий: бренд конкурирует за включение в синтезированный набор вариантов, а часть ценности реализуется через последующий поиск, direct и конверсию в другом канале [23].

В практической аналитической модели Geoaist поэтому целесообразно разделять три независимых результата: Search Visibility — позиции и органические показы в классической выдаче; AI Visibility — присутствие бренда, тональность, цитирование и co-citation в генеративных ответах; Paid Demand Capture — оплаченные показы, клики и конверсии. Попытка свести их в один KPI приводит к методологической ошибке: один канал продает внимание через аукцион, второй распределяет ссылки через ранжирование, третий формирует синтезированный ответ.

Дополнительный слой появляется по мере монетизации самих AI-интерфейсов. Во втором квартале 2026 г. Яндекс сообщил, что в чатах Алисы AI рекламная система уже показала объявления более чем 460 тыс. рекламодателей — примерно трем четвертям всех рекламодателей платформы; заявленная стоимость привлечения клиента была сопоставима с продвижением в Поиске [11]. 31 августа 2026 г. OpenAI сообщила, что ChatGPT Ads достиг $1 млрд годового темпа выручки и используется десятками тысяч рекламодателей [7]. Эти факты показывают, что граница между GEO и paid media начинает размываться: внутри одного AI-интерфейса могут одновременно существовать органическая рекомендация модели и платный рекламный контакт.

Таблица 6. Сравнительная модель SEO, GEO и платного поискового трафика

Глобальные тенденции и интерпретация данных

Первая тенденция — не замещение поиска, а гибридизация. Google, Bing, Яндекс, NAVER и Baidu не отказываются от поискового индекса; они используют его как инфраструктурную основу для генеративного ответа. Это снижает аналитическую ценность противопоставления «поиск против нейросетей». В крупнейших экосистемах AI-поиск уже является режимом того же поискового продукта.

Внимание и трафик уже расходятся. Миллиарды пользователей сидят в AI-функциях. Доля реферальных переходов от AI в больших веб-выборках все еще десятые доли процента [4; 6; 7]. Для издателя и бренда меняется обмен. Платформа потребляет и синтезирует информацию, ценность остается в ее интерфейсе. Внешний сайт получает меньше обязательных переходов.

AI-поиск локализуется. Россия, Китай и Южная Корея показывают, что национальные поисковые системы удерживают крупные доли рынка и ставят свои генеративные решения. Международная GEO-стратегия из-за этого неоднородна. Набор источников, вертикалей, карт, маркетплейсов, UGC-площадок и доверенных доменов между странами не совпадает.

Органическая и платная AI-видимость сходятся. Яндекс уже крутит рекламу в Алисе AI. OpenAI развивает ChatGPT Ads. Традиционные поисковые компании встраивают AI в свои рекламные системы [7; 11]. Рынок, скорее всего, пойдет к смешанным страницам ответа: органические цитирования, брендовые рекомендации и рекламные сообщения в одном диалоговом интерфейсе.

Пятая тенденция — рост значения источника как самостоятельного маркетингового актива. В SEO источник важен как ранжируемый документ; в GEO он дополнительно может выступать доказательной базой для утверждения модели. Поэтому конкурентная стратегия смещается от оптимизации одной посадочной страницы к созданию распределенного набора проверяемых сведений о бренде: собственный сайт, отраслевые публикации, справочники, экспертные материалы, отзывы, структурированные данные и независимые упоминания.

Шестая тенденция — переход от измерения AI-трафика к измерению AI-влияния. Накопленные в 2026 г. данные Similarweb, Adobe, Semrush и BrightEdge показывают одновременно три факта: прямой AI-referral пока невелик, его темпы роста высоки, а коммерческое поведение пользователей после AI-рекомендации может отличаться от обычного трафика [19; 21; 23–26]. Поэтому зрелая GEO-аналитика должна связывать видимость в ответах с динамикой брендового спроса и assisted conversion, а не ограничиваться счетчиком переходов.

Выводы

Проведенный анализ показывает, что в 2026 г. классический поиск, GEO и платный трафик нельзя рассматривать как три взаимозаменяемых канала одинакового типа. Традиционный поиск остается инфраструктурным ядром: Google контролирует около 91% мирового поискового рынка, локальные системы сохраняют сильные позиции в России, Китае и Южной Корее, а рекламный search в США превышает $114 млрд годовой выручки [1; 2].

Генеративный поиск уже не ранняя экспериментальная стадия. AI Overviews, AI Mode, ChatGPT, Алиса AI, NAVER AI Briefing/AI Tab и AI-выдача Baidu собирают аудитории в десятки миллионов, сотни миллионов и миллиарды пользователей. Масштаб идет через встройку AI в уже существующую поисковую поверхность. Миграция людей в отдельные новые поисковики такую скорость сама бы не дала.

Экономический эффект прежде всего в маршруте. Классическая модель ведет человека к документу. В генеративной модели часть выбора и интерпретации случается до внешнего перехода. Pew по поведению и Semrush по трафику показывают одно расхождение: AI-функции могут снижать вероятность обычного клика и при этом оставаться небольшим источником реферальных визитов [3; 6]. Один счетчик трафика влияние генеративного поиска занижает. Большая аудитория AI-сервисов сама по себе ту же коммерческую ценность не доказывает.

Маркетингу обычно нужен набор каналов. SEO держит доступность и авторитетность индексируемых источников. GEO повышает шанс, что бренд и подтверждающие материалы попадут в синтезированные ответы. PPC быстро и управляемо берет уже сформированный спрос. Реклама внутри AI-интерфейсов добавляет paid AI. Конкуренция там идет за клик. И за место внутри готового ответа.

Атрибуция пока дырявая. AI-упоминание нужно уметь связать с брендовым поиском, прямым визитом, обращением или продажей. Счетчик переходов из нейросети это не закрывает.

Материал готовила аналитическая команда Geoaist. На портале мы каждый день смотрим, какие источники нейросети тащат в ответы и как в этой выдаче выглядят бренды.

Источники

[1] Statcounter Global Stats. Search Engine Market Share Worldwide; country market share datasets for Russian Federation, China and Republic of Korea. August 2026. URL: https://gs.statcounter.com/search-engine-market-share

[2] IAB / PwC. Internet Advertising Revenue Report: Full Year 2025. Interactive Advertising Bureau, April 2026. Search advertising revenue and share of U.S. digital advertising. URL: https://www.iab.com/insights/internet-advertising-revenue-report-full-year-2025/

[3] Chapekis, A., Lieb, A. Google users are less likely to click on links when an AI summary appears in the results. Pew Research Center, 22 July 2025. URL: https://www.pewresearch.org/short-reads/2025/07/22/google-users-are-less-likely-to-click-on-links-when-an-ai-summary-appears-in-the-results/

[4] Google. New opportunities, control and insights for website owners. Google Search, 3 June 2026; updated 31 August 2026. Data on AI Overviews and AI Mode audiences. URL: https://blog.google/products-and-platforms/products/search/new-controls-website-owners/

[5] Google. A new era for AI Search / How AI Mode is changing and expanding the way people search. Google I/O, 19 May 2026. URL: https://blog.google/products-and-platforms/products/search/search-io-2026/

[6] Semrush. We analyzed billions of web visits: How AI is reshaping traffic channels. 27 April 2026. Dataset: more than 50,000 websites and 17 industries. URL: https://www.semrush.com/blog/traffic-channel-mix-study/

[7] OpenAI. A milestone in expanding access to AI. 31 August 2026. Data on ChatGPT weekly active users and ChatGPT Ads. URL: https://openai.com/index/expanding-access-to-ai-with-chatgpt-ads/

[8] OpenAI Help Center. Searching the web with ChatGPT. Updated August 2026. Product availability, web-search behavior and search providers. URL: https://help.openai.com/en/articles/9237897

[9] Microsoft. Copilot Search in Bing; How web search works in Microsoft 365 Copilot Chat and agents. Microsoft, 2025–2026. URL: https://www.microsoft.com/en-us/bing/copilot-search

[10] DuckDuckGo. What is DuckDuckGo’s approach to AI? DuckDuckGo Help Pages, 2026. Duck.ai and Search Assist. URL: https://duckduckgo.com/duckduckgo-help-pages/duckai/approach-to-ai

[11] Яндекс. Финансовые результаты за II квартал 2026 года. 29 июля 2026. Данные по Поиску, Алисе AI и рекламным форматам. URL: https://yandex.ru/company/news/29-07-2026

[12] NAVER Corp. NAVER’s AI Tab Creates a New Search Experience; NAVER, Long Attuned to the Power of Content, to Bring AI Deeper Into Everyday Life. May–July 2026. URL: https://navercorp.com/media/pressReleasesDetail?seq=10034477

[13] Baidu Inc. Baidu Announces Third Quarter 2025 Results. Data on AI-generated content in mobile search result pages and Baidu App MAU. URL: https://ir.baidu.com/news-releases/news-release-details/baidu-announces-third-quarter-2025-results

[14] Aggarwal, P., Murahari, V., Rajpurohit, T., Kalyan, A., Narasimhan, K., Deshpande, A. GEO: Generative Engine Optimization. Proceedings of ACM KDD 2024, pp. 5–16. DOI: 10.1145/3637528.3671900. URL: https://collaborate.princeton.edu/en/publications/geo-generative-engine-optimization/

[15] Similarweb. The 2026 Generative AI Landscape Report. Data on AI Overview prevalence and AI-search behavior. URL: https://www.similarweb.com/corp/reports/2026-generative-ai-landscape/

[16] Statcounter Global Stats. Search Engine Market Share Russian Federation, China and Republic of Korea. August 2026. URL: https://gs.statcounter.com/search-engine-market-share

[17] Яндекс. Финансовые результаты за IV квартал 2025 года и 2025 год. 17 февраля 2026. Рекламная выручка группы и сегмент «Поисковые сервисы и ИИ». URL: https://yandex.ru/company/news/17-02-2026

[18] Geoaist. Платформа GEO-аналитики и AI-видимости бренда: методика мониторинга упоминаний, источников, конкурентов и динамики AI-выдачи. 2026. URL: https://geoaist.ru/

[19] Semrush. We analyzed billions of web visits: How AI is reshaping traffic channels. 27 April 2026. Dataset: more than 50,000 websites and 17 industries; AI traffic growth, channel shares and industry dynamics. URL: https://www.semrush.com/blog/traffic-channel-mix-study/

[20] Semrush. ChatGPT traffic analysis: Insights from 17 months of clickstream data. 7 April 2026. ChatGPT outbound referrals, web-search activation and destination structure. URL: https://www.semrush.com/blog/chatgpt-search-insights/

[21] BrightEdge. Gemini Becomes No. 2 Consumer AI Referral Source in Q1 2026. 20 May 2026. Distribution of AI referral traffic between ChatGPT, Gemini, Perplexity and Claude. URL: https://www.brightedge.com/news/press-releases/brightedge-data-gemini-second-largest-ai-referral-source-q1-2026

[22] BrightEdge. AI Overviews at the One-Year Mark / AI Catalyst Research. 2026. AI Overview presence, block size and citation-to-organic overlap. URL: https://www.brightedge.com/resources/weekly-ai-search-insights/ai-overviews-one-year-presence-size-citing

[23] Similarweb. The Downstream Impact of AI Visibility / Being Recommended in AI Makes Users 2.5x More Likely to Visit Your Site. June 2026. User-journey study in finance, travel and beauty. URL: https://www.similarweb.com/corp/reports/the-downstream-impact-of-ai-visibilty/

[24] Adobe. AI traffic surges across industries, retail sees biggest gains. 2026. Holiday 2025 data on conversion, bounce rate and revenue per visit for AI referrals. URL: https://business.adobe.com/blog/ai-driven-traffic-surges-across-industries

[25] Adobe. 2026 Prime Day Insights. 2026. Conversion performance of AI-referred retail traffic compared with non-AI channels. URL: https://business.adobe.com/blog/2026-prime-day-insights

[26] Similarweb. ChatGPT Referral Traffic Near Triples Overnight. 20 August 2026. Clickstream analysis of referral changes after the May 7 interface update. URL: https://www.similarweb.com/blog/insights/ai-news/chatgpt-referral-traffic-triples/

[27] Zhang, K., He, X., Yao, J. From Citation Selection to Citation Absorption: A Measurement Framework for Generative Engine Optimization Across AI Search Platforms. arXiv preprint, 2026. URL: https://arxiv.org/abs/2604.25707

[28] Яндекс. Финансовые результаты за I квартал 2026 года. 28 апреля 2026. Динамика аудитории Алисы AI и быстрых ответов в Поиске. URL: https://yandex.ru/company/news/28-04-2026

[29] NAVER Corp. AI Tab launch and usage updates, April–July 2026. Cumulative users, query growth and connections to Shopping, Place and reservations. URL: https://www.navercorp.com/media/pressReleasesDetail?seq=10034477

[30] Baidu Inc. Second Quarter 2025 Results. AI-generated content in mobile search result pages: April–July 2025 progression. URL: https://ir.baidu.com/news-releases/news-release-details/baidu-announces-second-quarter-2025-results

[31] SparkToro / Similarweb. In 2026, Less than One Third of Google Searches Still Send a Click. 8 June 2026. Zero-click clickstream estimates for 2024 and Jan–Apr 2026. URL: https://sparktoro.com/blog/in-2026-less-than-one-third-of-google-searches-still-send-a-click/

Если эта публикация вас вдохновила и вы хотите поддержать автора — не стесняйтесь нажать на кнопку