98% маркетологов не имеют чёткой стратегии под ИИ-поиск — отчёт Adobe
Дата публикации
04.06.2026
Весной 2026 года Adobe for Business выпустила — стратегическое руководство для маркетинговых команд, которые работают в поисковой среде, давно вышедшей за рамки привычной страницы результатов Google. Документ опирается на опрос более 500 маркетологов и фиксирует разительное несоответствие: технологии поиска через искусственный интеллект развиваются быстро, а готовность индустрии на них реагировать остаётся мизерной.
По данным Adobe, 98% маркетологов не имеют ни чёткого задокументированного плана, ни полной уверенности в собственном подходе к оптимизации под ИИ. Ещё красноречивее другая цифра: 74% вообще не имеют измеримой стратегии под ИИ-поиск и генеративную выдачу либо вовсе не знают о её существовании в своей компании. А 12% откровенно признают, что чувствуют себя «полностью растерянными».
Почему ставки высоки уже сегодня
Данные о неготовности маркетологов соседствуют с цифрой, объясняющей эту тревогу. С июля 2024-го по февраль 2025 года реферальный ИИ-трафик в США вырос более чем в десять раз. Конверсия и доход с одного визита от таких переходов, по оценке Adobe, вплотную приближаются к показателям классических поисковых каналов. Аудитория, которая приходит из ИИ-ответов, покупает уже почти так же охотно, как и та, что пришла из Google. Так что маргинальным этот канал назвать сложно.
Search Everywhere Optimization: поиск рассредоточился
Центральная идея руководства — концепция Search Everywhere Optimization (SEvO, в документе также SEOx). Поиск перестал быть одним каналом и превратился в распределённую систему принятия решений. Человек смотрит инструкции в TikTok, открывает официальные страницы товаров в Google, ищет подтверждение от других пользователей на Reddit, а затем просит ChatGPT или Perplexity сопоставить варианты — иногда всё это в рамках одной покупки. Всё чаще путь клиента стартует не с поисковой строки, а с ИИ-ассистента. Причём эти системы не просто индексируют контент: они обобщают, интерпретируют и рекомендуют его ещё до того, как человек откроет сайт.
Adobe делит структуру SEvO на четыре составляющие:
- Классическое SEO, где сосредоточен авторитетный контент.
- Оптимизация под соцсети: на Reddit и в TikTok пользователь часто принимает решение о покупке, так что они работают как полноценные точки обнаружения товара.
- Генеративная оптимизация (GEO), которую в смежных материалах ещё называют answer engine optimization.
- Оптимизация под магазины мобильных приложений, важная для компаний, чьё цифровое присутствие простирается до порталов, партнёрских сервисов и приложений для сотрудников.
Старые мерки больше не работают
Самая техничная часть документа — сопоставление метрик классического SEO с их ИИ-аналогами по девяти направлениям. Логика везде та же: ранжированный список уступает синтезированному ответу, так что и измерять приходится иначе.
Видимость раньше считали показами и средней позицией. В GEO её замещает присутствие бренда в ИИ-цитированиях и доля голоса в сгенерированных ответах. Ранжирование по ключевым словам уступает «покрытию запросов» — насколько полно бренд представлен в том, как люди формулируют вопросы разговорным языком. Структурно меняется и трафик: органические сессии и клики никуда не исчезают, но рядом появляется «влияние без кликов», когда ИИ закрывает потребность пользователя, вообще не отправляя его на сайт.
Иначе выглядит и авторитетность. Классическое SEO вознаграждает обратные ссылки и домены-доноры, а GEO отдаёт предпочтение упоминаниям в источниках, которым система доверяет: аналитика, пресса, Wikipedia и т. д. Языковые модели тянутся к тому, что выглядит убедительно и подтверждено несколькими независимыми источниками, а не к страницам с большой ссылочной массой.
Есть и категория, которой в классическом SEO нет вовсе — тональность. В GEO можно отслеживать, в каком ключе упоминают бренд, и возвращать эти наблюдения в контент. А о том, какие типы контента чаще всего цитируют ChatGPT, Perplexity и Google AI Mode, мы уже писали ранее.
Проблема машинного прочтения
Один из самых конкретных выводов Adobe — то, что в руководстве названо разрывом машинного прочтения. ИИ-краулеры и ассистенты нередко считывают лишь часть страницы: хватают заголовки и навигацию, но пропускают описания товаров, цены и акционную информацию — именно то, что интересует покупателя. Бренд может вложить немалые деньги в оптимизацию самих страниц и всё равно остаться малозаметным в ИИ-ответах, если структурированные данные, schema-разметка и форматирование контента не рассчитаны под машинное чтение.
Adobe советует простую проверку: сопоставить то, что видит на странице человек, с тем, что способен извлечь ИИ-агент. Расхождение сразу подсветит, какой контент скрыт от систем и какие страницы стоит исправить в первую очередь.
Трезвый контекст
Впрочем, громкие цифры не показывают всю картину. за первый квартал 2026-го показал, что ИИ-инструменты по-прежнему дают менее 2% всех десктопных визитов, а количество поисков без перехода на сайт в том же квартале даже снизилось — и в США, и в Европе. Сами ИИ-платформы тоже ведут себя непредсказуемо: в прошлом году трафик из ChatGPT обвалился на 52% за один месяц после того, как OpenAI вручную изменила вес цитирований. Видимость бренда способны перераспределить внутренние изменения системы, на которые издатели и рекламодатели никак не влияют.
Adobe видит ещё одно препятствие — в структуре самих команд. SEO, соцсети и ИИ-оптимизацию обычно ведут отдельные подразделения с разными задачами и несвязанным измерением, тогда как слой обнаружения контента сходится воедино.
Компания предлагает организационное решение: общие панели данных, единую ответственность маркетинга, SEO и коммуникаций, а также согласованную цепочку контента, где один авторитетный материал адаптируется под разные поверхности без противоречивых версий одних и тех же фактов.
Что направление серьёзное, видно и по собственным действиям Adobe — в ноябре 2025-го года компания купила Semrush за 1,9 миллиарда долларов, усилив набор инструментов для аналитики видимости и GEO.
Что с этим делать украинскому бизнесу
Главный практический ориентир сводится к тому, что сайт отныне нужно готовить сразу под две аудитории — людей и машины. Фундамент остаётся тем же: качественное SEO-продвижение, без которого бренд не появится ни в классической выдаче, ни в ИИ-ответах, которые в значительной мере опираются на те же источники.
Дальше добавляются задачи, которых раньше не было. Контент стоит писать так, чтобы его легко прочитала и пересказала модель, а техническую часть сайта — закладывать с прицелом на машинное считывание ещё на этапе веб-разработки. Соцсети всё чаще становятся местом, где человек впервые находит товар, который возвращает внимание к услугам SMM. И хотя корпоративные инструменты Adobe пока что недоступны малому бизнесу, сами принципы не зависят от платформы. По оценкам украинского рынка, ИИ-трафик на интернет-магазины в прошлом году вырос в пять раз, так что откладывать больше нет смысла.
Комментарии