AI и поиск: как ChatGPT, Gemini и другие LLM уже меняют SEO сильнее, чем кажется

По оценке Graphite, суммарное использование AI уже достигло 56% от объёма классического поиска в мире и 34% в США. Авторы также оценивают AI примерно в 45 млрд ежемесячных сессий по миру и 5,4 млрд в США. Отдельно они утверждают, что после поправки на поисковые сценарии ChatGPT уже контролирует около 20% search-like трафика в мире и 12% в США. Важно подчеркнуть: это именно оценка Graphite на основе собственной модели, а не официальный отраслевой стандарт.
Ключевая мысль проста: AI не «убивает» поиск в лоб. Он расширяет рынок discovery и меняет маршрут пользователя к ответу. Часть вопросов по-прежнему уходит в Google и Яндекс, часть — в ChatGPT, Gemini и другие LLM, а часть теперь вообще решается в формате, которого классический поиск раньше не закрывал. Это подтверждается и исследованием OpenAI/Harvard, где значимая доля использования ChatGPT относится не к поиску, а к выполнению задач и самовыражению.

Что именно показало исследование Graphite

Главный вывод Graphite состоит в том, что рынок AI долгое время измеряли слишком узко. Если сравнивать только google.com и chatgpt.com в вебе, AI выглядит заметно меньше поиска. Но если объединить веб-визиты и app sessions, масштаб резко увеличивается. Именно поэтому Graphite пишет, что прежние оценки занижали объём AI в 4–5 раз. По их расчётам, 83% мирового AI-использования и 75% американского уже приходится на мобильные приложения.
Для сравнения Graphite берёт пять LLM-продуктов — ChatGPT, Gemini, Perplexity, Grok и Claude — и сопоставляет их с шестью поисковыми системами, включая Google, Bing, Yahoo, DuckDuckGo, Yandex и Baidu. Это важная деталь: речь идёт не о дуэли «Google против ChatGPT», а о более широком сравнении двух экосистем поведения пользователя.
Для SEO-рынка это означает одну вещь: больше нельзя оценивать угрозу или потенциал AI по одному домену и одной поверхности. Пользовательский спрос уже распределяется между разными интерфейсами, и в этой новой модели выигрывают бренды, которые заметны не только в поисковой выдаче, но и как понятные, цитируемые источники для AI.

Почему старые оценки AI были занижены

Большинство популярных сравнений последних лет смотрели только на веб. Но Similarweb прямо различает web visits и app sessions как разные метрики. Визит на сайт считается новой сессией после 30 минут неактивности или с наступлением полуночи, а app session — это период взаимодействия пользователя с приложением; отдельно компания отмечает, что покрытие iOS может варьироваться. Это не опровергает сам тренд, но показывает, что сравнение сайта и приложения — не абсолютно симметричная операция.
Из этого следует осторожный, но важный вывод: цифры Graphite полезнее читать как сильный сигнал о масштабе и направлении рынка, чем как идеальную перепись всего цифрового спроса. Similarweb сам описывает свою методологию как смесь first-party analytics, contributory network, partnerships, public data и последующего моделирования. То есть речь идёт о продвинутой оценке рынка, а не о полном прямом наблюдении за каждым пользователем.
Именно поэтому лучший способ интерпретировать материал Graphite — не спорить о десятых долях процента, а принять главный тезис: web-only картина для AI уже недостаточна.

Почему AI нельзя приравнять к поиску один к одному

Ещё одна сильная сторона исследования Graphite в том, что оно не считает любой запрос в нейросеть поисковым по определению. Для этого авторы опираются на работу OpenAI и Harvard «How People Use ChatGPT». В этой работе сообщения пользователей делятся на три типа: Asking, Doing и Expressing. В полной выборке около 49% сообщений относятся к Asking, 40% — к Doing и 11% — к Expressing; к концу июня 2025 соотношение сместилось к 51,6%, 34,6% и 13,8% соответственно.
Это очень важная поправка для любой стратегии SEO. Когда пользователь спрашивает у AI «что лучше выбрать», «как составить план», «как объяснить», это действительно похоже на поиск. Но когда он просит «переписать письмо», «сделать таблицу», «написать код» или «сформулировать идею», это уже другой тип потребления. Значит, AI не просто отнимает старые поисковые сценарии, а создаёт новые формы спроса на контент и знания.
Для бизнеса из этого следует практический вывод: контент больше не должен жить только ради клика из SERP. Он должен быть полезен как источник решения, объяснения, сравнения и готового контекста.

Почему поиск пока не исчезает

На фоне шума вокруг AI многие прогнозировали резкое падение классического поиска. Но публичные сигналы говорят о более сложной картине. Google в марте 2025 года сообщил, что уже видит более 5 трлн поисков в год. Graphite, в свою очередь, утверждает, что если смотреть на search engines и AI Asking вместе, суммарный объём search-like использования вырос на 26% в мире и на 16% в США при сравнении 2025 года с 2024 годом.
Иными словами, рынок не выглядит как игра с нулевой суммой. Не происходит простого сценария, в котором ChatGPT растёт только потому, что Google падает. Скорее меняется сама архитектура пользовательского поведения: поиск остаётся огромным, но к нему добавляется новый слой — AI-интерфейсы, которые перехватывают часть вопросов и создают новые привычки получения ответа.
Для SEO-специалиста это означает не конец профессии, а расширение зоны ответственности. Теперь недостаточно просто бороться за позицию. Нужно бороться ещё и за присутствие в AI-ответах, за корректную интерпретацию бренда и за ясное извлечение фактов из страницы.

Что это значит для SEO в Google, Яндексе и AI-ответах

Первый вывод: классическое SEO никуда не делось. Для Google и Яндекса по-прежнему важны техническая доступность, логичная структура, релевантность интенту, внутренняя перелинковка, чистые заголовки и полноценное покрытие темы.
Второй вывод: этого уже недостаточно. Контент должен быть устроен так, чтобы его было легко не только ранжировать, но и понимать, извлекать, кратко пересказывать и сопоставлять с запросом пользователя в AI-системе. Это и есть практический переход от «просто SEO» к SEO плюс оптимизация под AI-ответы.
Третий вывод: бороться нужно не только за клик, но и за упоминание. Если раньше ключевой единицей успеха была позиция страницы, то теперь всё важнее становится цитируемость бренда, понятность формулировок, наличие внешних подтверждений, кейсов, обзоров, FAQ, отзывов и экспертных материалов. Для проекта вроде Rating Up это особенно важно: репутационные сигналы и брендовые упоминания становятся частью общей видимости, а не отдельным направлением.

Как должен выглядеть контент, который хорошо понимают и поисковые системы, и нейросети

1. Одна страница должна отвечать на один главный вопрос.
   
   
   Не пытайтесь закрыть всё сразу. Чем чище интент страницы, тем легче её правильно ранжировать и интерпретировать.
2. Ответ нужно давать в первых абзацах.
   
   
   Не заставляйте ни человека, ни поисковую систему, ни нейросеть искать основную мысль по всей странице. Сначала вывод, потом детали.
3. Подзаголовки должны быть смысловыми, а не декоративными.
   
   
   Формулировки вида «Почему AI не заменил поиск» или «Что делать бизнесу уже сейчас» работают лучше, чем абстрактные названия без запроса внутри.
4. Сущности нужно называть прямо.
   
   
   Пишите не «эта платформа» и не «инструмент», а «ChatGPT», «Google», «Яндекс», «LLM», «поисковый интент», «контент-стратегия». Нейросетям и поисковым системам проще работать с прямыми связями.
5. Факты, выводы и ограничения лучше разделять.
   
   
   Сначала цифра или наблюдение, потом интерпретация, потом оговорка. Такой формат повышает доверие и улучшает машинную читаемость текста.
6. Авторство, экспертиза и дата обновления должны быть видны.
   
   
   Для тем про AI, SEO и рынок данные быстро стареют. Пользователь и алгоритмы должны видеть, кто написал материал и насколько он актуален.
7. FAQ нужен не для объёма, а для покрытия соседних интентов.
   
   
   Хороший FAQ закрывает смежные вопросы, которые пользователь задаёт до или после основного запроса.

Что бизнесу стоит сделать уже сейчас

Во-первых, пересмотреть контент-портфель. Если сайт состоит только из коммерческих страниц и общих блоговых текстов, этого уже мало. Нужны сильные объясняющие материалы: сравнения, гайды, разборы, словари, FAQ, кейсы, исследования и страницы с чётким ответом на частые вопросы аудитории.
Во-вторых, усилить доказательную базу. Слабый AI-контент обычно выглядит одинаково: много общих слов, мало конкретики, нет метода, нет автора, нет ограничений, нет фактов. Сильный контент делает обратное: показывает, как получен вывод, на что он опирается и где его границы.
В-третьих, работать над внешними сигналами. Упоминания бренда, обзоры, экспертные комментарии, отзывы, публикации в медиа и отраслевых ресурсах теперь важны не только для доверия людей, но и для общей вероятности быть замеченным в новой AI-среде.
В-четвёртых, измерять не только позиции. Полезно отслеживать рост брендового спроса, переходы из AI-интерфейсов, конверсию у страниц сравнений и FAQ, а также то, как часто ваш бренд фигурирует в ответах на ключевые запросы категории.

Где у исследования Graphite есть ограничения

Чтобы статья выглядела надёжно и для людей, и для алгоритмов, важно проговорить границы исследования. Graphite опирается на данные Similarweb и на модельную поправку из исследования OpenAI/Harvard по типам сообщений. Это делает материал сильным как рыночный ориентир, но не превращает его в безусловную «последнюю истину» о всём интернете.
Главные ограничения три. Первое: web visits и app sessions — близкие, но не полностью одинаковые единицы измерения. Второе: распределение типов запросов в ChatGPT не гарантирует идентичную структуру запросов во всех остальных LLM. Третье: исследование не покрывает весь рынок discovery, потому что за пределами модели остаются другие поверхности вроде маркетплейсов, соцсетей и вертикальных платформ.
Но даже с этими оговорками материал Graphite полезен. Он хорошо показывает сдвиг, который рынок уже не может игнорировать: AI — это не маргинальный слой поверх поиска, а полноценная часть цифрового спроса.

Вывод

Главный вывод для Rating Up можно сформулировать так: бороться теперь нужно не только за место в выдаче, но и за место в ответе.
AI не отменил поиск, но сделал рынок сложнее и шире. Google и Яндекс остаются критически важными источниками спроса. При этом ChatGPT, Gemini и другие LLM уже стали отдельным каналом discovery, который влияет на то, как пользователь формирует мнение, сравнивает варианты и выбирает бренд.
Выигрывать в этой среде будут не самые шумные сайты, а самые понятные. Те, у кого есть чёткая структура, ясные ответы, доказательная база, сильные внешние сигналы и контент, который одинаково хорошо читают человек, поисковая система и нейросеть.

AI — искусственный интеллект, который помогает искать, анализировать и генерировать ответы.

LLM — большая языковая модель, лежащая в основе ChatGPT, Gemini и других AI-сервисов.
SEO — оптимизация сайта для роста видимости в Google и Яндексе.
AI-поиск — поиск ответа через нейросеть, а не только через классическую выдачу.
Поисковый интент — цель пользователя за запросом.
SERP — страница результатов поиска.
Discovery — этап обнаружения бренда, продукта или решения.
AI-ответ — ответ, сгенерированный нейросетью.
Сущность — однозначно определяемый объект: бренд, продукт, компания, человек или технология.
FAQ — блок частых вопросов и ответов, который усиливает структуру статьи.