ИИ-агенты переосмысляют поиск с помощью AEO

Более двух десятилетий цифровой поиск работал по простой модели: поиск, просмотр, клик, решение.

Это работало, когда веб-поиском занимались люди, но с появлением ИИ-агентов главным потребителем информации далеко не всегда является человек.

Это рождает новую парадигму: оптимизацию под поисковые ответы (Answer engine optimization — AEO), которую также называют оптимизацией под генеративные движки (GEO). Поскольку агенты воспринимают данные совсем иначе, чем люди, успех теперь определяется не позициями в выдаче и кликами, а тем, насколько контент понят, выбран и процитирован ИИ-системами.

SEO-модель, на которой строился весь веб, просто перестает работать, и компаниям необходимо готовиться уже сейчас.

Как LLM интерпретируют веб-контент

Традиционное SEO строится вокруг ключевых слов, позиций в выдаче, оптимизации страниц и показателей кликабельности (CTR). Пользователи вручную ищут информацию в разных источниках и переходят по ссылкам, чтобы получить то, что им нужно. Это просто, но порой утомительно и отнимает много времени.

Однако AEO работает на совершенно другом уровне. Агенты все сильнее захватывают рабочие процессы пользователей: Claude Code, OpenClaw, CrewAI, Microsoft Copilot, AutoGen, LangChain, Agent Bricks, Agentforce, Google Vertex, веб-интерфейс Perplexity и другие инструменты.

Эти агенты не «серфят» интернет так, как это делают люди. Они анализируют намерения пользователя, опираясь не только на формулировки запроса, но и на постоянную память и контекст прошлых сессий (а не на простое автодополнение). Им требуются материалы, которые изложены лаконично, структурировано и по делу.

Более того, агенты переходят от простого просмотра к делегированию, беря на себя все больше рутинных задач. То, что начиналось как «найти, прочитать, решить», превращается в «агент находит, агент суммирует, человек решает» (а в дальнейшем — «агент действует → человек проверяет»).

«На практике AEO начинается там, где заканчивается SEO», — говорит Дастин Энгель (Dustin Engel), основатель консалтинговой компании Elegant Disruption. — «AEO — это следующий уровень поиска», или «поиск без кликов».

В этом новом мире, где агенты синтезируют ответы, пользователи могут вообще никогда не увидеть сайт компании, показатели кликабельности падают, а атрибуция и цитируемость (а не чистая видимость или нахождение на вершине списка синих ссылок) становятся критически важными.

«Новый стандарт больше похож на карту цитирования: откуда модель берет информацию, как часто вы там появляетесь и как вас описывают», — пояснил Энгель.

Некоторые эксперты, например Адам Янг (Adam Yang) из платформы вопросов и ответов Quora, утверждают, что AEO уже начинает вытеснять SEO в качестве стандарта по умолчанию.

По словам Янга, это касается «определенного класса запросов». Любой вопрос, где пользователю требуется синтезированный ответ — «какой подход к Х лучше», «сравни эти два варианта», «что нужно знать о Y» — все чаще разрешается искусственным интеллектом без единого клика.

Многие аналитики отмечают, что собственные AI Overviews от Google уже ускоряют этот процесс среди массовых пользователей. «SEO не умерло, — заявил Янг. — Но цель оптимизации сместилась с „занять первую страницу в выдаче“ на „быть процитированным в ответе“».

Как разработчики уже используют ИИ-агентов

Существуют ли сценарии, где обычный поиск в Google по-прежнему остается лучшим выбором?

«Определенно да», — считает аналитик Уайатт Мейхэм (Wyatt Mayham) из Northwest AI Consulting. Прежде всего, для личных задач, таких как поиск ближайших ресторанов или местных поставщиков услуг. В таких случаях интерфейс «просто лучше», потому что он объединяет карты, отзывы и фотографии. «Этот опыт пока сложно превзойти», — отметил он.

Впрочем, для рабочей деятельности, по его словам, он «почти не пользуется» традиционным поиском, и этот показатель с каждым месяцем «стремится к нулю».

«Когда мне нужно профессионально разобраться в какой-то компании или изучить человека, агенты делают это быстрее и дают более полезный результат, чем когда-либо давала страница синих ссылок», — рассказал он.

Его фирма «активно» использует автономные агенты и создала функцию Claude Skills, которая обслуживает отдел продаж. Перед звонком-знакомством с потенциальным клиентом сотрудники могут запустить навык, который извлекает профиль контактного лица в LinkedIn, сканирует сайт его компании, собирает релевантную информацию из таких источников, как ZoomInfo, и формирует четкое представление о выручке клиента, размере его команды, технологическом стеке и болевых точках.

«К моменту начала звонка у меня уже есть готовая персонализированная аналитическая справка, и мне не пришлось тратить 30–45 минут на ручной поиск в Google», — поделился Мейхэм.

Главное преимущество заключается в том, что эти инструменты работают в фоновом режиме, отметил он. Вам не нужно сидеть и переключаться между вкладками браузера: вы просто говорите агенту, что вам нужно, он выполняет задачу, а на выходе вы получаете структурированный и действительно полезный результат.

«Это сократило целый час подготовки к продажам до нескольких минут», — добавил Мейхэм.

Карлос Дутра (Carlos Dutra), генеральный директор и основатель ИТ-консалтинговой компании Vindler Solutions, рассказал, что Claude Code «кардинально изменил» его повседневную работу. Он использует этот инструмент для большей части задач по программированию, и больше всего его удивила не скорость, а то, что ему больше не нужно открывать и отслеживать кучу вкладок в браузере.

«Не потому, что я ленив, а потому, что ответы лучше», — пояснил он. Для некоторых задач он все еще пользуется Google: страницы с ценами, свежие новости, любая актуальная на данный момент информация.

«Но что касается технического анализа? Для меня лично агенты в основном заменили поиск», — сказал он.

У Адама Янга из Quora был похожий опыт. Последние несколько месяцев он ежедневно пользуется Claude Code, в основном для контент-стратегии, управления знаниями и конкурентной разведки. Задачи, на которые раньше у него уходило полдня, теперь занимают 30 минут.

Но самым большим преимуществом стало то, что он теперь может запускать задачи по исследованию и синтезу параллельно, в то время как раньше их приходилось выполнять последовательно. Также полезно то, что сохранение контекста агентами между сессиями «значительно лучше», чем у веб-инструментов.

Когда ему нужно разобраться в концепции, составить карту конкурентной среды или проанализировать отраслевые тенденции, Claude или Perplexity становятся его первыми помощниками еще до открытия вкладки браузера. «Я начал воспринимать поисковые запросы к агентам как свою первую остановку, а не Google. Традиционный поиск теперь служит для меня местом проверки, а не открытий».

Однако здесь все еще есть шероховатости. Мейхэм отметил, что LinkedIn, в частности, «агрессивно» блокирует автоматизированный доступ, и многие другие сайты применяют (или внедряют) аналогичные меры защиты. Пользователи будут сталкиваться с ограничениями, когда агенты не смогут пробиться сквозь защиту, поэтому тем, кто полагается на агентов, необходим запасной план.

«Надежность пока не составляет 100%, и это, пожалуй, главный фактор, сдерживающий более широкое внедрение», — считает он.

Совет Мейхэма другим разработчикам: прекратите гоняться за блестящими новинками. Новый ИИ-инструмент выходит «практически каждый день», и многие (включая опытных разработчиков) прыгают с платформы на платформу, так и не погрузившись ни в одну из них глубоко.

«Выберите одну модель, углубитесь в нее, выстройте на ее базе реальные рабочие процессы», — подчеркнул он. «Вы получите больше пользы от безупречного владения одной платформой, чем от поверхностных экспериментов с пятью».

Как компании могут конкурировать в мире, управляемом AEO

Когда поиск осуществляют ИИ-агенты, правила меняются. Вопрос больше не в том, попадает ли ваш контент на первую страницу выдачи, а в том, выберет ли модель именно вас в качестве источника при генерации ответа.

Структура начинает играть гораздо большую роль, чем раньше. Контент должен:

• быть организован с учетом разговорных намерений (conversational intent), давать прямые ответы и отражать реальные вопросы пользователей и последующие уточнения;

• быть авторитетным и демонстрировать глубокую экспертность;

• быть актуальным (и при необходимости регулярно обновляться);

• иметь четкие заголовки и настроенную разметку FAQ (схему).

Еще одно обязательное условие — поддержание сильного присутствия бренда на форумах и платформах (Wikipedia, Reddit, LinkedIn, профильные издания), на которых обучаются модели. Компаниям также стоит задуматься об инвестициях в оригинальные данные, например собственные исследования.

По опыту Мейхэма, когда бизнес получает рекомендацию от LLM в ходе поискового запроса, коэффициент конверсии оказывается «драматически выше», чем на традиционных каналах. Для его компании трафик с рекомендаций LLM конвертируется в 30–40%, что «значительно превосходит показатели SEO или платных соцсетей».

«Сигнал намерения просто отличается, когда человек ведет диалог с искусственным интеллектом, и тот рекомендует вас по имени».

Доступность внутри LLM будет иметь такое же значение, как и позиции в Google, «а может, и большее», считает Мейхэм. «Это совершенно новое пространство для привлечения клиентов, о котором большинство компаний еще даже не задумываются».

Дутра из Vindler согласился с тем, что «неприятная правда» заключается в том, что большая часть корпоративного контента становится «практически невидимой» для агентских запросов. «AEO сводится к тому, переживет ли ваш контент процесс разбиения на фрагменты (chunking), эмбеддинга и семантического поиска», — пояснил он.

Компании, которые вырываются вперед, не делают ничего «экзотического», отметил он. У них чистый, декларативный контент, для понимания которого не требуется дополнительный контекст. Те же, кто продолжает писать тексты, переспамленные ключевыми словами, неизбежно отстанут, поскольку LLM ценят семантическую ясность.

Он предлагает клиентам простой тест: задать LLM вопрос, на который должна отвечать ваша страница, не давая при этом саму ссылку. «Если модель не может сформировать ответ на основе вашего контента — у вас проблема».

Джефф Оксфорд (Jeff Oxford) из SEO-агентства Visibility Labs дает ценные пошаговые рекомендации:

1. Участвуйте в обсуждениях на Reddit — это один из наиболее цитируемых доменов в поисковых системах на базе ИИ. Компаниям следует формировать положительную репутацию на Reddit и подключаться к профильным веткам, где пользователи просят совета.

2. Развивайте сильное присутствие на YouTube. Согласно данным компании Ahrefs, которая отслеживает поведение пользователей в интернете, упоминания на YouTube имеют «самую сильную корреляцию» с видимостью в ИИ-инструментах, включая ChatGPT, AI Mode и AI Overviews. «Это логично, поскольку и Google, и OpenAI обучали свои модели на расшифровках видео с YouTube», — пояснил Оксфорд, — «при этом YouTube является наиболее цитируемым доменом в ИИ-продуктах Google».

3. Инвестируйте в цифровой PR и упоминания бренда; последнее занимает второе место по степени корреляции с видимостью в ИИ. «Бренды должны улучшать свое цифровое присутствие, охватывая как можно больше площадок», — говорит Оксфорд.

4. Создавайте контент, соответствующий моделям цитирования ИИ. Компаниям следует проанализировать промпты и темы, по которым поисковые системы на базе ИИ выводят конкурентов, а затем создать авторитетный контент на те же самые темы.

«Цель состоит в том, чтобы стать источником, который модели ИИ считают достойным цитирования», — отметил он.

Тем не менее, вокруг того, насколько кардинально компаниям необходимо перестраиваться, может быть много излишней шумихи, считает Шаши Белламконда (Shashi Bellamkonda), главный директор по исследованиям консалтинговой фирмы Info-Tech Research Group.

Те компании, которые следуют лучшим практикам создания контента, действительно необходимого их аудитории — написанного экспертами и демонстрирующего экспертное мнение, — имеют хорошие шансы на цитирование в поиске на базе ИИ.

Он напомнил, что Google разработал концепцию EEAT (опыт, экспертность, авторитетность и надежность — experience, expertise, authority, and trust) для оценки качества и полезности контента, которая помогает алгоритмам выявлять надежную и качественную информацию.

Чтобы выделиться, компаниям следует использовать структурированные данные и разметку (schema), чтобы обозначить контекст: является ли это статьей, исследовательским отчетом или обзором продукта? «Оригинальный лонгрид-контент будет высоко цениться поисковыми системами на базе ИИ», — заявил Белламконда. — «Стратегии подражания или попытки обмануть систему в эту эпоху под запретом».

Экспертам также следует делиться своими мыслями на различных площадках, а страницы «О нас» должны быть «содержательными» и включать биографии, подчеркивающие экспертность лидеров мнений.

«В конечном счете репутация поисковых систем на базе ИИ строится на том, чтобы пользователю нравился результат поиска, а не на том, что, по вашему мнению, он должен читать», — подытожил Белламконда. — «Поэтому сильный фокус на конечном пользователе — отличный способ добиться успеха».