За год тема прошла путь от «это хайп» до «у нас минус половина трафика». Мы разбираем исследования по ней с начала 2026 года — здесь собрано то, что подтверждено цифрами, и отдельно то, что цифрами не подтверждено, хотя продаётся уверенно.
Спор «влияет или не влияет» закончился в августе 2026 года, когда появились замеры по издателям. По данным Axios, малые издания потеряли 60 % поискового трафика, средние — 47 %, крупные — 22 %. Доля запросов в Google, которые заканчиваются без перехода на сайт, выросла с 60 % в 2024 году до 68 % в 2026-м.
В России счёт другой, но направление то же: новостные сайты потеряли 12–13 % трафика из Яндекса. Одновременно трафик из Алисы в электронной торговле прибавил 358 % с начала года — то есть трафик не столько исчезает, сколько перемещается в канал, где привычные инструменты не работают.
Отдельно стоит запомнить сдвиг, который произошёл в сентябре 2026-го: Google включил автоматическое разворачивание AI Overviews для части запросов. Раньше ИИ-ответ требовал клика — теперь он открыт сразу, а органические ссылки уехали за экран. Это не эксперимент и не тест на проценте аудитории, а поведение выдачи по умолчанию.
И оптимизировать «под нейросети» вообще — всё равно что оптимизировать «под интернет».
Исследование AI Bigs Lab охватило 715 брендов, 30 категорий и четыре платформы — ChatGPT, Gemini, Perplexity и Claude. Результат: в 20 категориях из 30 первые места на разных платформах занимали разные бренды, а 17,8 % брендов не попали ни в один ответ ни одной из них. Это не погрешность выборки, это разные системы с разными правилами.
Вывод: здесь «GEO» — это информационное SEO под Яндекс. Отдельного слоя, в который надо встраиваться, нет.
Вывод: позиции в органике здесь мало что решают. Работают внешние упоминания на площадках, которые модель считает источником.
Стратегия «сначала в топ, потом ИИ подтянется сам» держалась на разумном допущении: модели читают веб, значит увидят лидера. Замеры показали, что единица отбора у поиска и у модели разная. Поиск ранжирует страницу по запросу. Модель вытаскивает фрагмент по смыслу вопроса — иногда из индекса, иногда из обучающих данных, которые с текущим индексом не связаны никак.
Отсюда результаты, которые выглядят абсурдно, пока не знаешь механику. Один сайт, три месяца данных Search Console, 358 ответов от шести моделей: пять страниц в топ-5 не получили ни одного цитирования, а две страницы на позициях 17–18 с нулём кликов за весь период — 9 и 3 цитирования. Ещё шесть страниц, которых в Search Console не было вовсе, модели цитировали.
На русскоязычных данных та же картина, только мягче: первое место в Яндексе даёт 44 % вероятности попасть в Алису, в Google — 76 %. Оборотная сторона: 56 % сайтов-лидеров Яндекса в нейроответ не попадают, а 21 % упоминаний в Алисе достаётся сайтам вообще вне топ-10.
Практический вывод простой и неприятный: «страница, пригодная для цитирования» и «страница, оптимизированная под клик» — разные звери. Один аудит вместо двух даёт ложное спокойствие: сайт здоров, проиндексирован, трафик идёт, а на 32 вопроса без упоминания бренда — ноль попаданий в ответы.
Прежде чем строить стратегию на данных GEO-трекера, стоит знать две вещи о том, как эти данные устроены.
Первое: атрибуция сломана примерно на 44 %. Gemini оборачивает ссылки в grounding-редиректы через служебный домен Google: из 253 ссылок в реальном прогоне такими обёртками оказались 248. Токен зашифрован, ключ у Google, служебный путь закрыт в robots.txt. Из 359 уникальных адресов в выборке удалось опознать 199 — остальные 160 ведут в никуда. В сырых данных служебный домен Google выходит на первое место по числу ссылок, обгоняя любой реальный сайт.
Второе: упоминание и цитирование — разные метрики, и смешивать их нельзя. Qwen упоминает бренд в 53 % запросов и ни разу не даёт ссылку. GPT — 33 % упоминаний и 47 % цитирований. Яндекс — 7 % и 14 %. Разрыв объясняется механикой: часть моделей отвечает из памяти, часть идёт за источником. Влиять на эти два случая нужно по-разному, и «общая видимость в ИИ» как единая цифра скрывает ровно то место, где стратегия проваливается.
Хорошая новость в том, что замер стоит дёшево. Разовый прогон по своей нише через API обходится в 100–102 ₽, а собранный на n8n ежемесячный мониторинг по четырём моделям — около $0,34 за прогон. Аргумент «дорого проверять» закрыт: проверять дорого не деньгами, а вниманием.
Это не выдуманный список. Ровно такой набор действий привёл сайт с 900 суточными кликами, выращенными за 18 месяцев на 602 ссылках, к нулевому трафику за полтора года — под вывеской «оптимизация под AI Overview».
И отдельно про галлюцинации, потому что на них рычагов нет. Облачный провайдер задал одинаковый вопрос Алисе AI и ГигаЧату, обе модели имели доступ к официальной документации — и обе ответили неверно: перепутали классы хранения, назвали неверные сроки, добавили несуществующие функции. Модель может найти правильный источник и неправильно связать факты внутри него. Чистая документация сужает пространство для ошибки, но не гарантирует точный ответ.
Пока рынок спорит, как попадать в ответы бесплатно, места в них начали продавать. 26 % ответов ChatGPT уже содержат рекламу, треть показов приходится на первый же ответ в диалоге. Формат запущен в США, затем в 31 стране Европы, затем ещё в пяти странах. Свой инвентарь OpenAI описывает прямо: «в момент, когда пользователь уже изучает товары, сравнивает и почти готов к покупке» — то есть на транзакционных запросах, самых дорогих в Google Ads.
Ранние замеры доходности при этом отрезвляют: CTR 0,6–1,3 %, ноль конверсий, расхождение между отчётом платформы и аналитикой в три раза (57 кликов против менее 20). Каждое седьмое объявление уходит мимо темы — таргетинга по ключевым словам нет, алгоритм ищет смысловые связи сам. Вдобавок рекламу видят только пользователи бесплатного тарифа: аудитория с деньгами и привычкой платить от неё закрыта.
Вывод для планирования не в том, что «реклама в ИИ не работает». Он в том, что механика повторяет путь Google, только быстрее: сначала органические ответы, потом один рекламный блок, потом никто не помнит, когда видел ответ без пометки. То, что Google строил двадцать лет, здесь займёт три-четыре года — и органическая доля в ИИ-ответах будет сжиматься так же, как сжалась в поиске.
Разобрав два десятка исследований, мы держимся вывода, который не нравится ни одной из сторон спора. Отдельной магии нет. Расстояние между «GEO кардинально отличается от SEO» и «пишите понятный структурированный текст» в большинстве материалов — ровно одна страница. Рекомендации, которые выдают за новую дисциплину, слово в слово повторяют советы 2018 года: факты в начало, конкретика вместо воды, заголовки, ссылки на источники.
Но и «ничего не изменилось» — неправда. Изменились две вещи, и обе существенные: единица отбора (фрагмент вместо страницы) и набор площадок, с которых модель берёт факты. Из-за первого позиции перестали быть пропуском в ответ. Из-за второго внешние упоминания стали важнее, чем собственный сайт, — нейросети цитируют официальный сайт бренда заметно реже, чем сторонние источники.
Практический смысл такой: если техническая база сайта не в порядке, заниматься GEO рано — вы будете надстраивать второй этаж над фундаментом, который не держит. Если база в порядке, следующий шаг не «переписать всё под нейросети», а замерить: что цитируется по вашей нише сейчас, кого цитируют вместо вас и на каких площадках. Сто рублей и день работы.
Мы занимаемся этим не в теории: замер видимости, разбор источников и работа с внешними упоминаниями — часть поискового продвижения, а техническая база проверяется в аудите. Отдельной услуги «GEO-продвижение» у нас нет намеренно: продавать надстройку в отрыве от фундамента — это ровно то, за что мы критикуем рынок в разборах.
Это надстройка, а не замена. Порядка 80 % результата по открытым кейсам дают техническая база и контент — то есть обычное SEO. Оставшаяся часть действительно своя: цитируемость, внешние упоминания, структура под извлечение фрагмента.
Практическое следствие: пока база не в порядке, заниматься GEO рано. Надстройка над фундаментом, который не держит, просто отвалится.
Не обязательно. Первое место в Яндексе даёт 44 % вероятности попасть в Алису, в Google — 76 %. При этом 56 % сайтов-лидеров Яндекса в нейроответ не попадают, а 21 % упоминаний достаётся сайтам вне топ-10.
Причина в том, что поиск ранжирует страницу по запросу, а модель вытаскивает фрагмент по смыслу вопроса — иногда вообще из обучающих данных, не связанных с текущим индексом.
Смотреть надо не на популярность платформы в публикациях, а на то, откуда приходят ваши клиенты. В одном открытом B2B-кейсе за 18 месяцев из нейросетей пришло 845 переходов, из них 74 % — Алиса и только 5 % — ChatGPT, при несопоставимом объёме статей и докладов про второй.
Если аудитория российская, работа с Алисой — это работа с органикой Яндекса: она берёт источники оттуда.
Задать 15–20 реальных вопросов из вашей ниши без упоминания бренда, прогнать по нужным моделям, зафиксировать упоминания и ссылки отдельно друг от друга, повторить после правок. Разовый прогон через API стоит около 100 ₽.
Важно считать упоминание и цитирование как две разные метрики: модель может называть бренд и не давать ссылку вовсе — так ведёт себя Qwen в 53 % ответов.
С поправкой на то, что они видят меньше половины картины. Gemini оборачивает ссылки в служебные редиректы: в одном прогоне 248 ссылок из 253 оказались такими обёртками, а опознать удалось 199 адресов из 359.
Любой инструмент считает только то, что видно. Это не повод не замерять — это повод не принимать выгрузку за полную карту.
Нет, и это самая дорогая ошибка сезона. Известен кейс, где сайт с 900 суточными кликами, выращенными за 18 месяцев, потерял почти весь трафик после «оптимизации под AI Overview»: сняли работающие ссылки, поставили кривую разметку, перенесли семантику в блог.
Разумный порядок обратный: сначала замер, потом точечные правки под то, что замер показал, и только при сохранении работающего.
Каждое исследование мы разбирали отдельно — с цифрами, методологией и ссылкой на первоисточник.
Потери издателей 60/47/22 %, данные Axios за август 2026.
Разбор358 ответов от шести моделей: позиции и цитирование не совпадают.
Разбор455 ответов, 2976 ссылок: как устроен отбор источников.
РазборПочему выгрузка трекера — не полная карта.
РазборДве метрики, которые индустрия считает одной.
РазборКак выглядит перестройка сайта под неподтверждённые гипотезы.
РазборТему ведём постоянно: новые исследования разбираем по мере выхода и дополняем этот материал. Все разборы — в ленте, там же они выходят первыми.