Дэвид Хейз, руководитель отдела цифровых технологий в Европе компании Forsman & Bodenfors, отмечает значительный сдвиг: бренды осознают, что годы накопленной поисковой эффективности быстро превращаются в нечто иное из-за развития ИИ, который переходил от поисковых систем к системам ответов. В результате оптимизация поиска с помощью ИИ стала важной темой для обсуждения среди многих партнеров. Исследование McKinsey подтверждает эту тенденцию, показывая, что уже половина потребителей используют поиск на базе ИИ, а к 2028 году ожидается поток в 750 миллиардов долларов потребительских затрат через эти платформы. Маркетологи пересматривают стратегии SEO, делая упор на оптимизацию не для людей, а для алгоритмов. Саванна Бишоп, директор по цифровым платформам в Fitzco, подчеркивает, что этот сдвиг требует новых стратегий структурирования сайтов, отличающих традиционный SEO от АИ- и генеративной оптимизации поисковых систем (AEO и GEO). Сейчас ситуация складывается так, что потребители находят бренды не только через результаты Google, а через поиск на базе ИИ, создавая среду "ноль кликов", где сложнее измерять видимость и разрабатывать стратегии. Агентства согласны с тактиками, такими как приоритезация четких форматов вопросов и ответов через FAQ, структурирование контента вокруг вопросов и ответов вместо ключевых слов, добавление альтернативных текстов к изображениям и поддержание последовательного брендового послания во всех каналах — от собственных медиа до пресс-релизов и кампаний с инфлюенсерами. Репутация и доверие становятся крайне важными, поскольку системы ИИ, скорее всего, учитывают эти факторы при ранжировании результатов поиска. Крис Ригас, вице-президент по медиа в Markacy, утверждает, что восприятие репутации и доверия все больше ценится, чем наличие прямого ответа. На практике агентства, такие как Go Fish Digital, используют обратное проектирование моделей ИИ с помощью доступных API, чтобы понять, как поисковые платформы выбирают контент. Дэн Хинкли, главный по продуктам и ИИ в Go Fish, обнаружил, что контент, расположенный вверху страниц, с большей вероятностью появляется в результатах поиска на базе ИИ. Forsman & Bodenfors разработала агентов ИИ, обученных на тон бренда, стандарты видимости и SEO-метрики для анализа статей клиентов, тем самым ускоряя редакционные процессы и обеспечивая согласованность сообщений.

Такие программные продукты, как Syndigo, помогают поддерживать единые данные о товарах во всех розничных и цифровых платформах для лучшей обработки ИИ. Стратегии платных медиа тоже меняются: Fitzco советует клиентам использовать кампании Google Performance Max, которые могут появляться в автоматических кратких резюме, созданных ИИ, даже без прямых кликов пользователей. Хинкли подчеркивает, что языковые модели ИИ стремятся быстро и эффективно передавать информацию, как и человек. Тем не менее, измерение эффективности и атрибуция успеха в ИИ-поиске остаются сложными из-за непрозрачности алгоритмов больших языковых моделей (LLM). Агентства отслеживают такие показатели, как частота появления контента клиентов в результатах "ноль кликов" и изменения трафика после внедрения стратегий для ИИ. Ригас из Markacy отмечает, что пробелы в аналитике затрудняют точное определение того, что действительно влияет на улучшение производительности. Несмотря на соблазны, руководители агентств предупреждают о недобросовестных SEO-методах. Reddit, крупный источник данных для обучения ИИ, недавно подал иск против Perplexity за несанкционированный сбор данных. Некоторые бренды, по сообщениям, создают промо-посты специально для привлечения роботов LLM, а ранние тактики, такие как "клоакинг" — вставка невидимого текста для алгоритмов — уже появились. Однако эксперты предупреждают, что такие обходные пути могут обернуться обратным эффектом, поскольку модели ИИ учатся обнаруживать и нейтрализовать такие попытки. Хейз настаивает на важности взвешенного подхода "испытай-учись", подтверждая, что не существует хитростей для повышения видимости в ИИ, а попытки обмануть систему, скорее всего, закончатся неудачей, как это было с ранним SEO.