Анатомия ИИ-поиска: как работают Google AIO, ChatGPT Search и Perplexity

В прошлой статье — «Почему традиционное SEO умирает и как бизнесу выиграть в AI-поиске» — мы разобрали, почему классические методы продвижения перестают работать и как появляется новая дисциплина — GEO (Generative Engine Optimization), ориентированная на взаимодействие с искусственным интеллектом.

Но чтобы понять, как применить GEO на практике, нужно сначала разобраться, как именно работает AI-поиск. Почему Google, ChatGPT и Perplexity выдают ответы по-разному?

Откуда они берут данные? И главное — почему теперь ключевые слова больше не определяют результат, а решающим становится смысл и структура контента?

Дальше я расскажу «внутреннюю анатомию» AI-поисков: как устроены их модели, чем они отличаются от традиционного поиска и что нужно знать маркетологам, чтобы не потеряться в новой экосистеме цифрового интеллекта.

Если коротко — поиск перестал быть списком ссылок. Теперь это пространство, где искусственный интеллект объясняет мир.

Классические поисковики вроде Google и Яндекса работают по алгоритмам ранжирования: они оценивают страницы по ключевым словам, ссылкам и поведенческим факторам.

Но теперь рядом с ними выросло новое поколение поисковых систем — AI-поиски.

Они не просто находят, они понимают. Например, Google AI Overviews (AIO) строит ответы с помощью собственной модели Gemini. ChatGPT Search подключает веб-поиск, чтобы дополнить свои знания свежими фактами.

А Perplexity AI — тот самый «умный ассистент», который сразу показывает источники и краткое резюме, чтобы не терять время на перебор ссылок.Когда человек открывает Google, он ждёт результат. Когда он открывает ChatGPT — он ждёт ответ. Эта разница кажется небольшой, но именно она меняет маркетинг целых отраслей.

Классический поиск опирается на ключевые слова, мета-теги и внешние ссылки. AI-поиск, наоборот, интерпретирует смысл и формирует текстовую сводку, объединяя данные из множества источников.

Google AI Overviews (AIO) — первая версия гибридного поиска, запущенная в мае 2024 года.

Теперь вместо 10 ссылок пользователь видит один большой ответ, сформированный моделью Gemini. Он содержит выдержки из статей, изображения, факты — и только потом ссылки.

То есть сам Google теперь создаёт контент. И это ставит бизнес перед очевидным вопросом: как остаться видимым, если AI сам пишет за вас?

Чтобы разобраться, как работает google ai поиск, важно разделить три уровня эволюции:

1. Традиционный поиск — механический сбор ссылок по ключевым словам.
2. LLM (Large Language Models) — чистые языковые модели вроде Claude или LLaMA. Они как энциклопедии: отвечают по базе знаний, но не обновляются.
3. AI Search — гибрид. Он сочетает LLM и веб-поиск, используя технологию RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Именно RAG даёт моделям возможность быть «живыми экспертами». Они учатся, проверяют и обновляют ответы почти в реальном времени. По сути, AI-поиск — это машина для ответов, а не просто поисковик.

Google остаётся сильным в навигационных и транзакционных запросах — когда мы ищем конкретный сайт, услугу или товар.

ChatGPT и Perplexity побеждают в информационных и аналитических запросах — там, где важен контекст, сравнение и смысл.

Google AI Overviews появляется примерно в трети поисковых запросов и заменяет часть переходов на сайты. Пользователь читает ответ и закрывает вкладку.

Perplexity AI наоборот — щедро делится источниками, показывая до 97% цитат с реальными ссылками.

ChatGPT Search остаётся золотой серединой — он даёт развёрнутый ответ, но аккуратно цитирует тех, кому доверяет.

Всё это меняет привычный маркетинговый ландшафт. Теперь бизнесу важно не попасть в ТОП-10, а попасть в ответ AI-поиска.

Хочешь, чтобы AI-поиск цитировал твой бренд?

Раньше запросы выглядели так: «купить маркетинговый курс»

Теперь они звучат иначе: «Какой курс по маркетингу подойдёт предпринимателю, который уже пробовал контекстную рекламу, но не видел роста?»

AI-поиск анализирует не слова, а намерение. Он слышит эмоцию, понимает контекст и формулирует ответ так, будто ведёт диалог. Средняя длина поискового запроса в Google — 3 слова. Средняя длина промпта в ChatGPT — 13 слов.

Это значит, что мы перестали «искать», а начали разговаривать.
И это требует нового подхода к контенту: он должен быть живым, разговорным и логичным, но при этом структурированным так, чтобы AI мог его процитировать.

Большинство языковых моделей обучаются на открытых данных. Около 60% их базы — это Common Crawl, то есть весь публичный интернет. Но есть нюанс: Wikipedia, WebText и Reddit имеют повышенный вес.

• Wikipedia — источник структурированных знаний.
• Reddit — источник живого контекста, реальных диалогов и суждений.

Если вашего бренда нет в этих пространствах, AI просто не знает, кто вы.

Поэтому GEO-оптимизация — это не только про сайт, но и про присутствие в экосистеме контента, где учатся модели.

SEO не умерло. Оно просто сменило смысл.

Теперь хорошее SEO — это не ключевые слова, а структура, контекст и авторитет. Алгоритмы LLM замечают, кто говорит уверенно, кто приводит источники, кто делает выводы. Об этом я уже писала в своей статье.

Корреляция между классическим SEO и GEO по данным Otterly.AI — 0,65. Это значит, что старые усилия не пропали даром, но теперь они должны быть дополнены новым мышлением — мышлением AI-поиска.

1. Что такое AI-поиск и чем он отличается от классического Google-поиска?
AI-поиск — это система, в которой искусственный интеллект (LLM-модели, такие как ChatGPT, Gemini, Claude) формирует ответы на запросы, анализируя не только ссылки, но и смысл контента.
Главное отличие от классического Google — AI сразу даёт готовый ответ, а не просто список сайтов.
➡ Пример: ChatGPT или Google AI Overviews, где пользователь видит резюме вместо ссылок.

2. Как работает Google AI-поиск (AI Overviews)?
Google AI Overviews использует модель Gemini (ранее Bard) и технологии SGE (Search Generative Experience).
Она комбинирует результаты обычного поиска и генеративные ответы, создавая обзор с цитатами из проверенных источников.
Для брендов важно быть упомянутыми в надёжных источниках и иметь структурированные данные, чтобы попасть в такие AI-обзоры.

3. Как использовать AI-поиск для продвижения и оптимизации контента?
Чтобы быть видимым в AI-поиске, важно:

• Публиковать структурированный контент (Schema.org, FAQ, HowTo).
• Давать ясные, точные ответы, которые LLM могут цитировать.
• Размещаться в экспертных медиа и исследованиях — AI-поисковики ссылаются на них.
• Отслеживать упоминания бренда в ChatGPT, Perplexity и Google AI (через Otterly.ai, SEO-GEO Tools).

4. Как Яндекс внедряет AI-поиск?
Яндекс тестирует собственную генеративную систему поиска, интегрированную в ЯндексGPT и Яндекс Алису.
Основная цель — отвечать пользователям естественным языком и подбирать релевантные источники.
Пока AI-поиск Яндекса в стадии эксперимента, но тенденция та же: меньше кликов — больше готовых ответов.