Новые инсайты от a16z: как переход от SEO к GEO переписывает правила игры с трафиком?

Автор: a16z

Подготовка: Сым Сы Цюань

Вы когда-нибудь задумывались, что отрасль SEO стоимостью 80 миллиардов долларов может приближаться к своему закату? Более двадцати лет мы считали обычным делом правила поиска — ранжирование по ключевым словам, обратные ссылки, оптимизация страниц — но теперь их полностью переворачивает новая игровая реальность. Когда Apple объявила о встроенной в Safari интеграции таких AI-нативных поисковых систем, как Perplexity и Claude, многолетняя монополия Google на дистрибуцию начала шататься. Мы являемся свидетелями крупнейшего сдвига парадигмы в истории поиска: перехода от эры поиска на основе ссылок к эпохе генеративной оптимизации движков (GEO), управляемой языковыми моделями.

Это не постепенная модернизация, а полная переписанная игра. Представьте, что в традиционном поиске успех означал появление вашей веб-страницы в верхних строчках результатов поиска. Но в эпоху GEO определение успеха кардинально изменилось: упоминается ли ваш контент непосредственно в ответах, сгенерированных ИИ? Занимает ли ваш бренд важное место в «памяти» модели? Этот сдвиг трансформирует всю экосистему цифрового маркетинга, заставляя пересмотреть всё — от стратегий создания контента до метрик измеримости видимости бренда. Я вижу не просто техническую смену поколений, а фундаментальную реконструкцию бизнес-моделей и конкурентной среды.

Наиболее существенное изменение при переходе от SEO к GEO касается каналов распределения трафика. Для маркетологов и специалистов по росту наиболее чувствительны именно изменения каналов: каждое появление нового канала открывает новую волну возможностей для трафика. Недавно я также поделился в Jike свежими данными и инсайтами относительно Google AI Overview, интересующиеся могут посмотреть изображение ниже. Сегодня a16z выпустила новую статью, которая рассказывает о том, как появление GEO меняет правила игры в распределении трафика и маркетинге. В сочетании с моими собственными размышлениями и пониманием темы, делюсь этим вместе с вами.

Переход от эры ссылок к эпохе языковых моделей

Традиционный поиск строится на ссылках, тогда как GEO опирается на понимание языка. Эта разница кажется незначительной, но на самом деле отражает два совершенно иных взгляда на мир. В эпоху SEO видимость означала высокое ранжирование на странице результатов поиска (SERP), что достигалось за счет оптимизации страницы по таким факторам, как соответствие ключевым словам, глубина и охват контента, обратные ссылки и пользовательский опыт. Но сегодня, когда большие языковые модели (LLM), такие как GPT-4o, Gemini и Claude, стали основным интерфейсом для получения информации, значение видимости фундаментально изменилось: вы должны появляться непосредственно в самом ответе, а не просто занимать высокие позиции на странице результатов.

Я обнаружил, что последствия этого сдвига гораздо глубже, чем может показаться на первый взгляд. Формат ответов кардинально изменил поведение пользователей при поиске. AI-нативный поиск приобретает все большую фрагментированность на различных платформах: Instagram, Amazon и Siri обслуживаются разными моделями и движимы различным пользовательским намерением. Запросы пользователей становятся длиннее (в среднем 23 слова против 4 слов в традиционном поиске), поисковые сессии углубляются (в среднем 6 минут), а ответы варьируются в зависимости от контекста и источника. В отличие от традиционного поиска, большие языковые модели обладают способностью запоминать, рассуждать и агрегировать ответы из нескольких источников с учетом контекста. Это фундаментально меняет то, как контент обнаруживается и каким образом он должен оптимизироваться.

Более того, рынок больших языковых моделей принципиально отличается от рынка традиционного поиска в плане бизнес-моделей и системы стимулов. Классические поисковые системы вроде Google монетизируют трафик пользователей за счет рекламы, где пользователи платят своими данными и вниманием. Напротив, большинство больших языковых моделей представляют собой сервисы с подпиской за платным доступом. Эта структурная трансформация влияет на то, как цитируется контент: у провайдеров моделей нет особой мотивации демонстрировать сторонний контент, если только он не улучшает пользовательский опыт или не усиливает ценность продукта. Хотя рекламный рынок со временем может появиться и в интерфейсах больших языковых моделей, его правила, система стимулов и участники, вероятно, будут кардинально отличаться от традиционного поиска.

В этой новой среде я заметил интересный феномен: традиционное SEO вознаграждает точность и повторение, тогда как генеративные движки отдают приоритет контенту, который хорошо структурирован, легко парсится и насыщен смыслами (а не просто насыщен ключевыми словами). Такие конструкции, как фразы «краткое изложение» или формат маркированных списков, помогают большим языковым моделям эффективно извлекать и цитировать контент. Эта разница обнажает необходимость фундаментальной корректировки стратегий оптимизации контента: переход от адаптации под алгоритмы к адаптации под системы понимания языка.

Один из новых сигналов, заслуживающих наибольшего внимания, — это рост объема исходящих кликов через интерфейсы больших языковых моделей. Например, ChatGPT уже обеспечивает реферальный трафик для десятков тысяч различных доменов. Это свидетельствует о том, что даже в эпоху прямых ответов ИИ высококачественный оригинальный контент сохраняет свою ценность, хотя способы ее реализации радикально отличаются от прежних. Брендам и создателям контента необходимо заново осмыслить, как создавать и поддерживать свою ценность в этой новой экосистеме.

Переход от ранжирования к релевантности для моделей

Правила игры теперь заключаются не только в частоте кликов (CTR), но и в частоте цитирования: как часто ваш бренд или контент упоминается или используется в качестве источника в ответах, сгенерированных моделью? В мире вывода на основе ИИ GEO означает оптимизацию контента так, чтобы модели выбирали его для цитирования, а не просто отслеживание вашего местоположения на страницах традиционного поиска. Этот сдвиг переопределяет способы измерения видимости бренда и его эффективности.

Я наблюдаю появление новых платформ, таких как Profound, Goodie и Daydream, которые позволяют брендам анализировать свои результаты в ответах, сгенерированных ИИ, отслеживать тональность упоминаний в выводах моделей и понимать, какие издатели влияют на поведение моделей. Эти платформы работают путем тонкой настройки моделей для зеркалирования языковых паттернов, связанных с брендовыми запросами, стратегической инъекции топ-ключевых слов SEO и масштабного запуска синтетических запросов. Затем выводы собираются в удобные панели мониторинга, помогающие командам маркетинга отслеживать видимость, согласованность сообщений и долю голоса конкурентов.

Canada Goose использует подобные инструменты, чтобы понять, как большие языковые модели ссылаются на бренд — не только в отношении продуктовых функций, таких как теплоизоляция или водонепроницаемость, но и в отношении самого узнавания бренда. Ключевой инсайт заключается не в том, как пользователи находят Canada Goose, а в том, будет ли модель спонтанно упоминать бренд, что является индикатором непоощряемого узнавания бренда в эпоху ИИ. Такой мониторинг становится столь же важным, как и традиционные дашборды SEO. Инструменты вроде Brand Radar от Ahrefs теперь отслеживают упоминания брендов в AI-обзорах, помогая компаниям понимать, как они позиционируются и запоминаются генеративными движками.

Semrush также представила специализированный набор инструментов для ИИ, предназначенный для помощи брендам в отслеживании узнаваемости на генеративных платформах, оптимизации контента для видимости в ИИ и быстром реагировании на новые упоминания в выводах больших языковых моделей. Это показывает, как традиционные участники SEO адаптируются к эпохе GEO. Мы становимся свидетелями появления нового типа стратегии бренда: важно учитывать не только узнаваемость в общественном сознании, но и узнаваемость внутри моделей. То, как вы закодированы в ИИ-слой, становится новым преимуществом.

В настоящее время GEO все еще находится на экспериментальной стадии, подобно ранним этапам развития SEO. Каждое крупное обновление модели несет риск необходимости заново обучаться (или забыть) тому, как лучше всего взаимодействовать с этими системами. Подобно тому, как обновления алгоритмов поиска Google когда-то заставляли компании бороться с колебаниями рейтингов, провайдеры больших языковых моделей продолжают уточнять правила, лежащие в основе цитирования контента их моделями. Появляется множество подходов: некоторые стратегии GEO уже довольно четкие (например, упоминание в исходных документах, цитируемых большой языковой моделью), в то время как другие гипотезы носят более спекулятивный характер, например, отдает ли модель предпочтение новостному контенту перед социальным, или как предпочтения меняются в зависимости от различных обучающих выборок.

Я считаю, что эта неопределенность несет в себе как вызов, так и возможность. Для брендов, способных быстро адаптироваться и экспериментировать, это момент для получения преимущества первопроходца. Однако инвестиционные решения требуют большей осторожности, поскольку стратегии, эффективные сегодня, могут оказаться бесполезными завтра. Это требует от маркетинговых команд развития большей гибкости и экспериментального мышления вместо опоре на фиксированные лучшие практики.

Уроки, извлеченные из эпохи SEO

Несмотря на огромные масштабы рынка SEO, он никогда не порождал абсолютных победителей-монополистов. Этот феномен дает мне массу идей для размышления. Компании, разрабатывающие инструменты для SEO и исследования ключевых слов, такие как Semrush, Ahrefs, Moz и Similarweb, добились успеха в своих нишах, однако ни одна из них не заняла весь стек технологий целиком (за исключением роста посредством поглощений, как у Similarweb). Каждая компания осваивала свое сегментное направление: анализ обратных ссылок, мониторинг трафика, аналитика ключевых слов или технический аудит.

SEO всегда оставалось фрагментированным. Рабочие процессы распределены между агентствами, внутренними командами и фрилансерами. Данные фрагментированы, рейтинги выводятся косвенно, а не подтверждаются напрямую. Google владеет ключами от алгоритма, но ни один поставщик не контролирует весь рынок целиком. Даже на пике популярности крупнейшие игроки SEO оставались лишь поставщиками инструментов. У них не было вовлеченности пользователей, контроля над данными или сетевых эффектов, чтобы стать концентрационным центром SEO-кампаний. Данные потоков кликов — записи о переходах пользователей по ссылкам при просмотре сайтов — можно считать самым чистым окном в реальное поведение пользователей. Однако исторически эти данные были труднодоступны, скрыты за провайдерами услуг Интернета (ISP), SDK, расширениями браузеров и брокерами данных. Это делало практически невозможным создание точных и масштабируемых аналитических выводов без глубокой инфраструктуры или привилегированного доступа.

GEO меняет все это. Ключевой момент данного перехода заключается в том, что работа больших языковых моделей по своей природе более прозрачна и предсказуема. Хотя мы не можем полностью постичь внутренние механизмы работы моделей, мы можем понять паттерны их поведения путем массовых запросов и анализа. Это создает возможности для нового поколения инструментов и платформ, способных предоставлять более точные и практичные аналитические выводы, чем в эпоху SEO.

Платформы, которые выиграют в GEO, выйдут за рамки анализа брендов, предоставив операционную инфраструктуру: мгновенная генерация маркетинговых кампаний, оптимизация памяти моделей, ежедневные итерации, корректирующиеся по мере изменения поведения больших языковых моделей. Эти системы будут оперативными. Это открывает более широкие возможности, чем просто видимость. Если GEO — это способ брендов обеспечить свое цитирование в ответах ИИ, то это также инструмент постоянного управления отношениями брендов с самим ИИ-слоем. GEO становится системой регистрации взаимодействия с большими языковыми моделями, позволяющей брендам отслеживать присутствие, результаты и эффективность на генеративных платформах. Обладая таким уровнем, вы получаете контроль над соответствующими бюджетами.

Взлет инструментов GEO и возможности платформенной архитектуры

Это не просто смена инструментов, а возможность для платформ. Я убежден, что самые конкурентоспособные GEO-компании не ограничатся функциями простого измерения данных. Они создадут собственные возможности для тонкой настройки моделей, обучаясь на миллиардах неявных подсказок по отраслям. Они выстроят полноценный замкнутый цикл — аналитика, ввод креативов, обратная связь, итерации — с помощью дифференцирующих технологий, которые не просто наблюдают за поведением больших языковых моделей, но и активно формируют его. Что еще важнее, они найдут способы получать данные о потоках кликов и интегрировать источники первой и третьей стороны.

На мой взгляд, именно здесь кроется потенциал монопольного доминирования: не просто предоставление аналитики, а становление самим каналом. Если SEO был децентрализованным рынком с смежными данными, то GEO, возможно, станет ему противоположностью — централизованным, API-управляемым и напрямую внедренным в рабочие процессы брендов. Само по себе GEO может стать наиболее очевидной клином, особенно учитывая сдвиг в поведении поисковых запросов, но в конечном итоге оно действительно проникает в более обширную сферу performance-маркетинга. Принципы руководства брендом и понимание пользовательских данных, поддерживающие GEO, одинаково способны драйвить growth-маркетинг. Именно так строятся корпорации: программные продукты тестируют несколько каналов, итерируют и оптимизируют меж ними. ИИ делает возможным автономный маркетинг.

Время решает все. Переход поиска только начинается, но рекламные бюджеты перетекают очень быстро, особенно когда существуют возможности для арбитража. В 2000-х это были AdWords от Google. В 2010-х — таргетированный движок Facebook. А сейчас, в 2025 году, — это большие языковые модели и платформы, помогающие брендам ориентироваться в том, как их контент потреблялся бы и цитировался этими моделями. Другими словами, GEO — это гонка за проникновение в мышление моделей.

Одна из ключевых тенденций, которую я наблюдаю, заключается в том, что успешные GEO-платформы эволюционируют от чисто аналитических инструментов в полнофункциональные маркетинговые операционные системы. Они не только сообщают брендам о результатах в ответах ИИ, но и предоставляют инструменты для создания, оптимизации и распространения контента для повышения видимости в генеративных движках. Такой комплексный подход обеспечивает более высокую клиентскую лояльность (lock-in) и увеличивает пожизненную ценность клиента (LTV).

Еще интереснее то, что некоторые GEO-платформы начинают исследовать предиктивные функции. Анализируя паттерны поведения больших языковых моделей, они могут прогнозировать, какой тип контента с наибольшей вероятностью будет процитирован в будущих запросах, какие темы скоро станут трендовыми. Эта проактивная способность дарует брендам колоссальное стратегическое преимущество, позволяя им занимать выгодные позиции раньше конкурентов.

Я считаю, что настоящая возможность кроется в платформах, способных интегрировать GEO с более широким стеком маркетинговых технологий. Когда инструменты GEO бесшовно интегрируются с CRM-системами, платформами управления контентом, инструментами ведения социальных сетей и аналитическими панелями, они превращаются из изолированного инструмента оптимизации в центральный хаб маркетинговых операций. Такая интеграция не только повышает эффективность, но и открывает новые возможности для аналитических выводов и автоматизации.

Будущее маркетинга: борьба за память бренда в эпоху ИИ

В мире, где ИИ становится главным входом в коммерцию и discovery-процессы, маркетологи сталкиваются с вопросом: запомнит ли вас модель? Этот вопрос гораздо глубже и сложнее, чем кажется на первый взгляд. Он касается не только осведомленности о бренде, но и статуса бренда в системах ИИ, контекста его цитирования и относительной важности по сравнению с другими брендами.

Я обнаружил, что суть этой конкуренции радикально отличается от традиционного маркетинга. В эпоху SEO бренды боролись за места на страницах результатов поиска. В эпоху соцсетей бренды соревновались за внимание пользователей и вовлеченность. Но в эпоху GEO бренды борются за положение и вес в «памяти» моделей ИИ. Это совершенно новое измерение конкуренции, требующее принципиально нового стратегического мышления.

Что еще интереснее, эта конкуренция происходит не только внутри одной отрасли, но и на межотраслевом уровне. Когда пользователь спрашивает «какие лучшие варианты для инвестиций», традиционные финансовые бренды могут конкурировать с технологическими компаниями, платформами недвижимости и даже криптопроектами за цитирование ИИ. Такая межнациональная/межотраслевая конкуренция размывает традиционные отраслевые границы, требуя от брендов пересмотра своего позиционирования и ценностного предложения.

Я полагаю, что успешная стратегия GEO должна базироваться на глубоком понимании принципов работы систем ИИ. Это включает не только техническое осознание, но и понимание обучающих данных ИИ, частоты обновлений и склонностей к предвзятости. Бренды должны изучать особенности и предпочтения различных ИИ-моделей так же тщательно, как когда-то алгоритмы Google. Некоторые модели могут отдавать приоритет авторитетному контенту, тогда как другие больше ценят новизну или практическую применимость.

В долгосрочной перспективе я уверен, что GEO породит совершенно новые профессии и навыки в маркетинге. Подобно тому, как специалисты по SEO стали обязательным элементом цифровых маркетинговых команд за последние двадцать лет, эксперты по GEO станут незаменимыми участниками будущих маркетинговых отделов. Эти специалисты должны обладать глубоким пониманием технологий ИИ, навыками анализа данных, стратегическим мышлением в области контента и гибкостью для быстрой адаптации к технологическим изменениям.

Я также вижу глубокое влияние GEO на создание контента. Традиционный контент-маркетинг фокусировался на создании материалов, полезных для человеческих читателей. В эпоху GEO контент должен быть ценным одновременно и для людей, и для систем ИИ. Это требует от авторов освоения новых навыков и понимания того, как создавать материалы, которые привлекают читателей, но при этом эффективно обрабатываются и цитируются ИИ-системами.

В конечном счете, GEO — это не просто новая маркетинговая стратегия, это фундаментальный сдвиг в способах взаимодействия брендов с потребителями. В новом мире успех бренда будет зависеть не столько от количества охваченных потребителей, сколько от способности быть выбранным и рекомендованным ИИ-системами в решающие моменты. Этот переход требует от брендов переоценки своего ценностного предложения, стратегии контента и технологических инвестиций, чтобы сохранить конкурентоспособность в будущем, движимом ИИ.

Я твердо убежден, что бренды, способные рано осознать и усвоить закономерности GEO, получат огромное конкурентное преимущество в ближайшие годы. Те же, кто останется верен традиционному маркетинговому мышлению, могут обнаружить резкое падение своей видимости в эпоху ИИ. Это не пугающие риторические приемы, а неизбежное следствие технологических перемен. Эпоха GEO наступила, правила игры изменились. Главный вопрос: готовы ли вы?