ШІ і пошуковий інтент: що показали два дослідження

Два дослідження, які розібрали на Search Engine Journal, зійшлися в одному: звичний поділ запитів на інформаційні, навігаційні та транзакційні розсипається.

Хто і що міряв

Перше дослідження — про вплив AI Overviews на іспанські медіа (Clara Soteras, MJ Cachón і дослідники Барселонського університету Mari Vállez та Carlos Lopezosa в межах проєкту CUVICOM). Друге — айтрекінг-експеримент Diego Criado, MJ Cachón і команди Laika Team, який міряв, куди люди насправді дивляться у видачі.

Цифри, на яких тримається висновок:

• 68% американських пошуків у Google завершуються без переходу на сайт — проти 49% у 2019 році;
• AI Mode перетнув мільярд активних користувачів на місяць, запити в ньому втричі довші за звичайні, а кількість уточнень зростає на 40% щомісяця;
• запити з чотирьох слів викликають AI Overviews у 48,1% випадків, а на три- й чотирислівні припадає майже 70% усіх AI-відповідей;
• «чому» тягне AIO у 92,3% випадків, «що» — у 85,7%, «хто» — у 68,4%;
• евергрін дає 75,2% AI-тригерів: у вічнозелених запитах AIO з'являється в 34,6%, а на гарячих новинах — лише в 1,1%.

Що показав айтрекінг

Айтрекінг додав неприємну деталь: сам блок AI Overviews конвертує в клік у 86,4% випадків, класична органіка — у 95,5%, а картинки й товарні лістинги дають 0% кліків, хоча забирають увагу на себе повністю. Кнопка «Explore Further» — теж нуль.

П'ять дій замість трьох типів

Google уже описує інтент не трьома типами, а п'ятьма діями: explore, decide, learn, create, do. «Ми більше не оптимізуємо під розірвані іменники — тепер треба будувати контент так, щоб він прямо відповідав на складні позачасові людські питання», — формулює авторка розбору.

Для практики це означає зміну одиниці роботи. Раніше кластер збирався навколо частотного словосполучення, тепер — навколо питання, яке людина ставить цілком, разом із контекстом і уточненнями. Стара семантика від цього не стає непотрібною: вона й далі показує попит, просто перестає бути готовою структурою сторінки. Як збирати ядро й перетворювати його на структуру, розібрано в гайді про семантичне ядро сайту.

Окремо варто звернути увагу на розрив між евергріном і новинами: 34,6% проти 1,1%. Це означає, що новинний матеріал майже ніколи не потрапляє в AI-блок, зате довго живе розбір теми — і саме він працює на видимість у нових інтерфейсах. Для контент-плану це прямий аргумент не заганяти весь ресурс у стрічку подій.

Що з цим робити

• беріть довгі питальні запити з «чому» і «що» — саме вони найчастіше тягнуть AI-відповідь;
• пишіть під них розгорнуті евергрін-матеріали: на новинах AI-блок майже не з'являється;
• давайте закінчену відповідь у перших абзацах, а не після трьох екранів підводки;
• не витрачайте ресурс на периферію SERP, яка ловить погляд і не дає кліків;
• рахуйте цитування в AI як сигнал авторитету, а не як втрачений трафік.

Головний зсув не в тому, що кліків стало менше, а в тому, що запит перестав бути набором слів. Він став питанням — і виграє той, хто відповідає на нього повністю.

Корисно за темою: SGE та AI Overview: як оптимізувати сайт під AI-пошук Google · SEO-просування веб-сайту