ИИ и поисковый интент: что показали два исследования

Два исследования, которые разобрали на Search Engine Journal, сошлись в одном: привычное деление запросов на информационные, навигационные и транзакционные рассыпается.

Кто и что измерял

Первое исследование — о влиянии AI Overviews на испанские медиа (Clara Soteras, MJ Cachón и исследователи Барселонского университета Mari Vállez и Carlos Lopezosa в рамках проекта CUVICOM). Второе — айтрекинг-эксперимент Diego Criado, MJ Cachón и команды Laika Team, который измерял, куда люди на самом деле смотрят в выдаче.

Цифры, на которых держится вывод:

• 68% американских поисков в Google завершаются без перехода на сайт — против 49% в 2019 году;
• AI Mode пересёк миллиард активных пользователей в месяц, запросы в нём втрое длиннее обычных, а количество уточнений растёт на 40% ежемесячно;
• запросы из четырёх слов вызывают AI Overviews в 48,1% случаев, а на трёх- и четырёхсловные приходится почти 70% всех AI-ответов;
• «почему» тянет AIO в 92,3% случаев, «что» — в 85,7%, «кто» — в 68,4%;
• евергрин даёт 75,2% AI-триггеров: в вечнозелёных запросах AIO появляется в 34,6%, а на горячих новостях — лишь в 1,1%.

Что показал айтрекинг

Айтрекинг добавил неприятную деталь: сам блок AI Overviews конвертирует в клик в 86,4% случаев, классическая органика — в 95,5%, а картинки и товарные листинги дают 0% кликов, хотя забирают внимание на себя полностью. Кнопка «Explore Further» — тоже ноль.

Пять действий вместо трёх типов

Google уже описывает интент не тремя типами, а пятью действиями: explore, decide, learn, create, do. «Мы больше не оптимизируем под разорванные существительные — теперь нужно строить контент так, чтобы он прямо отвечал на сложные вневременные человеческие вопросы», — формулирует автор разбора.

Для практики это означает смену единицы работы. Раньше кластер собирался вокруг частотного словосочетания, теперь — вокруг вопроса, который человек задаёт целиком, вместе с контекстом и уточнениями. Старая семантика от этого не становится ненужной: она по-прежнему показывает спрос, просто перестаёт быть готовой структурой страницы. Как собирать ядро и превращать его в структуру, разобрано в гайде о семантическое ядро сайта.

Отдельно стоит обратить внимание на разрыв между евергрином и новостями: 34,6% против 1,1%. Это значит, что новостной материал почти никогда не попадает в AI-блок, зато долго живёт разбор темы — и именно он работает на видимость в новых интерфейсах. Для контент-плана это прямой аргумент не загонять весь ресурс в ленту событий.

Что с этим делать

• берите длинные вопросительные запросы с «почему» и «что» — именно они чаще всего тянут AI-ответ;
• пишите под них развёрнутые евергрин-материалы: на новостях AI-блок почти не появляется;
• давайте законченный ответ в первых абзацах, а не после трёх экранов подводки;
• не тратьте ресурс на периферию SERP, которая ловит взгляд и не даёт кликов;
• считайте цитирование в AI сигналом авторитета, а не потерянным трафиком.

Главный сдвиг не в том, что кликов стало меньше, а в том, что запрос перестал быть набором слов. Он стал вопросом — и выигрывает тот, кто отвечает на него полностью.

Полезно по теме: SGE и AI Overview: как оптимизировать сайт под AI-поиск · SEO продвижение веб-сайта