Открой Google Search Console прямо сейчас. Посмотри на график за последние полгода. Видишь странную картину — синяя линия показов ползёт вверх, а фиолетовая линия кликов уверенно падает вниз? Поздравляю, ты не один такой. Это явление уже получило название The Great Decoupling — великое расхождение. И оно затронуло тысячи сайтов по всему миру.
Раньше эти две метрики ходили рука об руку. Больше показов — больше кликов. Логика железная. Ты ранжируешься выше, появляешься в большем количестве поисковых запросов, люди тебя видят и переходят. Работало десятилетиями.
А потом что-то сломалось. Или, точнее, Google что-то сломал.
По данным исследований Moz, с декабря 2024 по май 2025 года частота появления AI Overviews в поисковой выдаче выросла на 50% в США, более чем удвоилась в Великобритании, а в странах Евросоюза — вроде Ирландии — подскочила с нуля до 14%. При этом эти AI-блоки засчитываются как показы в Search Console. Но кликов они практически не генерируют.
Вот и получается парадокс: твой сайт «видят» чаще, но переходят на него реже. И самое неприятное — объяснить это руководству или клиенту становится настоящим квестом.
ТОП-7 инструментов для SEO-специалиста в новых условиях
Прежде чем разбираться в причинах и стратегиях, вот набор сервисов, которые помогут адаптироваться к изменениям в поисковой выдаче:
- SeoPapa — сервис для работы с поведенческими факторами в Яндексе. Когда органический трафик из Google проседает, усиление позиций в Яндексе через ПФ становится критически важным каналом компенсации потерь
- Топвизор — мониторинг позиций с отслеживанием SERP-фичей. Показывает, где именно появляются AI Overviews по твоим запросам
- Rush Analytics — глубокий анализ видимости и кластеризация запросов. Помогает понять, какие группы ключей ещё дают клики
- PR-CY — комплексный аудит сайта и анализ конкурентов. Полезен для поиска ниш без AI-ответов
- Labrika — технический и контентный анализ с рекомендациями по оптимизации
- Checktrust — проверка качества доноров для link building. Ссылки остаются важным фактором даже в эпоху AI
- PromoPult — автоматизация продвижения с возможностью работы как с Google, так и с Яндексом
Что на самом деле произошло с поисковой выдачей
Том Каппер из Moz называет это «великим расхождением» не ради красного словца. Механика проста, но последствия — серьёзные.
Google начал показывать AI Overviews на значительно большем количестве запросов. Эти блоки занимают верхнюю часть выдачи и отвечают на вопрос пользователя прямо там, без необходимости переходить на какой-либо сайт. При этом, если твой контент упоминается в AI Overview — даже в виде источника — это засчитывается как impression в Search Console.
Получается абсурдная ситуация: ты «показался» пользователю, но он не только не кликнул — он даже не понял, что видел именно твой контент.
Раньше подобное происходило только с простыми запросами. «Сколько лет Вин Дизелю» — Google показывал ответ прямо в выдаче, и это всех устраивало. Потом пошли более сложные вещи: погода, рецепты, конвертации валют. Сейчас же Google отвечает на концептуальные, субъективные, многослойные вопросы.
Том Каппер описывает это как «поднимающийся прилив»: уровень сложности и уникальности контента, необходимый для того, чтобы пользователь захотел кликнуть, становится всё выше и выше.
Цифры, которые заставляют задуматься
По данным STAT (платформа enterprise-уровня для мониторинга позиций от Moz):
- В США частота AI Overviews выросла примерно на 50% за полгода
- В Великобритании — более чем в два раза
- В странах ЕС, где раньше их не было вообще, теперь они появляются в 14% запросов (данные по Ирландии)
При этом информационные запросы пострадали сильнее всего. Если ты ведёшь блог, создаёшь образовательный контент или работаешь в медиа — ты на передовой этой битвы.
AI Mode: новая вкладка, которая меняет правила игры
Помимо AI Overviews, которые появляются в обычной выдаче, Google запустил отдельную вкладку — AI Mode. Она расположена в том же меню, где находятся «Картинки», «Новости», «Видео», только слева от всего.
Что это такое? По сути — Google-версия ChatGPT прямо в поиске. Ты вводишь запрос, а вместо списка ссылок получаешь развёрнутый ответ с возможностью продолжить диалог. Можно попросить написать стихотворение. Можно получить код. Можно задать уточняющий вопрос.
Том Каппер объясняет ключевую особенность: AI Mode использует так называемый query fan-out — «разветвление запросов». Когда ты что-то спрашиваешь, система внутри себя генерирует десятки связанных поисковых запросов, собирает результаты по всем из них и синтезирует единый ответ.
Фактически AI Mode вырезает посредника — того самого пользователя, который раньше сам переходил по ссылкам, читал разные источники и формировал мнение. Теперь это делает алгоритм.
Стоит ли оптимизировать под AI Mode?
Тут мнения экспертов расходятся. Но Чима Мейджи, старший контент-маркетинг менеджер Moz, занимает жёсткую позицию: нет, не стоит.
Её аргументация:
Первое — LLM и AI Mode будут только агрессивнее удерживать пользователей внутри своей экосистемы. Трафика, который оправдывал бы усилия, не будет никогда. Зачем инвестировать время и ресурсы в систему, которая принципиально не собирается делиться трафиком?
Второе — многие тактики «оптимизации под AI» на деле повторяют ошибки прошлого. Помнишь времена, когда SEO-шники писали тысячи одинаковых статей ради охвата? Именно это привело к засилью мусорного контента и, как следствие, к появлению AI Overviews.
Третье — попытки искусственной суммаризации контента под LLM выглядят так же криво, как оптимизация под сущности выглядела десять лет назад. Текст становится нечитаемым для людей.
Три популярные тактики, которые не работают
Чима Мейджи разбирает конкретные подходы, которые сейчас активно продвигаются в сообществе — и объясняет, почему они тупиковые.
1. «Неестественная суммаризация»
Идея: писать контент так, чтобы LLM было удобно его «выдёргивать» и показывать в ответах.
Проблема: это игра с нулевой суммой. Ты тратишь ресурсы на то, чтобы твой контент было проще украсть. Даже если тебя процитируют — кликов это не даст. А качество контента для реальных читателей падает.
2. LinkedIn Pulse и Reddit SEO ради попадания в AI-ответы
Идея: публиковаться на сторонних платформах, которые LLM активно парсят.
Проблема: это реактивная стратегия, а не проактивная. LinkedIn хочет удерживать аудиторию у себя. Reddit тоже. Ты строишь дом на чужой земле, причём с минимальными шансами на отдачу.
3. Контентные «армады»
Идея: создавать сотни статей, чтобы покрыть весь спектр интентов. Логика: при query fan-out чем больше у тебя контента, тем выше шансы попасть в ответ.
Проблема: именно массовое производство мусорного контента создало проблему, которую Google теперь «решает» через AI. Повторять эту ошибку — путь в никуда.
Контентные фермы — это не стратегия, это инерция мышления из 2015 года.
Что реально работает: стратегии адаптации
Том Каппер предлагает два принципиально разных пути. Выбор зависит от бизнес-модели.
Путь первый: принять и адаптироваться
Подходит, если твой бизнес может монетизироваться не через прямые переходы из поиска. Например:
- У тебя есть офлайн-точки продаж
- Ты строишь бренд, и узнаваемость важнее кликов
- Твоя воронка начинается не с поиска
В этом случае:
Фокус на offsite-работу. Упоминания бренда на сторонних ресурсах. Digital PR в классическом понимании. Участие в подкастах, конференциях, экспертные комментарии для медиа.
Generative Engine Optimization. Работа над тем, чтобы бренд упоминался в ответах ChatGPT, Perplexity, Claude. Здесь тоже речь про impressions, а не клики — но для узнаваемости это может работать.
Brand Authority. Построение репутации эксперта в своей нише. Метрика Brand Authority от Moz измеряет именно это — насколько часто люди ищут твой бренд напрямую.
Путь второй: бороться за клики
Подходит, если твоя модель монетизации требует трафика. Издатели с рекламой, партнёрские сайты, интернет-магазины.
Диверсификация источников трафика. Болезненно, но необходимо. Telegram-каналы, email-рассылки, YouTube, сообщества — всё, что снижает зависимость от Google.
Для email-маркетинга можно использовать SendPulse — сервис с бесплатным стартовым тарифом и хорошей автоматизацией.
Смещение вниз по воронке. Информационные запросы страдают больше всего. Коммерческие и транзакционные — меньше. Имеет смысл перераспределить усилия.
Поиск «слепых зон». Не все запросы покрыты AI Overviews. Инструменты вроде Moz Pro теперь показывают, на каких ключах появляются AI-блоки. Ищи те, где их нет — и работай там.
Усиление в Яндексе. Пока Google экспериментирует, российский рынок остаётся более предсказуемым. Работа с поведенческими факторами через SeoPapa помогает укрепить позиции там, где AI-революция ещё не дошла до той же степени.
Публикуй как журналист, а не как SEO-шник
Чима Мейджи предлагает радикальный сдвиг в мышлении. Вместо оптимизации — создание контента, который формирует привычку.
Подумай о CNN, New Yorker, TechCrunch. Люди заходят на эти сайты напрямую. Не через Google. Они сформировали привычку потребления именно этого источника.
Это и есть настоящая защита от любых алгоритмических изменений. Если твоя аудитория приходит к тебе напрямую — тебе не страшны ни AI Overviews, ни AI Mode, ни что угодно ещё.
Как этого добиться?
Оригинальные исследования. Джон Ивуозор из Moz проанализировал патент Google, связанный с AI Mode, и опубликовал разбор в блоге Moz. Этот материал получил сотни ссылок и тысячи упоминаний. Майк Кинг после утечки API Google провёл анализ — его статья собрала более 2300 обратных ссылок по данным Moz.
Быть первым источником информации — единственный способ не конкурировать за цитирование с теми, кто цитирует первый источник.
Эксперименты и публикация результатов. Провёл A/B-тест? Опубликуй данные. Нашёл интересную корреляцию? Поделись. Оригинальные данные невозможно «пересказать» без потери ценности.
Развитие личных брендов внутри компании. LLM при формировании ответов учитывают авторство. Если твои авторы известны как эксперты в своих нишах — шансы на цитирование выше.
Как использовать AI для создания контента без потери голоса
Энди Чедвик предлагает шестишаговый процесс, который позволяет ускорить создание контента с помощью AI, не превращая его в «AI slop» — бездушный генеративный мусор.
Шаг 1: Пусть AI-агенты делают исследование
Инструменты вроде Manus (или Claude с включённым веб-поиском) могут за минуты собрать информацию, на которую у тебя ушло бы часы. Статистику, мнения экспертов, данные исследований, жалобы пользователей на форумах.
Шаг 2: Говори с компьютером как с другом
Буквально. Включи диктофон (или AI-транскрибер) и начни рассуждать вслух. Читай собранные материалы и комментируй их. Спорь. Соглашайся. Добавляй свои мысли.
Эта «болтовня» — основа твоего уникального голоса, который AI не может сымитировать.
Шаг 3: Объедини исследования и свои мысли
Загрузи в Claude или ChatGPT и исследования, и транскрипт своих размышлений. Попроси объединить в структурированный текст.
Лайфхак: создай кастомный GPT, обученный на твоих предыдущих текстах. Тогда результат будет ближе к твоему стилю.
Шаг 4: Добавь примеры
Люди мыслят примерами. Три примера на каждую сложную концепцию — оптимально. Попроси AI сгенерировать варианты и выбери лучшие.
Шаг 5: Добавь метафоры
Метафоры добавляют личность. Особенно если они из твоей сферы интересов. Любишь готовить? Пусть все метафоры будут кулинарными. Это создаёт узнаваемый стиль.
Шаг 6: Финальная полировка
Попроси AI сократить длинные абзацы, улучшить переходы между разделами, добавить призывы к действию. Но — и это ключевое — финальную вычитку делай сам.
Оригинальная мысль по-прежнему побеждает. В мире, где все генерируют AI-мусор, человеческий голос становится конкурентным преимуществом.
Как объяснить ситуацию руководству
Хелен Поллитт из Women in Tech SEO поднимает важную тему: большинство SEO-специалистов не умеют говорить на языке топ-менеджмента.
Ты говоришь: «Мне нужно больше бюджета на PR-инициативу».
Они слышат: «Хочу денег. Профит — непонятно».
Ты говоришь: «Нужно больше времени разработчиков на исправление hreflang-тегов».
Они слышат: «Бла-бла-бла, что-то про сайт».
Ты говоришь: «Нужно исправить технические проблемы на лендингах».
Они уже читают почту.
Два шага к взаимопониманию
Шаг первый: выясни, какие метрики важны именно им.
Не «показатели SEO», а KPI, по которым их самих оценивают. Для CMO это может быть ROI маркетинговых кампаний. Для CTO — снижение технического долга. Для CEO — market penetration.
Переведи свои предложения на их язык. Не «улучшение краулинга», а «снижение затрат на серверы». Не «рост позиций», а «увеличение доли рынка в новых регионах».
Шаг второй: используй их терминологию.
Не «цели в GA4», а «marketing qualified leads». Не «новые vs вернувшиеся пользователи», а «churn rate». Не «брендовые запросы», а «share of voice».
Это требует подготовки. Но результат — тебя понимают. Тебе выделяют бюджеты. Тебя не увольняют, когда клики падают, потому что ты заранее объяснил, почему это происходит и что с этим делать.
Мышление продуктовика для SEO
Гас Пелойя, SEO product manager, работает встроенным в продуктовую команду. Он участвует во всех agile-церемониях наравне с разработчиками и дизайнерами. И делится инсайтами, которые могут изменить подход к SEO-работе.
Sprint planning
Каждые две недели команда планирует спринт. К этому моменту все задачи уже оценены по сложности в story points. Гас заранее узнаёт у тимлида, сколько мощностей команда может выделить на SEO-задачи.
Ключевой вопрос: impact vs effort. Иногда задача, которая казалась важной, после оценки разработчиками оказывается месяцем работы одного человека. Стоит ли она того? Может, есть что-то с большим импактом и меньшими усилиями?
Discovery-встречи
До начала любой разработки — встреча со всеми стейкхолдерами. SEO, UX, разработчики, контент-редакторы. Обсуждение: что мы хотим создать и почему.
Гас приходит подготовленным: прототипы, аргументы, данные. И — критично — слушает обратную связь инженеров. Они видят сложности, которые SEO-шник не видит. Обновление плагина может потребовать обновления пяти других из-за уязвимостей. Простая с виду задача может оказаться огромной.
Узнать об этом до начала работы — значит не потерять месяц на что-то нереализуемое.
От задач к проектам
Вместо «исправить 404-ошибки» — проект «устранение всех non-200 статусов».
Вместо «обновить плагины» — проект «закрытие security issues».
Вместо «написать блог-посты» — проект «создание контентного хаба».
Крупные проекты проще продать. Проще объяснить ценность. Проще вовлечь другие команды, которым эти проекты тоже выгодны.
MVP-подход
Не пытайся сделать идеально с первого раза. Сделай минимально жизнеспособную версию, убедись, что она работает, и только потом развивай.
Во-первых, это быстрее. Во-вторых, в процессе работы всегда появляются новые идеи, которые меняют первоначальный план. Лучше узнать об этом на ранней стадии, чем после трёх месяцев разработки.
Output ≠ Outcome
Технический аудит — это output. Список проблем на бумаге.
Исправленные проблемы и рост трафика — это outcome. Реальный результат.
Сдать аудит — полработы. Довести до внедрения и измерить импакт — вот за что платят.
Digital PR как ядро стратегии
Гаэтано ДиНарди и другие эксперты сходятся в одном: когда LLM формируют рекомендации, они тянут информацию не с твоего сайта. Они тянут с Tom's Guide, CNET, TechRadar и подобных агрегаторов.
Хочешь, чтобы твой продукт рекомендовали? Добейся обзоров на этих площадках.
Как? Digital PR:
- Работа с журналистами и редакциями
- Отправка продуктов на обзоры
- Экспертные комментарии для тематических материалов
- Партнёрства с инфлюенсерами
Для построения ссылочного профиля по-прежнему актуальны биржи статей и ссылок. GoGetLinks и Miralinks остаются рабочими инструментами для получения вечных ссылок с тематических площадок.
Сила сообществ в новых условиях
Эрин Симмонс из Women in Tech SEO предлагает неочевидный подход: вместо создания собственного сообщества (что требует огромных ресурсов) — стать ценным участником уже существующих.
Путь постепенного вовлечения
- Найди релевантное сообщество
- Стань участником и искренне помогай. Не продавай. Отвечай на вопросы. Делись ресурсами. Усиливай других
- Если работает — рассмотри партнёрство с сообществом
- Только потом, если необходимо — думай о создании своего
Как это помогает SEO?
Построение бренда. Бренд — это то, что говорят о тебе, когда тебя нет в комнате. Когда ты постоянно помогаешь людям в сообществе, они начинают рекомендовать тебя. Упоминать. Ссылаться.
Видимость как следствие доверия. Заработанное доверие конвертируется в видимость. В ссылки. В упоминания в соцсетях. В органические рекомендации, которые ни один алгоритм не сможет игнорировать.
Лучший контент. Общаясь с реальными людьми, ты получаешь реальные вопросы. Реальные формулировки. Реальные проблемы. Это бесценный материал для создания контента, который резонирует.
AI-хайп: как отличить реальность от маркетинга
Бритни Мюллер, бывший data-сайентист Moz, много лет работала с машинным обучением ещё до того, как это стало мейнстримом. Её взгляд отрезвляет.
Хайп-цикл как PR-стратегия
Компании вроде OpenAI, Google, Anthropic тратят миллиарды и пока не окупаются. Им нужно внимание инвесторов, медиа, пользователей. Хайп вокруг AI — блестящая PR-кампания, которая решает несколько задач одновременно.
Многие «анонсы» никогда не реализуются. Это просто способ захватить внимание. А журналисты охотно подхватывают, потому что это генерирует клики.
Что LLM делают хорошо
- Черновики, которые потом редактируются человеком
- Исследования и сбор информации
- Помощь с кодом
- Генерация идей и вариантов
Что LLM делают плохо
- Оригинальное мышление
- Фактическая точность (без проверки)
- Замена экспертизы
- Создание контента, который не требует человеческого редактирования
Люди, которые преуспевают с AI, — это те, кто чётко понимает ограничения технологии и умеет формулировать задачи.
Про экологию и этику
Темы, которые AI-компании старательно замалчивают: экологический след (центры обработки данных потребляют огромное количество энергии и воды), предвзятости в данных, прозрачность. Бритни призывает требовать ответов на эти вопросы.
Что делать прямо сейчас
Если дочитал до этого места — значит, тема действительно волнует. Вот конкретный план действий:
Немедленно
- Открой Search Console и проанализируй расхождение кликов и показов за последние 6 месяцев
- Определи, какие запросы пострадали больше всего
- Проверь, на каких из них появились AI Overviews
В ближайший месяц
- Пересмотри контент-стратегию: меньше информационных статей-ответов на простые вопросы, больше оригинальных исследований
- Начни строить прямой канал коммуникации с аудиторией (рассылка, Telegram-канал, сообщество)
- Усиль работу над Яндексом как страховкой от Google-турбулентности
В перспективе квартала
- Запусти хотя бы один эксперимент и опубликуй результаты
- Наладь процесс digital PR
- Переведи общение с руководством на их язык и метрики
Часто задаваемые вопросы
AI Overviews — это конец SEO?
Нет, но это конец SEO в том виде, в каком оно существовало последние 20 лет. Информационный контент, который просто отвечает на вопросы, обесценивается. Оригинальный контент, экспертиза и бренд становятся важнее.
Стоит ли оптимизировать контент специально под AI Overviews?
Скорее нет. Тактики «искусственной суммаризации» повторяют ошибки прошлого и вряд ли принесут значимый трафик. Лучше сосредоточиться на создании контента, ценного для людей.
Как объяснить падение кликов клиенту или руководству?
Заранее. До того, как они увидят это в отчётах. Переведи проблему на их язык: это не твоя ошибка, это изменение рынка. Покажи данные по росту AI Overviews и предложи план адаптации.
Какие типы контента меньше страдают от AI-изменений?
Транзакционные и коммерческие запросы пока страдают меньше. Также защищены оригинальные исследования, экспертные интервью, кейсы с уникальными данными — то, что невозможно пересказать без потери ценности.
Имеет ли смысл полностью переключиться на Яндекс?
Не полностью, но усилить присутствие — да. Яндекс пока не внедрил аналог AI Overviews в таком масштабе. Работа с поведенческими факторами через сервисы вроде SeoPapa может помочь компенсировать потери в Google.
Если хочешь следить за изменениями в SEO и получать практические разборы — подписывайся на Telegram-канал.