Текст подготовил: Андрей Федорчук
AI search shopping — это ии поиск, где нейросеть сама собирает и ранжирует варианты покупки, а «первый клик» превращается в попадание вашего товара в финальный ответ ChatGPT Search или Gemini. Выигрывает тот, кого модель чаще и увереннее цитирует по контексту, отзывам и структурированным данным.
Раньше путь был понятный: запрос — выдача — клик на сайт — карточка товара. Сейчас все чаще пользователь пишет не «кофемашина купить», а «подбери бюджетную кофемашину с самоочисткой, чтобы не шумела и были нормальные отзывы».
Дальше магия простая: ChatGPT поиск, Gemini и Perplexity не показывают 10 ссылок. Они отдают 2-3 варианта и короткое объяснение, почему именно они. Ниже будет 3 вывода: как попасть в этот ответ, как не потерять трафик на zero-click, и что можно автоматизировать через Make.com, чтобы не бегать вручную.
Как забрать «первый клик» в AI-поиске: 7 шагов
Шаг 1. Перестаньте мерить «первый клик» переходом на сайт
Что делаем: фиксируем новую цель — быть в итоговом ответе нейросети, а не просто в топе выдачи.
Зачем: при zero-click пользователь может не зайти к вам вообще, но решение о покупке уже сформируется.
Типичная ошибка: продолжать оптимизацию только под CTR из классической выдачи и не анализировать, как бренд звучит «в ответах».
Мини-пример РФ: магазин техники видит падение информационного трафика, но заявки с карточек растут — потому что в ответах AI люди приходят уже «прогретые».
Шаг 2. Соберите контент, который нейросеть может цитировать
Что делаем: перепаковываем ключевые страницы в формат «вопрос-ответ» и короткие списки характеристик.
Зачем: AI-поиск любит куски текста, которые можно безопасно вытащить как цитату.
Типичная ошибка: длинные рекламные полотна без конкретики (что, для кого, ограничения, сравнение).
Мини-пример РФ: на странице товара добавляют блок «Кому подойдет / кому не подойдет» и «Ответы на частые вопросы по модели» — и это чаще попадает в пересказ нейросети.
Шаг 3. Усильте контекст вне сайта: обзоры, обсуждения, отзывы
Что делаем: работаем не только с сайтом, но и с тем, что AI прочитает вокруг — форумы, видеообзоры, соцсети, маркетплейсы.
Зачем: ChatGPT и Gemini собирают «мнение о продукте» из внешних сигналов, а не из ваших обещаний.
Типичная ошибка: считать, что достаточно описания на сайте и пары статей в блоге.
Мини-пример РФ: бренд бытовой химии просит клиентов оставлять развернутые отзывы на маркетплейсах и переносит лучшие кейсы в раздел «опыт покупателей» на сайте.
Шаг 4. Поднимите качество данных через Schema.org
Что делаем: добавляем микроразметку Schema.org максимально подробно для цены, наличия, характеристик.
Зачем: структурированные данные быстрее считываются ботами и меньше шансов, что модель «потеряет» важное (например, вариант комплектации).
Типичная ошибка: разметить только базовое и забыть про свойства товара, модификации и статус наличия.
Мини-пример РФ: интернет-магазин одежды размечает размеры и наличие по складу, чтобы AI-ответ не предлагал то, чего нет в продаже.
Шаг 5. Пишите не «про товар», а «про решение проблемы»
Что делаем: вместо рекламных текстов делаем гайды по выбору, сценарии использования, ограничения и нюансы.
Зачем: нейросети для покупок ищут «решения», а не витрину.
Типичная ошибка: заменять старые тексты на «SEO-версии» с ключами, но без полезного выбора.
Мини-пример РФ: для категории «матрасы» публикуют материал «как выбрать жесткость при болях в спине» и привязывают к нему конкретные модели.
Шаг 6. Настройте мониторинг: есть ли ваш бренд в ответах Perplexity и ChatGPT
Что делаем: в Make.com собираем сценарий, который раз в сутки опрашивает API Perplexity или OpenAI запросом формата «Какие лучшие [категория] в 2024 году?».
Зачем: вы увидите, попадаете ли в «короткий список» и когда вас вытеснили.
Типичная ошибка: проверять руками раз в месяц и спорить «кажется, нас стало меньше» без фактов.
Мини-пример РФ: D2C-бренд косметики получает уведомление в Telegram, если перестал упоминаться в ответе по своей категории.
Шаг 7. Автоматизируйте сбор и распространение позитивных отзывов
Что делаем: через Make.com пересылаем положительные отзывы из маркетплейсов в блог или на внешние площадки, где их увидит AI-поиск.
Зачем: больше «позитивного шума» в сети повышает вероятность рекомендации нейросетью.
Типичная ошибка: держать отзывы только внутри карточек маркетплейса и не усиливать их повторным использованием.
Мини-пример РФ: бренд электроинструмента собирает отзывы, группирует по сценариям (ремонт, дача, стройка) и публикует мини-дайджесты на сайте.
Что оптимизировать: SEO, GEO или «контекст вокруг бренда»
Кому это сэкономит время и деньги
Этот подход особенно окупается там, где ассортимент большой, а решения покупатель принимает после сравнения. Вы меньше зависите от случайного трафика и чаще попадаете в «короткий список» нейросети.
- Интернет-магазинам и брендам D2C, которые устали от просадки инфотрафика из-за zero-click.
- Категорийным менеджерам на маркетплейсах: отзывы и структурированные данные начинают работать как канал рекомендаций.
- Маркетологам, которым нужен контроль: Make.com помогает увидеть, когда вас перестали упоминать, и реагировать быстро.
- Контент-командам: проще выпускать AI-friendly гайды, чем переписывать бесконечные «описания товаров».
Частые вопросы
Что такое GEO и чем он отличается от SEO?
SEO помогает ранжироваться по запросам и получать переходы. GEO (Generative Engine Optimization) нацелен на то, чтобы ваш бренд и товар попадали в генеративный ответ, где AI сам выбирает 2-3 варианта.
Почему «первый клик» теперь не клик?
Потому что в AI-поиске пользователь часто получает готовый ответ без перехода на сайт. Первый контакт с вашей карточкой может произойти прямо внутри ответа нейросети.
Правда ли, что больше 60% запросов в Google заканчиваются без перехода?
Да, в данных по zero-click упоминается, что более 60% запросов в Google завершаются без клика, когда ответ закрывается прямо в выдаче (в том числе через AI Overview).
Какой формат текста чаще всего попадает в ответы ChatGPT Search?
Структурированные блоки: «вопрос-ответ», короткие списки характеристик, понятные ограничения и критерии выбора. Это проще цитировать и пересказывать без искажений.
Зачем Schema.org, если у меня и так все написано на странице?
Потому что AI-ботам быстрее и надежнее читать структурированные данные о цене, наличии и свойствах товара. Меньше шанс, что модель упустит важную деталь или перепутает версию товара.
Что реально можно автоматизировать в Make.com под GEO?
Два быстрых сценария: мониторинг упоминаний (опрос API Perplexity/OpenAI по вашим категориям и уведомления в Telegram) и сбор положительных отзывов из маркетплейсов с публикацией на ваших площадках.
AI-ответы убьют трафик с контентных статей?
Есть оценка, что AI-ответы снижают трафик на информационные сайты на 18-25%, но при этом повышают качество переходов на транзакционные страницы, потому что пользователь приходит уже с выбором.
Проверяли себя в ии поиске: вас реально называют в ответах ChatGPT/Gemini по вашей категории? Если хотите еще такие разборы про автоматизацию на Make.com и GEO, подпишитесь и напишите, какая ниша у вас.
#GEO, #AIsearch, #ecommerce