ИИ забирает поисковую выдачу: где теперь зарабатывать бизнесу

«Классический» поиск в интернете мертв. Мы по привычке говорим «загуглю» или «поищу в Яндексе», но уже давно не пишем запрос по ключевым словам: вместо «смартфон до 10 тыс. рублей» отправляем в строку запрос «найди модель смартфона для школьника с оптимальным балансом цены и технических показателей, но до 10 тыс. рублей и наличием в Самаре». Поисковые системы, функционирующие на базе ИИ способны найти не только соответствующие модели, но и заказать, оплатить и даже оформить доставку по вашей просьбе. 

Как меняется поиск и реклама

Ключевые изменения происходят на уровне интерфейса поиска. Google и Microsoft в США, Baidu в Китае, а в Европе Qwant и Ecosia, объединившиеся в инициативе European Search Perspective, развивают ИИ-модули и собственные поисковые индексы, включая проект Staan.

В России к 2026 году локальные ИИ-сервисы все чаще формируют собственную повестку, делая ставку на прикладные сценарии. Яндекс стал основным драйвером этой модели, интегрировав YandexGPT в поиск через сервис «Яндекс.Нейро», а в 2025 году запустив корпоративное решение ИИ-поиск.

По оценке BCG, к 2028–2029 годам доля органического поиска будет сокращаться примерно на 10% в год и уступит место ИИ-трафику. Это может существенно изменить рынок электронной торговли и ритейла.

Поиск перестает быть набором ссылок и превращается в постоянный слой пользовательских сценариев — от покупок до работы и переписки. Исследование Pew Research Center показало, что после внедрения аналитики от ИИ в Google лишь 8% пользователей переходят по ссылкам, а 26% завершают поиск, ограничившись ответом нейросети.

Эта динамика подрывает привычные модели интернет-рекламы, основанные на росте ежедневных и ежемесячных активных пользователей и времени, проведенном на платформе. Борьба за клики теряет эффективность, и в 2026 году рынок входит в фазу экспериментов: компании ищут новые способы взаимодействия с пользователями внутри ИИ-интерфейсов.

Что делать бизнесу: 

Оптимизировать сайты под нейросети. В ближайшие годы рост популярности ИИ‑поиска приведет к падению трафика на всех онлайн‑платформах, если не адаптировать их к новым поисковым привычкам пользователей.  

Доверие как новый фактор конкуренции в ИИ-поиске

Исследования показывают, что пользователи редко перепроверяют ответы ИИ-поиска, даже если они могут быть неточными или вымышленными. При этом формируется двойственная динамика: удобство стимулирует быстрый рост ИИ-трафика, но одновременно усиливается запрос на достоверность.

Этот запрос уже влияет на регулирование. В ряде стран формируется отдельное направление законодательства, направленное на повышение прозрачности ИИ-систем: пользователи должны понимать, на каких основаниях формируются ответы. Наиболее жесткие требования действуют в ЕС. Принятый в 2024 году EU AI Act обязывает операторов раскрывать данные об обучении моделей, методах оценки и архитектуре систем.

Рынок снижает риски недостоверности через новые ограничения: модели прямо сообщают, когда точных данных нет. В ИИ-поиске все чаще появляются ссылки и цитаты, а также режимы «строгий факт-чек» и «креативный пересказ», чтобы обозначить уровень надежности ответа.

Запрос на доверие усиливает партнерства ИИ-платформ с медиа, издательствами и научными организациями. Правообладатели сохраняют контроль над цитированием и возвращают аудиторию на свои площадки, а разработчики подтверждают качество данных и надежность решений.

Что делать бизнесу: 

Самое простое, но эффективное решение — гарантировать полное соответствие рекламных данных реальному продукту. Если в баннере указано, что товар А доступен на площадке В, а по переходу ссылка оказывается пустой, поисковый ИИ сразу перестает показывать эту площадку в выдаче. Тот же принцип действует и на описание товара: оно должно точно отражать то, что пользователь получит.

Рост ИИ-агентов и новая логика взаимодействия с пользователем

Индивидуализация становится главным вектором ИИ-поиска. В 2026 году системы учитывают контекст и повседневные сценарии: вечером предлагают контент для отдыха, днем — рабочие документы и переписку. Один и тот же запрос дает разные результаты для студента, предпринимателя или госслужащего.

Растет потребность в разделении ролей: пользователи создают отдельные «рабочие» профили. Это ускоряет развитие специализированных ИИ-агентов — систем, обученных на узких данных и способных не только анализировать информацию, но и выполнять задачи как персональный ассистент. В 2026 году такие агенты уже совершают покупки на крупных международных платформах, включая Amazon и Baidu.

В России внедрение идет осторожнее: агенты формируют рекомендации на основе прошлых заказов, но финальное решение остается за пользователем, что отражает повышенное внимание к финансовым операциям. При этом крупнейшие игроки — Сбер и Яндекс — активно продвигают формат «умных агентов». По данным ВЦИОМ, быстрее всего технологию осваивают миллениалы и поколение Z.

Что делать бизнесу:

Принять новую реальность. Теперь сайт посещают не только люди, но и роботы — это меняет саму суть конкуренции. ИИ‑агенты выступают в роли нового «покупателя»: их оценка витрины строится не на креативе и визуале, а на измеримых параметрах. Поэтому стоит пристально изучить, что происходит «под капотом» вашей онлайн‑платформы. Передовые разработчики уже переосмысливают формат технической документации — программное обеспечение проектируется с учетом логики машины, а не человека.

Корпоративный ИИ-поиск как инструмент эффективности и безопасности

Корпоративный поиск становится самостоятельным трендом. Microsoft запустила Copilot на GPT-4, Morgan Stanley — чат-бота для консультантов, а Яндекс представил «Нейроюриста». В российских компаниях большие массивы регламентов, судебных решений и стандартов ИИ-поиск превращает в управляемый диалог.

В 2026 году ключевым фактором станет безопасность: по данным MIT Project NANDA, более 90% специалистов используют открытые ИИ-модели для рабочих задач, обходя корпоративные системы, что повышает риск утечек.

Что делать бизнесу: 

Развитие ИИ‑поиска внутри корпоративных систем уже не просто опция, а обязательный элемент стратегии. Когда модели обучаются на закрытых‑корпоративных данных — внутренней документации, нормативных актах, технических стандартах — они способны выдавать по‑точнее ответы на специализированные запросы, превращая поиск в мощный профессиональный инструмент, ускоряющий работу всех сотрудников. Для государственных учреждений и крупных компаний такой подход может стать ключевым рычагом автоматизации: конкурентное преимущество получат те, кто первым научится эффективно использовать свою «цифровую память».