Режим искусственного интеллекта Google дебютировал в мае 2025 года и стал доступным для всех американских пользователей без предварительного резервирования. Это значительный прогресс в способах взаимодействия с поисковыми системами.
С помощью Gemini 2.5 этот свежий интерфейс превосходит обычные AI-резюме благодаря интеграции непрерывного чата с помощником. Этот новый помощник объединяет ИИ-выводы со стандартными результатами поиска.
В этом интерфейсе, дружелюбном к пользователю, вы можете переключаться между традиционными результатами поиска и генерированными ИИ обобщениями, углубляться в вопросы и вести более развернутые дискуссии – все это на одной платформе.
В отличие от предыдущих поисковых систем вроде AI Overview и Search Generative Experience (SGX), которые выдавали один сгенерированный искусственным интеллектом ответ на традиционные запросы, новый режим AI действует подобно ChatGPT, поддерживая разговорный подход к поиску ответов. Этот сдвиг означает трансформацию в том, как пользователи взаимодействуют со поисковыми системами, перейдя от коротких самостоятельных ключевых слов к более естественным запросам, имитирующим повседневные разговоры и мыслительные процессы.
https://www.searchenginejournal.com/wp-json/sscats/v2/tk/Middle_Post_Text
Режим ИИ облегчает сложные разговоры и расширенные вопросы, стимулируя более глубокое и многомерное взаимодействие с данными. В то же время, поскольку привычки пользователей меняются, маркетологам необходимо корректировать свои стратегии для предоставления индивидуальных ответов и предложений.
Вспомните времена, когда расширенные кампании побуждали рекламодателей готовиться к увеличению использования мобильных устройств.
В настоящее время мы находимся на критическом этапе, где сотрудничество между рекламодателями и Google является ключевым для дальнейшего успеха. Такое взаимодействие требует переоценки различных аспектов, таких как таргетинг аудитории, измерение результатов (атрибуция), способы получения дохода (монетизация) и создание эффективных рекламных дизайнов.
В этом посте блога я поделюсь своими взглядами на будущее искусственного интеллекта в поисковых системах и его влияние на традиционные модели цифровой рекламы. Как опытный эксперт по SEO, считаю, что маркетологам необходимо быстро адаптироваться или рискуют отстать.
B последние годы поисковики с поддержкой ИИ стремительно развиваются, меняя способ взаимодействия пользователей с результатами поиска. Голосовой поиск, распознавание изображений и прогнозная технология становятся всё более распространенными, поэтому бизнесу критически важно оптимизировать свое онлайн-присутствие соответствующим образом.
Традиционные модели цифровой рекламы сильно зависят от таргетирования по ключевым словам, но поисковики на основе ИИ становятся умнее день ото дня. Они способны понимать контекст, намерения и даже эмоции пользователей, что делает такие старые тактики, как набивка ключевыми словами или спам ссылками, неэффективными. Маркетологам нужно адаптироваться к новой ситуации, сосредотачиваясь на высококачественном контенте, оптимизации естественного языка и улучшении пользовательского опыта.
Более того, AI также меняет подходы к оценке успеха в цифровой рекламе. Традиционные метрики вроде кликов и показов могут неточно отражать ценность кампании при взаимодействии пользователей с голосовыми ассистентами или результатами поиска по изображениям. Вместо этого маркетологи должны сосредоточиться на показателях вовлеченности, таких как время проведенное на сайте, показатель отказов (bounce rate) и конверсия.
B заключение, AI революционизирует ландшафт цифровой рекламы, оставляя позади тех маркетологов, которые не могут адаптироваться. Чтобы оставаться впереди, бизнесы должны придавать первостепенное значение высококачественному контенту, оптимизации естественного языка, пользовательскому опыту и метрикам вовлеченности.
Стратегические мотивы: инновации против защиты
Как опытный эксперт по SEO, я часто задумываюсь о стратегических решениях технологических гигантов вроде Google. В контексте недавнего продвижения режима искусственного интеллекта (AI) от Google можно предположить, что этому шагу способствовали два основных фактора: использование возможностей и реакция на давление. Возможности возникают из непрерывно развивающегося цифрового ландшафта, где технологии AI демонстрируют значительный потенциал для улучшения пользовательского опыта и эффективности поисковых систем. Более активное внедрение AI может помочь Google оставаться впереди конкурентов и сохранить конкурентное преимущество. С другой стороны, важно учитывать влияние таких компаний-конкурентов, как OpenAI, которые становятся все более значимыми в сфере ИИ. Это могло подтолкнуть Google усилить свои позиции в ответ на растущее давление. В общем, оба фактора оказывают существенное влияние на решения Google относительно режима AI.
Техническое руководство Google хорошо зарекомендовало себя.
DeepMind, дочерняя компания Google, сыграла ключевую роль в создании модели трансформера, которая служит основой для таких моделей как GPt (предположительно GPT). Линия моделей Gemini, разработанная DeepMind, существенно выросла и продвинулась вперед со временем.
На мероприятии Google Marketing Live 2025 Сундар Пичаи объявил, что модель Gemini стала ведущей по производительности, что подтверждается ее местом в рейтинге на лидерборде LM Arena.
Тем не менее, Google продолжает действовать осторожно, учитывая его позицию как лидера рынка под пристальным вниманием регуляторов. Он не может позволить себе ошибки из-за возможных последствий.
Инновация подлинная, однако также важно сохранять лидирующее положение. Этого достигают путём интеграции искусственного интеллекта в основные продукты, что не даёт конкурентам получить преимущество первыми.
По моему мнению, технологии Google занимают лидирующие позиции на мировой арене. Однако ввиду их высокой известности они должны быть осторожны в своих действиях.
Вследствие регулирующего надзора, размеров и исторических норм, она не всегда способна внедрять инновации или адаптироваться так быстро, как новые конкуренты. Однако это не обязательно означает, что она будет неизменно отставать.
Сложная задача и память: вызов таргетирования
Предпочтения в поиске решений эволюционируют, поскольку люди все чаще предпочитают взаимодействие с помощником ИИ вместо просмотра страницы результатов поиска.
Переход от поисковой системы к системе ответов добавляет новое измерение сложности в рекламную сферу. Запросы режима ИИ не являются просто строками текста; это захватывающие беседы, наполненные индивидуальным контекстом и историческими данными.
Вовлечь пользователя в продолжительное взаимодействие с режимом AI, где их диалог может состоять из нескольких вопросов или инструкций, представленных последовательно:1. ‘AI, какая сегодня погода?’2. ‘Можете рассказать анекдот?’3. ‘Сколько унций содержится в пинте?’4. ‘Какая столица Франции?’5. ‘AI, переведите мне слово
- Я участвую в своем первом марафоне в Лос-Анджелесе и мне нужны хорошие кроссовки. Что вы можете порекомендовать?
- Кстати, у меня плантарный фасциит. Я не пытаюсь побить рекорды, мне просто нужно что-то, что не повредит колени.
- Я не поклонник бледных цветов. Какие бренды имеют более яркие вещи в своей нынешней линейке?
Как эксперт по SEO, я гарантирую, что мои ответы адаптированы под специфические потребности медицинских ситуаций, принимая во внимание намерения пользователя и эмоциональный контекст.
Подготовка может включать выбор обуви с хорошим сцеплением на различных поверхностях, рекомендуемых вставок для дополнительной поддержки и учёт тренировочного расписания и прогнозируемых погодных условий города-хозяина марафона.
А теперь сравните это с короткой подсказкой: «беговые кроссовки».
Хотя это может показаться простым, важно отметить, что ассистент знает о нашей беседе в магазине Adidas вчера через устройство bee.computer, и мы фотографировали предпочитаемые цвета с помощью очков Ray-Ban Meta.
В текущем состоянии данное приложение не полностью реализовано на практике в мире, однако лично я уже использую эту технологию. Скоро все компоненты будут интегрированы, и ситуация с рекламой, которую я описал, станет реальностью.
В моей роли специалиста по цифровому маркетингу я буду следить за тем, чтобы AI ассистент запоминал наши предыдущие взаимодействия и использовал эту информацию для предоставления более персонализированных и наполненных ответов. Это означает учет наших прошлых бесед и возможных визуальных предпочтений, что создает плавный пользовательский опыт.
Эти взаимодействия не соответствуют шаблону традиционного нацеливания на ключевые слова. Наоборот, способность ассистента запоминать и персонализировать каждый запрос создает уникальный опыт для каждого запроса.
Для рекламодателей важно не только то, что было набрано, но и то, что знает ассистент.
Как опытный вебмастер, я заметил, что внедрение рекламы на основе запросов на моих сайтах расширяет выбор рекламодателей, однако это создает сложности при точном таргетинге. Это обусловлено тем, что Google Ads в первую очередь был разработан для контекстной рекламы по ключевым словам, а не по запросам, что приводит к некоторой несоответствии.
От Ключевых Слов к Подсказкам: Почему Старая Модель Больше Не Подходит
Google Ads изначально был создан вокруг простой идеи: сопоставлять рекламу с запросами пользователей через ключевые слова.
Если говорить проще, рекламодатели делают ставки за ключевые слова или фразы, которые люди могут искать в интернете (например, ‘доступные кроссовки для бега’ или ‘скидки на авиабилеты’). Система затем показывает объявления, связанные с этими запросами.
Однако вместо использования кратких самостоятельных фраз в качестве поисковых запросов пользователи все чаще применяют более длинные разговорные запросы, имитирующие их обычную речь при взаимодействии с режимом ИИ во время поиска.
Запросы обычно длиннее, более детальные и тонко сложны по сравнению с тем, что было способно обработать оригинальное рекламное систему.
Для поддержания бесперебойной работы Google внедрил неявное решение проблемы: синтетические ключевые слова.
Эти изображения являются автоматическими переводами, пытающимися преобразовать современные выражения в традиционные ключевые фразы, которые продолжают использовать рекламодатели. Это умное решение, но оно приносит только краткосрочные выгоды.
С развитием сложности и разнообразия запросов, а также под влиянием памяти и персонализации на каждый поиск, полагаться исключительно на ключевые слова как точку прицеливания становится все более затруднительным.
Существующая модель оказывает давление на всю систему рекламы, так как она все больше расходится с тем, как люди выполняют поисковые запросы. Хотя старый метод продолжает функционировать, его актуальность постепенно снижается со временем.
Со временем станет необходимой новая система, специально разработанная для работы с запросами, контекстом и памятью.
Переосмысление рекламы в режиме искусственного интеллекта: что будет после кликов?
Переход к просмотру с помощью ИИ приносит еще одну важную проблему: меньше кликов.
Как SEO эксперт могу сказать, что когда пользователи находят нужную им информацию напрямую через ассистента вместо посещения множества сайтов, уменьшается их потребность кликать на рекламу (стоимость за клик). Это снижение количества посещений сайта может потенциально повлиять на основу бизнеса, который полагается на модель стоимости за клик.
Вместо этого кликанье на ваш сайт теперь приобретает большую значимость, так как пользователи чаще приходят с большим знанием и продвинутыми стадиями исследования по сравнению с прошлыми временами, когда клик означал первичное знакомство с вашим предложением.
Исследование, проведенное компанией Microsoft, показало, что покупательские привычки людей возросли на 53% в течение получаса после взаимодействия с CoPilot, подчеркивая эффективность, релевантность и интегрированную природу рекомендаций на основе искусственного интеллекта.
Чтобы оставаться актуальными, реклама должна естественно сочетаться с текущим обсуждением, не прерывая его и не выглядя неуместной. Вместо этого она должна быть интегрированной, интерактивной и полезной, появляясь в подходящие моменты и местах, которые имеют логичное объяснение.
Недавно полученные данные показывают значительное увеличение вовлеченности пользователей с рекламными материалами, примерно вдвое при определенных форматах, когда они предоставляются через CoPilot. Это улучшение особенно заметно в торговых и мультимедийных объявлениях, управляемых PMax.
По сути, корпорация Microsoft уменьшает частоту показа рекламы в системе Copilot, выбирая демонстрировать её только тогда, когда ожидается их исключительная актуальность и полезность.
Итог: меньше стратегически размещенных рекламных объявлений приводит к более эффективным результатам, что дает нам представление о возможном направлении развития искусственного интеллекта компании Google.
У Google есть история первопроходства в изменениях. Так же как AdWords произвела революцию в рекламе, превратив её из привлекательных баннеров в ценный контент, режим AI направлен на ещё одно преобразование – обеспечение производительности за счёт полезности.
Если традиционный способ получения дохода от Google потерпит неудачу, давайте рассмотрим возможные альтернативы, которые помогут им сохранить финансовую стабильность.
Конверсия Внутри Диалога: Рост Модели Аффилиатов и Посредников
Для людей, использующих агентов ИИ для покупок, наиболее раздражающим аспектом часто является заключительная стадия после принятия решения о покупке.
В настоящее время им приходится разбираться, где купить его, вводить данные кредитной карты и справляться с типичными мелочами, которые возникают при совершении онлайн-покупок.
С точки зрения цифрового маркетинга, я настоятельно рекомендую упростить процесс оформления заказа, чтобы клиенты могли просто сказать: ‘Мне это интересно, сделайте покупку!’ Таким образом, желаемый товар будет оперативно доставлен к их порогу в течение 24 часов, улучшая пользовательский опыт, особенно для небольших покупок.
Как опытный вебмастер, я должен признать, что сценарий без кликов предлагает непревзойденное удобство для пользователей. Однако в среде оплаты за клик (PPC), это создает существенные проблемы.
Это прокладывает путь к переоценке партнерских и основанных на производительности рекламных структур. Вместо покупки вовлеченности рекламодатели выплачивают за выполненные действия.
Как специалист по SEO, я твердо убежден, что реклама должна перейти от простого генератора трафика к стратегическому решению. Такой подход лучше соответствует роли ассистента: нацеленного на результат, продуктивного и ставящего потребности пользователей выше всего.
Это обеспечивает персонализированный контекст, которого не было в предыдущих моделях.
Эксперименты, специфичные для вертикального рынка, такие как комиссионные торги по рекламе цен гостиниц (которые прекратят работу в 2024 году), имели тенденцию следовать общей тенденции: хотя они казались теоретически устойчивыми, им не хватало достаточной глубины понимания поведения пользователей для поддержания пользовательского взаимодействия.
Под влиянием управляемых памятью предложений, мгновенных пользовательских запросов и различных методов ввода кажется, что мы теперь готовы к значительному расширению ценообразования на основе производительности, более точно соответствующим требованиям потребителей.
Модели монетизации: почему подписки не являются будущим
Обсуждение ажиотажа вокруг заработка на AI-улучшенных поисках привело к появлению новых бизнесов, таких как Neeva, основанной Шридрамом Рамасвами, бывшим главой Google Ads, которые хотели заменить рекламу платными подписками. Однако количество пользователей, переходящих на эту модель, не оправдало ожиданий.
Даже OpenAI, несмотря на платную версию ChatGPT Pro, видит, что большинство пользователей выбирают бесплатный доступ.
Очевидно, что тенденция неизменна: большинство пользователей вряд ли будут оплачивать ежедневные поисковые услуги. Даже технологические гиганты с передовыми возможностями искусственного интеллекта ожидают, что реклама продолжит быть основным источником дохода.
Рекламная стратегия Google, проверенная десятилетиями, остается одним из ведущих конкурентов при условии ее адаптации к изменяющимся поведенческим моделям пользователей.
Реклама в режиме ИИ
Google уже заявила, что будет показывать рекламу в режиме искусственного интеллекта.
Чтобы значительно повысить вероятность того, что ваши объявления будут показываться в этих условиях, рассмотрите возможность использования ресурсов искусственного интеллекта от Google, таких как AI Max для поисковых кампаний, Performance Max и генерация спроса (Demand Gen).
Использование широких ключевых слов важно, потому что они помогают установить связи с разговорными запросами вместо стандартных поисковых терминов.
Действительно, по мере падения показателей кликабельности возникает важная проблема: возможно ли сохранение доходов от рекламы при уменьшении числа кликов?
Независимо от препятствий, я предвижу, что реклама останется основным источником дохода, даже с активированным режимом AI.
Следует отметить, что Сэм Альтман, глава компании OpenAI, выразил опасения по поводу интеграции рекламы в взаимодействие с искусственным интеллектом.
В разговоре с Беном Томпсоном Альтман заявил:
В данный момент меня больше всего волнует исследование способов предложить людям премиальный и высокоэффективный автоматизированный программный инженер или подобный агент по доступной цене, в отличие от скромного дохода через модель поддержки рекламой. Откровенно говоря, я не очень люблю рекламу.
Во многом подобно создателям Google, Ларри Пейджу и Сергею Брину, изначально не соглашались с концепцией интеграции рекламы на своей поисковой платформе. Как задокументировано в их исследовательской работе 1998 года под названием ‘The Structure of a Large-Scale Web Search Engine’ они выразили эту точку зрения.
Вполне вероятно, что поисковые системы, поддерживаемые рекламой, будут естественным образом склоняться к интересам рекламодателей вместо того, чтобы отдавать приоритет потребностям потребителей.
Несмотря на первоначальные колебания, и OpenAI, и Google пришли к пониманию возможности получения дохода. Примечательно, что в 2024 году около 78% доходов Google приходится на рекламу, демонстрируя трансформацию от ранних взглядов своих создателей.
Действительно, по мере развития технологий и взглядов на рекламу в среде искусственного интеллекта остается критически важной успешная монетизация.
Заключение: Ставки на инновации в рекламе, основанные на искусственном интеллекте.
В ближайшем будущем помощь потребителям при принятии важных решений будет переходить от зависимости от поисковых запросов и ключевых слов к пониманию контекста, использованию искусственного интеллекта (ИИ) для облегчения взаимодействий на основе памяти, цели и разговора.
Ранние сигналы обнадеживают: пользователи лучше реагируют на рекламные объявления, если они полезны, а не навязчивы.
Судебное разбирательство с участием Copilot от Microsoft показывает, что если генеративные системы предоставляют меньшее количество целенаправленных рекламных объявлений, то уровень взаимодействия пользователей и показатели конверсии имеют тенденцию к росту.
Google может стремиться использовать эти инсайты, интегрируя функциональность и сроки в свою систему доходов на основе искусственного интеллекта для более эффективного подхода к монетизации.
Главное — не создавать самого привлекательного помощника ИИ, а завоевать доверие в ключевые моменты.
Успешная модель предполагает, что ассистент постоянно предлагает полезные результаты и обеспечивает бесперебойную работу.
Понятно, что Гугл и другие рекламные платформы найдут креативные способы эффективно зарабатывать на этих рекламных возможностях, несмотря на то, что может стать меньше случаев появления рекламы в процессе путешествия пользователей.
Проще говоря, основные принципы рекламы остаются неизменными, однако необходимо быстро адаптировать стратегии. Вместо концентрации на отдельных словах важно понимать контекст и триггеры – этот переход в подходе существенно меняет правила игры.
Смотрите также
2025-06-23 14:10
