Успех в 2026 году будет зависеть от того, как компании будут рассматривать ИИ не просто как инструмент для анализа, а как новый способ охвата клиентов – новый канал распространения. Те, кто отстанет, окажутся застрявшими в анализе прошлых данных вместо активного взаимодействия с клиентами. Акцент смещается с оптимизации единого клиентского опыта на оптимизацию множества, каждый из которых персонализирован моделями ИИ, определяющими, какой контент показан, кому и как он представлен.
https://www.searchenginejournal.com/wp-json/sscats/v2/tk/Middle_Post_Text
В 2026 году четырнадцать ключевых тенденций, вероятно, определят, какие компании преуспеют. Это не просто предположения – мы уже сейчас видим доказательства этого. Они указывают на будущее, где поиск информации кажется более естественным, как разговор, и сильно зависит от того, насколько машины понимают и доверяют пользователю. И в конце этого списка есть одно особенно удивительное предсказание – хотя некоторые из вас, возможно, предвидели его, возможно, не в такой степени, учитывая, как быстро происходят эти изменения!
Возьмите кофе или чай, найдите своё любимое место для чтения, и давайте начнём!
1. Поверхности ответов ИИ становятся новой входной дверью.
Покупатели всё чаще обращаются к AI-чатам, таким как ChatGPT, Claude, Gemini и другим, *перед* посещением веб-сайтов. Однако, информация, которую предоставляют эти чаты, не всегда последовательна – на самом деле, разные AI-движки часто расходятся во мнениях более чем в 60% случаев. Эта непоследовательность создает неопределенность для брендов в сети. Чтобы решить эту проблему, руководителям компаний необходимы отчеты, показывающие, как часто их бренд появляется в этих AI-системах, а SEO-специалистам нужны инструменты для оценки качества и точности информации, которую эти системы представляют о их бренде, включая то, насколько хорошо указаны источники.
2. Контент должен быть разработан для машинного извлечения.
Недавнее исследование Microsoft, охватившее более 200 000 рабочих сессий с использованием Copilot, показало, что люди чаще всего использовали ИИ для поиска, объяснения и переписывания информации. Это важные функции для современного контента. ИИ-системы предпочитают контент, который хорошо организован, следует четкой структуре и легко интегрируется. Если ваш контент не четко разделен на разделы, не использует последовательное форматирование или не содержит определенных терминов, ИИ будет сложнее его использовать. Это может повлиять на то, появится ли ваш контент в результатах поиска или ответах, генерируемых ИИ. Заглядывая в 2026 год, то, как вы форматируете свой контент, будет напрямую влиять на его рейтинг ИИ-системами.
3. LLM на устройствах меняют то, как люди ищут.
Apple Intelligence обрабатывает множество задач непосредственно на вашем устройстве. Она также делает ваши вопросы более похожими на естественные разговоры. Это означает, что люди начнут искать и получать ответы *внутри* своих устройств, а не используя веб-браузеры. Вы сможете задавать быстрые, личные вопросы и последующие вопросы, не выходя в интернет, и даже принимать решения без посещения веб-сайта. Это меняет объём поисковых запросов и *как* люди ищут. Для тех, кто создает контент для интернета, станет важным разрабатывать его так, чтобы к нему можно было быстро получить доступ и понять его самим устройствам.
4. Носимые устройства начинают направлять воронку обнаружения.
Умные очки Ray-Ban от Meta уже сейчас могут отвечать на вопросы о том, что вы видите. Вместо набора текста вы просто указываете на объект и спрашиваете, что это такое, используя голосовые команды и камеру. Это приводит к более быстрым поискам в реальном мире – таким вещам, как «идентифицировать это», «что это делает» или «как это починить». Эти носимые устройства позволяют быстрее перейти от просмотра чего-либо к поиску информации об этом. Бизнес-лидерам следует сосредоточиться на улучшении качества изображений и продуктов, а также на эффективной организации данных. SEO-специалистам необходимо уделять приоритетное внимание визуальному поиску как ключевой части своей стратегии.
5. Короткие видео становятся входными данными для обучения ИИ.
Видео теперь необходимо для обучения продвинутых моделей ИИ, которые могут обрабатывать различные типы информации. Meta AI’s V-JEPA 2 и Google DeepMind’s Gemini 2.5 продемонстрировали значительный прогресс в понимании видеоконтента, включая то, что происходит визуально и аудиально, и прогнозирование того, как вещи двигаются и взаимодействуют. OpenAI’s Sora демонстрирует, что ИИ может многому научиться о реальном мире, анализируя разнообразные видео. Заглядывая в 2026 год, ваши короткие видео будут все более важными для того, как ИИ понимает вас – не только слова, которые вы говорите, но и визуальные эффекты, скорость, движение и общая структура. Если ваш видео- и письменный контент не совпадают, ИИ, вероятно, будет отдавать приоритет среде, которая более понятна и последовательна.
6. Смещение сигналов органического поиска в сторону доверия и подтвержденного происхождения.
7. Создание групп в реальном времени заменяет статические персоны.
Большие языковые модели создают кратковременные группы людей, основанные на том, чего они в данный момент пытаются достичь. Эти группы формируются и исчезают быстро и основаны не на том, *какие* люди (например, возраст или интересы), а на том, что они *делают* в данный момент. Эта идея – группировка людей по их непосредственным целям – называется экспериментальным когортным анализом. Маркетинг все еще догоняет этот сдвиг. К 2026 году таргетинг, вероятно, будет сосредоточен на непосредственном понимании намерений пользователей, а не на использовании традиционных профилей клиентов. Для SEO становится все более важным оптимизировать контент для того, чего люди пытаются достичь, а не только для того, кто они есть.
8. Торговля между агентами становится реальностью
ИИ-помощники будут выполнять такие задачи, как планирование, организация поездок, заказ материалов, сравнение услуг и базовые переговоры. Когда вы создаете контент для этих помощников, рассматривайте это как предоставление инструкций компьютеру. Это означает, что ваш текст должен быть предельно ясным и не допускать путаницы. Будьте конкретны в отношении того, что требуется, любых ограничений, что доступно, как формируются цены и любые особые случаи. Если вы хотите, чтобы ИИ-помощник выбрал вашу компанию, вам необходимо структурировать ваш контент так, чтобы он мог легко понять ваши предложения. Бизнес-лидеры должны определить наиболее распространенные задачи, которые их отрасль выполняет с помощью ИИ, а маркетинговые команды должны создавать контент, который упрощает эти задачи для обработки компьютерами.
9. Аппаратное ускорение продвигает ИИ во все рутинные операции
Компании, такие как NVIDIA, Apple и Qualcomm, разрабатывают специализированные чипы, чтобы сделать ИИ быстрее и эффективнее непосредственно на наших устройствах. Эта технология делает взаимодействие с ИИ более естественным и мгновенным, позволяя людям задавать быстрые вопросы в течение дня, не используя веб-браузер. Работа NVIDIA с центрами обработки данных демонстрирует растущий спрос на обработку ИИ в реальном времени. AI Hub от Qualcomm показывает, как смартфоны теперь могут обрабатывать сложные задачи ИИ локально. Чипы M-серии от Apple, с их Neural Engines, обеспечивают работу функций ИИ в Apple Intelligence, всё на вашем устройстве. Этот сдвиг к более легкому доступу к ИИ означает, что люди, вероятно, будут задавать более частые и короткие вопросы. Для тех, кто занимается поисковой оптимизацией (SEO), это означает подготовку к будущему, где люди находят информацию посредством множества коротких бесед с ИИ, а не традиционных, единичных поисковых запросов.
10. Объем запросов расширяется, поскольку голос и камера берут верх.
С увеличением числа людей, использующих голосовой и визуальный поиск, мы наблюдаем рост как более широкого спектра вопросов (так называемый ‘длинный хвост’), так и более конкретных, контекстуальных запросов. Исследования Microsoft показывают, что ИИ становится обычным для повседневных задач, включая поиск информации. Поскольку говорить или использовать камеру проще, чем печатать, люди задают больше вопросов, что приводит к более разнообразным и иногда неясным поисковым запросам. Это означает, что SEO-специалистам необходимо лучше понимать *что* люди на самом деле имеют в виду, когда они осуществляют поиск, и как поисковые системы группируют похожие вопросы вместе.
11. Авторитет бренда становится измеримым машиной.
Теперь наши системы определяют, кто является авторитетом, проверяя, насколько последовательно информация о вас появляется в сети. Они ищут такие вещи, как использование одинаковых терминов, четкие связи между смежными темами и то, как другие веб-сайты говорят о вашей работе. Это не основано на субъективных оценках людей; это рассчитанный уровень достоверности. Бизнес-лидерам следует сосредоточиться на создании графов знаний, а SEO-специалистам — организовывать свою онлайн-информацию и использовать последовательный язык для каждой ключевой темы.
12. Среды с нулевым количеством кликов становятся вашим основным конкурентом
13. Конкурентная разведка перемещается в пространство запросов.
Как digital-маркетолог, я вижу огромный сдвиг в том, как мы анализируем конкурентов. Теперь контент конкурентов по сути *встроен* в ответы ИИ – он является частью того, что модели используют для ответа на поисковые запросы, независимо от того, намеревались ли они быть включенными или нет. Заглядывая в 2026 год, традиционное SEO не сработает. Мы будем измерять видимость конкурентов по тому, как платформы ИИ их *описывают*. Я буду использовать ИИ для обобщения информации о конкурентах, сравнения их сильных и слабых сторон, и оценки их предложений. Честно говоря, информация, которую я получаю из этого, будет критически важна для формирования нашей стратегии. Это становится мощным новым инструментом исследования, дающим руководителям уникальный способ понять, где мы находимся и как нам дифференцироваться.
14. Ваш веб-сайт становится обучающим корпусом.
Компании, которые будут процветать в 2026 году, будут теми, кто быстро распознает, как всё меняется. Информация сейчас разбросана по множеству платформ, и её достоверность определяется алгоритмами в той же степени, что и людьми. Построение доверия требует организованности, прозрачности и надёжности. Успешные предприятия подготовятся к будущему, где поиск информации будет бесшовным, а ответы будут легко компилироваться. Те, кто этого не сделает, останутся с устаревшими методами, которые больше не будут работать.
Если вы дочитали до этого места, спасибо за прочтение! У меня есть предсказание на 2026 год, и я думаю, что оно значительное, так что будьте готовы!
Я называю это ‘Латентными сигналами выбора’ – по сути, это подсказки, которые раскрывают, о чём думают потребители, даже без прямого действия. Подумайте об этом так: пользователь может увидеть что-то, отреагировать на это, а затем решить не взаимодействовать дальше. Это ключевая идея. Даже если кто-то не нажимает или ничего не говорит, его разум всё равно принимает решение, и это решение посылает сигнал. Платформы могут анализировать эти сигналы от многих пользователей, чтобы понять общие предпочтения. Давайте рассмотрим это более подробно…
Предсказание, которое никто не увидит.
Примерно к концу 2026 года искусственный интеллект начнет принимать решения, основываясь на том, что пользователи *не* делают – на вариантах, которые они не выбирают, – а не на том, что они активно ищут или спрашивают. Он сосредоточится на невысказанных предпочтениях, раскрываемых избегаемыми вариантами.
Большинство людей упускают из виду это важное изменение, но его зачатки видны в нескольких областях. Если учитывать эти области вместе, общую тенденцию становится гораздо легче понять.
Искусственный интеллект теперь учится на наших повседневных действиях, даже на тех, которые мы не озвучиваем напрямую. Новая функция Intelligence от Apple, например, учится на том, как мы используем наши устройства, чтобы помочь расставить приоритеты в сообщениях, суммировать информацию и предлагать полезные действия в приложениях. Хотя система разработана для удобства и конфиденциальности, она учится гораздо большему. Она наблюдает, какие предложения мы принимаем, а какие игнорируем – какие уведомления мы отклоняем, какие функции приложений не используются и какие подсказки мы отменяем. Ей не нужно знать, о чем мы думаем; она просто отслеживает, какие предложенные действия мы не выполняем. Эти закономерности уже используются для улучшения будущих предложений и персонализации нашего опыта.
Во-вторых, системы рекомендаций уже разработаны для обучения на том, что вы *не* делаете. Подумайте о пропуске видео на YouTube, быстром пролистывании TikTok или закрытии Netflix, потому что предложения не соответствуют вашим вкусам. Хотя эти платформы не раскрывают точно, как это работает, они определенно обращают внимание на эти ‘неявные’ сигналы. Исследования показывают, что системы используют такие действия, как просмотр, пропуск и просмотр, чтобы понять, что вам нравится, даже если вы никогда не даете прямую оценку. Более поздние исследования продолжают совершенствовать способы использования этих закономерностей в крупномасштабных моделях рекомендаций. Вероятно, что ИИ-помощники будут использовать тот же подход. Это просто слишком ценно, чтобы упускать из виду. Когда вы закрываете помощника, меняете формулировку, чтобы избежать определенного бренда, или игнорируете предложение, эта информация сообщает системе, чего вы *не* хотите.
Во-первых, текущие исследования уже сосредоточены на обучении моделей пониманию и реагированию на предпочтения людей, а не только на предсказании наиболее вероятного текста. Работа OpenAI по обобщению текста с использованием обратной связи от людей демонстрирует, как модели можно улучшить, заставляя людей сравнивать различные результаты, создавая «систему вознаграждений», которая определяет лучшие ответы. Этот метод, использующий обратную связь от людей для направления обучения, используется годами в таких областях, как обобщение и корректировка стиля письма. Ключевая идея заключается в том, что модели могут быть обучены распознавать то, что приемлемо, а что нет. В конечном итоге, чат-боты могут использовать это в разговорах в режиме реального времени, интерпретируя исправления, правки или даже когда пользователь перестает отвечать как сигналы о том, чего они *не* хотят, даже если они не говорят об этом прямо.
Когда вы объединяете эти три области, становится заметна чёткая тенденция. По мере того, как ИИ интегрируется в повседневные устройства, такие как очки, телефоны, автомобили и компьютеры, он начнёт замечать, что люди *не* выбирают. Эти модели избегания затем будут использоваться для персонализации рекомендаций, приоритизации вариантов и предложения продуктов – по сути, формируя то, что ИИ представляет нам.
Речь не идёт о слежке за вами. Система просто учится тому, как люди используют *её*. Она замечает такие вещи, как когда вы ставите на паузу, игнорируете предложения или просите о помощи, а также то, как различные варианты влияют на ваши решения. Она также изучает, что делает объяснения неясными или интерфейсы запутанными. Эти данные аналогичны информации, которую помощник уже использует для улучшения, и платформы уже собирают такие данные об использовании от многих пользователей.
К 2026 году тонкие сигналы, указывающие на предпочтения пользователей, станут достаточно мощными, чтобы выступать в качестве нового способа для AI-ассистентов оптимизировать результаты. Это означает, что ассистент будет тонко ранжировать варианты, основываясь на том, насколько легко пользователи взаимодействуют с ними. Если ваш бренд заставляет пользователей останавливаться или колебаться, ассистент будет показывать его реже, даже до того, как какие-либо отрицательные данные появятся в ваших отчетах. С запутанным контентом будут пропускать, а политики, требующие большого количества разъяснений, приведут к тому, что ассистент будет отдавать предпочтение конкурентам с более простой и прямой информацией. Пользователи не будут знать об этом процессе; они просто увидят разные варианты, представленные им.
Руководители могут не сразу заметить проблему. Стандартные отчеты и рейтинги могут казаться нормальными, а трафик на веб-сайт может оставаться стабильным. Однако количество клиентов, фактически завершающих покупки или желаемые действия, будет тихо снижаться. Это не будет связано с типичным падением в рейтингах, а потому, что AI, управляющий решениями, теперь распознает и избегает ваш веб-сайт из-за неудобного пользовательского опыта. По сути, ваш сайт будет наказан за то, что его сложно AI ориентироваться.
Компании, которые активно отслеживают и понимают, почему клиенты колеблются, добьются наибольшего успеха. Они точно определят, что вызывает путаницу в их продуктах и информации, прояснят свои правила и варианты, и сделают все более простым в целом. Они также будут объяснять вещи таким образом, который соответствует тому, как системы искусственного интеллекта справляются с неопределенностью, и создавать более плавные и надежные впечатления для пользователей, пока ИИ ищет ответы.
К концу 2026 года понимание того, что пользователи *не* делают – их отсутствие вовлеченности – вероятно, станет ключевым преимуществом для онлайн-бизнеса. Речь идет не о том, что люди говорят, а о том, что они *не* говорят или не делают – и все чаще технологии могут интерпретировать это молчание. Хотя эта тенденция становится ясной в пользовательских данных, она пока недостаточно широко признана. Первые признаки уже видны в неполных взаимодействиях – действиях, которые пользователи начинают, но не заканчивают.
Этот прогноз знаменует собой поворотный момент в том, как ИИ будет стимулировать будущие открытия. Компании, которые быстро уловят эту концепцию, будут отмечены предпочтением со стороны ИИ-ассистентов.
Смотрите также
2025-12-11 17:42
