Меня зовут Иван Захаров, и в этой статье я хочу разобрать, как бизнесу выигрывать видимость в эпоху AI-поиска. Мы находимся в центре революции «поиска повсюду» – масштабного сдвига, вызванного генеративным ИИ и большими языковыми моделями (LLM), которые меняют саму логику взаимодействия брендов, пользователей и поисковых систем.

На протяжении последних двадцати лет цифровая экономика работала по простой формуле: контент в обмен на клики. Сегодня эта модель стремительно разрушается. Zero-click-ответы, AI Overviews и ассистенты для исследований все чаще закрывают пользовательский интент прямо в выдаче, без перехода на сайт.

AI синтезирует ответы непосредственно на странице результатов поиска. Платформы вроде Gemini и ChatGPT радикально меняют способы обнаружения информации. Для крупных компаний видимость теперь напрямую зависит от того, распознается ли их контент как авторитетный не только поисковыми системами, но и AI-системами.

Новая цель очевидна – стать источником, на который AI ссылается.

О чем эта статья

• Чем традиционный поиск отличается от AI-поиска и что такое бюджет понимания.
• Почему schema и entity-оптимизация – основа обнаружения в AI-поиске.
• Что такое контентный knowledge graph и зачем важна иерархия сущностей.
• Playbook и чек-лист для enterprise-оптимизации сущностей.
• Роль schema в агентном (agentic) вебе.
• Как связанные пользовательские пути снижают совокупную стоимость владения.

Ключевое различие между традиционным и AI-поиском

Чтобы AI начал цитировать ваш контент, важно понимать фундаментальное отличие старого поиска от нового.

Традиционный поиск был детерминированным: одни и те же входные данные давали одинаковый результат. Он напоминал SaaS-систему с жесткими правилами.

AI-поиск – вероятностный. Он формирует ответы на основе паттернов и вероятностей, поэтому результаты могут отличаться от запроса к запросу. Даже мультимодальный контент (текст, изображения, аудио) AI переводит в числовые представления, описывающие смысл и связи, а не точные совпадения.

Чтобы AI сослался на ваш контент, необходим сильный слой данных и продуманная контекстная инженерия – структурирование информации так, чтобы она воспринималась как надежная и релевантная.

Здесь появляется новое ограничение – стоимость понимания. Каждый раз, когда AI интерпретирует текст, устраняет неоднозначности или устанавливает связи между сущностями, он расходует GPU-ресурсы.

Бюджет понимания – это ограниченный объем вычислений, который определяет, стоит ли контент усилий AI на его осмысление.

4 базовых элемента обнаружения в AI-поиске

1. Технический фундамент

Инфраструктура сайта должна позволять AI эффективно сканировать и получать доступ к контенту. При ограниченном бюджете понимания архитектура платформы критически важна.

Для enterprise-проектов важно поддерживать прогрессивный обход нового контента через IndexNow – в идеале как нативную функцию CMS.

2. Полезный контент

До создания контента нужна четкая entity-стратегия, которая полно и корректно представляет бренд. Контент должен отвечать на реальные вопросы аудитории, быть структурированным по интентам, разбитым на понятные блоки и регулярно обновляться.

3. Entity-оптимизация

Schema-разметка, чистая архитектура сайта, единообразные заголовки и четкие связи между сущностями помогают AI понимать не только отдельные страницы, но и их взаимосвязь.

Вместо того чтобы заставлять модели догадываться, бизнес явно описывает, о чем страница, для кого она и как связана с остальным контентом.

4. Авторитет

Как и классические поисковики, AI отдает приоритет авторитетным источникам. Топическая экспертиза – обязательное условие, а для локального бизнеса критична и локальная релевантность.

Миф: schema не работает

Многие компании используют schema, но не видят роста и делают вывод, что она бесполезна. На практике проблема почти всегда в базовой или ошибочной реализации.

Теги вроде Organization или Breadcrumb важны, но сами по себе дают AI слишком мало информации. В изоляции они создают разрозненные данные, а не целостную историю.

Контентный knowledge graph: как рассказать AI свою историю

Чем больше AI знает о вашем бизнесе, тем выше вероятность цитирования. Контентный knowledge graph – это структурированная карта сущностей и связей между ними.

Ключевую роль здесь играет глубоко вложенная schema. Она описывает полную иерархию сущностей в машиночитаемом виде:

• Организация создает бренд.
• Бренд производит продукт.
• Продукт относится к категории.
• Категория решает конкретную задачу пользователя.

Полная вложенность (Organization → Brand → Product → Offer → PriceSpecification → Review → Person) формирует замкнутый knowledge graph, точно моделирующий бизнес.

Playbook по enterprise-оптимизации сущностей

На уровне enterprise факты меняются постоянно: характеристики продуктов, наличие, категории, цены, отзывы. Если структурированные данные не обновляются динамически, AI начинает замечать несоответствия.

В экосистеме, где точность и согласованность определяют доверие, ручное управление schema не масштабируется. Единственный устойчивый путь – автоматизация, встроенная в entity-стратегию и маркетинговый контур.

Метрики успеха в эпоху генеративного AI

• Видимость бренда в AI-ответах.
• Тональность упоминаний.
• Присутствие по небрендовым запросам.
• Конверсии на нижних этапах воронки.

От чтения к действиям: подготовка к agentic web

Веб переходит от модели «читать» к модели «действовать». AI-агенты будут бронировать, сравнивать и выполнять задачи за пользователей.

Чтобы быть найденными, бренды должны стать machine-callable:

• Создать schema-слой с описанием сущностей и действий.
• Использовать action-вокабуляры (ReserveAction, BookAction, CommunicateAction, PotentialAction).
• Задать правила, входные данные и условия успеха в структурированном виде.

Бренды, к которым можно «обратиться», и будут найдены первыми.

Чек-лист внедрения entity-стратегии

• Определены и проверены ключевые сущности.
• Используется глубокая вложенность JSON-LD.
• Присутствуют sameAs-ссылки на Wikidata и Knowledge Graph.
• Реализован PotentialAction.
• Есть защита от schema-drift.
• Schema синхронизирована с CMS и внутренними системами.
• Техническое SEO готово к entity-стратегии.
• Используется IndexNow.

Связанные пользовательские пути и TCO

Schema должна быть частью общей entity-стратегии, а не точечным решением. Централизованные данные снижают дублирование, разрушают силосы и обеспечивают ту согласованность, которую ожидают AI-системы.

Интеграция schema в единый discovery-контур снижает совокупную стоимость владения и ускоряет восстановление видимости при изменениях.

Стратегический план AI-готовности

• Данные: централизованные, согласованные и привязанные к интенту.
• Связанные пути: composable-архитектура и единый martech-стек.
• Структурированный контент: четкая иерархия сущностей и семантический слой.
• Дистрибуция: омниканальная стратегия и прогрессивная индексация.

В совокупности эти элементы делают стратегию устойчивой к изменениям и одновременно снижают издержки на технологии.