Фотобанк Лори / Автор изображения: Андрей Кузьмин
Новые подходы к продвижению — GEO и AEO — перестали быть экспериментами. Согласно апрельскому опросу Аналитического центра РИР, в котором участвовали 120 SEO- и digital-специалистов из России, почти треть рекламщиков уже адаптируют контент под генеративные модели и нейросетевую выдачу поисковиков. А 42% намерены сделать это до конца года. При этом три четверти компаний в целом не против инвестировать в привлечение бесплатного целевого трафика через ИИ.
Прямо сейчас 13% бизнесов тратят ресурсы на обучение контента под алгоритмы нейросетей. Ещё 27% вот-вот начнут, а треть только оценивают возможности. То есть доля реально вовлеченных и готовящихся к запуску постепенно догоняет долю сомневающихся, но интерес очевиден.
Как видят пользу нового продвижения
Пока GEO и AEO воспринимаются не как замена, а как усиление привычных каналов — SEO и контент-маркетинга. Предприниматели называют четыре основных эффекта: дополнительный охват, подстраховка для классической поисковой оптимизации, отрыв от конкурентов и влияние на то, что именно нейросеть порекомендует пользователю. Большинство опрошенных уже морально готовы менять контент-стратегию под новые правила.
Чего не хватает и кто нужен
Главная проблема — не железо и не бюджеты, а знания. 57% жалуются на нехватку экспертизы, а 56% — на отсутствие внятных метрик. Без чётких цифр сложно оценить, работает ли вложение. Не до конца понятен и организационный вопрос: нужны ли отдельные специалисты по GEO/AEO или достаточно доучить текущих SEO-шников. 39% считают, что это просто эволюция профессии, а каждый четвертый уверен — потребуется новая роль.
При этом 81% опрошенных убеждены: осваивать генеративный поиск нужно именно сейчас. Более четверти отводят нейроответам ключевую роль, половина видит их как важный дополнительный канал в ближайшие один-три года.
Чтобы контент попадал в ответы нейросетей, специалисты выделяют три главных фактора: авторитетность источника, логичная структура материала и прямые, без воды, ответы на запросы. И если с этим еще можно работать, то дефицит реальных кейсов и учебных инструментов остаётся серьёзным тормозом. 67% хотят учиться на практике, 63% — через готовые прикладные решения.
Таким образом, российскому бизнесу предстоит не просто переписать тексты под ИИ, а одновременно строить систему оценки эффективности и массово подтягивать компетенции. Без этого даже высокий интерес и готовность платить не приведут к стабильному результату.
