E-commerce в эпоху нейропоиска: как AEO и GEO возвращают продажи

По данным Demis Group, в 2025 году многие онлайн-ритейлеры столкнулись с новым парадоксом: позиции в ТОПе сохраняются, а трафик падает. Причина — генеративный поиск, который закрывает значительную часть информационных запросов внутри нейросводки. Покупатель получает итоговый ответ, сравнение параметров, иногда даже рекомендации по моделям — и все это до клика.

И если раньше SEO было основным каналом органики, то сегодня ключевым становится вопрос: попадёт ли ваш бренд в нейросводку? Разбираемся, как на это влиять, с Владиславом Зверевым, руководителем отдела SEO-оптимизации Demis Group.

Топовые позиции больше не гарантируют продажи

 
Пользователь больше не листает выдачу. Он получает готовый ответ от ИИ — структурированный, компактный и уже частично персонализированный.

Для e-commerce это особенно критично. Потому что модели научились сравнивать товары лучше, чем пользователь.

Например, он быстро даст ответ на запросы:

● «какую стиральную машину выбрать до 40 000 ₽»;

● «топ-10 смартфонов с хорошей камерой»;

● «что лучше — парогенератор или отпариватель»;

● «как выбрать детское автокресло».

Раньше это были десятки переходов. Сегодня — один нейроответ, собранный из нескольких источников. 

Почему AI выбирает одни бренды, а другие игнорирует

Алгоритмы не «смотрят» выдачу глазами пользователя. Они работают иначе: из тысячи проиндексированных страниц они выбирают те, которые проще всего понять, структурировать и встроить в итоговый ответ.

У AI нет задачи показать всех — у него есть задача собрать один ясный и логично точный ответ на пользовательский запрос. Модель опирается не на ключевые слова и не на ссылочный профиль, а на три критерия:

1. Структура материала.

Модели предпочитают тексты, которые состоят из коротких смысловых фрагментов: FAQ, списков, таблиц, чётких блоков. Чем проще извлечь ответ — тем выше шанс попасть в нейросводку.

2. Смысловая плотность.

Контент с «водой», повторениями или чрезмерным количеством ключей модель считает шумом. Если материал поверхностный или нелогичный, AI использует другие источники — даже если по SEO они ниже.

3. Корректные сущности и фактология.

Чтобы модель включила бренд в reasoning-цепочку, она должна понять, что именно он предлагает. AI учитывает упомянутые категории, услуги, параметры товаров, бренды и локации. Если сущности не названы прямо, модель не способна корректно связать запрос и страницу.

В результате бренд может формально присутствовать в ТОП-10, но не попадать в нейросводки — просто потому, что его контент неудобно использовать для ответа. Именно этот эффект и приводит к падению трафика при сохранении позиций.


@Freepik (лицензия INV-C-2024-8250540)

Как меняется воронка продаж в условиях AI-поиска

Главное отличие новой реальности в том, что пользователь больше не совершает привычный маршрут: запрос — изучение ссылок — сравнение вариантов — переход — выбор.

Генеративный поиск сокращает этот путь до двух шагов: запрос — готовая рекомендация.

AI принимает на себя функцию «предварительного выбора» — анализа данных, сравнения характеристик, выявления лучшего решения. Для пользователя это быстрее и легче. Для бренда — новый тип конкуренции, где первичную рекомендацию делает не сайт, а алгоритм.

Отсюда рождается новый феномен: AI-трафик приходит реже, но покупает чаще.

Данные Demis Group показывают, что переходы из нейросводок — это уже не «случайные клики», а визиты пользователей, которые приходят уже «теплыми». В ряде категорий конверсия такого трафика выше SEO-трафика в 1,5–3 раза.

AI фактически выполняет работу маркетолога на верхних этапах: объясняет логику выбора, разбирает параметры, сравнивает предложения — и подводит пользователя к бренду уже с высокой степенью доверия.

Поэтому воронка меняется:

Было: широкий органический трафик — низкая конверсия — длинное сравнение.

Стало: меньше переходов — теплее аудитория — выше конверсия — меньше усилий на дожим.

Классическая зависимость «больше трафика — больше продаж» перестаёт работать.

Теперь важна не ширина воронки, а качество точки входа, которую формирует AI. И если бренд не участвует в reasoning-ответах, он теряет не только пользователей, но и сам момент принятия решения — ту точку, где раньше работал SEO.


@Freepik (лицензия INV-C-2024-8250540)

Как работает новая инфраструктура: SEO + AEO + GEO

Переход к нейропоиску не отменил SEO, но изменил его роль. Если раньше SEO было главным каналом органического привлечения, то теперь оно стало техническим фундаментом, на котором строится новая смысловая архитектура: AEO и GEO.

Эти три направления не конкурируют. Они формируют единую систему, в которой каждая часть отвечает за свой слой видимости.

SEO — доступность для модели. Обеспечивает базовую читаемость: скорость загрузки, корректную структуру HTML, микроразметку, отсутствие дублей, понятные канонические ссылки. Это условия, при которых модель вообще получает возможность «увидеть» страницу и включить её в индекс. 

Без технической чистоты контент попросту не участвует в генерации ответа — независимо от качества.

AEO — извлекаемость смыслов. Answer Engine Optimization делает контент удобным для AI. Модели выбирают не «тексты», а фрагменты, которые можно вставить в итоговый ответ без искажений. Поэтому AEO работает с формой: структурированные абзацы, FAQ, списки, Q&A, короткие смысловые блоки, таблицы, HowTo. 

AEO отвечает на вопрос: «Насколько легко модель сможет вынуть ответ из вашего материала?». 

GEO — содержание, которому AI готов доверять. Generative Engine Optimization работает уже на уровне смысла. Модели оценивают, насколько текст:

● логичен и последователен,

● насыщен фактами,

● не содержит противоречий,

● корректно использует сущности (категории, бренды, параметры),

● обладает смысловой глубиной.

Если SEO — про доступ, AEO — про форму, то GEO — про экспертность, которую распознаёт алгоритм. GEO отвечает на вопрос: «Почему именно этот контент должен быть использован для объяснения пользователю?». 

Только связка SEO + AEO + GEO даёт присутствие в нейроответах. Если отсутствует хотя бы один слой, модель просто не берёт бренд в работу. 


@Freepik (лицензия INV-C-2024-8250540)

Ключевые точки роста для e-commerce 

1. Работа не с ключами, а с интентами

Ключевые слова перестают быть универсальным ориентиром. Маркетинговые команды переходят от «запросов» к пользовательским сценариям: что человек пытается решить, сравнить, выбрать, уточнить — и какие сущности должны быть названы, чтобы модель связала бренд с этим сценарием.

Пример:

не «купить посудомоечную машину»,
а «какую посудомойку выбрать для семьи из 4 человек».

2. Смещение фокуса с позиций на техническую прозрачность

SEO уходит от гонки за топовые позиции в выдаче. Техническая корректность становится не вспомогательной частью, а точкой входа во всю инфраструктуру поиска.

3. Создание контента под логику извлечения

Важно, насколько легко модель может разобрать текст, вынуть смысл, объединить его с другими источниками и встроить в итоговый ответ.

Отсюда растёт роль:

● структурированных блоков,

● ясных формулировок,

● прямых определений,

● таблиц и списков,

● FAQ и Q&A.

Это новый формат инженерии текста.

---

Читайте также: Как увеличивать повторные продажи в 2025 году: digital-стратегии и рабочие инструменты

---

4. Редактура как критический слой качества

Модели чувствительны к противоречиям, нестыковкам, нарушению терминологии, ошибочным фактам. Всё это снижает доверие алгоритма к источнику и выбрасывает бренд из нейросводки, даже если контент формально сильный.

5. Аналитика в новой плоскости — присутствие в нейроответах

Измерения теперь идут не только по трафику, позициям и CTR. Ритейлу важно понимать:

● какие запросы модель закрывает своими ответами,

● какие бренды она использует как источники,

● какие фрагменты текста она извлекает,

● как меняется структура reasoning по сезону и спросу.

Для ритейла переход к новой поисковой архитектуре — это не разовый проект и не очередная оптимизация сайта. Это стратегическое преимущество, которое становится фундаментом присутствия бренда в цифровой среде на ближайшие годы.

Компании, которые перестраивают работу в логике SEO + AEO + GEO, получают сразу несколько эффектов:

● устойчивость трафика — модель продолжает использовать бренд как источник, даже если классический CTR падает;

● рост конверсии — AI приводит уже «подготовленного» пользователя, который доверяет рекомендациям модели и быстрее принимает решение;

● более низкую стоимость привлечения — увеличение продаж происходит без прямого роста бюджета;

● снижение зависимости от позиций — бренд остаётся в поле внимания даже при колебаниях традиционной выдачи;

● закрепление в reasoning-цепочке — место, которое со временем становится трудно занять конкурентам.

Компании, которые работают на уровне структуры, логики и содержания, формируют преимущество, которое нельзя купить рекламой и сложно повторить быстрыми тактическими решениями. Трафик будут получать бренды, чьи ответы удобны алгоритмам. 

Владислав Зверев, 
руководитель отдела SEO-оптимизации Demis Group.

Для NEW RETAIL