Поиск с «Алисой» может дать шансы сайтам бизнесов разного калибра

«Ашманов и партнеры» представили первый независимый аналитический отчет, дающий представление о коммерческом «AI-поиске» «Яндекса» и о том, как с ним работать. В исследовании отмечают, что страницы из топ-10 занимают более 60% «мест» в стандартных коммерческих ответах «Алисы». При этом внутри ИИ-блока принципы ранжирования сайтов почти не действуют ? аутсайдер из топ-30 может оказаться выше лидеров поиска. Об этом CNews сообщили представители «Ашманов и партнеры».

Сейчас даже по коммерческим запросам «поиск с Алисой» чаще выдает информационные ответы. Коммерческая ИИ-выдача пока спрятана «за клик», но она развивается и может стать мейнстримом в самом ближайшем будущем ? бизнесу нужно быть к этому готовым.

«Алиса» не ищет сама и не ранжирует сайты, а импровизирует на основе результатов обычного поиска в рамках нескольких жестких форматов

Задача «Алисы» — построить логичный рассказ, который в идеале должен помочь пользователю лучше разобраться в том, где купить товар или получить услугу. Для этого отбирается небольшое — порядка десятка — количество страниц из результатов поиска, и дальше на некоторых из них находятся подходящие по смыслу фрагменты. «Алиса» не цитирует найденные фрагменты сайтов, а формулирует собственные ответы с опорой на источники.

Ответ «Алисы» — это ответ большой языковой модели (LLM), и подобно тому, как ChatGPT каждый раз заново порождает ответ на задание (промпт), «Алиса» тоже каждый раз генерирует ответ на запрос «с нуля». Порождение ответа LLM-моделью — процесс во многом случайный (точнее, статистический), причем разные решения могут быть приняты на всех этапах — при выборе типа ответа, при выстраивании его логики, при отборе перспективных для этой логики результатов поиска, при их упорядочивании, при формировании снипетов. К тому же и сами результаты поиска, из которых исходит модель, со временем меняются.

У лидеров из поиска «Яндекса» пока приоритет при отборе сайтов в ИИ-выдачу

Страницы из топ-5 занимают в стандартных коммерческих ответах «Алисы» 36%, из второй пятерки — 26,7%. Страницы из второй десятки получают 20,6% «мест», из третьей — 9,4%, 7,3% «мест» в выдаче ??Алисы» занимают страницы, не попавшие в топ-30. Чем выше ваш сайт в «обычных» результатах поиска «Яндекса», тем больше у него шансов попасть и в коммерческую выдачу «Алисы». Поэтому обычное SEO-продвижение остается необходимой базой для попадания в ИИ-выдачу.

При этом маркетплейсы и крупные магазины попадают в блок «Алисы» относительно редко. Кроме того, в расширенных ответах «Алисы» доля сайтов за переделами топ-30 обычного поиска составляет 38,4% (против 7,3% для стандартных результатов).

Внутри ИИ-блока обычная поисковая иерархия «ломается», что открывает возможности и для небольших сайтов

Мы много писали о том, что «Яндекс» при ранжировании результатов поиска во многом полагается на комплекс факторов, связанных с размером сайта и его посещаемостью. В результате львиную долю поискового трафика получают крупные универсальные площадки, а порог входа для новых сайтов, особенно нишевых, становится все выше.

«Алиса» же безразлична к факторам, связанным с «масштабом» сайта, и к сайтовым факторам вообще.

Если поисковые системы ранжируют сайты с точки зрения полезности, то в ИИ-блоке упор делается на релевантность и качество итогового ответа. Поэтому большинство параметров, которые учитываются при оценке качества сайтов поисковиком ? размер, посещаемость, возраст, поведение пользователей и т.д. ? для «Алисы» почти не имеют значения.

Отчасти по этой же причине в ответы «Алисы» попадают небольшие сайты, выходящие за пределы топ-10 и даже топ-30 поиска. Кроме того, при попадании в блок они могут оказаться выше, чем лидеры вроде Ozon или Wildberries, что для обычного поиска ? редкость.

Насколько ИИ-поиск популярен среди покупателей и какие тренды в поиске

Согласно ранее проведенному «Ашманов и партнеры» опросу, поиском товаров с помощью ИИ-ассистентов пользовались 54% онлайн-покупателей: 16% ? часто; 22% ? время от времени, 15% ? редко. При этом среди аудитории в возрасте 18-24 доля использующих ИИ-ассистентов выше ? 68% (24% ? часто). Для сравнения поиск Яндекса часто используют 53% респондентов, поиск Google ? 28%.

Для коммерческих запросов ИИ-ассистенты пока работают скорее как вспомогательные сервисы, дополняющие результаты классического поиска. В будущем интеграция, вероятнее всего, будет более плотной, а качество рекомендаций ? выше.

По мнению «Ашманов и партнеры», вероятность того, что коммерческие ИИ-ответы в поисковиках скоро станут мейнстримом, резко выросла к концу 2025 г. Зоной роста ИИ-ассистентов (или агентов) могут стать задачи, которые сегодня в большей степени решаются агреторами услуг или маркетплейсами, чем поисковиками ? от поиска более выгодных цен, рекомендаций, подбора предложений до быстрых покупок (что подтверждает отчасти октябрьский апдейт «Алисы AI»). Развитие по такому сценарию может перераспределить соотношение пользователей, которые на сегодняшний момент первым делом обращаются к маркетплейсам и аргегаторам при поиске товаров и услуг.

Что происходит с поиском товаров в поисковых системах на 2025 год (данные «Ашманов и партнеры»)

На 2025 г. поисковые системы для поиска товаров используют более 90% покупателей, из которых 86% делают это регулярно: 17% ? перед каждой покупкой, 40% ? часто, 29% ? редко. Чем выше уровень достатка покупателя, чем чаще он обращается к поисковым системам. Почти две трети опрошенных (62%) отмечают, что используют поисковики чаще, чем в предыдущие годы. Респонденты связывают это прежде всего с поиском более выгодных цен и ростом числа покупок в Интернете. Нередко причиной является удобство: покупатели отмечают, что поисковики предлагают более широкий выбор вариантов (35%) и что поиск товаров в «Яндексе» и Google улучшился (28%).

Наиболее удобными при поиске товаров покупатели считают фильтры по ценам и брендам (48%), отзывы и рейтинги (47%), поиск по картинкам и видео (36%). Почти каждый пятый респондент считает полезной помощь искусственного интеллекта (19%), а среди молодой аудитории 18-24 ? каждый четвертый (26%).

Наиболее ожидаемые функции поисковых систем: возможность сохранять понравившиеся товары (47%), удобный поиск товаров по картинкам (37%), покупка в пару кликов прямо из поисковика (25%).

Методология

Аналитический отчет состоит из двух частей ? качественного и количественного исследований. В первой части разбирается, при каких условиях «Алиса» выдает коммерческие ответы, из чего этот ответ может состоять, какова его логика, как строятся снипеты и т.п.

Во второй части к ИИ-выдаче «Алисы» применены статистические методы оценки факторов ранжирования; в частности, сравниваем ее с топ-3, топ-10 и топ-30 «Яндекса» и посчитана корреляция с позицией. Получены результаты примерно для 700 параметров, в том числе около 100 оцениваемых асессорами.