AI Overviews або «огляд від ШІ» — з чого вона «зібрана», як працює під капотом і чому її запуск — важливий

💡 Усі статті, обговорення, новини про AI — в одному місці. Приєднуйтесь до AI спільноти!

Привіт, я Паша, Machine Learning Engineer із понад 7-річним досвідом. Наразі працюю в Universe Group — продуктовій IT-компанії, яка створює мобільні та вебзастосунки з глибоким застосуванням AI. А ще ви могли бачити мене як одного з ведучих DOU Stream — нового щотижневого YouTube-формату.

У цьому матеріалі я розбираю, як влаштована нова функція Google AI Overviews: з чого вона «зібрана», як працює під капотом і чому її запуск — важливий момент для SEO-спільноти. Розповідаю, чого чекати від нових підходів до видачі, і як адаптуватися під зміни.

Ну що ж, дивимось

Огляди на базі ШІ (AI Overviews) — це створений штучним інтелектом стислий виклад результатів пошуку Google. Ці огляди допомагають користувачам шукати швидше, надаючи базову інформацію про тему разом із посиланнями для детальнішого ознайомлення. Наприклад, про те, звідки береться сталь:

Чому огляд від ШІ з’являється не завжди

За даними Google, огляди на базі ШІ з’являються тоді, коли система пошуку «визначає, що генеративний ШІ може бути особливо корисним». Недавні дослідження показали, що такі огляди з’являються у 30% пошукових запитів, причому найчастіше — при інформаційних запитах.

З погляду користувача ці фрагменти, створені за допомогою ШІ, виглядають цілком логічно.

Приклад появи Огляду ШІ від Google

Уявімо групу друзів, які намагаються розв’язати суперечку — що містить менше вуглеводів: рис чи гречка? Пошук у Google дає відповідь в огляді ШІ: «Гречка містить менше вуглеводів, ніж рис». У жодному іншому місці результатів пошуку відповідь не подана так прямо.

Втім усі ці нововведення суттєво впливають на SEO-оптимізацію. Тож я звернувся до свого колеги Максима Золотого, аби дізнатися, як саме ці зміни відчують на собі фахівці з пошукової оптимізації.

Максим Золотий,
SEO Team Lead FORMA by Universe Group

Як це впливає на SEO-оптимізацію

Запровадження AI Overviews викликало в SEO-спільноті серйозні дискусії, адже класична модель «10 блакитних посилань» у видачі змінюється.

Для SEO-фахівців, творців контенту та маркетологів, чия робота зосереджена на органічному пошуковому трафіку, це питання не просто філософське, а екзистенційне.
Основні питання, які постали перед вебмайстрами та оптимізаторами: чи зменшиться трафік на сайти через те, що користувачі отримують відповіді прямо в Google?

Як зміниться поведінка аудиторії та її шлях до конверсії?

Яким тепер має бути контент, щоб потрапити в поле зору користувача?

Зниження клікабельності та феномен «нульового кліку»

Одразу після старту SGE (Search Generative Experience) експерти почали фіксувати падіння CTR (click-through rate) для звичайних результатів пошуку, коли на сторінці присутня AI-відповідь. Логіка зрозуміла: якщо користувач знайшов необхідну інформацію у верхньому AI-блоці, він може взагалі не натискати на жодне з посилань під ним.

Аналіз компанії Seer Interactive, що відстежувала тисячі запитів, показав разючі цифри: середній CTR органічних результатів впав приблизно на 70% при наявності AI Overview на сторінці. Без AI-відповіді середній CTR становив ~2,94%, а з AI — лише ~0,84%. Це означає, що в багатьох випадках користувачі навіть не переходять за жодним з традиційних посилань, отримавши достатньо інформації зі згенерованого огляду.

Інші джерела підтверджують цю тенденцію. Згідно зі спостереженнями SparkToro, до 60% усіх пошуків у Google у 2024 році вже закінчувались без жодного кліку на зовнішній сайт. Генеративні відповіді AI стали одним з ключових рушіїв цього тренду «zero-click searches». Адже раніше навіть за наявності featured snippet користувач часто натискав на нього, щоб прочитати деталі на сайті-джерелі, а тепер AI Overview прагне дати настільки вичерпну відповідь, що додатковий перехід може здатися зайвим.

Особливо відчутне падіння кліків фіксується для інформаційних запитів, де користувачу потрібна довідка чи порада. За даними Botify, станом на кінець 2024 року AI Overviews з’являлися для ~59% пошуків з інформаційним наміром. Тобто більш ніж у половині випадків Google сам намагався відповісти на запитання користувача.

Не дивно, що багато інформаційних сайтів помітили скорочення трафіку — коли AI видає готову відповідь на типове запитання, потреба заходити на сайти відпадає. Це своєю чергою скорочує і час перебування користувачів на сайтах, і кількість переглядів сторінок.

Дані досліджень: різні SEO-компанії наводять схожі оцінки впливу. Компанія BrightEdge проаналізувала видачу з AI Overviews за галузями і повідомила, що у цілому видимість сайтів у пошуку може скоротитися на 30-50% через впровадження SGE.

У одному з невеликих досліджень Search Engine Land, де взяли вибірку з 23 сайтів (переважно у сфері технологій), падіння органічного трафіку коливається від 18% до 64% після запуску AI Overviews. Причому розкид дуже великий: деякі сайти втратили майже дві третини відвідувачів з пошуку, а окремі — менше 20% або взагалі не зазнали негативного ефекту. Середня ж тенденція для інформаційних сайтів — суттєве просідання.

Зміна поведінки користувачів

Менше кліків — лише одна сторона медалі. AI Overviews впливають і на сам стиль пошукової поведінки. Деякі користувачі, отримавши розгорнуту відповідь, тепер взаємодіють із пошуком інакше: хтось перестає уточнювати запит, бо AI вже надав необхідну інформацію; інші, навпаки, можуть слідувати підказкам і ставити додаткові питання AI.

Google відзначив цікавий ефект: коли є AI Overview, люди, вирішуючи складніші завдання, відвідують більшу різноманітність сайтів. На перший погляд, це суперечить тезі про зниження трафіку, але йдеться про те, що якщо запит комплексний, AI може згадати кілька аспектів темий дати посилання на різні джерела — користувачі іноді натискають ті з них, які раніше могли б не потрапити в їх поле зору.

За словами Ліз Рейд, віце-президентки Google, «з AI Overviews люди відвідують більш різноманітні вебсайти для складних питань, і ми бачимо, що посилання, включені до AI-відповіді, отримують більше кліків, ніж якби сторінка з’явилася просто як звичайний результат». Тобто Google стверджує: коли джерело включене в AI Overview, воно помітніше і приваблює користувача більше, ніж якби лишалося одним із десятка синіх лінків.

Частково це підтверджують і сторонні дані. Згадане дослідження Seer Interactive виявило, що якщо сайт включений як джерело в AI Overview, його CTR трохи вищий (близько 1,08%) порівняно з випадками, коли AI його не цитує (~0,6%). Хоч 1,08% — все одно скромний показник, це майже вдвічі краще, ніж бути «проігнорованим» AI. Виходить, що наявність в блоці джерел AI Overviews дає сайту додаткову видимість і шанс на клік.

Проте важливо розуміти: навіть з цим бонусом сукупний трафік все одно нижчий, ніж у світі без AI-відповідей. Якщо раніше з 1000 користувачів умовно 30 могли перейти на сайт (CTR ~3%), то зараз з тих же 1000, можливо, 8-10 перейдуть (CTR ~0,8-1%), просто вони трохи «перерозподіляються» між сайтами, що потрапили в огляд ШІ.

Інша зміна поведінки — звичка «читати відповідь на місці». Користувачі стали довше затримуватися на сторінці результатів, уважніше читаючи те, що написав AI. Це продовження тренду, який почався ще з появою розширених фрагментів і карток знань — тоді Google теж забрав частину кліків, даючи пряму відповідь (наприклад, показуючи погоду чи визначення слова одразу). Тепер навіть для складних питань відбувається схоже: людина може отримати міністаттю прямо на Google.

Для SEO це означає, що традиційна метрика успіху «ранк #1 = отримав клік» більше не гарантується. Ваш сайт може бути хоч першим, але якщо над ним висить великий блок AI-відповіді, більшість користувачів до нього просто не доскролять, або доскролять з меншим інтересом.

Також виник феномен впевненості у відповіді Google. Якщо AI Overview дає чітку пораду чи висновок, частина аудиторії сприймає це як авторитетну істину (адже «це ж Google сказав»). Це може вплинути на подальші дії користувача: наприклад, при порівнянні товарів AI може одразу рекомендувати певний варіант, і користувач вже не перейде читати десятки відгуків на інших сайтах.

Для власників контенту це новий виклик — боротьба не лише за перше місце в SERP, а за право бути згаданим у згенерованій відповіді або за шанс, що користувач все ж піде за деталями на ваш сайт.

Зміна метрик успішності

З огляду на падіння кліків, SEO-стратегіям доведеться переорієнтовуватися з чистого трафіку на інші показники. Тепер необхідно слідкувати не лише за відвідуваністю, а й за впізнаваністю бренду в нових каналах. Наприклад, якщо ваш сайт часто згадується в AI Overviews без кліку, це все одно експозиція бренду. У відповідь на це з’являються і нові методи вимірювання: дехто пропонує відстежувати, як часто бренд згадується у відповідях Chat GPT чи Bing. Інші — аналізувати Impression в Search Console: Google підтвердив, що коли ваш сайт показаний як посилання в AI Overview, це зараховується як показ (impression) в вашому звіті Search Console. Хоч кількість таких показів поки що складно виокремити, ріст impression при стагнації кліків може вказувати на те, що ви присутні в AI-відповідях.

Підсумовуючи, SEO не «вмирає», але знову еволюціонує в епоху AI Overviews.
Ті, хто не змінюються, ризикують залишитися поза грою «(change or die)».

З’явився новий фактор невизначеності, де навіть перше місце у видачі вже не гарантує результату. Сьогодні ключове завдання — не лише потрапити в топ видачі, а і бути інтегрованим у відповідь AI, зберігши впізнаваність бренду та спонукаючи користувача зацікавитися деталями на вашому сайті.

SEO-фахівцям необхідно змінювати підходи, опановувати нові інструменти, більше взаємодіяти з іншим каналами маркетингу (SMM, Digital PR, YouTube) а також щільно співпрацювати з аналітиками, розробниками та ML-командами. Якісний, точний, унікальний, релевантний, мультимодальний контент і технічна оптимізація залишаються критичними — без них сайт не потрапить у топ видачі та відповідно і в поле зору AI.

З іншого боку для SEO-фахівців відкривається новий напрям для розвитку, а саме GEO/AEO-консалтинг — допомога бізнесу адаптуватися до генеративної видачі.

«We’re still pioneers. We’ve barely begun. Our greatest accomplishments cannot be behind us»
(Cooper — Interstellar, 2014)

Як потрапити в AI Overviews

Хоча в документації сказано, що нічого особливого зробити не можна, щоб потрапити в AI Overviews, можна скористатися загальними принципами розуміння того, як працюють великі мовні моделі (LLM), щоб підвищити ймовірність появи сайту там.

LLM спочатку проходять навчання на гігантських масивах текстових даних, зібраних з відкритих джерел в інтернеті — таких як статті, блоги, форуми, наукові тексти, програмний код тощо. Це дозволяє моделі опанувати загальні закономірності мови, структуру речень, граматику, стиль і контекст в різних тематиках.

Після цього слідує етап дофінального навчання (fine-tuning), під час якого модель додатково навчається на спеціально підготовлених парах «запит — відповідь», створених людьми. Ці приклади є зразками якісного діалогу або інформативної відповіді, що навчає модель не просто повторювати шаблони мови, а давати доречні, логічні, структуровані відповіді.

Завершальний етап — навчання з підкріпленням за допомогою людської оцінки (RLHF, Reinforcement Learning from Human Feedback). Тут кілька варіантів відповідей, згенерованих моделлю, оцінюються людьми за якістю, а модель оновлюється так, щоб у майбутньому частіше обирати ті варіанти, які визнані кращими.

У підсумку LLM стає здатною генерувати текст, який виглядає осмисленим, доречним і стилістично природним — іноді настільки, що його складно відрізнити від людського.

Якщо ми подивимось, як LLM відповідає на запитання:

Текст демонструє чітку логічну структуру, містить релевантні приклади, використовує структуровані дані та враховує потенційні наступні запити користувача. Це відповідає типовому формату відповіді великої мовної моделі (LLM), яка, власне, вважає такий підхід ефективним — адже сама його й застосовує.

Це відкриває цікаву можливість: спробувати імітувати стиль LLM у контенті власного сайту. Ідея полягає в тому, щоб створювати тексти, максимально наближені за структурою й контекстом до тих, які генерує модель. Таким чином наш контент опиняється в тому ж семантичному розподілі, що й відповіді LLM, а отже — з більшою ймовірністю буде обраний або процитований в AI Overviews.

Для цього можна використовувати такі прийоми:

• Починайте з чіткої відповіді на запитання (як TL;DR).
• Далі — розгорнуте пояснення з прикладами.
• Використовуйте підзаголовки (H2, H3) для логічної ієрархії.
• Створюйте списки (марковані або нумеровані).
• Формулюйте короткі абзаци (2–4 рядки).
• Використовуйте питання в заголовках (Who, What, How, Why...).
• Додавайте практичні приклади або сценарії застосування.
• Включайте FAQ-блоки з типовими запитами користувачів.
• Посилайтесь на наукові або авторитетні джерела.
• Цитуйте інших експертів або дослідження.
• Давайте чіткі інструкції або покрокові гіди.
• Включайте визначення термінів або прості пояснення складного.
• Додавайте альтернативні думки (плюси/мінуси, порівняння).
• Пишіть нейтральною, інформативною мовою.
• Уникайте маркетингових фраз та «води».
• Формулюйте речення чітко й просто.
• Уникайте зайвих повторів, сленгу, надмірних емоцій.
• Пояснюйте кожне твердження (LLM «любить» логіку).
• Додавайте зображення, графіки, інфографіку.
• Вставляйте відео або інтерактивні елементи.
• Створюйте таблиці з порівняннями або даними.
• Додавайте цитати у виділених блоках.
• Охоплюйте кластер пов’язаних запитів, а не лише один запит.
• Використовуйте семантично близькі ключові слова.
• Враховуйте потенційні наступні запити користувача.
• Додавайте внутрішні посилання на пов’язані сторінки.