Готові отримати сайт, що продає / рекламу / брендінг?
- Прогнозовані
- Системні
- Стабільні
Продажі
через Інтернет
.webp)
Замовити дзвінок
Отримати пропозицію
Ще кілька років тому SEO було передбачуваним. Досить було підібрати ключові слова, створити відповідний контент, оптимізувати сторінку — і ви мали всі шанси потрапити до топу видачі Google. Але 2025 рік змінив правила гри. На сцену вийшов AI Mode — новий режим пошуку, у якому традиційне SEO опинилося на межі зникнення. І це вже не просто апгрейд алгоритму. Це — фундаментальна трансформація самого поняття пошуку.
Зміст
Минулого місяця на SEO Week, під час доповіді «Brave New World of SEO», Майкл Кінг ще раз наголосив: так, наразі між органічною видачею й AI Overviews існує значний перетин. Але ми абсолютно не готові до того, що буде, коли до цього додадуться пам’ять, персоналізація, MCP (Multisearch Central Protocol) і обов’язкові агентні можливості. З анонсами нових функцій у AI Mode усе, про що говорив Майкл Кінг, уже стало частиною досвіду пошуку Google — або стане ним до кінця року.
У цій статті ми розберемо:
AI Mode — це не просто ще одна фіча Google. Це повністю новий режим, у якому пошук перестає бути списком посилань і перетворюється на узагальнену, логічно побудовану відповідь. Ви відкриваєте Google і ставите запитання, але те, що відбувається далі, вже не схоже на звичний пошук. Немає синіх підкреслень. Замість цього — дружній, контекстно-залежний абзац, який відповідає навіть на те, що ви ще не встигли спитати.
Під поверхнею те, що виглядає як одна відповідь, насправді є балетом машинного мислення. Користувач вводить запит, а Google не просто шукає сторінки, а генерує підзапити (query fan-out). Кожен підзапит обробляється окремо, витягуючи релевантні фрагменти (passages) з індексу.
“Stateful chat”, або збереження стану чату, означає, що Google накопичує фонову пам’ять про вас з часом. Ця пам’ять — це агреговані вбудовування, які представляють минулі розмови, теми, які вас цікавили, і ваші шаблони пошуку. Ця пам’ять накопичується й використовується для формування відповідей, які з часом стають персоналізованішими. Запит — це вже не просто «Який найкращий електричний SUV?», а: «Що означає “найкращий” для цього користувача саме зараз, із урахуванням його пріоритетів?»
AI Mode персоналізує відповіді за допомогою векторних представлень користувача (User Embeddings), описаних у патентній заявці “User Embedding Models for Personalization of Sequence Processing Models”. Ця персоналізація дозволяє Google адаптувати відповіді AI Mode під кожного користувача, не перенавчаючи базову LLM.
AI Mode — це багаторівнева архітектура, побудована на класичному індексі Google. Замість обробки кожного запиту ізольовано, система зберігає контекст користувача: попередні запити, локацію, пристрої, поведінкові сигнали. Це все перетворюється на векторне вбудовування, яке дозволяє Google розуміти намір не лише «зараз», а й у динаміці.
Як формується відповідь:
Коли сформовано кастомний корпус, AI Mode викликає набір спеціалізованих великих мовних моделей (LLM). Кожна з них має своє призначення, яке залежить від типу запиту та передбачуваної потреби користувача (наприклад, узагальнювач, порівнювач, валідаційна модель). Фінальна модель збирає з них «сценарій» відповіді.
Важливо: хоча в патенті згадується LLM, це не класична архітектура MoE (Mixture of Experts) з одним маршрутизатором. Натомість тут відбувається вибіркова оркестрація моделей залежно від контексту та наміру. Це більше схоже на розумну «проміжну платформу», ніж на одну велику модель.
Google більше не обмежується єдиним запитом користувача. AI Mode використовує техніку query fan-out, коли один запит розкладається на десятки підзапитів. Це зміна всієї платформи, де все більше зовнішнього контексту враховується. DeepSearch — це фактично розширена версія DeepResearch, інтегрована в SERP, де можуть запускатися сотні запитів і аналізуватися тисячі документів.
AI Mode використовує техніку query fan-out, коли один запит розкладається на десятки підзапитів:
Наприклад, запит “кращий електричний SUV” трансформується у: “огляд Tesla Model X”, “порівняння Hyundai Ioniq 5 і Mustang Mach-E”, “електромобілі з 3 рядом сидінь для сім’ї” тощо. Кожен такий підзапит має власний фрагмент відповідей.
Кожен підзапит обробляється окремо, і саме ці фрагменти можуть витягуватися з вашого сайту, навіть якщо ви не в топі за основним ключем. Це означає, що пошук стає генеративним, персоналізованим і логічно структурованим. Ваша вебсторінка може бути процитована, або ні. Ваш контент може з’явитися не через ключове слово, а тому що одне речення збіглося з якимось кроком у машинному міркуванні.
Google більше не просто добирає сторінки — він аналізує, міркує, формує логіку відповіді. У моделі reasoning кожен крок відповіді будується як chain-of-thought:
LLM (велика мовна модель) міркує, формує логіку відповіді (reasoning chain), добирає найкращі частини. Ця магія відбувається в невидимій архітектурі, підживленій вашим минулим.
Раніше ми оптимізували сторінки. Тепер потрібно оптимізувати фрагменти всередині сторінки. AI Mode оцінює не всю сторінку, а окремі пасажі:
Ваш контент має бути готовий підтримати міркування ШІ. Якщо він нечіткий, суперечливий або не дає відповіді на фан-аут-запити — його просто не буде у відповіді. AI Mode використовує щільне витягування (dense retrieval) та семантику на рівні фрагментів (passage-level semantics). Вся ця система працює на основі щільного пошуку. Кожен запит, підзапит, документ і навіть окремий фрагмент тексту (passage) перетворюється на векторне представлення.
Згідно з патентом «Method for Text Ranking with Pairwise Ranking Prompting», Google розробив систему, у якій LLM порівнює два фрагменти тексту й визначає, який з них більш релевантний запиту користувача. Цей процес повторюється для безлічі пар фрагментів, а потім результати агрегуються, щоб сформувати фінальний рейтинг. Це — зсув від абсолютної оцінки релевантності до відносної, імовірнісної.
Практично це виглядає так:
Недостатньо просто ранжуватись. Потрібно створювати фрагменти, що зможуть виграти пряме LLM-порівняння. Бо міркування означає, що Gemini робить серію логічних висновків на основі історії взаємодій із користувачем (пам’яті).
SEO витратило 25 років на те, щоб готувати контент для індексації й ранжування за конкретним запитом. Тепер ми створюємо релевантність, яка має проникнути в системи міркування за цілим спектром запитів.
AI Mode впроваджує нові механізми, до яких ми не маємо і навряд чи матимемо доступ, що робить пошук імовірнісним. Тож навіть якщо ми створимо технічно правильні сайти, напишемо контент, вибудуємо посилальну масу — це буде лише один із багатьох вхідних сигналів, який у результаті може бути взагалі невидимим у фінальному результаті.
Щоб створювати контент, готовий до AI Mode, необхідно:
Традиційне позиційне SEO більше не працює. Ваш сайт може бути на 1 місці, але не потрапити у відповідь. І навпаки — може не бути в топі, але бути обраним як фрагмент. Поточна SEO-модель більше не відповідає новій реальності, де все керується міркуванням, персональним контекстом і DeepResearch. Google не намагається забезпечити вам трафік, він хоче, щоб люди отримували відповіді на свої інформаційні запити, і розглядає трафік як «необхідне зло».
Нові метрики успіху в генеративному пошуку:
Персоналізація через embedding-профілі означає, що видача залежить від контексту користувача. Два користувачі, які задають одне й те саме запитання, можуть отримати різні відповіді. AI Mode тепер — це не просто розуміння наміру, а пам’ятливе середовище.
AI Mode персоналізує відповіді за допомогою векторних представлень користувача (User Embeddings). Це дозволяє Google адаптувати відповіді AI Mode під кожного користувача, не перенавчаючи базову LLM. User embedding застосовується під час інтерпретації запиту, генерації фан-аут-запитів, витягування фрагментів та синтезу відповіді.
Використовуйте Perplexity як тренажер і тестову зону. Це єдина платформа, яка дає змогу бачити, як LLM вибирає контент і чому.
Комерційні ніші теж під ударом: навіть у фінансах, e-commerce, медицині Google генерує відповіді на основі reasoning. Google вже впроваджує кастомну візуалізацію даних прямо у видачі — на основі ваших даних. І якщо вже сьогодні контент може міксуватися на льоту за допомогою Veo або Imagen, то можна не сумніватися: повноцінне реміксування контенту — вже близько.
Мультимодальне майбутнє пошуку означає, що AI Mode від початку є мультимодальним. Система може працювати з відео, аудіо та їх транскриптами, зображеннями. Застосовується архітектура Multitask Unified Model (MUM), яка дозволяє, наприклад, брати контент однією мовою, перекладати його іншою і включати в відповідь.
Авторитетність тепер на рівні фрагментів: важлива не лише довіра до сайту, а й якість конкретного абзацу. Це особливо критично для YMYL (Your Money Your Life) контенту, де точність, експертиза та довіра є першочерговими.
Хоча Google роками застерігає від оптимізації під ботів, нова реальність буквально змушує нас ставитися до ботів як до головних «споживачів» контенту. Саме боти тепер інтерпретують інформацію від нашого імені. Тобто, теза Джеймса Кадволладера зводиться до того, що дуже скоро користувач взагалі не бачитиме ваш сайт. Агенти оброблятимуть вашу інформацію, виходячи зі свого розуміння користувача та власного «мислення» щодо вашого повідомлення. Це підкреслює критичну роль авторитету і точності кожного фрагмента контенту.
Ми на роздоріжжі. Традиційне SEO ще працює — але що далі, то менше. Попереду — епоха семантики, логіки, фрагментів і векторів. AI Mode — це виклик, але й можливість для тих, хто вміє мислити стратегічно, будувати глибокий контент і не боїться адаптації.
Існує глибокий розрив між тим, що технічно потрібно, аби досягти успіху в генеративному пошуку (generative IR), і тим, що реально робить SEO-індустрія сьогодні. Більшість інструментів SEO досі працюють на основі моделей розрідженого пошуку (sparse retrieval), замість щільних моделей пошуку (dense retrieval), які використовують векторні вбудовування (embeddings).
Ми не маємо інструментів, які:
Настав час активізувати нашу спільноту, знову почати експериментувати та вчитись. Ті з нас, хто зможе — мусять починати з розуміння, як працює технологія, і вже тоді повертатися до стратегії та тактики.
Вся система AI Mode працює на основі щільного пошуку, де кожен запит, підзапит, документ і окремий фрагмент тексту перетворюється на векторне представлення. Google обчислює схожість між цими векторами, щоб визначити, що буде використано в генеративній відповіді.
Це означає, що тепер важливо не просто «потрапити у видачу за запитом», а наскільки ваш документ або навіть окремий абзац семантично збігається з прихованим набором запитів.
Пошук змінився. Тепер черга за нами.
Так, Google все ще індексує вебсторінки. AI Mode не замінює індексацію; навпаки, він активно використовує її. Google витягує фрагменти відповідей саме з індексу, а так званий “кастомний корпус” формується з індексованих документів, які семантично релевантні до прихованих підзапитів.
Однак, варто пам’ятати, що індексація — це лише перший крок. Щоб ваш контент потрапив у відповідь AI Mode, йому потрібно пройти ще кілька “фільтрів”:
Featured Snippets можна вважати предтечею AI Overviews. Їхня доля в новій епосі неоднозначна:
За поточними спостереженнями, Featured Snippets все ще існують, але:
Авторитетність залишається важливою, але її фокус зміщується. Тепер вона має значення переважно на рівні джерела конкретного фрагмента, а не просто домену загалом.
LLM обирає фрагменти, які:
У патентах Google згадується “quality scoring” для фрагментів — це окрема метрика для passage, яка може бути вищою або нижчою за середню оцінку сторінки чи сайту загалом. Це означає, що навіть якщо ваш домен має високий авторитет, якість і точність окремих фрагментів вашого контенту є критично важливими.
Так, AI Mode вже активно працює в комерційних нішах і його вплив лише зростатиме. Google активно тестує та впроваджує AI Overviews у таких сферах, як:
Однак, є важливі нюанси, особливо для high-risk ніш (YMYL – Your Money Your Life):
Традиційне позиційне SEO вже не працює так, як раніше. Ваш сайт може бути на 1 місці, але не потрапити в AI Mode, або навпаки — не бути в топі, але бути обраним як фрагмент. Тому до звичних метрик додаються нові, більш релевантні для генеративного пошуку:
Звітність у SEO також трансформується, оскільки фокус зміщується з абстрактних позицій на фактичну релевантність та цитованість. Тепер необхідно відстежувати та показувати клієнтам не тільки динаміку позицій за ключовими словами (яка залишається базовою, але менш критичною), а й:
Це вимагає перегляду звичних дашбордів та впровадження нових інструментів аналітики, здатних працювати з векторними даними та аналізувати генеративні результати.
Щоб ваш контент мав високі шанси бути використаним у згенерованій відповіді AI Mode, необхідно змінити підхід до його створення та оптимізації. Ось ключові кроки:
В епоху генеративного пошуку традиційні SEO-інструменти адаптуються, але виникає потреба у нових рішеннях, орієнтованих на AI Mode. Ось інструменти, які варто відстежувати та використовувати:
Інструменти, які вже еволюціонують / показують потенціал:
Додаткові інструменти та підходи, що виходять за межі традиційного SEO:
Адаптація до нової реальності пошуку вимагатиме від SEO-фахівців не лише оновлення знань, а й освоєння нових інструментів та підходів до аналізу даних.