Яндекс съедает клики. К чему приведет новая эра поисковых систем

Пост опубликован в блогах iXBT.com, его автор не имеет отношения к редакции iXBT.com

Десятилетиями экономическая модель контентных проектов в интернете строилась на взаимодействии с поисковыми системами. Несмотря на все свои недостатки, вроде SEO-оптимизации в ущерб качеству, эта модель обеспечивала понятный обмен: сайты предоставляли информацию, а поисковики направляли на них аудиторию. Сегодня этот принцип кардинально меняется. Массовое внедрение генеративных ответов — глобальная тенденция, заданная всеми IT-гигантами, — трансформирует поисковик из навигатора в конечную инстанцию. Рассмотрим этот процесс на наиболее актуальном для Рунета примере «Яндекса».

Поисковик перестал быть проводником

Основное изменение заключается в смене ключевой функции поисковика. Ранее на запрос пользователя система формировала каталог релевантных ссылок, предлагая выбрать и изучить первоисточники. Теперь на значительную часть информационных запросов система в первую очередь предлагает готовый, синтезированный ответ, который отображается над основной органической выдачей.

Механизм формирования такого ответа предполагает, что нейросеть обрабатывает данные с нескольких сайтов из топа выдачи. Она извлекает из них факты и компилирует их в связный текст. В результате практическая необходимость переходить по ссылкам для получения базовой информации для многих пользователей значительно снижается. Поисковик из посредника, соединяющего пользователя и сайт, становится поставщиком финального информационного продукта.

Наглядная демонстрация на примере коммерчески важного запроса. Генеративный ответ настолько подробен, что для многих пользователей необходимость в переходе на сайты-источники (vc.ru, iXBT.com и другие) отпадает. Пользовательский сценарий завершается, не выходя за пределы поисковой системы.
Наглядная демонстрация на примере коммерчески важного запроса. Генеративный ответ настолько подробен, что для многих пользователей необходимость в переходе на сайты-источники (vc.ru, iXBT.com и другие) отпадает. Пользовательский сценарий завершается, не выходя за пределы поисковой системы.
Автор: pchyolka (скриншот автора)

Алгоритм быстрого ответа съедает клик

Каждый несостоявшийся переход на сайт-источник имеет прямые экономические последствия. Трафик, являвшийся основной единицей для монетизации через рекламные сети, аккумулируется внутри экосистемы поисковой системы. Информационные ресурсы и нишевые блоги, чьи бизнес-модели построены на привлечении аудитории из поиска, оказываются в ситуации, когда их контент продолжает использоваться для обучения алгоритмов, но перестает приносить сопоставимый объем трафика.

Проиллюстрируем это на модели. Возьмем нишевый сайт с подробнейшим руководством по выбору технически сложного продукта. Раньше по целевому запросу он стабильно получал значительный объем переходов, который конвертировался в доход от рекламы. Сегодня нейросеть, отвечая на тот же запрос, формирует емкую сводку на основе этого руководства и пары других источников. Пользователь мгновенно получает нужные критерии выбора и закрывает вкладку. В результате трафик на сайт-первоисточник по этому ключевому запросу может упасть в разы, что ставит под вопрос экономическую целесообразность создания таких глубоких материалов в будущем.

Сравнение двух подходов к выдаче по одному и тому же запросу. Классическая модель (слева) работает как каталог, направляя пользователя к первоисточникам для самостоятельного изучения. Новая модель (справа) стремится дать окончательный ответ, замыкая внимание пользователя внутри своей экосистемы.
Сравнение двух подходов к выдаче по одному и тому же запросу. Классическая модель (слева) работает как каталог, направляя пользователя к первоисточникам для самостоятельного изучения. Новая модель (справа) стремится дать окончательный ответ, замыкая внимание пользователя внутри своей экосистемы.
Автор: pchyolka (скриншот автора)

Нейросеть пилит сук, на котором сидит

В описанной модели заложен фундаментальный парадокс. Для генерации точных и актуальных ответов языковым моделям необходим постоянный доступ к массиву свежего, экспертного и хорошо структурированного контента, созданного людьми. Алгоритмы не производят новые знания, а перерабатывают и систематизируют уже существующую информацию.

Проблема усугубляется тем, что ИИ не просто ошибается в фактах, а демонстрирует фундаментальное отсутствие аналитических способностей. Рассмотрим это на реальном примере ответа на запрос о преимуществах одного процессора перед другим.

Пример аналитического провала ИИ. Алгоритм смешивает одно реальное преимущество (разблокированный множитель) с двумя общими характеристиками, присущими обоим процессорам (поддержка Optane и графика HD 630). Это создает правдоподобную, но фактически некорректную информацию.
Пример аналитического провала ИИ. Алгоритм смешивает одно реальное преимущество (разблокированный множитель) с двумя общими характеристиками, присущими обоим процессорам (поддержка Optane и графика HD 630). Это создает правдоподобную, но фактически некорректную информацию.
Автор: pchyolka (скриншот автора)

Самое парадоксальное в этой ситуации то, что правильный, четкий и количественный ответ содержится в одном из тех источников, которые нейросеть сама же и указала, но не смогла правильно интерпретировать. Вот как выглядит информация на профильном ресурсе, который ИИ видел, но не понял:

В отличие от многословного и ошибочного ответа ИИ, экспертный сайт-первоисточник дает однозначный и измеримый результат. Тот факт, что нейросеть видела этот источник, но не смогла извлечь из него ключевую информацию, демонстрирует ее фундаментальное отличие от человеческого анализа.
В отличие от многословного и ошибочного ответа ИИ, экспертный сайт-первоисточник дает однозначный и измеримый результат. Тот факт, что нейросеть видела этот источник, но не смогла извлечь из него ключевую информацию, демонстрирует ее фундаментальное отличие от человеческого анализа.
Автор: pchyolka (скриншот автора)

Выживут только те, кто нужен напрямую

Период, когда основной стратегией для многих контентных проектов было привлечение поискового трафика, вероятно, близок к своему завершению. Складывающиеся условия стимулируют переосмысление подходов к дистрибуции и заработку. Преимущество получают проекты, которые выстраивают прямое взаимодействие с аудиторией и формируют вокруг себя лояльное сообщество.

Это не просто смена инструментария, а смена самой философии работы:

  • Модели подписки (Patreon, Boosty) требуют от создателя контента не только экспертизы, но и регулярности, формируя прямые обязательства перед платящей аудиторией. Ценностью становится не отдельная статья, а постоянный доступ к потоку качественной информации от доверенного источника.
  • Закрытые сообщества (платные Telegram-каналы, клубные форматы) смещают фокус с однонаправленного вещания на создание среды для общения и обмена опытом. В такой модели контент является поводом для дискуссии, а основная ценность заключается в принадлежности к группе единомышленников.
  • Прямая поддержка (краудфандинг, донаты) в наибольшей степени зависит от личного бренда автора. Здесь аудитория платит не столько за информацию, сколько за возможность поддержать конкретного человека или миссию проекта, в который она верит.

Общий знаменатель всех этих жизнеспособных моделей — переход от работы с анонимным поисковым трафиком к построению долгосрочных отношений с конкретной аудиторией. Рынок контента ожидает не коллапс, а структурная трансформация, в результате которой ценность прямого контакта между создателем и потребителем информации существенно возрастает.

Изображение в превью:
Автор: pchyolka
Источник: Сгенерировано при помощи нейросети preview.reve.art

3 комментария

Добавить комментарий

P
Не знаю насчет кликов, но частицу «не» он точно иногда съедает. Переходишь по ссылке на источник, а там написано диаметрально противоположное тому, что он написал в кратком резюме.
V
Ладно быстрые ответы от ИИ Яндекс, так сам поисковик выдает нерелевантные ответы по запросам. Поисковик оставил на первых позициях только крупные сайты, которые часто, очень часто не отвечают на запрос. По технически сложным запросам в Яндексе вообще невозможно найти информацию, проще самому одуматься и решить проблему. С Гугл ситуация немного лучше.
lmpelevin
Очень интересный текст, спасибо!

Добавить комментарий

Сейчас на главной

Новости

Публикации

Хуанг пролюбил свой пост в Nvidia, а также возврат IPO Антропика: главное за неделю

Самые интересные новости финансов и технологий в России и мире за неделю: массовый сбой у Microsoft и американских аэропортов, SpaceX впервые поймал ракету роборукой, оценка Anthropic перед IPO...

Ученые создали «живые» искусственные мышцы для гуманоидных роботов: они играют на пианино и двигают глазами

Мышечная система человека решает две разные механические задачи. Крупные мышцы спины и ног рассчитаны на создание большой тяги и подъем тяжестей. В свою очередь, мелкие скелетные мышцы —...

Скорость света была втрое выше, а гравитация — в 27 раз сильнее: как новая модель Вселенной прошла проверку Большим взрывом

Согласно стандартной космологической модели, которую в физике называют Лямбда-CDM, привычное нам вещество — звезды, планеты, межзвездный газ и мы сами — составляет лишь около...

Angelears Celest × CVJ Iris — красивые снаружи и добрые внутри — обзор динамических внутриканальных наушников

Сегодня на обзоре новая модель внутриканальных наушников Iris от коллаборации сразу нескольких брендов — Angelears, Celest и CVJ. Новая модель наушников динамическая, это значит,...

Почему вода в Байкале резко пошла вверх после 20 лет засухи: что показала история озера за 343 года

Озеро Байкал в Южной Сибири содержит около пятой части всех мировых запасов жидкой поверхностной пресной воды. Состояние этого водоема и благополучие миллионов людей вокруг него зависят от баланса...

Почему четырёхканальный звук не смог победить стерео

В середине XX века звукозапись переживала стремительную эволюцию. Монофонические системы, передававшие звук по одному каналу, уступили место стереофонии, которая создавала ощущение...