Действительно ли пользователи более вовлечены в контент, когда переходят с ИИ-выдачи на сайт?

Автор исследования собрал информацию от десятков SEO‑специалистов из сообществ X, LinkedIn* и Slack. На основе их вкладов он предоставил доступ к настраиваемой панели инструментов Looker Studio и запросил следующие данные за первые три месяца 2025 года (с 1 января по 31 марта):

• Общее количество сеансов из LLM.

• Общее количество сеансов из органического поиска.

• Общее количество ключевых событий, вызванных сеансами LLM.

• Общее количество ключевых событий, вызванных сеансами органического трафика.

• Категория/сфера, в которых работает веб‑сайт.

Чтобы наглядно показать это, автор также ввел термин «коэффициент конверсии ключевых событий» (KECVR), чтобы отличить его от KECVR из традиционного органического поиска.

Давайте смотреть, каким получился результат работы. 

Увеличение трафика от LLM

За последний год ИИ обеспечил стабильный реферальный трафик и продемонстрировал растущую тенденцию с марта 2024 года (по сравнению со средним показателем предыдущего года).

Этот рост отражает активное внедрение ИИ‑инструментов и частое включение ссылок — как в качестве цитат, так и в качестве прямых ссылок. Несмотря на эту растущую тенденцию, в декабре произошло неожиданное падение, что противоречит обычному росту, наблюдаемому в период праздников.

Ближе рассмотрев данные, можно увидеть, что с августа ChatGPT стабильно обеспечивает наибольшее количество переходов. Такое поведение совпадает с переходом с доменов, связанных с Microsoft и OpenAI, таких как chat.openai.com, на chatgpt.com. Это свидетельствует об изменении в том, как платформа позиционирует себя и направляет трафик.

Perplexity также добились успехов, удвоив трафик за последний год, хотя её показатели по‑прежнему отстают от более агрессивной политики ChatGPT.

С другой стороны, Meta* сгенерировали очень мало реферального трафика, несмотря на интеграцию LLaMA*. Однако теперь, когда Meta AI* был внедрён во всех основных продуктах (таких как WhatsApp* и Facebook*) по всему миру, ожидается, что это число будет расти.

Что имеется в виду под LLM

Под LLM подразумеваются такие сервисы, как Perplexity, Claude и ChatGPT. По сути, всё, что соответствует этому фильтру RegEx:

Для исследования отслеживаются источники рефералов в Google Analytics 4 (GA4), поэтому краткие пересказы от Google не учитываются.

Как работать с Google Analytics 4: подключение, настройка целей, событий и аналитика 

Методология исследования

Для этого исследования проанализировали:

• 671 694 зарегистрированных реферала от LLM.

• 214 617 «ключевых событий» в GA4, вызванных рефералами LLM.

• 188 357 711 органических сессий.

• 62 191 461 «ключевых событий» в GA4, вызванных органическими сессиями.

Авторы исследования разделили веб‑сайты, генерирующие эти рефералы и органические сессии, на 40 категорий, от электронной коммерции до SaaS и путешествий.

Все данные поступили из GA4, и для всех представленных сайтов уточнялось, используют ли они стандартный показатель «Ключевое событие». Это различие означает, что между сайтами будут наблюдаться расхождения, поскольку одни настроили собственные ключевые события, а другие нет.

Используя эти данные, авторы исследования искали три ключевых момента на уровне категорий веб‑сайтов:

• Какие категории показали в среднем более высокую вовлечённость трафика LLM, по сравнению с органическими сессиями, в течение первых трех месяцев 2025 года.

• Какие категории показали, в процентном отношении, наибольшее количество случаев более высокой вовлечённости ИИ‑трафика в течение первых трёх месяцев 2025 года.

• Какие категории продемонстрировали наиболее близкие параметры, чтобы при этом коэффициент конверсии ключевых событий LLM находился в пределах 10% (выше или ниже) от того же параметра для органических сессий.

Ограничения

В некоторых представленных наборах данных наблюдались явные признаки «раздувания» ключевых событий. Это явление, при котором количество ключевых событий на сессию было настолько высоким, что коэффициент конверсии превышал 100%. В некоторых случаях он достигал даже 200%. Чтобы обеспечить целостность данных и избежать искажения общего анализа, из исследования исключили эти аномальные значения.

Раздувание ключевых событий в GA4 — известная проблема, особенно учитывая, что веб‑сайты, которые анализировали, были созданы с помощью краудсорсинга. Некоторые из этих сайтов использовали стандартные настройки ключевых событий, в то время как другие — настройки, заданные пользователями.

Эта изменчивость затрудняет сравнение эффективности сайтов. Однако, если мы сосредоточимся на категориях, а не на отдельных сайтах, то сможем сделать более взвешенные и непредвзятые выводы. Сайты в одной сфере обычно преследуют схожие цели, что приводит к большому количеству общих ключевых событий.

Главное: правда ли пользователи, пришедшие через LLM, взаимодействуют с веб‑сайтами активнее?

В большинстве секторов органический KECVR выше, чем у LLM. Это означает, что пользователи, пришедшие через органический поиск, обычно с большей вероятностью конвертируются на сайте.

О чём это говорит

Данные наглядно демонстрируют разницу в эффективности между коэффициентами конверсии LLM и традиционными коэффициентами органической конверсии в различных секторах.

Особенно заметно влияние на веб‑сайты в категориях «Здоровье», «Карьера» и «Онлайн‑каталоги».

Основные показатели конверсии по ключевым событиям (LLM против органического трафика)

Аналитика по сферам

Электронная коммерция

В этой категории трафик, генерируемый через LLM, значительно уступает органическому (7,14% против 24,12%). Это связано с высоким процентом покупок: пользователи часто ищут подробную информацию о продуктах, отзывы, сравнения и цены. В этих вопросах органический поиск оказывается более эффективным, чем LLM.

Трафик из LLM может испытывать трудности, поскольку часто предоставляет лишь общие сведения, а не конкретные и полезные детали, которые могут повлиять на решения о покупке. Для этого сектора крайне важно уделять приоритетное внимание оптимизации органического поиска, в то время как трафик LLM может быть более эффективным для образовательного контента или рекомендаций перед покупкой.

B2B

Трафик с LLM не оказывает заметного влияния (0%), в то время как органический поиск имеет скромную конверсию в 2,68%.

Покупатели в сфере B2B придают большое значение точным характеристикам продукта, ценам, отзывам и показателям доверия — типам контента, которые эффективно предоставляет органический поиск. Их процесс принятия решений требует тщательного изучения, поэтому контент, ориентированный на SEO, гораздо более ценен, чем контент, генерируемый ИИ.

Полный гайд по факторам E‑E‑A‑T 

Путешествия

Трафик, генерируемый через LLM, демонстрирует неплохие результаты (24,45%), но всё же уступает органическому трафику (28,97%). В сфере туризма, ориентированной на личный опыт, пользователи обращаются к подробным обзорам, путеводителям, фотографиям и сравнению цен.

Органический поиск превосходит LLM‑трафик благодаря обширному, тщательно отобранному контенту, который помогает пользователям планировать свои поездки. Хотя LLM‑трафик может быть полезен, давая быстрые рекомендации или персонализированные маршруты, органический поиск вызывает больше доверия при принятии окончательных решений о бронировании.

Туристическим брендам нужно находить баланс между LLM‑трафиком и качественным оптимизированным контентом для повышения конверсий.

Международное SEO и hreflang: полезное практическое руководство 

SaaS

Здесь трафик почти равен (6,69% против 6,71%). Пользователи SaaS‑услуг ценят специально подобранные рекомендации, которые может предоставить ИИ, а также достоверную информацию о продукте, доступную через органический поиск.

Три лучшие стратегии для B2B SaaS SEO  

Хотя LLM‑трафик способен повысить вовлечённость пользователей, отвечая на вопросы и объясняя сложные функции, небольшое преимущество органического поиска показывает, что пользователи все же предпочитают авторитетную информацию из обычных источников.

Поставщикам SaaS должстоитны использовать ИИ для помощи пользователям, но при этом продолжать создавать качественный SEO‑ориентированный контент, чтобы стимулировать конверсии.

Выводы

ИИ‑трафик — интересный, но ещё «сырой» источник, который пока редко превосходит органику по вовлечённости. Он может работать хорошо в нишах, где:

• пользователь ищет совет или направление;

• меньше значения имеют детали (например, карьерные сайты или справочники).

Для большинства других сфер — органический трафик остаётся приоритетным каналом для конверсий. Вот что нужно делать:

1. Оптимизируйте под LLM‑выдачу — но не вместо, а в дополнение к SEO

ИИ‑источники уже генерируют переходы, особенно с ChatGPT и Perplexity, и их доля растёт.

Чтобы попасть в такие выдачи:

• Убедитесь, что ваш контент ясен, структурирован и легко цитируется (например, списки, чёткие определения, FAQ).

• Используйте естественные формулировки, на которые модели скорее ссылаются.

• Стройте E‑E‑A‑T (экспертиза, опыт, авторитет, надёжность) — LLM всё чаще выбирают источники, признанные авторитетными.

Но не жертвуйте классическим SEO. В большинстве ниш именно органика приносит основную часть вовлечённого трафика.

2. Проверяйте и уточняйте настройки «ключевых событий» в GA4

Исследование показало, что многие сайты страдают от «раздутых» показателей вовлечённости из‑за некорректно настроенных событий. Это может искажать аналитику и мешать адекватно оценить эффективность ИИ‑ или органического трафика.

Проведите аудит событий в GA4: какие действительно важны для бизнеса? Стандартизируйте ключевые события, особенно если вы сравниваете себя с другими в отрасли.

Ещё по теме

AI Overviews от Google — год. Как изменился поиск за это время

Индексация Google: анализ данных о 16 миллионах страниц

Идеальное соотношение ключевых слов (The Keyword Golden Ratio, KGR) — что это такое и как применять на своём сайте