AI Overviews против AI Mode: исследование кликстрима 846K сессий и спад SaaS-видимости в Google
Интеграция искусственного интеллекта в поисковую систему Google фундаментальным образом меняет не только способы отображения информации, но и саму психологию поведения пользователей в Сети. Долгое время маркетологи опирались на устоявшиеся паттерны взаимодействия с выдачей: пользователь вводит запрос, бегло сканирует верхнюю часть страницы и переходит по одной из первых ссылок. Однако появление ИИ-блоков разрушило эту простую схему. Новое масштабное исследование кликстрима (данных о последовательности кликов пользователей) показало, что интеграция искусственного интеллекта разделила поиск на два абсолютно разных сценария использования, требующих от бизнеса принципиально разных стратегий оптимизации.
Масштабное исследование кликстрима: методология и база
В конце мая 2026 года независимый аналитик Эрик Ван Бускирк из Clickstream Solutions при поддержке SEO-платформы Surfer SEO представил масштабный анализ поведения пользователей в обновленном поиске Google. В основу исследования легли обезличенные данные кликстрима около 846 тысяч поисковых сессий на территории США, собранные в течение февраля и марта 2026 года.
Анализ охватил панель из десятков тысяч пользователей, что позволило выявить устойчивые количественные паттерны поведения. Главный вывод аналитиков звучит революционно: поведение человека при взаимодействии с интерактивным поисковым интерфейсом AI Mode и стандартными блоками AI Overviews является диаметрально противоположным.
Два мира: замкнутый цикл AI Mode и Netflix-просмотр в AI Overviews
Исследование выявило глубокую разницу в том, как люди принимают решения на разных поверхностях поиска Google:
- AI Mode (интерактивный режим ИИ): Этот интерфейс представляет собой полноценный диалоговый чат, где поисковая система выдает пользователю один структурированный ответ с коротким списком рекомендованных вариантов. Данные показывают, что в 88% случаев пользователи соглашались с предложенным моделью списком без дальнейших поисков. В 74% сессий выбор падал на самый первый элемент в списке, а в 64% сессий пользователи вообще не совершали внешних кликов, удовлетворяясь текстом на экране. Это классический пример «замкнутого цикла» (closed loop): пользователь доверяет ИИ, получает готовый ответ и завершает сессию.
- AI Overviews (AIO, краткие сводки ИИ в основной выдаче): Совершенно иная картина наблюдается на стандартной странице выдачи (SERP), где ИИ-блок соседствует с классическими ссылками. Здесь присутствие ИИ превращает страницу в интерактивную среду сравнения и выбора, похожую на домашний экран стримингового сервиса Netflix. Пользователь не совершает быстрых переходов: он читает тезисы ИИ, переводит взгляд на ссылки, спускается ниже, возвращается назад, сравнивает источники и взвешивает варианты перед тем, как совершить клик.
Анализ движения курсора подтверждает эту гипотезу. При наличии AI Overviews курсор пользователя перемещается по пространству, эквивалентному 83% площади экрана, тогда как в классической выдаче без ИИ этот показатель составляет лишь 66%. Пользователи задерживают взгляд и держат курсор неподвижно в течение 44% времени сессии (против 29% в обычном поиске), что указывает на активное чтение и анализ информации непосредственно на странице Google.
Феномен обратного скроллинга: проверка как новая привычка
Одним из наиболее интересных открытий исследования стал феномен обратного скроллинга (reverse-direction scrolling). Традиционно движение по странице результатов поиска представляло собой путь сверху вниз. Пользователь мог просмотреть несколько ссылок, но редко возвращался к началу страницы.
В выдаче с AI Overviews поведение изменилось. Среди пользователей, меняющих направление скроллинга, средний человек тратит целых 47,5% от всего времени прокрутки страницы на движение снизу вверх, возвращаясь к уже просмотренным блокам и ИИ-сводкам. В классической выдаче без ИИ этот показатель составлял всего 27%.
Это говорит о том, что пользователи перестали воспринимать поиск как линейный список. Они используют классическую органическую выдачу под ИИ-блоком для перепроверки фактов, изложенных искусственным интеллектом. Столкнувшись с важным решением, человек прочитывает резюме ИИ, спускается к ссылкам, а затем скроллит обратно наверх, чтобы сопоставить информацию. Решение о переходе на сайт принимается именно в момент этого возвратного движения, что меняет требования к привлекательности заголовков и описаний сайтов в выдаче.
Коллапс традиционного сегментирования по интенту
Более двадцати лет в сфере поисковой оптимизации господствовала классификация запросов по намерениям пользователя (intent): навигационные, транзакционные, информационные, локальные и мультимедийные. Считалось, что тип намерения жестко определяет время нахождения пользователя на странице результатов.
Данные кликстрима показывают, что появление AI Overviews полностью разрушило эту закономерность. В обычном поиске разница во времени удержания на странице выдачи между быстрыми навигационными и долгими локальными сессиями составляет огромные 20 процентных пунктов. При наличии AI Overviews этот разрыв практически исчез, сократившись до незначительных 6 процентных пунктов. Все пять типов намерений сгруппировались в узком диапазоне: от 41,9% до 48,5% пользователей остаются на странице выдачи спустя 21 секунду. ИИ-блок уравнял все типы запросов: теперь даже при простом поиске бренда пользователи задерживают взгляд на интеллектуальной сводке, тратя время на чтение контекста вокруг названия компании вместо быстрого перехода.
Экономика расхождения и падение органической видимости SaaS
Параллельно с изменением поведения пользователей наступила эпоха, которую эксперты называют divergence economy (экономика расхождения). Ее суть заключается в том, что традиционная видимость сайтов в классическом поиске начинает расходиться с их присутствием в ИИ-ответах.
Анализ индекса видимости сайтов за май 2026 года показал резкое падение органического поискового присутствия крупнейших SaaS-брендов (компаний, предоставляющих программное обеспечение по подписке). В среднем за 30 дней этот сектор потерял 7,8% видимости, что полностью перечеркнуло небольшой рост предыдущего месяца. Сильнее всего пострадали технологические гиганты: AWS потерял 22,7% видимости, Oracle снизился на 17,0%, Stripe просел на 16,8%, Atlassian упал на 15,6%, Square сократился на 17,9%, а GitHub потерял 14,2%.
При этом упоминаемость этих же брендов в поисковых запросах к ИИ за аналогичный период выросла на величину от 25% до 90%. Это доказывает, что пользователи не стали меньше интересоваться продуктами компаний — они просто перестали переходить на их официальные сайты через стандартные поисковые каналы.
Куда же уходит освободившийся органический трафик? Исследование фиксирует переток внимания к крупным независимым обзорам и UGC-платформам. В то время как официальные страницы SaaS-брендов теряют позиции, агрегаторы отзывов и вакансий показывают взрывной рост:
- Glassdoor (Jobs): Вырос на рекордные 64,2% по поисковой видимости, став главным бенефициаром месяца.
- ZipRecruiter (Jobs): Прибавил 53,5% видимости, повторяя траекторию Glassdoor.
- Yelp (Local Search): Добавил 151 пункт видимости, подняв весь локальный сектор на 44%.
- Trustpilot (Ecommerce): Увеличил видимость на 39,5%.
Это свидетельствует о том, что алгоритмы Google начали активнее перенаправлять пользователей на крупные платформы-агрегаторы, где ИИ черпает структурированную информацию для своих сводок.
Будущее zero-click поиска и выводы для бизнеса
Общие масштабы интеграции ИИ в поиск Google поражают воображение. Аудитория интерактивного режима Google AI Mode в мае 2026 года перешагнула отметку в 2,5 миллиарда активных пользователей по всему миру. Это сообщество генерирует новый тип взаимодействия, где доминируют zero-click searches (поисковые сессии без кликов). По оценкам исследователей, в ИИ-режимах до 93% поисковых сессий заканчиваются тем, что пользователь прочитывает сгенерированный ответ на странице Google и закрывает вкладку, так и не перейдя ни на один сторонний веб-ресурс.
Для бизнеса это означает необходимость срочного пересмотра KPI. Оценка эффективности работы только по традиционному органическому трафику становится неактуальной. Компании должны учиться оптимизировать свои материалы под ИИ-модели, обеспечивать присутствие бренда в ответах AI Overviews и плотно работать с независимыми платформами отзывов, которые становятся главным источником данных для алгоритмов Google.