ИИ-поиск как «Netflix для SERP»: как AI Overviews меняют поведение пользователей
Долгое время в индустрии поисковой оптимизации доминировали классические представления о поведении пользователей. Считалось, что люди сканируют страницу выдачи (SERP) строго сверху вниз по так называемому F-паттерну, быстро переходя по первым заинтересовавшим ссылкам. Появление умных блоков ответов AI Overviews (AIO) от Google фундаментально изменило эти устоявшиеся привычки.
Новое масштабное исследование кликстрима, охватившее около 846 000 поисковых сессий реальных пользователей в США за период февраля-марта 2026 года, наглядно демонстрирует революционный сдвиг. Блоки AI Overviews не просто перенаправляют или забирают клики, они превращают традиционную поисковую выдачу в сложную интерактивную среду сравнения и проверки фактов. Для описания этого явления эксперты предложили емкую метафору: классический поиск в ИИ-режиме (AI Mode) работает как функция автозапуска («autoplay»), тогда как выдача с блоками AI Overviews превращается в галерею выбора в стиле домашнего экрана Netflix.
Два противоположных мира: AI Mode против AI Overviews
Исследование выявило поразительный контраст между тем, как пользователи взаимодействуют с закрытыми диалоговыми ИИ-интерфейсами (AI Mode) и как они ведут себя на стандартной странице выдачи Google с интегрированными блоками AI Overviews.
В закрытой среде ИИ-режима (AI Mode), где пользователь общается напрямую с чат-ботом, преобладает паттерн полного согласия и доверия алгоритму. Согласно анализу 185 сложных сценариев покупок с высокой степенью вовлеченности (исследование за апрель 2026 года), в 88% случаев пользователи приняли предложенный ИИ список рекомендаций без каких-либо изменений. При этом 74% респондентов выбрали самый первый элемент из предложенного списка, а 64% сессий вообще завершились без единого клика на внешние сайты — люди полностью удовлетворились сгенерированным текстом.
Совершенно иная картина наблюдается на страницах выдачи с блоками AI Overviews. Здесь пользователь не торопится соглашаться с первым попавшимся ответом. Вместо этого разворачивается активный процесс исследования, сравнения и перепроверки данных. Статистика кликстрима показывает, что курсор пользователя в выдаче с AIO охватывает область, эквивалентную 83% площади экрана, в то время как на классической SERP без ИИ этот показатель составляет всего 66%. Более того, пользователи держат курсор неподвижным 44% всего времени сессии против прежних 29%. Это говорит о глубоких паузах, во время которых человек внимательно читает и взвешивает представленные альтернативы.
Феномен обратного скроллинга и валидация данных
Одним из самых ярких открытий исследования стал феномен обратного скроллинга (reverse-direction scrolling). Традиционно пользователи скроллят страницу только вниз, постепенно теряя интерес к элементам по мере удаления от верха. Однако на страницах с блоками AI Overviews те пользователи, которые меняли направление движения экрана, тратили в среднем 47,5% всего времени скроллинга на движение снизу вверх. Для сравнения, на стандартной выдаче без ИИ этот показатель составлял всего 27%.
Это означает, что почти половина скроллинга уходит на возвращение к ранее просмотренным блокам и ссылкам. Пользователь прочитывает ответ ИИ, спускается к органической выдаче, а затем скроллит обратно вверх, чтобы сопоставить информацию, проверить источники или перечитать тезис.
Этот паттерн находит подтверждение в качественных UX-тестах: в исследованиях фиксировалось, что до 38% сессий с AI Overviews сопровождались так называемыми «кликами перестраховки» (reassurance-seeking clicks). Пользователи целенаправленно открывали вторую или третью ссылку в списке источников просто для того, чтобы убедиться в достоверности обобщенного ответа ИИ. В новой кликстрим-выборке этот процесс валидации наглядно прослеживается через постоянный скроллинг вверх-вниз на самой поисковой странице.
Коллапс традиционной сегментации поискового интента
Более двадцати лет деление поисковых запросов по типам интента (намерения пользователя) оставалось базовым инструментом маркетологов. Было известно, что пользователи с навигационными запросами (желающие попасть на конкретный сайт) уходят с выдачи мгновенно. Локальные пользователи задерживаются дольше из-за изучения карт и адресов, а информационный интент находится где-то посередине.
На классической выдаче без блоков ИИ через 21 секунду после старта только 12% навигационных пользователей оставались на странице поиска, в то время как среди локальных искателей активными оставались 32%. Разрыв между крайними интентами составлял весомые 20 процентных пунктов.
При появлении блоков AI Overviews этот разрыв фактически стерся. Спустя 21 секунду после начала поиска пять основных типов интента (информационный, локальный, навигационный, транзакционный и видео) плотно сгруппировались в диапазоне от 41,9% до 48,5% активных пользователей. Разница сжалась до незначительных 6 процентных пунктов.
Хотя глубина скроллинга все еще варьируется в зависимости от целей поиска (например, локальные запросы переместились по глубине с третьего места на первое, а видеоинтент опустился), общая вовлеченность и время нахождения на SERP стали практически одинаковыми для всех пользователей, столкнувшихся с ИИ-ответом.
Конец легких брендовых кликов
Наиболее тревожным выводом исследования для владельцев известных торговых марок стало изменение поведения пользователей при прямых брендовых (навигационных) запросах. Раньше ввод названия бренда гарантировал быстрый переход на официальный сайт. С интеграцией блоков AI Overviews этот короткий путь перестал быть автоматическим.
Активность курсора при вводе брендовых запросов выросла на внушительные 40%. Индекс рассеивания курсора (cursor scatter score) для навигационного интента подскочил с 19,7 (исторический минимум для SERP) до 27,5 при наличии AIO. Через 21 секунду после ввода названия бренда на странице поиска оставались активными 45,8% пользователей вместо прежних 12%.
Даже когда пользователь целенаправленно ищет конкретную компанию, он больше не кликает по первой официальной ссылке мгновенно. Вместо этого он зависает на выдаче, читает обобщенную информацию от ИИ в блоке AIO, изучает сопутствующие упоминания конкурентов и авторитетных источников и только после этого принимает решение о переходе. Бренды фактически потеряли монополию на внимание пользователя внутри собственных навигационных запросов.
Последствия для поисковой оптимизации и маркетинга
Изменение поведенческих паттернов вынуждает полностью переосмыслить подход к оптимизации сайтов.
Поскольку страница выдачи превращается в decision environment (среду принятия решений), попадание в список источников ИИ-блока становится лишь половиной дела. В условиях высокой вовлеченности, долгих пауз и постоянного обратного скроллинга критическое значение приобретает то, как ваш сниппет, заголовок и бренд выглядят на фоне конкурентов при повторном, пристальном взгляде пользователя.
Маркетологам необходимо уйти от устаревших прогнозов вовлеченности по типам запросов, если на них генерируется ИИ-ответ. Влияние бренда больше не защищает от сравнения — даже навигационные запросы требуют подтверждения авторитета в глазах пользователя на самой странице SERP.
Оптимизация под AI Overviews должна быть направлена на создание убедительных, содержательных сниппетов, которые выдерживают сравнение при втором и третьем контакте, когда пользователь возвращается вверх по странице в процессе своего исследования. Только понимание новой психологии ИИ-выдачи позволит сайтам сохранять и конвертировать поисковый трафик.