Це кінець пошуку, як ми його знаємо, і маркетологи почуваються добре. Певним чином.

Протягом більше двох десятиліть SEO був стандартною стратегією для видимості в Інтернеті. Він породив цілу індустрію заповнювачів ключовими словами, брокерів зворотних посилань, оптимізаторів контенту та інструментів аудиту, разом з професіоналами та агентствами, які їх використовують. Але в 2025 році пошук почав змінюватисягеть від традиційних браузерів до платформ LLM. З оголошенням Apple про те, що AI-орієнтовані пошукові системи, такі як Perplexity та Claude, будуть вбудовані в Safari, розподільчий контроль Google є в питанні. Основи ринку SEO вартістю понад 80 мільярдів доларів щойно тріснули.

Виникає нова парадигма, яка визначається не рейтингом сторінок, а мовними моделями. Ми вступаємо в Акт II пошуку: Оптимізація Генеративного Двигуна (GEO).

Від посилань до мовних моделей

Традиційний пошук був побудований на посиланнях. GEO побудований на мові.

У добу SEO видимість означала високе ранжування на сторінці результатів. Ранжування сторінок визначалося індексацією сайтів на основі збігу ключових слів, глибини та ширини контенту, зворотних посилань, залучення користувачів та інших чинників. Сьогодні, з LLM, такими як GPT-4o, Gemini та Claude, які діють як інтерфейс для того, як люди знаходять інформацію, видимість означає появу безпосередньо в самій відповіді, а не високе ранжування на сторінці результатів.

Оскільки формат відповідей змінюється, змінюється і спосіб, яким ми шукаємо. Штучно-інтелектуальний пошук стає фрагментованим на різних платформах, таких як Instagram, Amazon та Siri, кожна з яких працює на основі різних моделей і намірів користувачів. Запити єдовше(23 слів, в середньому, проти 4), сесії глибші (в середньому 6 хвилин), а відповіді варіюються залежно від контексту та джерела. На відміну від традиційного пошуку, LLM пам'ятають, міркують і відповідають з персоналізованим, багатоджерельним синтезом. Це кардинально змінює спосіб, яким контент відкривається, і те, як його потрібно оптимізувати.

Традиційне SEO винагороджує точність і повторюваність; генеративні системи віддають перевагу контенту, який добре структурований, легко сприймається і насичений значенням (не лише ключовими словами). Фрази на кшталт "підсумовуючи" або форматування у вигляді маркерів допомагають LLM витягувати та відтворювати контент ефективно.

Також варто зазначити, що ринок LLM принципово відрізняється від традиційного пошукового ринку з точки зору бізнес-моделі та стимулів. Класичні пошукові системи, такі як Google, монетизували користувацький трафік через рекламу; користувачі платили своїми даними та увагою. Натомість більшість LLM є платними, заснованими на підписках сервісами. Ця структурна зміна впливає на те, як посилаються на контент: у постачальників моделей менше стимулів для виведення контенту третіх сторін, якщо це не додає цінності до користувацького досвіду або не підкріплює цінність продукту. Хоча можливо, що ринок реклами зрештою виникне на інтерфейсах LLM, правила, стимули та учасники, ймовірно, виглядатимуть зовсім інакше, ніж у традиційному пошуку.

Тим часом, одним з нових сигналів вартості інтерфейсів LLM є обсяг вихідних кліків. ChatGPT, наприклад, вже спрямовує реферальний трафік на десятки тисяч різних доменів.

Від рейтингів до релевантності моделей

Тепер справа вже не лише в показниках кліків, а й у показниках посилань: як часто ваш бренд або контент цитуються чи використовуються як джерело в відповідях, згенерованих моделлю. У світі виходів, створених ШІ, GEO означає оптимізацію для того, що модель вибирає для посилання, а не лише для того, чи з'являєтеся ви десь у традиційному пошуку. Цей зсув змінює наше визначення та вимірювання видимості бренду та його ефективності.

Вже нові платформи, такі як Глибокий, Добре, і Мріятидозволяють брендам аналізувати, як вони з'являються у відповідях, згенерованих ШІ, відстежувати настрій у виходах моделей та зрозуміти, які видавці формують поведінку моделей. Ці платформи працюють шляхом тонкого налаштування моделей, щоб відображати релевантну для бренду мову запитів, стратегічного впровадження основних SEO ключових слів та запуску синтетичних запитів в масштабах. Виходи потім організуються у дієві інформаційні панелі, які допомагають командам маркетингу контролювати видимість, послідовність повідомлень та конкурентну частку голосу.

Canada Goose використала один з таких інструментів, щоб отримати уявлення про те, як LLMs згадували бренд — не лише з точки зору характеристик продукту, таких як теплоізоляція чи водонепроникність, але й саме визнання бренду. Основні висновки полягали не стільки в тому, як користувачі дізнавалися про Canada Goose, а в тому, чи згадував бренд спонтанно модель взагалі, що є показником неознайомленої свідомості в еру ШІ.

Цей вид моніторингу стає таким же важливим, як традиційні інформаційні панелі SEO. Інструменти, такі як AhrefsБрендовий Радар тепер відстежує згадки про бренд в оглядах AI, допомагаючи компаніям зрозуміти, як їх сприймають і запам'ятовують генеративні системи.Semrush також має спеціалізований інструментарій штучного інтелекту, призначений для допомоги брендам у відстеженні сприйняття на генеративних платформах, оптимізації контенту для видимості в AI та швидкому реагуванню на нові згадки у виходах LLM, що є ознакою того, що гравці традиційного SEO адаптуються до епохи GEO.

Ми спостерігаємо появу нового типу брендової стратегії: такої, яка враховує не лише сприйняття в суспільстві, а й сприйняття в моделі. Як ви закодовані в AI-слої є новою конкурентною перевагою.

Звичайно, GEO все ще перебуває на експериментальному етапі, подібно до ранніх днів SEO. З кожним великим оновленням моделі ми ризикуємо знову вивчати (або розучуватися) найкращим способом взаємодії з цими системами. Так само, як оновлення алгоритму пошуку Google колись змусило компанії метушитися, щоб протидіяти коливанням рейтингів, постачальники LLM все ще налаштовують правила, за якими їхні моделі посилаються. З'являється кілька шкіл думок: деякі тактики GEO досить добре зрозумілі (наприклад, згадування у вихідних документах, на які посилаються LLM), тоді як інші припущення є більш спекулятивними, такими як те, чи моделі надають перевагу журналістському контенту над соціальними медіа, або як переваги змінюються з різними наборами даних для навчання.

Уроки з ери SEO

Незважаючи на свій масштаб, SEO ніколи не призводило до монополістичного переможця. Інструменти, які допомагали компаніям з SEO та дослідженням ключових слів, такі як Semrush, Ahrefs, Моз, і Similarweb, були успішними у своєму власному праві, але жоден не охопив повний стек (або не зріс шляхом придбання, як Similarweb). Кожен вибрав свою нішу: аналіз зворотних посилань, моніторинг трафіку, інтелект ключових слів або технічні аудити.

SEO завжди був фрагментованим. Робота розподілялася між агентствами, внутрішніми командами та фрілансерами. Дані були неорганізованими, а рейтинги були виведені, а не підтверджені. Google тримав алгоритмічні ключі, але жоден постачальник ніколи не контролював інтерфейс. Навіть у свій пік, найбільші гравці SEO були постачальниками інструментів. У них не було залучення користувачів, контролю даних або мережевих ефектів, щоб стати центрами, де концентрується SEO-діяльність. Дані про потоки кліків — записи про посилання, на які користувачі натискають, навігаційно переміщаючись по веб-сайтах — безсумнівно, є найчіткішим вікном у справжню поведінку користувачів. Однак історично ці дані були надто важко доступні, заблоковані за ISP, SDK, розширеннями браузера та брокерами даних. Це ускладнювало побудову точних, масштабованих висновків майже неможливо без глибокої інфраструктури або привілейованого доступу.

GEO змінює це.

Як зробити згадки: Виникнення інструментів GEO

Це не просто зміна інструментів, це можливість платформи. Найбільш переконливі GEO-компанії не зупиняться на вимірюванні. Вони вдосконалять власні моделі, вчитися на мільярдах неявних запитів у різних вертикалях. Вони володітимуть циклом — інсайт, креативний внесок, зворотний зв'язок, ітерація — з диференційованими технологіями, які не просто спостерігають за поведінкою LLM, а формують її. Вони також знайдуть спосіб захоплювати дані про кліки та поєднувати джерела даних першої та третьої сторін.

Платформи, які переможуть у GEO, підуть далі аналізу брендів і забезпечать інфраструктуру для дій: генеруючи кампанії в реальному часі, оптимізуючи для пам'яті моделі та щоденно ітераційно, оскільки поведінка LLM змінюється. Ці системи будуть функціонувати.

Це відкриває набагато ширші можливості, ніж просто видимість. Якщо GEO - це спосіб, яким бренд забезпечує своє згадування у відповідях ШІ, це також спосіб, яким він керує своїми поточними взаєминами з самим шаром ШІ. GEO стає системою обліку для взаємодії з LLM, дозволяючи брендам відстежувати присутність, продуктивність та результати на генеративних платформах. Володіючи цим шаром, ви володієте бюджетом, що стоїть за ним.

Це монополістичний потенціал: не лише надання інсайтів, а й ставати каналом. Якщо SEO було децентралізованим, сусіднім з даними ринком, то GEO може бути його інверсією — централізованим, API-орієнтованим та безпосередньо вбудованим у робочі процеси бренду. Врешті-решт, GEO сам по собі, мабуть, є найбільш очевидним важелем, особливо коли ми спостерігаємо зміни в поведінці пошуку, але в кінцевому підсумку це справді важіль для продуктивного маркетингу в більш широкому сенсі. Ті самі керівні принципи бренду та розуміння користувацьких даних, які живлять GEO, можуть живити ріст маркетингу. Ось як будується великий бізнес, коли програмний продукт може тестувати кілька каналів, ітераційно вдосконалювати їх і оптимізувати. Штучний інтелект забезпечуєавтономний маркетолог.

Час має значення. Пошук тільки починає змінюватися, але рекламні гроші рухаються швидко, особливо коли є арбітраж. У 2000-х це були Adwords від Google. У 2010-х це був механізм таргетингу Facebook. Тепер, у 2025 році, це LLM та платформи, які допомагають брендам орієнтуватися в тому, як їхній контент сприймається та згадується цими моделями. Іншими словами, GEO — це конкуренція, щоб потрапити в свідомість моделі.

У світі, де ШІ є переднім входом до торгівлі та відкриттів, питання для маркетологів звучить так: Чи запам'ятає модель вас?

Висловлені тут погляди є поглядами окремих співробітників AH Capital Management, L.L.C. (“a16z”), які цитуються, і не є поглядами a16z або його афілійованих осіб. Деяка інформація, що міститься тут, була отримана з джерел третьої сторони, зокрема з портфельних компаній фондів, що управляються a16z. Хоча інформація була отримана з джерел, які вважаються надійними, a16z не перевіряв цю інформацію самостійно і не робить жодних заяв щодо тривалої точності інформації або її доречності для конкретної ситуації. Крім того, цей контент може містити рекламу третіх сторін; a16z не переглядав таку рекламу і не підтримує жоден рекламний контент, що міститься в ній.

Цей контент надається лише в інформаційних цілях і не повинен використовуватися як юридична, бізнесова, інвестиційна або податкова порада. Вам слід проконсультуватися зі своїми радниками з цих питань. Посилання на будь-які цінні папери або цифрові активи наведено лише для ілюстрації і не є інвестиційною рекомендацією або пропозицією надання інвестиційних консультаційних послуг. Крім того, цей контент не адресовано і не призначений для використання будь-якими інвесторами або потенційними інвесторами, і не може використовуватися за жодних обставин при прийнятті рішення про інвестування в будь-який фонд, що управляється a16z. (Пропозиція про інвестування в фонд a16z буде здійснена лише за допомогою приватного меморандуму про розміщення, угоди про підписку та іншої відповідної документації будь-якого такого фонду і повинна бути прочитана в повному обсязі.) Будь-які інвестиції або портфельні компанії, згадані, на які посилаються або які описуються, не є репрезентативними для всіх інвестицій у фонди, які управляються a16z, і немає жодних гарантій того, що інвестиції будуть прибутковими або що інші інвестиції, зроблені в майбутньому, матимуть подібні характеристики або результати. Список інвестицій, здійснених фондами, які управляються Андреесеном Хоровіцом (за винятком інвестицій, для яких емітент не надав дозволу a16z на публічне розкриття, а також неоголошених інвестицій у публічно торговані цифрові активи), доступний за адресою https://a16z.com/investments/.

Графіки та діаграми, що надаються, мають виключно інформаційний характер і не повинні використовуватися при прийнятті будь-яких інвестиційних рішень. Минулі результати не є показником майбутніх результатів. Зміст говорить лише станом на вказану дату. Будь-які прогнози, оцінки, прогнозування, цілі, перспективи та/або думки, висловлені в цих матеріалах, можуть бути змінені без попередження та можуть відрізнятися або суперечити думкам, висловленим іншими. Будь ласка, дивітьсяhttps://a16z.com/disclosures для додаткової важливої інформації.

Застереження：

1. Ця стаття перепублікована з [a16z] Всі авторські права належать оригінальному автору [a16z]. Якщо є заперечення щодо цього перепосту, будь ласка, зв’яжіться з Gate Learn команда, і вони вирішать це швидко.
2. Відмова від відповідальності: Думки та погляди, висловлені в цій статті, є виключно думкою автора і не є інвестиційною порадою.
3. Переклади статті іншими мовами виконуються командою Gate Learn. Якщо не зазначено інше, копіювання, розповсюдження або плагіат перекладених статей заборонені.