21 октября 2026 года компания Semrush опубликовала исследование, посвящённое распространению AI Overviews — генерируемых нейросетью сводок в поисковой выдаче — по коммерческим запросам. Авторы в течение года отслеживали 400 запросов в трёх категориях: программное обеспечение, электронная коммерция и банковские услуги. Замеры проводились по данным десктопной выдачи Google в США с сентября 2025 по август 2026 года. Вывод исследования оказался радикальным: доля запросов, по которым появлялась AI-сводка, выросла с 45,75% до 88% за год. В выборку вошли пять типов запросов, напрямую связанных с выбором продукта: «best X for Y» (лучший продукт для конкретной задачи), обзоры и отзывы, поиск альтернатив, сравнение брендов между собой и запросы о стоимости. По формату «best X for Y» покрытие AI Overviews достигло 96,12%, по обзорам — около 90%. Ключевой момент состоит в том, что речь идёт не об информационных запросах вроде «что такое хостинг», а о запросах, после которых пользователь обычно совершает покупку. Именно эта аудитория исторически была самой ценной для партнёрских проектов, зарабатывающих на рекомендациях.

Механизм подмены привычного маршрута выглядит так. Партнёрский сайт публикует подробное сравнение конструкторов, автор тестирует платформы, разбирает тарифы и ограничения, рекомендует решения под разные задачи. Поисковик использует этот материал как один из источников для AI-ответа. Пользователь получает готовую рекомендацию прямо в выдаче, выбирает конструктор и переходит на его официальный сайт — без реферального идентификатора. Конструктор получает клиента, партнёр, чей текст участвовал в формировании рекомендации, не получает ни перехода, ни комиссии. Классическая цепочка «поиск — обзор — партнёрская ссылка — регистрация — покупка — комиссия» разрывается на четвёртом звене. Показательно, что такой сценарий пока остаётся лишь одним из возможных, но он хорошо обнажает слабое место привычной модели партнёрского маркетинга: партнёр может создавать ценность для продукта, которую невозможно измерить реферальной ссылкой, и по мере развития AI-ответов подобные случаи могут становиться всё более распространёнными.

Контекст указывает на то, что тренд не ограничивается американским рынком. В апреле 2026 года Яндекс обновил интеграцию Алисы AI в Поиск, объединив традиционную выдачу и диалог с нейросетью в одном интерфейсе; быстрые AI-ответы формируются на основе найденных материалов и сопровождаются ссылками на источники. По данным самого Яндекса, такие ответы ежемесячно получали 46,5 млн пользователей. Согласно статистике Statcounter за сентябрь 2026 года, доля Яндекса среди поисковых систем в России составляла 70,33%, Google — 28,12%. Дополнительный сигнал — исследование Pew Research Center, опубликованное в июле 2025 года: при наличии AI-сводки пользователи переходили по обычным результатам Google в 8% посещений выдачи против 15% без неё. Это статистика поиска в целом, а не партнёрского трафика конструкторов, но она показывает, что AI-ответы способны существенно менять привычный пользовательский маршрут. Масштабы влияния на коммерческие запросы у разных поисковиков пока нельзя считать одинаковыми, однако направление развития просматривается: поисковая система всё чаще не просто предлагает источники, а самостоятельно формирует ответ на вопрос пользователя.

Для российского рынка конструкторов сайтов значение этих цифр двоякое. С одной стороны, выбор платформы требует изучения функциональности, тарифов, интеграций, SEO-возможностей и технических ограничений, поэтому вокруг ниши сформировалась экосистема сравнительных порталов, рейтингов, экспертных обзоров и обучающих материалов. С другой стороны, часть таких посещений в веб-аналитике будет выглядеть как прямой или органический трафик, в том числе по брендовым запросам, и партнёрская программа не сможет связать покупку с автором публикации. Отраслевые участники пока не предлагают единого решения: обсуждаются модели атрибуции по упоминаниям в AI-ответах, но измеримых стандартов не существует. Ситуацию усложняет и то, что результаты Semrush относятся к конкретной выборке американской десктопной выдачи Google и не переносятся автоматически на Россию, где доминирует Яндекс с иной архитектурой AI-ответов и собственным форматом ссылок на источники.

На первый взгляд конструкторы оказываются в выигрыше: клиент приходит сам, комиссию платить не нужно. Однако здесь возникает противоречие. Партнёрские публикации не только приводят пользователей, но и формируют информационное присутствие продукта — рассказывают о возможностях, сравнивают с конкурентами, демонстрируют сценарии использования. Для AI-поиска наличие качественной информации о продукте тоже имеет значение: когда пользователь просит подобрать конструктор для интернет-магазина, система опирается в том числе на такие обзоры. Если экономика партнёрских программ перестанет поощрять создание подобного контента, качество источников, на которые опирается AI-выдача, может снизиться. Иными словами, выигрыш от «бесплатного» клиента может обернуться ослаблением того самого информационного слоя, из которого нейросеть черпает рекомендации.

Дальнейшее развитие зависит от того, появятся ли механизмы учёта вклада партнёров в AI-рекомендации. Пока поисковики ссылаются на источники, но не передают партнёрским сетям данных о том, чей материал лёг в основу ответа. Открытым остаётся и вопрос сопоставимости: цифры Semrush по американской выдаче Google нельзя напрямую экстраполировать на Россию, где доминирует Яндекс, а поведение аудитории в диалоговом интерфейсе Алисы AI ещё недостаточно изучено. Неясно и то, как сами конструкторы сайтов будут оценивать ценность партнёрских публикаций, если часть конверсий перестанет быть атрибутируемой. Тем не менее направление понятно: поиск всё чаще не предлагает список источников, а сам формулирует ответ, и партнёрским программам конструкторов сайтов предстоит либо адаптировать атрибуцию, либо пересмотреть саму модель вознаграждения за контент.