Автор исследования задал голосовым помощникам и поисковым чат-ботам 14 типичных вопросов, которые возникают у покупателя перед приобретением техники. Среди них были запросы о том, где купить оригинальный iPhone с гарантией, где можно забрать MacBook сегодня, в каких магазинах дают рассрочку без банка. Ответы собирались в Алисе AI и Perplexity с включённым режимом поиска, поскольку обе системы отображают полные адреса источников. Google AI Overviews не использовался из-за зашифрованного редиректа, который не позволяет определить тип страницы по ссылке. Затем все полученные URL были вручную классифицированы по типу контента.

Всего было проанализировано 243 ссылки, и распределение оказалось крайне неравномерным. Разделы каталога получили 69 ссылок и появлялись в ответах на 10 из 14 вопросов. Главные страницы магазинов заняли второе место, а страницы с условиями (гарантия, доставка, рассрочка, адреса) — третье. При этом на карточки товаров пришлось лишь 10 ссылок, то есть около 4% от общего числа. Чужие сайты — СМИ, маркетплейсы, отзовики и форумы — суммарно забрали 38% ссылок, но маркетплейсы из них составили только 3%. Остальное досталось обзорным статьям и форумным обсуждениям.

Ключевая техническая особенность поведения нейросетей заключается в том, что они стремятся вести пользователя на страницу, которая целиком отвечает на заданный вопрос. Если покупатель спрашивает про группу товаров, например, где купить приставку PlayStation или Xbox с гарантией, то 15 из 20 ссылок уходят в разделы каталога. Если вопрос касается условий рассрочки, то 7 из 17 ссылок ведут на страницу с описанием рассрочки. А при запросе о магазине, работающем без выходных до девяти вечера, 7 ссылок получают страницы с адресами и часами работы. Карточка товара попадает в ответ только в двух случаях: когда пользователь ищет конкретную модель, как Apple Vision Pro, или когда важно наличие товара в магазине сегодня, как в случае с MacBook с самовывозом. На остальные 12 вопросов не пришло ни одной ссылки на карточку.

Этот результат контрастирует с традиционными представлениями о SEO для интернет-магазинов, где карточка товара всегда считалась главной целевой страницей. Однако в контексте ответов нейросетей логика меняется: языковые модели обучены извлекать готовые ответы, а не перенаправлять пользователя на страницу с подробным описанием одного продукта. Если вопрос сформулирован обобщённо, то и ответ должен быть обобщённым, поэтому разделы каталога с перечислением брендов, цен и наличия оказываются более релевантными. При этом главная страница также часто выручает, когда товары разные и не лежат в одном разделе — например, при запросе про дрон DJI или технику Dyson, где 9 из 20 ссылок ушли на главные страницы магазинов, а разделы каталога получили только 3.

Для российского рынка электронной коммерции эти данные имеют прямое практическое значение. В условиях, когда всё больше покупателей начинают поиск с диалога с ИИ-ассистентом, а не с классической поисковой строки, магазинам приходится адаптировать стратегию продвижения. Вместо того чтобы в первую очередь оптимизировать карточки товаров под SEO, стоит пересмотреть приоритеты: разделы каталога, страницы условий и главная страница должны содержать максимально полную и структурированную информацию. Например, на странице раздела стоит явно указать, какие бренды представлены, какие цены, какая гарантия и есть ли товар в наличии. Страницы условий должны быть отдельными для каждого аспекта: гарантия, рассрочка, самовывоз, доставка, адреса и часы работы. Тогда при вопросе о рассрочке нейросеть сошлётся именно на страницу рассрочки, а не на общую страницу доставки.

Сравнение с альтернативными подходами показывает, что ставка исключительно на карточки товаров в новой реальности проигрывает. Например, в вопросах о том, как проверить iPhone на подлинность, две трети ссылок получили СМИ и обзорные сайты, а не магазины. Статьи в блогах магазинов тоже попадают в ответы, но значительно реже — всего 13 ссылок из 85. Это говорит о том, что даже качественный контент на сайте магазина не гарантирует попадание в ответ, если он не соответствует типу запроса. Карточки же нужны для узких вопросов: конкретная модель или наличие сегодня. Таким образом, магазинам стоит выстраивать иерархию страниц: сначала разделы каталога и условия, затем главная, потом блог, и только в последнюю очередь — карточки товаров.

В перспективе можно ожидать дальнейшего роста доли ИИ-поиска в покупательских сценариях. Открытыми остаются вопросы о том, как именно нейросети выбирают конкретный фрагмент текста внутри страницы для формирования ответа, и насколько стабильны эти паттерны во времени. Автор исследования отмечает, что функция kind(), использованная для классификации ссылок, ошибается на незнакомых доменах, поэтому 28 ссылок пришлось поправить вручную. Это указывает на необходимость более тонкой настройки под каждую нишу. Магазинам, которые хотят получать трафик из ответов нейросетей, уже сейчас следует начать с оптимизации разделов каталога и страниц условий, а карточки товаров оставить как дополнительный инструмент для точечных запросов.