Что такое AI Overviews в Google и как они влияют на SEO

AI Overviews — это генеративные ответы в поиске Google, которые формируются на основе нескольких источников и часто закрывают информационный запрос без перехода на сайт. Они меняют логику SEO: фокус с отдельных кликов смещается на присутствие в AI-ответах, авторитет источника и структурированный контент. Сайты без чётких сущностей, логики и экспертных сигналов в такие ответы не попадают. Оптимизация под AI Overviews — это не замена SEO, а его эволюция под LLM-поиск.

Что такое AI Overviews в Google?

AI Overviews — это генеративные блоки в выдаче Google, которые обобщают ответ на запрос пользователя на основе нескольких авторитетных источников.

AI Overviews появляются над или вместо классических результатов поиска. Они формируются большими языковыми моделями (LLM), которые анализируют контент сайтов, сопоставляют факты и строят сводный ответ. Пользователь получает готовое объяснение без необходимости перехода на страницы. Для SEO это означает, что источник может быть прочитан и процитирован, но не обязательно посещён.

Как работают AI Overviews?

Google AI формирует ответ, анализируя структуру, сущности и доверие к источникам, а не только ключевые слова.

Алгоритм отбирает страницы с чётко описанными понятиями, логичной структурой и экспертными сигналами. Контент разбивается на смысловые блоки, из которых LLM «собирает» ответ. Важную роль играют: корректные определения, согласованная терминология, отсутствие противоречий и репутация домена. Тексты без структуры или с «водой» почти не используются.

Как AI Overviews влияют на SEO?

AI Overviews уменьшают зависимость SEO от кликов и усиливают роль видимости бренда и авторитета.

Классическое SEO ориентировалось на позиции и CTR. С появлением AI Overviews важнее становится сам факт присутствия в ответе. Даже без клика сайт может формировать экспертное восприятие бренда. SEO превращается из канала трафика в канал доверия и влияния.

Оптимизация только под клики приводит к потере видимости в AI-поиске, даже если страницы формально «ранжируются».

Статистика за год: видимость растёт, количество кликов — уменьшается.

Почему падает CTR после внедрения AI Overviews?

CTR снижается, потому что AI Overviews закрывают информационный интент без перехода на сайт.

Пользователь получает ответ сразу в выдаче. Это типичный сценарий zero-click search. При этом растёт количество показов и контактов с брендом. Для бизнеса это означает смену KPI: с кликов на качество упоминаний и частоту появления в AI-ответах.

CTR за последние полгода снизился, хотя средняя позиция выросла!

AI Overviews vs Featured Snippets — в чём разница?

Featured Snippets цитируют один сайт, AI Overviews синтезируют ответ из нескольких источников.

Featured Snippets — это фрагмент с конкретной страницы. AI Overviews — результат генерации на основе множества страниц. Для попадания в snippets достаточно правильной структуры одного абзаца, для AI Overviews нужна системная topical authority и согласованный контент по теме.

Featured Snippets

Какой контент попадает в AI Overviews?

AI выбирает контент с чёткими сущностями, логичной структурой и экспертными сигналами.

Преимущество получают материалы, где каждый блок отвечает на конкретный вопрос. Важна структура «вопрос → короткий ответ → пояснение». Контент должен быть фактологичным, без эмоциональных оценок и маркетинговых клише. Наличие E-E-A-T-сигналов повышает вероятность использования текста в генеративном ответе.

Какие ошибки мешают попасть в AI Overviews?

Главные ошибки — отсутствие сущностей, переоптимизация и хаотичная структура.

Контент, написанный «для людей, но без логики», AI не понимает. Избыточное использование ключевых слов снижает доверие. Обобщённые тексты без конкретных определений и причинно-следственных связей не используются в генерации.

Если контент неструктурирован → AI его игнорирует → сайт выпадает из генеративной выдачи.

Стоит ли бояться zero-click search?

Zero-click — это не угроза, а новый формат присутствия в поиске.

Zero-click уменьшает трафик, но усиливает узнаваемость и доверие. Пользователь может не перейти на сайт сразу, но запомнить бренд как источник ответа. Для экспертных ниш это часто эффективнее случайных кликов.

Как подготовить сайт к LLM-поиску?

Подготовка к LLM-поиску начинается со структуры и работы с интентами.

Нужно разбивать контент на чанки, каждый из которых отвечает на отдельный вопрос. Стоит создавать тематические кластеры, где страницы логично дополняют друг друга. Важно устранять противоречия между материалами и поддерживать единую терминологию.

Читайте также статью «SEO под ChatGPT и AI Overviews»

Как строить topical authority под AI?

Topical authority формируется через системное покрытие темы, а не через отдельные «сильные» статьи.

Сайт должен отвечать на большинство ключевых и смежных вопросов темы. Каждая статья усиливает другие, создавая для AI целостную картину экспертности. Чем полнее и логичнее эта картина, тем чаще контент используется в ответах.

Частые вопросы

Можно ли оптимизировать страницу специально под AI Overviews?

Да, через чёткую структуру, определение сущностей и соответствие интентам. Отдельных «настроек» для AI Overviews не существует.

Заменяют ли AI Overviews классическое SEO?

Нет. Они меняют приоритеты, но базовые принципы технического SEO и качества контента остаются актуальными.

Стоит ли переписывать старые статьи?

Да, если они не структурированы под чанки, не содержат чётких ответов и экспертных пояснений.

Вывод

AI Overviews меняют роль SEO с инструмента привлечения кликов на инструмент экспертного присутствия. Видимость в генеративных ответах зависит от структуры, сущностей и доверия к источнику. Сайты, которые адаптируют контент под LLM-логику, получают долгосрочное преимущество в новой модели поиска.

Владислава Рыкова

Эксперт в юридическом маркетинге. Руководитель маркетингового агентства MAVR.

Бизнес-степень «Мастер делового администрирования» (MBA).