Как увеличить продажи через AI Overviews: анализ данных по ранжированию товарных ключевых слов

Современный потребитель редко переходит сразу к покупке. Вместо этого он проходит сложный путь: от осознания проблемы до сравнения решений, а лишь затем — к выбору. В этом пути всё чаще на первом этапе появляется не человек, а искусственный интеллект. AI Overviews — это новый тип поискового результата, который не просто перечисляет ссылки, а формулирует осмысленный ответ на запрос. Он анализирует десятки источников, выделяет ключевые аргументы и представляет их в структурированной, легко воспринимаемой форме. Для бизнеса это не просто технологический тренд — это фундаментальное изменение правил видимости. Чтобы оставаться релевантным, компании должны перестроить свою стратегию контент-маркетинга. Вместо того чтобы нацеливаться на транзакционные запросы, важно стать авторитетным источником информации на этапе исследования. Именно здесь AI Overviews активируются. И именно там можно завоевать доверие, которое приведёт к покупке — даже если сама транзакция происходит вне этого блока.

Стратегический отбор вместо массового охвата

Ранее поисковые системы стремились к максимальному охвату: чем больше результатов, тем выше вероятность удовлетворить запрос. Однако AI Overviews работают иначе. Данные показывают, что система не пытается охватить все возможные запросы. Вместо этого происходит целенаправленный отбор — только те ключевые слова, которые имеют высокий поисковый объем и выраженную информационную потребность, получают доступ к ИИ-обзорам. По оценкам экспертов, количество запросов с активными AI Overviews сократилось примерно на 70% за последний год. Это не падение интереса, а селекция.

Почему это важно? Потому что Google не случайно оставил именно эти запросы. Там, где пользователь ищет «лучший ноутбук для программиста в 2025 году» или «как выбрать систему умного дома для семьи с детьми», он не знает, что искать. Он находится в состоянии неопределённости. Именно здесь ИИ становится незаменимым помощником: он анализирует десятки обзоров, сравнивает характеристики, выделяет плюсы и минусы. Такие запросы — золотая жила для брендов, которые умеют создавать глубокий, структурированный контент.

В то же время запросы вроде «купить ноутбук Dell XPS 13» или «цена на iPhone 15 в Москве» практически не получают AI Overviews. Почему? Потому что пользователь уже принял решение. Ему не нужен анализ — ему нужна кнопка «Купить». Google понимает эту логику. Он не мешает транзакции, а помогает ей происходить — на предыдущем этапе. Это означает, что маркетологам больше не нужно пытаться «запихнуть» продукт в AI Overviews. Нужно научиться быть тем, кого ИИ выбирает как источник для формирования ответа на этапе исследования.

Какие запросы получают AI Overviews?

Анализ показывает, что ИИ-обзоры активируются в трёх основных категориях запросов:

• Сравнительные запросы: «A против B», «лучший X среди Y», «в чём разница между Z и W»
• Рекомендательные запросы: «что выбрать для…», «какой X подходит для…», «лучшие варианты для начинающих»
• Обучающие запросы: «как выбрать…», «на что обратить внимание при…», «основные критерии выбора»

Все эти типы запросов объединяет одно: пользователь находится в фазе информирования, а не покупки. Он ищет не продукт, а понимание. И если ваш контент способен ответить на этот вопрос — вы становитесь источником, который ИИ будет цитировать. А это значит: ваш бренд получает не просто трафик, а доверие. Пользователь запоминает ваше имя как эксперта, а не просто как продавца. Это долгосрочное преимущество.

ИИ — ваш гид на этапе исследования и оценки

Современный путь покупателя состоит из четырёх стадий: осознание проблемы, поиск решений, сравнение вариантов и совершение покупки. AI Overviews вмешивается только на второй и третьей стадиях — когда пользователь начинает сравнивать, анализировать, делать выводы. Он не работает на стадии «покупка». Это принципиально важно понимать.

Представьте, что человек ищет «лучший смартфон для фотографии в условиях низкой освещённости». Он не хочет просто увидеть список моделей. Он хочет понять: какая камера лучше снимает в темноте? Какие настройки влияют на качество? Что скрывается за маркетинговыми терминами вроде «ночной режим»? Именно на этот вопрос отвечает AI Overviews. Он берёт информацию из обзоров, технических статей, экспертных мнений и формирует краткий, но содержательный ответ.

Здесь важно понять: ИИ не заменяет сайты — он их фильтрует. Он выбирает те источники, которые дают наиболее полный, структурированный и проверяемый ответ. Если ваш сайт содержит только краткое описание товара с ценой и кнопкой «Купить», он не попадёт в AI Overviews. Но если вы создали подробный гайд — с таблицами сравнения, объяснением технологий, реальными тестами и честным анализом — ваш контент становится идеальным кандидатом.

Это означает, что стратегия «продвигать товарные карточки через SEO» становится устаревшей. Теперь вы должны продвигать знания. Пользователь приходит не за ценой — он ищет уверенность. Он хочет знать, что выбрал правильно. Ваша задача — дать ему эту уверенность.

Почему транзакционный контент не работает в AI Overviews

Многие компании ошибочно полагают, что если они оптимизируют товарные страницы под SEO — они автоматически попадут в ИИ-обзоры. Это не так. Давайте разберём, почему:

• Товарные карточки слишком узкие. Они описывают один продукт, но не отвечают на вопросы «что лучше?» или «почему именно этот?». ИИ ищет сравнения.
• Отсутствует глубина. В карточке нет анализа, только спецификации. ИИ нуждается в интерпретации данных — не «108 МП камера», а «как эта камера работает в условиях недостаточного освещения».
• Нет экспертной позиции. ИИ не выбирает бренды — он выбирает источники, которые показывают независимый взгляд. Карточка с текстом «лучший смартфон» — это реклама. Гайд с таблицами, тестами и сравнениями — это экспертный материал.
• Не используется структурированная разметка. Без схемы Schema.org ИИ не может понять, что на странице — сравнение, а не просто текст.

В результате: ваша товарная страница может занимать первое место в обычном поиске, но не попадёт ни разу в AI Overviews. А значит — вы теряете шанс быть видимым на том этапе, где формируется решение.

Тактика №1: Создавайте контент-лидеры мнений, а не просто карточки товаров

Чтобы ваш контент стал основой для AI Overviews, он должен отвечать на вопросы, которые пользователь задаёт себе до покупки. Это требует смены парадигмы: от «продать» к «объяснить». Ниже — три ключевые тактики, которые помогут создать контент, способный войти в ИИ-обзоры.

Структурируйте сравнения: от «что есть» к «почему именно это»

Сравнительные таблицы — не просто красивый элемент дизайна. Это мощный инструмент для ИИ. Когда пользователь ищет «Samsung S24 против iPhone 15», он хочет понять: что лучше для него? ИИ не может ответить на этот вопрос, если в источниках нет чёткой структуры. Ваша задача — создать таблицу, где каждая строка отвечает на конкретный критерий выбора.

Пример структуры:

Такая таблица — не просто перечень характеристик. Она помогает пользователю сравнить ценности. ИИ легко извлекает эту структуру, понимает контекст и использует её для формирования обзора. Главное — не перегружать таблицу. Каждый критерий должен быть релевантен и понятен даже неспециалисту.

Пишите экспертные обзоры: от описания к анализу

Описание товара — это «что он делает». Экспертный обзор — это «почему это важно для вас».

Вместо того чтобы писать: «Смартфон имеет 50 МП основную камеру», напишите: «50-мегапиксельная камера с крупными пикселами обеспечивает высокую детализацию даже при слабом освещении, но требует более тщательной настройки баланса белого — это важно, если вы часто снимаете в помещении».

Экспертный обзор должен отвечать на пять ключевых вопросов:

1. Для кого этот продукт? — Для фотографов-любителей? Для профессионалов? Для пользователей, которым важна автономность?
2. Какие проблемы он решает? — Устраняет ли он частые боли? Например, быстрая разрядка батареи или плохая камера в темноте?
3. Какие подводные камни есть? — Есть ли скрытые ограничения? Например, высокая цена обновлений или сложность настройки?
4. Чем он отличается от конкурентов? — Не просто «лучше», а почему лучше?
5. Когда он не подойдёт? — Это важно. Честность повышает доверие.

Именно такие обзоры становятся основой для AI Overviews. Их цитируют, из них берут информацию, они становятся эталоном в теме. А когда ИИ выбирает источник — он выбирает не бренд, а знание.

Охватывайте смежные темы: создавайте контекст

Часто пользователь не знает, какие именно характеристики важны. Он ищет «лучший ноутбук для программиста», но не понимает, что такое ОЗУ, как влияет охлаждение или зачем нужен SSD. Ваша задача — не просто перечислить модели, а объяснить основы.

Создайте материал, который отвечает на вопрос: «Как выбрать ноутбук для программирования?». В нём должны быть:

• Объяснение, почему ОЗУ важнее частоты процессора для кодинга
• Сравнение SSD и HDD с точки зрения скорости компиляции
• Почему охлаждение влияет на производительность при длительных задачах
• Какие модели подходят для работы с виртуальными машинами

Затем — уже в этом контексте предложите свои продукты как решения. Это не реклама — это образовательный контент, в котором ваш продукт становится логичным выводом. ИИ любит такие материалы. Потому что они не продают — они обучают.

Тактика №2: Техническая оптимизация для потребления ИИ

Контент — это только половина дела. Вторая половина — структура. ИИ не читает текст, как человек. Он анализирует его по шаблонам. Чтобы ваша статья попала в AI Overviews, её нужно подготовить к машинному чтению. Вот как это сделать.

Внедряйте схему разметки (Schema.org)

Schema.org — это стандарт метаданных, который помогает поисковым системам понимать структуру контента. Для AI Overviews особенно важны следующие типы разметки:

• Product — для описания характеристик товара (цена, доступность, рейтинг)
• Review — для экспертных оценок (автор, рейтинг, дата)
• FAQPage — для вопросов и ответов, которые часто задают пользователи
• ComparisonTable — для таблиц сравнения (если поддерживается вашим CMS)

Пример: если вы пишете обзор смартфона, используйте разметку Product, чтобы ИИ понял: «здесь не просто текст, а характеристики устройства». Это увеличивает вероятность того, что его данные будут извлечены в обзор.

Важно: разметка должна быть точной. Если вы указываете «цену» — она должна быть в формате priceCurrency и price, а не просто «от 45 000 руб». ИИ игнорирует некорректные данные.

Используйте четкую структуру H2 и H3

ИИ анализирует заголовки как ориентиры. Заголовок H2 — это основной раздел, H3 — подраздел. Они должны отвечать на конкретные вопросы.

Пример:

Как выбрать ноутбук для программирования: 5 ключевых критериев

Заголовок H2: Оперативная память: почему 16 ГБ — минимальный порог

Заголовок H3: Влияние ОЗУ на скорость компиляции кода

Заголовок H3: Что будет, если взять 8 ГБ?

Такая структура позволяет ИИ легко находить ответы на вопросы. А значит — ваша статья становится кандидатом для AI Overviews.

Добавляйте FAQ-блоки: источник прямых ответов

FAQ — это золото для ИИ. Если пользователь задаёт вопрос: «Сколько времени заряжается ноутбук?» — и вы отвечаете на него в FAQ, ИИ может взять этот ответ как основу для обзора. Это не просто «вопрос-ответ». Это прямой источник знаний.

Создавайте FAQ не как список «часто задаваемых», а как ответы на реальные вопросы, которые люди вводят в поиск. Используйте инструменты типа Google Trends или AnswerThePublic, чтобы найти их. Примеры:

• Какой ноутбук лучше для программиста с маленьким бюджетом?
• Нужно ли покупать ноутбук с дискретной графикой для кодинга?
• Как продлить срок службы батареи ноутбука?

Ответы должны быть краткими, но полными. Не «да», а «да, потому что…». ИИ любит причинно-следственные связи.

Тактика №3: Анализ и адаптация

AI Overviews — это не статичная система. Google постоянно тестирует, корректирует и обновляет алгоритмы. То, что работало месяц назад, сегодня может не работать. Чтобы оставаться в игре, нужна постоянная адаптация.

Мониторинг: отслеживайте, где появляются ИИ-обзоры

Не полагайтесь на догадки. Используйте инструменты, которые позволяют отслеживать появление AI Overviews в вашей нише. Существуют специализированные платформы, которые анализируют поисковую выдачу и фиксируют случаи появления ИИ-обзоров. Важно отслеживать:

• Какие запросы получили AI Overviews в вашей категории
• Кто стал источником этих обзоров (какие сайты цитируются)
• Как часто меняется содержание обзоров

Эти данные позволяют понять: где ваша ниша наиболее уязвима, и какие темы сейчас «горячие». Например, если вдруг начался рост запросов «лучший ноутбук для AI-разработки» — это сигнал: нужно готовить контент на эту тему. Скорее всего, в ближайшие недели появятся AI Overviews на эти запросы. И если вы не готовы — конкуренты займут эту нишу.

Анализ конкурентов: кто становится источником?

Если вы видите, что в AI Overviews по запросу «лучший крем от морщин» часто цитируется сайт с подробными исследованиями по составу, значит — ваша задача не продавать крем. Ваша задача — стать источником таких исследований.

Проанализируйте:

• Какие сайты чаще всего упоминаются в ИИ-обзорах?
• Какой формат у их контента? (Гайды, сравнения, таблицы?)
• Какие разделы получают больше всего трафика из AI Overviews?

Не копируйте их. Изучайте их стратегию. Поймите, какие типы контента работают. И создавайте что-то ещё более глубокое, структурированное и полезное.

Обновление контента: ключ к долгосрочной видимости

ИИ не ценит старые данные. Если вы написали обзор смартфона в 2023 году — он уже устарел. Появились новые модели, изменились технологии, вышли обновления ПО. Google знает это. И если ваш контент не обновляется — он теряет релевантность.

Создайте систему регулярного аудита:

1. Каждые 3–4 месяца проверяйте, какие из ваших статей получают AI Overviews
2. Сравните их с новыми результатами — есть ли более актуальные источники?
3. Обновляйте данные: цены, характеристики, рекомендации
4. Добавляйте новые тесты или сравнения
5. Переписывайте устаревшие формулировки

Это не «дополнительная работа». Это обязательное условие. В мире, где ИИ выбирает источники по актуальности — устаревший контент равен невидимому.

Выводы и практические рекомендации

AI Overviews — это не просто новый элемент поисковой выдачи. Это фундаментальный сдвиг в том, как люди принимают решения о покупке. Он переносит фокус с «покупки» на «понимание». Бренды, которые продолжают продвигать товарные карточки и оставляют контент на уровне «цена — фото — кнопка», теряют видимость. Те, кто создают экспертные материалы, анализируют потребности и структурируют информацию — получают преимущество.

Вот что вы должны делать прямо сейчас:

1. Перестройте контент-стратегию: от продажи к объяснению. Создавайте гайды, сравнения и экспертные обзоры.
2. Оптимизируйте структуру: используйте H2/H3, Schema.org и FAQ-блоки. Это делает ваш контент «читаемым» для ИИ.
3. Мониторьте изменения: отслеживайте, где появляются AI Overviews в вашей нише. Анализируйте, кто становится источником.
4. Обновляйте материалы: устаревший контент — это невидимый контент. Регулярный аудит — не опция, а необходимость.
5. Не пытайтесь продавать в AI Overviews: ИИ не работает на транзакцию. Он работает на доверие. Ваша цель — чтобы пользователь после прочтения вашего обзора сам зашёл на ваш сайт, чтобы купить.

Понимание логики AI Overviews — это не тактика. Это стратегия. Она требует времени, усилий и системного подхода. Но результат того стоит: вы не просто получаете трафик — вы становитесь авторитетом в своей нише. И в мире, где информация переходит от хаоса к структуре — авторитеты побеждают. AI Overviews не убивают SEO. Он его эволюционирует. И те, кто научатся работать с ним, получат не только видимость — они получат доверие. А доверие — это самая дорогая валюта в цифровом маркетинге.