Почему вклад ИИ трудно измерить: 2,5x визитов без AI-перехода

Человек спрашивает у ChatGPT, какие инструменты подойдут его бизнесу. Нейросеть называет бренд. Он не кликает, а через пару дней ищет название в Google и уже оттуда заходит на сайт. Аналитика запишет обычный визит из поиска. Про рекомендацию ИИ, с которой всё началось, она не узнает ничего.

Новое исследование Similarweb показывает масштаб этого разрыва. Бренды из рекомендаций ChatGPT получали визит на сайт в 2,5 раза чаще в течение следующих семи дней, даже когда прямого перехода с платформы не было вообще.

Что нашла Similarweb

Similarweb отслеживала реальные пути пользователей. Люди задавали ChatGPT отраслевой вопрос и получали рекомендацию конкретного бренда. Дальше за ними наблюдали семь дней. В финансах, туризме и красоте пользователи с рекомендацией заходили на сайт бренда в 2,5 раза чаще, чем те, кому назвали конкурента. В выборку брали только тех, кто раньше не был на сайте и не упоминал бренд в запросе. Так удалось измерить именно эффект рекомендации, а не поведение тех, кто и так знал компанию.

Вывод для маркетолога простой: упоминание в ответе ИИ влияет на то, что человек делает потом, даже если сама платформа визит не отправляет.

Большая часть трафика не выглядит как AI-трафик

Тут и начинается сложность. Similarweb выяснила: 55,9% визитов под влиянием ИИ пришли через поиск, а среди визитов без такого влияния так было только в 40,4% случаев. На практике человек видит бренд в ChatGPT, запоминает имя и позже вбивает его в Google. Такой заход с высокой вероятностью спишут на органический поиск. Взаимодействие с ИИ, которое и создало интерес, кредита не получает.

Это и есть ядро проблемы атрибуции ИИ. Измеримый трафик реален, но исходный источник влияния теряется где-то между знакомством и конверсией.

Почему атрибуция по последнему клику не видит ИИ

Атрибуция по последнему клику неплохо работает, когда путь клиента короткий и прямой. Но знакомство через ИИ добавляет шаги, которых нет в отчётах по переходам. Представьте: человек просит у платформы подсказать лучшие инструменты для своего дела, получает рекомендацию бренда, по ссылке не идёт, а продолжает изучать тему. Через два дня возвращается в Google и ищет бренд по имени. Для аналитики финальный визит выглядит как брендовый органический поиск. Для клиента путь начался с ИИ.

Брендовый поиск часто считают прямым отражением уже существующей известности. Данные Similarweb намекают, что за частью такого спроса есть ещё один слой. Если человек узнаёт бренд из ИИ-поиска, а потом ищет его напрямую, брендовый запрос становится измеримой частью пути, который начался в другом месте. Это не значит, что каждый рост брендового поиска - заслуга ИИ. Исследование показывает связь между рекомендациями и последующими визитами, а не доказывает, что каждый визит вызван именно рекомендацией. Но учитывать влияние до клика нужно.

Что это значит для SEO и GEO

Проблема атрибуции особенно бьёт по SEO и GEO, ведь обе стратегии всё чаще про видимость до визита. Бренду не нужен переход с платформы, чтобы выиграть от появления в её ответах. Сама рекомендация влияет на выбор, а это уже не просто метрика видимости, а раннее влияние на путь клиента. Клиент может узнать бренд из ответа ИИ, найти его через Google и в итоге купить через другой канал. Отчёт по последнему клику отдаст заслугу финальному касанию и не покажет, как раннее знакомство повлияло на решение. Это не делает старые модели бесполезными, но мерить ими одним SEO и GEO нельзя.

Как маркетологу измерять влияние ИИ

Идеальная модель атрибуции за один вечер не появится. Начните со сигналов, которые видны после ИИ-видимости.

Следите за брендовым поиском рядом с видимостью в ответах ИИ. Если видимость растёт, а брендовый поиск, прямой трафик или другие сигналы меняются в такт, это даёт полезный контекст. Считайте эти метрики не доказательством причины, а подсказкой о связях, которые пропускает отчёт по переходам.

Смотрите шире реферального трафика. Переходы с ИИ-платформ стоит держать в отчётах, но это лишь часть картины. Учитывайте прямые визиты, рост брендового поиска, вовлечённость и конверсии ниже по воронке. Цель - понять, ведёт ли появление в ответах ИИ к осмысленному поведению клиентов, даже когда финальный визит приходит из другого канала.

Стройте измерение вокруг пути клиента. ИИ влияет на решение до клика, поэтому модели должны ценить влияние, а не только последнее касание.

«Влияние ИИ шире, чем переход в вашей аналитике. Измеримое взаимодействие есть, а исходного влияния в отчёте нет.»

- по данным исследования Similarweb

Итог

Атрибуция ИИ сложна, потому что платформы влияют на людей без отслеживаемого перехода. Человек узнаёт бренд из ответа нейросети, а на сайт приходит позже через брендовый поиск или напрямую. Видимость влияет на то, что клиенты запоминают, ищут и в итоге выбирают. Хотите выстроить продвижение в поиске и видимость в AI-поиске так, чтобы это было видно в цифрах, а не только в ощущениях? Запишитесь на бесплатный аудит: посмотрим на вашу аналитику и покажем, где теряется вклад ИИ. Работаем во Владивостоке и по всему Дальнему Востоку.