Глава 2
AI Overviews, AI Mode та пошук на основі LLM: одне завдання, різні інтерфейси
Чому та сама інформаційна потреба дає різні джерела в Google, ChatGPT, Perplexity та Copilot і як це правильно вимірювати в SEO
У 2026 році вже недостатньо сказати, що сторінка «видима у відповідях штучного інтелекту». Видима де саме? В AI Overview у звичайній видачі Google? В AI Mode? У ChatGPT Search? У Perplexity? У Copilot? Це не косметична різниця. Той самий запит може привести ці системи до подібного висновку, але через різні підзапити, різні набори документів і різні правила показу джерел.
Моя робоча модель проста: не існує єдиної універсальної «видачі штучного інтелекту». Є кілька інтерфейсів доступу до інформації. Вони частково використовують пошукові індекси, ранжування, добір документів і генеративні моделі, але не обов’язково однаково інтерпретують запит або цитують ті самі URL. Саме тому оптимізація «під штучний інтелект загалом» без уточнення платформи майже завжди перетворюється на набір загальних порад.
2.1AI Overview і AI Mode вже не можна вважати двома розмірами одного блоку
На рівні продукту сам Google розмежовує ці режими. AI Overview з’являється всередині звичайної сторінки результатів, коли системи Google вважають генеративну відповідь корисним доповненням до класичного пошуку. AI Mode створений для складніших запитів, порівнянь, дослідження теми й уточнювальних запитань. Обидва формати можуть використовувати розгортання запиту (query fan-out), але Google прямо зазначає: вони можуть працювати на основі різних моделей і методів, тому відповідь та набір посилань можуть відрізнятися.[1]
2.2Дані: схожі відповіді не означають схожі джерела
Найкращий спосіб побачити різницю між AI Overview і AI Mode — не сперечатися про інтерфейс, а подивитися, наскільки збігаються джерела. Ahrefs у дослідженні, опублікованому в грудні 2025 року, зіставив 540 тис. пар відповідей для аналізу цитувань і 730 тис. пар для аналізу тексту. Дані зібрали в США у вересні 2025 року.[9]
2.3ChatGPT Search: пошуковий запит формується вже після запитання користувача
У ChatGPT взаємодія починається інакше. Користувач не обов’язково свідомо вирішує скористатися пошуком. ChatGPT може запустити пошук в інтернеті автоматично, коли для відповіді потрібна актуальна інформація, або користувач може вибрати пошук вручну.[4] Це змінює не лише інтерфейс, а й те, що в SEO вважають запитом.
2.4Perplexity і Copilot: відповідь передує списку посилань
Perplexity від початку позиціонує себе як пошукову систему з генеративною відповіддю. В офіційній довідці сервіс описує процес досить просто: інтерпретація запитання, пошук в інтернеті в реальному часі, узагальнення знайденої інформації та посилання на джерела.[6] Для SEO важливе не маркетингове формулювання, а факт: сторінка конкурує не лише за місце у списку результатів, а й за потрапляння до набору джерел, з яких формується відповідь.
2.5Органічне ранжування і цитування в генеративних відповідях перетинаються, але не є тим самим
Теза «щоб сторінку цитували в генеративних відповідях, достатньо бути в першій десятці» звучить привабливо, бо переносить стару модель SEO в новий інтерфейс. Дані не дають підстав для такого спрощення. У березні 2026 року Ahrefs оновив дослідження AI Overview, проаналізувавши 863 тис. SERP і приблизно 4 млн URL, показаних в AI Overview. За оновленою методологією 38% сторінок, процитованих в AI Overview, одночасно входили до 10 найвищих результатів органічної видачі за тим самим запитом.[10]
2.6Нестабільність джерел: один знімок екрана нічого не доводить
Класичне відстеження позицій привчило SEO-фахівців до відносно стабільної одиниці спостереження: запит, позиція, дата, країна, пристрій. Генеративна відповідь додає ще один рівень випадковості. Ahrefs у листопаді 2025 року проаналізував понад 43 тис. запитів, для кожного з яких протягом місяця зафіксували щонайменше 16 відповідей AI Overviews. Між послідовними спостереженнями текст відповіді змінювався приблизно у 70% випадків, а середня тривалість незмінного стану відповіді становила 2,15 дня.[12]
2.61. Яку одиницю вимірювання я використовую
Для вимірювання видимості в генеративних відповідях я зберігаю не просто запит і відповідь. Мінімальна одиниця спостереження має включати точний текст запиту, платформу, країну, мову, дату, тип сеансу, наявність попереднього контексту, список цитованих URL, згадані бренди й факт переходу або його відсутності. Якщо платформа персоналізує відповідь, це теж треба фіксувати.
2.7Чому запит користувача вже не можна плутати з пошуковим запитом системи
У класичному SEO ми звикли формувати семантичне ядро з того, що користувач вводить у пошуковому полі. У генеративному середовищі між фразою користувача і пошуком документів з’являється додатковий етап. Google називає цей механізм розгортанням запиту: система може виконувати кілька пов’язаних пошуків за підтемами й джерелами даних.[1] OpenAI описує схожу за функцією поведінку: ChatGPT Search переформульовує запитання в один або кілька цільових запитів і після отримання перших результатів може запускати додаткові уточнювальні пошуки.[4]
2.8Контроль доступу: пошуковий робот, робот для навчання і робот для запитів користувача — не те саме
Технічна робота з пошуком на основі штучного інтелекту часто починається з robots.txt, і тут дуже легко зробити грубу помилку. Різні платформи мають різних роботів для різних завдань. OpenAI розмежовує OAI-SearchBot, потрібний для виявлення контенту пошуковою системою та його появи в ChatGPT Search, і GPTBot, який використовують для керування потенційним використанням контенту для навчання.[5] Perplexity розмежовує PerplexityBot для побудови пошукового індексу та Perplexity-User для запитів, ініційованих користувачем.[7]
2.9Що реально можна оптимізувати, а що ми не контролюємо
Після всього цього легко впасти в протилежну крайність: якщо джерела нестабільні й системи різні, то начебто нічого оптимізувати не можна. Це теж неправильно. Ми не контролюємо конкретний список URL у відповіді, але контролюємо значну частину початкових умов, за яких сторінка взагалі може стати кандидатом на включення до неї.
2.10Як я будую міжплатформний тест без самообману
Якщо завдання — зрозуміти, де бренд або сайт реально присутній у генеративному пошуку, я не починаю з випадкового списку запитів, придуманого SEO-фахівцем. Я починаю з реальних даних про попит: GSC, внутрішнього пошуку сайту, даних продажів, звернень до служби підтримки, блоку «Інші також запитують» (People Also Ask), форумів, комерційних уточнень у запитах і запитань, які реально виникають перед конверсією. Потім на цій основі формую контрольний набір завдань користувача.
2.11Як читати метрики, щоб не створити новий DR
Пошук на основі штучного інтелекту вже породжує десятки власних показників: оцінку видимості, частку цитувань, частку відповідей, частку згадок, частку джерел, охоплення запитів. Проблема не в самих метриках. Вона починається, коли похідний показник стороннього сервісу сприймають як прямий сигнал платформи. Це та сама помилка, якої SEO-фахівці роками припускалися з DR або DA.
2.1290-хвилинний практичний аудит: чи однаково вас бачать різні системи генеративного пошуку
Якщо результат показує, що сайт має високі позиції в Google, але майже не з’являється в ChatGPT і Perplexity, я не починаю з переписування всього контенту «під LLM». Спочатку перевіряю, чи взагалі доступні потрібні сторінки відповідним роботам. Потім дивлюся, які типи документів цитують конкуренти: первинні джерела, огляди, категорії, довідники, форуми, відео. Лише після цього формулюю гіпотезу щодо контенту.
2.13Що ми точно знаємо, а що залишається гіпотезою
Ми точно знаємо з офіційної документації, що Google AI Overview та AI Mode можуть використовувати розгортання запиту й показувати різні відповіді та джерела.[1] Ми знаємо, що для появи як джерела з посиланням у Google AI Search сторінка має бути проіндексована й придатна для показу у звичайній видачі з текстовим фрагментом.[1] Ми знаємо, що ChatGPT Search може переформульовувати запитання в один або кілька пошукових запитів і додавати уточнювальні пошуки.[4] Ми знаємо, що OAI-SearchBot і GPTBot мають різні функції.[5] Ми знаємо, що Perplexity має окремого пошукового робота й робота для запитів користувача.[7] Ми знаємо, що Bing уже показує цитування та запити для пошуку джерел у Webmaster Tools.[8]
Це скорочений виклад: у книзі кожна глава має повний розбір, таблиці й приклади. Завантажити книгу або почати зі вступу.