Что такое ИИ-трафик
Это переходы на сайты из сервисов на базе искусственного интеллекта. К ним относятся ИИ-ассистенты, генеративные поисковые системы и чат-боты: например, GigaChat, DeepSeek или сервисы на базе Алисы AI.
Главное отличие такого трафика — способ взаимодействия пользователя с информацией. Человек не переходит в поисковик и не изучает десятки ссылок, а задает вопрос напрямую ИИ-сервису. Нейросеть анализирует данные и предлагает готовый ответ, который содержит ссылки на сайты и товары. Это сокращает путь до покупки и снижает количество этапов выбора.
Если раньше компании конкурировали за позиции в поисковой выдаче, теперь важно попадать в ответы ИИ-моделей. Особенно заметно это в сфере электронной коммерции.
ИИ-трафик отличается более высоким уровнем вовлеченности. Пользователь приходит на сайт уже с конкретным запросом или намерением совершить действие, поэтому вероятность покупки или заявки выше.
Кроме того, ИИ-трафик может перераспределять внимание пользователей внутри рынка. Небольшие компании получают шанс конкурировать с крупными игроками, если их товары и контент лучше подходят под запросы языковых моделей.
Как растет объем ИИ-трафика на рынке
По данным StormWall, в январе-апреле 2026 года объем переходов из ИИ-источников на сайты российских ретейлеров и маркетплейсов вырос в 1,7 раза по сравнению с аналогичным периодом прошлого года.
У маркетплейса Ozon, по информации Forbes, ИИ-трафик вырос в четыре раза за полгода. В «М.Видео» сообщили, что с января по апрель 2026 года приток пользователей из ИИ-сервисов увеличился на 29 %. Статистику приводит и Яндекс: трафик из Алисы AI на сайты вырос на 159 % за январь-апрель 2026 года.
Нейросети активно формируют собственную систему ссылок и рекомендаций. Аналитики изучили 150 млн ссылок из ответов шести ИИ-сервисов. Исследование показало, что часть площадок начинает получать стабильный поток упоминаний именно из генеративных сервисов, а не из классического поиска.
Как брендам учитывать это в стратегиях продвижения
Развивать качественный контент. Нейросети чаще используют структурированные и информативные материалы. Подробные карточки товаров, экспертные статьи и понятные описания повышают вероятность попадания в ИИ-ответы.
Следить за репутацией и отзывами. Генеративные модели анализируют информацию из разных источников. Негативный фон бренда может снизить вероятность рекомендаций. Чем чаще бренд встречается в надежных источниках, тем выше вероятность, что ИИ-сервис будет использовать его в рекомендациях и ответах пользователям.
Улучшать техническую структуру сайта. Быстрая загрузка страниц, корректная разметка и понятная навигация помогают ИИ-сервисам лучше анализировать контент.
Адаптировать методы поисковой оптимизации под новые сценарии. Пользователи начинают формулировать запросы в разговорной форме, как при общении с ассистентом. Это влияет на структуру контента и подбор ключевых фраз.
Анализировать новые источники трафика. Компаниям важно отслеживать переходы из ИИ-сервисов отдельно от классического поиска. Это поможет понять, какие площадки и форматы контента чаще приводят пользователей.
Обновлять контент регулярно. ИИ-сервисы ориентируются на актуальные данные и могут отдавать приоритет более свежей информации.