Оптимізація роботи двигуна штучного інтелекту (AEO) 2025
AEO - це новий стандарт видимості та продажів в електронній комерції.
Чому AEO так важливий для вашого інтернет-магазину?
- ШІ забирає трафік у пошукових систем. Відповіді ШІ (AIO) вже з'являються на значну частину запитів електронної комерції і генерують значний трафік
- Топ 1-3 в Google недостатньо. Лише частина з них потрапляє до AIO, і більшість джерел в AIO не збігаються з класичним ТОП3 SEO
- Розмова продає. Покупки через чат/голосовий/штучний інтелект - це сотні мільярдів доларів на рік - це життєздатний канал доходу, це сьогодення
- Персоналізація = гроші. У лідерів рекомендації/персоналізація приносять ~35-40% доходу
- Польська практика. У середньому 6% трафіку з чатів зі штучним інтелектом можуть приносити до 14% доходу (кейс Семлі)
- Висновок: додайте AEO разом із SEO + Підготуйте дані, відправте пропозицію в ChatGPT/Gemini та виміряйте частку продажів за допомогою ШІ
Що робити далі?
- Організуйте дані про товар
- публікувати їх в екосистемах LLM
- включають помічника по покупкам
- вимірювати видимість в АІ та вплив на дохід
Чому SEO більше не достатньо?
- ШІ скорочує шлях користувача, ігноруючи класичну органічну видачу (80% джерел в AI Overview не є лідерами SEO)
- 77% менеджерів електронної комерції щодня використовують ШІ для автоматизації кампаній, аналітики, рекомендацій та персоналізації
- 29% компаній роздрібної торгівлі вже створюють переваги на основі великих даних та інсайтів завдяки ШІ - краще прогнозування, інвентаризація, швидке реагування на тенденції
- Нульовий клік зростає і OSR (Organic Search Revenue) вирівнюється; регуляторний тиск навколо AIO в ЄС підтверджує масштабність цього явища
Що реально дає АЕО?
- Частка видимості ШІ (SAV): відсоток запитів, в яких бренд з'являється в AIO/LLM. Сьогодні "нова 1-а сторінка" в Google
- Дохід за допомогою розмов: частка доходу, де першим дотиком є чат/LLM (атрибуція на основі параметрів та опитувань після покупки)
- Час до відповіді (ЧВВ) та оцінка якості відповіді: латентність і повнота відповідей (FAQ, ціна, наявність, повернення)
- Утримання та підняття AOV підтримується персоналізацією - підтверджується мета-аналізи McKinsey
- Розмовний GMV - зростаючий пиріг ($290 млрд), тому навіть невелика частка дорівнює матеріальним доходам
Архітектура AEO - від даних до видимості
Рівень даних про продукт
- Канонічна стрічка Google XML + JSON рядки для LLM (ключі:
productTitle,бренд,gtin,mpn,sku,опис,ціна.вартість/валюта,доступність,imageUrl,url,судноплавство,повернення,країна,мова) - Стандартизація одиниць виміру (мл/г/см), варіанти, комплектація, сумісність з schema.org/Product (JSON-LD)
- Свіжість SLA: ціни/статус щонайменше кожні 15-60 хвилин (LLM надають перевагу актуальним)
Рівень вмісту, готовий до AEO
- Описи на основі намір та кейси використання (повні відповіді, а не фрази)
- FAQ/Q&A за продуктом/категорією (коротка відповідь + джерело)
- Поліглот: однакові сутності (Бренд, GTIN) та тезаурусні фрази в EN/EN/DE/ES
Рівень сигналів довіри
- Відгуки (кількість, свіжість, оцінка), політика повернення, гарантія, місцеві штати (LIA), прозорість надання послуг
Публікаційний рівень для екосистем ШІ
- Кінцеві точки потрапляння в організм для ChatGPT/Gemini/Perplexity (тягнути стрічку / штовхати веб-гачок)
- Картування категорій (Google Product Taxonomy) + кастомна онтологія
- Безпека та права: robots/LLM-allow, політика джерел, UTM для атрибуції
Розмовний рівень
- Асистент із закупівель (чат/голос) з заземлення у стрічці (пошуку), доступ до цін/станів та політик
- Передача до каси або в кошик в 1 клік (глибоке посилання, посилання на схему додатку)
Спостережливість
- Телеметрія: SAV, CTR на сайт з AIO/LLM, % відповідей з правильною ціною/акцією, час індексації змін, прогнозована частка рекомендацій
Дані з польського ринку
- Приклад магазину дитячих товарів - впровадження АЕО (через Семлі) перекладено на збільшення кількості запитів на товари в AI-моделях на 130% м/м і збільшення конверсії в цьому каналі на 18%
- Магазин світлотехніки: поява товарів у розділі "Переглянути товари" в Google Gemini дала +25% від вартості середнього кошика
- Магазини одягу: користувачі, які використовують персоналізовані рекомендації ШІ, витрачають на 30% більше часу на місціщо безпосередньо призводить до вищого рівня конверсії
Як вимірювати AEO - визначення KPI
- SAV @Top Answer = запити з брендом в "основній" відповіді / всі запити, що відстежуються
- Покриття AIO/LLM = # проіндексованих SKU в моделях / #SKU в стрічці
- Точність відповіді (ціна/статус) з вибіркою кожні N годин
- Коефіцієнт конверсії = замовлення з першим дотиком LLM - чат / всі замовлення
- mCAC(AI) = (вартість інструменту + операційні витрати) / замовлення, призначені АЕО
- Підйом AOV/CR у групах "з чатом" та "без чату"
30-денний план впровадження (перевірений в бою)
- 1-5 день: аудит даних (повнота GTIN/MPN/бренд ≥ 95%), узгодженість схем, підготовка JSON-LD + JSONL
- 6-10 день: "Пакети відповідей" на топ-100 запитів (опис, FAQ, параметри, 2-3 порівняння альтернатив)
- 11-15 день: публікація в LLM (ChatGPT/Gemini) + маршрутизація атрибуції (параметри, опитування після покупки)
- 16-20 день: асистент із закупівель (чат) з обґрунтуванням та політикою (повернення/доставка/ціни)
- 21-25 день: тести на свіжість (ціна/статус), валідація Точність відповідей > 97%, тести (без SKU, без варіанту)
- 26-30 день: підказки з налаштування, упорядкування категорій (таксономія), KPI панелі моніторингу (SAV, Conv-assist, AOV uplift)
Розмовна комерція та внесок штучного інтелекту в продажі
Глобальні витрати на розмовну комерцію (покупки "через чат", голос, штучний інтелект) перевищить $290 млрд у 2025 році. Для польських магазинів впровадження AEO від Semly вже призводить до того, що в середньому 6% трафіку надходить з чатів зі штучним інтелектом (ChatGPT, Gemini), відповідальний за 14% від виручки магазину.
Антипатерни (найпоширеніші помилки)
❌ "Транскрибування" SEO-контенту в AEO 1:1 (занадто повільно, недоречно)
❌ Ні канонічний джерело істини (ціна/стан), видиме для LLM → цінові галюцинації
❌ Поширені запитання, написані мовою маркетингу, а не лаконічні відповіді (LLM надає перевагу однозначності)
❌ Немає показників SAV / точності → немає зворотного зв'язку та оптимізації
Глосарій (АЕО 2025)
Базовий
- AEO (оптимізація роботи штучного інтелекту) - процес підготовки даних про продукт, контенту і сигналів довіри та їх публікації в екосистемах LLM і генераторних рівнях пошукових систем для підвищення видимості і продажів завдяки реакції ШІ
- AIO (Огляди штучного інтелекту) - модуль Google, що генерує узагальнені відповіді ШІ на запити (колишні "Знімки ЗНО/ШІ")
- LLM (Велика мовна модель) - велика мовна модель (наприклад, ChatGPT, Gemini), яка генерує відповіді на основі знань і зовнішніх джерел
- Розмовна комерція - продажі, ініційовані або проведені за допомогою чату/голосу/АІ-асистента
Метрики та KPI
- SAV (частка видимості ШІ) - частка запитів, в яких бренд з'являється в основній відповіді ШІ:
SAV = (кількість запитів з видимістю в AIO/LLM) / (кількість відстежуваних запитів) - Покриття AIO/LLM - покриття каталогу в моделях:
Покриття = (кількість SKU, видимих в AIO/LLM) / (кількість SKU у стрічці)
- Оцінка якості відповіді (AQS) - відсоток відповідей ШІ, що відповідають ціні/статусу/політиці в контрольних вибірках:
AQS = (кількість правильних відповідей) / (кількість перевірених відповідей)
- TTA (Time-to-Answer) (Час до відповіді) - час від запиту до повної відповіді/передачі в кошик
- Коефіцієнт перевтілення (CAR) - частка замовлень, де першим дотиком був LLM/чат:
CAR = (кількість замовлень з 1-м дотиком LLM) / (всі замовлення)
- mCAC(AI) - гранична вартість придбання через канал АЕО:
mCAC(AI) = (вартість інструментів + операційна діяльність + утримання АЕО) / (кількість замовлень, призначених АЕО)
- Розмовний GMV - вартість продажів від сесій з розмовною взаємодією
- AOV (Середня вартість замовлення) - середня вартість замовлення
- CR (коефіцієнт конверсії) - коефіцієнт конверсії
- CAC (вартість залучення клієнтів) - вартість залучення клієнтів
- ROAS/ROMI - рентабельність рекламних витрат / маркетингових інвестицій
- OSR (Organic Search Revenue - органічний дохід від пошуку) - дохід від органічного трафіку з пошукових систем
Дані та формати
- Стрічка продуктів Google XML - стандартний файл пропозиції для Google Merchant (з можливістю розширення під AEO)
- JSON-LD (schema.org/Product) - структуровані дані на сторінці (
Продукт,Пропозиція,AggregateRating,Сторінка поширених запитань) - JSONL (Рядки JSON) - лінійний формат запису (1 продукт = 1 рядок), корисний для постачання LLM
- GTIN/EAN, MPN, SKU глобальний ідентифікатор товару / номер артикулу виробника / ідентифікатор запасу магазину
- Свіжість SLA - гарантована швидкість оновлення ціни/статусу (наприклад, ≤60 хвилин)
- Пакети відповідей - короткі, однозначні блоки відповідей (опис + 2-3 параметри + джерело), які LLM може цитувати 1:1
- Графік знань про продукт - граф сутностей (продукти-бренди-параметри-категорії), що поєднує ідентифікатори та атрибути
Впровадження штучного інтелекту
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) - генерація з додаванням пошуку/вилучення з авторитетних даних магазинів
- Заземлення - "заземлення" відповідей ШІ на поточні джерела, яким довіряють (канали, політики, держави)
- Вбудовування - векторне представлення тексту/даних, що використовується для швидкого узгодження контенту та продуктів
- Кінцева точка споживання - точка прийому/завантаження фідів екосистемами АІ (pull API, webhook push)
- Таксономія/онтологія - словник категорій та зв'язків (наприклад, Google Product Taxonomy + власні розширення)
- LIA (Оголошення про місцеву інвентаризацію) - місцеві сигнали доступності (статус у стаціонарному магазині) також корисні для АЕО
Атрибуція та аналітика
- UTM - параметри посилання для відстеження джерела/медіа/кампанії (наприклад, utm_source=chatgpt)
- Опитування після покупки - коротка анкета після покупки для перевірки впливу АЕО ("Де ви вперше почули про продукт?")
- Глибоке посилання - посилання на кошик/конкретний варіант з параметрами атрибуції
- Передача - контрольований перехід від ШІ-асистента до шляху оформлення замовлення (наприклад, до кошика із заздалегідь заповненими SKU)
- Клацніть на нуль - ситуація, коли користувач отримує відповідь без переходу на сторінку (особливо в AIO/LLM)
- LLM-allow/роботи - політика доступу (robots.txt / meta), яка чітко дозволяє обраним агентам/LLM отримувати дані
- Спостережливість - набір логів, індикаторів і синтетичних тестів, що відстежують видимість, свіжість і релевантність відповідей ШІ
Поділитися: