Что такое агентный поиск? Как агенты искусственного интеллекта оценивают и выбирают бренды?

Агентный поиск – это ИИ, который выполняет поиск за вас. Это не тот ИИ, который «находит что-то и пишет резюме», как это было пару лет назад, а ИИ, который планирует процесс поиска, запускает его в режиме реального времени в интернете, принимает решения на основе найденной информации и предпринимает действия в зависимости от результата. Пользователь задает намерение. Агент выполняет работу.

Теперь искусственный интеллект – это главный источник ваших клиентов. Согласно статистике Similarweb по ИИ за 2026 год, 35% американских потребителей используют поиск с помощью ИИ на этапе поиска товара, по сравнению с 13,6% респондентов, которые по-прежнему начинают с традиционного поиска. На этапе оценки разница составляет 32,9% против 15%. Таким образом, если вы все еще настраиваете свою воронку продаж для потока «пользователь попадает на главную страницу и читает ваше предложение», вы оптимизируете ее для меньшинства потребителей.

Агентный поиск – это следующий этап развития поиска, где ИИ-агент не просто отвечает на вопрос, он проводит исследование, выносит суждение и (все чаще) действует на его основе. К тому моменту, когда человек увидит результат, ваш бренд уже либо выиграл, либо проиграл.

В этой статье Лимор Баренхольц (Limor Barenholtz) расскажет, что такое агентный поиск, чем он отличается от поиска с использованием ИИ и традиционного поиска, а также как он выглядит на практике на четырех уровнях сложности, отранжированных по возрастанию. Затем я опишу четыре задачи, которые ваш бренд должен выполнить, чтобы быть доступным для поиска, понятным, подтвержденным и пригодным для использования агентами ИИ.

Как работает цикл агентного поиска?

Большинство поисковых систем на основе ИИ, которыми вы пользовались, дают ответ за один "проход": входящий запрос, на выходе ответ. Агентный поиск работает в цикле. Агент разбивает цель на подзадачи, запрашивает данные из источников в реальном времени, читает найденную информацию, решает, достаточно ли информации, переформулирует запрос, если нет, и останавливается только тогда, когда может ответить или предпринять действия. В итоге вы можете увидеть рекомендацию, структурированный план или завершенную транзакцию. Работа, которая привела к этому, происходила в течение нескольких циклов, а не за один раз.

Механизмы всех этих взаимодействий важны, потому что они объясняют, почему меняется поведение пользователей в отношении видимости бренда. В январе 2026 года исследователи из Google и Нью-Йоркского университета опубликовали SAGE – структуру для обучения агентов глубокого поиска, которая количественно определяет, что на самом деле означает «многошаговый» поиск. Запросы, сгенерированные SAGE, в среднем содержат 4,9 шага поиска на запрос, причем некоторые требуют до семи отдельных операций извлечения информации. В более ранних наборах данных для обучения агентов среднее количество шагов составляло от 1,3 до 2,7.

Архитектура агентного поиска исходит из предположения, что одного запроса редко бывает достаточно для ответа на вопрос.

Это предположение меняет то, что должен делать контент. Если агент выполняет пять шагов поиска для оценки инструмента B2B, он читает пять разных страниц, сравнивает пять разных подходов и синтезирует полученные данные. Ваша домашняя страница – это один из входных параметров. Ваши отзывы на G2 – другой. Сравнительная статья из отраслевого издания – третий. Агент сверяет данные между ними. Несоответствие на любом этапе ухудшает представление агента о вас.

Отличительной чертой агента, в отличие от чат-бота или функции поиска на основе ИИ, является способность предпринимать действия, не возвращаясь к пользователю на каждом шаге. Компания Anthropic называет этот цикл основой своего протокола контекста модели (Model Context Protocol), стандарта, позволяющего агентам ИИ подключаться к внешним инструментам и источникам данных. Именно уровень действий делает поиск агентным, а не количество просматриваемых источников.

Поиск с использованием агентов против поиска с использованием ИИ против традиционного поиска

Три разные машины, три разные задачи. Традиционный поиск выдает список ссылок и оставляет оценку на вас. Поиск с использованием ИИ формирует ответ на основе источников и решает, будет ли вообще упоминаться ваш бренд. Агентный поиск исследует вас по множеству источников, сравнивает вас с конкурентами, принимает решение и может предпринять действия (забронировать, купить, запланировать) до того, как человек увидит результат.

Весь агентный поиск – это поиск с использованием ИИ. Но не весь поиск с использованием ИИ является агентным. Это различие важно, потому что каждый из них проверяет разные аспекты вашего бренда.

Самый наглядный способ увидеть разницу – это сопоставить их рядом на карте.

Что измеряем	Традиционный поиск	Поиск с использованием ИИ	Агентский поиск
Ввод данных пользователем	Запрос по ключевым словам	Вопрос на естественном языке	Цель или задача
Что возвращает система	Ранжированный список URL-адресов	Сводный ответ с указанием источников	Решение, план или завершенное действие
Где происходит оценка	На вашем сайте, человеком	Внутри модели ИИ, иногда с указанием источника	Информация поступает из множества источников, от агента, прежде чем её увидит человек
Количество запросов	Один	Один к двум	Средний балл 4,9, до 7+ (по данным Google SAGE, январь 2026 г.)
Поверхности бренда протестированы	Ваш сайт	Ваш сайт + цитируемые источники	Ваш сайт, отзывы третьих сторон, сравнительный контент, транзакционная инфраструктура
Показатель успеха для бренда	Нажатие (клик)	Упоминание или цитирование	Включение в процесс принятия решения агентом

В этой таблице важны две вещи:

Переход от «ранжированного списка» к «принятию решения».
Изменение места проведения оценки.

Оба варианта подразумевают одно и то же: области, к которым "прикасается" агент, не всегда находятся под вашим контролем.

Граница между поиском с использованием ИИ и агентным поиском также заслуживает уточнения, поскольку эти термины часто используются взаимозаменяемо. Поиск с использованием ИИ – это более широкая категория, это вся экосистема поиска, осуществляемого с помощью ИИ, от обзоров Google AI до ответов ChatGPT и ответов в режиме ИИ Google. Агентный поиск – это подмножество, где ИИ не просто составляет ответы. Он проводит исследования, принимает решения и может действовать. Именно уровень действий делает поиск агентным, а не само использование ИИ.

Как выглядит агентный поиск на практике

Объем работы, выполняемой агентами, зависит от того, что просит пользователь. Четыре уровня, описанные ниже, варьируются от простейшего поведения агента (одноразовый письменный ответ) до наиболее сложного (делегированные транзакции), и чем ниже вы опускаетесь по списку, тем больше результат для вашего бренда зависит от источников, которые вы не контролируете.

Чтобы сделать спектр более наглядным, рассмотрим один сценарий на четырех уровнях: небольшая команда изучает программное обеспечение для управления проектами для удаленной инженерной команды из десяти человек.

Уровень 1: составленный ответ

Пользователь спрашивает ChatGPT: «Какое программное обеспечение для управления проектами лучше всего подходит для удаленной инженерной команды из десяти человек?».

Агент осуществляет поиск в интернете, читает сравнительные статьи, извлекает данные о ценах и характеристиках из платформ отзывов и формирует рекомендацию в одном ответе. Это наиболее распространенная сегодня форма поведения ИИ при поиске.

Технически это агентный подход (ИИ выбирает, что получать и что включать в запрос), но цикл короткий. Пользователь читает ответ и решает, что делать дальше.

Что проверяется на этом уровне:

Доступен ли ваш сайт для индексации системой искусственного интеллекта.
Независимо от того, описывает ли ваша страница товара возможности в формате обычного HTML.
Появится ли ваш бренд в сравнительном контенте, который использует ИИ.

Если ваш товар никогда не попадает в число потенциальных кандидатов, всё остальное не имеет значения. Это также та часть спектра, где заканчивается 95% онлайн-советов по оптимизации с помощью ИИ. Мы же идем дальше.

Уровень 2: сравнение по нескольким источникам

Пользователь обращается к Google AI Mode: «Сравните эти три инструмента управления проектами для удаленной команды из десяти инженеров. Бюджет менее 200 долларов в месяц, интеграция с GitHub и Slack, поддержка планирования спринтов».

Теперь агент сопоставляет вашу страницу с ценами с платформами отзывов, каталогами интеграций и контентом сравнения функций. Он оценивает вас по сравнению с названными конкурентами, используя информацию из источников, которые вы не контролируете. Критерии пользователя четко определены, а это значит, что агент фильтрует данные по ним на каждом этапе получения информации.

Что проверяется на этом уровне:

Независимо от того, представлены ли ваши цены в машиночитаемом HTML-формате или скрыты в PDF-файлах и виджетах, генерируемых с помощью JavaScript.
Проверка, соответствуют ли ваши заявления об интеграции информации, указанной в каталогах интеграции.
Подтверждает ли контент сторонних отзывов вашу позицию. Несоответствие здесь является причиной неудачи.

Если на вашей главной странице указано «от 99 долларов за пользователя», а в сравнительной статье шестимесячной давности говорится «79 долларов за пользователя», агенту приходится выбирать один из вариантов. Обычно он выбирает более свежий независимый источник. Иными словами: статья стороннего источника, о существовании которой вы забыли, сейчас редактирует вашу страницу с ценами.

Уровень 3: делегированные исследования

Пользователь обращается к Perplexity с включенным углубленным поиском: «Изучите пять лучших инструментов управления проектами для удаленной инженерной команды из десяти человек. Оцените каждый по цене, функциональности, глубине интеграции и отзывам. Сформулируйте рекомендацию с обоснованием».

Это многошаговый шаблон SAGE в производственной среде. Агент выполняет несколько циклов поиска, посещая десятки источников и синтезируя данные из них. Это может занять от трех до пяти минут. Результатом является структурированное сравнение, а не абзац текста.

Теперь агентские платформы включают в себя это поведение, в том числе режимы углубленного исследования в ChatGPT, Gemini и Google AI Mode, а также специализированные браузеры для агентов, такие как Comet от Perplexity.

Что проверяется на этом уровне:

Подтверждают ли независимые источники вашу позицию последовательно.

Агент делает то же, что раньше делал специалист по закупкам, только за пять минут вместо пяти дней, и не давая вам возможности уточнить или исправить ситуацию. Платформы для отзывов, сравнительный контент, статьи экспертов и обсуждения в сообществе – все это становится фактором, влияющим на принятие решения.

Побеждает бренд, чья история наиболее последовательна во всех источниках. Проигрывает бренд с наиболее противоречивой или устаревшей историей. Большая часть факторов, определяющих исход, находится за пределами вашего собственного сайта.

Уровень 4: делегированные действия

Пользователь обращается к агенту: «Зарегистрируйте меня для бесплатной пробной версии рекомендуемого инструмента, настройте его для команды из десяти инженеров и добавьте интеграцию с GitHub и Slack».

Агент больше не рекомендует. Он действует. Он проходит через процесс регистрации, заполняет форму, завершает процедуру подтверждения OAuth и настраивает интеграции.

Пользователь вводит данные кредитной карты или подтверждение на заключительном этапе (в большинстве современных реализаций), но все остальное происходит внутри агента. Режим работы с агентами в ChatGPT и агентные витрины Shopify уже работают на этом уровне для решения узкоспециализированных задач. Инфраструктура для полностью автономных транзакций создается с помощью таких протоколов, как Universal Commerce Protocol от Google, Trusted Agent Protocol от Visa и Agent Pay от Mastercard.

Что проверяется на этом уровне:

Сможет ли агент фактически завершить сделку с вашим брендом.

Если ваша форма регистрации не работает из-за JavaScript, агент переходит к следующему варианту. Если ваш процесс OAuth требует капчи, агент останавливается. Если страница с ценами не совпадает со страницей оформления заказа, агент отмечает несоответствие и приостанавливает работу.

На 4-м уровне побеждает тот бренд, который наиболее функционален в операционном плане, а не тот, который наиболее активно продвигается на рынке. Это создаст дискомфорт для многих команд.

Как агентский поиск меняет подход к выбору брендов

Поиск с использованием искусственного интеллекта, основанный на составленных ответах, уже изменил то, на кого ссылаются и к кому переходят по ссылкам. Агентный поиск меняет нечто более структурное: кто вообще попадает в набор кандидатов и как этот набор определяется.

С моей точки зрения, в процессе выбора брендов меняются четыре вещи, и большинство команд к ним не готовятся:

1. Агент подтверждает информацию, прежде чем принять решение

Агент, проводящий многоэтапное исследование (4,9 этапа поиска, измеренные и упомянутые ранее в статье SAGE), читает вашу домашнюю страницу, ваш профиль в Google Play, сравнительную статью из отраслевого издания и, вероятно, одну-две ветки обсуждений на Reddit. Затем он выбирает ту версию вашего бренда, которая пользуется наибольшим согласием среди них.

Если ваша собственная позиция совпадает с позицией третьих лиц, вы выигрываете. Если на вашей главной странице говорится одно, а в статьях третьих лиц – другое, вы проигрываете, даже если оба описания технически верны. Ваша история теперь определяется консенсусом, и этот консенсус формируется из источников, которые вы не контролируете.

2. В результате отображается краткий список, а не результаты поиска

Обзоры ИИ по-прежнему перенаправляют пользователей на страницы, позволяя им выбирать. Агент, делегирующий поиск, этого не делает. Он возвращает ранжированную рекомендацию с обоснованием, обычно от трех до пяти вариантов в порядке убывания, с указанием степени уверенности агента в каждом из них.

И вот что большинство маркетологов недооценивают: пользователи, как правило, принимают такой порядок результатов. Они не переранжируют результаты работы агента, а просматривают три лучших варианта. Если вы не входите в тройку лучших, клик не происходит, и нет второго шанса появиться в связанном запросе. Вы выпали из списка рассматриваемых вариантов еще до того, как пользователь что-либо увидел.

3. Конкурентная оценка проводится в частном порядке

В составленных ответах указываются источники. Агенты на ходу создают внутренние критерии оценки («оценивают каждый параметр по цене, соответствию функционалу, глубине интеграции, тональности отзывов») и сравнивают вас с указанными конкурентами, используя эти критерии.

Вы никогда не увидите рубрику. Вы никогда не увидите результаты. У вас нет Google Search Console для этого, и инстинкт SEO-специалиста, позволяющий диагностировать убыток и исправить страницу, здесь не работает, потому что нет журнала, в котором указано, какое решение принял агент и почему.

4. Рабочие поверхности стали поверхностями, на которых размещается логотип бренда

Искусственному интеллекту, генерирующему составные ответы, все равно, работает ли ваша форма регистрации. А вот агенту делегированных действий (уровень 4 в спектре выше, работающему на инфраструктуре, такой как MCP, UCP и протокол доверенных агентов, о котором будет рассказано позже) это важно.

Если ваша форма требует взаимодействия, которое агент не может завершить, если в вашем процессе OAuth используется капча, если страница с ценами противоречит странице оформления заказа, агент прерывает транзакцию и переходит к следующему варианту. Теперь оформление заказа – это не просто площадка для конверсии, а инструмент повышения узнаваемости бренда. И никто из вашей команды по конверсии об этом не уведомлен.

Если сложить эти четыре фактора, то закономерность становится очевидной: при агентном поиске вас выбирают не пользователи, читающие ваш контент. Вас выбирает агент, который одновременно читает контент всех пользователей, оценивает его по критериям, которые вы не видите, и рекомендует тот бренд, который выглядит наиболее гармонично на доступных ему платформах.

На что обращают внимание агенты искусственного интеллекта при оценке брендов?

На каждом уровне агентского спектра ИИ-агент должен выполнять четыре задачи, связанные с вашим брендом: найти вас, понять вас, подтвердить вашу значимость и (все чаще) действовать в соответствии с вашими потребностями. Каждая задача проверяет разные аспекты вашего бренда, и за ее решение отвечает отдельная команда.

Я называю это структурой FACT: Найти, Проанализировать, Подтвердить, Спровоцировать. Это не аббревиатура, которую нужно запоминать. Это диагностический инструмент для определения того, где вы подвержены риску.

Слой ФАКТОВ	Что именно проверяет агент	Где происходит работа	Вопрос, который следует задать
Поиск	Сможет ли агент обнаружить и проиндексировать ваш контент?	Техническая SEO-оптимизация, структурированные данные, списки разрешенных сайтов для веб-краулеров с использованием ИИ.	Если бы агент искал информацию о том, чем мы занимаемся, попал бы наш контент в список потенциальных кандидатов?
Анализ	Сможет ли агент составить целостное представление о вашем предложении?	Страницы товаров, ясность сущностей, машиночитаемые цены и характеристики.	Если бы агент сравнил нас с двумя конкурентами, насколько точно это отражало бы нашу позицию?
Подтверждение	Проверьте, подтверждают ли независимые источники вашу позицию.	Платформы для обзоров, сравнительный контент, PR, присутствие в сообществе.	Если бы агент проверил информацию в сторонних источниках, согласился бы он с тем, как мы себя описываем?
Выполнение	Сможет ли агент выполнить задачу, соответствующую вашему бренду?	Формы, процесс оформления заказа, OAuth, готовность к MCP/UCP, машиночитаемая доступность.	Если бы агент попытался предпринять какие-либо действия в отношении нашего бизнеса, имел бы он на это право?

Каждый слой соответствует разному вопросу, разному ответственному лицу и разному типу отказа.

Поиск: техническая доступность для веб-краулеров на основе ИИ

Слой поиска дает сбой, когда поисковые роботы с искусственным интеллектом не могут получить доступ к вашему контенту или обработать его. Наиболее распространенные причины – контент, отображаемый с помощью JavaScript без резервного варианта на стороне сервера, блокировка пользовательских агентов ИИ в Robots.txt (GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, Google-Extended), а также отсутствие или неправильная настройка структурированных данных.

Решение носит технический характер: рендеринг контента на стороне сервера, явное разрешение использования ИИ-агентов и предоставление чистой микроразметки Schema. Все это не является новыми рекомендациями по SEO. Это тот же контрольный список, применяемый к более широкому кругу поисковых роботов.

Анализ: извлекаемое, связное содержимое

Слой анализа дает сбой, если ваши цены, характеристики и позиционирование не могут быть извлечены из обычного HTML-кода или противоречат другому контенту на вашем собственном сайте.

Если на главной странице вы позиционируете себя как «корпоративная платформа для X», а на странице с ценами – как «программное обеспечение для самостоятельного использования для Y», оператору приходится выбирать один из вариантов. Страницы, получившие высокие оценки по этому показателю, простым языком указывают, для кого предназначен продукт, перечисляют функции в виде машиночитаемых маркированных списков или таблиц и указывают цены в формате HTML (а не в виде виджета JavaScript или формы «связаться с отделом продаж», если только эта форма не является самим предложением).

Здесь же вступает в действие исследование закономерностей цитирования. Исследование Princeton GEO-Bench показало, что добавление количественных статистических данных в контент повысило показатели цитирования магистерских работ до 41%, в то время как перенасыщение ключевыми словами показало результаты ниже базового уровня.

Главный вывод для уровня «анализ» заключается в том, что наиболее вероятно точное извлечение агентом контента, содержащего именованные числа, даты и источники. Пишите именно так на страницах, которые вы контролируете.

Подтверждение: проверка третьей стороной

Уровень подтверждения информации – это тот уровень, в который большинство брендов вкладывают недостаточно средств, потому что он находится под их наименьшим контролем. Агенты занимаются подтверждением. Они читают ваш сайт, затем читают, что о вас говорят другие, а затем выбирают версию истории, получившую наибольшую поддержку из разных источников.

Если в пяти сравнительных статьях вас описывают как «дорогой, но влиятельный», а ваше собственное позиционирование – как «доступное и простое», агент склонится к использованию стороннего подхода, особенно если статьи более новые, чем тексты на вашем сайте.

Выполнение: оперативная готовность к делегированию

Уровень триггеров – самый новый и наиболее значимый в масштабах предприятия. Он проверяет, может ли агент вообще совершить транзакцию с вашим брендом. Если ваша форма регистрации скрыта за капчей, оформление заказа требует действий, которые агент не может выполнить, или процесс бронирования полностью отображается на JavaScript, агент пропустит вас и перейдет к следующему варианту.

Инфраструктура для транзакций с участием агентов создается прямо сейчас: протокол Model Context Protocol от Anthropic предоставляет агентам стандартизированный способ вызова ваших инструментов, протокол Universal Commerce Protocol от Google – стандартизированный способ завершения покупок, а протокол Visa Trusted Agent Protocol создает уровень проверки, подтверждающий, что агент действует от имени реального авторизованного пользователя.

Сегодня большинство брендов находятся на 1-м или 2-м уровне взаимодействия с агентами. Уровень запуска – это тот уровень, с которого большинство команд еще не начали работу. Кроме того, это уровень с самым длительным сроком внедрения, поэтому стоит начать прямо сейчас.

Что делать дальше: пятиэтапный аудит

Когда я провожу аудит бренда, я делаю это примерно за один день, и ни один из этапов, выполняемых вручную, не требует инструментов, которых у вас еще нет. Если у вас есть доступ к пакету инструментов Similarweb AI Search Intelligence, четыре из пяти этапов выполняются в масштабе и непрерывно, а не как разовая проверка.

Шаг 1: Проверьте слой поиска

Откройте ChatGPT, Perplexity, Google AI Mode и Gemini в четырех вкладках. Выберите три запроса, которые ваши клиенты действительно хотели бы задать (не ваши идеальные запросы, а реальные). Проведите их на каждой платформе. Есть ли ваш бренд в ответе?

В противном случае, у вас проблема с поиском. Проверьте файл robots.txt на наличие блоков пользовательских агентов ИИ, проверьте структурированные данные и убедитесь, что краулеры ИИ действительно могут получить доступ к вашим ключевым страницам.

Чтобы непрерывно обрабатывать сотни запросов, а не только один за раз, функция AI Brand Visibility от Similarweb отслеживает присутствие вашего бренда в четырех основных поисковых системах по регулярному расписанию.

Шаг 2: Проверьте слой анализа

Задайте тем же четырем платформам вопрос: «Сравните [ваш бренд] с [конкурентом]». Внимательно изучите результат. Соответствует ли ваша ценовая политика вашим ожиданиям? Правильно ли описаны ваши характеристики? Соответствует ли ваше позиционирование желаемому результату?

Ошибка агента – это следствие сбоя слоя анализа. Исправьте источник неверной информации, а не просто сводку агента.

Шаг 3: Проверьте подтверждающий слой

Посмотрите, на какие источники ссылаются поисковые системы ИИ, когда обсуждают вашу категорию. Если в вашей категории есть статья «лучшие инструменты [категории]», которая хорошо ранжируется в Google и цитируется ChatGPT и Perplexity, а вас в ней нет, это подтверждает наличие пробела. Решение не в том, чтобы написать статью «лучшие что-то там...» на своем сайте, а решение в том, чтобы попасть в статью стороннего источника. Заслужите место в рейтинге.

Шаг 4: Проверьте слой триггера

Постарайтесь завершить наиболее приоритетный путь конверсии, используя агент автоматизации браузера или ручное тестирование, имитирующее поведение агента.

Можно ли заполнить форму программным способом?
Работает ли протокол OAuth без проверки CAPTCHA человеком?
Цены при оформлении заказа совпадают с ценами на странице товара?

Задокументируйте каждое место, где происходит сбой. Это и есть ваши исправления на уровне триггеров.

Для быстрой автоматизированной оценки базовых показателей можно использовать бесплатный инструмент Cloudflare Is It Agent Ready, который оценивает ваш сайт по таким параметрам, как обнаружение агентами, доступность контента, контроль доступа ботов и возможности транзакций, такие как поддержка MCP и OAuth. Для более глубокого тестирования практичными вариантами являются фреймворки автоматизации браузера, такие как Playwright, или библиотеки для работы с браузерами на основе LLM, такие как Browser Use и Computer Use от Anthropic, – все они требуют самостоятельного написания скриптов.

Шаг 5: Измеряйте долю голосов, а не количество посещений

Настройте базовый показатель доли упоминаний вашего ИИ (или доли упоминаний бренда) по запросам, важным для вашего бизнеса. Отслеживайте его ежемесячно. Важный показатель – это не рост реферального трафика от ИИ, а рост вашей доли упоминаний в релевантных ответах ИИ. Вот как инструмент соотносится с каждым уровнем:

Уровень 1 (Поиск): Панель мониторинга Similarweb AI Brand Visibility показывает долю упоминаний на уровне бренда и категории с течением времени, измеряя, попадает ли ваш бренд вообще в ответы ИИ. AI Traffic Tracker показывает соответствующий реферальный трафик, являющийся сигналом успешности Find-layer. Вместе эти два показателя позволяют определить, получают ли вы рекомендации и приводят ли эти рекомендации к посещениям.
Уровень 2 (Анализ): Анализ настроений с помощью ИИ от Similarweb указывает на вопросы и темы, в которых ваш бренд представлен неверно, анализ вопросов с помощью ИИ показывает фактический текст ответа, чтобы вы могли увидеть, что не так, а структура CLEAR для борьбы с дезинформацией, распространяемой ИИ, поможет вам исправить ситуацию.
Уровень 3 (Подтверждение): Инструмент анализа цитирований в составе пакета AI Brand Visibility показывает, какие сторонние URL-адреса используют поисковые системы ИИ при описании вашей категории, выявляя сравнительные статьи, сайты с обзорами и сообщества, необходимые для достижения высоких позиций в поисковой выдаче.
Уровень 4 (Триггер): В настоящее время доступны инструменты автоматизации Cloudflare и браузера, упомянутые в шаге 4.

Аудит покажет, какой слой является вашим самым слабым звеном. Порядок исправления – это порядок тестирования агентом: поиск, затем анализ, затем подтверждение, затем запуск. Нет смысла оптимизировать делегированные действия, если вы не входите в набор кандидатов.

Вывод: воронка теперь находится внутри ИИ

Воронка продаж не сломалась. Она просто переместилась. Поиск, оценка и отбор кандидатов, которые раньше происходили за несколько посещений вашего сайта, теперь осуществляются с помощью ИИ-агента за один сеанс. Пользователь появляется в конце, чтобы подтвердить или скорректировать решение агента.

Либо вы попали в шорт-лист, либо нет.

Это проблема измерения и проблема соответствия требованиям, а не проблема содержания.

Что касается измерения: если вы оцениваете эффективность поиска с помощью ИИ, используя реферальный трафик, вы измеряете небольшую утечку пользователей, которые случайно перешли по ссылке, а не фактический поток пользователей, получивших ответ внутри ИИ. Доля упоминаний бренда, доля цитирований и тональность ответов ИИ являются опережающими индикаторами. Посещения – это отстающие и всё более шумные показатели.

Что касается соответствия стандартам: поиск с использованием агентов работает на основе множества новых стандартов (llms.txt, согласование контента Markdown, MCP, потоки OAuth, схема, читаемая агентом), и большинство сайтов сегодня используют лишь немногие из них, если вообще используют. Внедрите их сейчас, и вы окажетесь на шаг впереди. Подождите, и ваш сайт просто не будет работать с агентами, которые уже используют ваши клиенты.

Это проблема не столько в формировании имиджа бренда, сколько в его внешнем виде. Агент читает ваш сайт, отзывы, сравнительные статьи и транзакционную инфраструктуру. В результате агент формирует тот образ вашего бренда, который он создает на основе всех этих источников. Несогласованность – это причина сбоя. Последовательность – это защита от конкуренции.

Бренды, которые сейчас инвестируют в поисковую оптимизацию на всех этапах – от поиска и анализа до подтверждения и запуска поисковых запросов, – к тому времени, когда рынок догонит конкурентов, получат значительное конкурентное преимущество.

Часто задаваемые вопросы

Что такое агентный поиск?

Агентный поиск – это искусственный интеллект, который извлекает, оценивает информацию и действует на её основе от имени пользователей. Агент разбивает цель на этапы, собирает информацию из различных источников, сравнивает варианты и может предпринять такие действия, как бронирование или покупка, прежде чем человек примет окончательное решение.

Чем агентный поиск отличается от поиска с использованием искусственного интеллекта?

Поиск с использованием ИИ – это более широкая категория, включающая любой поиск, осуществляемый с помощью ИИ, от обзоров Google AI до ответов ChatGPT. Агентный поиск – это подмножество, в котором ИИ не просто составляет ответ, а проводит исследования по различным источникам, оценивает варианты по критериям и может предпринимать действия. Весь агентный поиск – это поиск с использованием ИИ. Не весь поиск с использованием ИИ является агентным.

Как работает агентный поиск?

Система агентного поиска разбивает цель пользователя на подзадачи, запрашивает информацию из нескольких источников в режиме реального времени, сопоставляет полученные данные, оценивает варианты по критериям и либо возвращает синтезированный ответ, либо выполняет действие. Исследование Google SAGE (январь 2026 г.) показало, что агенты в среднем выполняют 4,9 шага поиска на один запрос, при этом сложные задачи требуют до семи отдельных операций поиска.

Какие существуют примеры активного поиска?

Сегодня наиболее распространенными примерами являются режимы углубленного исследования в ChatGPT, Gemini и Perplexity, которые запускают многоэтапные циклы исследования по десяткам источников. Браузер Comet в Perplexity, агентский режим ChatGPT и агентские возможности Google AI Mode расширяют это до делегированных действий: регистрации на пробные версии, сравнения поставщиков или завершения транзакций от имени пользователя.

Является ли агентный поиск тем же самым, что и RAG?

Нет. Генерация с расширенным поиском (RAG) извлекает информацию из предварительно созданного индекса документов, загруженных в определенный момент времени. Агентный поиск запрашивает информацию из работающего веб-пространства в момент рассуждения и читает страницы в том виде, в котором они существуют в данный момент. Агенты искусственного интеллекта в производственной среде часто используют как RAG для стабильных внутренних документов, так и агентный поиск для контента из открытого веб-пространства, а также сигналы в реальном времени, такие как текущие цены или доступность.

Что означает агентный поиск для SEO?

Основы SEO становятся все важнее, а не наоборот. Авторитетность, структурированный контент, ясность сущностей и техническая корректность – вот что используют агенты ИИ для поиска, понимания и проверки брендов. Меняется лишь акцент: теперь брендам необходимо быть машиночитаемыми в сторонних источниках, а не только на собственном сайте, поскольку агенты проверяют информацию из разных источников, прежде чем давать рекомендации.

Что такое агентная поисковая оптимизация?

Поисковая оптимизация с помощью агентов – это практика обеспечения доступности, возможности анализа, подтверждения и принятия решений для вашего бренда агентами, использующими искусственный интеллект. Она расширяет традиционную SEO и GEO, охватывая весь набор инструментов, с которыми работает агент: ваш сайт, отзывы третьих сторон, сравнительный контент и транзакционную инфраструктуру, поскольку агенты оценивают все эти элементы, прежде чем дать рекомендацию.

Как оптимизировать мой бренд для поисковых систем?

Проведите аудит FACT. Проверьте, могут ли агенты ИИ находить ваш контент, анализировать ваше предложение, подтверждать ваше позиционирование с помощью сторонних источников и инициировать действия в отношении вашего бренда через транзакционную инфраструктуру. Исправьте уровни в правильном порядке. Затем измеряйте долю упоминаний бренда в ответах ИИ, а не реферальный трафик, чтобы отслеживать прогресс.

Автор материала Лимор Баренхольц (Limor Barenholtz), оригинал статьи на сайте Similarweb