Ещё недавно интернет работал по очень простой схеме.. Вы хотели узнать:

Почему самолёт оставляет белый след?

Открывали Google или Яндекс, вводили несколько слов и получали десять ссылок. Потом открывали одну, закрывали из-за рекламы, открывали вторую, обнаруживали статью на 14 тысяч знаков про историю авиации, проматывали до нужного абзаца и наконец находили ответ.

Теперь можно написать:

Почему за самолётом остаётся белый след и почему иногда он быстро исчезает?

И нейросеть сама прочитает несколько источников, соберёт объяснение и выдаст его непосредственно в поиске.

Неудивительно, что появился вопрос:

а зачем тогда вообще нужны Google и Яндекс?

Забавно другое. Судя по тому, что происходит прямо сейчас, нейросети скорее не убивают поисковые системы.

Они залезают внутрь них и постепенно меняют само понятие поиска.

Старый поиск вообще не отвечал на вопросы

Он находил документы.

Это важное различие.

Когда мы спрашивали Google:

какой аккумулятор поставить на автомобиль,

поисковик не обязан был знать ответ. Его работа заключалась в другом: понять запрос, найти страницы, которые могут быть полезны, оценить их качество и расположить ссылки примерно в правильном порядке.

Дальше начиналась человеческая работа.

Открыть сайт.

Прочитать.

Сравнить.

Вернуться.

Открыть другой.

Сделать вывод.

Поиск был скорее очень хорошим библиотекарем:

Вот пять книг по вашей теме. Разбирайтесь.

Современный AI-поиск пытается стать библиотекарем, который сначала прочитал книги сам, а потом говорит:

Я посмотрел. В двух словах ситуация такая.

И уже после этого показывает, откуда взял информацию.

Для пользователя разница огромная.

Google уже фактически перестраивает Search именно в эту сторону

AI Overviews — нейросетевые сводки прямо над обычной поисковой выдачей — Google начала массово разворачивать в 2024 году. Весной 2025-го компания говорила уже более чем о миллиарде пользователей функции, а к июню 2026 года заявила более 2,5 миллиарда ежемесячных пользователей AI Overviews.

Но AI Overview всё-таки остаётся надстройкой над привычным Google.

Гораздо интереснее AI Mode.

Там человек уже может сформулировать длинный вопрос обычным языком, получить собранный ответ, уточнить детали, продолжить разговор и попросить поисковик исследовать тему глубже. К маю 2026 года Google сообщала более чем о миллиарде ежемесячных пользователей AI Mode, причём число запросов там, по данным самой компании, удваивалось каждый квартал.

Это уже очень мало похоже на классические:

десять синих ссылок.

Причём Google не прячет направление движения

На I/O 2026 компания назвала обновление поисковой строки крупнейшим за более чем 25 лет.

Теперь Search постепенно принимает не только короткие запросы, но и изображения, файлы, видео, вкладки браузера. Можно перейти от обычной выдачи к AI Overview, а затем продолжить тот же вопрос в разговорном режиме.

По сути Google превращает поисковик в смесь:

поисковой системы + чат-бота + исследовательского агента.

Самое интересное, что компания при этом вовсе не говорит:

забудьте про сайты.

Наоборот, в 2026 году Google отдельно начала усиливать отображение ссылок внутри AI-ответов, добавлять оригинальные материалы, рекомендованные источники и механики вроде Preferred Sources.

Потому что без сайтов возникает небольшая проблема.

Нейросети становится нечего искать.

Яндекс идёт почти по той же дороге

В апреле 2026 года Яндекс объединил в одном интерфейсе традиционную выдачу и диалог с Алисой AI.

Человек может искать привычным способом — сайты, картинки и другие результаты — либо продолжить запрос как разговор с нейросетью. Причём поисковая строка теперь рассчитана и на обычные короткие запросы, и на длинные задания естественным языком.

Алиса AI при поисковом ответе анализирует релевантные страницы, формирует из них структурированный ответ и показывает использованные источники. Сам Яндекс отдельно предупреждает, что нейросеть может ошибаться, поэтому информацию можно проверить непосредственно по указанным страницам.

То есть две крупнейшие поисковые системы наших рынков практически одновременно пришли к одному выводу:

пользователь больше не всегда хочет список документов. Иногда он хочет сразу вывод.

И это намного важнее вопроса, победит ChatGPT Google или нет.

Потому что ChatGPT тоже постепенно превращался в поиск

Первые большие языковые модели имели довольно неприятное ограничение.

Они знали только то, что находилось в обучающих данных.

Спросите:

что произошло сегодня утром?

И модель могла либо честно признаться, что не знает, либо начать очень убедительно сочинять новости из параллельной вселенной.

Поэтому практически все серьёзные AI-ассистенты пришли к поиску в интернете.

Нейросети потребовались:

свежие данные;

первичные источники;

цены;

новости;

документы;

расписания;

информация, появившаяся после обучения модели.

Получается забавная ситуация.

Поисковые системы превращаются в нейросети.

Нейросети превращаются в поисковые системы.

И где-то посередине они, похоже, встретятся.

Но сам поиск никуда не исчезает

Допустим, я спрашиваю:

Кто такой Константин Рокоссовский?

Нейросеть действительно может собрать ответ.

Но чтобы ответить:

сколько сейчас стоит билет Москва — Владивосток на 17 сентября,

нужна актуальная информация.

Чтобы найти:

официальный сайт налоговой,

мне вообще не нужен длинный AI-ответ.

Чтобы заказать пиццу рядом:

нужны рестораны;

география;

часы работы;

цены;

отзывы;

доставка.

Чтобы узнать:

почему перестал запускаться Docker-контейнер после конкретной ошибки,

может понадобиться свежая документация и обсуждение проблемы.

Поэтому слово «поиск» включает слишком разные задачи, чтобы одна языковая модель просто заменила их все.

Есть как минимум четыре разных поиска

Первый — навигационный.

Сбербанк.

Госуслуги.

Википедия.

Человек уже знает, куда хочет попасть.

Здесь AI практически не нужен.

Второй — фактический.

высота Эвереста.

год Бородинского сражения.

сколько литров в кубометре.

Такой запрос нейросеть способна закрыть прямо на странице.

Третий — исследовательский.

Почему Римская империя разделилась?

Какой ноутбук лучше взять для монтажа до 150 тысяч?

Какие есть способы утеплить старый кирпичный дом?

Здесь AI особенно силён, потому что способен собрать информацию из нескольких документов и организовать её.

И четвёртый — транзакционный.

Купить iPhone.

Забронировать гостиницу.

Найти шиномонтаж рядом.

Тут за текстовым ответом должно последовать действие.

И вот именно четвёртая категория может в итоге изменить поиск сильнее всех остальных.

Потому что следующий поисковик будет не только находить. Он будет делать

Представим запрос:

Найди гостиницу в Казани на 12–15 октября рядом с центром, рейтинг не ниже 8,5, парковка обязательна, до 12 тысяч за ночь.

Старый поиск:

Вот Booking. Вот Яндекс Путешествия. Вот ещё несколько сайтов.

Современный AI-поиск:

Нашёл четыре подходящих варианта, вот различия.

Следующий уровень:

Первый нормальный. Забронируй.

И поисковик превращается уже не в систему получения информации, а в агента.

Google в 2026 году как раз начала интегрировать в Search агентные возможности, чтобы система могла не только исследовать информацию, но и помогать выполнять отдельные действия.

Вот это гораздо серьёзнее обычной нейросводки над ссылками.

Но у AI-поиска есть одна фундаментальная проблема

Он очень удобный.

Иногда слишком удобный.

Раньше пользователь задавал вопрос, видел сайт и переходил туда.

Теперь поисковик сам прочитал сайт за пользователя.

Автор написал статью.

Редакция заплатила журналисту.

Сайт оплатил сервер.

Фотограф сделал фотографии.

Исследователь собрал данные.

Поисковик взял информацию, пересказал её сверху и сообщил:

если интересно, вон там маленькая ссылка на источник.

Пользователь:

Спасибо, мне уже всё понятно.

И никуда не пошёл.

Для человека прекрасно.

Для сайтов появляется довольно неприятный вопрос:

А зачем нам тогда вообще публиковать материал?

И первые цифры уже показывают проблему

Pew Research Center изучил почти 69 тысяч поисковых запросов американских пользователей Google весной 2025 года.

Когда AI-сводки не было, пользователи переходили на обычные результаты примерно в 15% посещений поисковой страницы.

Когда появлялся AI Overview — только примерно в 8%.

А непосредственно по ссылкам, указанным внутри нейросводки, переходили примерно в 1% случаев.

Разница почти двукратная.

Причём люди после AI Overview чаще вообще завершали просмотр: 26% против 16% на страницах без нейросводки.

То есть AI действительно делает именно то, ради чего его создавали:

закрывает вопрос без дополнительного перехода.

Пользователю хорошо.

Издателю — уже как посмотреть.

Для интернета возникает очень странная экономика

Представим сайт, который зарабатывает рекламой.

Чтобы написать хорошую статью, нужны деньги.

Деньги появляются, когда читатель пришёл на сайт.

Но поисковик прочитал статью сам и показал читателю готовое резюме.

Трафика меньше.

Доходов меньше.

Редакция сокращает расходы.

Качественных материалов становится меньше.

А нейросети всё ещё нужны качественные материалы, чтобы отвечать на новые вопросы.

Получается потенциально неприятный цикл:

AI питается открытым интернетом → снижает количество переходов в открытый интернет → экономике создания открытого контента становится хуже.

Google прекрасно понимает эту проблему. Поэтому компания в 2026 году отдельно стала добавлять в Search новые инструменты для издателей и подчёркивать ссылки, оригинальные источники и качественный контент.

Решит ли это проблему — пока совсем не очевидно.

Для сайтов меняется сам смысл SEO

Раньше логика была сравнительно простой.

Нужно попасть:

в топ Google.

Или:

в топ Яндекса.

Первое место приносит клики.

Теперь можно оказаться источником великолепного AI-ответа…

…и получить довольно мало посетителей.

Значит, появляется ещё одна задача:

не просто ранжироваться, а становиться источником, которому нейросеть доверяет и который пользователь захочет открыть после ответа.

Это уже начинает менять контент.

Бессмысленная статья:

«Что такое холодильник? Холодильник — это устройство, которое…»

раньше могла собирать поисковый трафик.

Теперь AI сам великолепно ответит на такой вопрос.

Зачем идти на сайт?

Сайту нужно дать то, чего нет в пересказе

Собственный эксперимент.

Личный опыт.

Оригинальные фотографии.

Новые данные.

Исследование.

Мнение человека, которого интересно читать.

Практический кейс.

Инструмент.

Калькулятор.

Сообщество.

То есть парадоксальным образом AI-поиск может сделать обычный SEO-текст значительно менее ценным, а настоящий авторский материал — наоборот, более важным.

Google сама в 2026 году начала сильнее выделять original content и firsthand perspectives — первичные материалы и непосредственный опыт авторов — внутри AI Search.

Для меня это вообще один из самых интересных эффектов нынешней перестройки.

Нейросети умеют очень хорошо делать средний пересказ интернета.

Поэтому соревноваться с ними в среднем пересказе становится бессмысленно.

Например, запрос «как выбрать робот-пылесос»

Нейросеть отлично соберёт:

смотрите на мощность всасывания, навигацию, высоту порогов, объём контейнера…

Это уже commodity — типовая информация.

А статья:

Я месяц гонял три робота по квартире с двумя котами и вот где каждый облажался

имеет другую ценность.

Модель может пересказать её.

Но первичный опыт находится именно у автора.

И пользователь вполне может захотеть посмотреть фотографии, подробности, сравнение и методику.

Получается, AI одновременно забирает часть трафика и повышает цену оригинальности.

Не самый плохой побочный эффект для интернета, забитого статьями:

10 причин пить воду. Причина №7 вас удивит.

У нейросети есть ещё одна слабость — уверенный ответ выглядит законченно

Обычный поиск показывает несколько источников.

Вы сразу видите:

один сайт говорит А;

другой Б;

третий вообще утверждает В.

Возникает здоровое подозрение:

похоже, вопрос спорный.

AI старается собрать всё в один гладкий текст.

И иногда этим создаёт иллюзию:

вот окончательный ответ.

Яндекс в собственной справке поэтому прямо предупреждает, что Алиса AI может давать неточности, и рекомендует проверять сведения по источникам.

Google тоже сохраняет ссылки внутри AI-ответов именно потому, что синтез не должен полностью заменять исходную информацию.

Особенно там, где речь идёт о медицине, деньгах, законах, истории с противоречивыми источниками или просто свежих событиях.

Хороший AI-поиск должен уметь не только отвечать, но и показывать неопределённость

Представим вопрос:

полезен ли кофе для сердца?

Плохой AI:

Да, кофе полезен.

Или:

Нет, кофе вреден.

Хороший поиск должен увидеть:

несколько исследований;

разные группы людей;

дозировки;

ограничения;

качество доказательств.

И ответить примерно:

данные в среднем указывают на такую картину, но есть вот эти исключения и вот первичные исследования.

То есть поисковая система становится не только интерфейсом к информации.

Ей приходится делать редакторскую работу.

Отбирать.

Сопоставлять.

Оценивать источники.

А это значительно сложнее, чем просто генерировать красивый абзац.

Здесь у Google и Яндекса есть огромное преимущество перед чистыми чат-ботами

Они десятилетиями учились ранжировать интернет.

Google знает:

какие сайты существуют;

как они связаны;

какие страницы свежие;

какие авторитетные;

что люди открывают;

что ищут потом;

где находится бизнес;

что продаётся;

какие существуют изображения, видео, карты и товары.

Яндекс имеет похожую огромную поисковую инфраструктуру плюс собственную экосистему сервисов.

LLM может очень хорошо написать ответ.

Но поиск источников — отдельная технология.

И поэтому предположение:

ChatGPT появился — Google конец

было слишком простым.

Google мог просто поставить Gemini внутрь Search.

Что он и сделал.

А у чистых AI-компаний есть другое преимущество

Они изначально строили продукт вокруг диалога.

Человек может спросить:

Объясни квантовую запутанность.

Потом:

проще.

Потом:

теперь на примере двух котов.

Потом:

а где аналогия ломается?

Для традиционного поискового интерфейса это долго было довольно чуждо.

Поэтому Google и Яндекс сейчас буквально заимствуют разговорную модель взаимодействия.

То есть конкуренты заставляют друг друга двигаться навстречу.

Поисковики становятся разговорными.

Чат-боты получают поиск.

И в результате пользователь выигрывает.

Возможно, мы вообще перестанем формулировать «поисковые запросы»

Люди старше определённого возраста обучились очень странному языку.

ремонт стиральной машины bosch ошибка e18 цена ставрополь

Нормальный человек другому человеку так не говорит.

Это язык Google.

Мы десятилетиями учились превращать вопрос в набор ключевых слов, потому что поисковой системе так было проще.

Теперь можно написать:

Bosch показывает E18. Фильтр я уже почистил, вода всё равно не сливается. Что ещё проверить самому перед вызовом мастера?

Вот это уже человеческий запрос.

Google говорит, что пользователи AI Mode действительно задают значительно более длинные и сложные вопросы, чем в обычном поиске. Ещё в 2025 году ранние запросы AI Mode были в два-три раза длиннее традиционных.

То есть меняется не только выдача.

Меняется язык, которым человек разговаривает с интернетом.

А дальше поиск станет персональным

Вот здесь становится одновременно удобно и немного страшновато.

Допустим, я спрашиваю:

Найди мне хороший ресторан на пятницу.

Обычный поиск знает:

рестораны рядом.

Персональный AI-поиск потенциально знает:

я не люблю суши;

жена любит грузинскую кухню;

прошлый ресторан мне не понравился из-за шума;

в пятницу у нас встреча заканчивается в 19:00;

машина будет возле офиса;

обычно мы тратим около 5 тысяч.

Результат становится намного лучше.

Google уже развивает Personal Intelligence и возможность использовать персональный контекст в AI Search.

Но тогда поиск перестаёт быть просто индексом интернета.

Он становится индексом интернета плюс моделью конкретного человека.

И вопросы приватности здесь очевидны без дополнительной помощи нейросети.

Следующий шаг — поиск вообще перестанет ждать вопроса

Телефон знает, что у вас завтра самолёт.

Видит прогноз:

снег.

Получает уведомление:

рейс перенесён.

Находит путь до аэропорта.

И сообщает:

Выезжать лучше на сорок минут раньше.

Вы ничего не искали.

Поисковая система сама обнаружила информационную потребность.

Это уже ближе к ассистенту, чем к Google образца 2005 года.

Именно поэтому граница между:

поиском;

AI-ассистентом;

агентом;

операционной системой

будет постепенно становиться всё менее понятной.

Но классические ссылки всё равно останутся

По очень простой причине.

Иногда мне нужен не ответ поисковика.

Мне нужен сам объект.

Официальный документ.

Научная статья.

Ресторан.

Видео.

Магазин.

Форум.

Автор.

Программа.

Человек не всегда приходит в интернет только за фактом.

Иногда он хочет исследовать.

Сравнивать.

Читать разные мнения.

Смотреть фотографии.

Общаться.

Поэтому web как набор сайтов никуда не исчезает.

Вопрос скорее в том, насколько часто поисковик будет выступать промежуточным слоем между человеком и этими сайтами.

И этот промежуточный слой становится всё толще

Раньше Google показывал:

сайт.

Потом:

сниппет сайта.

Потом появились:

карты;

погода;

калькулятор;

ответы;

карточки организаций;

товары;

видео;

knowledge panels.

AI Overview — просто следующий шаг в очень длинной истории.

Поисковики всегда старались решить задачу пользователя прямо в выдаче.

Нейросеть впервые позволила делать это практически для произвольного вопроса, а не только заранее подготовленного типа запроса.

Вот почему изменение выглядит таким большим.

Поэтому вопрос «заменят ли нейросети Google?» немного устарел

Если открыть Google сегодня, там уже нейросеть.

Если открыть Яндекс — там Алиса AI.

Если открыть современного AI-ассистента — там всё чаще есть веб-поиск.

Правильнее спросить:

что вообще будет называться поисковой системой через пять лет?

Скорее всего, это будет интерфейс, которому можно:

задать вопрос;

показать фотографию;

дать документ;

попросить сравнить;

найти свежую информацию;

проверить источники;

уточнить ответ;

а затем выполнить действие.

Список ссылок останется одним из инструментов.

Но перестанет быть самим поиском.

Для владельцев сайтов последствия куда серьёзнее

Потому что раньше существовал достаточно понятный обмен.

Сайт:

Я создаю хороший контент.

Google:

Я привожу тебе аудиторию.

Сайт:

Спасибо, я зарабатываю рекламой, подписками или продажами и создаю следующий материал.

AI-поиск нарушает баланс.

Он может использовать содержание страницы и удовлетворить пользователя раньше перехода.

Pew уже показал, что при AI-сводках количество переходов действительно заметно снижается.

Теперь поисковым компаниям предстоит придумать новую сделку с открытым интернетом.

Потому что если оригинальных источников станет меньше, качество AI-поиска тоже начнёт страдать.

Возможно, появится интернет для людей и интернет для агентов

Сейчас сайт в основном проектируется для человека.

Меню.

Кнопки.

Страница.

Баннеры.

В будущем значительную часть посещений могут совершать AI-агенты.

Им не нужен красивый шрифт.

Им нужна структурированная информация:

вот цена;

вот наличие;

вот условия;

вот источник;

вот способ заказать.

Тогда сайты начнут предоставлять одновременно два слоя.

Человеческий интерфейс.

И машинный интерфейс.

Мы уже видим начало этого через API, structured data и различные протоколы доступа инструментов к сервисам.

Следующий интернет вполне может состоять не только из страниц, которые люди читают, но и из данных, которыми машины договариваются между собой.

И SEO тогда тоже станет чем-то другим

Сегодня SEO отвечает:

Как сделать так, чтобы поисковик показал мою страницу?

Будущий вопрос:

Как сделать так, чтобы AI-система считала мой источник надёжным и использовала мои данные правильно?

Появились уже красивые аббревиатуры вроде GEO — Generative Engine Optimization.

Как обычно, индустрия маркетинга не может увидеть новую технологию и не придумать под неё трёхбуквенную услугу.

😁

Но за модным названием есть вполне реальная задача.

Если пользователь спрашивает нейросеть:

какие компании устанавливают отопление в Новосибирске?

бизнесу всё равно хочется оказаться среди рекомендаций.

Неважно, появляется рекомендация в десятке ссылок или внутри готового AI-ответа.

Механика меняется.

Экономическая мотивация остаётся.

Победит, скорее всего, не поисковик и не чат-бот

Победит система, которая лучше понимает намерение человека.

Иногда намерение:

дай быстрый факт.

Тогда ответ в одну строку.

Иногда:

хочу разобраться.

Тогда нормальное исследование со ссылками.

Иногда:

хочу купить.

Тогда товары и цены.

Иногда:

хочу попасть на конкретный сайт.

Не надо мешать.

Иногда:

сделай за меня.

Тогда подключается агент.

Хороший поиск будущего должен понять разницу и не заставлять пользователя выбирать отдельный режим для каждой операции.

А привычная поисковая строка, возможно, останется

Потому что она почти идеальна.

Один пустой прямоугольник.

Пиши что хочешь.

Google прожил с этим интерфейсом больше двадцати лет не случайно.

Просто раньше за строкой находился механизм:

найти документы.

Теперь за ней постепенно появляется:

понять, что человек хочет сделать, и выбрать способ помочь.

Иногда показать сайты.

Иногда написать ответ.

Иногда построить карту.

Иногда сравнить товары.

Иногда спросить уточнение.

А когда-нибудь, возможно, вообще сделать работу самостоятельно.

Поэтому Google и Яндекс, скорее всего, не исчезнут из-за нейросетей

Им действительно грозит серьёзная перестройка.

Некоторые привычные виды поискового трафика уже начинают сокращаться. Экономика издателей меняется. Роль ссылок становится другой, а AI-интерфейс занимает всё больше места между пользователем и исходным сайтом.

Но сама поисковая инфраструктура становится ещё важнее, потому что нейросети нужен свежий реальный мир.

Без поиска большая языковая модель знает вчерашний интернет.

Без нейросети поиск заставляет человека вручную перерабатывать слишком много найденной информации.

Вместе получается гораздо более сильная система.

Именно поэтому через несколько лет фраза:

Я погуглю

может сохраниться.

Только означать она будет совершенно другое.

Не:

найду несколько ссылок и почитаю.

А:

попрошу интернет разобраться в этом за меня.

И, пожалуй, именно тогда мы окончательно заметим, что поисковики никуда не исчезли.

Просто старые десять синих ссылок были не самим поиском.

Они оказались всего лишь его первой удачной версией.