Аргумент о рентабельности инвестиций против работы по обеспечению видимости ИИ предполагает наличие механизма маршрутизации, который никогда не был частью проекта.

Поисковые системы были созданы для того, чтобы делать несколько вещей одновременно: ранжировать поле вариантов, направлять пользователя к одному из них и держать человека внутри решения, чтобы движок никогда не владел выбором. Последняя часть не была случайностью. Это была архитектура ответственности. Большие языковые модели были построены без всего этого. Они были созданы, чтобы напрямую ответить на вопрос, а это совершенно другая работа, и выбор дизайна, который вытекает из этого, меняет то, как выглядит видимость, как выглядит риск и что честно может означать слово ROI, когда вещь, отправляющая вам трафик, вообще не была создана для отправки трафика.

<ч2>Две системы, две работы <п>Описание работы поисковой системы длинное. Он сканирует Интернет, индексирует его, ранжирует пул результатов-кандидатов по запросу, представляет их в виде ранжированного списка, а затем ждет, пока человек примет решение о клике. Сама поисковая выдача уже много лет движется к удержанию: галереи, расширенные фрагменты, поля для ответов, локальные карты, видеокарусели и обзоры с использованием искусственного интеллекта — все это многослойные функции, которые удерживают пользователя на странице дольше и перенаправляют меньшее количество из них на сторонние сайты. Но основной контракт всегда был одним и тем же. Движок предлагает варианты. Пользователь выбирает один. Пользователь имеет выбор.

LLM не предлагает вариантов. Это дает ответ. Цитата, когда она появляется, не функционирует как инструмент маршрутизации. Это ближе к артефакту заземления, создаваемому конвейером поиска, или, в некоторых случаях, к хеджированию доверия, или к тому и другому одновременно. Какой бы вариант чтения вы ни предпочли, ни один из них не описывает систему, предназначенную для отправки трафика куда-то еще. Система была разработана для решения вопроса на месте.

<п>Это различие лежит в основе каждого разговора о метриках в этом пространстве. Когда практики спрашивают, какова частота рефералов LLM, как выглядит присвоенный номер трафика, какова кликабельность ответа ИИ, они задают вопросы, которые предполагают механизм маршрутизации, который на самом деле не является частью архитектуры. Какой бы трафик ни проходил, это побочный продукт, а не цель дизайна, и путать эти два понятия — первая ошибка почти в каждом разговоре о рентабельности инвестиций в видимость ИИ.

Поверхность ответственности переместилась

Человек, принявший решение о клике, был щитом поисковой выдачи. Если ссылка, которую выбрал пользователь, вела к чему-то вредному, вводящему в заблуждение или дискредитирующему, система может указать на список вариантов и право пользователя выбрать один из них. Движок не опубликовал претензию. Было обнаружено 10 источников-кандидатов, пользователь выбрал один, и все, что произошло дальше, не было редакционным результатом движка. Это не маленькая особенность. Именно по этой причине меры защиты по Разделу 230 были структурированы именно так, как они были, и почему алгоритмическое ранжирование традиционно рассматривалось как нечто иное, чем прямая речь.

LLM не имеют эквивалентного щита, за которым можно было бы стоять. Система выдает ответ напрямую, своим голосом, без полей для опций или источника, выбранного пользователем. Поверхность ответственности, для разгрузки которой была разработана поисковая выдача, находится рядом с моделью, производящей выходные данные, и дела, которые уже прошли через суды, начинают очерчивать границы этой поверхности.

<п>Активные судебные разбирательства все еще определяют границы. OpenAI в настоящее время сталкивается с многочисленными судебными исками, связанными с обвинениями в том, что ChatGPT доводит пользователей до самоубийства или вредных заблуждений, некоторые из которых касаются несовершеннолетних. Дело New York Times об авторских правах против OpenAI было разрешено федеральным судьей в марте 2025 года, а в августе 2025 года Anthropic урегулировала с авторами книг сумму, исчисляемую миллиардами. Европейские жалобы на GDPR продолжают поступать через Noyb. Дело «Битва против Microsoft» все еще продолжается. Ни один из этих исходов не урегулирован, а некоторые будут отклонены на тех же основаниях для отказа от ответственности, что и Уолтерс. Дело не в том, что операторы LLM проиграют каждое дело. Дело в том, что поверхность ответственности теперь связана с системой, производящей выходные данные, независимо от того, выиграет или проиграет отдельный истец, и каждое создание бренда против LLM наследует некоторую версию этой поверхности, когда оно использует выходные данные системы в своей собственной работе с клиентами.

Проблема знаменателя

Самый распространенный аргумент против инвестирования в работу по обеспечению прозрачности ИИ звучит убедительно, пока вы внимательно не присмотритесь к тому, что он измеряет. Аргументация звучит примерно так: ChatGPT и другие отправляют крошечную часть реферального трафика, где-то в пределах нескольких однозначных цифр от общего входящего трафика, так зачем же перераспределять бюджет в сторону канала, который почти не меняет ситуацию? Исследования Conductor показывают, что совокупная доля рефералов ИИ составляет около 1% трафика издателя. Это число реально. На первый взгляд кажется, что вопрос о рентабельности инвестиций полностью решен.

Он ничего не закрывает. Проблема в знаменателе.

<п>Хотя доля трафика ИИ остается примерно стабильной, абсолютный объем поискового трафика рухнул в большинстве категорий издателей. Данные Likeweb показывают, что органический трафик новостных издателей упал с примерно 2,3 миллиарда ежемесячных посещений в середине 2024 года до менее 1,7 миллиарда к маю 2025 года, то есть потеря более 600 миллионов посещений менее чем за год. Поисковый трафик Business Insider упал на 55% в период с апреля 2022 по апрель 2025 года, HuffPost потерял примерно половину поисковых рефералов, а The New York Times отметила, что доля поискового трафика в настольном и мобильном трафике снизилась с 44% до 37%. Число поисковых запросов с нулевым кликом выросло с 56% до 69% в период с мая 2024 по май 2025 года, поскольку обзоры ИИ расширились по всей поисковой выдаче. Опрос 280 лидеров СМИ, проведенный Институтом Рейтер в конце 2025 года, показал, что они ожидают еще одного снижения на 43% в среднем в течение следующих трех лет.

<п>На этом фоне стабильная процентная доля сокращающегося пирога нестабильна. Это потеря. Скептики, указывающие на цифру в 1%, измеряют относительную долю базы трафика, которая сокращается под ними, и они рассматривают абсолютное падение, как если бы оно было устойчивым состоянием. Реальный вопрос не в том, отправляют ли LLM значимый трафик. Настоящий вопрос заключается в том, продолжает ли канал, который раньше отправлял значимый трафик, делать то, что делал раньше, и ответ, очевидно, отрицательный. Знаменатель движется, и любой расчет рентабельности инвестиций, привязанный к старому знаменателю, является расчетом предыдущей среды, а не текущей.

Что говорят миллиарды

Если аргументы о замысле, ответственности и знаменателе все еще оставляют место для сомнений, последнее, на что стоит обратить внимание, – это выявленные предпочтения. Что на самом деле делают со своим капиталом компании, располагающие наиболее полными внутренними данными о поведении пользователей?

<п>Ответ однозначный. Пятый по величине поставщик облачных услуг и инфраструктуры искусственного интеллекта в США выделил от 660 до 690 миллиардов долларов на капитальные затраты в 2026 году, что почти вдвое превышает уровень 2025 года. Только Alphabet прогнозирует, что к 2026 году объем инвестиций составит от 175 до 185 миллиардов, что более чем вдвое превысит расходы на 2025 год, составившие 91 миллиард. Microsoft, Amazon, Meta и Oracle демонстрируют одинаково агрессивные кривые. Цифра, которая имеет наибольшее значение и развенчивает обычные контраргументы, исходит от кредитных стратегов Bank of America, которые прогнозируют, что капитальные затраты на ИИ достигнут 94% операционных денежных потоков в 2025 и 2026 годах по сравнению с 76% в 2024 году.

<п>Это не форма защитной изгороди. Хеджирование — это часть денежного потока, используемая для того, чтобы не оказаться врасплох, если ставка конкурента окупится. Компании не относят 94% операционного денежного потока в какую-либо категорию в течение двух лет подряд, если руководство искренне не верит, что данная категория является бизнесом. И эти руководящие группы имеют доступ к данным, которых нет у остальных из нас. Они могут видеть изнутри свои продукты, изменения в поведении своих пользователей, свой когортный анализ, свои собственные разговоры о корпоративном конвейере. По закону они обязаны использовать капитал акционеров таким образом, чтобы он отражал то, что они на самом деле видят, и они направляют его на архитектуру, которая дает прямые ответы, а не ранжированные списки вариантов. Чтобы поверить в то, что поиск в том виде, в каком мы его знали, остается золотым стандартом, вы должны поверить, что десятки генеральных директоров, советов директоров и команд высшего руководства, располагающие десятилетиями только внутренних данных, неправильно считывают свои собственные цифры, в то время как внешняя отрасль, не имеющая ни одной из этих данных, правильно читает рынок. Это не значит, что карандаш.

<п>Часть уравнения, связанная с человеческим поведением, ставит ту же точку в другом регистре. Каждая когда-либо внедренная трудосберегающая технология изменила статус-кво быстрее, чем предсказывали скептики, поскольку когнитивная эффективность не является предпочтением. Это поведение выживания, возникающее в течение длительных периодов, когда калорий было мало, а короткие пути имели значение. Когда появляется новый инструмент, который существенно упрощает какую-то задачу, вопрос его внедрения не имеет значения. Вопрос в том, насколько быстро и по какой кривой. ChatGPT сейчас насчитывает около 900 миллионов активных пользователей в неделю по сравнению с 200 миллионами 18 месяцев назад, а вся категория превысила миллиард активных пользователей на всех платформах. Поведение уже изменилось. Деньги уже перешли. Единственное, что не полностью изменилось, — это система измерения, которую большинство практиков все еще используют для оценки канала.

Что возвращает вопрос к тому, который действительно стоит задать. Что делать, если рентабельности инвестиций по старому определению нет, и вы по-прежнему не можете игнорировать канал? Честный ответ заключается в том, что брендам придется инвестировать в работу по обеспечению видимости, отдача которой не выражается в кликах или реферальном трафике, поскольку клики и реферальный трафик являются артефактами предыдущего дизайна. Будучи цитируемым источником, обоснованным источником, надежным источником в ответе, это другой вид видимости, и он потребует другого типа измерения. Команды, которые первыми это поймут, не будут этого делать, потому что они нашли пример рентабельности инвестиций, который убедил их финансового директора. Они будут это делать, потому что посмотрели кривые капиталовложений, кривые поведения и кривые ответственности и пришли к выводу, что за каналом будущее, независимо от того, знает ли электронная таблица, как его оценить.

<стр>Если это где-то реально встречается в вашей работе или если с того места, где вы сидите, читается неправильно, я хотел бы услышать об этом. Сдвиг, происходящий сейчас, слишком велик для точки зрения любого практикующего, и лучший сигнал я получаю из разговоров, которые начинаются после окончания статьи.

Этот пост был первоначально опубликован на сайте Duane Forrester Decodes.