7 ключових напрямків розвитку ШІ у пошукових системах у 2026 році

Пошукові технології трансформуються з безпрецедентною швидкістю, і 2026 рік може стати поворотним моментом, коли відбудеться остаточний розрив із традиційною моделлю пошуку.

Протягом останнього року штучний інтелект суттєво змінив процеси відкриття, прийняття рішень і здійснення покупок користувачами, фактично скоротивши класичну клієнтську подорож і зменшивши кількість точок взаємодії майже удвічі.

За прогнозами Gartner, вже до 2026 року близько 25% глобальних пошукових запитів оброблятимуться асистентами на базі штучного інтелекту та великими мовними моделями (LLM), які замінять значну частину традиційних сценаріїв пошуку.

Вплив цього зсуву вже помітний: трафік із LLM демонструє експоненційне зростання, що вказує на масштабну зміну способу, у який користувачі взаємодіють з інформацією.

Щоб зберегти конкурентоспроможність, маркетологам необхідно формувати замкнені екосистеми контенту та досвіду — адже Answer Engine Optimization (AEO) та Generative Engine Optimization (GEO) стають стратегічними пріоритетами для брендів.

Як зазначає Брюс Клей, засновник і президент компанії Bruce Clay Inc.:

«Пошук, керований ШІ, спричинить подальше зниження трафіку для багатьох сайтів, створюючи порушення в балансі цифрової екосистеми».

Використання штучного інтелекту сьогодні є не опцією, а необхідною умовою існування бренду у конкурентному середовищі.

Більшість поточних маркетингових систем не були спроєктовані для роботи в умовах AI-first парадигми. Роз’єднані інструменти, ізольовані дані та відсутність наскрізної інтеграції ускладнюють управління кампаніями й призводять до нестабільності результатів.

Для досягнення стійких результатів у 2026 році компаніям необхідно впроваджувати інтегровані, міжфункціональні та омніканальні системи, які об’єднують дані, контент і досвід клієнтів у єдину логіку взаємодії.

Формування стійкої цифрової присутності у 2026 році

Підготовка бренду до функціонування в середовищі, керованому штучним інтелектом, передбачає переосмислення даних, технологічних інструментів та клієнтського досвіду, при цьому зберігаючи єдність і послідовність брендової комунікації.

Ключова мета — забезпечити персоналізований контент і готовність до агентних взаємодій, коли AI-асистенти діють від імені користувача.

Цей перехід починається з еволюції самого пошуку. Основна зміна полягає у відмові від моделі «запит–відповідь» на користь динамічної, контекстної та логічно обґрунтованої взаємодії.

Традиційний пошук можна порівняти з грою в шахи — послідовною й передбачуваною. Пошук на базі ШІ — це радше імпровізаційний процес, подібний до джазового концерту, де відповіді формуються безперервно та адаптивно.

Користувацький досвід зміщується від перегляду списків і переходів за посиланнями до отримання цілісних, синтезованих відповідей безпосередньо в інтерфейсі запиту.

Замість звичного зіставлення ключових слів із пошуковим індексом, ШІ застосовує механізм query fan-out, який передбачає:

• декомпозицію запиту на окремі компоненти;
• аналіз кількох джерел одночасно;
• побудову єдиної, узгодженої відповіді на основі стабільних закономірностей у даних.

Як наслідок, традиційна маркетингова воронка скорочується. AI-пошук здатен переводити користувача від наміру до конверсії протягом лічених хвилин, що значно прискорює процес прийняття рішення.

За поточними спостереженнями, трафік, отриманий через AI-пошук, демонструє коефіцієнт конверсії у 3–8 разів вищий, ніж традиційні пошукові джерела.

За словами Крістал Картер, керівниці з AI Search та SEO-комунікацій у Wix:

«Трафік із LLM, таких як ChatGPT чи Perplexity, стає дедалі відміннішим від Google Search. Це вимагає розробки окремих стратегій оптимізації та аналітики».

Паралельно з’являються нові типи пошукових намірів, зокрема «генеративні» (наприклад, “створи зображення”) та «без наміру» (наприклад, “дякую”). Вони вже становлять майже половину всіх взаємодій із LLM і не передбачають відвідування вебсайтів.

Пошук стає дієво орієнтованим: системи ШІ вже здатні бронювати столи, записувати користувачів на прийом чи завершувати транзакції — отже, навіть транзакційні шляхи клієнта більше не обов’язково закінчуються на сайті бренду.

Оптимізація для пошуку «скрізь»: нове SEO

Основне завдання брендів більше не полягає в тому, щоб бути кінцевою точкою пошуку.
Тепер важливо забезпечити присутність скрізь, де перебуває аудиторія.

Це означає перехід від моделі «вебсайт як ціль» до моделі «бренд як джерело даних», що підтримує агентну екосистему штучного інтелекту.

AI-системи надають перевагу структурованим, послідовним і достовірним даним, тому класичні маркетингові «сайлові» структури мають поступитися місцем повноцінно інтегрованому омніканальному підходу.

В ідеалі AI-агенти повинні мати повний доступ до структурованих даних бренду для формування контекстно релевантних і точних відповідей відповідно до наміру користувача.

Як наголошує Білл Гант, президент Back Azimuth Consulting:

«AI-агенти, як-от ChatGPT, еволюціонують від систем, що відповідають на запитання, до інструментів, які здійснюють транзакції. У 2010 році критично важливо було бути сканованим Google. У 2026 році настільки ж важливо буде бути “викликаним” через API та інтеграції».

У новій реальності вебсайти перетворюються з торгових платформ на сховища структурованих даних, створені не лише для відвідувачів-людей, а й для систем штучного інтелекту, що отримують, аналізують і використовують ці дані для прийняття рішень від імені користувача.

7 ключових напрямів розвитку пошуку та маркетингу у 2026 році

Щоб залишатися конкурентоспроможними у 2026 році та надалі, брендам необхідно забезпечити видимість на всіх релевантних платформах. Нижче наведено сім ключових пріоритетів і тенденцій, що визначатимуть майбутнє пошуку та martech.

Посилення технічного SEO для забезпечення AI-доступності

Фундамент пошуку зміщується від традиційної індексації до моделі Generative Experience Optimization (GEO). Її центральним принципом є retrievability — здатність систем штучного інтелекту легко знаходити, інтерпретувати та використовувати якісний контент.

Для адаптації до нової реальності вебсайт має виконувати роль централізованого хабу даних, що об’єднує контент і цифрові ресурси бренду, забезпечуючи доступність як для людей, так і для AI-систем.

Рекомендації для технічної оптимізації:

• надати дозвіл на індексацію AI-сканерам у файлі robots.txt;
• використовувати server-side rendering (SSR) для ключових елементів контенту;
• впровадити IndexNow або інші протоколи швидкої індексації, які вже застосовує Bing.

Підвищення локальної видимості в середовищі, керованому ШІ

Локальний пошук проходить етап трансформації: від перевірки точності даних (Local 1.0) і повноти профілів (Local 2.0) — до персоналізованих досвідів у фазі Local 3.0.

AI-моделі, зокрема Google AI Mode, дедалі частіше використовують локальні джерела, такі як Google Maps та онлайн-каталоги, для формування відповідей.

Тому стають критично важливими:

• послідовність даних NAP (Name, Address, Phone);
• оптимізація Google Business Profile;
• структуровані дані (schema markup), які підвищують імовірність цитування у AI Overviews.

Формування AI-асистованого контентного циклу

Найбільший виклик сьогодення — не лише у створенні контенту, а у побудові зв’язаного досвіду між усіма точками дотику.

Компанії інтегрують штучний інтелект у свої Digital Experience Platforms (DXP), які перестають бути статичними сховищами і трансформуються в інтелектуальні, AI-орієнтовані системи, що формують користувацький досвід у режимі реального часу.

AI-контентний цикл включає такі етапи:

1. Аналітика (Insights)

Використовуйте AI-інструменти для визначення намірів користувачів та контентних прогалин. Стратегія контенту має базуватися на реальних запитах і поведінці аудиторії.

2. Створення (Creation)

Розробляйте глибокий, структурований контент, орієнтований на AI-пошук.
Застосовуйте entity-based SEO для формування тематичної авторитетності й розмічайте контент schema markup, щоб полегшити інтерпретацію даних пошуковими системами.

Контент має бути машиночитним і різноманітним — тексти, зображення, відео, графіки. Такий підхід забезпечує видимість у новому поколінні пошукових систем на базі ШІ, включно з NLWeb — відкритим протоколом Microsoft для конверсійного вебу.

3. Дистрибуція (Distribution)

Забезпечте єдине джерело публікації, щоб підтримувати узгодженість на всіх каналах.
Регулярно оновлюйте контент і застосовуйте IndexNow для прискорення виявлення AI-системами.

4. Моніторинг і вдосконалення (Monitor & Iterate)

Вимірюйте ефективність контенту в AI-пошуку через тестування запитів і аналіз показників видимості.
Використовуйте гнучкий підхід: експериментуйте, коригуйте, удосконалюйте контентну стратегію на основі отриманих інсайтів.

Як зазначає Білл Гант, президент Back Azimuth Consulting:

«Пошукові системи на базі ШІ синтезують інформацію з усієї екосистеми, а не лише з окремих сторінок. Лідери маркетингу мають забезпечити, щоб їхня цифрова присутність функціонувала як єдина система, а не сукупність ізольованих кампаній».

У сучасному середовищі традиційне SEO поступається місцем “інженерії релевантності” — системному підходу до створення структурованого контенту, який підвищує семантичну точність і допомагає брендам утримувати позиції у світі, керованому штучним інтелектом.

Створення цілісної системи користувацького досвіду на основі даних

Якщо контентна екосистема залучає аудиторію, то система досвіду (experience flywheel) — перетворює її на клієнтів. Це особливо важливо в умовах zero-click-пошуку, коли користувачі взаємодіють із результатами без переходу на сайт.

Ефективна модель побудована на циклі зворотного зв’язку, де кожен етап генерує нові дані для вдосконалення наступного.

• Стратегія. Формування досвіду починається з об’єднання даних із усіх каналів і точок взаємодії. ШІ сегментує ці дані, виявляє очікування, бар’єри та можливості, створюючи стратегію, засновану на реальній поведінці користувачів.
• Досвід. На основі цих інсайтів ШІ формує персоналізовані та агентні взаємодії, поєднуючи наміри аудиторії, портрети клієнтів і бізнес-цілі.
• Конверсія. Алгоритми відстежують шлях клієнта між каналами, дозволяючи масштабно проводити динамічне A/B-тестування та оптимізацію конверсій (CRO) із урахуванням контексту та сегменту аудиторії.
• Ітерація. Мета — не ідеальність, а гнучкість. Дані використовуються для оперативного коригування підходів, що робить систему самопідтримуваною.

У результаті формується замкнений контур розвитку, який безперервно підвищує залучення, лояльність і швидкість зростання бренду.

Використання AI-агентів для управління клієнтськими подорожами та бізнес-процесами

У міру того як пошук стає дедалі більш агентним, підвищується очікування клієнтів щодо безшовної цифрової взаємодії.

Щоб відповідати цим очікуванням, бренди мають впроваджувати AI-агентів, які координують клієнтські шляхи та автоматизують бізнес-процеси.

Ключовим є створення спеціалізованих вертикальних агентів, навчених на власних даних компанії. Їхня взаємодія на всіх етапах воронки дозволяє формувати гіперперсоналізовані, омніканальні сценарії.

Водночас такі агенти відкривають нові можливості й для внутрішніх команд: автоматизація робочих процесів у маркетингу, звітності та комунікаціях суттєво скорочує операційні витрати й підвищує швидкість реагування.

Переосмислення KPI в умовах AI-first-моделі ефективності

Оскільки ШІ дедалі частіше задовольняє намір користувача безпосередньо у межах результатів пошуку, традиційні метрики — рейтинги, кліки, CTR — втрачають актуальність.

Їм на зміну приходять нові показники ефективності, зокрема:

• AI Citation Count — кількість згадок бренду в AI-відповідях;
• LLM Visibility Score — рівень видимості в генеративних моделях;
• Share of Voice (SOV) — частка присутності бренду в AI-екосистемі;
• Sentiment Score — якість емоційного сприйняття бренду.

Як зазначає Рей Грізельхубер, CEO компанії Demandsphere:

«Традиційні показники, як-от покази та кліки, стають ненадійними KPI. Сьогодні варто зосередитися на поведінці користувачів і частці голосу. Ті, хто ігнорує видимість у відповідях ШІ, поступляться територією конкурентам».

Таким чином, цитованість стає новим еквівалентом рейтингу, а головним завданням SEO стає оптимізація для відтворюваності (retrievability), а не для позицій у видачі.

Інтеграція систем і даних для побудови єдиної маркетингової інфраструктури

Розрізнені інструменти та фрагментовані дані призводять до втрат ефективності та зростання витрат.
Щоб уникнути цього, компаніям слід переходити до інтегрованих маркетингових платформ, що забезпечують цілісність, прозорість і єдину базу даних.

Інтегрована екосистема дозволяє:

• уніфікувати аналітику й персоналізацію у всіх каналах;
• зменшити операційні витрати;
• забезпечити узгодженість між SEO, CRM, контентом і рекламою;
• підтримувати адаптивність цифрової присутності бренду в динамічному середовищі.

Наступна епоха пошуку та клієнтського досвіду

У 2026 році штучний інтелект перестає бути інструментом — він стає архітектором клієнтської подорожі.

AI-асистенти, які вже обробляють чверть глобальних пошукових запитів, скорочують маркетингову воронку та формують новий ландшафт, де взаємодія може відбутися без відвідування сайту.

Бренди мають перейти від ролі «пунктів призначення» до ролі надійних джерел даних для AI-систем.

Це передбачає:

• створення глибокого, структурованого контенту, доступного для AI на всіх каналах;
• побудову контентного циклу, що забезпечує присутність;
• формування циклу досвіду, який завдяки даним і ШІ персоналізує та конвертує аудиторію.

Успішними стануть ті бренди, які:

• оновлять KPI, фокусуючись на видимості в AI-середовищах;
• усунуть роз’єднаність даних через інтеграцію систем;
• забезпечать омніканальний, персоналізований досвід для кожного користувача.

Читай статтю англійською.

7 key areas of AI development in search engines in 2026