Искусственный интеллект постепенно меняет не только способы потребления контента, но и систему измерения его аудитории. Пользователь всё чаще получает необходимую информацию непосредственно в ответе ChatGPT, Google AI и других платформ, не переходя по ссылкам на сайты издателей. Для медиакомпаний это означает изменение привычной модели: поисковый переход перестаёт быть единственным показателем того, что контент был найден и использован аудиторией. Теперь важно понимать, появляется ли сам источник в ответах ИИ, как именно используется его информация и приводит ли такое упоминание пользователя к первоисточнику.
Именно эту проблему пытается решить IAB с помощью новой системы «Измерение видимости в эпоху ИИ», разработанной в рамках более широкой инициативы Project Eidos. Организация предлагает общий набор определений и правил, который должен сделать оценку AI visibility — видимости контента в системах искусственного интеллекта — более сопоставимой для рынка. Необходимость в таком подходе связана с тем, что сегодня более 20 компаний предлагают собственные инструменты для измерения видимости брендов и издателей в ИИ, причём используют разные методики. Поэтому два поставщика, анализирующие одного и того же клиента, могут получить заметно отличающиеся результаты.
Проблема становится всё более существенной по мере роста аудитории ИИ-платформ. Согласно приведённым в материалах IAB данным, ChatGPT насчитывает более 900 миллионов активных пользователей в неделю, а обзоры Google AI ежемесячно охватывают более 2,5 миллиарда пользователей. Они появляются почти в половине всех поисковых запросов и в 14% запросов, связанных с покупками. Одновременно, по прогнозам McKinsey, бренды, которые не адаптируются к новой среде, могут столкнуться с сокращением традиционного поискового трафика на 20–50%.
Издатели уже видят последствия изменения пользовательского поведения. Данные Chartbeat, опубликованные Axios в марте, показывают, что за последние два года поисковый трафик снизился на 60% у небольших издателей, на 47% у средних и на 22% у крупных. При этом переходы из ИИ-чатботов выросли более чем на 200% с конца 2024 года, однако пока составляют менее 1% просмотров страниц издателей. Иными словами, новая модель привлечения аудитории уже растёт, но пока не компенсирует потери традиционного поиска.
Для радиогрупп, которые развивают собственные сайты и цифровые контент-платформы, это означает необходимость учитывать ещё один источник потенциального охвата. Пользователь может найти материал радиостанции не через поисковую выдачу и не обязательно перейти на сайт, а получить информацию из ответа ИИ. При этом сам источник может быть упомянут, процитирован или использован при подготовке ответа, даже если пользователь так и не открыл исходную публикацию.
Предлагаемая IAB система выделяет четыре уровня такой видимости. Первый — присутствие: появляется ли контент или источник в ответах платформы искусственного интеллекта. Второй — заметность: какой объём материала фактически используется. Третий — представление источника: насколько точно ИИ указывает и описывает первоисточник. Четвёртый — убеждение, то есть приводит ли упоминание или цитата к переходу пользователя на исходный материал. Такая последовательность позволяет рассматривать AI visibility не как один показатель, а как цепочку взаимодействия между контентом, системой искусственного интеллекта и аудиторией.
Отдельное внимание IAB уделяет прозрачности самих инструментов измерения. Поставщики таких решений должны раскрывать, какие ИИ-платформы они отслеживают, каким образом формируют наборы запросов и как обнаруживают вымышленные или фактически неточные цитаты. Это необходимо для того, чтобы медиакомпании могли понимать происхождение получаемых показателей и сопоставлять результаты разных систем.
Для радио вопрос особенно интересен из-за особенностей самого контента. В прошлом году компания Futuri сообщила, что крупные языковые модели практически полностью исключают радио из моделей смешивания медиаконтента, создаваемых искусственным интеллектом, связывая это с отсутствием структурированных данных о производительности. Если материал существует прежде всего в эфире или в аудиофайле, ИИ-системе сложнее использовать его в качестве источника, чем структурированный текст на сайте.
В этом контексте проблема AI visibility становится продолжением уже существующего вопроса о том, насколько полно радио представлено в цифровых системах измерения. В марте Кэтлин Финк утверждала, что влияние радио на взаимодействие с клиентом теряется в панелях атрибуции, созданных для отслеживания последнего клика. Теперь возникает другая сторона той же проблемы: видят ли платформы искусственного интеллекта собственный веб-контент радиогруппы, используют ли его в своих ответах и указывают ли источник пользователю.
Для радиостанции это может иметь вполне практическое значение. Если сайт группы публикует новости, интервью, обзоры, локальные материалы и другие тексты, важным становится не только их поисковый трафик. Имеет значение и то, насколько часто этот контент используется при формировании ответов ИИ. Даже если пользователь не переходит на сайт, присутствие материала в ответе означает, что контент становится частью новой системы распространения информации.
IAB пока не оценивает конкретных поставщиков таких решений и не устанавливает обязательные требования для рынка. Вице-президент IAB по искусственному интеллекту Кэролайн Гигерих, возглавлявшая рабочую группу, рассматривает разработанную систему как возможную основу для будущей программы сертификации. На нынешнем этапе она скорее предлагает рынку общий набор критериев, с помощью которого медиакомпании могут оценивать доступные инструменты.
Практическая ценность системы заключается именно в этом. Перед тем как выбрать поставщика решения для оценки видимости своего контента в ИИ, медиагруппа может выяснить, какие платформы он измеряет, как формирует запросы, каким образом проверяет результаты и умеет ли обнаруживать ошибки и вымышленные цитаты. Для рынка, где разные системы сегодня могут показывать разные результаты, такая прозрачность становится необходимым условием сопоставимости данных.
При этом IAB уже смотрит дальше текстовых ответов. Одним из будущих направлений стандартизации названа мультимодальная видимость, включая то, как платформы искусственного интеллекта обрабатывают голосовые ответы. Для радио это особенно важная тема: значительная часть его собственного контента изначально создаётся в голосовом формате. Поэтому вопрос о том, попадёт ли радиоконтент в ответ ИИ, со временем может касаться не только текстовых ссылок и цитат, но и того, какие аудиоматериалы система способна обнаружить, интерпретировать и рекомендовать пользователю.
Таким образом, IAB пытается стандартизировать новый показатель медиаприсутствия. Если раньше для цифрового издателя было достаточно понимать, сколько пользователей нашли его материал через поисковик и перешли на сайт, теперь появляется дополнительная задача: выяснить, насколько сам контент представлен в ответах искусственного интеллекта. Для радиоиндустрии это особенно важно, поскольку переход к такой модели одновременно создаёт возможность для нового охвата и показывает слабое место традиционного аудиоконтента — его недостаточную структурированность для систем, которые всё чаще становятся посредниками между пользователем и источником информации.
В конечном счёте речь идёт не только о новой системе аналитики. Меняется сам способ, которым аудитория обнаруживает медиаконтент. И если раньше главным вопросом было, удалось ли радиостанции привлечь пользователя на свой сайт, то теперь всё чаще возникает другой: видит ли искусственный интеллект этот контент вообще и считает ли его достаточно значимым, чтобы включить в собственный ответ?
#43 от 10.08.2026
