Представим, что партнёрский сайт публикует подробное сравнение конструкторов сайтов. Автор тестирует платформы, разбирает тарифы, описывает ограничения и рекомендует решения для разных задач.
Поисковая система использует этот материал как один из источников для ответа, сгенерированного искусственным интеллектом. Пользователь получает рекомендацию прямо в поиске, выбирает подходящий конструктор и переходит на его официальный сайт.
Конструктор получает клиента. Партнёр, который участвовал в формировании рекомендации, — ни перехода, ни комиссии.
Это пока лишь один из возможных сценариев, но он хорошо показывает слабое место привычной модели партнёрского маркетинга: партнёр может создавать ценность для продукта, которую невозможно измерить реферальной ссылкой.
И по мере развития AI‑ответов в поисковых системах такие сценарии могут становиться всё более распространёнными.
AI‑поиск добрался до коммерческих запросов
21 октября 2026 года Semrush опубликовал исследование распространения AI Overviews по коммерческим поисковым запросам.
Авторы в течение года отслеживали 400 запросов в трёх категориях: программное обеспечение, электронная коммерция и банковские услуги. Исследование проводилось по данным десктопной выдачи Google в США с сентября 2025 по август 2026 года.
В выборку вошли пять типов запросов:
-
Best X for Y — поиск лучшего продукта для определённой задачи.
-
Reviews — обзоры и отзывы.
-
Alternatives — поиск альтернатив.
-
Brand vs Brand — сравнение конкурирующих продуктов.
-
Pricing / Cost — стоимость продуктов и услуг.
За год доля запросов из выборки, по которым появлялись AI Overviews, выросла с 45,75% до 88%.
Для запросов формата best X for Y покрытие достигло 96,12%, а для запросов, связанных с обзорами, — около 90%.
Важно, что речь идёт не просто об информационном поиске. Пользователь, который ищет лучший конструктор для интернет‑магазина или сравнивает две платформы, уже приближается к выбору продукта.
Именно такая аудитория представляет особую ценность для партнёрских проектов, зарабатывающих на рекомендациях.
Конечно, результаты Semrush относятся к конкретной выборке американской выдачи Google. Они не отражают ситуацию во всём коммерческом поиске и не могут автоматически переноситься на российский рынок конструкторов сайтов.
Однако аналогичные изменения происходят и в Яндексе.
В апреле 2026 года Яндекс обновил интеграцию Алисы AI в Поиск, объединив традиционную выдачу и диалог с нейросетью в одном интерфейсе. Быстрые AI‑ответы формируются на основе найденных материалов и сопровождаются ссылками на источники.
По данным самого Яндекса, опубликованным в апреле, быстрые ответы Алисы AI в Поиске ежемесячно получали 46,5 млн пользователей.
Для российского рынка это особенно важно. Согласно статистике Statcounter за сентябрь 2026 года, доля Яндекса среди поисковых систем в России составляла 70,33%, Google — 28,12%.
Таким образом, развитие AI‑поиска — уже не исключительно зарубежная история. Российские пользователи тоже получают возможность находить ответы и сравнивать информацию, не переходя непосредственно на сайты из традиционной выдачи.
Масштабы влияния на коммерческие запросы у разных поисковиков пока нельзя считать одинаковыми. Но направление развития просматривается: поисковая система всё чаще не просто предлагает источники, а самостоятельно формирует ответ на вопрос пользователя.
Есть и данные об изменении поведения аудитории. Согласно исследованию Pew Research Center, опубликованному в июле 2025 года, при наличии AI‑сводки пользователи переходили по обычным результатам Google в 8% посещений выдачи против 15% без неё.
Это статистика поиска в целом, а не партнёрского трафика конструкторов. Но она показывает, что AI‑ответы способны существенно менять привычный пользовательский маршрут.
Что ломается в привычной партнёрской модели
Партнёрские программы конструкторов сайтов традиционно опираются на достаточно понятную цепочку:
Поиск → Обзор → Партнёрская ссылка → Регистрация → Покупка → Комиссия.
Партнёр создаёт контент, привлекает потенциального клиента, помогает выбрать платформу и получает вознаграждение за подтверждённую конверсию.
Для конструкторов сайтов такая схема вполне естественна. Выбор платформы требует изучения функциональности, тарифов, интеграций, SEO‑возможностей и технических ограничений.
Именно поэтому вокруг этой ниши сформировалась экосистема сравнительных порталов, рейтингов, экспертных обзоров и обучающих материалов.
Но AI‑поиск меняет пользовательский маршрут.
Вместо самостоятельного изучения нескольких сравнительных сайтов человек может получить готовую подборку платформ непосредственно в поиске, уточнить требования и выбрать подходящий сервис.
После этого он может перейти на официальный сайт конструктора, найти его по названию или вернуться к нему позже.
Не все подобные посещения будут считаться прямым трафиком в веб‑аналитике: часть останется органическими переходами, в том числе по брендовым запросам.
Но с точки зрения партнёрской программы проблема одна: если пользователь пришёл без реферального идентификатора и нет другого механизма атрибуции, партнёр не получит комиссию.
При этом его публикация могла участвовать в формировании рекомендации.
Партнёрский контент продолжает работать на продвижение конструктора, но привычная модель отслеживания переходов уже не обязательно отражает реальный вклад автора.
Что это означает для конструкторов сайтов
На первый взгляд конструкторы могут оказаться в выигрыше.
Если потенциальный клиент получает AI‑рекомендацию, самостоятельно находит платформу и оформляет подписку, сервис получает продажу без выплаты стандартной партнёрской комиссии.
Однако здесь возникает противоречие.
Партнёрские публикации не только приводят пользователей. Они формируют информационное присутствие продукта: рассказывают о его возможностях, сравнивают с конкурентами, демонстрируют сценарии использования.
Для AI‑поиска наличие качественной информации о продукте тоже имеет значение.
Когда пользователь просит подобрать конструктор для интернет‑магазина, портфолио или корпоративного сайта, поисковая система должна определить, какие платформы соответствуют запросу и на основании каких источников можно обосновать ответ.
Допустим, конструктор действительно обладает сильными инструментами электронной коммерции, но независимые обзоры редко рассматривают его в этом качестве. При этом конкурирующие решения подробно представлены в отраслевых материалах, сравнительных исследованиях и пользовательских обсуждениях.
Возникает риск, что именно конкуренты будут чаще появляться в AI‑рекомендациях по соответствующим сценариям.
Это не означает, что количество публикаций напрямую определяет рекомендации поисковых систем. Алгоритмы учитывают множество факторов, а присутствие в источниках не гарантирует попадания в ответ.
Но для конструктора становится важнее, как продукт представлен за пределами собственного сайта.
Речь уже не только о привлечении пользователя по конкретной ссылке. Важны узнаваемость продукта, корректность информации о нём, упоминания в профессиональной среде и присутствие в независимых сравнениях.
И здесь партнёры могут оказаться даже более востребованными, чем раньше.
Парадокс заключается в том, что конструктор может получать меньше атрибутированных партнёрских конверсий, одновременно всё сильнее нуждаясь в контенте, который создают эти партнёры.
Что это означает для партнёров
Для партнёров изменения связаны не только с возможным снижением поискового трафика.
Меняется роль самого контента.
Раньше сравнительный обзор был прежде всего инструментом привлечения пользователя на сайт партнёра с последующим перенаправлением на выбранную платформу.
Теперь его ценность может заключаться ещё и в том, что содержащаяся в нём информация участвует в формировании AI‑ответов.
Партнёр фактически начинает работать не только на конечного читателя, но и на своё присутствие среди источников, которые поисковые системы используют при подготовке рекомендаций.
Отсюда меняются и требования к материалам.
Очередная подборка «10 лучших конструкторов сайтов» с пересказом тарифов и набором партнёрских кнопок всё меньше отличается от информации, которую нейросеть способна самостоятельно собрать из открытых источников.
Гораздо большую ценность могут представлять собственные тесты, оригинальные исследования, практические кейсы, подробные сравнения и разборы ограничений платформ.
Такой контент даёт пользователю основания обратиться к первоисточнику, а поисковой системе — дополнительные факты для формирования ответа.
Поэтому партнёрским проектам становится важно не только получать трафик, но и закрепляться в роли авторитетных источников информации о рынке конструкторов сайтов.
При этом быть источником AI‑ответа и получать от этого коммерческую выгоду — разные задачи.
Поисковая система может процитировать независимый обзор, но пользователь не обязательно перейдёт на него. А если рекомендация приведёт к покупке без партнёрской ссылки, стандартная комиссионная модель не учтёт вклад автора.
Именно здесь партнёрский маркетинг начинает сближаться с продуктовым PR, экспертным контент‑маркетингом и работой над репутацией продукта.
Новая конкуренция — за присутствие в AI‑рекомендациях
Интересно, что поисковые системы уже начинают предоставлять инструменты для анализа такого присутствия.
В апреле 2026 года Яндекс представил инструмент «Видимость сайта в Алисе AI» в Яндекс Вебмастере.
Он позволяет владельцу сайта отслеживать долю упоминаний его ресурса среди источников AI‑ответов, изучать запросы, по которым страницы попадают в генеративную выдачу, и сравнивать присутствие с другими тематическими площадками.
В документации Яндекс Вебмастера этот показатель называется Share of Voice — доля присутствия сайта в ответах Алисы AI по релевантным поисковым запросам.
Причём инструмент оценивает именно упоминания среди источников, а не количество кликов и показов.
Это довольно показательное изменение.
Поисковая платформа фактически предлагает владельцам сайтов измерять новую характеристику присутствия в поиске — насколько часто их материалы становятся источниками для генеративных ответов.
Для партнёрских проектов такая метрика потенциально становится дополнительным показателем эффективности контента.
Для конструкторов — повод анализировать, какие площадки присутствуют в ответах по коммерческим запросам и насколько полно в доступных источниках раскрываются возможности продукта.
Правда, здесь важно различать две вещи: упоминание сайта в качестве источника и рекомендацию конкретного конструктора. Одно не гарантирует другого.
При оценке материалов Яндекс рекомендует обращать внимание на их релевантность, полезность, экспертность и оригинальность. Содержание AI‑ответов и набор источников при этом могут меняться.
Google также рекомендует придерживаться базовых практик SEO и создавать полезный, достоверный контент, не обещая гарантированного попадания в AI Overviews.
Получается, что традиционная поисковая оптимизация никуда не исчезает, но к ней добавляется ещё один уровень анализа: не только какое место занимает сайт, но и участвует ли он в формировании ответов, которые пользователь видит до перехода по ссылкам.
И для рынка конструкторов сайтов это может стать самостоятельным направлением продвижения.
От реферального трафика к продвижению продукта
Если посмотреть на происходящее с двух сторон, возникает новый конфликт интересов.
Конструктору выгодно, чтобы его продукт был широко и достоверно представлен в независимых источниках. Особенно по запросам, связанным со сравнением платформ и выбором решения для конкретных задач.
Партнёру выгодно создавать такой контент, если затраты на его подготовку и актуализацию окупаются.
Но традиционная партнёрская программа вознаграждает прежде всего отслеживаемую конверсию, а не сам факт участия в продвижении продукта.
AI‑поиск делает это противоречие более заметным.
Вероятно, конструкторам придётся пересматривать принципы сотрудничества с контентными партнёрами.
Один из возможных сценариев — развитие гибридных моделей, в которых комиссия за подтверждённую продажу дополняется оплатой согласованных работ по продвижению продукта.
Это могут быть подробные обзоры, практические тесты, обучающие материалы, исследования рынка, регулярная актуализация сравнений.
В таком случае партнёр становится не только источником CPA‑трафика, но и участником продуктового маркетинга.
А конструктор получает возможность поддерживать качественное информационное присутствие продукта, не ограничивая эффективность партнёрства количеством переходов по конкретной ссылке.
Конечно, у такой модели есть ограничения.
Надёжно определить вклад отдельной публикации в AI‑рекомендацию пока сложно. Попадание материала в источники не доказывает, что именно он повлиял на последующую покупку.
Кроме того, оплата контента создаёт риск конфликта интересов. Коммерческое сотрудничество должно оставаться прозрачным, а независимые сравнения — сохранять объективность.
Но сам принцип оценки партнёрской работы может измениться.
Вместо модели «привёл пользователя — получил комиссию» появляется более широкая задача: помочь продукту стать заметным, понятным и убедительным на этапе выбора.
Реферальные ссылки при этом никуда не исчезнут. Однако их роль как единственного инструмента измерения ценности партнёрского контента может постепенно ослабевать.
Вместо заключения
AI‑поиск меняет не только способ получения информации, но и отношения между конструкторами сайтов и партнёрами, которые их продвигают.
Пользователь всё чаще может получить сравнительный ответ непосредственно в поисковой системе. Для выбора платформы ему уже не обязательно посещать несколько сайтов с обзорами.
При этом сами обзоры, исследования и экспертные публикации продолжают играть роль в информационной среде, на основе которой формируются рекомендации.
Для конструкторов это повышает значение качественного присутствия в независимых источниках. Для партнёров создаёт проблему: их контент может влиять на выбор продукта, но не приносить привычных реферальных конверсий.
Главный парадокс заключается в том, что чем полезнее партнёрский контент для AI‑поиска, тем меньше у пользователя может оставаться необходимости посещать сам партнёрский сайт.
Поэтому будущее партнёрских программ конструкторов сайтов может быть связано не столько с борьбой за реферальные переходы, сколько с участием в продвижении продуктов и формировании коммерческих рекомендаций.
А значит, конструкторам и партнёрам, вероятно, придётся договариваться о новой экономике сотрудничества — когда ценность создаётся ещё до посещения официального сайта, а привычная реферальная ссылка уже не способна измерить весь вклад в привлечение клиента.
Автор: slux
