Что будет с контекстной рекламой, когда нейросети заменят поисковики

Классическая модель контекстной рекламы действительно сформировалась как прямое продолжение логики работы поисковых систем. Основой служит аукционная модель (чаще всего — CPC, cost-per-click), при которой рекламодатели соревнуются за право показать своё объявление пользователю по определённому запросу. Чем выше конкуренция за запрос — тем выше стоимость клика.

Сценарий выглядит следующим образом: пользователь вводит ключевую фразу, например, «купить ноутбук в Москве». Поисковая система мгновенно анализирует, какие рекламодатели готовы показать объявления по этой фразе, и формирует рекламный блок, который размещается вверху или внизу страницы. Позиция объявления зависит от ставки и так называемого «показателя качества», включающего релевантность, CTR и качество посадочной страницы. Таким образом, побеждает не всегда тот, кто предложил самую высокую цену, а тот, чьё объявление наиболее эффективно и полезно с точки зрения алгоритма.

Важно, что контекстная реклама существует только при наличии поискового запроса. Она встроена в саму архитектуру поиска: пока пользователь ищет — реклама имеет шанс быть показанной. Это объясняет, почему контекстная реклама стала доминирующим форматом digital-маркетинга: она ловит потребителя в момент проявления интереса или потребности, будь то покупка товара, выбор услуги или решение проблемы.

Ещё одно преимущество этой модели — гибкость настройки. Рекламодатель может выбирать аудиторию по региону, времени суток, типу устройства, демографии и даже интересам, если подключена реклама в контекстно-медийной сети. Также можно задавать минус-слова, чтобы не показывать рекламу по нерелевантным запросам, и получать подробную статистику по эффективности кампании.

Однако у модели есть ограничения, и главный — зависимость от поискового поведения пользователя. Если человек не вводит запрос, реклама не появляется. В этом — ключевая уязвимость традиционного контекста в эпоху ИИ: если пользователи всё чаще начинают искать информацию не в Google или Яндексе, а через нейросетевые ассистенты вроде ChatGPT, Gemini, Bing Copilot или Алисы, где нет привычного списка ссылок, контекстная реклама теряет свой интерфейс. И это уже не теория — это наблюдаемый тренд.

В основе нейросетевых ассистентов, таких как ChatGPT, лежат большие языковые модели (LLM) — обученные на огромных массивах текстов алгоритмы, способные понимать контекст и генерировать осмысленные ответы. В отличие от классических поисковых систем, которые выдают список ссылок в ответ на запрос, нейросети сразу формируют итоговый результат в виде готового ответа, охватывающего суть вопроса.

Принцип работы кардинально отличается. Когда пользователь вводит запрос в поисковик, система ищет документы, страницы и статьи, соответствующие ключевым словам. В случае с LLM всё иначе: модель не ищет страницы — она «вспоминает» релевантную информацию, основанную на паттернах из миллионов текстов, с которыми была обучена. Затем она синтезирует наиболее вероятный и логичный ответ, который звучит так, словно написан живым человеком.

Что особенно важно — ответ появляется внутри диалога, без необходимости переходить по внешним ссылкам. Пользователь чаще всего остаётся на платформе, продолжая задавать уточняющие вопросы. Даже если нейросеть добавляет ссылки или упоминает источники, они не являются центральным элементом взаимодействия. Это — радикальный отход от парадигмы поиска, где клик по ссылке был единственным способом получить информацию.

В результате возникает новая модель поведения пользователя: вместо привычного «ввёл — кликнул — прочитал», мы видим «ввёл — получил ответ — уточнил». И чем качественнее становится эта генерация, тем меньше смысла пользователи видят в переходах на внешние сайты. Именно в этом — главная угроза для классической контекстной рекламы. Её основа — переход по ссылке — становится необязательной. А значит, рекламные блоки, интегрированные в страницы поисковой выдачи, теряют свою аудиторию.

Этот сдвиг от ссылок к ответам меняет не только технологии, но и всю экономику диджитал-рекламы. Вопрос уже не в том, заменят ли нейросети Google и Яндекс — а в том, как изменится способ монетизации внимания в мире, где информация приходит без сайтов.

С переходом пользователей от поисковиков к нейросетевым ассистентам привычная инфраструктура контекстной рекламы окажется под угрозой. Ниже — ключевые изменения, которые ждут рынок.

Резкое снижение трафика

Контекстная реклама напрямую зависит от пользовательской активности: чтобы сработал клик, человек должен увидеть объявление в выдаче. Но нейросети не показывают список ссылок — они сразу формируют ответ. Это означает, что объём коммерческих переходов резко снизится: пользователь уже получил информацию, не выходя из интерфейса бота. Даже если он уточняет запрос, он делает это внутри диалога, а не на сайте рекламодателя.

Отсутствие привычных рекламных блоков

Google и Яндекс выделяют рекламные позиции над органическими результатами, отделяя их пометкой «Реклама» и размещая в «золотом треугольнике внимания». Нейросети не используют визуальные блоки и баннеры, не отдают первые позиции спонсорам и не разделяют экран на «коммерческую» и «информационную» зоны. Это приводит к потере влияния на визуальное поведение пользователя — у рекламодателя исчезает возможность «перехватить» внимание через привлекательное объявление или скидку.

Крах аукционной модели

Контекст работает по принципу: кто больше платит — тот выше в выдаче. Но в нейросетевом ответе нет списка, а значит, нет позиций и конкуренции за них. Пользователь получает один интегрированный ответ, а не 10 ссылок с рекламными вставками. Поэтому модель аукциона становится неприменимой: ставка за клик теряет смысл, ведь никто не кликает. В нейросетевом сценарии нет кликов — есть сессия взаимодействия с моделью, и она не рассчитана на оплату переходов.

Результат? Привычная рекламная модель теряет свою технологическую платформу — поиск. Это означает, что маркетологам и платформам придётся либо встроить рекламу в генеративные ответы, либо выстраивать новую монетизацию, где ключевую роль будет играть контекст не поисковый, а смысловой — встроенный в саму структуру диалога.

Контекстная реклама более 20 лет оставалась фундаментом digital-маркетинга, позволяя бизнесу точно и эффективно взаимодействовать с целевой аудиторией. Но с развитием больших языковых моделей (LLM) — таких как ChatGPT, Gemini и Claude — правила игры стремительно меняются. Классическая модель, построенная на кликах по рекламным блокам в поисковой выдаче, оказывается под давлением: пользователи всё чаще получают готовые ответы без перехода на сайты, а интерфейсы становятся диалоговыми, а не ссылочными.

Эта трансформация уже затрагивает глобальный рынок — Google, OpenAI, Microsoft и другие лидеры тестируют новые форматы монетизации генеративных ответов. Компании начинают адаптироваться: бренды стремятся попасть в рекомендации LLM, интегрируются через API, или даже платят за включение в обучающие датасеты.

Что ждёт контекстную рекламу в ближайшие годы? Исчезновение? Переход в новую форму? Ниже — обзор ключевых изменений, рисков и точек роста в новой рекламной реальности.

Платные рекомендации в ответах

LLM-интерфейсы уже экспериментируют с нативной рекламой внутри ответов. Так, в Google SGE спонсорские упоминания вставляются прямо в AI-обзор: ссылки или рекомендации платных сервисов появляются в тексте, а не как отдельные блоки.

Исследования показывают, что такие «инлайн-объявления» позволяют монетизировать ответы не через баннеры, а через интеграцию рекламы в контекст.

Оплата за включение в обучение

Компании готовы платить за доступ к их данным для обучения и fine-tuning моделей. Например, платформа Photobucket продаёт архив из 13 млрд фото для обучения AI, и сделки оцениваются до $0.05–1 за изображение.

Аналогичные модели внедряют такие площадки, как Reddit и Stack Overflow – они вводят плату за коммерческое использование своих данных. Это переходит в новую бизнес-модель: реклама в виде «включения данных».

API-интеграции вместо баннеров

Реклама всё больше становится частью API-взаимодействия. К примеру, пользователь спрашивает: «Найди поставщика кондиционеров». Вместо ссылки, LLM делает запрос к агрегатору по платному API и сразу вставляет информацию о поставщике в ответ. Подобные схемы уже применяются: компании подключаются к LLM через API, чтобы отдавать данные: цены, рейтинги, наличие — напрямую в диалог. Также сервисы, как Hive или Snowflake Cortex, позволяют за деньги интегрировать данные и LLM-интерфейс.

Контекстная реклама не исчезнет, но трансформируется:

1. Интегрированная реклама — бренды могут появляться прямо в тексте ответов.
2. Монетизация данных — владельцы контента получают прибыль за доступ к своим данным.
3. Сервис как реклама — вместо баннера пользователь получает доступ к агрегированному сервису через разговор.

Это означает: контекст переходит в смысловой, встроенный формат, где монетизация привязана не к клику, а к взаимодействию.

С исчезновением традиционной модели контекстной рекламы бизнесу придётся искать новые пути цифровой видимости. Уже сегодня формируются альтернативные каналы продвижения — они не завязаны на показы и клики, но встроены в структуру взаимодействия с нейросетями. Ниже — ключевые направления, которые будут набирать силу в ближайшие годы.

Answer Engine Optimization (AEO)

Новая форма SEO, ориентированная не на поисковые системы, а на языковые модели. Цель — сделать так, чтобы именно ваша компания или продукт появлялись в генеративных ответах. Для этого используется:

• структурированная разметка и схемы знаний (schema.org, JSON-LD),
• нейтральные и «LLM-дружественные» описания товаров и услуг,
• брендированные факт-карточки с уникальными данными (цены, география, особенности).

AEO — это оптимизация не для страниц, а для ответов. Кто попадёт в «знания модели», тот получит трафик.

Брендированные чаты и партнёрские нейросети

Крупные компании и медиаплатформы уже тестируют собственные LLM или заключают партнёрства с существующими системами. Это позволяет:

• создать чат-бот, обученный на данных компании (внутренние базы, описание продуктов, инструкции),
• стать официальным «партнёром знаний» и присутствовать в ответах как источник, например, как Bloomberg в ChatGPT или Wolfram Alpha в Bing.

Такой подход превращает бренд из рекламодателя в поставщика экспертной информации, закрепляя доверие и видимость.

Интерактивные лид-боты и сервисы внутри LLM

Нейросети становятся не просто источником информации, а точкой входа в пользовательский путь. Уже сейчас возможны сценарии, при которых:

• пользователь просит «найти юриста» или «записаться к врачу»,
• LLM передаёт запрос в платный API компании или CRM-систему,
• происходит генерация персонального ответа с кнопкой действия.

Реклама превращается в услугу: она не «показывается», а встраивается в функциональность, сокращая путь от запроса к решению.

Переход от баннеров к встроенным функциям требует от бизнеса переосмысления стратегии. Но те, кто адаптируются первыми, займут место в новой экосистеме до того, как рынок сформирует очередной аукцион.

Контекстная реклама не исчезнет одномоментно, но её привычная форма — выдача с платными ссылками — утратит значимость. Уже к 2030 году нейросети будут формировать основное окно взаимодействия пользователя с информацией и брендами. В этой модели не будет аукциона за позицию — вместо него возникнет борьба за встраивание в ответы, обогащение знаний модели, платные API-интеграции и новые сценарии лидогенерации.

Бизнесу необходимо уже сегодня начать перестраивать маркетинговую стратегию:

• оптимизировать данные под генеративные ответы (AEO);
• внедрять структурированную информацию и схемы знаний;
• развивать партнёрства с LLM-платформами;
• переосмыслить путь клиента: не «запрос → клик → сайт», а «вопрос → ответ → целевое действие».

Чем раньше бренд займёт место в новой экосистеме — тем выше будет его ценность в будущей архитектуре цифрового внимания.