Досвід Buki: як LLM (ChatGPT, Gemini) стали джерелом якісного трафіку, як вимірювати видимість у чатах і чим SEO під LLM відрізняється від класичного пошукового просування.
Коли LLM починають приносити реальний трафік
Перші згадки про ChatGPT у робочих чатах з'явилися ще у 2022–2023 роках, але як окреме джерело трафіку на сайт LLM-системи почали працювати помітно пізніше. Переломним став серпень 2024 року: саме тоді моделі почали добре розуміти українську та польську мови й ставити посилання на сайти. Для проєкту з основними ринками в Україні та Польщі це й був старт активної роботи з LLM.
Розподіл джерел усередині LLM-трафіку нерівномірний. У випадку Buki близько 90–95% усього трафіку й лідів з LLM дає саме ChatGPT, решта припадає на Gemini. У Казахстані картина інша: ChatGPT — приблизно 70%, а Claude, Gemini та інші моделі йдуть у роздріб по 5–10% кожна. Якщо ви оптимізуєтеся під Європу, фокус варто робити насамперед на ChatGPT і частково Gemini.
Чому невеликий обсяг трафіку з LLM усе одно вартий уваги
За зовнішніми оцінками, Google досі приносить сайтам 50–70% трафіку, а ChatGPT — лише від 0,5% до приблизно 1%. Здавалося б, це дрібниця. Але цей висновок оманливий, якщо не подивитися на конверсію.
Ось реальні цифри одного проєкту:
- Загальна конверсія всього трафіку в лід — близько 0,25% (багато інфотрафіку, який погано конвертується).
- Конверсія комерційного трафіку на сторінки каталогу — близько 1,5%.
- Конверсія трафіку з чату — близько 8–10%.
Тобто трафік із LLM невеликий за обсягом, але значно якісніший. У середньому по сайтах він уже приносить близько 4% від обсягу органіки (у Казахстані — суттєво більше). Це достатня причина, щоб почати аналізувати цей канал уже зараз, а не пропустити момент його зростання.
Як AI Overview змінює звичний органічний трафік
Паралельно з появою трафіку з чатів класична органіка почала змінюватися. Інформаційний трафік почав відмирати ще з 2024 року: звичайні статті (розв'язання рівняння, біографія письменника) майже неможливо покращувати, а користувач шукає лише готову відповідь на свою проблему. Після запуску Google AI Overview падіння стало різким:
- Інформаційний трафік рік до року просів у 2–3 рази (залежно від сайту).
- Комерційний трафік втратив близько 20%.
- Клікабельність (CTR) навіть перших позицій просіла приблизно на третину.
Головна логіка проста: ви більше не єдиний власник контенту. Місія і Google, і LLM — не віддати трафік, а вирішити проблему користувача прямо у відповіді. Тож частина трафіку природно перетікає в чати й AI-видачу.
Як вимірювати видимість у LLM
Вимірювання складається з кількох рівнів. Насамперед дивляться на переходи й ліди з LLM за реферерами в аналітиці. Але не менш важливо відстежувати, за якими запитами й сутностями ви взагалі з'являєтеся в чатах.
Порядок роботи, який спрацював:
- Визначте сутності, під які просуваєтеся. Найпростіший спосіб — запитати сам чат: «ось мій сайт, за якими запитами й сутностями мене можуть знаходити в LLM». Він підкаже типи запитів: порівняння сервісів, ціни, інформаційні підбірки.
- Відстежуйте видимість через зовнішні сервіси. З перевірених найкраще показав себе Mention: він показує видимість, конкурентів, а також чи це просто згадка бренду, чи клікабельне посилання, і на яку саме сторінку веде.
- Опитуйте реальних користувачів. Знайдіть клієнтів, які прийшли з LLM, і попросіть приклади їхніх промтів. Це прибирає «замилене око»: ви можете тестувати одні запити, а вас насправді знаходять зовсім за іншими.
Важливий нюанс: видимість у LLM — величина умовна, бо ви не знаєте повної вибірки запитів і їхньої частотності. Тому головний сигнал — не порядковий номер у відповіді, а те, що моделі вам довіряють: згадують бренд або вставляють посилання. Моніторити достатньо раз на два тижні або раз на місяць — ефект від дій під LLM проявляється не так швидко, щоб перевіряти щодня.
Чим SEO під LLM відрізняється від класичного
Ключова відмінність — акцент зміщується з ключових запитів на саму інформацію та репутацію бренду.
- Позиції в пошуку не вирішальні. Сторінка може бути за межами топ-30 у Google, але часто цитуватися в LLM. І навпаки: у відповідях раптово з'являлися конкуренти майже без посилань — виявлялося, що їх згадала галузева нагорода на кшталт «Вибір року». Тобто важливіші згадки з авторитетних ресурсів, ніж класичні SEO-показники.
- Згадки бренду важливіші за посилання. Саме тому бізнеси активно йдуть у Reddit, Quora та інші великі майданчики — це впливає і на пошук, і на LLM.
- Точність даних критична. Формулювання «ми найкращий сайт» майже нічого не варте. Працюють конкретні факти: скільки років на ринку, скільки виконавців/товарів, скільки замовлень щодня, де почитати перевірені відгуки. Коротка інформація, підкріплена цифрами.
- Лістинги, рейтинги й топи впливають, хоча в українському сегменті формат «топ сервісів» поширений менше, ніж на заході.
Кейс із Reddit: як згадка бренду потрапляє і в пошук, і в чат
Показовий експеримент. Замість того щоб одразу йти через підрядників, спочатку варто протестувати вручну. Схема, що спрацювала:
- Створіть акаунт і трохи «розкрутіть» його в різних сабредітах — питаннями, відповідями, звичайними діалогами, щоб набрати рейтинг.
- Зайдіть у популярний тематичний сабредіт і почніть обговорення з легкою провокацією — наприклад, «чи адекватна така ціна на послугу?» зі скріншотом каталогу. Люди активно долучаються до дискусії.
- Дайте темі SEO-орієнтовану назву (у стилі «відгуки про бренд, поділіться думкою»).
Результат: за пів дня тема проіндексувалася й потрапила в топ-3 видачі за брендовим запитом «відгуки», а приблизно за тиждень закріпилася в топі за кількома брендовими запитами. Далі — окрема тема з власним «відгуком» і порівнянням із конкурентами, яку чат згодом цитував, зазначаючи, що користувачі відмічають переваги бренду й недоліки конкурентів. Такий підхід одночасно працює на репутацію в пошуку і на цитування в LLM.
Які майданчики й формати працюють
Окрім Reddit, LLM звертають увагу на великі майданчики та формати згадок:
- Quora, сайти рейтингів, бізнес-каталоги — відносно дешеве розміщення.
- Google Business і сервіси відгуків — заманюйте туди клієнтів із хорошим досвідом.
- Тематичні галузеві сайти — освітні, стартап-майданчики, профільні спільноти.
- Власні премії й рейтинги — наприклад, «найкращий виконавець року» з подальшою розсилкою по ЗМІ.
- Інфографіки з власними даними — динаміка цін, рейтинги — добре розлітаються.
- Колаборації з конкурентами. Можна запропонувати спільний рейтинг: ви безкоштовно згадуєте партнера у своїй статті, а він розміщує аналогічну статтю з вашою згадкою в себе.
- YouTube і відеовідгуки. ChatGPT поки не має повноцінного доступу до YouTube, а от Gemini добре індексує відео — тож відеовідгуки радше зіграють на його користь.
Лінкбілдинг для LLM
Лінкбілдингом варто займатися, але підхід змінюється: менше загальної кількості посилань — більше якості. Головні акценти:
- Присутність на тематичних сайтах і в рейтингах; за закріплення на першій позиції в рейтингу іноді варто доплатити.
- Аналіз посилань конкурентів. Якщо чат часто цитує конкурента, подивіться, звідки в нього згадки. Реальний приклад: конкурента згадали ще у 2017 році в старому рейтингу — до власника того сайту можна звернутися, попросити оновити статтю й поставити вас на першу позицію.
- Ручна робота на Reddit ефективніша за роботу підрядників — краще виділити окрему людину під цей майданчик.
Вікіпедія в цьому кейсі спрацювала слабо: розмістити інформацію про себе складно (її швидко видаляють як рекламу), а помітного впливу на цитування в LLM не зафіксовано.
Типові помилки, на які не варто витрачати час
- Масштабування Reddit через підрядників без результату. Публікації не шкодять, але й майже не цитуються. Орієнтуйтеся не на кількість тем, а на реальні лайки й коментарі, щоб тема взагалі почала відображатися.
- Ставка на неунікальні FAQ. Краще опрацьовувати їх вручну й окремо по сторінках.
- Відстеження «не своїх» запитів. Легко захопитися привабливими, але нерелевантними запитами, за якими сидять безкоштовні сервіси й самовчителі.
- Неповна інформація про себе. Якщо на сторінці «про компанію» не згадано якийсь напрям роботи, чат про нього просто не знатиме — навіть якщо відповідні сторінки на сайті є.
- Старі бренди й анкори. Якщо колись компанія називалася інакше, чат може роками рекомендувати її під старою назвою через давні посилання з відповідними анкорами.
Окремо варто пам'ятати, що чат часто галюцинує: може впевнено порадити «супертематичний сайт», якого насправді не існує. Тому регулярно запитуйте сам чат, що він про вас знає, і виправляйте неточності на своїх ресурсах.
Що можна зробити без великого бюджету
Послідовність дій для скромного бюджету:
- Спершу чесно оцініть, чи потрібно вам це взагалі. Перевірте, чи є вже переходи, оплати й чи взагалі у вашій ніші користувачі щось шукають через чат.
- З'ясуйте, за якими промтами вас можна знайти і що чат про вас знає.
- Перегляньте сторінку «про компанію»: як ви себе позиціонуєте, чи згадані всі напрями роботи, чи є конкретні переваги з фактами, а не просто «найкращий».
- Перевірте сайти відгуків і рейтинги, де ви присутні, та актуалізуйте дані.
- Зробіть невеликі інвестиції в бренд — без роботи з брендом суттєво просунутися в LLM важко.
Реалістична порада: із мінімальним бюджетом складно конкурувати з великими брендами (умовно, з великим класифайдом ви навряд чи позмагаєтеся). Тоді допомагають нішевість, прив'язка вашої теми до Reddit через невеликі інфоприводи та, за наявності ресурсу, робота з блогерами й зовнішньою рекламою.
Підсумок
Трафік із LLM поки невеликий, але якісний, і його вплив зростатиме. SEO еволюціонує від роботи з посиланнями до роботи з брендом, репутацією та точністю даних. Почніть з аналізу: виміряйте переходи й ліди з чатів, відстежте видимість через сервіси на кшталт Mention, опитайте реальних користувачів — і поступово нарощуйте згадки бренду на авторитетних майданчиках. Часто те, що ви робите для класичного SEO, уже допомагає й LLM.
Коментарі