Інтернет – це не те, що було раніше. Візьміть сторінку результатів Google: Позиція №1 зараз часто вимагається оглядами AI, тобто зусилля брендів щодо органічного рейтингу або за допомогою платних посилань менш винагороджені, ніж раніше. Більше того, пошук більше не обмежується традиційними двигунами. Соціальні платформи давно є напрямками пошуку, і тепер двигуни відповідей, що працюють на AI, такі як Chatgpt та здивування, привертають все більшу увагу.

“Ми спостерігаємо підйом веб-сайтів з подвійною адміністрацією”,-каже Гілл Родас, головний директор з технологій, APAC, RGA. “Досі дизайн, орієнтований на людину, домінував у цифрових вражах. Сьогодні агенти AI стають головною аудиторією Інтернету. Тому дизайн та інженерія повинні розвиватися для обслуговування як людей, так і машин, що дозволяє як ефективно споживати інформацію”.

Ця зміна позначає наступну хвилю веб -дизайну, слідуючи за масовою мобільною революцією. Традиційні принципи, орієнтовані на читабельність людини, SEO для трафіку та показники кліків, оскаржуються. Огляди AI представляють інформацію безпосередньо в результатах пошуку, зменшуючи потребу користувачів відвідувати веб -сайти, і це впливає на ключові показники, такі як трафік та CTR.

Для адаптації веб -сайти повинні бути перероблені з розширеною модульністю та структурованими даними, полегшуючи безшовне споживання агентами та інструментами ШІ.

“Оскільки бренди дизайн як для людей, так і для агентів з АІ, дизайн веб-сайтів розвивається від статичних, візуально керованих макетів до динамічних, орієнтованих на користувачів, інтерфейсів, що керуються запитами, пріоритетність доступності та відкриття”,-пояснює Ларс Мелер, лідер клієнта, Publicis Media Hong Kong та керівник Digitas Hong Kong. “Алгоритми AI, що живлять пошуковими системами та голосовими помічниками, не” переглядають “, як люди,-вони повзають вміст для релевантності, контексту та структурованих даних для відповіді на конкретні запити. Це заохочує стратегію вмісту, орієнтованої на запитання та A, коли веб-сайти безпосередньо стосуються наміру користувачів з чіткими, стислими та цінними відповідями”.

Ми вже бачимо агенти AI та генеративний пошук змінюють гру. Тепер веб -сайти повинні бути структуровані для того, щоб легко інтерпретувати, оцінювати та діяти машинами. Це означає чітко маркувати продукти, послуги, ціноутворення та створення вмісту, який говорить як з людьми, так і з машинами.

“Ми пережили подібну зміну 25 років тому, коли розпочався традиційний пошук. Веб-сайти повинні були розвиватися з чисто естетичного до сприятливого для гусениць”,-каже Джим Ю, засновник і генеральний директор компанії Brightedge. “Зараз ми вступаємо в подібну фазу, дізнавшись, що працює для агентів AI та автоматизованих систем”.

Персоналізація, орієнтована на AI, стає нормою

Коли персоналізація, орієнтована на AI, все частіше, бренди стикаються з проблемою врівноваження індивідуальної доставки вмісту з підтримкою послідовної ідентичності бренду.

“AI може персоналізувати вміст у масштабі, але без узгодження бренди ризикують фрагментацією”, – каже Етьєн Гаутхорон, керуючий директор, Південна Корея. “Рішення починається з структури: модульні системи контенту, настанови про тон голосу та чіткі рамки брендів, які такі інструменти AI, як олівець, можуть використовувати для адаптації обміну повідомленнями, не виїжджаючи з бренду. Не менш важливим є внутрішнє вирівнювання. Найкращі бренди переосмислюють те, як вони створюють і регулюють вміст з нуля, запобігаючи персоналізації від спуску в хаос”.

Девід Кляйн, співзасновник Orange Line, підкреслює стратегічне узгодження: “Щоб зберегти речі згуртованими, бренди повинні зафіксувати свій голос, тон та стиль, тому персоналізований вміст все ще відчуває себе тим самим брендом. Моніторинг даних у режимі реального часу має вирішальне значення для курсу, якщо персоналізація розтягує бренд”.

AI покращує персоналізацію шляхом використання перших даних з платформ даних клієнтів (CDPS), щоб зрозуміти переваги користувачів, поведінку та культурний контекст.

“Наприклад, продавець глобальної моди може порекомендувати мінімалістичні конструкції для Gen Z в Японії, пропонуючи яскраві закономірності до тисячоліття в Бразилії, все, зберігаючи свою підписну естетику та обмін повідомленнями”, – каже Мелер. “Ключовим моментом є поєднання даних, орієнтованих на дані, з наглядом людини. Аналітика забезпечує демографічну, історію придбання та розуміння поведінки в режимі реального часу, щоб забезпечити персоналізований вміст, як-от індивідуальні електронні листи або динамічні банери веб-сайтів. Редактори людини забезпечують вирівнювання тону з голосом бренду, уникнення загальних або невідповідних повідомлення.”

Адаптація SEO та контентних стратегій для агентів AI

З такими платформами, як Gemini, Claude, Respexity, DeepSeek та OpenAI, які стають новими воротарями, бренди повинні розуміти, як працюють ці агенти, які джерела вони цитують, і як вони інтерпретують інформацію про бренд. Адаптація SEO та контентних стратегій для агентів AI та голосовими помічниками представляє складні проблеми в 2025 році.

Один з головних змін-від коротких, ключовими словами пошуку до розмовних, довгохвойових запитів. “Наприклад, користувач може вводити” найкращі кросівки “на традиційну пошукову систему, але голосовим запитом може бути” яке найкращі кросівки для навчання марафону менше 100 доларів? “, – каже Мелер. “Бренди повинні оптимізувати запити на природну мову, створюючи вміст, який відображає, як люди говорять. Структуровані дані, такі як FAQ або схеми щодо того, щоб агенти AI для розбору та вмісту поверхні”.

Зростання пошукових запитів на нульову клік, де AI надає відповіді безпосередньо на сторінці пошуку, зменшує трафік веб-сайту.

“Бренди можуть вирішити це, розробляючи стислі, авторитетне націлювання на контент” позиція нуля “(представлені фрагменти)”, – пояснює Мелер. “Наприклад, бренд фітнесу може створити публікацію в блозі під назвою” Топ -5 взуття для марафону для початківців “з чітким форматом запитань та відповідей для отримання результатів пошуку голосу та цитат LLM”.

AI упередженість та атрибуція поставляють проблеми. Великі мовні моделі надають пріоритет вмісту з доменів з високою авторитетом, що ускладнює конкуренцію менших брендів.

“Побудова EAT (досвід, досвід, авторитативність та надійність) за допомогою якісних зворотних посилань, вмісту, що надається експертом, та партнерства з довіреними сайтами є важливим”,-каже Мелер. “Відстеження трафіку, орієнтованого на AI за допомогою таких інструментів, таких як Google Analytics 4 або нові платформи, що пропонують інформацію про поведінкові запити від LLMS, допомагає брендам стабільно вдосконалювати стратегії”.

Перебування вперед вимагає проактивної тенденції та спритної інфраструктури. Такі інструменти, як Google Trends, Teams, що вибухають, та платформи соціальних медіа, виявляють нові теми, як -от, сплеск запитів “стійкої бігової передачі”, що дозволяє брендам створювати своєчасний вміст.

“Змішуючи інформацію, керовану даними, з творчим розповіддю, бренди можуть процвітати в цьому швидко розвивається”,-додає Мелер.

Бренди також зіткнуться з рішеннями щодо того, щоб AI вживають інтелектуальну власність для участі у розмовах або повністю відмовлятися.

“Направлення AI стане новим каналом для моніторингу, збільшуючи попит на аналітику на згадки про бренд”, – каже Антоніо Пануччіо, керівник даних та технології Enigma. “Пошук з нульовим клацанням та колапс з маркетингу прискориться. Тридцять секундних сеансів веб-сайтів можуть доставити покупки на тисячі доларів, оскільки AI вже відповідав продукту потребам та уподобанням користувача, або завершив продаж у лічені хвилини”.

Епоха відкритого агента

Нові технології, такі як Agentic AI, Gen AI, Blockchain та Web3, пропонують можливості створити ефективність, автентичність та залучення веб -досвідів як для агентів AI, так і для людей.

Gen AI забезпечує швидке, персоналізоване створення контенту в масштабі. Agentic AI автоматизує взаємодії та транзакції, що дозволяє веб -сайтам реагувати розумніше в режимі реального часу. Blockchain додає безпеку та прозорість, побудови довіри споживачів, особливо для транзакцій та обробки даних. Web 3.0 представляє децентралізований, занурюючий досвід, що підключає платформи та користувачів, вдосконалюючи інтеграцію даних, перевірку автентичності та цифрові середовища.

“На практиці уявіть собі туристичний сайт, де агент AI бронює рейс, використовуючи перевірені дані blockchain, в той час як генеративний AI створює власний маршрут на основі переваг користувачів, і все без ручного пошуку. Там це прямує”, – каже Гаутгерон.

Завдання полягає в інтеграції цих технологій через канали та платформи, узгоджуючись з бізнес -цілями та забезпечуючи безперебійний досвід користувачів.

Ми вступаємо в епоху відкритого агентського веб -сайту, як це було викладено недавнім баченням Microsoft, де агенти AI виконують завдання та приймають рішення в особистому, організаційному та підприємницькому контексті, принципово мінливому дизайну веб -сайту.

Протоколи, такі як NLWEB, виникають для подолання цієї прогалини, розкриваючи природні мовні інтерфейси, з якими агенти AI можуть взаємодіяти з повноцінним. Використовуючи стандарти, такі як Schema.org та RSS, NLWEB дозволяє веб-сайтам представляти читанні машини разом із вмістом людини.

“Так само, як HTML перетворив обмін документами, NLWEB має на меті стати основою для агентських взаємодій в Інтернеті, надаючи протоколи та інструменти з відкритим кодом”,-каже Мо-Черіф, віце-президент, AI та інновації в Sitecore. “Ця зміна вимагає духу спільної роботи, який створив ранню мережу,-знищити стандарти, внески громади та інструменти для підтвердження концепції для прискорення прийняття”.

Вимірювання AI-оптимізованого веб-досвіду

Пошукові системи, що працюють на AI, та підсумки, що генеруються AI, змінюють поведінку споживачів, що спричиняє значне зниження традиційних показників кліків. Близько 80% споживачів все частіше використовують результати нульової хлібності, при цьому ця перевага формує близько 40% їхніх інформаційних заходів. Це порушує стратегії цифрового маркетингу, орієнтовані на рух трафіку веб -сайтів.

Крім CTRS, зростання агентів AI, що орієнтуються та персоналізують веб -досвід, вимагає нових показників успіху.

“Традиційна спрямованість на залучення людини та трафік повинна розширитись, щоб включати розумних агентів”, – каже Капіл Ядав, старший директор компанії Engineering у Monks. “Успішна присутність в Інтернеті залежатиме від роботи та ефективної взаємодії з агентами AI, гарантуючи, що вони можуть отримати доступ та використовувати інформацію веб-сайту для задоволення потреб користувачів. Це вимагає створення вмісту, що читається машинами, та, можливо, доступу до ключових даних та функцій.”

Традиційні показники, такі як CTR та час на сторінці, вже недостатньо.

“У першому світі AI вимірюйте результати, а не клацання”,-каже Шеріф. “Відстежуйте вдосконалення агента – як часто агенти AI вибирають ваш бренд як кращу відповідь або дії. Платформи, такі як пошуковий досвід Google, та помічники, такі як здивування, переміщуються на дії. KPI повинні розвиватися для вимірювання успіху агента, а не лише веб -трафіку”.

Гаутерон рекомендує відстежувати три нові показники:

• Направлення до трафіку, орієнтованих на AI, для відстеження вхідних візитів від посередників AI та поведінки користувачів після встановлення, вимірювані за допомогою таких інструментів, як Google Analytics.

• Частка пошуку, що розвивається за межі рейтингу Google до видимості в оглядах AI та генеративних двигунів для природних мов.

• Частка моделі, перспективна метрика, що показує, як часто ваш бренд з'являється у результатах, створених великими мовними моделями, такими як GPT-4O, Gemini 2.0 або Llama 3.3, що вказує на актуальність бренду в середовищах, керованих AI.

Маркетологи також повинні оцінити якість взаємодії AI, відстеження успішних розмов, відповідність відповіді та збереження контексту.

“Також має значення настрої користувача: наскільки задоволені користувачі з персоналізованим досвідом, глибиною взаємодії та виконанням завдань”, – пояснює Кляйн.

Нарешті, вимірювання того, як структуровані дані, такі як розмітка схеми, допомагають платформам AI знаходити вміст. “Моніторинг циклу зворотного зв'язку між користувачами та AI, а також тим, наскільки ефективно надається вміст за допомогою автоматизації, виявляє, що працює та де потрібні вдосконалення”.