Google Search Console неожиданно стал инструментом исследования клиентов

Всем привет! Меня зовут Андрей Попов, я SEO-специалист в AGIMA. В SEO редко происходят настоящие переломы. Обычно всё меняется медленно: новый фактор ранжирования, очередное обновление алгоритма, небольшая перестройка выдачи. Но сейчас происходит куда более глубокая вещь – меняется сама природа поиска. Люди перестают «искать» и начинают разговаривать.

Если раньше пользователь вводил в Google короткий запрос вроде «CRM система цена», то теперь он пишет почти полноценное сообщение:

какая CRM подойдет небольшому отделу продаж до 5 человек, чтобы было видно воронку и не требовалось долго обучать сотрудников?

И для бизнеса это создает проблему. Мы больше не понимаем, что именно спрашивают люди.

Черный ящик LLM-поиска

В классическом SEO всё было относительно прозрачно. Существовали:

• Keyword Planner;

• статистика частотности;

• SERP-аналитика.

Можно было приблизительно оценить спрос.

С появлением больших языковых моделей (LLM) ситуация изменилась. OpenAI, Google и другие платформы не раскрывают реальные пользовательские вопросы. А значит, компании не знают:

• какие формулировки используют покупатели;

• какие критерии выбора их волнуют;

• какие конкуренты появляются в сравнении.

Маркетинг впервые за долгие годы снова оказался в информационной темноте.

Неожиданная подсказка: Search Console

Интересное наблюдение появилось после исследования, когда в отчетах Google Search Console начали находить очень длинные поисковые запросы. Причем они выглядели не как ключевые слова, а как полноценные вопросы – буквально как диалог с чат-ботом.

Позже стало известно, что часть запросов, похожих на обращения к ИИ-ассистентам, действительно могла попадать в отчеты. Проблему исправили, но это показало главное:

Search Console способен фиксировать поведение пользователей, близкое к взаимодействию с AI-поиском.

Дополнительно ситуацию усилило внедрение Google AI Mode – генеративных ответов в поиске. После их запуска SEO-специалисты заметили рост показов именно по длинным, разговорным запросам.

Как найти «AI-запросы» в своих данных

Получить такие данные можно довольно просто.

Открываем:

Search Console → Performance → Search Queries

И применяем фильтр по регулярному выражению:

^(?:S+s+){9,}S+$

Этот фильтр показывает запросы длиной 10 и более слов. На практике именно они чаще всего оказываются разговорными.

Что появляется в отчетах

Вместо привычных ключевых слов вы начинаете видеть:

• просьбы составить план поездки;

• вопросы о сравнении платформ;

• подбор инструментов под конкретную задачу;

• поиск альтернатив конкретному продукту.

И это уже не SEO-данные. Это – мышление клиента в момент принятия решения.

Почему это важнее ключевых слов

Ключевое слово сообщает: человек интересуется категорией товара.

Разговорный запрос сообщает:

• что его беспокоит;

• чего он боится;

• какой у него бюджет;

• с кем он сравнивает;

• почему он может не купить.

Фактически это внутренний диалог покупателя перед покупкой, который раньше можно было получить только через дорогие исследования или интервью.

Что делать дальше: анализ через LLM

После выгрузки списка таких запросов их можно загрузить в любую LLM-систему анализа (например, Claude) и задать вопросы:

• что чаще всего спрашивают о бренде;

• как люди сравнивают решения;

• какие характеристики продукта важны;

• какие возражения встречаются.

Результаты оказываются неожиданно практичными. В кейсах обнаруживались:

• старые репутационные проблемы, о которых компания уже забыла;

• постоянный поиск более дешевой альтернативы;

• один конкурент как эталон сравнения;

• географические ограничения, о которых маркетинг не подозревал.

То есть данные показывают не трафик, а логику выбора.

Новая задача SEO

Раньше SEO отвечало на вопрос «Как попасть в топ выдачи?». Теперь появляется другой: «Что ИИ рассказывает пользователю о нашем продукте, когда он выбирает?».

Пользователь всё чаще не открывает 10 сайтов. Он получает готовое объяснение – и доверяет тому ответу, который оказался убедительнее. Следовательно, оптимизируется уже не страница, а интерпретация бренда.

Почему точные запросы не так важны

Исследования показывают: даже когда людям дают одну и ту же задачу, они формулируют вопросы к ИИ совершенно по-разному. Повторяемость формулировок крайне низкая.

Поэтому цель – не собрать конкретные фразы. Цель – найти повторяющиеся темы:

• цена;

• сложность внедрения;

• сравнение с лидером рынка;

• надежность;

• поддержка.

И именно под эти темы нужно адаптировать контент, страницы и позиционирование.

Главный вывод

Google Search Console неожиданно превратился из технического SEO-инструмента в инструмент исследования клиентов. Он показывает не просто запросы. Он показывает, как думает покупатель.

И в эпоху AI-поиска выигрывать будут не те компании, у которых лучше оптимизированы страницы, а те, чье объяснение продукта понятнее, спокойнее и убедительнее для пользователя – и для ИИ, который этот ответ пересказывает.

Если вам интересно следить за тем, как меняется SEO прямо сейчас, приглашаю в мой телеграм-канал Red Hot Chili SEO. Также задавайте вопросы и делитесь мнением в комментариях.

Источник: Habr

Источник