Краткое введение
Новый отчёт Previsible на выборке из 6,77 млн LLM‑сессий подтверждает: рынок AI‑дискавери консолидируется вокруг одного лидера. Месячные LLM‑сессии выросли в 9,9 раза и в мае 2026 достигли 644 478, при этом 92,4% отслеживаемого реферального трафика приходится на одну платформу.
Основные детали новости
Динамика трафика за последние 19 месяцев оказалась волатильной, но направленной вверх. Сессии выросли с 65 249 в ноябре 2024 до 396 278 в августе 2025, затем был резкий провал в ноябре 2025 и последующий подъем до 428 203 в феврале 2026 и 644 478 в мае.
Крупный ноябрьский спад (снижение сессий на 50%) связан почти полностью с падением рефералов от ChatGPT: с 448 412 до 213 345. Остальные платформы в тот момент держались относительно стабильно. Сессии восстановились до 442 609 уже в декабре.
Ключевая находка — не просто рост, а сильная централизация рынка. ChatGPT контролирует подавляющую долю отслеживаемого LLM‑трафика (92,4% в полном наборе), показав рост в 12,8 раза за 19 месяцев. Это делает оптимизацию под абстрактное «AI‑видимость» бессмысленной без фокуса на ChatGPT.
Дополнительные факты
Поведение соперников изменяется разнонаправленно:
- Claude вырос 64 раза — с 133 сессий в ноябре 2024 до 8 528 в мае 2026. В марте 2026 он впервые обогнал Perplexity и продолжил рост благодаря агентным инструментам и интеграциям для предприятий.
- Gemini демонстрирует стабильный рост — 3,2× без сильной волатильности; его интеграции в Workspace и Android вероятно недооцениваются в реферальных метриках.
- Perplexity достиг пика 17 507 сессий в марте 2025 и с тех пор упал на 61%.
- Copilot рухнул на 96% с пика в августе 2025 (8 651) до 339 сессий — больше не представляет собой серьёзную ставку на привлечение трафика.
Исследование фиксирует и важные поведенческие паттерны по страницам входа:
- ChatGPT направляет 28,8% трафика на внутренний поиск сайта; по отраслям примерно 25% AI‑рефералов попадают на страницы поиска.
- Вертикальные особенности распределения трафика: SaaS — 34,6% на страницы поиска; издательства — 54% на новостные страницы, но при этом их доля проникновения в AI остаётся низкой (0,11% на фоне 120+ млн органических сессий); e‑commerce — 43% трафика попадает на карточки товаров; образование — 52% на страницы курсов; здоровье — 42,1% на страницы «О нас»; правовой сегмент — распределение по блогу, «О нас», контактам и локациям.
- Платформы имеют «характер»: ChatGPT и Gemini чаще указывают на домен, но не на конкретную страницу; Perplexity и Claude склонны выбирать конкретный контент и переуплотняются на длинных материалах.
Данные собраны на 166 свойствах GA4, охватывающих SaaS, e‑commerce, финансы, право, здоровье, страхование, образование, издательства и билетные сервисы. Все свойства присутствуют в выборке на протяжении всего периода с ноября 2024 по май 2026, так что изменения отражают поведенческие тренды, а не расширение выборки.
Почему это важно для SEO
Отчёт меняет приоритеты в стратегии по привлечению AI‑трафика. Пять практических выводов для специалистов:
- Ставьте ChatGPT в центр приоритетов по видимости. Он генерирует подавляющий объём реферального трафика. Другие платформы можно масштабировать по мере реального роста их объёмов.
- Обратите внимание на Claude как на растущий канал для B2B и технической аудитории: ранняя позиция здесь даёт конкурентное преимущество.
- Пересмотрите значение продуктовых страниц: e‑commerce получает 43% LLM‑трафика на карточки товаров — структурированные, сравнимые данные о товарах и машиночитаемые цены критичны.
- Внутренний поиск перестаёт быть «контентной опцией» и превращается в acquisition‑инструмент. Если LLM приводит пользователя на страницу поиска, от качества UX зависит конверсия этого высокоинтенционного трафика.
- Анализируйте AI‑трафик по типам страниц, а не только в совокупности. Усреднённые показатели скрывают узкие места и возможности — ценовая страница или страница продукта может иметь в 3× выше проникновение, чем сайт в целом.
Наконец, остаётся открытым ключевой вопрос: какие платформы дают не только трафик, но и конверсии? Previsible собирает данные, чтобы на него ответить, но уже очевидно: продуктовые решения платформ и их модели распределения рефералов будут менять каналы лидогенерации быстрее, чем большинство команд готовы реагировать.
