Google дала понять, что AI Mode не заменяет классическую поисковую выдачу для всех сценариев. По словам Лиз Рид из Google, пользователи по-разному используют основной поиск, AI Mode и приложение Gemini: одни запросы лучше подходят для AI-ответов, другие — для полноценной SERP с набором ссылок, источников и вариантов.
Ключевой термин здесь — browsy queries Google. Так в Google описывают запросы с исследовательским, discovery-интентом, когда человек не ищет один короткий ответ, а хочет изучить варианты, сравнить возможности и двигаться дальше по разным путям.
Как Google разделяет Search, AI Mode и Gemini
Лиз Рид объяснила, что классический поиск Google и AI Mode относятся к Search, тогда как Gemini рассматривается как отдельный продукт. Это важно: Google не сводит все поисковое поведение к одному сценарию и не считает, что пользователи одинаково формулируют запросы во всех AI-интерфейсах.
По её словам, часть пользователей одновременно использует несколько платформ и AI-продуктов. Информационные запросы чаще остаются в Search или AI Mode. Творческие и продуктивные задачи, например просьба переписать текст более формально, чаще уходят в Gemini.
Прямой переход в AI Mode, по наблюдениям Google, чаще связан со сложными и длинными запросами, где пользователь ожидает продолжения диалога и дополнительных уточнений. Но для более «обзорных» запросов полная поисковая выдача может быть удобнее.
Что такое browsy queries
Browsy queries — это запросы, в которых пользователь ещё не сузил намерение до конкретного ответа, товара, места или решения. Пример из материала: “best places to visit in Orlando”. Такой запрос предполагает не один финальный ответ, а набор вариантов для изучения.
Термин встречается не только в обсуждении AI Search. В профиле бывшего инженера DeepMind и Google упоминалась ML-модель для определения “browse intention” queries, которая, по заявлению в профиле, улучшила глобальный CTR поисковой выдачи на 5%.
Также “browsy queries” фигурируют в описании вакансии Google для commerce software engineer, где речь идёт о product queries, browsy queries, hierarchical schema и short multimodal documents. В контексте Google Ads похожая формулировка используется для lower intent Search placements на раннем этапе shopping journey.
Почему такие запросы могут работать лучше в полной выдаче
Для browsy queries пользователь часто хочет видеть выбор: несколько источников, разные подходы, списки, сравнения, подборки и визуальные ориентиры. Один синтезированный AI-ответ может быть слишком узким, если человек находится только на этапе исследования.
Именно поэтому классическая SERP остаётся важной. В таких запросах ценность создаёт не только ответ, но и сама возможность просматривать варианты, открывать разные страницы и постепенно уточнять намерение.
Для SEO это сигнал не превращать весь контент в короткие ответы под AI Mode. Обзорные страницы, подборки, гайды, сравнительные материалы и вдохновляющий контент всё ещё могут быть полезны в органическом поиске, особенно если они закрывают discovery-интент.
Оптимизация под AI Search не отменяет работу с классической выдачей. Если запрос предполагает исследование, страница должна помогать пользователю двигаться от широкого интереса к более точному решению.
Практически это означает, что контенту нужна структура: сначала широкий обзор темы, затем категории, варианты, критерии выбора, сравнения и более конкретные блоки. Такой подход особенно важен для информационных сайтов, e-commerce, travel, lifestyle и других ниш, где пользователь часто начинает с вдохновения, а не с готового решения.
Ранее мы уже разбирали, как меняется поиск Google под влиянием AI, почему AI Overviews меняют поисковые алгоритмы и как Google AI влияет на органический трафик. Новый акцент на browsy queries показывает, что в AI-поиске остаётся место не только прямым ответам, но и полноценному пользовательскому исследованию.
Для редакций и SEO-команд главный вывод простой: не каждый запрос нужно закрывать как вопрос-ответ. Иногда сильнее работает страница, которая даёт пользователю выбор, контекст и маршрут для дальнейшего поиска.
Источник: Search Engine Journal