Google анонсировала новый отчет AI performance insights в Merchant Center. Он покажет, как товары и бренд представлены в ИИ-сценариях покупок — в AI Mode, AI Overviews и приложении Gemini.

Запуск идет поэтапно в США, Канаде, Австралии, Индии и Новой Зеландии в ближайшие месяцы. Для e-commerce это первый встроенный отчет Google, который измеряет не обычный трафик или позиции, а видимость в ИИ-интерфейсах.

Что будет в новом отчете

Google заявила о четырех основных блоках данных.

Доля присутствия бренда

Отчет покажет, как часто бренд появляется в ИИ-ответах и ИИ-покупках по сравнению с похожими брендами. Это относительная метрика: она не равна позициям в поиске и не показывает прямой объем трафика, но помогает понять, насколько бренд вообще попадает в поле зрения пользователя в ИИ-сценариях.

Этапы покупательской воронки

Merchant Center будет показывать видимость на трех этапах: знакомство с товаром, оценка вариантов и покупка. Это позволит увидеть, на каком этапе бренд появляется в ответах Google, а где теряет присутствие.

Популярные товарные формулировки

В отчете появятся данные о популярных товарных запросах, которые пользователи используют в диалогах с поиском, а также доля присутствия бренда по этим формулировкам. По сути, это новый слой аналитики по спросу — ближе к тому, как ИИ реально подбирает товары и источники.

Атрибуты товаров

Google также покажет, какие характеристики товаров ищут пользователи: например, размер, материал, совместимость, цвет, мощность и другие параметры. Это прямой сигнал для оптимизации фида, карточек товара и категорийных страниц.

Почему это важно

Google фактически выделяет ИИ-видимость в отдельную категорию аналитики. Для интернет-магазинов это важный сдвиг: раньше команды ориентировались в основном на позиции, показы, клики и конверсии, а теперь придется учитывать и то, насколько бренд заметен внутри ИИ-ответов.

Особенно важна метрика доли присутствия. Она ближе к логике медиапланирования и конкурентного сравнения, чем к классическому SEO-отчету. Это означает, что e-commerce-командам придется смотреть не только на ранжирование страниц, но и на то, насколько хорошо бренд, товары и их характеристики считываются системами Google.

Что это меняет для российского рынка

Пока отчет запускается не в России, но сам тренд важен и для локального рынка. Google строит инфраструктуру измерения ИИ-видимости для e-commerce, а значит, оптимизация под ИИ-поиск становится отдельной задачей, а не побочным эффектом SEO.

Для специалистов, которые работают с Google в международных проектах, новость практическая уже сейчас: если магазин продает в США, Канаде, Австралии, Индии или Новой Зеландии, стоит заранее проверить качество фида в Merchant Center и структуру товарных данных.

Для российского рынка вывод шире. Даже если конкретный отчет пока недоступен, подход можно применять и в работе с Яндексом: детализировать атрибуты в карточках, усиливать описания категорий, добавлять характеристики, которые реально участвуют в выборе товара, и следить, чтобы фид и посадочные страницы отвечали на сценарии выбора, сравнения и покупки.

Это особенно актуально для проектов, которые продвигаются одновременно в Google и Яндексе. Чем лучше структурированы товарные данные, тем выше шанс быть заметным не только в классическом поиске, но и в интерфейсах, где система сама собирает ответ из разных источников.

Что можно сделать уже сейчас

  • Проверить, насколько подробно заполнены атрибуты товаров в фиде Merchant Center и на сайте.
  • Сопоставить тексты карточек и категорий с реальными формулировками спроса: не только с короткими ключами, но и с запросами про характеристики, сравнение и выбор.
  • Разделить контент по этапам воронки: отдельные страницы и блоки под знакомство с категорией, сравнение вариантов и готовность к покупке.
  • Для работы с Яндексом использовать тот же принцип: усиливать структурированность карточек, фильтров, характеристик и коммерческих факторов на страницах товаров.

Отдельно стоит учитывать, что в начале года похожий отчет по ИИ-видимости уже появился у Bing в Webmaster Tools. Теперь и Google создает собственный слой аналитики для ИИ-поиска, что подтверждает общий тренд: видимость в ИИ-интерфейсах становится новой метрикой эффективности.

На практике это означает, что владельцам интернет-магазинов, SEO-специалистам, PPC-командам и агентствам уже стоит готовить фиды, карточки товаров и контент не только под выдачу, но и под ИИ-сценарии выбора и покупки.

Совет эксперта Analito

Проверьте фид в Merchant Center: заполните максимум атрибутов товаров, особенно характеристики, по которым пользователь выбирает между вариантами — материал, размер, совместимость, мощность, цвет, комплектацию.

Пересоберите карточки и категории под три этапа спроса: знакомство, сравнение, покупка. Для этого добавьте блоки с отличиями моделей, сценариями использования, ответами на частые вопросы и явными коммерческими условиями.

Если проект работает и с Яндексом, и с Google, унифицируйте товарные данные: одинаково подробно оформляйте характеристики в фиде, на карточке и в фильтрах каталога. Это повышает шансы на видимость и в классическом поиске, и в ИИ-интерфейсах.

Частые вопросы

Будет ли отчет доступен в России?

Пока Google объявила запуск только в США, Канаде, Австралии, Индии и Новой Зеландии. Для российских специалистов это пока ориентир по развитию рынка, а не локально доступный инструмент.

Чем доля присутствия отличается от позиций и трафика?

Это относительная метрика видимости бренда в ИИ-ответах по сравнению с конкурентами. Она не показывает место в выдаче и не равна количеству переходов на сайт.

Что оптимизировать в первую очередь под ИИ-поиск интернет-магазину?

В первую очередь — фид товаров, атрибуты в карточках, тексты категорий и блоки сравнения. Чем точнее и структурированнее данные о товаре, тем выше шанс попасть в ИИ-подборки и ответы.