Трафік із великих мовних моделей (LLM) — переходи з ChatGPT, Perplexity та інших — не конвертує суттєво краще за органічний пошук. За даними Amsive, середні показники конверсії склали 4,87% для LLM проти 4,6% для органіки; статистичні тести підтвердили, що різниця незначуща.
Amsive проаналізувала шість місяців сесій GA4 на 54 сайтах із валідованими макроконверсіями (заявки або покупки) і застосувала парні t-тести та додаткові пороги вибірки. Висновок — системної переваги LLM за конверсією немає.
Головна відмінність — масштаб: майже третина сесій припадає на органічний пошук (31,9–32%), тоді як LLM у середньому дає <1% відвідувань і конверсій.
Раніше (травень 2025) окреме дослідження SALT.agency показало нижчу залученість LLM-трафіку порівняно з органікою. Перевага LLM спостерігалася лише в кількох нішах (здоров’я, кар’єра). Разом ці дані ставлять під сумнів твердження про вищу якість кліків із ШІ-відповідей.
Що робити маркетологам
- Вести окремий трекінг LLM у GA4 і регулярно звіряти частку сесій/конверсій за каналами.
- Оптимізувати контент під відповіді ІІ (AEO) як ранній рух, але бюджет і цілі тримати на каналах із перевіреним масштабом (органіка).
- Перевіряти читабельність і корисність сторінок, які найчастіше цитують LLM-сервіси, та тестувати форми / офери саме для цих входів.
Джерело: Search Engine Land
