Чому бренди зникають з цифрового простору: критичний аналіз бар’єрів AEO у 2024–2025 роках

22 Листопада, 2025МаркетингДенис Кушнір

Стаття досліджує, чому навіть сильні бренди «зникають» з цифрового простору в епоху AI-пошуку. Класичного SEO вже недостатньо: ChatGPT, Perplexity та Google AI Overviews віддають перевагу тим, кого можуть легко прочитати, структуровано інтерпретувати й вважати надійним джерелом. На основі аудиту 50 доменів з українського та дотичного ринку ми показуємо, як брак FAQ, Q&A-структур, Schema.org, бізнес-профілів і згадок у топ-списках напряму знижує шанс потрапити в AI-відповіді.

Матеріал пропонує практичну рамку AEO та набір пріоритетних дій, що допоможуть брендам повернути собі видимість у zero-click реальності 2025 року.

Вступ

У 2024–2025 роках глобальна система пошуку переживає найбільшу трансформацію за останні два десятиліття. Класична модель переходу користувача за посиланням з результатів пошукової видачі поступово зникає. За оцінками аналітичних платформ і галузевих оглядів, понад 60% пошукових запитів у 2025 році закінчуються без переходу на сайт, оскільки користувач отримує відповідь безпосередньо в інтерфейсі інструментів на основі штучного інтелекту — ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews або Gemini (Google, 2024–2025; Rank Math, 2025).

Поява answer engines — систем, що генерують коротку, консолідовану відповідь на основі аналізу веб-контенту, — створює новий рівень конкуренції. Якщо SEO було орієнтоване на зайняття позиції в межах топ-10 результатів, то Answer Engine Optimization (AEO) передбачає боротьбу за єдину відповідь, яку користувач бачить у вікні чат-бота або AI-сервісу (Patel, 2024a; Search Engine Land, 2024). Це змінює характер інформаційного середовища, принципи ранжування і вимоги до структури контенту.

Сучасні AI-моделі оцінюють контент не тільки за ключовими словами, а й за структурованістю, якістю аргументації, наявністю чітких відповідей, семантичними маркерами та сигналами авторитетності (Puntoni et al., 2021; Kozinets & Gretzel, 2021; Huang & Rust, 2021). Зі зростанням ролі алгоритмічних медіаторів бренди втрачають прямий контроль над шляхом споживача та змушені адаптовуватися до логіки алгоритмів (Kozinets & Gretzel, 2021; McKinsey Digital, 2024). У маркетинговій практиці це означає необхідність будувати контент так, щоб AI-системи могли легко інтерпретувати його, інтегрувати до відповідей і використовувати як надійне джерело.

Паралельно зростають ризики так званих AI-hallucinations — ситуацій, коли моделі генерують неправдиві або неточні відомості про компанії, продукти чи послуги через нестачу структурованих даних або недостатню присутність бренду в авторитетних джерелах (Huang & Rust, 2018; Rank Math, 2025). Це підсилює важливість коректної технічної оптимізації, актуалізації бізнес-профілів, використання schema markup і побудови експертного контенту.

На цьому тлі виникає потреба в практичних дослідженнях AEO, орієнтованих на локальні ринки. Український цифровий простір, доповнений присутністю українських та російськомовних користувачів у ЄС, формує унікальну структуру веб-середовища, де поєднуються освітні платформи, державні інституції, e-commerce, IT-сектор та агентства. Аналіз того, як ці сайти представлені в AI-відповідях, є ключовим кроком до розуміння нової конкуренції за видимість (Netpeak Journal, 2024–2025; Promodo Blog, 2024–2025).

Метою цього дослідження є виявити, які фактори AEO найбільше впливають на появу сайтів у відповідях ChatGPT, Perplexity та Google AI Overviews на прикладі 50 доменів українського та дотичного ринку. У статті аналізується структура контенту, наявність schema markup, сигнали авторитетності, консистентність бізнес-профілів та фактична видимість у відповідях AI-систем.

Це дослідження демонструє, як зміна логіки пошуку впливає на конкурентність онлайн-присутності брендів і які практичні кроки дозволяють якісно покращити AEO-видимість у 2025 році.

2. Огляд літератури

Стрімкий розвиток генеративних моделей та поява нових інтерфейсів пошуку — Google AI Overviews, ChatGPT Search і Perplexity AI — суттєво трансформують традиційні практики цифрової видимості (Google, 2024–2025; OpenAI, 2024; Perplexity AI, 2024–2025). Література демонструє системний зсув від класичного SEO до Answer Engine Optimization (AEO), де ключовою метою стає включення бренду у відповідь AI-системи, а не лише ранжування у SERP.

2.1. Zero-click search як домінуюча модель пошуку

Документація Google AI Overviews та галузеві аналітичні матеріали фіксують зростання частки zero-click запитів, у яких користувач отримує повну відповідь у пошуковому інтерфейсі (Google, 2024–2025). HubSpot Marketing Blog (2024–2025), Search Engine Journal (2024) та Rank Math (2025) підтверджують, що zero-click стає типовим сценарієм, особливо для інформаційних і навігаційних запитів.

Neil Patel оцінює масштаб тенденції, пов’язуючи її з AEO та Generative Engine Optimization (GEO) і підкреслює, що брендам необхідно оптимізуватися не тільки під класичні результати, а й під AI-відповіді (Patel, 2024a, 2024b). McKinsey Digital (2024) описує цей процес як зміну точки входу в інтернет, коли користувач очікує не сторінку, а готове рішення чи рекомендацію.

2.2. Answer Engine Optimization як наступний етап SEO

AEO формує нову логіку пошукової оптимізації. На відміну від SEO, орієнтованого на індексацію та SERP-позиції, AEO фокусується на:

  • структурованих твердженнях,
  • коротких фактах,
  • чітких відповідях,
  • форматах, придатних для LLM (FAQ, списки, Q&A-блоки).

Search Engine Journal (2024) наголошує, що AEO вимагає створення контенту у структурах, які легко витягуються генеративними моделями, а Journal of Marketing через роботи Kozinets & Gretzel (2021), Puntoni et al. (2021) та Blanchard et al. (2025) показує, що алгоритмічні системи формують нові правила гри для брендів у цифровому середовищі.

У статтях Patel (2024a, 2024b) LLMO подається як логічне продовження SEO: завдання полягає у тому, щоб бренд був процитований та рекомендований усередині AI-відповідей, а не лише серед звичайних результатів пошуку.

2.3. AI-пошук як новий інформаційний інтерфейс

Harvard Business Review визначає AI-пошук як наступний інтерфейс цифрових комунікацій: користувач “питає агента”, а не переглядає сторінки (Harvard Business Review, 2025). Документація OpenAI (2024) пояснює, що ChatGPT формує відповіді шляхом узагальнення інформації з різних джерел, тому особливо важливими стають:

  • чітка структура абзаців,
  • явні визначення,
  • короткі блоки відповідей,
  • стандартизовані формати (FAQ, списки, тези).

Perplexity AI (2024–2025) описує ранжування відповідей як поєднання релевантності, авторитетності та структурованості контенту. Search Engine Land (2024) вводить поняття GEO (Generative Engine Optimization) як практику оптимізації під генеративні системи пошуку, щоб підвищити видимість контенту в AI-пошуковиках: ChatGPT, Perplexity, Gemini, Google AI Overviews.

2.4. Роль структурованих даних та Schema.org

У документації Google наголошується, що структуровані дані значно збільшують шанс включення сторінки у AI-відповідь (Google, 2024–2025). HubSpot Marketing Blog (2024–2025) та SEJ (2024) виділяють ключові формати:

  • Article — допомагає ідентифікувати інформаційний матеріал;
  • FAQPage — дозволяє системам відповідей швидко витягувати короткі твердження;
  • Organization — забезпечує коректну брендову атрибуцію.

Аналітичні огляди Han et al. (2024) та інших авторів показують, що структуровані дані покращують Customer Decision Journey в середовищі AI-пошуку, зменшуючи інформаційне тертя між запитом і готовою відповіддю.

Search Engine Journal (2024) уточнює: якщо бренд хоче, щоб його контент з’являвся в AI Overviews, ChatGPT або Gemini, потрібно правильно структурувати дані та будувати GEO/AEO-кампанії, а не обмежуватися класичним on-page SEO.

2.5. Проблема галюцинацій та точності AI-відповідей

SEJ (2024) та Perplexity AI (2024–2025) відзначають ризики генеративних галюцинацій — неправильні атрибуції або вигадані твердження через неструктурований контент або відсутність надійних джерел.

Rank Math (2025) підкреслює, що більш ніж половина пошукових запитів у Google завершуються без кліку, і в таких умовах помилки AI напряму впливають на сприйняття брендів.

Huang & Rust (2018, 2021) пропонують стратегічну рамку використання штучного інтелекту в маркетингу, де контроль якості даних та структурованість інформації є ключовими елементами мінімізації ризиків галюцинацій.

2.6. Український контекст цифрового ринку

Netpeak Journal (2024–2025) та Promodo Blog (2024–2025) фіксують суттєве відставання українських сайтів від глобальних AEO-практик. Основні проблеми:

  • обмежене використання Schema.org;
  • низький рівень структурованих відповідей;
  • відсутність FAQ у більшості сайтів;
  • слабка видимість у ChatGPT та Perplexity;
  • орієнтація на класичне SEO замість AI-пошуку.

Публікації вказують, що e-commerce адаптується найшвидше, тоді як значна частка сервісного ринку практично не готує контент під Answer Engines.

3. Матеріали і методи

3.1. Дизайн дослідження та вибірка

Дослідження побудовано як прикладний аналіз стану Answer Engine Optimization (AEO) українських та пов’язаних із ринком України вебсайтів у 2024–2025 роках. У вибірку увійшли 50 доменів із різних галузей:

  • e-commerce,
  • фінансові послуги,
  • digital-агенції,
  • освіта та EdTech,
  • IT-аутсорсинг,
  • локальні сервісні компанії.

Для кожного ресурсу проведено комплексний AEO-аудит за уніфікованою методологією. Оцінювання виконувалося вручну у поєднанні зі структурованим контент-аудитом та перевіркою видимості сайтів у трьох основних Answer Engines:

  • Google AI Overviews,
  • ChatGPT Search,
  • Perplexity AI.

3.2. Набір показників: 23 параметри та 10 core-метрик AEO

Для кожного домену було зібрано 23 параметри, що відображають технічні, контентні та онтологічні сигнали, які впливають на включення брендів у відповіді штучного інтелекту.

3.2.1. Технічні та контентні сигнали

  • наявність FAQ-блоку на ключових сторінках;
  • структура Q&A у заголовках H2/H3;
  • використання Schema.org (Article, FAQPage, Organization);
  • швидкість завантаження PageSpeed Mobile (Core Web Vitals);
  • якість структури абзаців (суб’єктивна оцінка 1–5).

3.2.2. Метрики цифрової присутності

  • Domain Authority (DA);
  • кількість зворотних посилань (backlinks);
  • консистентність даних NAP (Name–Address–Phone) за шкалою 1–5;
  • наявність бізнес-профілів (Wikipedia, LinkedIn, Crunchbase, профілі в каталогах).

3.2.3. Сигнали сутностей (Entity Signals)

  • Brand_mentions (згадки бренду у відкритих джерелах і медіа);
  • Business_profiles (кількість і якість офіційних профілів);
  • Appears_in_Answer_Examples (потрапляння в приклади в ChatGPT);
  • Perplexity Visibility (присутність у відповідях Perplexity);
  • Mentions_in_top_lists (наявність у рейтингах, топ-списках, галузевих добірках).

На основі ширшого набору з 23 параметрів було виокремлено 10 ключових AEO-метрик, які формують ядро видимості в AI-пошуку та, згідно з сучасними практиками Google, OpenAI і Perplexity, забезпечують до 90% впливу на включення сайту у відповідь:

AI Overviews (0–5)

Оцінка того, чи з’являється сайт у Google AI Overviews на релевантні запити, та наскільки часто модель використовує сайт як джерело.

ChatGPT Visibility (0–3)

Перевірка того, чи згадується сайт або бренд у відповідях ChatGPT Search, чи використовує модель контент сайту для фактографічних фрагментів.

Perplexity Visibility (0–3)

Аналіз присутності сайту у відповідях Perplexity, у тому числі в режимах “Concise”, “Detailed” та “Pro”.

AI_mentions (0–5)

Кількість і якість згадок бренду у відповідях AI-моделей. Показує, наскільки добре бренд присутній у семантичних картах LLM.

Наявність FAQ-секції (0/1)

FAQ — одна з ключових структур для Answer Engines, які витягують короткі фактологічні твердження для своїх відповідей.

Наявність Q&A-структури в H2/H3 (0/1)

Параметр фіксує, чи містять заголовки сторінок чіткі питання та відповіді (How, What, Why, When, Cost, Benefits), що підсилює шанс коректного цитування сайту LLM.

Schema.org (Article, FAQPage, Organization) (0/1/0–3)

Наявність структурованих даних, які забезпечують машинне розуміння контенту.

NAP Consistency (1–5)

Єдність даних про назву, адресу та телефон (Name–Address–Phone). Висока консистентність покращує довіру Answer Engines та мінімізує галюцинації.

Page Speed Mobile

Оцінка швидкості мобільної версії сайту за Core Web Vitals. Answer Engines часто виключають повільні або технічно нестабільні сторінки.

Domain Authority (DA) та Backlinks

Оцінка авторитетності домену та зовнішніх посилань як класичний, але все ще вагомий сигнал авторитетності в AI-пошуку (Gordon et al., 2021; Qiu et al., 2025).

3.3. Методи збору та нормалізації даних

Дані отримували шляхом комбінованого аналізу:

  • перевірки HTML-структури сайту та розмітки Schema.org (Google Rich Results Test, Schema Markup Validator, ручний аналіз коду);
  • пошукових запитів у новинних агрегаторах і класичних пошукових системах (зокрема Google News);
  • аналізу видимості брендів у відповідях AI-систем (ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews);
  • ручного опрацювання бізнес-профілів у відкритих джерелах;
  • оцінки присутності у топ-списках, рейтингах і галузевих добірках.

Усі категоріальні змінні були нормалізовані до числових значень:

  • так = 1;
  • ні = 0;
  • частково = 0,5.

Для якісних оцінок (наприклад, читабельність абзаців, NAP-консистентність) застосовувалася шкала 1–5. Показник Brand_mentions оцінювався за кількістю згадувань бренду в Google News та інших відкритих джерелах за останні 12 місяців.

Технічні параметри збиралися через:

  • Google PageSpeed Insights (мобільна версія),
  • SEO-інструменти (Ahrefs / Moz) для DA та кількості зворотних посилань.

3.4. Методи аналізу

На основі нормалізованих даних було проведено:

  1. Первинну порівняльну оцінку всіх 23 параметрів між 6 галузями.
  2. Виділення груп доменів із високою та низькою AEO-видимістю.
  3. Побудову інтегрального показника AEO Visibility Index, який агрегує 10 ключових AEO-метрик для кожного домену.
  4. Аналіз кореляцій між групами метрик:
    • структурований контент → включення в AI-приклади;
    • DA / згадки бренду → потрапляння у AI Overviews;
    • наявність бізнес-профілів → довіра AI-моделей і кількість AI_mentions.

3.5. Первинний аналіз відсутності AEO-сигналів

Для ідентифікації бар’єрів було побудовано діаграму “Frequency of Missing AEO Signals Across Domains”, яка показує, скільки доменів не мають конкретного AEO-сигналу.

Отримані значення:

AEO-фактор Доменів без сигналу Частка від вибірки
Perplexity Visibility 34 68%
Appears in ChatGPT Examples 28 56%
FAQ 27 54%
Q&A H2/H3 21 42%
Mentions_in_top_lists 20 40%
Schema_FAQ 16 32%
Schema_Article 15 30%
Schema_Org 13 26%
Business_profiles 1 2%
Brand_mentions 0 0%

3.6. Візуалізація

У дослідженні використовувалися такі типи графіків:

  • теплова карта (heatmap) — показала інтенсивність присутності AEO-сигналів по доменах;
  • стовпчикова діаграма відсутніх сигналів — продемонструвала бар’єри, які зустрічаються найчастіше;
  • scatter-plot DA → Brand Mentions — дозволив оцінити кореляцію між авторитетом домену та згадками у відкритих джерелах.

4. Результати

На підставі візуалізацій та обчислених показників було виявлено системні закономірності, що пояснюють, чому більшість брендів зникають із простору AI-пошуку.

Рис. 1. Теплова карта AEO — бінарні фактори за доменами, впорядкована за інтегральним показником AEO Index.

Темні клітинки позначають наявність структурованих сигналів (FAQ, Q&A, Schema.org, згадки в ChatGPT та Perplexity), світлі — їхню відсутність. Лідери за AEO Index (верхні рядки) мають щільніше заповнені зони структурованого контенту і AI-видимості, тоді як більшість сервісних компаній та агенцій у нижній частині матриці демонструють майже повну відсутність ключових AEO-сигналів.

Рис. 2. Рейтинг доменів за інтегральним показником AEO Index (0–10).

Діаграма демонструє порівняльний рівень AEO-зрілості 50 доменів. Чим вищий індекс, тим краще сайт структурований для Answer Engines (Google AI Overviews, ChatGPT, Perplexity) та тим частіше він може з’являтися у відповідях ШІ. Лідери рейтингу мають стабільну структурованість контенту (FAQ, Q&A, Schema.org), високу консистентність NAP-даних та більшу кількість згадок у відповідях моделей. Днижні позиції займають домени, де відсутні ключові структурні сигнали, що суттєво обмежує їхню видимість у AI-пошуку.

Рис. 3. Частота відсутніх AEO-сигналів серед доменів вибірки.

Графік відображає, які структурні AEO-фактори найчастіше відсутні на українських сайтах. Найкритичнішими виявилися сигнали, пов’язані з AI-видимістю: Perplexity Visibility (68% доменів) та ChatGPT Examples (56%). Серед контентних елементів найбільший дефіцит спостерігається у FAQ (54%) та Q&A-структурі (42%). Недостатнє використання Schema.org (30–32%) також істотно знижує шанс потрапити в AI-відповідь. Діаграма підкреслює системну відсутність AEO-підготовки на більшості сайтів та пояснює причини «цифрової невидимості» брендів у середовищі AI-пошуку.

 

4.1. Масове випадіння брендів із ChatGPT та Perplexity

Найслабшими сигналами виявилися:

  • Perplexity Visibility — відсутня у 68% доменів;
  • Appears in ChatGPT Examples — відсутня у 56% доменів.

Це означає, що:

  • штучний інтелект не вважає значну частину брендів достатньо надійними для включення у відповіді;
  • системи не мають релевантних структурованих даних;
  • моделі не бачать контексту використання цих брендів як прикладів (Harvard Business Review, 2025; Perplexity AI, 2024–2025).

Саме ці два фактори виявилися ключовими бар’єрами видимості в AI та найбільше впливають на AEO Visibility Index.

4.2. Критичний дефіцит структурованого контенту

Більше половини сайтів не мають:

  • FAQ (54%),
  • Q&A-структури (42%),
  • Schema Article/FAQ/Org (30–32%).

Це фактично блокує можливість AI витягувати відповіді з конкретних сторінок, оскільки:

  • LLM-моделі віддають перевагу контенту, який структурований у форматі Q&A;
  • Schema.org забезпечує однозначне розуміння типу сторінки, її теми та зв’язку з брендом (Google, 2024–2025; SEJ, 2024).

У результаті навіть якісно написані тексти без FAQ, Q&A-структури та Schema залишаються “невидимими” для Answer Engines.

4.3. Перевага брендів із бізнес-профілями та зовнішньою валідацією

Лише 1 домен (2%) не мав жодної бізнес-ідентичності у відкритих джерелах (Wikipedia, LinkedIn, Crunchbase чи галузеві каталоги). Бренди, що мають багатий цифровий “паспорт”, суттєво частіше з’являються:

  • в AI Overviews;
  • у прикладах ChatGPT;
  • у відповідях Perplexity.

Крім того, у 40% доменів відсутні згадки у рейтингах та топ-списках. У наших спостереженнях такі списки використовуються AI як надійний зовнішній сигнал авторитетності. Бренди, що не потрапляють у добірки “топ-банків”, “топ-магазинів”, “топ-сервісів”, автоматично стають менш видимими в AI-відповідях (Rank Math, 2025; Netpeak Journal, 2024–2025).

4.4. Галузеві відмінності

Аналіз heatmap продемонстрував:

  • e-commerce та digital-агенції мають найбільше “нульових зон” у AEO-метриках — високі значення DA не компенсують брак структурованого контенту;
  • банки та IT-компанії демонструють найвищий рівень структурованих сигналів (Schema.org, FAQ, NAP), що корелює з кращою присутністю в AI-відповідях;
  • EdTech-проєкти найкраще представлені у списках, прикладах та відповідях Perplexity, ймовірно через активну участь у контент-маркетингу та публікаціях у медіа (Han et al., 2024; Williams et al., 2025).

4.5. Головна причина цифрової невидимості

На основі аналізу 50 доменів встановлено, що основною причиною зникнення брендів із цифрового простору є слабкість AEO-сигналів — насамперед структурованого контенту та сигналів entity-рівня, які використовують системи штучного інтелекту.

Відсутність FAQ, Q&A-розмітки, схем Schema.org, а також потрапляння у приклади ChatGPT та рейтинги формує цифрову невидимість навіть для великих компаній з високим DA та суттєвим маркетинговим бюджетом.

5. Висновки

Дослідження продемонструвало, що у 2024–2025 роках видимість брендів у цифровому середовищі визначається не стільки класичними SEO-факторами, скільки здатністю бути коректно інтерпретованими генеративними моделями — Google AI Overviews, ChatGPT та Perplexity. Більшість проаналізованих українських сайтів не відповідають базовим вимогам AEO, які сучасні системи відповідей використовують для формування фактологічних блоків і вибору джерел.

  1. Головним бар’єром є недостатність структурованих сигналів.
    Понад 30–54% сайтів не мають FAQ, Q&A, Schema Article/FAQ/Org, що унеможливлює витяг чітких тверджень. Без цих структур контент не потрапляє у семантичну карту LLM, а бренди не відображаються у відповідях AI (Google, 2024–2025; SEJ, 2024).
  2. Масове випадіння з ChatGPT та Perplexity підтверджує, що AI-моделі використовують лише надійні, структуровані та семантично марковані джерела (Harvard Business Review, 2025; Perplexity AI, 2024–2025). Низька присутність у відповідях моделей означає, що бренди або не вважаються авторитетними, або не мають достатньої цифрової сутності (Puntoni et al., 2021; Kozinets & Gretzel, 2021).
  3. AEO-сигнали entity-рівня стали критично важливими.
    Бренди, що представлені у бізнес-профілях, топ-списках та мають високий рівень Brand_mentions, значно частіше включаються до AI Overviews і прикладів ChatGPT. Це узгоджується з підходами OpenAI (2024) та Perplexity AI (2024–2025), які наголошують на довірі до перевірених зовнішніх джерел.
  4. Технічні фактори залишаються суттєвими, але вторинними.
    PageSpeed Mobile, DA і backlinks впливають на авторитетність, однак без структурованого контенту вони не забезпечують видимість у AI-пошуку (Gordon et al., 2021; Qiu et al., 2025).
  5. Український сегмент суттєво відстає від глобальних AEO-практик.
    Внутрішні дані дослідження кількісно підтверджують спостереження Netpeak Journal та Promodo Blog щодо низької готовності сайтів до AI-пошуку.

5.1. Практичні висновки для бізнесу

  1. Контент повинен бути структурований під AI, а не тільки під людину-читача.
    FAQ, Q&A, списки, чіткі абзаци й Schema.org — це вже базові елементи, без яких AEO неможливе.
  2. Бренди мають розбудовувати цифрову сутність.
    Бізнес-профілі, топ-списки, зовнішні згадки та незалежні описи критично впливають на включення в AI-відповіді.
  3. AEO потрібно інтегрувати в редакційну та контент-стратегію.
    Формати “чітка відповідь” (direct answers), тематичні how-to, короткі фактологічні блоки — це формати, які читають передусім LLM.
  4. Компаніям варто регулярно тестувати свою присутність у ChatGPT, Perplexity та AI Overviews.
    Це стає новим стандартом аудиту видимості, аналогом SEO-перевірок минулих років.
  5. AEO-оптимізація — не заміна SEO, а його наступний етап (Patel, 2024a, 2024b; Search Engine Land, 2024).
    Бізнеси, які швидко адаптуються, отримають перевагу у zero-click та AI-пошуку.

5.2. Підсумок

Бренди “зникають” із цифрового простору не тому, що вони слабкі, а тому що AI-пошуковики не можуть їх прочитати, інтерпретувати та використати як джерело. AEO стає ключовим механізмом повернення видимості у світі, де понад 60% пошукових запитів завершуються без кліку, а перша відповідь AI стає новою “позицією №1”.

Компанії, які інтегрують AEO-підхід у контент, технічну оптимізацію та бренд-присутність, отримають доступ до нового рівня видимості у 2025 році — в середовищі, де Answer Engines поступово замінюють класичний пошук.

6. Список літератури

Blanchard, S. J., Duani, N., Garvey, A. M., Netzer, O., & Oh, T. T. (2025). New tools, new rules: A practical guide to effective and responsible GenAI use for surveys and experiments research. Journal of Marketing (Express).

Google. (2024–2025). Google Search Generative Experience: AI Overviews documentation.https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-overviews

Gordon, B. R., Jerath, K., Katona, Z., Narayanan, S., Shin, J., & Wilbur, K. C. (2021). Inefficiencies in digital advertising markets. Journal of Marketing, 85(1), 7–25.

Han, R., Lam, H. K., Zhan, Y., Wang, Y., Dwivedi, Y. K., & Tan, K. H. (2024). The interplay of artificial intelligence, machine learning and data analytics: Current trends and future directions. Industrial Management & Data Systems.https://doi.org/10.1057/s41270-024-00355-6

Harvard Business Review. (2025). Is your brand optimized for AI search? https://hbr.org/2025/09/is-your-brand-optimized-for-ai-search

Huang, M.-H., & Rust, R. T. (2018). Artificial intelligence in service. Journal of Service Research, 21(2), 155–172.

Huang, M.-H., & Rust, R. T. (2021). A strategic framework for artificial intelligence in marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, 49, 30–50.

HubSpot Marketing Blog. (2024–2025). Zero-click search and the rise of AI-first discovery; AI for website performance monitoring: Top tools to optimize for conversions. https://blog.hubspot.com

Kozinets, R. V. (2020). Netnography: The essential guide to qualitative social media research (3rd ed.). SAGE.

Kozinets, R. V., & Gretzel, U. (2021). Commentary: Artificial intelligence: The marketer’s dilemma. Journal of Marketing, 85(1), 156–159. https://doi.org/10.1177/0022242920972933

McKinsey Digital. (2024). The age of AI search: How discovery is shifting beyond Google. https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital

Netpeak Journal. (2024–2025). AI-пошук та SEO: як бізнесу адаптуватися до нової реальності; Artificial Intelligence SEO: How to survive in the zero-click search era. https://netpeak.net / https://netpeak.us

OpenAI. (2024). ChatGPT search & browsing behavior guidelines. https://openai.com

Patel, N. (2024a). Answer engine optimization: How to rank for AI answers. https://neilpatel.com/blog/answer-engine-optimization/

Patel, N. (2024b). LLM optimization (LLMO): How to rank in AI-driven search. https://neilpatel.com/blog/llm-optimization-llmo/

Perplexity AI. (2024–2025). Answer engine: Ranking signals & retrieval model overview. https://www.perplexity.ai

Promodo Blog. (2024–2025). AI Overviews запустили в Україні: розповідаємо, як підготуватися; Ukrainian eCommerce market research. https://promodo.com/blog

Puntoni, S., Reczek, R. W., Giesler, M., & Botti, S. (2021). Consumers and artificial intelligence: An experiential perspective. Journal of Marketing, 85(1), 131–151. https://doi.org/10.1177/0022242920953847

Qiu, L., Huang, Y., Singh, P. V., & Srinivasan, K. (2025). Personalization, consumer search, and algorithmic pricing. Marketing Science, 44(6), 1278–1298. https://doi.org/10.1287/mksc.2023.0455

Rank Math. (2025). Top AI SEO strategies for 2025: Feature in AI answers & boost traffic. https://rankmath.com/blog/ai-seo-strategies/

Search Engine Journal. (2024). How to win in generative engine optimization (GEO). https://www.searchenginejournal.com/win-generative-engine-optimization-peecai-spa/550612/

Search Engine Land. (2024). What is generative engine optimization (GEO)? https://searchengineland.com/what-is-generative-engine-optimization-geo-444418

Williams, F., Noel, D., & Habib, O. (2025). Artificial intelligence and the customer journey: Evaluating transformative effects on consumer experiences and business practices. (Препринт / стаття у процесі публікації).