Усім маркетологам відома істина, що успішний маркетинг вимагає контролю. Тому спеціалісти ретельно збирають дані у дашборди, порівнюють цифри і готують звіти. Але в епоху AI між споживачем і брендом з’являється посередник — AI-чат чи розумний асистент. Людина дізнається про компанію без кліку на посилання. І тоді KPI, створені для вимірювання кількості переходів та інших дій користувача на сайті чи на сторінці в соцмережах, стають не такими універсальними. Частина з них залишається корисними, проте з’являється новий клас показників ефективності, які відображають, як системи штучного інтелекту інтерпретують дані про бренд. Про те, як змінюються підходи до вимірювання результативності онлайн-маркетингу, розповіли фахівці агенції діджитал-маркетингу Elit-Web.
Навіщо компаніям переглядати KPI в умовах автоматизації та AI-рішень
Протягом років маркетинг жив у зрозумілій системі координат. Універсальною мовою між маркетологами, бізнесом і клієнтами були такі метрики:
- органічний трафік;
- коефіцієнт кліків (CTR);
- середня позиція в пошуку;
- показник відмов і час перебування на сайті;
- глибина перегляду;
- кількість зворотних посилань тощо.
Ці KPI були корисними, але вони були оптимізовані для людей, які користуються інтерфейсом Google, а не для моделей штучного інтелекту, що працюють у фоновому режимі.
Сьогодні шлях користувача зовсім інший. Часто первинною точкою контакту людини з брендом стає одна з AI-систем. Приміром, людина бачить рекламу, яку перед цим обрали AI-алгоритми, або звертається із запитом до ChatGPT чи Gemini, й отримує рекомендацію. Урешті-решт користувач буде задоволений відповіддю, проте на сайт на цьому етапі він так і не заходив. Перехід відбудеться тільки якщо він вже вирішить зробити замовлення чи купити продукт.
У таких умовах традиційні KPI можуть виглядати релевантними, але вони не враховують, що алгоритми працюють за іншою логікою. Пошук інформації, її вибір і формування відповіді базується на застосуванні:
- векторних баз даних і принципу вбудовування, коли AI зберігає контент у форматі, зрозумілому машинам, і здійснює пошук не за словами, а за сенсом;
- поєднання алгоритмів BM25 і RRF. Тобто міксується семантичний пошук із оцінкою релевантності матеріалів на основі зовнішніх факторів;
- LLM. Готується зв’язна відповідь у вигляді тексту.
Таким чином у AI-середовищі сайт стає джерелом для «обміркування» і навчання алгоритмів і, якщо пощастить, цитування. І тому важливо контролювати, чи став бренд джерелом AI-відповіді, чи був він рекомендований алгоритмом. Звісно, для цього необхідні інші KPI.
Прочитай також нашу статтю про AI-аудит відділу продажів. Дізнайся як мовна аналітика знаходить «дірки», де ви втрачаєте B2B-ліди.
Сьогодні шлях користувача зовсім інший. Часто первинною точкою контакту людини з брендом стає одна з AI-систем.
Нові KPI в епоху штучного інтелекту
З огляду на зміни парадигми пошуку інформації та для оцінки позиції бренду у нових умовах маркетологам буде корисно розрахувати та регулярно моніторити такі метрики.
1. Topical Authority
Цей показник відображає, наскільки бренд є системним і повноцінним джерелом знань у своїй темі. Увага до цієї метрики зумовлена тим, що у генеративному пошуку AI довіряє тому, наскільки повно розкрито ту чи іншу тему. Тобто якщо на сторінках і буде релевантна відповідь, але сам сайт буде містити фрагментарну інформацію, LLM не буде цитувати цей текст.
Щоб оцінити Topical Authority, варто:
- сформувати список ключових тем і підтем у ніші (topic map);
- порахувати відсоток підтем, які покриті релевантним контентом;
- оцінити внутрішню зв’язаність матеріалів (внутрішні лінки, ієрархія структури сайту).
Додатково можна зробити семантичний аналіз текстів, щоб перевірити, що вони розкривають ту чи іншу тему. Зібрати дані для аналізу можна за допомогою Ahrefs, Semrush та аналогічних.
2. AI Visibility Share або пошукова частка в AI-відповідях
Метрика відображає частку присутності бренду у відповідях AI Overviews, GPT та інших систем штучного інтелекту.
Щоб вимірювати, потрібно:
- визначити перелік ключових питань у ніші;
- регулярно перевіряти, як бренд згадується або цитується в AI-відповідях;
- фіксувати частоту появи бренду і порівнювати з кількістю згадок конкурентів;
- рахувати динаміку зростання/падіння присутності.
Щоб розрахувати цей KPI, ділять кількість AI-згадувань на загальну кількість релевантних AI-відповідей у ніші.
3. Кількість цитувань та атрибуцій в AI (AI Citation Rate)
Можна зробити висновок про рівень довіри до сайту з боку генеративних моделей, якщо діяти наступним чином:
- моніторити, чи вказує AI бренд або домен як джерело;
- фіксувати прямі цитати, згадки, посилання;
- аналізувати, які типи контенту цитуються найчастіше.
За допомогою сервісів Profound, Peec.ai та інших інструментів можна дізнатися, як ШІ бачить ваш бренд.
4. KPI якості контенту
Генеративні системи враховують людські поведінкові сигнали як індикатор цінності пропозиції. Вважається, що якщо контент корисний людям, він має шанс стати корисним і для AI.
Алгоритми зважають на такі метрики:
- dwell time — скільки часу користувач реально проводить із контентом;
- return rate — чи повертаються люди на сторінку;
- helpful actions — чи є збереження, переходи за посиланнями, взаємодії, конверсії.
Ці показники по суті є класичними, але їх інтерпретують в іншому контексті. Для збору даних користуються Google Analytics 4, Hotjar та іншими інструментами.
Які стандартні показники діджитал-маркетингу залишаються релевантними?
Крім появи нових метрик, багато стандартних KPI не зникли, проте змінилося їхнє значення. У 2026 році актуальними залишаються такі метрики:
- ROI. Ми ставимо на перше місце цю метрику, бо вона є головним показником ефективності діджитал-маркетингу і не втратила своєї важливості зараз. За появи будь-яких нових технологій питання, чи приносить маркетинг гроші компанії, залишається актуальним.
- Конверсії. Це відсоток людей, що виконали цільову дію. Зараз якщо підходити до показника конверсії однозначно, то цього буде замало для розуміння, чи створює компанія цінність. Тому стає важливою сегментація за типом клієнта (нові чи повторні) та довгостроковою цінністю.
- Органічний трафік. Цей показник втратив значення головного SEO-показника, але залишається актуальним як індикатор змін. Тепер його потрібно аналізувати разом із брендовими запитами, глибиною взаємодії, AI-видимістю.
- Метрики залучення користувачів. Ми вже згадували про важливість метрик глибини перегляду, часу, проведеного на сайті, кількості повторних візитів. Їх аналізує AI перед тим, як прийняти рішення, чи варто рекомендувати сайт за запитом користувача.
- Brand Search. Ця метрика в епоху AI стає стратегічною. Кількість брендових запитів – це сигнал довіри та впізнаваності для LLM. А про те як упакувати свій профіль в LinkedIn і підвищити впізнаваність бренду, можете дізнатися на нашій сторінці.
Водночас менш актуальними стали:
- середня позиція сайту у пошуковій видачі;
- кількість зворотних посилань;
- показник відмов.
Ці показники більше не можуть бути самостійними показниками успіху.
Крім появи нових метрик, багато стандартних KPI не зникли, проте змінилося їхнє значення.
Неможливо оптимізувати те, що ви не вимірюєте
В епоху штучного інтелекту необов’язково відмовлятися від усіх класичних метрик, але варто переосмислити свій підхід до них. Погодьтеся, якщо ви досі звітуєте про позиції сайту в пошуку за ключовими словами, а в той же час ваші клієнти отримують відповіді від систем штучного інтелекту, які не показують посилання, ваша стратегія не синхронізована з ринком.
Ми входимо в нову епоху пошуку інформації і спостерігаємо за тим, як алгоритми ШІ здійснюють інтерпретацію та синтез даних. Звісно, необхідно шукати способи, як оцінити і виміряти місце бренду у новій реальності, бо неможливо оптимізувати те, що ви не вимірюєте. У цьому вам допоможуть як стандартні, так і нові KPI.