Поиск мобильных приложений постепенно выходит за рамки традиционной логики App Store и Google Play. Часть запросов пользователей смещается в сторону AI-инструментов, которые не просто показывают список результатов, а сразу предлагают готовые ответы и подборки продуктов.
AI App Visibility
По оценкам рынка, уже около 40% пользователей начинают поиск информации через AI-сервисы, а крупные языковые модели обычно используют 3–5 источников для формирования рекомендаций. Запросы вроде «лучшее приложение для изучения языков» или «VPN для путешествий» всё чаще обрабатывают не поисковые системы или магазины приложений (App Store и Google Play), а чат-ассистенты — ChatGPT, Gemini, Claude и другие. Это формирует новый уровень конкуренции — за присутствие продукта в ответах AI-моделей.
В ответ на эти изменения агентство мобильного маркетинга RadASO запустило AI App Visibility — новое направление, помогающее брендам работать с представленностью мобильных приложений в ответах крупных языковых моделей. Решение позволяет комплексно отслеживать упоминания продукта в ответах ИИ, анализировать источники, на которые они опираются, оценивать динамику изменений и определять факторы, влияющие на появление приложения в рекомендациях. По данным компании, первые сигналы об изменении видимости в ИИ-поиске могут появляться уже через 2–4 недели после внедрения рекомендаций.
ИИ как новая точка входа в мобильные продукты
В агентстве отмечают, что роль App Store и Google Play как первой точки контакта между пользователем и продуктом меняется. ИИ-системы начинают выполнять функцию первичного «фильтра», влияя на то, какие приложения пользователь рассматривает ещё до перехода на эти платформы. Следовательно, конкуренция разворачивается не только за место в поиске магазинов приложений, но и за попадание в ответы ИИ-моделей.
Что предполагает подход AI App Visibility
Подход включает:
- анализ того, как AI-системы интерпретируют продукт;
- оценку присутствия приложения в ответах языковых моделей;
- определение факторов, влияющих на упоминания и рекомендации;
- подготовку рекомендаций для улучшения AI-позиционирования.
По словам команды, речь идет о развитии классического ASO в направлении AI Search Optimization — работы над тем, как цифровые продукты представлены в экосистеме генеративного искусственного интеллекта.
Дмитрий Жуков, генеральный директор RadASO
Мы видим, как ChatGPT, Gemini и другие AI-платформы начинают влиять на выбор мобильных приложений. Это формирует новый канал привлечения пользователей, который работает параллельно с App Store и Google Play. Компании, которые начнут работать с AI-видимостью сейчас, получат преимущество в тот момент, когда AI-поиск станет стандартной частью поведения пользователей,
— комментирует Дмитрий Жуков, генеральный директор RadASO.
Контекст изменений
Аналитики рынка ожидают, что ИИ-поиск постепенно станет одним из ключевых каналов открытия новых приложений наряду с магазинами приложений и рекламными платформами. Это означает, что подход к ASO также будет меняться: помимо оптимизации страниц в магазинах, все большее значение будет приобретать то, как продукты представлены в ответах ИИ-систем.
Что это означает для мобильного маркетинга
Рост популярности AI-поиска постепенно меняет классическую воронку привлечения пользователей мобильных приложений. Если раньше человек открывал App Store или Google Play и самостоятельно просматривал десятки вариантов, то теперь все чаще он сначала обращается к ChatGPT, Gemini или другим AI-сервисам с просьбой порекомендовать лучшее приложение для конкретной задачи.
Это означает, что конкуренция перемещается из магазинов приложений в сферу искусственного интеллекта. Для разработчиков и маркетологов всё большую важность приобретает не только ASO-оптимизация страниц в магазинах приложений, но и то, упоминают ли ИИ-модели приложение в своих ответах и на каких источниках они основывают свои рекомендации.
Чем AI Search Optimization отличается от ASO
| Классическое ASO | AI Search Optimization |
|---|---|
| Оптимизация страницы в App Store и Google Play | Работа над тем, как продукт представлен в ответах ИИ |
| Основная цель — позиция в поиске магазина | Основная цель — попасть в рекомендации ChatGPT, Gemini и т. д. |
| Влияют рейтинг, ключевые слова, скриншоты | Влияют авторитетность источников, упоминания бренда, контекст и семантика |
| Пользователь самостоятельно просматривает результаты | ИИ сразу рекомендует несколько приложений |
Как подготовить приложение к эпохе AI-поиска
Хотя подходы к AI Search Optimization ещё активно формируются, уже сейчас можно выделить несколько факторов, которые потенциально влияют на видимость приложений в ответах AI-моделей:
- наличие качественных обзоров в авторитетных СМИ;
- структурированные страницы продукта с чётким описанием возможностей;
- единое позиционирование бренда на различных платформах;
- упоминания приложения в профессиональных рейтингах и каталогах;
- экспертный контент, объясняющий, для каких сценариев использования подходит продукт.
Поскольку крупные языковые модели формируют ответы на основе множества независимых источников, важно работать не только над страницей приложения в магазине, но и над общим цифровым присутствием бренда.
