Чи є URI-запит на отримання контенту новим 'кліком' для агентного вебу?
Кліки на вебсайт більше не є метриками ефективності контенту
Майже 60% усіх пошукових запитів у Google тепер завершуються без жодного кліку (SparkToro/Similarweb, 2024). Коли з’являються AI Overviews, це число зростає приблизно до 80% (Similarweb, 2025). У спеціалізованому AI Mode від Google 93% пошуків не генерують жодного кліку (Semrush, 2025). А AI Overviews знижують показник кліків на найвищий результат на 58% (Ahrefs, 2026). Світ без кліків не наближається — він вже тут і прискорюється.
Але ось що більшість брендів упускає: клік не зник. Він змінив форму.
Коли користувач просить ChatGPT порекомендувати продукт, порівняти послуги або дослідити покупку, AI не генерує відповідь з повітря. Він надсилає URI-запит на отримання контенту на ваш вебсайт — реальний HTTP-запит, який потрапляє на ваш сервер, отримує ваш контент і використовує його для формування відповіді, яку бачить користувач. Цей запит на отримання контенту — це новий клік. Це момент, коли ваш контент був обраний з усього інтернету для відповіді на конкретне запитання. Користувач може ніколи не відвідати ваш вебсайт, але ваш контент був обраний, отриманий і представлений йому.
У світі без кліків URI-запит на отримання контенту є одиницею взаємодії, яка має значення. Бренди повинні почати відстежувати його як метрику ефективності.
Що таке URI-запит на отримання контенту?
URI-запит на отримання контенту — це HTTP-запит, який AI-платформа надсилає для отримання конкретної сторінки з вашого вебсайту в реальному часі, під час живої розмови з користувачем. Це не сканування для навчальних даних. Це не побудова індексу. Це цільове отримання: AI-система визначила, що ваш контент є релевантним тому, що щойно запитав користувач, і отримала вашу сторінку для використання в генерації відповіді.
Ця різниця має значення, оскільки AI-платформи використовують різних ботів для різних цілей, і вони залишають різні сигнатури у ваших серверних логах:
Навчальне сканування — це як бібліотека, що придбаває книги для своєї колекції. URI-запит на отримання контенту — це як бібліотекар, що знімає конкретну книгу з полиці, тому що хтось щойно задав запитання. Сканування формує базу знань. Запит на отримання контенту відповідає на запитання. Обидва потрапляють на ваш сервер, але вони означають принципово різні речі для вашого бренду.
Чому запит на отримання контенту — це новий клік
У традиційному пошуку клік був сигналом, який мав значення. Користувач бачив ваш результат, вирішував, що він релевантний, і переходив на ваш сайт. Цей клік був одиницею взаємодії — моментом, коли людина обрала ваш контент серед усього іншого на сторінці. Відстеження кліків не зникає — воно все ще цінний сигнал, коли користувачі відвідують ваш сайт. Але тепер у нього з’явився побратим: URI-запит на отримання контенту.
URI-запит на отримання контенту — це AI-еквівалент кліку. Ось чому:
1. Вибір — AI оцінив ваш контент серед усіх інших джерел в інтернеті та обрав отримати саме ваш. Це не випадковість. Це рішення про релевантність, прийняте моделлю в реальному часі. Вашу сторінку було обрано.
2. Отримання — AI надіслав HTTP-запит на ваш сервер і отримав ваш контент. Це вимірювана подія у ваших серверних логах. Це сталося. Ви можете це порахувати.
3. Презентація — Ваш контент був синтезований у відповідь, яку отримав користувач. Користувач може ніколи не перейти на ваш сайт, але він споживав ваш контент — і це вплинуло на його рішення.
Кліки все ще мають значення, коли вони відбуваються. Але в міру зростання взаємодій без кліків, покладатися лише на кліки означає упускати більшість моментів, коли ваш контент доходить до споживачів. Запит на отримання контенту заповнює цю прогалину — це нова парна метрика, яка повідомляє, що ваш контент обирають і подають через AI, навіть коли клік не слідує.
AI-боти, що надсилають запити на отримання контенту з вашого сайту
Кожна велика AI-платформа використовує окремі user agents для запитів на отримання контенту порівняно з навчальним скануванням. Це боти, що активуються реальними запитами користувачів — ті, що представляють момент вибору вашого контенту для відповіді на запитання в реальному часі.
| User Agent | Платформа | Призначення |
|---|---|---|
| ChatGPT-User | OpenAI | Запит на отримання контенту на вимогу. Спрацьовує, коли користувач або Custom GPT запитує живий веб-контент під час розмови. |
| Claude-User | Anthropic | Запит на отримання контенту на вимогу. Отримує контент у реальному часі, коли Claude потребує актуальної інформації для відповіді на запитання користувача. |
| Perplexity-User | Perplexity | Запит на отримання контенту на вимогу під час живих запитів користувачів. Контент використовується негайно і не зберігається для навчання. |
Кожен із цих user agents представляє момент, коли реальна людина задала AI запитання, і AI обрав вашу сторінку для відповіді. Це запит на отримання контенту — новий побратим кліку.
Співвідношення запитів до сканування: ваш показник якості AI-контенту
Ваші серверні логи містять дві категорії активності AI-ботів: запити на сканування (збір навчальних даних) та запити на отримання контенту (отримання контенту в реальному часі). Співвідношення між ними — найбільш діагностична метрика у вашому інструментарії видимості в AI.
Висока частота сканування з низькою частотою отримання (співвідношення ближче до 0) означає, що ваш контент потрапив до навчальних даних, але не залучається до живих розмов. AI знає, що ваш контент існує, але не вважає його достатньо корисним, щоб цитувати, коли користувачі задають релевантні запитання. Це сигнал якості контенту, а не технічна проблема.
Збалансоване або високе співвідношення запитів до сканування (тенденція до зростання) означає, що ваш контент є одночасно доступним та авторитетним. AI не лише знає про ваш контент — він активно отримує його для відповідей на запитання. Це сигнал того, що ваш контент виконує свою функцію.
Подумайте про це так:
- Частота сканування = AI прочитав ваш контент
- Частота отримання = AI рекомендує ваш контент
- Співвідношення запитів до сканування = наскільки корисним AI вважає ваш контент
Ми ввели цю метрику в нашому фреймворку метрик ефективності AI як KPI #2 (частота отримання AI-контенту). У контексті OpenAI, частота запитів ChatGPT розрізняє навчальне сканування GPTBot та запити ChatGPT-User на отримання контенту. Ця стаття пояснює, чому це розрізнення є найважливішою зміною у вимірюванні, яку бренди повинні зробити у 2026 році.
Що робить контент придатним для отримання
Бути просканованим — це технічна вимога. Бути отриманим — це досягнення якості контенту. AI вирішив, що ваша сторінка є найкращою відповіддю на конкретне запитання — і це рішення базується на сигналах, на які ви можете впливати.
Структуровані дані та розмітка schema. AI-системи використовують структуровані дані для розуміння того, про що ваша сторінка, які сутності вона згадує та наскільки вона авторитетна. Сторінки з комплексною розміткою schema легше для AI аналізувати та з більшою ймовірністю будуть отримані як авторитетні джерела.
Глибина та специфічність контенту. Поверхневий контент сканується, але не отримується. AI-системи отримують контент, що надає змістовні, конкретні відповіді. Опис продукту на 200 слів програє сторінці конкурента зі специфікаціями, порівняннями, сценаріями використання та структурованими даними. Глибина вашого контенту безпосередньо корелює з частотою отримання.
Актуальність та точність. Запити на отримання контенту в реальному часі ініціюються запитаннями користувачів про поточні теми. Якщо ваш контент застарілий, AI-системи отримають більш актуальну сторінку конкурента. Контент, який отримують — це контент, який підтримують в актуальному стані.
Технічна доступність. Якщо ваш контент заблокований за JavaScript-рендерингом, який AI-боти не можуть виконати, не має значення, наскільки він якісний. Серверний рендеринг, швидкий час відповіді та чиста HTML-структура є передумовами для доступності для отримання. Сторінка, яка завантажується 5 секунд, буде покинута запитом на отримання.
Мультимодальне покриття контенту. AI-платформи все більше надають перевагу сторінкам із багатим контентом різних типів — текст, зображення з alt-текстом, відео, структуровані специфікації. Продукти з комплексним мультимодальним контентом отримуються частіше, ніж ті, що мають лише текстові описи.
Масштаб того, що відбувається
Цифри чітко показують, як швидко відбувається ця зміна:
- 50 мільярдів запитів від AI-ботів на день потрапляють у веб до кінця 2025 року (Cloudflare)
- 305% зростання трафіку GPTBot рік до року (Cloudflare)
- 15-кратне зростання AI-сканування «за дією користувача» (запитів на отримання) у 2025 році (Cloudflare Radar)
- 4,2% усіх запитів HTML-сторінок тепер надходять від AI-орієнтованих ботів (Cloudflare Radar)
- ~60% усіх пошукових запитів Google завершуються без кліку (SparkToro/Similarweb); ~80% при наявності AI Overviews (Similarweb)
- 93% пошуків у AI Mode не генерують жодного кліку (Semrush)
Кожен із цих запитів на отримання — це момент, коли AI-система обрала чийсь контент для відповіді на запитання користувача. Якщо ваш сайт не отримують — сайти ваших конкурентів отримують.
Що це означає для вашої стратегії видимості в AI
URI-запит на отримання контенту переосмислює те, як бренди повинні думати про видимість в AI. Недостатньо запитувати «Чи можуть AI-боти сканувати мій сайт?» Запитання, яке має значення у 2026 році — це «Чи отримує AI мій контент для відповідей на запитання користувачів?»
Це безпосередньо пов’язано з фреймворком вимірювання, який ми побудували у WISLR:
- Частота сканування AI-ботами показує, чи може AI отримати доступ до вашого контенту (інфраструктура)
- Частота отримання AI-контенту показує, чи цитує AI ваш контент (метрика, про яку ця стаття)
- Реферальний трафік з AI показує, коли користувачі переходять з AI (традиційний клік, все ще цінний)
- Дохід від AI показує, скільки це все коштує
Частота отримання знаходиться в центрі цієї воронки. Це місток між технічною доступністю та бізнес-впливом. Без отримання сканування — це лише зберігання, а реферальний трафік ніколи не матеріалізується.
Коли варто працювати з консультантом з видимості в AI
Побудова інфраструктури моніторингу запитів на отримання вимагає аналізу серверних логів, сегментації user agents та системи вимірювання, якої не існує в жодному готовому інструменті. Більшість брендів мають необроблені дані у своїх серверних логах, але їм бракує експертизи для їх вилучення, сегментації та інтерпретації.
Команда WISLR допомагає брендам будувати інфраструктуру вимірювання видимості в AI — від конвеєрів серверних логів до дашбордів співвідношення запитів до сканування та повних звітів AI-каналу. Якщо ви хочете знати, чи отримують ваш сайт і що з цим робити, ми можемо допомогти вам перейти від нуля до працюючої системи вимірювання.
Хочете побачити, як частота отримання вписується в повний фреймворк метрик AI? Наш посібник Метрики ефективності AI: сім KPI, які повинен відстежувати кожен бренд охоплює повну систему вимірювання від сканування до доходу. Для специфічних KPI OpenAI, включаючи частоту запитів ChatGPT та відстеження транзакцій Operator, дивіться наш аналіз KPI OpenAI та метрики успіху.
Поширені запитання
Що таке URI-запит на отримання контенту від AI-бота?
URI-запит на отримання контенту — це HTTP-запит, який AI-платформа надсилає для отримання конкретної сторінки з вашого вебсайту в реальному часі, під час живої розмови з користувачем. На відміну від навчального сканування (яке збирає контент за розкладом для навчальних даних моделі), запити на отримання ініціюються на вимогу, коли AI-система визначає, що ваш контент є релевантним тому, що щойно запитав користувач. AI надсилає запит на ваш сервер, отримує вміст вашої сторінки та використовує його для генерації відповіді, яку бачить користувач. Кожна велика AI-платформа використовує окремі user agents для запитів на отримання: ChatGPT-User (OpenAI), Claude-User (Anthropic) та Perplexity-User (Perplexity). Ці запити на отримання можна ідентифікувати у ваших серверних логах, і вони представляють момент, коли ваш контент був обраний для відповіді на конкретне запитання.
Чим URI-запит на отримання контенту відрізняється від AI-сканування?
Навчальне сканування та URI-запити на отримання контенту служать принципово різним цілям і використовують різні user agents. Навчальне сканування (GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, Bytespider) збирає контент за розкладом для побудови або оновлення навчальних даних AI-моделі — як бібліотека, що придбаває книги для своєї колекції. URI-запити на отримання контенту (ChatGPT-User, Claude-User, Perplexity-User) отримують контент у реальному часі під час живої розмови з користувачем — як бібліотекар, що знімає конкретну книгу, щоб відповісти на запитання, яке хтось щойно задав. Обидва з’являються у ваших серверних логах як HTTP-запити, але активність сканування показує, чи є ваш контент у базі знань AI, тоді як активність отримання показує, чи активно цитується ваш контент у розмовах з користувачами.
Чому запит на отримання контенту називають «новим кліком»?
У традиційному пошуку клік був одиницею взаємодії — моментом, коли користувач побачив ваш результат і вирішив відвідати ваш сайт. Відстеження кліків не зникає — воно все ще цінне, коли користувачі відвідують ваш сайт. Але у світі без кліків, де майже 60% усіх пошуків завершуються без кліку, приблизно 80% пошуків з AI Overview відбуваються без кліку, а 93% пошуків у AI Mode не генерують жодного кліку, покладатися лише на кліки означає упускати більшість моментів, коли ваш контент доходить до споживачів. URI-запит на отримання контенту — це нова парна метрика до кліку. Коли AI-платформа отримує ваш контент, це означає, що система оцінила вашу сторінку серед усіх інших джерел в інтернеті та обрала саме вашу для відповіді на запитання користувача. Користувач споживав ваш контент, навіть якщо він, можливо, ніколи не відвідував ваш сайт. Запит на отримання контенту представляє той самий момент вибору, що й клік — просто він відбувається між AI та вашим сервером, а не між користувачем та вашою URL-адресою.
Що таке співвідношення запитів до сканування і чому воно важливе?
Співвідношення запитів до сканування обчислюється шляхом ділення кількості запитів на отримання контенту в реальному часі, які ваш сайт отримує від AI-платформ, на кількість запитів навчального сканування за той самий період. Це співвідношення функціонує як показник якості AI-контенту. Висока частота сканування з низькою частотою отримання означає, що ваш контент є в навчальних даних AI, але не цитується в живих розмовах — це вказує на проблему якості контенту, а не технічну. Збалансоване або зростаюче співвідношення запитів до сканування означає, що ваш контент є достатньо доступним та авторитетним, щоб AI-системи активно отримували його для відповідей на запитання. Відстеження цього співвідношення по платформах (OpenAI, Anthropic, Perplexity) дає вам детальне уявлення про те, в яких AI-екосистемах ваш контент вважають найкориснішим.
Як відстежувати AI-запити на отримання контенту на вашому вебсайті?
AI-запити на отримання контенту можна надійно відстежувати лише через аналіз серверних логів. Жоден готовий аналітичний інструмент не фіксує ці дані. Фільтруйте серверні логи за user agents, специфічними для запитів на отримання: ChatGPT-User (OpenAI), Claude-User (Anthropic) та Perplexity-User (Perplexity). Відокремлюйте їх від агентів навчального сканування, таких як GPTBot, ClaudeBot та PerplexityBot. Відстежуйте загальний обсяг запитів на отримання, напрямок тренду, які конкретні сторінки отримуються, та розраховуйте співвідношення запитів до сканування по кожній платформі. AI-сканування «за дією користувача» зросло більш ніж у 15 разів у 2025 році, тому якщо ваш обсяг запитів на отримання не змінюється, а галузь зростає — ваш контент втрачає релевантність для AI-платформ.
Що робить сторінку більш ймовірною для отримання AI-ботами?
Сторінки, які отримують, мають кілька спільних характеристик: комплексні структуровані дані та розмітка schema, що допомагають AI-системам зрозуміти контент, змістовна глибина з конкретними відповідями замість поверхневих описів, актуальна та точна інформація, що відображає реальність в реальному часі, швидкий серверний рендеринг, що дозволяє ботам отримувати доступ до контенту без виконання JavaScript, та мультимодальний контент, включаючи зображення з alt-текстом, відео та структуровані специфікації. Поверхневий контент з мінімальними структурованими даними сканується для навчання, але рідко отримується для відповідей у реальному часі. Сторінки, які AI-платформи обирають для отримання — це ті, що надають найкращу, найбільш структуровану та найактуальнішу відповідь на запитання, яке щойно задав користувач.