Share of AI Answer: скільки твого контенту в AI-відповідях Google

Клік як метрика видимості повільно вмирає. Людина питає Google, отримує AI-відповідь і нікуди не переходить. Твій контент відпрацював, Google його прочитав і переказав, а ти про це не дізнався: ні кліка, ні часто навіть показу.

Ідею, як це обійти, кинув Terry Van Horne (@terryvanhorne.bsky.social): не випрошуй у Google дані про кліки, а виміряй, скільки AI-відповіді побудовано з твого контенту. Бо саме це тепер і є реальна видимість видавця.

TLDR:

• Grounding API від Google повертає, з яких джерел зібрана AI-відповідь, з точністю до байта.
• Беремо ту саму модель, що крутить AI Overviews (gemini-3.5-flash), питаємо її свої запити з увімкненим Google Search і дивимось, скільки відповіді припадає на твій домен.
• Зшиваємо це з кліками й показами з Search Console: отримуємо карту, де ти годуєш AI, але не отримуєш трафік.
• Важливо: це симуляція, а не доказ. І навіть жива перевірка лише приблизна, бо AI Overview міняється щохвилини й сильно персоналізований.

Нащо це треба

GSC не каже тобі, для яких запитів спрацював AI Overview і скільки він з'їв кліків. Окремого зрізу немає. Тож ти не бачиш найцінніше: запити, де твій контент формує відповідь, а трафік не приходить.

Цей метод дає наблизитись до цього зсередини. Замість того щоб гадати, ти бачиш приблизну частку: ось на запит "seo baza" твій сайт формує близько 36% AI-відповіді. А ось запит із 503 показами, де ти даєш чверть відповіді й маєш 0 кліків. Оце і є твоя зона ризику.

Обмеження

Grounding API відповідає на кожен запит, який ти йому даєш. Тому:

• Рядок у твоєму звіті не означає, що Google реально показав AI Overview для цього запиту живим користувачам.
• І не означає, що тебе процитували в справжньому AIO. Жива видача має своє ранжування, персоналізацію й геозалежність.

Те, що ти міряєш: якщо цей запит отримує AI-відповідь від тієї самої моделі, то скільки в ній твого контенту. Це проксі, а не доказ.

І ось що важливо: навіть жива перевірка через SERP API або DataForSEO не дає твердої метрики, бо AI Overview:

• генерується наново щоразу: джерела та їхній порядок міняються буквально щохвилини. Один і той самий запит з різницею в 5 хвилин дає різні позиції.
• підвантажується асинхронно: скрапери часто не встигають його зловити і повертають хибне "AIO немає".
• сильно персоналізований: залежить від акаунта, історії, локації й пристрою, тож у тебе в браузері і в чистого скрапера результат різний (Google про персоналізацію видачі).

Тому реалістично можна сказати хіба "нас у цій темі цитують чи ні". Точної позиції чи стабільного списку джерел AIO не дасть нікому.

Як це працює

Коли ти кличеш gemini-3.5-flash з інструментом google_search, у відповіді приходить блок groundingMetadata. Звідти беремо три речі:

• groundingSupports: діапазони байтів відповіді (startIndex, endIndex) і те, яке джерело їх підкріплює. Звідси рахуємо твою частку.
• groundingChunks[].web.title: реальний домен джерела (саме title, бо uri там захований за редиректом vertexaisearch).
• webSearchQueries: підзапити (fan-out), які модель згенерувала сама. Це ті запити, що Google зазвичай приховує.

Покрокова інструкція

1. Отримай ключ Gemini API на aistudio.google.com/apikey. Безкоштовного тарифу вистачить.

2. Вивантаж свої запити з Search Console: або експортом, або через Search Analytics API (запит, кліки, покази, позиція).

3. Прожени кожен запит через grounding. Мінімальний виклик виглядає так:

   const res = await fetch(
     `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.5-flash:generateContent?key=${KEY}`,
     {
       method: "POST",
       headers: { "Content-Type": "application/json" },
       body: JSON.stringify({
         contents: [{ parts: [{ text: query }] }],
         tools: [{ google_search: {} }],
       }),
     }
   );
   const meta = (await res.json()).candidates[0].groundingMetadata;
   

4. Порахуй свою частку (byte-share). Пробігаєшся по groundingSupports, для кожного сегмента береш довжину в байтах і додаєш її домену з groundingChunks[i].web.title. Частка домену це його байти поділити на всі атрибутовані байти:

   const byDomain = {}; let total = 0;
   for (const s of meta.groundingSupports ?? []) {
     const bytes = s.segment.endIndex - s.segment.startIndex;
     total += bytes;
     for (const i of s.groundingChunkIndices ?? []) {
       const d = meta.groundingChunks[i].web.title;
       byDomain[d] = (byDomain[d] || 0) + bytes;
     }
   }
   const myShare = (byDomain["твій-домен.com"] || 0) / total * 100;
   

5. Зший із Search Console по полю query. Тепер у тебе один рядок: запит, кліки, покази, позиція, твоя частка AI-відповіді, конкуренти, fan-out-запити.

6. Візуалізуй. Найкорисніший графік: вісь X це твоя частка відповіді, вісь Y це кліки, розмір точки це покази. Можна закинути дані в BigQuery й підключити Data Studio, можна просто згенерувати HTML-дашборд.

Що робити з результатами

Розклади запити по квадрантах:

• Виграєш: висока частка і є кліки. Тут усе добре.
• Ризик zero-click: висока частка, 0 кліків. AI годується твоїм контентом і лишає користувача в себе. Це твій головний пробіл, з нього й починай.
• Підтягнути: частка є, але мала. Допрацюй сторінку, щоб забрати більше відповіді.
• Відсутній: маєш покази, але в AI-відповідь не потрапляєш зовсім. Прогалина видимості.

Окремо подивись на webSearchQueries: збери fan-out-запити по всіх своїх темах і звір зі своїми запитами в GSC. Ті, яких у тебе немає, це підказка, що писати далі.

Як це виглядає

Приклад дашборду SEO Baza:

Скільки це коштує

Для gemini-3.5-flash (тариф Gemini 3.x): 5 000 запитів на місяць безкоштовно, далі $14 за 1000 пошукових запитів. Один промпт може запустити кілька пошуків, тож закладай приблизно потрійну кількість. Для типового сайту на кількасот запитів це фактично $0.

Що далі

Тепер у тебе є цифра, яка показує, де твій контент працює на чужу AI-відповідь без віддачі. Де ти є в AI-відповіді, але тобі від цього нічого немає. Де що можна покращити. Можна поміркувати нові ідеї, зробити звіт для клієнта, зробити красиві графіки, дашборди. І для себе також. Можна скормити цю статтю своїй улюбленій LLM, щоб вона побудувала тобі потрібний для цього інструмент.

А щоб тримати всі свої матеріали, нотатки й задачі в одному місці і доручити рутину AI-агенту, глянь гайд про Obsidian для SEOшника.