Nauji duomenys rodo, kad AI kuriamas nukreipiamasis srautas sparčiai auga, išlieka labai nepastovus ir vis labiau priklauso nuo vidinės svetainių paieškos, nukreipimo puslapių tinkamumo bei tyliai stiprėjančio Claude vaidmens.
Prieš dvylika mėnesių rinkoje dar buvo svarstoma, kuri AI platforma taps pagrindiniu atradimo kanalu. Perplexity atrodė kaip paieškai natūraliai pritaikytas varžovas. Copilot buvo laikomas galimu įmonių segmento įėjimo tašku. Tačiau nė viena iš šių prielaidų nepasitvirtino.
Previsible paskelbė trečiąjį AI srauto tyrimą. Jame išanalizuota 6,77 mln. seansų, kuriuos sugeneravo didieji kalbos modeliai. Rezultatai aiškiai rodo rinkos koncentraciją. Per mėnesį fiksuojamų LLM seansų skaičius išaugo 9,9 karto ir 2026 m. gegužę pasiekė 644 478. Iš šio srauto 92,4 proc. atėjo iš vienos platformos.
Stagnacija buvo tik laikinas sustojimas
2025 m. viduryje kai kuriuose sektoriuose atrodė, kad AI srautas jau pasiekė aukščiausią tašką. Iš tikrųjų taip nebuvo.
Nuo 2024 m. lapkričio iki 2025 m. rugpjūčio seansų skaičius padidėjo nuo 65 249 iki 396 278. Vėliau, 2025 m. lapkritį, įvyko ryškus kritimas. Tačiau po jo srautas vėl kilo ir 2026 m. vasarį pasiekė 428 203 seansus, o 2026 m. gegužę jau siekė 644 478.
Lapkričio kritimą būtina vertinti platesniame kontekste.
Per vieną mėnesį seansų sumažėjo 50 proc. Šį pokytį beveik visiškai nulėmė ChatGPT nukreipiamojo srauto sumažėjimas nuo 448 412 iki 213 345 seansų. Kitos platformos išliko stabilios. Tikėtina, kad tai buvo susiję su modelio veikimo pokyčiu. Jau anksčiau buvo matyti, kad net nedideli produkto pakeitimai gali smarkiai paveikti nukreipiamąjį srautą. Panašiai nutiko praėjusį rudenį, kai daugelis svetainių prarado apie pusę ChatGPT srauto, nes modelis pradėjo dažniau teikti pirmenybę Wikipedia ir Reddit. Iki gruodžio seansų skaičius atsistatė iki 442 609.
Pagrindinė išvada aiški: vieno tiekėjo produkto sprendimai gali per naktį perpus sumažinti AI srautą. Tokiam nepastovumui reikia ruoštis iš anksto.
Tai koncentracija, o ne konkurencija
Kai 2025 m. gruodį buvo paskelbtas ankstesnis tyrimas, ChatGPT turėjo apie 84 proc. dalį. Po jo sekė Perplexity su 8,9 proc., Gemini su 4,5 proc., Copilot su 2,1 proc. ir Claude su 0,6 proc. Po šešių mėnesių visa rinka dar labiau pasislinko lyderio kryptimi.
Vertinant visą duomenų rinkinį, ChatGPT generuoja 92,4 proc. išmatuojamo LLM nukreipiamojo srauto. Per 19 mėnesių šios platformos srautas padidėjo 12,8 karto ir kol kas nėra ženklų, kad augimas lėtėtų. Tai vienintelis LLM, kuris reikšmingu mastu siunčia didelį nukreipiamąjį srautą. Todėl optimizuoti AI matomumą neprioritetizuojant ChatGPT reiškia optimizuoti pernelyg abstrakčiam tikslui.
Svarbu aiškiai apibrėžti tyrimo ribas. Čia matuojamas atskirų LLM platformų nukreipiamasis srautas. AI atradimas Google paieškos rezultatuose, įskaitant AI Overviews, beveik neabejotinai sugeneruoja daugiau AI srauto nei visos atskiros platformos kartu. Tačiau tai veikia pagal kitokią matavimo logiką ir į šį tyrimą neįtraukta.
Varžovų pozicijos apsivertė
Didžiausia naujiena nėra pati lyderio pozicija. Įdomiausia yra tai, kas vyksta po ja.
Claude
Claude srautas padidėjo 64 kartus: nuo 133 seansų 2024 m. lapkritį iki 8 528 seansų 2026 m. gegužę. 2026 m. kovą Claude pirmą kartą aplenkė Perplexity ir šią poziciją išlaikė.
Per 2025 m. Claude augimas beveik nejudėjo, tačiau vėliau per du mėnesius padidėjo 4 kartus. Tokį šuolį paskatino agentinių įrankių ir įmonėms skirtų integracijų plitimas. Pranašumas įmonių segmente, kurio rinka tikėjosi iš Copilot, galimai pradeda realizuotis Claude pusėje.
Jeigu auditorijoje yra techninių pirkėjų, programuotojų arba profesionalių paslaugų naudotojų, Claude matomumas jau tampa reikšmingas. Ankstyvo pozicionavimo galimybė vis dar atvira.
Gemini
Gemini veikia tyliai, bet užima antrąją poziciją. Platformos srautas padidėjo 3,2 karto ir beveik nepasižymėjo svyravimais. Dėl integracijos su Workspace ir Android tikėtina, kad nukreipiamojo srauto skaičiai nevisiškai parodo tikrąjį Gemini vaidmenį atradimo procese.
Perplexity ir Copilot
Perplexity 2025 m. kovą pasiekė 17 507 mėnesinius seansus, tačiau nuo tada srautas sumažėjo 61 proc. Copilot rezultatai krito dar stipriau. Nuo 2025 m. rugpjūčio piko, kai buvo pasiekta 8 651 seansas, srautas sumažėjo 96 proc. ir nukrito iki 339 seansų.
Šios platformos nebėra patikimas augimo statymas srauto pritraukimo požiūriu. Abi vis labiau juda link patirčių, kuriose naudotojai lieka pačiose platformose: naršyklių, agentų ir režimų, kuriuose nebūtina siųsti lankytojų į išorines svetaines.
Kur LLM nukreipia naudotojus ir kodėl tai turėtų keisti jūsų planus
Svarbiausia praktinė tyrimo išvada nėra susijusi su rinkos dalimi. Ji susijusi su nukreipimo puslapiais.
ChatGPT 28,8 proc. savo srauto siunčia į vidinės paieškos rezultatų puslapius. Skirtingose industrijose apie ketvirtadalį AI nukreipiamo srauto patenka į vidinę svetainių paiešką.
Modelis pasitiki domenu, bet ne visada geba parinkti tiksliausią puslapį. Todėl jis nukreipia naudotoją į svetainės paiešką ir leidžia jam toliau judėti pačiam. Šis modelis kartojasi skirtingose srityse ir laikotarpiuose, todėl labiau panašus į struktūrinę retrieval-augmented generation ypatybę, o ne į laikiną anomaliją.
Tai turi svarbią pasekmę. Modelis jau atliko sudėtingą darbą ir pasirinko jūsų domeną. Dabar nuo vidinės paieškos patirties priklauso, ar aukšto ketinimo lankytojas konvertuos, ar išeis.
Daugelyje svetainių vidinė paieška vis dar vertinama kaip antraeilė navigacijos funkcija, o ne kaip srauto pritraukimo paviršius. Šį požiūrį būtina keisti.
Skirtingos vertikalės rodo nevienodus elgsenos modelius:
- SaaS srautas dažniausiai patenka į paieškos puslapius. Tokie puslapiai sudaro 34,6 proc. šio sektoriaus AI nukreipiamo srauto.
- Leidėjų srautas daugiausia nukreipiamas į naujienų puslapius. Jie sudaro 54 proc. srauto. Tačiau palyginti su daugiau nei 120 mln. organinių seansų, leidėjų AI skvarba siekia tik 0,11 proc. Leidėjai sukuria turinį, kurį LLM naudoja ir mini, bet gauna labai mažą dalį vėlesnio srauto.
- El. prekybos srautas dažniausiai keliauja į produktų puslapius, o naudotojo pirkimo ketinimas jau būna susiformavęs.
- Švietimo sektoriuje srautas tiesiogiai patenka į kursų puslapius. Jie sudaro 52 proc. srauto, todėl apeinama didelė dalis rinkodarinio turinio.
- Sveikatos sektoriuje 42,1 proc. srauto nukreipiama į Apie mus tipo puslapius. Tai rodo, kad naudotojai pirmiausia vertina šaltinio patikimumą, o tik tada turinį.
- Teisinių paslaugų srityje srautas pasiskirsto per tinklaraščio, informacijos apie įmonę, kontaktų ir lokacijos puslapius. Tai atspindi visą naudotojo vertinimo kelią.
Pačios platformos taip pat turi skirtingą elgseną:
- ChatGPT ir Gemini labiau veikia kaip paieškos modeliai. Jie pasitiki domenu, bet ne visada užtikrintai pasirenka konkretų puslapį.
- Perplexity ir Claude labiau primena turinio atrankos modelius. Jie renkasi konkrečius puslapius ir dažniau teikia pranašumą ilgesnės formos turiniui.
Jeigu strategija remiasi redakciniu turiniu, kuris turi pritraukti kvalifikuotą srautą, Perplexity ir Claude svarba yra didesnė, nei rodo vien jų rinkos dalis.
Ką reikėtų daryti dabar
- Pirmiausia optimizuokite ChatGPT. Į kitas platformas plėskitės tada, kai jų srauto apimtis pateisina pastangas.
- Stebėkite Claude. Ši platforma 2026 m. kovą aplenkė Perplexity. Ankstyvas pozicionavimas gali duoti kaupiamąjį efektą.
- Produktų puslapius laikykite AI įėjimo taškais. El. prekyboje jie pritraukia 43 proc. LLM srauto. Struktūruoti ir lengvai palyginami produktų duomenys jau tapo atrandamumo reikalavimu.
- Kainodarą pateikite taip, kad ją galėtų apdoroti sistemos. Formuluotė, raginanti susisiekti dėl kainos, AI sistemoms nesuteikia informacijos, kurią būtų galima apibendrinti, palyginti ar rekomenduoti.
- Vidinei paieškai skirkite prioritetą. Tai ne vien navigacijos elementas, o srauto pritraukimo įrankis.
- AI srautą matuokite pagal puslapių tipus, o ne tik visos svetainės mastu. Bendras svetainės vidurkis paslepia vietas, kuriose AI srautas susikoncentruoja. Pavyzdžiui, kainodaros puslapis gali turėti tris kartus didesnę skvarbą nei visos svetainės vidurkis.
Kitas svarbus klausimas dar neturi aiškaus atsakymo: kokia yra konversija pagal LLM platformą. Reikia suprasti, kurios platformos siunčia lankytojus, kurie perka, o kurios atveda tuos, kurie greitai išeina.
Šis duomenų rinkinys buvo sukurtas tam, kad į šį klausimą būtų galima atsakyti. Jeigu pastarieji 19 mėnesių yra patikimas signalas, atsakymai keisis greičiau, nei dauguma komandų yra pasirengusios priimti.
Apie duomenis
Tyrimas apima 166 GA4 paskyras nuo 2024 m. lapkričio iki 2026 m. gegužės. Įtrauktos SaaS, el. prekybos, finansų, teisės, sveikatos, draudimo, švietimo, leidybos ir bilietų pardavimo sritys. Visos 166 paskyros buvo stebimos per visą 19 mėnesių laikotarpį, todėl matomos kreivės atspindi elgsenos pokyčius, o ne imties išplėtimą.
Specializuojasi end-to-end SEO – nuo strategijos formavimo iki techninio įgyvendinimo ir svetainių migracijų. Jo patirtis apima darbą su tarptautiniais projektais Lietuvoje ir daugiau nei 20 rinkų, įskaitant tokius prekių ženklus kaip „Cedral“, „Eternit“, „Euronit“, „Siniat“, „Promat“ ir „Skamowall“.