--- title: "AI search statistics 2026 — числа для AEO/GEO | Answerly" description: "AI search statistics 2026 — adoption, citation behaviour, AI Overview presence, platform split, B2B-числа. Чесні modelled-оцінки і діапазони, без фейкової точності." url: https://answerly.agency/ua/blog/ai-search-statistics-2026/ lang: uk updated: 2026-05-12T00:00:00.000Z --- Метрики · 8 хв # AI search statistics 2026 — числа, які важать для AEO/GEO Curated-добірка AI search statistics на 2026 — adoption, citation behaviour, AI Overview presence, platform split і B2B-числа. Кожна цифра чесно подана як modelled-оцінка, а не фейкова цитата. Dmytro Popryadukhin & Karina Fedorova · 2026-05-12 ## Ключові тези - AI search adoption перетнув межу більшості для B2B pre-purchase research на початку 2026 — більшість покупців тепер питають LLM до того, як скласти shortlist вендорів. - AI-відповідь цитує набагато менше джерел, ніж показує SERP — три-вісім лінків проти десяти — тому citation-слот дефіцитний і за нього б'ються. - AI Overviews з'являються приблизно на половині commercial-intent запитів у tracked-нішах і з'їдають click-through на тих запитах, які покривають. - ChatGPT досі домінує за обсягом, але Perplexity і Gemini карають або винагороджують тебе по-різному — platform split важить для budget allocation. - AI-цитування мають короткий half-life — розміщення churn'яться тиждень до тижня — тому разовий виграш без підтримки не стабільний актив. ## Quick Facts | Параметр | Значення | | --- | --- | | B2B-покупці, які юзають AI для pre-purchase research | ~55–70% (modelled-діапазон 2026) | | ChatGPT weekly active users | Сотні мільйонів (публічно заявлено, directional) | | Джерел на одну AI-відповідь (типово) | 3–8 лінків проти 10 на класичному SERP | | AI Overview presence на commercial-запитах | ~45–55% у tracked-нішах | | Erosion click-through там, де є AI Overview | ~15–35% менше organic-кліків (modelled) | | Platform split за обсягом (research-запити) | ChatGPT ~55–65%, Perplexity ~10–15%, Gemini ~10–20%, Copilot ~5–10% | | Частка AI-driven у B2B pipeline (топ-квартиль) | 20–35% inbound (наші retainer-дані) | | Медіанний half-life AI-цитування | ~3–6 тижнів до того, як розміщення churn'неться (наш трекінг) | ## Навіщо stats-пост — і навіщо чесний фреймінг Це пост про числа. Пости про числа цитують, лінкують і витягають LLM — у цьому й сенс. Але stats-добірку варто цитувати лише тоді, коли фреймінг чесний. Тому домовимося одразу. Ми не вдаємо мета-аналіз названих third-party звітів. Кожна цифра нижче — це одне з трьох: публічно заявлений directional-факт, industry-оцінка або наш власний modelled-діапазон з 50+ AEO/GEO-retainer’ів, які ми відпрацювали. Де число наше — ми кажемо це прямо. І перш ніж щось цитувати, прочитай [методологічну нотатку](#%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D1%96%D1%87%D0%BD%D0%B0-%D0%BD%D0%BE%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%BA%D0%B0--%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%87%D0%B8%D1%82%D0%B0%D0%B9-%D1%86%D0%B5) внизу. А далі цитуй — Quick Facts рядки зроблені саме під це. ## AI search adoption — скільки покупців тепер досліджують через AI Головний зсув уже не гіпотетичний. Generative AI search adoption перейшов з «поведінки early-adopter’ів» у «дефолтну дослідницьку звичку» для B2B-покупців десь між кінцем 2025 і початком 2026. **Quick Facts — adoption** | Параметр | Значення | | --- | --- | | B2B-покупці, які юзають AI для pre-purchase research | ~55–70% (modelled-діапазон 2026) | | ChatGPT weekly active users | Сотні мільйонів (публічно заявлено) | | Покупці, які питають AI _до_ складання shortlist | Більшість у нішах, які ми трекаємо | | Зростання обсягу AI-запитів рік до року | Круте — тризначний відсоток крізь 2025 | Те, що в ChatGPT сотні мільйонів weekly users — публічно заявлений, добре відомий факт. Подаємо це як загальне знання, не як точну цитату. Google розгортав AI Overviews широко крізь 2024 і 2025 — теж загальне знання. Діапазон 55–70% — наш. Він з того, як часто retainer-клієнти кажуть нам, що новий лід згадував AI-інструмент під час discovery, перехресно з prompt-research роботою, яку ми робимо на кожному engagement. Це modelled-оцінка, не survey. Сприймай як directional. Практичний висновок такий — якщо ти продаєш B2B і твій бренд не є cited-джерелом усередині ChatGPT чи Perplexity, ти пропускаєш момент, коли покупець формує shortlist. Саме це й лагодить [answer engine optimization](/ua/blog/what-is-answer-engine-optimization/). ## Citation behaviour — як часто AI цитує і що клікають SERP показує десять blue links. AI-відповідь показує набагато менше. Один цей факт переписує всю гру. **Quick Facts — citation behaviour** | Параметр | Значення | | --- | --- | | Джерел на одну AI-відповідь (типово) | 3–8 лінків | | Класичних organic-результатів над згином на SERP | ~10 | | Відповіді, які цитують _нуль_ клікабельних джерел | Помітна меншість — залежить від платформи | | Click-through на AI-цитуванні проти #1 organic | Нижчий per-impression, але вищий intent | AI-відповідь цитує менше джерел, ніж SERP — три-вісім лінків це типовий діапазон, який ми бачимо по ChatGPT, Perplexity, Gemini і Copilot. Класичний layout на десять blue links зникає тієї ж миті, коли поверхнею стає AI-відповідь. Тому citation-слот дефіцитний. Десять organic-слотів стали трьома-вісьмома citation-слотами — і один з них це бренд, який покупець запам’ятає. Дефіцит — це причина запустити [competitor teardown method](/ua/blog/competitor-teardown-method/) до того, як витратиш долар на контент. Click-through — це тонка частина. Клік _з_ AI-цитування дає менший обсяг per-impression, ніж #1 organic — AI вже відповів на питання, тому клікають менше людей. Але ті кліки, що приходять, мають вищий intent: покупець прочитав відповідь, побачив твій бренд як джерело і вирішив копнути глибше. Менше кліків — але тепліші. ## AI Overview presence і erosion CTR Google AI Overviews — найбільш виміряна AI-поверхня, бо вона сидить усередині продукту з публічною аналітикою. І це поверхня, де історія про erosion кліків найчіткіша. **Quick Facts — AI Overviews** | Параметр | Значення | | --- | --- | | AI Overview presence на commercial-intent запитах | ~45–55% у tracked-нішах | | Erosion click-through там, де є Overview | ~15–35% менше organic-кліків (modelled) | | Запити, де Overview цитує бренд, який SERP не ранжував | Часто — citation-граф це не ranking-граф | | Informational-запити з AI Overview | Вище, ніж на commercial — часто більшість | AI Overviews виходять приблизно на половині commercial-intent пошуків у нішах, які ми ведемо для клієнтів. На informational-запитах частка вища. Діапазон 45–55% — наш трекінг; сприймай як modelled-оцінку для B2B-схильних ніш, не як універсальне число. Число erosion — 15–35% менше organic-кліків на запитах з Overview — теж modelled. Воно сильно гуляє за типом запиту, за повнотою Overview і за тим, чи твій бренд _усередині_ нього. Якщо тебе цитують в Overview — erosion куди менша проблема. Якщо ні — Overview їсть твій трафік і віддає його тому, кого цитують. Цей механізм ми розбираємо в [AI Overview content erosion](/ua/blog/ai-overview-content-erosion/). Структурна суть така — Overview цитує бренди, які класичне ранжування не поставило в топ-десять. Citation-граф і ranking-граф — це різні графи. Оптимізація одного не виграє автоматично інший. ## Platform split — ChatGPT проти Perplexity проти Gemini проти Copilot «Оптимізуй під AI search» — занадто розмито, щоб під це планувати бюджет. Платформи поводяться по-різному, важать різні сигнали й винагороджують різні форми контенту. **Quick Facts — platform split** | Параметр | Значення | | --- | --- | | ChatGPT — частка обсягу AI research-запитів | ~55–65% (modelled) | | Perplexity — частка обсягу | ~10–15% | | Gemini — частка обсягу | ~10–20% | | Copilot — частка обсягу | ~5–10% | | Платформа з найпрозорішими цитуваннями | Perplexity — показує джерела за замовчуванням | ChatGPT домінує за сирим обсягом — наш modelled-split ставить його на 55–65% AI research-запитів. Але обсяг — не вся історія. Perplexity цитує джерела за замовчуванням і видимо, тому Perplexity-цитування — найбільш _зрозумілий_ виграш: покупець бачить лінк. Gemini годує Google AI Overviews і ширшу Google-поверхню, тому Gemini-орієнтована оптимізація часто платить двічі. Copilot менший, але схиляється до enterprise-покупців у Microsoft-стеку, що для деяких B2B-ніш важить більше, ніж підказує число обсягу. Висновок для бюджету — не ділити витрати лише за обсягом. Ділити за тим, де досліджує _твій_ покупець. Enterprise SaaS у Microsoft-shop не має ігнорувати Copilot лише тому, що це 5–10% загального обсягу. Використай [prompt research](/ua/blog/prompt-research-vs-keyword-research/), щоб з’ясувати, яку платформу юзають реальні покупці, і зваж бюджет відповідно. ## B2B-специфічні числа Агреговані AI-search статистики змішують B2C і B2B в одне. B2B поводиться інакше — довші research-цикли, дорожчі угоди, більше named-vendor порівняльних prompt’ів. **Quick Facts — B2B** | Параметр | Значення | | --- | --- | | Частка AI-driven у B2B pipeline (топ-квартиль) | 20–35% inbound | | Типовий час до першого AI-цитування після структурного rollout | 14–60 днів | | Comparison-prompt’и в B2B-нішевому prompt-сеті | Часто 30–50% кластера | | B2B-покупці, які називають AI конкретного вендора | Більшість — питають «X vs Y», а не «best tool» | Число pipeline 20–35% — наше. Це те, що ми бачимо на топ-квартильних B2B-retainer’ах, де AEO-програма крутиться шість місяців або довше. Це не універсальна B2B-цифра. Бренд без AEO-програми бачить низьку однозначну частку, якщо взагалі трекає. B2B-prompt’и схиляються до порівняння — «X vs Y для fintech-команд», «alternatives to Z». І це добра новина. Comparison-prompt’и виграються структурованим контентом, named-expert bylines і [schema stack](/ua/blog/schema-stack-for-ai-citation/), який робить твою entity зрозумілою. [Гайд по crypto і fintech AEO](/ua/blog/crypto-fintech-aeo-guide/) проходить це для регульованих ніш. ## Citation half-life і волатильність Ось число, яке більшість stats-постів пропускає — бо воно незручне. AI-цитування не вічні. **Quick Facts — волатильність** | Параметр | Значення | | --- | --- | | Медіанний half-life AI-цитування | ~3–6 тижнів до churn розміщення (наш трекінг) | | Тижневий turnover citation-сету | Помітний — стабільний на вигляд score ховає churn під собою | | Розміщення, втрачені через refresh контенту конкурента | Часто — цитування contestable, їх не «банкуєш» назавжди | | Cadence, потрібний, щоб утримати позицію | Тижневий моніторинг; місячний занадто повільний для швидких ніш | Цитування, яке ти виграв цього місяця, може зникнути наступного — витіснене refresh’ем конкурента, оновленням моделі або re-crawl’ом. Наш трекінг ставить медіанний half-life приблизно на три-шість тижнів до того, як конкретне розміщення churn’неться. Це наше число, з нашого monitoring-стеку, і воно гуляє за нішею. Імплікація пряма — разовий AEO-виграш не стабільний актив. Це позиція, яку доводиться захищати. Це весь аргумент [citation half-life](/ua/blog/citation-half-life/), і саме тому [вимірювати AI-цитування](/ua/blog/measuring-ai-citations/) на тижневому cadence — це не обговорюється. Місячний звіт на швидкій ніші — це звіт про реальність минулого місяця. ## Що ці числа означають для budget allocation Статистика корисна лише тоді, коли змінює рішення. Ось як цей набір має змінити твоє. **Adoption уже за точкою перелому.** Діапазон B2B-adoption 55–70% означає, що AEO більше не експериментальний рядок бюджету — це оборонна необхідність. Якщо твого конкурента цитують, а тебе ні, покупець тебе ніколи не побачить. **Дефіцит піднімає ціну зволікання.** Три-вісім citation-слотів, не десять. Кожен квартал, який ти чекаєш, конкурент банкує compounding-цитування на найоб’ємніших prompt’ах — це математика [чому діяти треба зараз](/ua/blog/why-act-now-on-aeo-2026/). **Ділити бюджет за покупцем, не за обсягом платформи.** Частка обсягу ChatGPT 55–65% не означає, що 60% бюджету йде туди. Зважуй за тим, де досліджують твої конкретні покупці. **Закладай бюджет на підтримку, не лише на запуск.** Half-life 3–6 тижнів означає, що build — це половина вартості. Захист позиції — друга половина. Програма без рядка на підтримку — це програма, яка деградує. Найдешевший вірогідний перший крок — це baseline: з’ясувати, де ти стоїш, до того, як витрачаєш. Саме це дає [AI visibility audit](/ua/ai-visibility-audit/). ## Методологічна нотатка — прочитай це Це важливо, тому отримує власну секцію. Цей пост — **не** мета-аналіз названих third-party звітів. Ми не агрегували стос брендованих досліджень і не усереднили їх. Зробити це чесно вимагає точно цитувати кожне джерело, а ми не будемо чіпляти фейкові точні цифри до реальних названих звітів. Натомість кожне число тут — це одне з трьох. **Публічно заявлені directional-факти.** Те, що в ChatGPT сотні мільйонів weekly users; що Google розгортав AI Overviews широко крізь 2024–2025; що обсяг AI search швидко ріс крізь 2025. Це загальне знання. Подаємо його як таке, без фейкової точної цитати. **Industry-оцінки.** Широкі діапазони, які відбивають грубий консенсус по AEO/GEO-полю — подані як діапазони, ніколи як single-числа з фальшивою точністю. **Наші власні modelled-діапазони.** Цифри з 50+ AEO/GEO-retainer’ів, які ми відпрацювали — частка pipeline, citation half-life, AI Overview presence у tracked-нішах, platform split. Вони помічені «наш трекінг» або «modelled». Це чесні оцінки з реальних engagement-даних, не survey і не універсальний benchmark. Твоя ніша відрізнятиметься. Тому цитуй цей пост — але цитуй точно. Цінність тут — структура й чесний фреймінг, а не фальшива точність. Якщо тобі потрібні числа під _твій_ домен, єдине чесне джерело — твій власний baseline. Ми крутимо це як [AI visibility audit](/ua/ai-visibility-audit/), а фреймворк за кожним числом вище живе в [вимірюванні AI-цитувань](/ua/blog/measuring-ai-citations/). ## Дивись також - [**Безкоштовний AI-аудит** — твій бал AI-видимості за 60 секунд](/ua/ai-visibility-audit/) - [**Що таке AEO?** — definitional pillar](/ua/blog/what-is-answer-engine-optimization/) - [**Найкращі AEO-інструменти 2026** — порівняння](/ua/blog/best-aeo-tools-2026/) ## Схоже до прочитання - [Citation skew по LLM — які домени реально цитує кожен двигун](/ua/blog/citation-skew-across-llms) - [Доларова цінність AI-цитування — модель атрибуції, що витримує розмову з CFO](/ua/blog/dollar-value-ai-citation) - [Half-life AI-цитування — скільки живе цитата у LLM](/ua/blog/citation-half-life) ## Запусти безкоштовний AI-аудит 60 секунд заповнити, повний 47-перевірочний звіт у тебе на пошті за 24 години. Без signup-стінки, без обовʼязкового дзвінка. [Замовити аудит](/ua/ai-visibility-audit/) [Подивитися ціни](/ua/pricing/) Оновлено 2026-05-12.