Трафик ботов обогнал человеческий — а платит за него по-прежнему бизнес
Темпы роста выше, чем кажется на глаз
HUMAN Security проанализировала свыше квадриллиона взаимодействий за 2025 год и получила рост трафика ИИ-агентов на 7851% год к году — эффект низкой базы. Более честный ориентир — темп всего автоматизированного трафика за 2025 год: плюс 23,51% против плюс 3,1% у человеческого. База в этом сравнении зрелая с обеих сторон, а разрыв все равно почти восьмикратный. Для планирования бюджета это значит, что рост нагрузки на инфраструктуру не разовый всплеск, а устойчивый тренд.
Собственная динамика показывает то же на меньшем масштабе: после доработки нескольких страниц раздел сайта нарастил трафик за месяц, и по Яндекс Метрике доля ботов увеличилась в 5 раз против роста живой аудитории в 2 раза. Даже позитивный сценарий — рост интереса к разделу — на практике означает опережающий рост именно автоматизированных запросов.
Природа трафика: не индексация, а агентное поведение
Разница между старым и новым трафиком — не в объеме, а в поведении. Классический поисковый робот забирает страницу и уходит: одно короткое обращение на весь визит. Агент действует иначе — открывает карточку товара, сверяет характеристики с тремя конкурентами, иногда заполняет форму или добавляет позицию в сравнение, и только потом возвращает пользователю готовый вывод. Формально это один запрос пользователя где-то в другом интерфейсе, а по нагрузке на сервер — десяток обращений вместо одного.
Инфраструктурный счет
Fastly Threat Insights фиксирует пик одного ИИ-краулера на уровне 39 000 запросов в минуту, около 650 в секунду. Для инфраструктуры без запаса это неотличимо от атаки, только легальной — блокировка по IP не спасает, а падение сервера бьет по реальным клиентам и репутации бизнеса.
По российскому рынку Servicepipe зафиксировала за июнь 2026 года рост доли ИИ-трафика на сайтах СМИ с 0,5% до 1% и на ecommerce-площадках — с 0,3% до 1%, с пиками до 3-3,5%. Масштаб пока меньше западного, вектор идентичен, и запас времени на подготовку инфраструктуры не бесконечен.
Robots.txt эту нагрузку не снимает — файл ничего не блокирует технически, он лишь просит краулера не заходить, а исполнять просьбу или нет решает сам краулер. Три меры дают реальный эффект. Ограничение частоты запросов работает без анализа намерений — сервер просто не отвечает на тысячный запрос с одного источника так же охотно, как на первый. Списки проверенных краулеров опираются на то, что у настоящих поисковиков есть публичные IP-диапазоны и обратный DNS, которые легко сверить. А кеширование типовых страниц — у решений на Аспро каталог, карточка товара и статья по умолчанию отдаются из кеша — избавляет от повторного обращения к базе данных на каждый одинаковый запрос.
Тот же трафик как канал видимости
Краулер, который нагружает сервер, и краулер, который формирует ответ нейросети читателю, — один и тот же механизм. Меняется и сама механика продвижения: в классическом SEO высокая позиция в выдаче — это еще не конверсия, кликнуть должен человек. В GEO и AEO выбор источника делает модель, а человек читает уже готовый ответ и может вообще не дойти до сайта — значит, конкурировать нужно на этапе, где решает не человек, а алгоритм.
Оценить долю своих упоминаний можно через инструмент Яндекс Вебмастера «Видимость сайта в Алисе» — у быстрых ответов Алисы 46,5 млн пользователей ежемесячно. При низком показателе стоит сначала сверить сайт с чеклистом типичных ошибок, из-за которых площадки выпадают из ответов ИИ.
Отдельный фактор цитирования — авторство материала. Модель оценивает источник похожим образом на редактора: смотрит на должность, экспертизу и историю публикаций, а анонимному тексту такие сигналы взять неоткуда. По данным Sostav.ru, тексты с указанным автором цитируются нейросетями в 78% случаев против 23% у обезличенных, а в одном из кейсов работа над авторством дала рост трафика из ИИ-ответов на 340% за 4 месяца. Для компании это значит, что вложения в редакцию и авторские страницы работают не только на репутацию, но и на прямой канал трафика.
Разрыв между расходами и метриками
Визит ИИ-агента создает нагрузку на сервер сопоставимую с визитом человека, а порой большую. При этом рекламная аналитика его не замечает: CPM и CPC считают показы и клики людей, а не агентов. Инфраструктура уже платит за этот трафик, маркетинговый отчет — пока нет. На практике это означает, что бюджет на хостинг растет по одной логике, а отчет об эффективности рекламы — по другой, и разрыв между ними будет только увеличиваться, пока индустрия не выработает единый стандарт учета. Ждать формального признания метрики не стоит: расходы и возможности от бот-трафика реальны уже сейчас, и компании, которые начнут считать их раньше конкурентов, получат более точную картину экономики своего сайта.
С чего начать, если раньше этим не занимались
- Сверить логи или Яндекс Метрику — сопоставить рост трафика с долей ботов за последний месяц, прежде чем закладывать бюджет на масштабирование сервера.
- Открыть отчет «Видимость сайта в Алисе» в Яндекс Вебмастере — если сайт не упоминается вовсе, это сигнал начинать с контента, а не с инфраструктуры.
- Проверить, подписаны ли ключевые материалы реальными авторами — самое дешевое из трех действий и по данным Sostav.ru одно из самых заметных по влиянию на цитируемость.