В отчёте INMA 2026 «AI-First User Journeys» анализируется смена парадигмы медиапотребления. Теперь читатель действует по принципу «сначала спроси нейрону». К классическим СМИ они возвращаются только чтобы валидировать информацию и лишь в редких иных сценариях. INMA говорит о формировании трёх новых сценариев взаимодействия читателя и СМИ — text-first, audio-first и agentic. Подробнее здесь → https://alekseyberezovoy.ru/novaya-paradigma-mediapotrebleniya-ai-first/
Тем не менее, есть некоторый разрыв между теоретической рамкой и практикой внедрения. Три описанных сценария — text-first, audio-first и agentic — находятся на разных стадиях зрелости у большинства паблишеров. Данные WAN-IFRA за 2025 год по более чем 100 редакциям показывают, что только 9% паблишеров фиксируют прямой рост доходов от AI-инициатив. Однако конкретные кейсы Schibsted, Times Internet и UDN демонстрируют измеримые результаты там, где внедрение велось системно.[1]
Контекст: три вопроса для product-команды
Прежде чем анализировать кейсы, важно понять диагностическую рамку, которую INMA предложила через автора доклада Джоди Хопертон ещё до публикации итогового отчёта. В феврале 2025 года она сформулировала три вопроса, которые product-команды должны задать при проектировании AI-first пути:[2]
- Какой источник трафика? Необходимо различать аудиторию из ChatGPT и Perplexity — они демонстрируют разное поведение. Ключевое наблюдение: хотя объём ИИ-трафика пока невелик, он более квалифицирован — читатель уже получил базовый ответ и приходит за углублением.[2]
- Какие данные есть об это читателе и его контексте? Речь о том, какой вопрос пользователь задал ИИ-платформе до перехода на сайт паблишера и что о нём известно из профиля.[2]
- Есть ли сигналы вовлечённости или риска оттока? Этот вопрос пока остаётся открытым: на большинстве платформ нет прозрачности относительно типа аккаунта ИИ-платформы, с которого пришёл пользователь.[2]
Кейсы успеха
Schibsted (Норвегия): personalisation как AI-first text journey
Schibsted — наиболее детально документированный случай системного внедрения AI-персонализации среди глобальных паблишеров.
Что сделали: Начав эксперименты в 2016 году, к 2024 году компания построила собственный движок персонализации главной страницы с архитектурой «editor-in-the-loop»: редакторы вручную выбирают 3–6 главных материалов, остальные позиции ранжирует алгоритм с учётом новостной ценности, времени публикации, относительной популярности и истории конкретного пользователя. Главная страница включает 80 тизеров, и для подписчиков и незарегистрированных пользователей формируется разная лента.[3][4]
Результаты (text-first journey):
— CTR подписчиков на главной странице вырос на 25% менее чем за год[3]
— Вовлечённость женщин 30–39 лет выросла на 13% при показе персонализированного контента[3]
— Отдельная ML-модель для анонимных пользователей повысила продажи подписок с главной страницы на 75% в ряде сценариев по данным A/B-тестов[5]
Что работает: Динамическое взвешивание редакционных и алгоритмических сигналов позволяет балансировать между журналистской миссией и максимизацией кликов. Особенно показательно: персонализация помогла обосновать производство нишевого контента — данные о вовлечённости подтвердили его ценность для конкретных сегментов.[4][3]
Следующий шаг (audio-first): Schibsted активно экспериментирует с расширением персонализации на аудио- и видеоформаты.[3]
***
Times Internet / TOI+ (Индия): персонализация как инфраструктурный слой
Times Internet запустил платформу персонализации Signals в феврале 2022 года как publication-agnostic движок для всего портфеля изданий.
Что сделали: Построили многоуровневую архитектуру collaborative filtering: от 100 млн записей архива до 100 финальных рекомендаций для конкретного пользователя в рамках одной сессии. Ключевой принцип: полностью self-learning модель без бизнес-правил, которая устраняет явления data drift и concept drift математически, а не через исключения.[6]
Результаты (text-first journey):
— CTR на виджетах сайта — выше на 95% по сравнению с редакционной дистрибуцией[6]
— CTR push-уведомлений — в 2,5 раза выше[6]
— CTR в ленте приложения — выше на 30–50%[6]
— 50% кликов из персонализированных push-уведомлений приходятся на материалы старше 2 дней — это демонстрирует потенциал монетизации архива как проблемы дистрибуции, а не контента[6]
Что работает: Обработка AI-сигнала как инфраструктурного, а не продуктового слоя. Команда переосмыслила рекомендательную систему как инструмент максимизации дохода при балансировке конкурирующих бизнес-моделей (прямая реклама, подписка, аффилиаты), используя логику распределения рисков по аналогии с портфельным управлением.[6]
Дополнительный контекст: Times Internet обработал миллионы взаимодействий пользователей ежемесячно и достиг 80% экономии затрат на сегментацию аудитории при улучшении CPM через классификацию данных.[7]
***
United Daily News, UDN (Тайвань): data-driven curation как AI-first agentic journey
UDN реализовал один из наиболее комплексных кейсов интеграции данных в редакционный процесс среди азиатских паблишеров.
Что сделали: Создали Data Development Department (DDD) и программу Curate X, включающую 36 динамических дата-моделей для курирования контента. Отдельный инструмент — International Consensus Map — ежедневно обновляется из центральной системы данных и синхронизирован с актуальной повесткой, выступая навигатором для редакторов в выборе тем.[8]
Результаты:
— Рост подписок на 280% в 2023 году[8]
— Рост членской базы (member penetration) более чем на 180%[8]
— По данным WAN-IFRA: 200% рост показателей рекламных продаж, конверсий в подписку и вовлечённости аудитории[1]
— Сегодня UDN имеет более 7,3 млн зарегистрированных участников и свыше 16 млн уникальных посетителей в месяц[8]
Что работает: Встраивание данных не как аналитического инструмента «для мониторинга», а как операционного слоя для принятия редакционных решений в реальном времени.
***
NTM, Швеция (audio-first journey): ИИ-аудиосводки
Шведский региональный паблишер NTM запустил сервис Toppnyheter — ИИ-powered аудиовыжимки новостей в реальном времени — как прямой ответ на сценарий audio-first journey.[1]
Результат: Расширение охвата аудитории при сохранении редакционного контроля. WAN-IFRA классифицирует этот кейс как Hard and Soft ROI одновременно: измеримый рост охвата плюс сохранение редакционной целостности.[1]
Аналог: NYT Audio использует AI для сопоставления видео и аудио в функции Snippets, создавая режим «свайп-листенинг» для обнаружения контента — что прямо соответствует audio-first сценарию INMA.[9][10]
***
AsiaOne (Сингапур): AI-классификация для монетизации
AsiaOne применил ИИ не в редакционном, а в рекламном стеке, используя модель классификации контента для улучшения таргетинга.[1]
Результаты:
— Рост рекламной выручки на 20%[1]
— Сокращение sales-штата на 40% при переключении ресурсов на стратегические задачи[1]
***
Кейсы провалов и структурные угрозы
Zero-click апокалипсис: провал адаптации к изменению трафика
Наиболее массовый «провал» — не отдельная компания, а целая категория паблишеров, не успевших переориентироваться с SEO-трафика на прямой контакт с аудиторией.
Факты:
— После запуска Google AI Overviews в мае 2024 года доля запросов о новостях без клика выросла с 56% до 69% к маю 2025 года[11]
— Общий органический трафик на новостные сайты упал с пика более 2,3 млрд визитов в середине 2024 года до менее 1,7 млрд к маю 2025-го[11]
— 37 из 50 крупнейших новостных доменов зафиксировали YoY-снижение трафика[11]
— DMG Media в сентябре 2025 года зафиксировала падение CTR на 89%, прямо атрибутировав его AI Overviews[12]
— Сайты на первой позиции поиска теряют до 79% трафика при вытеснении под AI Overview[12]
— Паблишеры с потерями трафика 30–50% фиксируют падение выручки в 2–3 раза быстрее из-за деградации качества оставшегося трафика[13]
Стратегический провал блокировки ботов. Паблишеры, полностью заблокировавшие AI-краулеры, нередко усугубили ситуацию: исследование показывает, что блокировка часто снижала и общий, и человеческий трафик, а не только автоматизированный. 79% крупнейших новостных сайтов уже блокируют хотя бы один AI-краулер, однако ChatGPT генерирует менее 0,2% трафика к сети из 6 000 независимых паблишеров Raptive — то есть заблокировать нечего, а выпасть из AI-поиска — реальный риск.[14][15][16]
Провал стратегии «больше контента». Паблишеры, ответившие на угрозу масштабированием ИИ-генерации статей без редакционного надзора, столкнулись с ростом органического трафика без конверсий: читатели потребляли контент и уходили, не подписываясь. Гибридная модель (AI — исследование и структура, человек — нарратив и эмоциональный резонанс) показала рост конверсий на 15% по сравнению с чисто AI-генерацией.[17]
***
Структурная проблема: метрики не успевают за реальностью
WAN-IFRA фиксирует, что только 9% паблишеров способны указать на прямой рост доходов от AI. Это не означает отсутствие эффекта — это означает, что pageviews как первичная метрика перестала отражать реальную ценность. Аналитики Digiday прямо указывают: обновление Google сигнализирует, что pageviews не могут оставаться главной метрикой, а приоритет должен смещаться к паблишерам, решающим интент пользователя.[18][1]
Reuters Institute в прогнозах на 2026 год отмечает, что часть медиаменеджеров уже признаёт: AI-чат-боты будут отвечать на типичные пользовательские вопросы эффективнее, чем сами паблишеры. Это прямая постановка вопроса о переопределении ценностного предложения редакций.[19]
***
Сравнительная таблица кейсов
| Паблишер | Тип AI-first journey | Ключевые метрики | ROI-категория |
| Schibsted (Норвегия) | Text-first + audio | CTR подписчиков +25%, продажи подписок с главной +75% | Hard ROIwan-ifra+1 |
| Times Internet (Индия) | Text-first | CTR виджетов +95%, CTR push ×2,5, CTR in-app +30–50% | Hard ROItimesinternet |
| UDN (Тайвань) | Text-first + agentic | Подписки +280%, вовлечённость +200% | Hard ROIwan-ifra+1 |
| NTM (Швеция) | Audio-first | Расширение охвата, сохранение редконтроля | Hard + Soft ROIwan-ifra |
| AsiaOne (Сингапур) | Text-first (реклама) | Рекламная выручка +20%, сокращение sales-затрат -40% | Hard ROIwan-ifra |
| South China Morning Post | Text-first (workflow) | 300+ сэкономленных часов в месяц | Hard + Soft ROIwan-ifra |
| DMG Media (Великобритания) | — (нет адаптации) | CTR −89% после AI Overviews | Провалmartech |
| Анонимные mid-tier (глобально) | — (нет адаптации) | Трафик −30–50%, выручка −2–3× быстрее | Структурный рискnewzdash |
***
Аналитические выводы
- Разрыв между сценариями фреймворка. Text-first journey — самый зрелый: большинство задокументированных кейсов успеха находятся именно здесь. Audio-first journey существует как продуктовые эксперименты (NYT, NTM), но без массовых данных о монетизации. Agentic journey находится в стадии концептуализации: единичные примеры (UDN через data-модели) скорее предвестники, чем сформированная практика.[9][1]
- Первые данные подрывают ключевую предпосылку. Фреймворк строится на переходе от поиска к разговорным интерфейсам как новому источнику трафика. Однако актуальные данные апреля 2026 года показывают, что ChatGPT генерирует менее 0,2% трафика к сети независимых паблишеров, а ссылки из ChatGPT на сайты издателей упали более чем на 50% с конца июля 2025 года. Реальный ИИ-трафик пока не стал значимым источником, а ИИ как угроза существующему трафику — уже состоявшийся факт.[20][16]
- Главный разрыв — метрики. Паблишеры, добившиеся успеха, переключились с pageviews на метрики прямого взаимодействия: CTR персонализированных рекомендаций, конверсия в подписку, session duration, revenue per user. Те, кто продолжает оптимизировать pageviews, получают иллюзию роста при деградации качества аудитории.[18][1]
- Инфраструктура first-party данных — обязательное условие. UDN (7,3 млн зарегистрированных участников) и Times Internet прямо атрибутируют свои результаты наличию крупнейших first-party data-резервов в своих рынках. Без этой базы ни один из трёх сценариев фреймворка не реализуем в полной мере. IAB фиксирует, что 71% брендов, агентств и паблишеров наращивают или планируют нарастить first-party data — темп почти вдвое выше, чем два года назад.[21][8]
Источники: AI-First User Journeys — кейсы внедрения
Документ содержит все источники, использованные в аналитическом отчёте «AI-First User Journeys: как паблишеры внедряют фреймворк» (апрель 2026).
INMA — первичные материалы по фреймворку
- INMA — New INMA report offers news companies a framework for AI-first user journeys (анонс доклада)
https://www.inma.org/blogs/main/post.cfm/new-inma-report-offers-news-companies-a-framework-for-ai-first-user-journeys - INMA — Report: AI-First User Journeys: A Strategic Framework for Publishers (страница доклада)
https://www.inma.org/report/ai-first-user-journeys-a-strategic-framework-for-publishers - INMA — INMA releases report defining AI-first user journeys for news publishers (пресс-релиз)
https://www.inma.org/press-release.cfm?article=INMA-releases-report-defining-AI—first-user-journeys-for-news-publishers - Jodie Hopperton / INMA — 3 questions help product teams picture an AI-first user journey (февраль 2025)
https://www.inma.org/blogs/product-initiative/post.cfm/3-questions-help-product-teams-picture-an-ai-first-user-journey - INMA — It’s time to start thinking about AI-first journeys
https://www.inma.org/blogs/product-initiative-newsletter/post.cfm/it-s-time-to-start-thinking-about-ai-first-journeys - INMA — Innovative GenAI use cases you should know about (декабрь 2024)
https://www.inma.org/blogs/Generative-AI-Initiative/post.cfm/innovative-genai-uses-cases-you-should-know-about
Schibsted (Норвегия)
- INMA — Home page personalisation grows subscriber CTRs, female engagement at Schibsted (декабрь 2024)
https://www.inma.org/blogs/conference/post.cfm/home-page-personalisation-grows-subscriber-ctrs-female-engagement-at-schibsted - INMA — Schibsted blends human insight with algorithms to improve personalisation (сентябрь 2024)
https://www.inma.org/blogs/ideas/post.cfm/schibsted-blends-human-insight-with-algorithms-to-improve-personalisation - WAN-IFRA — How Schibsted’s AI model helped boost subscription sales (август 2025)
https://wan-ifra.org/2025/08/how-schibsteds-ai-model-helped-boost-subscription-sales/ - Schibsted — The AI-futures we bet on (январь 2025)
https://schibstedmedia.com/news/the-ai-futures-we-bet-on/
Times Internet / TOI+ (Индия)
- Times Internet — Signals: Sustained CTR Growth 18 Months On (сентябрь 2024)
https://timesinternet.in/blog/signals-sustained-ctr-growth-18-months-on/ - WAN-IFRA — Indian publishers embrace AI, moving from cautious adoption to implementation (февраль 2025)
https://wan-ifra.org/2025/02/indian-publishers-embrace-ai-moving-from-cautious-adoption-to-implementation/
United Daily News, UDN (Тайвань)
- WAN-IFRA — Data drives 280% subscription growth at Taiwan’s United Daily News (январь 2025)
https://wan-ifra.org/2025/01/data-drives-280-subscription-growth-at-taiwans-united-daily-news/
WAN-IFRA — отраслевые исследования
- WAN-IFRA — WAN-IFRA’s 6th AI report: Publishers’ perspective on the AI value equation (сентябрь 2025)
https://wan-ifra.org/2025/09/wan-ifras-6th-ai-report-publishers-perspective-on-the-ai-value-equation/
New York Times (аудио / AI-инициативы)
- NYT Company — Staff News From A.I. Initiatives (октябрь 2025)
https://www.nytco.com/press/staff-news-from-a-i-initiatives/
Угрозы трафику: AI Overviews и zero-click
- New York Post — Google AI tools depressing traffic to news sites: report (июль 2025)
https://nypost.com/2025/07/03/media/google-ai-tools-depressing-traffic-to-news-sites-report/ - TechCrunch — Google’s AI search features are killing traffic to publishers (июнь 2025)
https://techcrunch.com/2025/06/10/googles-ai-overviews-are-killing-traffic-for-publishers/ - MarTech — What happens when no one clicks anymore (ноябрь 2025)
https://martech.org/what-happens-when-no-one-clicks-anymore/ - on-page.ai — The Zero-Click Apocalypse: How AI Search Is Killing Publisher Traffic (март 2026)
https://blog.on-page.ai/the-zero-click-apocalypse-how-ai-search-is-killing-publisher-traffic/ - Brand Twelve — Zero-click searches and the vanishing web traffic problem (сентябрь 2025)
https://www.brandtwelve.co.uk/insights/zero-click-searches-and-the-vanishing-web-traffic-problem/ - The Guardian — Publishers fear AI search summaries and chatbots mean ‘end of traffic era’ (январь 2026)
https://www.theguardian.com/media/2026/jan/12/publishers-fear-ai-search-summaries-and-chatbots-mean-end-of-traffic-era - theAIinsider.tech — Study Finds AI Cut News Traffic After 2024 but Left Newsroom Hiring Intact (январь 2026)
https://theaiinsider.tech/2026/01/02/study-finds-ai-cut-news-traffic-after-2024-but-left-newsroom-hiring-intact/
AI-боты и стратегия блокировки краулеров
- Digiday — Publishers face growing AI bot and third-party scraper activity (апрель 2026)
https://digiday.com/media/in-graphic-detail-new-data-shows-publishers-face-growing-ai-bot-third-party-scraper-activity/ - DW Akademie — AI crawlers eat the news and publishers pay for it (апрель 2026)
https://akademie.dw.com/en/ai-crawlers-are-eating-the-news-and-publishers-are-paying-for-it/a-76621527 - Playwire — Future-Proofing Your Content Strategy: Should Publishers Be Blocking AI Crawlers (январь 2026)
https://www.playwire.com/blog/future-proofing-your-content-strategy-should-publishers-be-blocking-ai-crawlers
First-party данные и рекламный стек
- AdExchanger — AI Has Already Decided: First-Party Data Will Define Advertising’s Agentic Era (апрель 2026)
https://www.adexchanger.com/the-sell-sider/ai-has-already-decided-first-party-data-will-define-advertisings-agentic-era/
Метрики и стратегические тренды
- Digiday — Latest Google core update shows pageviews can’t be the top metric (январь 2026)
https://digiday.com/media/media-briefing-googles-latest-core-update-a-reminder-that-pageviews-cant-remain-the-primary-metric/ - Reuters Institute — Journalism, media, and technology trends and predictions 2026 (январь 2026)
http://reutersinstitute.politics.ox.ac.uk/journalism-media-and-technology-trends-and-predictions-2026 - newzdash.com — The Publisher Survival Playbook: 11 Critical Actions for the AI-First Era (май 2025)
https://www.newzdash.com/guide/publisher-survival-playbook-11-critical-actions-ai-first-era - Tomorrow’s Publisher — INMA outlines new AI-led framework
https://tomorrowspublisher.today/editing-tools/inma-outlines-new-ai-led-framework/
Дополнительные материалы INMA
- INMA — 4 practical AI use cases for news companies
https://www.inma.org/blogs/media-leaders/post.cfm/4-practical-ai-use-cases-for-news-companies - INMA — Webinar: How to Use AI to Gather First-Party Data
https://www.inma.org/webinars/how-to-use-ai-to-gather-first-party-data - INMA — In generative AI era, news companies should act collectively
https://www.inma.org/blogs/product-initiative/post.cfm/in-generative-ai-era-news-companies-should-act-collectively - INMA — Presentation: Designing with user journeys in mind
https://www.inma.org/presentation-detail.cfm?articleId=168747
Сформировано: 14 апреля 2026 г.