Реферальные программы на базе ИИ и социальные платформы переопределяют масштаб и вовлеченность в криптопубликации, согласно «Data Pulse» от Outset PR

Кратко

Американский медиа-ландшафт в области криптовалют переживает масштабные преобразования: благодаря ИИ-ориентированным методам поиска и социальным платформам, таким как X, меняется способ, которым аудитория находит, взаимодействует с крипто-контентом и влияет на него.

Американский медиа-ландшафт в сфере криптовалют входит в период глубоких трансформаций, вызванных изменениями в поведении аудитории, развитием ИИ-методов поиска и динамикой платформ.

Недавние данные за 4 квартал 2025 года показывают, что сектор все больше сосредоточен вокруг небольшого числа крипто-нативных и мейнстримных изданий, где трафик и влияние формируются не только масштабом, но и лояльностью и доверием. По мере того как инструменты ИИ захватывают все большую долю поведения, связанного с поиском информации, а социальные платформы, такие как X, доминируют в распространении контента в реальном времени, издателям приходится сталкиваться с новыми задачами: балансировать рост и глубину вовлеченности, оптимизировать для машинного чтения и избегать рисков зависимости от платформ. Эта развивающаяся экосистема бросает вызов традиционным представлениям о охвате и влиянии, указывая на то, что следующий этап успеха медиа будет зависеть от тех, кто стратегически адаптируется к меняющейся архитектуре поиска.

Согласно последнему отчету Outset PR «Data Pulse», сектор крипто-медиа в США все больше концентрируется вокруг небольшого числа англоязычных издателей, конкурирующих за институциональное доверие и внимание розничных инвесторов.

Данные за 4 квартал 2025 года показывают, что экосистема перестраивается вокруг лояльности аудитории, алгоритмического обнаружения и новых ИИ-методов поиска, при этом общий трафик крипто-нативных изданий снизился на 28%, до 106 миллионов посещений.

Издатели с сильными прямыми связями и контентом с высокой убежденностью сохранили свою основную аудиторию, тогда как те, кто зависел от социального распространения и поисковых алгоритмов, столкнулись с падением трафика по мере стабилизации рыночной волатильности.

Рост интереса в октябре, вызванный превышением Bitcoin отметки в $126 000, сменился более широким спадом, поскольку неопределенность на рынке и макроэкономические препятствия — включая политику Федеральной резервной системы и задержки в государственном финансировании — снизили вовлеченность. К декабрю трафик снизился до 29 миллионов посещений, что демонстрирует зависимость сектора от ценовых движений или структурной значимости для удержания внимания читателей.

Основные финансовые СМИ показывают аналогичную концентрацию: пять ведущих изданий — USA Today, CNBC, Forbes, Reuters и The Wall Street Journal — захватывают большинство трафика и укрепляют олигополию, основанную на доверии институциональных игроков и авторитете доменов, а не на алгоритмическом охвате.

Средние и мелкие издания обслуживают нишевые или средние аудитории, но не обладают такой структурной стабильностью, как крупные игроки. В целом, данные подчеркивают, что как крипто-нативные, так и мейнстримные финансовые медиа все больше полагаются на лояльность и доверие аудитории для навигации по волатильным циклам интереса.

AI-рефералы теперь обеспечивают 25% трафика крипто-медиа, переопределяя динамику поиска контента

Платформы, основанные на ИИ, сейчас составляют примерно четверть реферального трафика в среднем, становясь важным слоем для поиска контента в крипто-медиа-ландшафте.

Ключевые источники включают ChatGPT, Perplexity, AI-обзоры Google и различные инструменты исследования на базе ИИ, которые все чаще выступают в роли посредников, предоставляя цитаты в ответ на запросы пользователей, связанные с криптовалютами.

Распределение AI-рефералов заметно бимодально: небольшая группа изданий остается с долей рефералов менее 20%, в то время как большинство превышает 30-40%, что говорит о том, что целевая оптимизация приносит непропорциональные выгоды, а пассивные подходы дают минимальные результаты.

Издания с наибольшим трафиком, обусловленным ИИ, обладают несколькими общими чертами. Структурированное представление данных позволяет системам ИИ извлекать и цитировать точные факты, такие как цены, спецификации протоколов и сравнительные анализы, а не общие комментарии.

Четкое определение субъектов, включая явные упоминания проектов, лиц и концепций в машиночитаемых форматах, повышает вероятность цитирования. Авторитетное позиционирование в узкоспециализированных темах дополнительно повышает видимость, поскольку системы ИИ предпочитают источники с признанной экспертизой. Кроме того, форматирование, совместимое с машиночитаемостью, последовательная структура HTML, правильная иерархия заголовков и полные метаданные ускоряют парсинг контента и повышают точность.

Примеры, такие как CryptoNinjas, получающий 89.10% своих рефералов из ИИ, и DrooomDroom с 89.26%, иллюстрируют потенциал оптимизации, тогда как NewsBTC и TimesTableoid с 0.44% и 0.06% соответственно демонстрируют цену игнорирования поиска через ИИ. По мере того как инструменты ИИ продолжают захватывать все большую долю поведения, связанного с поиском информации, разрыв между оптимизированными и неоптимизированными издателями, скорее всего, будет расширяться.

Модель распределения AI-рефералов среди мейнстримных финансовых изданий повторяет структуру крипто-нативных медиа, но отличается масштабом. Мейнстримные издатели получают всего 5.06% общего трафика из рефералов, тогда как крипто-нативные — 7.04%, что отражает в основном самодостаточную природу их экосистем трафика.

AI-рефералы еще более сконцентрированы: мейнстримные издания генерируют только 0.65% общего трафика из источников ИИ, в то время как крипто-нативные — 1.80%. В относительном выражении AI составляет 12.89% от общего реферального трафика мейнстримных изданий и 25.61% у крипто-нативных, почти вдвое больше.

Это различие обусловлено редакционной стратегией и стимулами распространения. Крипто-нативные издания создают узконаправленный, очень конкретный контент, который тесно связан с запросами пользователей ИИ, отвечая на конкретные вопросы о токенах, метриках или краткосрочных событиях, что способствует цитированию и трафику.

Мейнстримные издания, напротив, ориентированы на более широкую аудиторию, делая упор на связность нарратива, институциональную рамку и контекстный анализ, который ИИ может кратко резюмировать без генерации внешнего трафика. Кроме того, мейнстримные издатели полагаются на прямой трафик из приложений, рассылок и собственных платформ, что ограничивает роль рефералов.

Платные стены и медленные обновления контента дополнительно снижают стимулы для ИИ направлять пользователей за пределы, укрепляя структурные различия в взаимодействии этих двух медиа-секторов с новыми механизмами поиска, управляемыми ИИ.

Социальное обнаружение сосредоточено на X, закрепляя его роль как основного канала в реальном времени для крипто-медиа

Социальное обнаружение в сфере криптовалют по-прежнему сильно сосредоточено на платформе X, закрепляя за ней статус доминирующего канала для распространения контента в реальном времени. По мере вступления американских крипто-нативных медиа в 2026 год, индустрия переживает заметные изменения в способах поиска и взаимодействия с информацией.

Данные за 4 квартал показывают расхождение между ростом и масштабом: у изданий с самой большой аудиторией не всегда нарастает активность, а меньшие издатели часто показывают более быстрый рост. Это подчеркивает необходимость для издателей определить, что для них важнее — масштаб или ускоренное расширение.

Обнаружение на базе ИИ перешло из экспериментальной стадии в ключевую стратегическую задачу. Более четверти реферального трафика теперь поступает через посредников ИИ, и издатели, оптимизирующие под машинное понимание, получают шанс закрепиться в видимости, поскольку этот канал продолжает расти. Ранние пользователи ИИ-обнаружения, скорее всего, получат долговременное преимущество, особенно по мере того, как инструменты ИИ становятся все более центральными в поведении поиска информации.

Качество вовлеченности аудитории стало важным предиктором устойчивости. Издания, удерживающие внимание во время роста, лучше сохраняют читателей при спадах. Инвестиции в глубину контента, пользовательский опыт и долгосрочные отношения с аудиторией дают сложные преимущества, которые не могут обеспечить стратегии, ориентированные только на объем.

Концентрация платформ, однако, создает структурную уязвимость. Доминирование X в социальном обнаружении обеспечивает беспрецедентный охват для резонансного контента, но также подвергает издателей значительным рискам из-за изменений или сбоев на платформе. Диверсификация каналов обнаружения может снизить воздействие такой алгоритмической волатильности.

Для медиа-издателей рост теперь требует либо быстрого привлечения внимания, либо значительной глубины для формирования долговременного вовлечения. Масштаб сам по себе уже не гарантирует влияние, особенно поскольку аудитория все чаще приходит через посредников ИИ, предпочитающих структурированный, запросоориентированный контент вместо нарративного стиля.

Наиболее успешными будут те, кто осознает меняющуюся архитектуру поиска и адаптирует свой контент, форматы и стратегии распространения под новые условия.