— Вы упомянули, что Google хочет удерживать пользователей в своей экосистеме. Как создателям контента и издателям следует адаптироваться к этой тенденции?

— Это великий экзистенциальный вопрос SEO, и он становится все более серьезной проблемой в течение некоторого времени. Главный ответ — диверсифицировать источники трафика и видимости. Присутствуйте на нескольких платформах, таких как YouTube, Reddit, Instagram, Threads, TikTok, LinkedIn, X, Bluesky, Medium, Slideshare и т. д., поскольку у них есть своя собственная аудитория, которая находит контент естественным образом. Поисковые системы также любят отображать пользовательский контент с этих платформ. Поэтому сейчас актуальным является повторное использование и распространение оригинального контента в различных форматах.

Продукт появляется в визуальной карусели, когда ChatGPT считает, что он соответствует намерению пользователя (shopping intent). ChatGPT оценивает намерение на основе запроса пользователя и другого доступного контекста, например воспоминаний или индивидуальных инструкций.

При определении того, какие продукты следует показывать, ChatGPT учитывает:
— cтруктурированные метаданные от сторонних поставщиков (например, цена, описание продукта) и другой сторонний контент (например, обзоры)
— ответы, уже сгенерированные моделью, прежде чем она рассмотрит любые новые результаты поиска
— стандарты безопасности OpenAI

В настоящее время порядок, в котором мы отображаем продавцов, в основном определяется этими поставщиками. Мы не переоцениваем продавцов на основе таких факторов, как цена, доставка или политика возврата. Мы ожидаем, что это будет развиваться по мере того, как мы продолжаем улучшать процесс покупок.

Поскольку Поиск использует содержимое вашей веб-страницы для индексации и ранжирования, вам следует добавлять диплинки только в тех случаях, когда экран приложения содержит тот же контент, что и соответствующая веб-страница. В противном случае заголовок и сниппет, отображаемые для страницы в Поиске Google, могут ввести пользователей в заблуждение относительно контента, который они увидят после клика. Макет или другие различия в UX между страницами приложения и соответствующими веб-страницами допустимы, если контент совпадает.

Бизнес-модель интернета не сможет выжить, если не произойдет никаких изменений. Если создатели контента не смогут извлечь выгоду из того, что они делают, они не будут создавать оригинальный контент.

Это проблема не только для медиакомпаний или блогеров. Это риск для будущего знаний в сети. Если ИИ-компании обучаются на оригинальном контенте, но не привлекают трафик или не компенсируют его создание авторам, эти источники в конечном итоге исчезнут. Единственное, что останется, — это ИИ, который пожирает ИИ-контент.

AI Overviews используют процесс RAG (Retrieval-Augmented Generation; генерация, дополненная поиском) для заземления (grounding), чтобы снизить вероятность галлюцинаций. Логическое структурирование контента с отдельными тематическими разделами на ваших страницах помогает Гуглу понять, что ваша веб-страница является подходящим кандидатом для цитирования в AIO.

В классическом SEO ссылки являются основным источником авторитета, тогда как в LLM для этого используются упоминания бренда.

LLM — это еще одна поверхность поиска для оптимизации. Так же, как карты, новости, изображения, видео и т. д.
Вот почему я так против любых попыток ребрендинга. GEO, AEO, LLMO, AIEIO, как бы вы это ни называли — это все равно просто SEO.

Я ожидаю, что режим ИИ (AI Mode) станет основной функцией Гугла в ближайшем будущем. Классические «десять синих ссылок» могут быть перенесены, например, на вкладку «Веб».

Некоторые могут сказать, что все это звучит как еще одна классическая теория заговора в SEO, и да, мы иногда носим наши шапочки из фольги слишком гордо. Но в этом случае шаблон реален, сигналы публичны, а последствия слишком значительны, чтобы их игнорировать.

Google готовится заменить традиционную страницу результатов поиска на диалоговый, персонализированный интерфейс на базе ИИ.

Google использует Search Labs в качестве промежуточной среды для смены парадигмы в UX поиска.
Жизненный цикл SGE (Search Generative Experience) показывает, как протестированные функции могут стать основными по умолчанию. AI Mode теперь проходит тот же жизненный цикл:
SGE → AI Overviews → AI Mode

Gemini — это не «просто модель»; это операционная система искусственного интеллекта от Google, призванная унифицировать поведение в Workspace, Android, Chrome, а теперь и в Поиске.
«Память» Gemini позволяет формировать ответы на основе постоянных знаний о пользователе и, таким образом, предлагает контекстно-зависимые и основанные на целях предложения.
Это означает, что будущие запросы не изолированы, а взаимосвязаны.

Решение Google прекратить поддержку ccTLD (например, .es, .fr) свидетельствует о том, что поиск теперь ориентирован на пользователя, а не гео-IP.

Внедрение Google Discover на десктопах — это не просто функция пользовательского интерфейса, но и сигнал о стратегическом сближении между:
— предиктивной доставкой контента (Discover)
— моделированием намерений пользователя и памяти (режим Gemini/AI)
— переопределением интерфейса поиска

Google потихоньку делает поиск предиктивным по умолчанию, и Discover на ПК — это обучающий слой для этого.

Цикл обратной связи: Discover → Память → Режим ИИ
Discover показывает новостной сюжет о Японии.
Вы кликаете и читаете → Google регистрирует интерес.
Gemini предполагает путешествие.
Режим ИИ позже автоматически заполнит предложения запросов: «Рейсы в Токио», «Лучшее время для посещения Японии», «Советы по конвертации валют».

С 2015 года Google последовательно переходит от анализа ключевых слов к семантическому пониманию:
RankBrain → семантическое намерение
Нейронное сопоставление (Neural Matching) → концептуальные связи между понятиями
BERT и последователи → контекстное понимание языка
Индексация фрагментов (Passage Indexing) → доступ к подробной информации
MUM → мультимодальный, многозадачный поиск
Gemini → интеграция генерации, памяти и мультимодального взаимодействия

Каждый из этих шагов постепенно заменял классический стек поиска чем-то более близким к тому, как люди обрабатывают вопросы, контекст и задачи.

"Но коммерческое использование огромных массивов защищенных авторским правом произведений для создания выразительного контента, который конкурирует с ними на существующих рынках, особенно там, где это достигается посредством незаконного доступа, выходит за рамки установленных границ добросовестного использования."

&hl=(код языка) + &gl=(код страны)

Обновлен подсчет просмотров внутри визита. Теперь к просмотрам в рамках визита относятся только внутренние переходы пользователя по сайту, а повторные переходы с внешних источников — исключаются. Это может влиять на метрики глубины и продолжительности визитов, а еще отказы.

Недавно опубликованные документы показывают, что основная система ранжирования Гугла по-прежнему опирается на многочисленные сигналы, созданные вручную, а не только на черный ящик ИИ.

На старый заплесневелый PageRank накладываются такие LLM-игрушки, как RankEmbed, Twiddlers и таинственная метрика качества под названием Q*Star.

Если на изображение ссылаются на нескольких страницах крупного веб-сайта, учтите общий бюджет сканирования сайта. В частности, постоянно ссылайтесь на изображение с одним и тем же URL, чтобы Google мог кэшировать и повторно использовать изображение без необходимости запрашивать его несколько раз.