"В дополнение к ранее использовавшимся нормализованным показателям (такими как проценты и коэффициенты), это обновление добавляет поддержку сравнительного анализа для 20 дополнительных ненормализованных показателей (абсолютных чисел, таких как «Новые пользователи» или «Общий доход»). "

"• AI Mode удерживает внимание и не даёт пользователям оторваться. Примерно в трёх четвертях от общего числа сеансов пользователи не покидали панель AI Mode, а 88% первых взаимодействий пользователей были связаны с текстом, сгенерированным ИИ. Вовлечённость была высокой: медианное время выполнения по типу задачи составило примерно 52–77 секунд.
• Клики редки и в основном транзакционные. Медианное количество внешних кликов на задачу равнялось нулю. Да. Вы правильно поняли. Ноль . И в 77,6% сеансов не было ни одного внешнего посещения.
• В AI Mode пользователи бегло просматривают информацию, но всё равно принимают решения. Более половины задач были классифицированы как «быстро просматриваемые», когда пользователи просто просматривают сгенерированное ИИ резюме, составляют мнение и идут дальше.
• AI Mode выдаёт «типы сайтов», соответствующие намерениям. Речь идёт не только о соответствии поисковым запросам или подсказкам; AI Mode цитирует источники, соответствующие определённым категориям сайтов (например, торговые площадки, сайты с отзывами и бренды).
• Видимость, а не трафик, становится новым ценным ресурсом. Участники составляли свои суждения о бренде, опираясь на результаты, полученные в AI Mode."

"Кнопка «Показать больше», обычно раскрывающая AI Overviews, теперь ведёт непосредственно к диалоговому чату в AI Mode"

"Теперь режим ИИ будет доступен более чем в 200 странах и территориях, включая многие страны Европы."

"Правильно:
«Станьте настоящим пользователем Reddit:
• Найдите сообщества, к которым вы хорошо подходите (с точки зрения пользователя Reddit).
• Сосредоточьтесь на вовлечении и оказании помощи пользователям Reddit посредством обсуждений».

Неправильно:
«Дайте эту задачу своей маркетинговой команде (ну, и не только своей маркетинговой команде).
• Относитесь к сабреддитам как к категориям.
• Сосредоточьтесь на ключевых показателях эффективности за пределами Reddit».

"Вы, наверное, заметили, что я не упомянул оптимизацию для поиска на базе искусственного интеллекта как тактику выживания. Потому что это не она. LLM хороши во многом, но привлечение трафика на веб-сайты — не одно из них преимуществ.
...
Однако, если вы примете стратегии выживания, которые я изложил выше, по иронии судьбы, вы также преуспеете в LLM. На данный момент 99,9% оптимизации LLM соответствует правильному SEO, а оставшиеся 0,1% относятся к сфере того, что мы называем «хорошим маркетингом», а именно это и есть залог незабываемости."

«Я ненавижу рекламу как эстетический выбор… Мне нравится, что люди платят за ChatGPT и знают, что ответы, которые они получают, не зависят от рекламодателей».

«Я думаю, что, вероятно, мы можем создать какой-то классный рекламный продукт, который будет выгоден пользователю и положительно скажется на наших отношениях. Я пока не знаю, что это будет, я ещё не говорю: „Вот наша рекламная модель“».

"Большинство современных SEO-аудитов в значительной степени опираются на данные из Google Search Console (или BigQuery), панелей мониторинга производительности или SEO-сервисов. Но что делать, если вам приходится действовать вслепую?
Это случается чаще, чем вы думаете:
• Вы подключаете нового потенциального клиента, но он еще не предоставил вам доступ.
• Вы просматриваете сайт-конкурент или торговую площадку, которая вам не принадлежит.
• Вас просят предоставить оперативную стратегическую информацию в условиях ограниченного доступа.
В этих случаях нам необходимо смоделировать аудит покрытия ключевых слов, используя только общедоступные инструменты и программное обеспечение для сканирования."

"Сервис предоставляет детализированные данные по каждому URL:
• список поисковых запросов, по которым он показывается;
• количество показов и кликов;
• регионы, откуда приходят пользователи;
• динамика показателей за период до полутора лет."

"С помощью списочных экспериментов на коллекциях поиска отрывков DL21 и DL22 мы обнаружили выраженную ошибку новизны . Все семь моделей, охватывающие проприетарные (GPT-3.5-turbo, GPT-4, GPT-4o) и модели с открытым исходным кодом (LLaMA3-8B/70B, Qwen2.5-7B/72B), систематически продвигают отрывки с более новыми временными метками, сдвигая средний год публикации результатов из топ-10 вперед на 4,780 лет и перемещая отдельные элементы на целых 95 рангов. Парные тесты на DL21 подтверждают этот вывод: простой тег даты может изменить до 25% предпочтений между одинаково релевантными отрывками. Хотя более крупные модели ослабляют этот эффект, ни одна из них не устраняет его полностью, что подтверждает, что ошибка новизны носит системный характер, а не является просто особенностью небольшой модели."

У нас есть такое понимание: в условиях, когда растет производство контента, нам нужно усиливать влияние экспертности. Экспертность — это про то, кто такой автор, почему он это пишет, какого качества контент он может дать и на какой площадке он расположен.
Мы хотим научиться лучше оценивать экспертность и сделать так, чтобы экспертность еще сильнее влияла и на генеративный ответ (на подбор источников) и на органическое ранжирование, на обе его части.
Кажется, что это важная вещь, которая сохраняет трафик на самом деле приличным сайтам, экспертным, но их правда в природе мало.