Википедия в опасности! Искусственный интеллект отжимает у неё трафик!

"Фонд Викимедиа, некоммерческая организация, которая поддерживает Википедию, сообщает о значительном снижении трафика пользователей онлайн-энциклопедии, поскольку все больше людей получают информацию из Википедии через генеративные чат-боты на основе искусственного интеллекта, обученные на ее статьях, и поисковые системы, которые обобщают информацию без фактического перехода на сайт. "

Обучили на свою голову.

Интересный диалог между буржуйской сеошницей Хлоей Смит и гуглоидом Джоном Мюллером. Хлоя надеется заполучить для продвигаемого ею официального сайта муниципального уровня ништяки, доступные официальным сайтам уровня страны (gov), но Джон ей вежливо намекает, что это перебор.

Сервис SimilarWeb представил новый инструмент для конкурентной разведки – Similarweb Web Intelligence 4.0.

Советы буржуйского сеошника Тома Кэппера из Moz по борьбе с так называемым "раздуванием индекса";
1. Определите страницы, на которых почти нет трафика.
2. Улучшайте все из них, для которых есть такая возможность
3. Объедините/подклейте или удалите/деиндексируйте страницы, которые вы не можете улучшить.
Просто, но эффективно.
Я бы еще добавил к первому пункту страницы, которые находятся в отчетах раздела "Индексирование" Google Search Console
• "Обнаружена, не проиндексирована"
• "Страница просканирована, но пока не проиндексирована"
• "Страница является копией. Канонический вариант не выбран пользователем."
• "Страница является копией. Канонические версии страницы, выбранные Google и пользователем, не совпадают."

Итальянская федерация издателей газет FIEG подала официальную жалобу на Google в Agcom, итальянский орган по надзору в сфере коммуникаций, утверждая, что AI Overviews является «убийцей трафика», который угрожает их выживанию.
Аналогичные жалобы были поданы и в других странах ЕС. Цель этой инициативы, координируемой Европейской ассоциацией издателей газет, — добиться от Европейской комиссии начала расследования против Google в соответствии с Законом ЕС о цифровых услугах.
Интересно, получится ли что-нибудь у итальянцев?

Довольно интересное исследование буржуйского сеошника Энмануэля Тирадо показывает, что плохое SEO сайтов авиакомпаний является одной из причин того, что ChatGPT предпочитает ссылаться не на них, а на сайты агрегаторов по билетным запросам.

"Данные указывают на то, что это несоответствие не случайно, а обусловлено сочетанием ограничений веб-сайта авиакомпании и особенностей цитирования ChatGPT. Отсутствие страниц, отсутствие или ограниченное покрытие тарифов, неполная информация о рейсах и проблемы с доступом к сканерам могут привести к тому, что модель будет полагаться на сторонние источники. Кроме того, ChatGPT демонстрирует системную предвзятость в пользу агрегаторов, что усугубляет потерю реферального трафика для авиакомпаний."

В отчете "Статистика сканирования" Google Search Console обнаружена пропажа данных за 15 октября по всем проектам. В графиках появился разрыв.

P.S. До кучи на странице справки Google об отчете "Статистика сканирования" наблюдается курьезный артефакт. Кто-то, похоже, напортачил в коде страницы.

Согласно свежим данным SimilarWeb, медленно, но верно Gemini продолжает отжирать долю трафика ИИ-ассистентов у ChatGPT.

Буржуйский сеошник Шон Андерсон представляет бесплатную достаточно объемную электронную книгу "Hobo Technical SEO 2025", во многом основанную на содержимом утечки из Google документации по факторам ранжирования и написанную при помощи генеративного ИИ.
Я, честно говоря, не совсем уверен, что та утечка содержала действительно актуальную информацию, но, тем не менее, постараюсь найти время поближе ознакомиться.

И ещё подгон чтива на очень долго 😊

Привет любителям повтыкать в патенты Гугла и Яндекса )

Дропнул первую пачку разборов патентов Google на https://seohardcore.ru/patents/
1300 из ~2500 шт.

Недавно Иван запустил сайт https://hoolz.ru/patents/, классный продукт для обучения. Я вдхоновился этой идеей и выложил уже готовые разборы, и они получились качественными и полезными.

Чтива там надолго))) Разборы структурированы, есть навигация на основные разделы, можно почитать как подробности, так и основные выводы и FAQ. Если хотите во всем разобраться, то приходите на курс к Андрею https://t.me/seo_trend, он уже все это изучил, собрал основное и добавил новые модули в свой SEO курс F-commerce.

Буржуйский сеошник Майк Кинг рассказывает, как преобразовать Google Shopping feed в OpenAI Product feed:

"Шаг 1: Объедините ваши источники данных
Объедините основной фид товаров, фид инвентаризации, фид региональных цен и фид отзывов о товарах в единый набор данных. Каждая запись о товаре должна включать:
• Количество инвентаря (inventory_quantity)
• Региональная доступность или цены (geo_availability , geo_price)
• Данные обзоров и вопросов и ответов ( aw_review_data , q_and_ )
Если у вас нет централизованных источников данных, создайте ежедневный экспорт из ваших источников данных.
Шаг 2: Добавьте атрибуты, специфичные для OpenAI
Для каждого продукта:
• Установите enable_search на true, если он должен отображаться в запросах поиска или сравнения ChatGPT.
• Установите enable_checkout на true только в том случае, если вы включили функцию оформления заказов в ChatGPT.
• Включите временные метки updated_at для отслеживания актуальности и упрощения частичных обновлений.
Шаг 3: Расширьте поддержку вариантов и носителей
Если вы продаёте товары с нестандартными вариациями (например, ароматом, мощностью, плотностью ткани), используйте custom_variant1_category и custom_variant1_option для их определения. Добавьте любые видео или 3D-модели товаров с помощью video_link и model_3d_link .
Шаг 4: Автоматизация и проверка
Преобразуйте существующий CSV-файл Google Покупок с помощью скрипта Python или Node в соответствии со схемой OpenAI. Запланируйте отправку фидов каждые 15–30 минут с помощью вашей CMS или промежуточного ПО. Проверьте соответствие спецификации Product Feed от OpenAI ."

Исследование компании AirOps показало, что вероятность цитирования брендов системами генеративного ИИ из сторонних источников в 6,5 раза выше, чем с их собственных доменов:

"Наш анализ 21 311 упоминаний брендов в ChatGPT, Claude и Perplexity показал, что бренды, упомянутые в результатах поиска ИИ по коммерческим запросам в верхней части воронки продаж, в 6,5 раз чаще поступают из стороннего контента, чем с сайтов самих брендов."

По данным буржуйского специалиста по партнерскому маркетингу Пола Канлиффа AI Overviews приводят к падению доходов от партнерских программ:

"Итак, это целый ряд контента, который в течение многих лет был максимально оптимизирован для поиска, и вдруг столкнулся с огромным падением трафика, что в некоторых случаях привело к соответствующему падению дохода от партнерских программ на 20–40%, что действительно стало серьезным ударом"

Ясное дело, меньше трафика — меньше заработка на партнерках.

Adobe объявила о выходе продукта Adobe LLM Optimizer:

"Adobe представляет LLM Optimizer для бизнеса, позволяющий повысить видимость в чат-сервисах и браузерах на базе ИИ"

Главное — застолбить нишу. 😀

Буржуйский сеошник Патрик Стокс выложил презентацию своего доклада на конференции Ahrefs Evolve 2025.
Местами весьма интересно.

Интересная статья от команды браузера Brave о уязвимостях браузеров на основе ИИ:
• Быстрая инъекция через снимки экрана в Perplexity Comet
• Быстрая инъекция через навигацию по сайту в браузере Fellou

Есть ли жизнь за пределами первой страницы поисковой выдачи? Исследование Ahrefs говорит, что только в следовых количествах:

"В августе 2025 года 96,98% кликов с десктопов в США приходилось на первые 10 результатов поиска. Количество кликов с мобильных устройств было ещё выше: 97,56% кликов приходилось на первую страницу Google"

Интересно, что по показам у первой страницы преимущество не такое подавляющее:

"Если рассматривать показы в августе, то большинство показов также происходит на первой странице Google: 76% для мобильных пользователей и 54,29% для пользователей настольных компьютеров."

Судя по всему, за пределами первой страницы шарятся, в основном,только боты и съемщики позиций.

Яндексоиды хвастаются тем, что запилили генератор контента. А ведь когда-то они за такое сеошников гоняли и в хвост и в гриву. А теперь сами, как мы. 😀

Как устроена первая Нейроредакция в Яндексе

В 2023 редакция ПромоСтраниц, выросшая из Дзена, начала эксперименты с LLM в написании лонгридов для клиентов. Первый нейротекст о пляжах Турции команда выпустила в апреле. Примерно тогда же команда собрала фреймворк «Барсук» — с промптами для каждого этапа работы от брифа до финальной версии.

Дальше редакция стала оптимизировать процесс:

— Сделали макрос на базе «Барсука», в который загружается бриф от клиента и тема, а дальше автоматически формируются нужные промпты.

— Добавили эмулятор действий пользователя. Один раз записываем, куда кликать, что вставлять и нажимать, а потом программа воспроизводит эти действия сколько угодно раз.

Теперь всё работает так: вставляем бриф и план, нажимаем кнопку — компьютер сам копирует промпты, отправляет их в нейросеть, получает ответы, а потом формирует чат. Из него копируем весь диалог в файл и передаём редактору, который очищает черновик от вспомогательных промптов. В итоге остаётся текст, который нужно немного дотюнить — примерно как от стажёра или джуна.

ИИ-редактор внутри кабинета

Дальше редакция захотела поделиться своими инструментами и наработанной экспертизой с клиентами. Для этого начали строить генератор текстов внутри клиентского кабинета в ПромоСтраницах. Сейчас там доступны два инструмента: «размножатор» и «улучшатор».

Размножатор. Рекламодатель или нейросеть создают описание продукта; выделяются аудитории, которым он может быть интересен и для каждого сегмента подбираются потребности, которые нужно обыграть в тексте. Пишется исходная статья, которая потом рерайтится под разные ЦА. Описание продукта остаётся тем же, но сценарии, акценты и подача меняются.

Улучшатор. Работает со стилистикой, помогает убрать воду, упростить, переформулировать заголовки, добавить конкретику, написать призыв к действию; можно применить как ко всему тексту, так и к фрагменту.

Кроме этого, команда разрабатывает генератор полного цикла, который сможет создавать тексты с нуля, под конкретные цели и продукты.

Результаты

За время существования Нейроредакция выпустила 1196 нейростатей, и многие из них показали метрики лучше человеческих. Ещё несколько цифр:

— 1–2 часа вместо 8 на производство текста;
— х2 текстов при том же бюджете;
— +80 млн рублей за счёт экспресс-запусков.

Благодаря росту производительности команда смогла не только сократить время на тексты, но и предложить новые форматы для партнёров, например, экспресс-пакеты для быстрого запуска кампаний.

Обычный флоу работы выглядит так:
— до 5 рабочих дней на темы и планы статей; до 8 рабочих дней на написание, в среднем пакет включает 5 текстов.
Дорогой пакет под экспресс-запуск:
— 10 текстов за 5 рабочих дней.

При этом недорогие пакеты также продолжают обслуживаться, но Нейроредакция успевает за то же время сделать чуть больше, чем обычные авторы или агентства.

ML Underhood