Поисковый журнал

Как избежать сбоев в SEO-системах, построенных по принципу «сверху вниз», с помощью модели зрелости управления видимостью.

от

Большинство неудачных SEO-усилий происходят не из-за плохой работы SEO-специалистов. Они происходят из-за того, что у компаний не хватает необходимых процессов и инфраструктуры для обеспечения успеха SEO.

После более чем 24 лет работы в качестве SEO-эксперта в Австралии и благодаря знаниям, которыми я поделился в пяти книгах, я увидел повторяющуюся проблему. Я работаю с крупными австралийскими брендами в качестве консультанта по управлению видимостью в Мельбурне, и мне ясно, что часто руководство не понимает ценности SEO – или даже того, что это *такое*. Это непонимание может быть невероятно разрушительным, и я увлечен его исправлением.

Недавно я разговаривал с Эшем на IMHO о его точке зрения, что советы директоров компаний должны осуществлять контроль над видимостью данных. Мы обсудили его структуру оценки зрелости данных и почему растущее использование ИИ в обнаружении данных делает сильное управление еще более критичным сейчас.

«Управление — это не ограничение скорости. Однако отсутствие управления — да.»

Когда ни у кого этого нет, всё ломается.

Часто усилия по SEO не приносят успеха из-за фундаментальных недостатков в организации процессов, а не из-за работы команды. Эти проблемы могут привести к значительным трудностям, когда небольшая оплошность – например, несколько недель плохого планирования – может потребовать месяцев для исправления. Хотя наличие чётких процессов может показаться замедляющим фактором, на самом деле именно *отсутствие* этих процессов является причиной задержек и неудач.

Эш поделился примером, который наглядно демонстрирует, насколько катастрофическим может быть пробел в управлении.

Однажды он обнаружил, что у веб-сайта было 22 миллиона страниц, которые Google не показывал в результатах поиска. Учитывая, что в Австралии проживает всего 25 миллионов человек, он сразу понял, что существует серьезная проблема.

Эта проблема возникла из-за прошлого решения об автоматическом создании отдельной страницы для каждой возможной комбинации фильтров.

Эш объяснил, что в сети существует ошеломляющие 10 квинтиллионов страниц – это единица с 18 нулями после неё. Даже если веб-краулер Google, Googlebot, мог бы сканировать тысячу страниц каждую секунду, всё равно потребовалось бы примерно 310 миллиардов лет, чтобы просмотреть их все.

Даже несмотря на эти проблемы, веб-сайт продолжал хорошо ранжироваться в результатах поиска и все еще получал 5 миллионов посещений ежедневно от веб-сканеров Google. Однако, основная проблема была незаметна для тех, кто не был непосредственно вовлечен в SEO или управление продуктом.

Проблема заключалась в отсутствии надзора – руководители, не входящие в команды SEO и управления продуктами, не осознавали, что существует проблема. Они просто заметили увеличение трафика на сайт и предположили, что все в порядке.

Этот тип проблемы — когда системы неожиданно выходят из строя — вдохновил Эша на написание своей книги «Accidental SEO Manager» в 2022 году. Он объяснил, что многие люди приходят в сферу SEO без предварительного опыта, и это особенно верно для тех, кто управляет SEO в крупных компаниях.

Модель зрелости для управления видимостью

Эш создал систему под названием Модель зрелости управления видимостью (VGMM), чтобы помочь предприятиям улучшить управление своим онлайн-присутствием. Вдохновлённый структурой, первоначально использовавшейся для разработки программного обеспечения, VGMM оценивает производительность по семи ключевым областям – поисковая оптимизация (включая локальную и международную SEO), качество контента, скорость веб-сайта, доступность и то, насколько хорошо компания использует искусственный интеллект. Он оценивает производительность в каждой области по шкале из пяти уровней, выраженной в виде процентного балла.

Руководство осведомлено об уровне нашей прозрачности – будь то высокий показатель в 80%, низкий в 20 или 30%, или что-то среднее – и это классифицируется по пяти различным уровням.

Эш объяснил, что если вы ответите отрицательно на любой из этих ключевых вопросов, ваш общий уровень безопасности будет ограничен уровнем два, независимо от ваших других оценок. Эти вопросы имеют решающее значение, и ответ «нет» на любой из них является серьезной слабостью.

Единственная точка отказа может быть удивительно простой – иногда это настолько просто, как отсутствие человека, назначенного для управления файлом robots.txt. Эш отметил, что некоторые компании даже не понимают, что такое robots.txt.

Продажа управления скептикам

Когда советы директоров сопротивляются необходимости управления, Эш использует три аргумента.

Как цифровой маркетолог, я всегда думаю об устойчивости, когда мы видим отличные результаты. Одиночного успешного месяца недостаточно; мне нужно знать, можно ли повторить эти победы. Если у нас получился фантастический месяц, я спрашиваю себя: можем ли мы уверенно рассчитывать на тот же успех в следующем месяце и после него? Если ответ отрицательный, это красный флаг – это означает, что нам нужно копнуть глубже и выяснить, *why* так хорошо всё сработало в этом месяце и что может измениться в будущем.

Также гораздо дешевле предотвратить проблемы с видимостью ИИ, чем исправлять их позже. Устранение этих проблем после их возникновения, особенно с ИИ, может быть очень дорогостоящим.

Вы можете не заметить, если ChatGPT внезапно перестанет предлагать ваш бренд. В то время как трафик на ваш веб-сайт и позиции в поисковой выдаче могут казаться стабильными, ваши конкуренты на самом деле набирают обороты.

Наконец, тем, кто беспокоится о том, что установление правил замедлит прогресс: на самом деле, наличие управления поможет вам двигаться *быстрее* в долгосрочной перспективе. Без него вы рискуете столкнуться с серьезными проблемами, разрешение которых может занять очень много времени.

Что рассказать совету директоров, который никогда не слышал об управлении видимостью?

Эш предполагает, что при первом выступлении перед советом директоров следует начать с обсуждения финансовых вопросов, а затем объяснить SEO как основополагающий элемент вашего бизнеса.

Быть найденным в поисковых системах через традиционное SEO – это не просто маркетинг – это фундаментальная часть вашего бизнеса, как ценный актив, который продолжает приносить результаты с течением времени.

Он утверждает, что использование ИИ для исследований и открытий создает новый тип риска, о котором должны знать советы директоров компаний — аналогичный тем рискам, которыми они уже управляют. Этот риск включает в себя постепенную потерю репутации бренда, которая остается незамеченной стандартными системами мониторинга, поскольку традиционные меры безопасности не предназначены для ее обнаружения.

Растущие затраты на рекламу не всегда связаны с самой поисковой системой. Часто предприятиям приходится рекламироваться больше просто для поддержания своей видимости, поскольку клиенты находят информацию в других местах. Это может быть ранним признаком того, что новая тенденция – например, поиск на базе ИИ – привлекает их потенциальных клиентов и перенаправляет их от традиционных результатов поиска.

Я также объясняю, что способ восприятия угроз значительно изменился за последние пару лет, и ваши текущие меры безопасности не могут их обнаружить.

Эш рассказал о ситуации, когда его CIO спросил, почему Bing Chat продвигает конкурирующие компании вместо их собственных. Оказалось, что программа под названием Common Crawl Bot – которую Bing Chat использовал для обучения – была случайно заблокирована. Как только они разрешили программе доступ, Bing Chat начал предлагать их бренд в течение нескольких месяцев.

Помимо прямого финансового воздействия, на кону репутация компании. Если клиенты оставляют негативные отзывы на веб-сайтах, которые компания не отслеживает, системы искусственного интеллекта усваивают эти негативные чувства и могут прекратить рекомендовать бренд другим.

Когда вы разделяете ответственность без права собственности, то управление потерпит неудачу.

Эш рекомендует, чтобы комиссии задавали четыре вопроса:

  • Кто несёт ответственность за производительность видимости на стратегическом уровне?
  • Достаточно ли этот человек опытен, чтобы влиять на происходящее?
  • Доходит ли отчётность о видимости до руководства таким образом, чтобы отличать хорошую работу сегодня от структурной устойчивости завтра?
  • Рассматриваем ли мы видимость, опосредованную ИИ, как вопрос управления, или как технологическую новинку, за которой следит кто-то из отдела маркетинга?

The Leadership Test

Эш завершается тем, что он называет ‘тестом на лидерство’, подчеркивая проблему для групп, которые полагаются на нескольких звездных исполнителей вместо сильных, надежных процессов.

Как цифровой маркетолог, я слишком часто видел это: если вся ваша SEO-стратегия полагается на нескольких людей, которые очень усердно работают, чтобы преодолеть внутренние препятствия, вы строите на шаткой почве. В конце концов, эти люди уйдут, и когда это произойдет, все эти усилия – и результаты, которые они приносили – исчезнут вместе с ними. Крайне важно создавать SEO-процессы, которые являются устойчивыми и не зависят от отдельных героев.

Он считает, что компании должны использовать внутренние вики и тщательно документировать то, что они узнают. Он также предлагает нанимать людей, основываясь на их навыках, а не только на том, соответствуют ли они корпоративной культуре. Этот подход направлен на то, чтобы сделать организацию менее зависимой от конкретных людей и создать системы, которые могут выдержать текучку кадров.

Я советую советам директоров регулярно обсуждать онлайн-видимость во время встреч. Даже быстрого обновления – всего одного предложения от ответственного лица – подтверждающего, что всё идёт по плану, достаточно. Это поддерживает SEO и общую внешнюю видимость в качестве важнейших частей основы компании.

Управление видимостью — это не только для предприятий.

По мере того, как искусственный интеллект меняет способы, которыми клиенты находят бренды, компании, которые ставят в приоритет лёгкость обнаружения как основной принцип бизнеса – а не просто маркетинговое усилие – будут наиболее успешными в адаптации к этим изменениям.

Посмотрите полное интервью с Эшем Наллавалла здесь:

https://www.youtube.com/watch?v=Gc3B_cMf_gY

Смотрите также

2026-03-26 16:41

Когда дата отсечки обучающих данных становится фактором ранжирования

от

В настоящее время ИИ-системы отвечают на вопросы, используя два основных типа памяти. Граница между этими воспоминаниями – это дата, после которой ИИ был в последний раз обучен. Информация *до* этой даты встроена непосредственно в ИИ и мгновенно доступна, представлена как факт и не включает источники. Информация *после* этой даты находится и используется только тогда, когда ИИ ищет ее в момент вашего вопроса, что означает, что она извлекается по-другому, имеет другой уровень уверенности и по-другому отображается в ответе ИИ. Если вы хотите, чтобы ваш бренд был виден в результатах поиска ИИ, понимание этой разницы имеет решающее значение – это самое важное, что следует учитывать.

Механизм, который большинство практиков все еще считают одним, на самом деле состоит из двух.

Говорить, что ‘ИИ ничего не знает после определенной даты’ технически верно, но это не рассказывает всей истории. Дело не только в том, *когда* информация поступила; ИИ фактически рассматривает информацию до и после этой даты как существующую в отдельных частях его системы.

В отличие от знаний, которые модель получает во время обучения, память, дополненная поиском, предполагает получение информации, когда вы задаете вопрос. Если вопрос касается чего-то, выходящего за рамки исходных обучающих данных модели, или если модель предназначена для поиска текущей информации, она извлечет соответствующие документы из базы данных. Эти документы затем добавляются к вашему вопросу перед обработкой. По сути, встроенные знания модели похожи на запоминание фактов из школы, а поиск похож на быстрый поиск чего-либо в своем телефоне. Оба метода предоставляют ответы, но делают это по-разному, что влияет на то, как информация из конкретных источников – таких как ваш бренд – представлена.

Платформы ведут себя не одинаково.

Люди часто не до конца понимают, как это работает, потому что пять основных платформ, которые использует ваша аудитория, по-разному обрабатывают информацию. У каждой платформы свои правила относительно того, насколько далеко она ищет и как находит информацию, поэтому результаты, которые вы видите, будут различаться в зависимости от того, где вы смотрите.

Большие языковые модели, такие как ChatGPT, Gemini и Claude, все имеют определенный момент времени, после которого их основные знания ограничены. Самая новая модель ChatGPT (GPT-5) знает информацию по август 2025 года, но ее более старая версия (GPT-4o) останавливается на октябре 2023 года. Основные знания Gemini заканчиваются в январе 2025 года, в то время как текущая версия Claude надежна до августа 2025 года, а данные для обучения распространяются до января 2026 года. Все три могут получать доступ к сети для получения текущей информации, но не делают этого автоматически для каждого вопроса — они в основном полагаются на свои предварительные знания. Gemini, поскольку он подключен к системам Google, может легче находить информацию в режиме реального времени. Microsoft Copilot отличается тем, что его веб-поиск использует Bing и может быть настроен, даже полностью отключен в определенных безопасных средах, таких как используемые правительством США, что означает, что эти версии используют только встроенные знания модели. Пользователи в регулируемых отраслях могут выбирать, включать ли веб-поиск, но такая возможность доступна.

Perplexity работает иначе, чем другие AI-инструменты, такие как ChatGPT, Gemini, Claude и Copilot. Он разработан для постоянного поиска информации в реальном времени, используя веб-сканирование и внешние поисковые системы. Это означает, что Perplexity может предоставлять актуальные, подтвержденные источники ответы, даже на недавние события, поскольку он не полагается на фиксированную дату отсечки знаний, как другие. Эти другие инструменты иногда генерируют ответы на основе своих существующих знаний, а иногда извлекают информацию из поисковых запросов, в зависимости от вопроса и их настройки.

Как человек, который годами создаёт веб-сайты и управляет онлайн-присутствием, я понял, что ‘AI search’ – это не единое целое. То, что работает для тестирования или на одной платформе, не обязательно будет работать везде. ИИ, который обеспечивает поиск для кого-то, сравнивающего бизнес-программное обеспечение, вероятно, сильно отличается от ИИ, с которым мы играли всего несколько дней назад. Нам действительно нужно учитывать, что каждая платформа имеет свой уникальный способ обработки информации, когда мы планируем нашу стратегию.

Почему отсечка создает структурное преимущество уверенности для более старого контента

Большинство обсуждений о границах возможностей ИИ сосредоточены на предотвращении неуместных ответов, но то, как эти границы влияют на сообщения вашего бренда в рамках ответов, генерируемых ИИ, часто упускается из виду. Это важно, потому что это напрямую влияет на то, как представлен ваш бренд.

Вот простой пример: если вы спросите большинство AI-моделей о положении Salesforce на рынке CRM, и эта информация была частью их обучения, они дадут вам прямой, уверенный ответ. Но если вы спросите об изменении стратегии Salesforce шести месяцев назад – о чем-то, что произошло *после* сбора их обучающих данных – вы либо получите осторожный ответ со ссылками на источники, либо они не будут знать ответа вовсе. В основном, хорошо установленная информация о вашем бренде представляется как факт, а недавние новости кажутся резюме того, что они нашли в других источниках. Оба типа информации появляются, но звучат заметно по-разному.

Стратегический слой: Определение времени публикации контента для конвейера Cutoff-To-RAG

Итак, как профессионалы могут применить это на практике? Это означает, что нам нужно изменить подход к планированию контента.

Обычно контент-календари фокусируются на *когда* ваша аудитория наиболее активна, что актуально в зависимости от сезона и как часто вы публикуете на каждой платформе. Мы предлагаем новый подход – ‘календарирование с учетом обрезки’ – который добавляет еще один важный фактор: когда обновляются модели ИИ. Поскольку эти обновления часто полагаются на данные, собранные через месяцы или даже год после публикации контента, и поскольку популярный, широко распространенный контент имеет приоритет, имеет смысл отдавать приоритет публикации и продвижению основных сообщений вашего бренда задолго *до* этих циклов обновления. Подумайте о базовых элементах, таких как подробные заявления о возможностях, позиционные документы и статьи, которые устанавливают вас как лидера в своей области – это те типы контента, которые должны быть глубоко внедрены в систему для долгосрочного использования, а не просто быстро доступны и забыты.

Не менее важно учитывать и обратное: информацию, зависящую от времени. Такие вещи, как обновления продуктов, отчеты о событиях, изменения цен и маркетинговые материалы, всегда появляются *после* первоначального обучения модели. Чтобы сделать эту новую информацию доступной, её нужно легко находить через поиск – то есть она должна быть проиндексирована, правильно сослана и разбита на более мелкие, доступные для поиска фрагменты. Это отличается от того, как мы обрабатываем основной, фундаментальный контент, который опирается на другой тип организации. Смешение этих двух подходов – распространенная ошибка в том, как в настоящее время используется ИИ для управления информацией.

Внедрение ‘календаризации контента с учётом сроков устаревания’ не зависит от знания сроков обновления ИИ-моделей – эта информация обычно держится в секрете. Вместо этого, она фокусируется на *том, когда* публикуются различные типы контента. Основные брендовые материалы следует публиковать и продвигать рано и часто, задолго до того, как они понадобятся для ответов ИИ. Для контента, чувствительного ко времени, сосредоточьтесь на том, чтобы сделать его легко находимым, используя хорошее индексирование, чёткое форматирование и правильные цитаты. Мы рассмотрим эти детали для контента, чувствительного ко времени, в статье на следующей неделе.

Что на самом деле означает «Свежесть», когда в игре две системы памяти?

Давайте чётко объясним, чем этот новый подход отличается от модели ‘freshness’ от Google. Традиционные знания SEO, накопленные за многие годы, не совсем применимы к тому, как работает поиск на основе искусственного интеллекта.

Как человек, который годами занимается управлением веб-сайтами, я узнал, что Google действительно ценит свежий контент. По сути, если кто-то ищет что-то, где важна актуальная информация – например, новости – Google будет отдавать приоритет недавно опубликованным или обновленным страницам. Это означает, что старый контент может быстро опуститься в рейтинге. Основной вывод? Регулярное обновление вашего веб-сайта – это не просто хорошая практика, это крайне важно для поддержания – и улучшения – вашей позиции в результатах поиска. Все дело в том, чтобы показать Google, что ваша информация актуальна и релевантна.

Эта модель ИИ использует два типа памяти, которые работают вместе, а не конкурируют друг с другом. Она не просто приоритизирует самую новую информацию; она объединяет детали как из старых, так и из новых источников в своих ответах. Например, отвечая на вопрос о ваших продуктах, она может использовать общее описание, полученное из данных двухлетней давности, а затем добавить детали о вашем последнем релизе – и все в одном ответе. Ключ не в поддержании информации ‘свежей’, а в обеспечении точности основных описаний и в том, чтобы система могла легко находить, понимать и должным образом указывать источник информации.

Обновление контента оказывает различное влияние в зависимости от того, как работает поиск. С традиционным SEO обновление страницы может повысить ее рейтинг, показывая поисковым системам, что она актуальна. Но с поиском на базе искусственного интеллекта обновление страницы меняет только то, что находится в непосредственном поисковом индексе — это не влияет на существующее понимание контента искусственным интеллектом. Это понимание меняется только тогда, когда модель искусственного интеллекта полностью переобучается. Это означает, что сделать ваш основной контент правильным перед каждым циклом переобучения гораздо важнее, чем регулярно обновлять страницы, и то, как мы измеряем успех, должно быть другим.

Нить, Связывающая Это Со Всем, Что Последует

Эта статья продолжает развивать вопрос о непоследовательных ответах ИИ, обсуждавшийся в ‘The AI Consistency Paradox.’ Эти непоследовательности возникают не случайно; они часто связаны с тем, как построен ИИ. Один и тот же вопрос может давать разные ответы в зависимости от того, полагается ли ИИ на свои встроенные знания или извлекает информацию, и на это может повлиять то, как сформулирован вопрос, окружающий контекст и даже используемая платформа. Это приводит к разным уровням уверенности в ответе и генерируется разный контент. Понимание *где* информация вашего бренда хранится в ИИ – будь то в его основных знаниях или в виде извлеченных данных – является ключевой проблемой, которую мы решаем. Мы называем это ‘календарным планированием с учетом границы знаний’, и мы рассмотрим стратегический подход в этой статье и технические детали в следующей.

Эта статья исследует, как структурирование контента таким образом, чтобы компьютеры могли его легко понять, улучшает результаты поиска. Она фокусируется на пересечении точного времени и стратегий для оптимизации того, как находится информация.

Смотрите также

2026-03-26 16:11

Ждём ли мы ещё одно обновление в стиле Флориды?

от

Обновления поисковых систем, такие как Florida, Allegra, и Brandy, стали значительными изменениями в том, как веб-сайты отображаются в результатах поиска, и они изменили всю область поисковой оптимизации (SEO).

Недавние изменения привели к значительным и неожиданным результатам: рейтинги веб-сайтов быстро упали, целые типы сайтов исчезли из результатов поиска, и ранее надежные стратегии внезапно перестали работать.

По мере того как ИИ создаёт всё больше и больше контента, возникает новая проблема: веб быстро заполняется 大量低质量的页面. Этот быстрый рост контента напоминает то, что мы наблюдали перед крупными обновлениями алгоритмов поисковых систем в прошлом.

Технологии поиска менялись со временем, но проблемы, с которыми они сталкиваются, начинают казаться знакомыми. Хотя мы, вероятно, не увидим повторения прошлых крупных переработок точно такими, как они происходили раньше, проблемы, которые вызвали эти изменения, снова возникают. Если эти проблемы усугубятся, то еще одна значительная перестройка вполне возможна.

Масштабируемый контент низкой ценности хуже, чем когда-либо.

Мы начинаем замечать возрождение некачественного контента в интернете, и искусственный интеллект является одной из главных причин этого. ИИ значительно удешевил и упростил создание контента, что привело к огромному увеличению количества публикуемых страниц. Это особенно заметно в результатах поиска по информационным темам, где любому стало проще создавать контент.

Более заметной проблемой является уровень схожести между этим контентом.

Большое количество онлайн-контента имеет тенденцию следовать одной и той же формуле, освещая одни и те же темы и приходя к одним и тем же выводам. Хотя этот контент обычно легко понять и он, как правило, фактический, ему часто не хватает глубины, оригинальности и уникальной точки зрения, необходимых для того, чтобы быть по-настоящему полезным, ценным и хорошо ранжироваться в результатах поиска Google с течением времени.

Проблема с контентом, генерируемым ИИ сегодня, похожа на проблему, которую обновление Panda от Google решала с устаревшими ‘контент-фермами’. Дело не только в *количестве* создаваемого контента, но и в том, что большая его часть повторяется и легко заменяется. Эта новая волна контента, генерируемого ИИ, еще более проблематична, потому что она производится в гораздо большем масштабе и удивительно хорошо написана, что делает ее одновременно более убедительной и более трудной для выявления и удаления.

Корректировка в реальном времени с обновлениями в реальном времени.

Как эксперт по SEO, я слежу за тем, как Google борется с некачественным контентом, и это на самом деле довольно сложный процесс. Они не полагаются только на одну вещь; это целая система, работающая вместе. Их ‘Helpful Content System’ оценивает общее качество веб-сайта, а ‘SpamBrain’ действует как детектив, выявляя закономерности, которые указывают на попытки обойти систему с помощью низкокачественного или манипулятивного контента. И затем, основные обновления Google постоянно корректируют рейтинги, чтобы убедиться, что лучший, самый полезный контент поднимается наверх. Речь идет о непрерывной оценке и корректировке.

Эти системы работают, внося постоянные корректировки вместо крупных, одноразовых изменений. Основное обновление в марте 2024 года является хорошим примером – оно постепенно устраняло некачественный и массово производимый контент, не вызывая резкого сдвига. В результате, рейтинги некоторых веб-сайтов упали, другие улучшились, а большинство испытали сочетание прибылей и убытков с течением времени.

Это показывает изменение в нашем подходе к контролю качества. Вместо того, чтобы исправлять всё сразу, мы стремимся к постоянному улучшению и балансу. Этот метод работает только в том случае, если наша система может адаптироваться и справляться с возникающими проблемами.

Непрерывные системы не всегда достаточны.

Проблема заключается не только в огромном объеме создаваемого контента, но и в скорости его публикации. Такой быстрый темп может перегрузить системы, предназначенные для проверки и оценки этого контента. В результате, низкокачественные страницы могут начать появляться в результатах поиска до того, как они будут должным образом идентифицированы и отфильтрованы.

Когда разрыв между тем, что люди ищут, и доступной информацией растет, результаты поиска могут постепенно становиться менее полезными. Пользователи могут видеть повторяющуюся одну и ту же информацию или находить контент, который не содержит достаточно деталей, что может со временем подорвать их доверие к Google. Хотя система не выходит из строя полностью, это предупреждающий знак. Если люди перестанут доверять результатам поиска, они перестанут использовать Google, что в конечном итоге повлияет на прибыль компании.

В настоящее время мы проверяем, может ли наш текущий метод постоянной проверки производительности угнать за собой быстрый рост, и мы ещё не определили его предел прочности.

Аргументы в пользу ещё одной Флориды.

Зависит ли возможность выпуска еще одного крупного обновления от того, насколько хорошо текущая система справляется с существующей нагрузкой.

Google может выпустить значительное обновление, которое кардинально изменит то, как он оценивает качество веб-сайтов, быстро понижая контент, который он считает некачественным. Google использует высоко оцененный контент в качестве эталона качества, как они объяснили на конференции в 2025 году. Хотя это отличается от предыдущего обновления ‘Florida update‘, это изменение может привести к быстрой потере позиций для многих веб-сайтов.

Google, вероятно, выпустит крупное обновление поиска, если пользователи постоянно находят результаты поиска бесполезными или повторяющимися и начинают сомневаться в их точности. Если обычные исправления Google не работают достаточно быстро, они с большей вероятностью внесут более существенные изменения.

Перекалибровка контента как тактика

Контент, который хорошо работает сейчас, как правило, предлагает что-то, что нельзя легко повторить.

Качественные ответы часто демонстрируют практические знания, предлагают хорошо аргументированную точку зрения или предоставляют действительно полезную информацию, которая не является просто общей. Также важно, чтобы ответ напрямую отвечал на запрос пользователя, чтобы оставаться актуальным в результатах поиска в долгосрочной перспективе.

Эти идеи не новы, но сейчас мы применяем их более надёжно и, при необходимости, с большей силой, чтобы гарантировать правильную работу системы.

Это система, находящаяся под давлением.

Зависит ли от того, увидим ли мы еще одно крупное обновление, подобное тому для Florida, от того, насколько хорошо текущая система справляется с растущими требованиями. Google сейчас сосредоточен на постоянном мониторинге и улучшении, что означает, что крупных, разрушительных изменений, вероятно, потребуется меньше, когда все будет работать плавно.

Мы начинаем видеть проблемы, которые заставили нас внести изменения ранее, но теперь они возникают из-за того, насколько много контента создается с помощью AI. Если эти проблемы усугубятся и люди начнут терять доверие к нашим результатам поиска, нам, вероятно, придется предпринять более решительные действия.

Система постоянно развивается благодаря небольшим, непрерывным обновлениям, а не крупным переработкам. Она решает в реальном времени, достаточно ли ценен контент для показа пользователям.

Когда ситуация становится подавляющей, медленные и последовательные подходы часто переходят к более немедленным действиям. Если это произойдет снова, мы можем ожидать смелого и решительного ответа.

Смотрите также

2026-03-26 15:10

Обновление Google по спаму в марте прошло незаметно, но может сигнализировать о более значительных изменениях.

от

Как человек, который годами создавал и поддерживал веб-сайты, я действительно надеялся, что масштабное обновление спама от Google в марте 2026 года наконец-то решит проблемы, с которыми мы все сталкивались – такие вещи, как бесконечные списки, сайты, просто переписывающие контент с помощью AI, и даже AI Overviews от Google, которые иногда казались просто пересказом того, что уже сказали другие. Честно говоря, все это было немного разочаровывающим. Оно завершилось удивительно быстро, менее чем за двадцать четыре часа, и, казалось, не произвело большого всплеска. Но даже несмотря на то, что это не была масштабная переработка, я сделал несколько полезных наблюдений о том, как Google это запустил.

Надеющиеся SEO-специалисты

SEO-сообщество в целом отреагировало положительно на недавнее объявление Google о борьбе со спамом, надеясь, что это понизит в поисковой выдаче сайты более низкого качества. Однако общая реакция оказалась на удивление спокойной, что говорит о том, что обновление не оказало того большого влияния, которого многие ожидали.

EmarketerZ считает, что веб-сайты, страдающие от недобросовестных конкурентов, наконец-то могут увидеть улучшение в своих позициях в поисковой выдаче.

Они написали в Твиттере:

Google недавно выпустила обновление, направленное на снижение спама, и многие веб-издатели надеются, что оно поможет им восстановить потерянный трафик – долгожданное изменение после предыдущих трудностей.

Как SEO-специалист, я был очень заинтересован увидеть реакцию Адриана М. на недавнее объявление Google в LinkedIn. Он попал в точку – Google давно пора было решить проблему искусственного вовлечения. Искоренение этих фальшивых тактик – это то, на что многие из нас в индустрии надеялись, и это положительный шаг к более аутентичному онлайн-ландшафту.

Это было неизбежно, и очень необходимое изменение для индустрии. Многие SEO-компании использовали ботов и поддельные IP-адреса, чтобы создать видимость реальной активности и улучшить свои отчеты. Я видел, как веб-сайты почти рушились под нагрузкой этих автоматизированных скриптов, которые притворяются клиентами, добавляющими товары в свои корзины. Это обновление устранит вводящие в заблуждение данные и вернет фокус на создание ценного контента и привлечение реальных клиентов. Команда поиска приняла отличное решение!

Сдержанная реакция от цифровых маркетологов.

Было странно, что многие SEO-эксперты, которые обычно выступают против манипулятивной локальной SEO и общей спам-тактики, не высказались по поводу недавнего обновления в отношении поискового спама.

Подождите, что? Обновление Spam за март 2026 года завершено. Чёрт, это было быстро. 🙂

Ох, парень

— Lily Ray 😏 (@lilyraynyc) 24 марта 2026 г.

Объявление об обновлении спам-фильтров от Google на сабреддите Google не вызвало большой дискуссии. Из немногих ответов, которые оно получило, большинство людей просто попросили ссылку на официальные подробности, что указывает на общее отсутствие волнения или беспокойства.

Обсуждение на сабреддите SEO было примерно таким же, и многие комментаторы скептически относились к тому, что что-то значительное произойдет.

Один человек выразил надежду, что на этот раз фермы контента, генерируемого ИИ, будут уничтожены.

Они написали:

Я ожидаю, что Google вскоре начнёт наказывать веб-сайты, которые используют много контента, сгенерированного ИИ, или сильно полагаются на некачественные партнерские ссылки. Они уже некоторое время намекали на это изменение, и кажется, что оно вот-вот произойдёт.

Но другой пользователь Reddit с ником mrtornado79 ответил большим «нет»… и полезным наблюдением.

Как цифровой маркетолог, я слышу об основном обновлении Google, которое должно наконец-то пресечь низкокачественный контент, сгенерированный искусственным интеллектом, уже около трех лет. Честно говоря, это стало избитой шуткой в мире SEO. Каждые несколько месяцев Google выпускает обновление, кто-то предсказывает, что это то, которое наконец-то уничтожит AI-фермы контента, но обычно все остается практически прежним. Это цикл, который мы постоянно наблюдаем.

Google описал недавние изменения как типичное обновление своих спам-фильтров. Это не масштабная переработка, и это определенно не признак того, что контент, сгенерированный искусственным интеллектом, захватывает интернет. Они называют это обычным ходом дел.

Было полезно отметить, что Мартовское обновление спама от Google не было крупным изменением. Вероятно, это объясняет, почему Google не посчитала нужным обновить свою официальную информацию об обновлении.

Удивительно, но некоторые SEO-группы в Facebook даже не упомянули недавнее обновление, что говорит о том, что SEO-специалисты не слишком обеспокоены этим. Это может означать, что усилия Google по борьбе со спамом действительно работают, значительно влияя на тех, кто полагается на некачественные партнерские сайты и частные блог-сети.

Подождите, Что… Это Всё?

После выхода обновления онлайн-дискуссии в основном стихли.

«Хм? Обновление закончилось?»

Похоже, реддитор mrtornado79, вероятно, был прав – недавнее событие всё же не стало крупным поворотным моментом.

Что может произойти дальше

Большой вопрос сейчас может быть не в том, что только что произошло, а скорее в том, что произойдёт дальше.

Я всегда рассматривал обновления Google по борьбе со спамом как способ подготовиться к более масштабным изменениям. Если за крупным обновлением последует это недавнее, тонкое обновление по борьбе со спамом, оно могло готовить почву. Эта подготовка может включать в себя всё, от внедрения новых функций на основе ИИ – таких как переписывание заголовков, которые они тестируют – до более тихих, закулисных изменений, поддерживающих что-то большее и новое.

Что Google может внедрить в ближайшие месяцы?

Недавно были поданы два патента, информацию о которых я опубликую в ближайшее время.

Этот патент описывает систему машинного обучения, которая определяет, как просмотр различного контента влияет на вероятность совершения пользователем действия, например, покупки или подписки на сервис. Система отслеживает, какие конкретно элементы контента или рекламы способствовали этому действию, даже если пользователь видел их в разное время.

Это изобретение направлено на улучшение результатов поиска путем их автоматического обновления после первоначального поиска, избавляя пользователя от необходимости искать снова. Это относится как к традиционным, так и к поиску на основе искусственного интеллекта. Вместо единого поиска это создает непрерывный процесс, в котором информация развивается с течением времени. Это особенно полезно для вопросов о будущих событиях или неанонсированной информации, позволяя Google отвечать на более широкий спектр запросов.

Я часто воспринимаю обновления Спама как признак того, что Google готовится внести более широкие изменения в свой поисковый алгоритм или базовые системы. Ближайшие несколько недель могут быть весьма интересными.

Смотрите также

2026-03-26 14:10

Google Analytics запускает Scenario Planner и Projections

от

Google Analytics теперь предлагает Планировщик сценариев и Прогнозы, инструменты, которые помогают рекламодателям создавать и отслеживать свои рекламные бюджеты на различных платформах.

Это обновление связано с тестовой функцией в Google Analytics, называемой межканальным бюджетированием. В настоящее время она находится в бета-версии, что означает, что она пока недоступна для всех пользователей.

Читайте далее, чтобы узнать больше об инструментах, кто имеет право на их использование и как рекламодатели могут их использовать.

Представляем Scenario Planner и Projections

Этот запуск включает в себя два отдельных инструмента, разработанных для разных этапов планирования кампании.

Scenario Planner помогает планировать будущее, позволяя рекламодателям тестировать различные стратегии расходов по различным маркетинговым каналам. Он прогнозирует, как эти изменения могут повлиять на такие результаты, как продажи, доходы или общая прибыльность. Этот инструмент лучше всего использовать при создании медиапланов перед началом кампании или во время регулярных циклов планирования.

Как SEO-эксперт, я часто использую прогнозы, чтобы держать кампании моих клиентов на верном пути. По сути, это позволяет мне увидеть, идём ли мы по графику к достижению наших целей *до* окончания месяца. Я могу быстро проверить такие вещи, как прогнозируемые расходы на рекламу, количество конверсий, которые мы, вероятно, получим, и доход, который эти конверсии должны принести – всё это с разбивкой по каждому маркетинговому каналу. Это позволяет мне вносить разумные коррективы в середине кампании и максимизировать результаты.

Google разработала эти инструменты для бесперебойной совместной работы. Scenario Planner помогает создать бюджетный прогноз, а Projections позволяет отслеживать эффективность ваших кампаний по сравнению с этим прогнозом после их запуска.

Эта функция предназначена не только для Google Ads. Рекламодатели могут добавлять данные кампаний из всех своих источников платной рекламы – включая те, которые находятся за пределами Google – при условии, что информация о стоимости настроена правильно и установлены необходимые подключения.

Однако, определенные требования могут ограничить круг лиц, имеющих доступ к этому. Google заявляет, что для соответствия требованиям необходимо выполнить следующие критерии:

  • Не менее одного года данных о конверсии
  • Каналы с оплатой обязательны и должны быть совместимы по данным с Основной группировкой каналов.
  • Как минимум один год данных кампании как минимум из двух каналов (Google и не-Google).

Google отмечает, что оба инструмента используют прогнозы, основанные на прошлых данных, поэтому результаты предназначены в качестве общих рекомендаций, а не твердых гарантий.

Я внимательно слежу за функцией межканального бюджета от Google – она все еще в бета-версии, поэтому пока не отображается для всех в Google Analytics. Google сообщает нам, что они активно работают над внедрением ее в большее количество аккаунтов, что является отличной новостью. Я тестирую ее всякий раз, когда это возможно, чтобы увидеть, как это влияет на эффективность кампаний и атрибуцию.

Почему это важно для рекламодателей

Для многих команд планирование бюджета и анализ производительности всё ещё происходят в разных местах.

Обычно маркетинговые планы создаются с использованием электронных таблиц и прогнозов, но результаты отслеживаются позже в таких инструментах, как рекламные платформы и Google Analytics. Этот разрыв затрудняет быстрое понимание того, эффективны ли ваши расходы.

Эти инструменты переносят часть этого рабочего процесса планирования в Google Analytics.

Это было бы полезно для команд, отслеживающих расходы на различных рекламных платформах, особенно когда они хотят увидеть, насколько хорошо работают разные платформы по сравнению друг с другом, а не просто полагаться на данные с одной платформы.

Насколько полезной окажется эта функция, будет зависеть от качества ваших данных и того, как они настроены. Если ваша информация о затратах неполная, у вас недостаточно данных за прошлый период или отслеживание конверсий осуществляется непоследовательно, вы можете неэффективно использовать инструменты, и прогнозы могут быть не очень точными.

Что будет дальше?

Если вы уже используете Google Analytics для отслеживания результатов, Scenario Planner и Projections могут быть полезным способом тестирования различных вариантов бюджета до и во время работы ваших кампаний.

Вероятно, насколько полезными эти инструменты окажутся для ежедневного планирования, будет зависеть от двух вещей: от того, сколько рекламодателей смогут ими воспользоваться, и от того, насколько точными окажутся их прогнозы в долгосрочной перспективе.

Смотрите также

2026-03-25 20:09