Google может расширить список не поддерживаемых правил Robots.txt.

Google может добавить в свой список правил robots.txt, которые он не поддерживает, используя данные с реальных веб-сайтов, собранных HTTP Archive, чтобы определить, какие правила вызывают проблемы.

В последнем эпизоде Search Off the Record, Gary Illyes и Martin Splitt обсудили проект, который начался, когда кто-то предложил добавить два новых тега в файл robots.txt от Google. Это предложение поступило в виде вклада в репозиторий кода Google.

Illyes объяснил, почему команда расширила область применения за пределы двух тегов в PR:

«Мы старались не делать вещи произвольно, а скорее собирать данные.»

Вместо того, чтобы просто добавить два предложенных тега, команда решила изучить 10-15 наиболее часто используемых правил, которые еще не поддерживались. По словам Ильиса, это обеспечило бы хорошую первоначальную основу для документирования наиболее распространенных неподдерживаемых тегов, которые они видели.

Как проводилось исследование

Команда проанализировала файлы robots.txt с веб-сайтов, используя данные из HTTP Archive. HTTP Archive регулярно сканирует миллионы веб-страниц с помощью WebPageTest и сохраняет результаты в Google BigQuery.

Первоначальные усилия не принесли ожидаемых результатов. Команда поняла, что файлы robots.txt обычно не запрашиваются во время стандартных обходов веб-сайтов, поэтому они обычно не включаются в данные HTTP Archive.

После обсуждений с Барри Полардом и сообществом HTTP Archive наша команда создала специальный JavaScript-инструмент для чтения файлов robots.txt построчно. Этот новый инструмент был добавлен в нашу систему перед сбором данных в феврале, и полученная информация теперь доступна в наборе данных custom_metrics в BigQuery.

Что показывают данные

Парсер идентифицировал все строки, следующие формату ‘поле: значение’. Ильес затем объяснил, как эти строки были распределены.

«После разрешений и запретов, а также учёта пользовательского агента, падение происходит чрезвычайно резко.»

Как SEO-специалист, я обнаружил, что после обработки основных правил вы часто сталкиваетесь с огромным разнообразием менее используемых директив. И честно говоря, большая часть того, что поступает, — это просто плохие данные — поврежденные файлы, отправляющие HTML, когда мне нужен обычный текст, что всё нарушает. Это длинный хвост из беспорядка, выходящий за рамки основ.

Файл robots.txt от Google в настоящее время распознает четыре команды: user-agent, allow, disallow и sitemap. В то время как официальная документация утверждает, что другие команды не поддерживаются, она не указывает, какие из них люди обычно пытаются использовать, но они не работают.

Google подтвердил, что просто игнорирует любые поля данных, которые он не поддерживает. Этот проект основывается на этом, выясняя точные правила, которые Google официально опубликует в отношении этих полей.

Google планирует добавить от 10 до 15 наиболее часто используемых правил – сверх уже поддерживаемых четырёх – в свой список правил, которые он не поддерживает. Джон Мюллер (Ильез) из Google не уточнил, какие правила будут добавлены.

Повышение толерантности к опечаткам может расшириться.

Illyes сказал, что анализ также выявил распространенные ошибки в написании правила disallow:

«Я, вероятно, собираюсь расширить список опечаток, которые мы принимаем.»

То, как он говорил, позволяет предположить, что поисковая система уже может обрабатывать некоторые орфографические ошибки. Однако, Illyes не сказал, когда это произойдет, или привел примеры, какие опечатки это будет охватывать.

Почему это важно

Пока Search Console отмечает некоторые недействительные команды в файлах robots.txt. Если Google начнет официально документировать больше этих неподдерживаемых команд, его справочные статьи лучше будут соответствовать тому, что пользователи фактически видят в Search Console.

Заглядывая в будущее

Google обновляет свою публичную документацию и способ обработки ошибок в файлах robots.txt. Если вы управляете файлом robots.txt с правилами сложнее, чем базовые user-agent, allow, disallow и sitemap инструкции, вам следует проверить наличие каких-либо директив, которые Google не распознает.

Как человек, работавший с веб-производительностью в течение многих лет, могу сказать вам, что фантастические данные, собранные HTTP Archive, находятся в открытом доступе для всех желающих, чтобы изучить их напрямую через Google BigQuery. Это действительно мощный способ изучить, как устроен веб и как он работает.

Смотрите также

2026-04-23 20:10

Документация к краулеру OpenAI теперь включает OAI-AdsBot для рекламы ChatGPT.

OpenAI теперь имеет веб-краулер под названием OAI-AdsBot. Он проверяет страницы, продвигающие рекламу ChatGPT, чтобы убедиться, что они соответствуют правилам OpenAI и релевантны пользователям.

Этот новый бот присоединяется к OAI-SearchBot, GPTBot и ChatGPT-User в списке веб-краулеров OpenAI, увеличивая общее количество задокументированных ботов до четырех.

Согласно OpenAI, их OAI-AdsBot получает доступ только к страницам, которые были специально представлены в качестве рекламы, и информация, которую он собирает, не используется для улучшения их AI-моделей, создающих текст и изображения.

Что делает бот

Согласно OpenAI, их автоматизированная система (OAI-AdsBot) может посетить веб-страницу, связанную с рекламой, после её отправки. Это делается для того, чтобы убедиться, что страница соответствует рекламным правилам OpenAI. Бот также может использовать информацию со страницы, чтобы определить, следует ли и когда показывать рекламу людям, использующим ChatGPT.

Бот идентифицирует себя в сети, используя следующий код в качестве своей подписи: Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko); compatible; OAI-AdsBot/1.0; +https://openai.com/adsbot.

Согласно OpenAI, и OAI-SearchBot, и GPTBot были обновлены до версии 1.3. Важно отметить, что краулер исследует только страницы, специально идентифицированные как посадочные страницы рекламы, и не сканирует общий интернет.

Что бот не делает

Информация, собранная OAI-AdsBot, не используется для разработки основных AI-моделей, которые приводят в действие такие вещи, как ChatGPT. Это преднамеренно – это означает, что OAI-AdsBot работает отдельно от GPTBot, который *действительно* отвечает за сбор данных, используемых для обучения AI.

OAI-AdsBot отделен от других ботов OpenAI для конкретной цели. В то время как OAI-SearchBot находит контент для поисковых запросов ChatGPT и ChatGPT-User извлекает страницы при просмотре пользователем, OAI-AdsBot используется только для проверки действительности рекламы.

Вы можете управлять OAI-SearchBot и GPTBot с помощью файла robots.txt. Однако, ChatGPT-User запускается самими пользователями, поэтому эти правила могут для него не работать. Неясно из доступной информации, как OAI-AdsBot обрабатывает robots.txt.

Публичный IP-лист пока отсутствует.

OpenAI предоставляет списки IP-адресов, используемых его старыми ботами – для поиска, GPT и ChatGPT – которые можно найти по конкретным веб-адресам. Однако, аналогичный список для его рекламного бота в настоящее время недоступен в документации OpenAI.

Сложно подтвердить, является ли визит подлинным от OAI-AdsBot без официального списка его идентификаторов. Хотя user-agent строки могут быть подделаны, а списки IP-адресов помогают подтвердить визиты от других ботов OpenAI, нет аналогичного способа проверить подлинность OAI-AdsBot.

Почему это важно

Как цифровой маркетолог, я внимательно слежу за внедрением OAI-AdsBot. По сути, он обслуживает две ключевые группы. Во-первых, для рекламодателей, запускающих рекламу в ChatGPT, этот бот гарантирует, что клики действительно ведут на их веб-сайты – это важный шаг для проверки рекламы и отслеживания конверсий. Во-вторых, для тех из нас, кто отслеживает трафик AI-ботов в серверных логах, AdsBot предоставляет новый ‘user-agent’ для идентификации платного рекламного трафика, отличая его от обычного поиска или обучения AI. Это помогает нам получить более четкое представление об эффективности рекламы и ROI.

Как цифровой маркетолог, я заметил, что сильная защита от ботов – такие вещи, как Cloudflare или Akamai – иногда могут случайно блокировать нашего OAI-AdsBot, ещё до того, как он достигнет веб-сайта. Это может быть неприятно для рекламодателей, которые действительно сосредоточены на предотвращении активности ботов на своих сайтах, так как это может затруднить проверку легитимности нашего бота.

Заглядывая в будущее

С тех пор как OpenAI начала тестировать рекламу в ChatGPT 9 февраля, их рекламная программа быстро расширяется. По мере того, как к ней присоединяется больше рекламодателей, вы, вероятно, увидите больше трафика от «OAI-AdsBot» в логах сервера вашего веб-сайта. OpenAI может в конечном итоге предоставить список IP-адресов для этого бота по адресу openai.com/adsbot.json, но пока лучший способ идентифицировать этот трафик — искать его конкретную строку user-agent.

Смотрите также

2026-04-23 19:09

Google добавляет оптимизацию конверсий по просмотрам в Demand Gen

Google объявила о двух обновлениях Demand Gen перед Google Marketing Live.

Google Ads теперь позволяет кампаниям Demand Gen улучшать результаты за счёт отслеживания просмотровых конверсий – то есть конверсий, которые происходят после просмотра вашей видеорекламы на YouTube. Это помогает оптимизировать ваши кампании для получения большего количества конверсий в целом.

Google расширяет свой Commerce Media Suite, теперь включая Demand Gen-рекламу в Google Ads. Это дополняет существующую поддержку этих объявлений в Display & Video 360 и Search Ads 360.

Что нового

Оптимизация VTC

При включенной оптимизации VTC ваши кампании Demand Gen могут отслеживать конверсии, которые происходят после того, как кто-то просто *видит* вашу рекламу YouTube – даже если он на неё не нажимает. Эти конверсии называются конверсиями по просмотрам.

Commerce Media Suite

Google Ads теперь позволяет рекламодателям взаимодействовать с покупателями, используя данные от розничных продавцов – в частности, информацию о продуктах и покупках. Этот расширенный охват включает рекламу на YouTube, Discover и Gmail.

Заявление о производительности

Google выделил отчет Fospha, в котором говорится, что использование Demand Gen приводит к на 18% большему количеству новых привлечений клиентов по сравнению с типичными платными медиа. Этот вывод основан на анализе 127 розничных брендов – включая бренды в сфере моды, косметики и потребительских товаров – проведенном в период с 2024 по 2025 год.

Fospha — это компания, предоставляющая услуги маркетинговой атрибуции и извлекающая выгоду из отслеживания эффективности рекламы на различных платформах. Google не поделился своими собственными результатами, делая свое объявление.

Почему это важно

Оптимизация создания видео-трафика (VTC) обеспечивает более последовательную работу генерации спроса в соответствии с тем, как рекламодатели запускают кампании на других платформах. Это означает, что команды, управляющие как генерацией спроса, так и видеорекламой, могут использовать один и тот же процесс настройки во всех каналах, упрощая свой рабочий процесс.

Как цифровой маркетолог, я рад последнему расширению Commerce Media Suite! Теперь это позволяет рекламодателям Google Ads, таким как я, использовать ценные данные первого уровня от розничных продавцов – такие вещи, как каталоги продуктов и информация о конверсиях. Это расширяет существующую поддержку, которую мы уже имели в Display & Video 360 и Search Ads 360, давая нам более полное представление о пути клиента и помогая нам еще больше оптимизировать кампании.

За последний год Google совершенствовал свои рекламные инструменты для увеличения продаж. Это включает в себя такие функции, как оптимизация для покупок в магазине и возможность совершать покупки непосредственно из рекламы на подключенных телевизорах. Они продолжают эту тенденцию, улучшая инструменты для работы с видео и свой Commerce Media Suite.

Заглядывая в будущее

Это объявление делается перед Google Marketing Live, и Google планирует поделиться более подробной информацией о своих инструментах Demand Gen на этом мероприятии.

Смотрите также

2026-04-23 19:10

Настоящая причина, по которой ваша SEO-команда ещё не перешла на ИИ

В последних пяти статьях мы рассмотрели, что вашей команде, контенту, технологиям и стратегии необходимо адаптировать к меняющемуся миру AI-поиска. Теперь мы рассмотрим ключевой вопрос, который не был затронут в этих статьях: как фактически внедрить эти изменения в вашей организации.

Команды обычно не терпят неудачу, потому что не понимают *что* нужно изменить. У них больше проблем с *как* реализовать эти изменения – превратить хорошие идеи в работающую систему.

Проблема перехода — это проблема людей, а не проблема технологий.

Хотя многие SEO-команды признают влияние ИИ, лишь около 30% фактически изменили организацию своей команды, чтобы воспользоваться им. Это означает, что около 70% не скорректировали свои роли или обязанности, несмотря на наличие инструментов, исследований и чётких доказательств необходимости этого. Удивительно, но большинство команд по-прежнему работают с той же структурой, которая была у них три года назад.

Речь идет не об ошибочной стратегии; речь идет о том, как были проведены изменения, и мы постоянно видим одни и те же три препятствия.

Аналитический паралич возникает, когда команда слишком долго обдумывает решение. Они провели все исследования и построили сильный аргумент, но не могут фактически начать что-либо, потому что обстоятельства постоянно меняются. Они могут думать, что разумно подождать, пока ситуация не стабилизируется, прежде чем проводить реструктуризацию, но в динамичной среде ожидание – это не осторожность – это отсрочка действий под видом тщательности.

Многие компании застряли в цикле тестирования AI-инструментов для маркетинга, не внедряя их полностью. Недавний опрос 200 лидеров маркетинга в США показал, что 82% команд, использующих AI, все еще находятся на стадии тестирования, и 61% используют его индивидуально, а не командой. Эти тесты обычно не заканчиваются четким решением; они просто не переходят к использованию в реальных маркетинговых кампаниях.

Карта Сопротивления

Сопротивление переменам — это не всегда одно и то же, и попытки исправить его одним простым решением обычно не работают. Мы выделяем четыре распространенных типа сопротивления внутри SEO и маркетинговых команд, и каждый из них требует уникального подхода.

Сопротивление, основанное на опыте – часто выражаемое как ‘Я делаю это годами и знаю, что работает’ – может быть особенно сложным. Хотя это часто справедливо, поскольку опытные профессионалы обладают ценным распознаванием закономерностей и здоровым скептицизмом по отношению к новым тенденциям, важно не отвергать их знания. Лучший подход – представить любые изменения как дополнения к их существующей экспертизе, а не замену. Как уже обсуждалось, основные принципы, такие как релевантность и доверие, остаются решающими даже при использовании поиска на основе искусственного интеллекта – они на самом деле становятся *более* важными. Когда опытные профессионалы понимают это, они могут стать сильными сторонниками изменений, а не препятствиями.

Беспокойство, вызванное недостатком навыков, является отдельной проблемой. Дело не в нежелании человека принять новый подход, а скорее в его незнакомстве с ним. Например, концепции, такие как векторные индексы и структурированные данные, могут быть совершенно новыми для человека, привыкшего к традиционным техникам SEO, таким как исследование ключевых слов и наращивание ссылочной массы. Понимание этой ситуации может быть облегчено моделью ADKAR – структурой управления изменениями, которая описывает пять шагов, которые людям необходимо предпринять, чтобы принять изменения: осознание, желание изменить, получение знаний, развитие навыков и получение поддержки. Обычно этот тип беспокойства возникает из-за недостатка знаний или навыков, а не из-за недостатка мотивации. Принятие его за сопротивление, основанное на мотивации, – это пустая трата времени и может усилить у члена команды ощущение, что руководство не понимает их трудности.

Сопротивление изменениям в политике часто проистекает из того, как организованы вещи, а не из индивидуальных личностей. По мере того, как ИИ становится более совершенным в таких областях, как поисковая оптимизация – включая то, как извлекается информация, как она разрабатывается для машин и как координируется между различными источниками данных – это влияет на распределение бюджета. Маркетинговые операции, ИТ и контент-команды могут считать, что они должны контролировать части этой более широкой сферы. Это сопротивление обычно не выражается как прямое несогласие, а скорее как задержка утверждений, неясные указания и постоянные запросы на согласование с заинтересованными сторонами. Чтобы преодолеть это, необходимо принимать четкие решения о бюджетах и о том, кто чем владеет, напрямую, вместо того, чтобы полагаться на сотрудничество, чтобы волшебным образом решить проблему.

Здоровый скептицизм — распространённая проблема для лидеров, и с ней часто справляются плохо. Когда кто-то спрашивает, как усилия в области ИИ влияют на доход, это обоснованный запрос, а не сопротивление. Честный ответ — признать, что мы всё ещё создаём инструменты для точного измерения влияния ИИ. Притворство, будто у нас есть все ответы, быстро подорвёт доверие. Лучше быть откровенным в отношении пробелов в данных, чётко демонстрируя, что мы добиваемся прогресса.

Выполнение Обеих Операций Одновременно

Маловероятно, что большинство команд полностью пересмотрят свой SEO-процесс, чтобы сосредоточиться на искусственном интеллекте в одночасье. Фактически, им, вероятно, это и не понадобится. Более реалистичным является смешанный подход: продолжение традиционной SEO-работы при постепенном добавлении стратегий на основе искусственного интеллекта. Для большинства компаний это не приведет к совершенно новой структуре команды — это просто станет стандартным способом работы. Мы уже наблюдаем это: SEO-командам поручают управление видимостью, основанной на искусственном интеллекте, наряду с их существующими задачами, часто без соответствующего увеличения бюджета. Эта ситуация, вероятно, сохранится в течение многих лет и даже бессрочно во многих организациях. В то время как более крупные компании и те, которые работают в высококонкурентных областях, могут в конечном итоге создавать специализированные роли в области искусственного интеллекта, это будет исключением, а не нормой.

Лучший способ распределять ресурсы – это не универсальная формула; он зависит от того, откуда сейчас поступают ваши клиенты и доходы, и как быстро эти вещи меняются. Исследования компаний, успешно использующих ИИ, показывают, что они сосредотачивают большую часть своих усилий на людях и процессах, а не только на самой технологии. Когда организации ставят инструменты выше своих команд, проекты ИИ часто застревают в бесконечных фазах тестирования. Поэтому ваши решения о распределении ресурсов должны это отражать – инвестиции в развитие команды имеют решающее значение, потому что отличная ИИ-система не добьется успеха без правильных людей для ее внедрения и управления.

В этот переходный период важно помнить о двух ключевых идеях. Во-первых, не сокращайте усилия по выполнению важных SEO-задач, таких как обеспечение технической исправности вашего веб-сайта, его лёгкой индексации и использование структурированных данных. Эти вещи защищают ваши текущие позиции в поисковой выдаче и на самом деле помогают AI находить ваш контент, поэтому они по-прежнему важны. Вы можете, однако, перенаправить ресурсы от создания больших объёмов стандартного контента на работу, ориентированную на AI, без ущерба для текущих показателей. Во-вторых, усилия по обеспечению видимости в AI нуждаются в выделенном владельце. Если работа с AI является лишь дополнительной ответственностью для всех, она не выйдет за рамки тестирования; кто-то должен нести полную ответственность за её продвижение.

Последовательность ролевых переходов

Изменение всех ролей одновременно может привести к выгоранию и сопротивлению. Вместо этого, внедрение изменений поэтапно минимизирует сбои и помогает заручиться поддержкой будущих изменений.

Первый шаг включает в себя контент-стратегов, поскольку они уже хорошо подготовлены, чтобы понять, что требуется. Размышления о том, какая информация нужна поисковой системе для правильного отображения контента, являются естественным продолжением их текущей работы – они уже сосредоточены на том, что ищут люди. Эта команда обладает наибольшим потенциалом для быстрого освоения новых навыков и не требует большого количества новых сотрудников. Начало работы с контент-стратегами позволяет добиться быстрых успехов, и эти победы могут помочь заручиться поддержкой для будущих этапов проекта.

Вторая фаза требует от специалистов по техническому SEO освоения новых, более сложных навыков. Это включает в себя поддержание векторных индексов, использование расширенных структурированных данных и обеспечение того, чтобы AI боты могли легко сканировать веб-сайты – все это требует более глубокого уровня технической экспертизы. Не все SEO-специалисты захотят освоить эти навыки, поэтому компаниям нужно будет решить, обучать ли существующий персонал или нанимать новые таланты. Хотя техническое SEO не исчезнет, работа эволюционирует и требует целенаправленных усилий для поддержания актуальности.

На третьем этапе вам, вероятно, потребуется определить новые роли, даже если вы не планируете сразу нанимать для них выделенных сотрудников. К ним относятся аналитик видимости AI, который отслеживает, как ваш контент появляется в результатах поиска AI и обеспечивает правильное представление вашего бренда, и специалист по структурированию контента специально для AI-систем. Хотя эти задачи могут первоначально быть добавлены к обязанностям существующих членов команды, важно четко определить эти функции и назначить ответственных, чтобы вы могли эффективно измерять их влияние на следующем этапе.

Четвертый шаг включает в себя изменение способа отслеживания прогресса и измерения успеха, чтобы он соответствовал нашему новому способу работы. Если команды оцениваются по результатам ИИ, но при этом оцениваются с использованием устаревших показателей трафика веб-сайта, они, скорее всего, просто *будут казаться* соответствующими ожиданиям, не добиваясь реальных улучшений. Этот этап не должен наступать после того, как все остальное будет сделано; его необходимо планировать с самого начала и четко объяснять команде, чтобы все понимали, как выглядит успех.

Решение об инвестициях в обучение

Люди часто думают, что выбор между обучением текущих сотрудников и наймом новых сводится к деньгам. Но на самом деле всё сводится к тому, чтобы понять, каких навыков не хватает вашей команде.

Если пробел в знаниях связан с пониманием того, как работает поиск, как ИИ использует данные или как отзывы сообщества влияют на обучение ИИ (как мы обсуждали ранее), то решением является обучение. Эти концепции поддаются изучению, и специалисты по SEO с твердым пониманием традиционных принципов поиска могут легко адаптироваться. Мы проанализировали более 10 000 вакансий для SEO-специалистов и обнаружили увеличение спроса на навыки ИИ на 21% по сравнению с прошлым годом. Это показывает, что работодатели хотят, чтобы существующие SEO-специалисты *добавили* навыки ИИ к своему опыту, а не полностью заменили свои команды.

Если основная сложность заключается в технических навыках, таких как создание API, работа с передовыми технологиями или создание сложных систем, требующих сильной экспертизы в области разработки программного обеспечения, часто лучше нанять или привлечь кого-то на контрактной основе. Обучение существующего сотрудника, чтобы он достиг совершенства в этих областях, может занять так много времени и быть настолько дорогим, что более эффективно привлечь кого-то, кто уже обладает этими навыками.

Чтобы понять, стоит ли обучать свою команду или нанимать кого-то нового, задайте себе следующий вопрос: мог бы квалифицированный специалист с текущим опытом вашей команды стать компетентным в определенной области благодаря целенаправленному обучению в течение 90 дней? Если да, то обучение – это правильный путь. Но если на это потребуется больше времени, или если навык требует принципиально иного подхода к разработке программного обеспечения, то, вероятно, лучше нанять сотрудника. Ключ в том, чтобы честно оценить ситуацию, даже если обучение кажется более дешевым вариантом.

Измерение самого перехода.

Как цифровой маркетолог, я узнал, что крайне важно измерять *процесс* изменений отдельно от результатов, которых мы пытаемся достичь. Если мы этого не сделаем, руководство не сможет определить, действительно ли команда продвигается вперед или просто *кажется*, что это так. Нам нужна специальная структура для отслеживания реального прогресса, а не только положительных результатов, которые могут скрывать отсутствие реального движения.

Чтобы понять, адаптируется ли ваша команда к ИИ, обратите внимание на следующие признаки: члены команды демонстрируют понимание того, как использовать инструменты ИИ в реальных задачах, проводится постоянный поток тестирований ИИ (а не только планируется), и часто происходит командная работа между вашими SEO, контент и техническими командами над проектами, связанными с ИИ.

Как вебмастер, который следит за этим некоторое время, я обнаружил, что крайне важно оценивать *результаты* любых изменений, которые мы вносим в ИИ. Это означает, как часто наш бренд упоминается, когда ИИ создает контент, появляется ли наша информация в этих результатах поиска ИИ, и насколько точно ИИ нас представляет, когда это происходит. Мы уже описали, как измерять эти вещи в предыдущей статье о KPI GenAI, и этот же подход идеально применим к этим метрикам, ориентированным на результаты. По сути, мы смотрим на конечный результат, чтобы увидеть, работает ли наша ИИ-стратегия.

Важно признать, что у нас пока нет полностью устоявшихся способов отслеживания и понимания производительности ИИ. В отличие от таких вещей, как поиск по веб-сайтам, индустрия не пришла к согласию относительно стандартных методов отслеживания. Однако, это не причина ждать, прежде чем начать использовать ИИ. Вместо этого, хорошей идеей будет тщательно документировать *ваш* подход к измерению с самого начала. Таким образом, вы создадите собственные исторические данные по мере развития отраслевых стандартов. Компании, которые начнут измерять сейчас, даже если их методы не идеальны, получат ценные данные, которые другие не смогут получить позже.

План перехода должен быть измерен в течение 90 дней с использованием ключевых действий, а не только наблюдений. Эти действия включают: назначение человека, который будет конкретно курировать внедрение ИИ, определение лидера, ответственного за то, как новые и старые системы будут работать вместе, проведение как минимум двух тестов для сбора данных и улучшения производительности ИИ, и завершение обзора навыков каждого члена команды, чтобы убедиться, что они готовы к финальной стадии. Все это о *выполнении* работы, и переходы часто терпят неудачу из-за плохого исполнения, а не недостатка осведомленности.

Кто победит?

Компании, которые хорошо адаптируются к развитию поиска на основе ИИ, будут не теми, у кого лучшие идеи, а теми, кто воплощает эти идеи в действие. Это означает назначение чётких зон ответственности, создание реалистичных графиков, честную оценку способностей своей команды и отслеживание прогресса шаг за шагом, а не только фокусировку на конечных результатах. Все уже понимают потенциал ИИ; победителями станут те, кто начинает каждую неделю с конкретным планом.

Смотрите также

2026-04-23 16:42

Почему Google изменился и кто за это на самом деле платит?

Деньги, очевидно. Но это глубже, чем кажется.

Несмотря на рост искусственного интеллекта, позиция Google на рынке остается сильной. Цена ее акций значительно выросла, и ее AI технология стремительно улучшается.

Но я не думаю, что всё так радужно, как кажется.

Google Search сам по себе не вызывает привыкания, хотя Google активно работает над тем, чтобы сделать его более увлекательным. В настоящее время он привлекает в основном преданную, нишевую группу пользователей. Кроме того, у людей – особенно у представителей более молодых поколений – есть много других мест для посещения в сети.

Люди все чаще отказываются от традиционных способов поиска информации, и это серьезная проблема – даже для такой компании, как Google.

Даже поисковый гигант не застрахован.

Мы наблюдаем всё больше и больше представителей нашей существующей аудитории, в то время как молодые люди всё чаще обращаются к другим платформам и приложениям для поиска контента. У них предостаточно захватывающих альтернатив, и они определённо ими пользуются.

При анализе активности веб-сайтов и приложений пользователи в возрасте от 18 до 24 лет демонстрируют более резкое снижение вовлеченности, чем те, кому 65 и старше. Это означает, что они тратят меньше времени на посещение, просматривают меньше страниц за одно посещение и с большей вероятностью уходят, просмотрев только одну страницу – и эта тенденция происходит более быстрыми темпами для молодых пользователей.

Эволюция для Google и всего широкого веба — это необходимость.

В то время как количество зрителей в возрасте от 18 до 24 лет упало лишь незначительно, согласно данным Similarweb, самое большое падение числа зрителей наблюдается среди людей в возрасте от 25 до 34 лет.

TL;DR

  1. Издательская индустрия и Google имеют больше общего, чем, возможно, кому-либо из нас хотелось бы признать.
  2. Изменения, которые внесла Google, – это очень преднамеренная попытка привлечь и удержать более молодую аудиторию. Аудиторию, которая ведет себя иначе.
  3. Данные о вовлеченности на новостных сайтах (просмотры страниц за посещение, процент отказов и время на сайте) снижаются с возрастом аудитории. То же самое верно и для Google.
  4. AI Mode — это попытка Google создать «прилипший» продукт. Продукт, ориентированный на более молодую аудиторию.

Что изменилось?

Что ж, очевидное:

  • Google начал отвечать практически на всё в своём поисковом интерфейсе.
  • Режим ИИ становится чем-то вроде ответа по умолчанию.
  • Персонализация вышла из-под контроля.
  • Сложнее генерировать клики – охват и более традиционные ключевые показатели эффективности менее ценны.
  • Потребительские решения принимаются до того, как человек посещает ваш веб-сайт.
  • Агентная сеть где-то на горизонте.
  • Discover стал менее удобным для издателей и более ориентированным на социальные сети и создателей контента.
  • Увеличение количества видео и пользовательского контента в поисковой выдаче (очевидно, всё от YouTube и Reddit).

Просто посмотрите на SERP почти по любому запросу, особенно на сравнительные запросы, находящиеся в середине воронки продаж.

Похоже, люди больше не ищут традиционные статьи или информацию. Их в основном интересует просмотр видео.

Особенно молодежь.

В настоящее время дети проводят почти четыре часа в день, просматривая видео на платформах, таких как YouTube и TikTok. Это значительное количество времени, особенно по сравнению с всего лишь четырьмя минутами, которые они тратят на традиционные новостные или информационные веб-сайты.

Люди, как правило, смотрят больше видео по мере того, как становятся моложе, и меньше читают. Естественно, компания, ориентированная на письменные материалы, может попытаться бороться с этим, создавая гораздо больше видеоконтента.

Это влияет не только на поиск результатов через поисковые системы. Поскольку универсальные платформы снизили коэффициенты кликабельности по всей сети, стоимость рекламы возросла. Это означает, что теперь большинству предприятий стоит больше денег для привлечения новых клиентов.

По сути, именно так Google финансирует свои поисковые результаты на основе искусственного интеллекта – они гораздо дороже в создании. Это связано с тем, что запуск мощных языковых моделей, которые заставляют их работать, требует огромного количества вычислительной мощности и энергии.

Я, безусловно, не хочу предполагать, что происходит именно это. Мне просто кажется нелогичным, что компания, доминирующая как в рекламе, так и в поиске, намеренно повышала бы цены на свои рекламные услуги, чтобы финансировать свои поисковые инновации.

Подождите минутку…

Почему сейчас?

Я думаю, это прямой ответ на две вещи;

  1. Код Red 2023, который Google разослала в ответ на OpenAI.
  2. Более молодая аудитория меняет методы поиска информации.

Один очевиден.

Быстрый прогресс OpenAI оказал давление на Google, что привело к поспешному запуску AI Overviews. Первоначальные результаты были явно ошибочными, и, честно говоря, продукт все еще кажется недостаточно протестированным.

Два более нюансированно.

Эти данные тесно соответствуют тому, что я нашёл, используя Similarweb. Само по себе это может быть не существенной проблемой – это может означать, что более молодые пользователи начнут использовать её больше по мере взросления.

Я не думаю, что эта логика выдерживает проверку. Мы видим доказательства этого в новостях и медиаиндустрии, испытываем это на собственном опыте и наблюдаем за его негативными последствиями по мере их наступления.

Сегодняшняя молодежь проводит больше времени, чем когда-либо, глядя на экраны – в среднем более 7 часов и 22 минуты в день по всему миру – но читает меньше. Этот сдвиг, вероятно, связан с растущей популярностью визуально привлекательных и чрезвычайно увлекательных технологий, которые легко привлекают их внимание.

Как digital-маркетолог, я внимательно слежу за тем, где разные возрастные группы проводят время в сети. Логично было бы предположить, что более молодые поколения, учитывая их большое количество времени, проводимого перед экраном, доминируют в Google. Но данные ясно показывают, что это не так, и я уверен, что собственные команды Google прекрасно осведомлены об этом.

Как цифровой маркетолог, я заметил, что люди потребляют больше контента, чем когда-либо, но *как* они его потребляют, действительно меняет ситуацию. Старые способы публикации больше не работают так же эффективно, потому что люди не взаимодействуют с контентом так, как раньше.

Молодые люди тратят всего 4 минуты в день на получение новостей онлайн, по сравнению с 18 минутами для людей старше 55 лет – это увеличение времени на 350%.

Тот же принцип верен и для более традиционного поиска.

Это важный поворотный момент, и, что удивительно, он вызван не в первую очередь искусственным интеллектом. Это результат постоянного стремления крупных технологических компаний к прибыли, снижения доверия к известным брендам и растущего влияния независимых создателей контента.

И ИИ, очевидно.

Как отметил один комментатор, Google, похоже, теряет свою привлекательность, немного похоже на традиционные новостные сайты. Им становится все сложнее привлекать более молодых пользователей.

Становится очевидным, что недавние изменения Google связаны с падением числа молодых читателей у многих издателей. Это поколение просто менее склонно переходить по ссылкам.

Похоже, недавнее падение трафика на сайт в основном затронуло молодых посетителей. Я определенно заметил это сам.

Аудитория более склонна к принятию новых технологий – особенно броских.

Существуют чёткие параллели между новостями и поиском.

Google разбогател, как и пузырь искусственного интеллекта. Все эти деньги должны откуда-то поступать.

Именно остальным приходится бороться.

Эти обновления направлены на решение проблемы того, как молодежь все чаще получает информацию – их привлекают платформы и впечатления, которые очень увлекательны, но не обязательно требуют активного поиска или глубокой концентрации.

Потребление новостей снижается с 2015 года, особенно среди молодых людей в возрасте 18-24 лет. Эта возрастная группа демонстрирует снижение интереса на 43%, что является самым большим падением по сравнению с любой другой. В настоящее время только 64% людей в возрасте 18-24 лет получают новости ежедневно, в то время как 87% из числа людей старше 55 лет — да.

Исторически, новости искали сами.

Вероятно, вы узнали новость, либо посетив новостной веб-сайт напрямую, либо выполнив поиск в интернете. Однако способ, которым мы узнаём информацию, изменился, и поисковые системы – которые на протяжении двадцати лет были центральным элементом онлайн-публикаций – теперь адаптируются к этим изменениям.

Чтобы взаимодействовать с более молодой аудиторией, брендам необходимо адаптироваться к тому, как они потребляют контент – и издательствам и веб-сайтам нужно будет поступить так же.

Люди теперь ожидают, что всё просто появится у них перед глазами. Поскольку алгоритмы постоянно доставляют контент, мотивации самостоятельно что-либо искать становится меньше. Если ваш контент не отображается напрямую в ленте социальных сетей пользователя, то кажется, что его не существует.

С тем, что люди всё меньше доверяют традиционным брендам, всё больше поисков происходит без кликов и растёт влияние отдельных создателей контента, становится очевидным, почему издателям и Google необходимо адаптироваться.

На протяжении многих лет люди используют альтернативные варианты Google для поиска информации, такие как Instagram, Amazon и YouTube.

По сути, это оптимизация поиска везде, и это была стратегия на протяжении примерно десяти лет. На мой взгляд, ребрендинг SEO как чего-то вроде ‘Генеративного SEO’ только из-за больших языковых моделей — довольно глупо.

Сегодня люди конкурируют с традиционными компаниями. Растущая экономика создателей контента – прогнозируемая до $480 миллиардов – дала возможность отдельным лицам конкурировать, строя прямые связи со своей аудиторией, предлагая подлинный контент и работая без дорогостоящих накладных расходов устоявшихся новостных организаций.

Как digital-маркетолог, я наблюдаю огромный сдвиг в том, откуда молодые люди получают информацию. В настоящее время 51% людей в возрасте от 18 до 24 лет уделяют больше внимания создателям контента и онлайн-личностям, чем традиционным СМИ и журналистам – это разница в 12 процентных пунктов, и это значительная тенденция, за которой мы, безусловно, следим.

Как человек, который давно занимается созданием веб-сайтов, я заметил изменение в том, как люди используют Google. Раньше пользователи действительно *искали* – активно искали информацию. Теперь большая часть того, что делают люди, просто *навигационная* – они просто вводят название бренда, чтобы попасть на конкретный веб-сайт. Честно говоря, становится трудно понять, сколько реальных открытий и исследований все еще происходит, и это вызывает серьезную обеспокоенность у Google, потому что это влияет на то, как они измеряют реальный поисковый спрос.

Вне новостей, по крайней мере, иронично.

Сработает ли это?

Как и многие новостные организации, они сосредоточены на последовательном привлечении и удержании читателей. Их функция AI Mode потенциально может стать ключевой частью этого, выступая в качестве продукта, формирующего привычку. Их раздел ‘Discover’ функционирует аналогично платформе социальных сетей и уже доказывает свою эффективность в привлечении пользователей.

Фокус Discover на случайном просмотре означает, что его реклама не очень эффективна, и Google, похоже, не стремится к их улучшению. Это, к сожалению, но такова реальность.

Как и в случае с Google, данные о вовлеченности для издателей рассказывают довольно мрачную историю.

Если мы выделим самую молодую и самую старую аудитории, становится довольно ясно, что происходит.

Младшая аудитория:

  • Гораздо меньше вовлечены в традиционное предложение новостей, чем старшая аудитория.
  • Используйте эти (и любые) веб-сайты по-другому.

Сегодня у молодых людей гораздо больше интересных и разнообразных способов получения информации. Из-за этого они не используют новостные веб-сайты так, как это делают старшие поколения. Они часто используют их для проверки фактов, убеждения в точности информации и быстрого поиска важного.

Google похож. Люди склонны использовать его для быстрого поиска конкретных фактов или перехода непосредственно на веб-сайты, а не для поиска новой информации.

Я не утверждаю, что пожилым зрителям сложно справляться с рекламой или ориентироваться на веб-сайтах. Однако простое обвинение этих факторов не объясняет, почему люди проводят дополнительные 14 минут на новостных сайтах.

Но, понаблюдав за моей матерью с компьютером, это не невозможно.

Итак, какой же ответ?

Чтобы соответствовать предпочтениям нового поколения. Адаптироваться и развиваться.

Это также относится как к результатам поиска (как на собственных платформах Google, так и во всем интернете), так и к контент-издателям. Если вы работаете в Google, вполне естественно увеличивать видимость видео в результатах поиска и сосредоточиться на продвижении высококачественного пользовательского контента.

Много онлайн-контента не очень качественный – на самом деле, большая его часть просто низкосортная и бесполезная.

Но, как известно, плыть против течения очень сложно.

Это выгодно как издателям, так и создателям контента. Издатели могут сотрудничать с талантливыми людьми, используя их существующую аудиторию и высокую скорость производства. В свою очередь, создатели контента получают признание, сотрудничая с известными новостными организациями.

Разве неразумно думать, что Google должен поступить так же?

Вместо того, чтобы использовать свою власть, Google мог бы просто объяснить, как AIOs и AI Mode влияют на пользователей. Хотя я не финансовый эксперт, у Google явно есть ресурсы для создания справедливых программ для создателей контента и издателей – программ, которые принесут пользу всем и улучшат поиск информации в интернете.

Эта ситуация является взаимовыгодной для всех участников. Однако, если компании, занимающиеся искусственным интеллектом, не компенсируют издателям их контент, это в конечном итоге вредит всем.

  • LLM проигрывают, потому что у них меньше уникального, созданного человеком, качественного контента для обучения.
  • Издатели теряют, потому что вынуждены подавлять свою видимость и не получают никаких денег.
  • Пользователи проигрывают, потому что конечный результат недостаточно хорош.

Мы сталкиваемся с потенциальной проблемой, когда системы искусственного интеллекта обучаются на неточной информации, созданной другими системами искусственного интеллекта, что приводит к бесконечному циклу ошибок. Это вызывает опасения, но в то же время является странно предсказуемой ситуацией.

Эти компании должны инвестировать в экосистемы, которые их создали. Особенно Google.

Для издателей:

  1. Создавайте собственные каналы. Откажитесь от зависимости от крупных технологических компаний.
  2. Создавайте блестящую, уникальную журналистику.
  3. Дополните это продуктами, формирующими привычку – головоломки являются очевидным примером.
  4. Создавайте и спонсируйте аудио- и видеопрограммы, которые достигают вашей целевой аудитории.
  5. Реализуйте стратегии, специфичные для каждого канала.

The New York Times не полагается только на подписки на письменный контент – их недостаточно для поддержания публикации. Ему необходимы другие источники дохода.

Заключительные мысли

Похоже, недавние сокращения рабочих мест в издательском деле, вероятно, продолжатся. Мы наблюдаем увольнения в крупных компаниях, таких как Bauer, BBC и The Washington Post, и это не ограничивается Великобританией или ролями, связанными с поисковой оптимизацией. Отрасль сокращается – с примерно 100 000 должностей до 70 000 – и это оказывает значительное влияние на средства к существованию людей.

Сейчас непростые времена. Хотя ИИ играет свою роль, я считаю, что более серьезные проблемы – это продолжающиеся экономические трудности, отток людей от традиционных источников новостей и недавние изменения, такие как обновление Site Reputation Abuse, которое неожиданно лишило многих важного дохода.

Такие предприятия часто испытывают трудности с получением прибыли. Google не сталкивается с этой проблемой, но даже они не могут успокоиться – тенденции меняются, и то, что популярно сегодня, может устареть завтра.

Если вы заинтересованы в отслеживании увольнений, эта обновленная статья от Press Gazette предоставляет информацию.

Смотрите также

2026-04-23 16:13