Google Ads Posts GEO Partner Manager Role

Сейчас на Google Careers открыта вакансия ‘GEO Partner Manager, Performance Solutions’. Эта роль входит в команду, которая занимается продажами Google ads.

В объявлении часто используется термин «GEO», который появляется в общей сложности семь раз, даже в заголовке. Хотя часто используется сокращение, «Generative Engine Optimization» пишется полностью дважды. В тексте также упоминаются такие вещи, как «GEO players», «GEO ecosystem» и компании, участвующие как в «GEO», так и в «AEO».

Работа включает в себя улучшение того, как Google представлен в более широком ландшафте ИИ. Это означает работу с партнерами, чтобы они выделяли результаты Google в своих продуктах и отчетах. В частности, роль фокусируется на увеличении ‘Share of Model’ Google – что относится к тому, как часто информация Google появляется в ответах, генерируемых ИИ.

Почему это важно

Важно понимать эти термины, поскольку они контрастируют с тем, что Google публично заявляет о своих результатах поиска. В июле Гари Ильес из Google сказал, что обычные SEO-практики достаточно, чтобы хорошо работать в AI Overviews и AI Mode, и что нет необходимости в отдельной оптимизации специально для AI (AEO) или генеративного поиска (GEO). Google не менял этот совет на сегодняшний день.

Команда по работе с крупными клиентами работает с крупнейшими рекламодателями и рекламными агентствами Google. Поскольку эта команда тесно сотрудничает с командой 3P Measurement, она играет центральную роль в партнерских отношениях Google с компаниями на стороне рекламы.

Microsoft’s Bing и Google подходят к этому по-разному, и типы данных, на которых они сосредотачиваются, различаются. Bing официально признал ‘GEO’ – сосредоточившись на географической релевантности – в своих рекомендациях для веб-мастеров в марте, рассматривая его как ключевую область наряду с традиционным SEO. Панель управления AI Performance, запущенная Bing в феврале, была представлена как первый шаг к разработке инструментов, специально предназначенных для GEO.

Листинг Google представляет собой единую вакансию в команде продаж рекламы. Хотя он и другие индикаторы указывают на потенциальный интерес, они не обозначают тот же уровень преданности.

Заглядывая в будущее

Эта формулировка отражает то, как одна из команд Google Ads в настоящее время говорит об этом проекте. Она менее формальна, чем обновление официальной документации, заявление от Google Search или изменение политики.

Как человек, который годами просматривал объявления о работе Google, я научился выявлять тенденции. Если я вижу этот конкретный язык о географических областях, появляющийся в описаниях вакансий для других продуктов Google, таких как Ads, Cloud или даже просто Search, это говорит мне о том, что это, вероятно, общекорпоративный стандарт. Но если это появляется только в вакансиях для одной конкретной команды, то это, вероятно, просто их предпочтение.

Если ваш бренд сотрудничает с партнерами GEO или AEO, обратите внимание на эту информацию. Она показывает, что рекламная команда Google предпочитает использовать инструменты и методы этих партнеров при продвижении ваших продуктов на платформах Google.

Смотрите также

2026-04-22 21:39

AI Поиск Поедает Сам Себя, и Источником Проблемы Является SEO Индустрия

В прошлом сентябре Лили Рей протестировала поисковую систему с искусственным интеллектом Perplexity, запросив последние новости SEO и ИИ. Perplexity уверенно сообщила о якобы обновлении Google под названием «September 2025 ‘Perspective’ Core Algorithm Update», но Рей быстро обнаружила, что этого обновления не существует. Google не использует названия для основных обновлений уже много лет, а «Perspectives» — это на самом деле функция, которая уже присутствует на страницах результатов поиска. Рей, которая в то время путешествовала по Австрии, получила бы уведомление о реальном обновлении по электронной почте до того, как Perplexity упомянула об этом.

Как цифровой маркетолог, я был довольно шокирован тем, как быстро дезинформация может распространяться в сети. Коллега, Томас Гермен из BBC, написал игривый пост в блоге – это была шутка! – ранжируя технических журналистов по их мастерству поедания хот-догов. Он даже придумал вымышленный чемпионат по поеданию хот-догов в Южной Дакоте. Самое безумное? В течение дня как Google’s AI Overviews, так и ChatGPT представляли эту совершенно выдуманную информацию как факт любому, кто искал. Это просто показывает, что даже сложный ИИ не застрахован от веры в то, что не является правдой – к счастью, другой ИИ, Claude, не попался на это. Это действительно подчеркнуло необходимость тщательной проверки фактов, даже для ИИ-систем.

Все, кто смотрел, видели это.

Я спорил о Уроборосе и раньше. Я ошибся с временной шкалой.

Обычный способ осмысления этой проблемы – ‘model collapse’ (коллапс модели). Всё начинается с обучения ИИ на тексте из интернета. Затем этот интернет наполняется текстом, *созданным* ИИ. Следующая версия ИИ обучается на этом новом интернете, который включает в себя много его собственных предыдущих результатов. В конечном итоге всё становится пресным и однообразным. Поскольку новые идеи возникают из чего-то отличного, а ИИ-системы предназначены для поиска средних значений, эти различия сглаживаются. Я также называл это ‘цифровым уроборосом’ – змеей, поедающей свой собственный хвост.

Эта перспектива опирается на идею повторного обучения и учитывает временные рамки. Она также предполагает, что любые проблемы распространяются так же быстро, как выпускаются новые версии модели.

Проблема не в том, что модели учатся на новой информации. Лили, Жермен и The New York Times все заметили кое-что, но сами AI-модели не были обновлены или переобучены после появления первоначальной ошибки. Проблема распространялась медленно, но происходит немедленно – каждый раз, когда кто-то задает AI вопрос, он по сути создает и повторяет ошибку в режиме реального времени. Это не проблема долгосрочного обучения, а немедленная.

Труба, за которой все следили, не та, которая ломается.

Различие, которое имеет значение.

Проблема потери способностей моделями происходит из-за данных, на которых они обучаются. Когда искусственно созданный контент смешивается с этими обучающими данными, новые модели учатся на нем, что приводит к снижению производительности. Эксперты выражают обеспокоенность по этому поводу уже два года, и их предупреждения обоснованы. Однако проблема развивается достаточно постепенно, что позволяет признать риск, продолжая выпускать новые модели.

Проблема неточной информации, появляющейся в результатах поиска, происходит прямо сейчас и быстро распространяется. Системы, такие как Perplexity, Google AI Overviews и ChatGPT с поиском, полагаются не только на свои существующие знания. Они активно ищут информацию в интернете, включают её в свои ответы и основывают свои ответы на том, что они находят. Это означает, что если поиск обнаруживает ложную или вводящую в заблуждение веб-страницу, эта ошибка будет включена в ответ – и это может произойти мгновенно, без необходимости обновления основных знаний системы.

Исследования чётко показывают, что можно манипулировать ответами систем Retrieval-Augmented Generation (RAG), тонко изменяя информацию, к которой они получают доступ. Исследование Zou et al. (2024), под названием PoisonedRAG, обнаружило, что добавления всего нескольких тщательно разработанных отрывков в базу знаний системы было достаточно, чтобы контролировать её ответы на конкретные вопросы. Аналогично, Xue et al. (2024) в своей работе BadRAG показали, что это также можно сделать, встраивая скрытые триггеры в данные. Оба исследования рассматривают это как сценарий атаки: что происходит, когда кто-то намеренно вводит вводящую в заблуждение информацию в систему.

Жермен и Лили непреднамеренно продемонстрировали, что системы искусственного интеллекта легче всего обмануть повседневным контентом, а не специально разработанными атаками. Вам не нужны сложные, созданные примеры – достаточно простой записи в блоге. Весь интернет выступает в качестве исходного материала, и любой может внести в него свой вклад.

Слой извлечения — это не фильтр. Это вектор заражения.

Кто распространяет Corpus?

Те, кто создают контент, сгенерированный ИИ, также больше всего страдают, когда поисковые системы представляют его как правду. Это была не внешняя атака; сама индустрия разработала и использовала эту технологию и теперь сталкивается с последствиями. Дело не в том, что кто-то намеренно саботирует систему, а скорее в том, что индустрия создает свои собственные проблемы, а затем ищет решения для их исправления.

The Tier That Matters

Исследование Oumi фокусируется на AI Overviews, функции, предлагаемой бесплатно Google. К середине 2025 года AI Overviews, по сообщениям, достигла более двух миллиардов пользователей каждый месяц. Для сравнения, ChatGPT имеет примерно 900 миллионов пользователей еженедельно, при этом около 50 миллионов из них платят за доступ. Это означает, что около 94% пользователей ChatGPT используют бесплатную версию.

Платные версии этих AI-моделей более точны. По данным OpenAI, последняя версия (5.4) на 33% реже делает ложные заявления по сравнению с предыдущей версией (5.2), как отмечается в статье Lily. Хотя бесплатная версия (5.3) является улучшением по сравнению с ее предшественницей – с меньшим количеством случаев неверной информации, как с веб-поиском, так и без него – она все же заметно менее надежна, чем платная опция. Google’s Gemini 3, хотя и улучшает общее качество ответов в первоначальных тестах, фактически увеличила частоту неподтвержденных утверждений. По сути, он предоставляет лучшие ответы, но со слабыми подтверждающими доказательствами.

Кажется, никого не беспокоит тот факт, что лучшая версия этого продукта требует подписки. Большинство людей, и то, что появляется в верхней части результатов поиска Google, получают версию, которую можно легко изменить, приложив совсем немного усилий. По сути, всё сводится к созданию впечатления интеллекта, и два миллиарда пользователей получают отполированный, но потенциально неточный, обзор информации, найденной в сети.

Grokipedia Как Конечное Состояние

Ошибки в доступе к информации ожидаемы. Но с Grokipedia цель состоит в том, чтобы полностью устранить эти ошибки.

Как человек, который годами создаёт веб-сайты и работает с онлайн-информацией, то, что описывает Маск, – действительно тревожная тенденция. По сути, цель состоит в том, чтобы использовать ИИ для сканирования всего Интернета – и теперь это включает весь контент, сгенерированный ИИ *уже* существующий – а затем использовать это для ‘улучшения’ Wikipedia. Это создаёт опасный цикл: ИИ читает информацию в Интернете, переписывает Wikipedia на основе этого, а затем *эта* переписанная версия становится частью того, что читают другие ИИ. Это самоподдерживающийся цикл потенциальной дезинформации, и сейчас он активно разрабатывается как функция. Мы говорим об ИИ, ссылающемся на ИИ и представляющем это как надёжную информацию – это известно как retrieval-contamination, и это большая проблема.

Как цифровой маркетолог, я заметил значительное падение позиций Grokipedia в Google к середине февраля 2026 года. Это на самом деле довольно раздражает – даже когда люди ищут *for* Grokipedia, Wikipedia постоянно появляется выше в результатах.

Как SEO-эксперт, я постоянно вижу появление AI-инструментов, и крайне важно помнить, откуда они *получают* свою информацию. По сути, AI не создаёт знания с нуля – он учится на том, что уже создали люди. Даже что-то вроде Grokipedia, несмотря на то, что является AI, фундаментально зависит от ресурсов, таких как Wikipedia, для функционирования. Это действительно подчеркивает, что контент, созданный людьми, является основой для всей этой AI-генерируемой информации.

Искусственный интеллект полагается на информацию, созданную людьми. Если бы эта созданная людьми информация исчезла, ИИ потерял бы свой смысл и стал бы бесполезным.

Википедия, безусловно, имеет свои недостатки – такие вещи, как войны правок, предвзятые точки зрения, контролирующие контент, и недостаток разнообразных участников – все это известные проблемы. Однако простое удаление человеческих редакторов и полагаться на ИИ не является решением. Я ранее обсуждал, как отсутствие человеческого надзора создает отсутствие ответственности. Проблемы Википедии проистекают из того, что это публичная, часто обсуждаемая и подотчетная платформа. Проблемы с альтернативами, созданными ИИ, такими как Grokipedia, гораздо хуже, потому что вообще нет никакой ответственности.

Уровень цитирования отделяется от авторства.

Слушайте, как человек, который давно строит веб-сайты, я вижу реальный сдвиг. Авторы начинают покидать открытый веб, потому что он просто больше не обеспечивает тот трафик, который был раньше. Проблема в том, что поисковые системы сейчас берут информацию из источников, где мы даже не можем проверить, *кто* это написал, или вообще написал ли это человек! Ссылки всё ещё есть, конечно, но какое *реальное* содержимое вы получаете, когда на них нажимаете? Это просто не тот уровень качества, который был раньше.

Первоначальная идея самореферентного цикла была верной, но понимание *когда* это происходит было неверным. Потеря информации не происходит при следующем обновлении; для этого требуется прямая ссылка и система, которая будет принимать информацию по этой ссылке.

Смотрите также

2026-04-22 16:41

Вознаграждает ли ИИ действительно качественный контент?

Более десяти лет SEO-специалисты и маркетологи спорят о том, насколько важно создавать действительно оригинальный, ценный контент. Google последовательно подчеркивает, что если вы хотите, чтобы ваш веб-сайт занимал высокие позиции в результатах поиска, вам нужно перестать полагаться на некачественные, повторяющиеся статьи, набитые ключевыми словами, и начать сосредотачиваться на предоставлении реальной сути.

Звучит хорошо в принципе, но многие из нас, кто-то что-то публиковал в интернете, знают чувство разочарования, когда это не замечают. Вы вкладываете много усилий в создание чего-то, чем гордитесь, только чтобы обнаружить, что это теряется в результатах поиска, часто позади контента, который не кажется таким качественным.

Если что-то не достигает тех результатов, которых мы ожидали при его создании, можем ли мы действительно считать это высококачественным?

Легко задаться вопросом, не переусердствуем ли мы с количеством контента, даже когда он показывает хорошие результаты. Мы можем задуматься, действительно ли потребовались все дополнительные усилия – например, создание чрезмерно длинного white paper – или более лаконичная версия была бы столь же эффективной.

Можем ли мы получить схожие результаты, используя немного более простой подход? Как нам сбалансировать качество и эффективность? По сути, какая самая простая версия, которую мы можем создать, при этом она будет хорошо работать?

У меня нет простого ответа, главным образом потому, что мы не определили, что на самом деле означает «качественный контент».

A Question Of Quality

Как и многие в моей сфере, я часто говорю о важности отличного контента, не объясняя толком, что это *означает* или как его создать. Это стало распространенной фразой, которую мы используем, но она потеряла свою силу, потому что мы говорим ее слишком часто.

Если бы вы спросили десять маркетинговых лидеров, как они описывают высококачественный контент, вы, вероятно, получили бы множество разных мнений – возможно, даже пятнадцать!

Истинное ли качество происходит от наличия проницательных идей и глубоких знаний? Или даже простые идеи могут показаться высококачественными, если они представлены с отличным письмом, визуально привлекательным дизайном и небольшой долей креативности?

Означает ли ‘глубина’ в писательстве использование сложного языка и обширных исследований? Или это больше о демонстрации действительно глубокого понимания предмета путем освоения тонких или продвинутых концепций? Забудьте о вычурных диаграммах – могли бы вы объяснить это, используя идеи из античной греческой философии, возможно?

Сколько нового необходимо в чём-то, чтобы это действительно считалось оригинальным? И если вы строите на идеях других, уменьшает ли это оригинальность вашей собственной работы?

Сложно дать простое определение «высокому качеству», но вот что это не значит: просто наличие хорошего контента не является гарантированным решением всего.

Даже если ваш контент тщательно исследован и профессионально создан, это не гарантирует, что он будет высоко ранжироваться в результатах поиска.

Действительно ли оригинальный контент показывает лучшие результаты?

Я попросил свою команду провести исследование, чтобы выяснить, приводит ли создание оригинального контента к лучшим результатам, чем просто повторное использование существующего контента, как в обычных поисковых системах, так и в ответах от AI инструментов.

Интернет огромен, поэтому данное исследование было сосредоточено конкретно на результатах поиска из Google и информации, найденной на платформах искусственного интеллекта Gemini, ChatGPT и Perplexity.

Чтобы обеспечить справедненное сравнение, команда сосредоточилась на общих поисковых запросах, используемых компаниями, ищущими B2B SaaS и профессиональные услуги. Они конкретно изучили поисковые запросы, которые люди делают, когда узнают о вариантах – например, «marketing automation tools» или «email deliverability tools».

Команда просмотрела самые высокоранжированные веб-страницы для каждого поиска, а затем оценила их по шкале от 0 до 3 по пяти различным параметрам.

  • Основной вклад.
  • Структурная новизна.
  • Интерпретативная глубина.
  • Контекстное понимание.

С максимальным общим баллом в 15, каждая страница затем классифицировалась следующим образом:

  • 12-15: Группа A (Original).
  • 7-11: Borderline (Excluded).
  • 0-6: Группа B (Переделанная).

Первоначальные данные указывают на то, что веб-страницы с уникальным контентом (Группа A) обычно лучше ранжируются в поисковых запросах Google и чаще появляются в ответах, генерируемых ИИ, по сравнению со страницами, содержащими скопированный или слегка измененный контент (Группа B).

Прежде чем контент-маркетологи начнут утверждать, что они предсказывали это, стоит прочитать, что произойдет дальше.

Аналитики данных по своей природе осторожно относятся к поспешным выводам. После более детального исследования с использованием передовых методов, команда обнаружила связь между точками данных, но она была не очень сильной. Хорошие результаты в одной области не всегда приводили к хорошим результатам в других. Из-за этой непоследовательности они не могли с уверенностью сказать, что высокооригинальный контент всегда показывает лучшие результаты.

Хотя связь и не сильна, это не кажется совпадением. Когда мы убрали самые необычные случаи и посмотрели на общие тенденции, мы действительно обнаружили заметную закономерность.

Контент, который изначально был написан, как правило, занимал более высокие позиции в поисковых запросах, требующих объяснений или мнений, например, вопросы о преимуществах автоматизации маркетинга или эффективных стратегиях email-маркетинга. Однако, это преимущество исчезло, когда люди просто запрашивали базовые определения, такие как «что такое автоматизация маркетинга».

Как SEO-эксперт, я обнаружил действительно интересную закономерность в отношении контента. Если люди ищут простой факт, они уделяют *гораздо* больше внимания получению правильного ответа, чем уникальной точке зрения. Точность – это король. Но когда поиск касается чего-то субъективного – мнения, списка ‘лучших’ или руководства, требующего некоторой оценки – именно тогда оригинальная мысль действительно сияет. Именно тогда создание чего-то по-настоящему отличного может иметь решающее значение для ранжирования и вовлечения вашей аудитории.

Итак, какой вывод? Мы не доказали окончательно, что создание совершенно нового контента *всегда* лучше, чем обновление существующего. Однако, мы *можем* сказать, что оригинальность имеет значение. Кажется, что предложение свежих взглядов полезно в определенных ситуациях и для конкретных поисковых запросов, но это не гарантированный способ достижения стабильных результатов.

Когда посредственный контент имеет преимущество.

В начале 2010-х годов API стали невероятно популярными, что привело к резкому увеличению информации о том, как они работают. Компаниям, предлагающим API, необходимо было предоставлять обширную документацию, охватывающую все – от технических деталей и структуры их API до пошаговых руководств о том, как их использовать.

Если бы у нас было финансирование и мы были готовы инвестировать на долгий срок, этот подход мог бы сработать. Однако, чтобы по-настоящему добиться успеха и обойти конкурентов, нам требовался бы как большой объем контента *и* высококачественный материал.

Попытки занять высокие позиции по всем возможным поисковым запросам, связанным с API, были бы подавляющими. Трудно предложить свежий взгляд, когда существует так много информации, и ещё сложнее объяснить, чем наше программное обеспечение API отличается от конкурентов.

Мы поняли, что сейчас слишком поздно конкурировать за популярные ключевые слова, поэтому мы изменили свой подход. Вместо того, чтобы пытаться догнать, мы решили сосредоточиться на выявлении и ранжировании ключевых слов, которые могут стать популярными в будущем.

Я провёл опрос наших целевых пользователей, чтобы выяснить, какие слова они использовали бы при поиске информации. Мы получили много различных ключевых слов, как коротких, так и длинных, но два слова постоянно повторялись: «API» и «design.»

Мы изначально не рассматривали «API design» как потенциальную ключевую возможность, что логично, поскольку в то время почти никто не искал эту фразу. Однако мы поняли, что по мере развития индустрии привычки поиска людей изменятся, и новые термины станут популярными.

Поскольку почти никто не искал «API design» в то время, наши конкуренты не фокусировались на этом ключевом слове и не создавали никакого контента на эту тему.

У нас был уникальный шанс закрепиться на рынке. Мы не беспокоились о конкуренции с существующим контентом – у нас было свежее ключевое слово и целая тематическая область в нашем распоряжении.

Мы понимали, что если наши конкуренты первыми найдут то же самое ключевое слово, его ценность быстро исчезнет.

Нам не нужно было тратить месяцы на создание идеальной серии whitepaper. Вместо того, чтобы стремиться к совершенству – что требует много времени и денег – мы поняли, что есть легкая победа для нашей поисковой оптимизации. Это была очевидная возможность, которую мы не могли упустить.

Мы быстро создали базовую веб-страницу о проектировании API. Это было нечто особенное – всего около 1500 слов и довольно средний уровень с точки зрения контента. Но, на удивление, этого оказалось достаточно.

Примерно через год, как мы и ожидали, люди начали искать целевые нами термины. Несмотря на то, что более крупные конкуренты создавали свои собственные страницы и контент для перехвата этих поисковых запросов, наша простая страница стабильно занимала более высокие позиции в результатах поиска.

Как цифровой маркетолог, я помню, когда ключевое слово ‘API design’ взлетело в цене – оно стоило около 200 фунтов стерлингов за клик всего через два года! Но действительно захватывающей частью было то, что мы обеспечили первое место в рейтинге по этому запросу *без* оплаты за клики. Мы, по сути, доминировали в результатах поиска, прежде чем кто-либо понял потенциал этого ключевого слова – это была огромная победа для нашего клиента.

Перфекционизм — враг хорошего.

Попытки сделать свою работу абсолютно идеальной – постоянный пересмотр и чрезмерное обдумывание каждой мелочи – на самом деле могут помешать вам её закончить. Часто стремление к ‘достаточно хорошо’ – самый разумный подход.

Я не говорю, что нам следует снижать наши стандарты для качественного контента. Наши недавние исследования показали, что хорошо написанный, уникальный контент определённо может помочь вам выделиться. Но также важно помнить, что хорошие рейтинги, ссылки и посещения веб-сайта – это не всё. Как только люди окажутся на вашем сайте, вам всё равно нужно впечатлить их, убедить их и вдохновить их на что-то.

Часто успех зависит не только от того, насколько что-то хорошо или ново, а от того, *когда* это происходит. Подлинная оригинальность заключается не всегда в том, чтобы быть лучшим, а скорее в том, чтобы быть первым, кто что-то делает.

Страница дизайна API не имела успеха из-за его качества – или, скорее, его отсутствия. Её успех пришёл от того, что она была первой в своём роде. Хотя качество и было фактором, оно не было тем традиционным видом качества, который обычно определяет контент-стратегию.

Начните генерировать идеи для уникальных ракурсов вашего контента – какую свежую перспективу вы можете предложить? Как только найдете ее, поделитесь ею быстро, прежде чем это сделает кто-либо другой.

Смотрите также

2026-04-22 15:41

WooCommerce Stores Can Now Sell Products Via YouTube Videos

Google и WooCommerce объединились, чтобы позволить владельцам магазинов продавать товары напрямую на YouTube. С последним обновлением расширения Google for WooCommerce, компании теперь могут охватить огромную аудиторию в 2.7 миллиарда потенциальных покупателей через свои YouTube-каналы.

Продавцы теперь могут добавлять теги к продуктам, представленным в их видео и Shorts. Эти теги превратятся в кликабельные карточки покупок, которые зрители видят во время просмотра, а также появятся в специальном разделе покупок на канале продавца.

  • Карты берутся из существующего каталога товаров торговца.
  • Они автоматически синхронизируются через Google Merchant Center
  • Те же данные используются повторно в YouTube, Shopping и рекламе.

Подключите магазины WooCommerce к покупателям YouTube

Это обновление позволяет владельцам магазинов WooCommerce продавать товары напрямую на YouTube. Подключив свой магазин к каналу YouTube, продавцы могут добавлять теги к товарам в своих видео и Shorts. Зрители могут нажимать на эти теги во время просмотра, а в разделе покупок на канале будут отображаться отмеченные товары.

Лента товаров автоматически обновляет информацию о ваших товарах — например, названия, описания, цены и количество на складе — в Google Merchant Center. Эта информация затем заполняет ваши объявления Google Shopping и рекламные кампании. Это означает, что вам не нужно вручную обновлять каждую платформу, обеспечивая согласованность информации о ваших товарах везде, где вас находят — в Google Search, Ads и даже YouTube.

Кампании Performance Max используют имеющуюся у вас информацию о товарах из Merchant Center для автоматического создания объявлений — включая видео, баннеры и текст — на платформах Google. Затем Google использует тестирование в реальном времени для оптимизации ваших расходов на основе того, что приносит результаты, в то время как вы устанавливаете общие бюджеты и желаемую отдачу от ваших рекламных расходов. Хотя YouTube Shopping позволяет напрямую связывать товары в видео, Performance Max идет на шаг дальше, автоматически генерируя рекламные креативы для YouTube и других каналов Google, используя те же данные о товарах.

Этот инструмент теперь работает с кампаниями Performance Max для бизнесов, предоставляющих услуги – например, тех, кто предлагает записи на прием или бронирования – даже если они не продают продукты. Он может отслеживать ценные действия, такие как запросы на запись, телефонные звонки или отправку форм, что делает его полезным не только для предприятий, продающих физические товары.

Основные выводы

YouTube теперь выполняет две роли для продавцов WooCommerce:

  1. Место, где открывают товары:
    YouTube — вторая по величине поисковая система в мире и крупнейшая платформа для изучения товаров через видео. Она позволяет продавцам охватить аудиторию в 2,7 миллиарда покупателей.
  2. И место, где эти продукты можно приобрести немедленно:
    YouTube Shopping теперь является прямым каналом продаж для магазинов WooCommerce. Продавцы могут отмечать товары в видео и Shorts, чтобы они отображались в виде покупательских карточек во время просмотра.

Это приносит пользу продавцам, позволяя им создавать видеоролики о продуктах, которые стимулируют прямые продажи. С точки зрения поиска, видео уже помогают улучшить онлайн-видимость, а теперь они также могут приносить доход.

Смотрите также

2026-04-22 15:09

Реклама ChatGPT теперь предлагает CPC-ставки между $3 и $5: сообщает источник.

Согласно Digiday, первые тестировщики рекламной платформы ChatGPT видят ставки за клик между $3 и $5. Digiday подтвердил эту информацию через просмотренные ими скриншоты.

В настоящее время рекламодатели, участвующие в начальной тестовой программе, платят фиксированную сумму за каждую 1000 показов их рекламы. Теперь они начинают предлагать новый вариант ценообразования, при котором рекламодатели платят только тогда, когда кто-то фактически нажимает на рекламу. Согласно Digiday, этот новый вариант пока не доступен всем – он тестируется с рекламодателями, уже участвующими в программе. OpenAI пока не комментировала эту новость.

Цены снижаются с момента запуска.

Добавление CPC последовало за снижением цен на рекламу ChatGPT с момента запуска пилотного проекта 9 февраля 2026 года.

Согласно Digiday, рекламные расходы (CPMs) снизились с $60 на момент запуска платформы до всего $25 сейчас. Digiday также отметила, что требуемые минимальные рекламные расходы уменьшились с $250 000 до $50 000. Они также тихо запустили инструмент самообслуживания, который позволяет некоторым тестовым рекламодателям отслеживать, сколько людей видят и нажимают на их рекламу.

Что означает ценообразование CPC для покупателей

CPM и CPC — это модели ценообразования, которые привлекают разные типы рекламодателей. Компании, ориентированные на повышение узнаваемости бренда, обычно используют CPM, в то время как performance-маркетологи — которые генерируют большую часть онлайн-рекламных расходов — предпочитают платить только тогда, когда кто-то действительно нажимает на их рекламу.

Переход на модель оплаты за клик (CPC) позволяет новой группе рекламодателей, которые не участвовали в начальном этапе тестирования, начать использовать платформу. По словам Николь Грин, аналитика Gartner, это изменение также упрощает сравнение эффективности OpenAI с другими ведущими рекламными платформами.

Ценность кликов из ChatGPT зависит от того, как они соотносятся с вашими другими маркетинговыми каналами. Рекламное агентство Adthena, как сообщает Digiday, обнаружило, что стоимость за клик (CPC) на Meta в три-пять раз ниже, чем в Google Search. Это не потому, что реклама Meta ниже по качеству, а потому, что люди в социальных сетях обычно просматривают контент без чёткой цели, в то время как те, кто использует поисковые системы, обычно точно знают, что они ищут.

Ценовая модель ChatGPT вызывает аналогичную дискуссию, как и у рекламодателей при сравнении ценности кликов в социальных сетях и поисковых системах.

Почему это важно

С помощью ставок CPC реклама в ChatGPT теперь позволяет маркетологам планировать и сравнивать стоимость кампаний, как они делают это с Google и Meta. Плюс, поскольку вы можете потратить меньше на старт, больше компаний теперь могут рекламироваться на платформе – она больше не ограничена крупными компаниями, как это было изначально.

Брук Осмундсон из Search Engine Journal исследовала, стоит ли инвестировать в ChatGPT Ads для команд, занимающихся платной медиа, в недавней статье.

То, что началось как ограниченная тестовая программа, ориентированная на стоимость за тысячу показов (CPM), быстро превратилось в платформу самообслуживания для рекламы. Теперь она требует минимальных затрат в размере 50 000 долларов, предлагает более низкие CPM и начинает демонстрировать ценообразование за клик (CPC) некоторым рекламодателям. С каждым изменением платформа привлекает новый тип рекламодателей.

Взгляд в будущее

Командам, управляющим поисковой и социальной рекламой, следует протестировать, насколько хорошо клики из ChatGPT переводятся в значимые результаты и продажи. Поскольку текущие инструменты отслеживания ненадежны, важно найти альтернативные способы измерения эффективности, пока OpenAI не предоставит более качественную отчетность.

Как эксперт в области поиска и маркетинга, я внимательно слежу за тем, как OpenAI ищет своего первого руководителя отдела маркетинговой науки рекламы. Прямо сейчас, без этого специализированного руководства, рекламодатели по сути полагаются на доверие, когда речь идет об измерении влияния кликов на ChatGPT. Это своего рода ситуация ‘прыжка веры’, пока у них не появится кто-то, кто действительно сможет уточнить показатели и доказать ROI.

Смотрите также

2026-04-21 23:10