Поисковый журнал

Что обзор 2025 года от Google говорит нам о будущем PPC

от

Поскольку декабрь подходит к концу, Google опубликовала свой обзор 2025 года, подчеркивая все новые продукты, функции и улучшения, основанные на искусственном интеллекте.

Мы внесли улучшения повсюду, включая Поиск, YouTube, лидогенерацию, кампании Performance Max и Merchant Center.

Как цифровой маркетолог, я внимательно следил за последними обновлениями Google. Некоторые из них показались логичными следующими шагами, развивающими то, что они уже сделали. Но другие действительно подчеркнули, куда движется Google: будущее рекламы, которое более автоматизировано, в значительной степени полагается на визуальные материалы и управляется на основе анализа данных. Становится всё более понятно, как они видят работу всей системы.

Если вы профессионал в области PPC, который экспериментировал с ИИ, адаптировался к обновленной отчетности и изменил подход к созданию рекламы, то годовой обзор от Google предлагает ценные сведения о том, что действительно повлияло на платную рекламу в 2025 году и где еще необходимы улучшения.

Самые крупные релизы 2025 года

Давайте начнем с быстрого обзора ключевых обновлений, которыми Google поделился в конце года, прежде чем мы углубимся в то, что они значат и почему это важно.

  • Реклама в AI Overviews расширена для настольных компьютеров и новых глобальных рынков.
  • AI Mode открыл новый инвентарь для средней воронки, позволяющий проводить более глубокие разговорные запросы.
  • Запуск AI Max для Поиска, с новыми бета-функциями, которые будут выпущены в первом квартале 2026 года.
  • Smart Bidding Exploration позволял задавать гибкие цели ROAS.
  • Полное представление данных о размещении расширено по всей Сети Партнеров Поиска.
  • YouTube представил Shoppable CTV, новую спонсорскую программу Cultural Moments, новые спортивные линейки и центр партнерских отношений с авторами.
  • Demand Gen добавил каналы данных о продуктах, целевые ставки CPC, эксперименты на уровне кампании и канальные настройки.
  • PMax получил отчетность на уровне каналов, полные поисковые термины, метрики на уровне активов, списки отрицательных ключевых слов, таргетинг по устройствам и расширенные поисковые темы.
  • Рекламные кампании улучшили измерения для iOS, потоки Web-to-App, ставки ROAS и моделирование конверсий.
  • Merchant Center получил профили брендов, визуальные эффекты на базе искусственного интеллекта, инструменты лояльности и приоритетные исправления.
  • Менеджер данных и шлюз Google Tag упростили точность и консолидацию данных.
  • Asset Studio запущена внутри Google Ads с Nano Banana Pro, обеспечивающей создание изображений и видео.
  • Ads Advisor и Analytics Advisor предоставили направленную поддержку в создании и анализе кампаний.

Эти изменения демонстрируют постоянное стремление Google к балансу между автоматизированными функциями и возможностью для рекламодателей управлять своими кампаниями, хотя некоторые аспекты развиваются быстрее, чем другие.

Ниже приведены подробности некоторых ключевых обновлений, которые стоит изучить подробнее.

Как Google перепозиционировал поиск для новой эры

На протяжении 2025 года Google значительно изменил работу Поиска, сосредоточившись на помощи пользователям в открытии нового и понимании того, что они *имеют* в виду, когда осуществляют поиск. Эти изменения важны для рекламодателей, поскольку они влияют на то, где показывается реклама и на какой ранней стадии процесса покупок они могут принять участие.

Реклама в AI Overviews

Google запустила Рекламу внутри своей функции AI Overviews на настольных компьютерах и по всему миру. Эта реклама появляется непосредственно внутри сгенерированных ИИ сводок, позволяя рекламодателям охватить людей еще до того, как они перейдут по типичному результату поиска. Хотя Google объявила об этой функции ранее в этом году, люди начали делиться примерами ее работы к концу 2025 года.

Режим ИИ

Режим ИИ, который в настоящее время тестируется, предоставляет подробные ответы на сложные вопросы. Google теперь позволяет релевантной рекламе отображаться внутри и под этими ответами. Это создает новую рекламную возможность – особенно для предприятий, пытающихся помочь клиентам с принятием сложных решений – в пространстве, где реклама ранее была недоступна.

AI Max для Поиска

AI Max продолжает совершенствоваться и является одной из самых быстрорастущих функций Google в Поиске. Теперь он предлагает рекламодателям больше контроля над контентом, созданным ИИ, благодаря таким опциям, как тестирование, творческое направление и корректировка текста. Хотя AI Max упрощает настройку, все еще важно, чтобы люди контролировали процесс, чтобы обеспечить релевантность и экономическую эффективность рекламы.

Исследование интеллектуальных ставок

Google обнаружил, что рекламодатели, использующие гибкие цели Return on Ad Spend (ROAS), увидели увеличение разнообразия поисковых запросов, приводящих к конверсиям, на 18%, и общее увеличение самих конверсий на 19%. Для предприятий, стремящихся расширить свою аудиторию без значительного увеличения затрат, это может быть очень полезной стратегией в 2026 году.

YouTube и Demand Gen продолжили свой рост.

YouTube запустил некоторые из самых значительных улучшений от Google в этом году. С помощью Shoppable CTV зрители теперь могут просматривать и покупать продукты прямо на своих телевизорах или продолжать взаимодействие на своих телефонах.

Спонсорство культурных моментов предлагает брендам комплексное решение для привлечения внимания во время крупных событий. Google значительно инвестирует в прямой спорт – включая студенческие и женские лиги – и пространства, где общаются фанаты, считая эти области ключевыми для роста.

Мы также увидели значительный рост генерации спроса. Google сообщила об увеличении конверсий на 26% на каждый потраченный доллар благодаря более чем 60 улучшениям, работающим на основе искусственного интеллекта.

Как человек, работающий с этими платформами уже некоторое время, я начинаю видеть, как Demand Gen действительно раскрывает свой потенциал. Он перерос ощущение просто тестовой версии Discovery Ads. Благодаря таким функциям, как товарные фиды, возможность тонкой настройки вашей канальной стратегии и бесшовная интеграция с Custom Experiments, он становится надежным, зрелым рекламным форматом, вокруг которого я могу уверенно строить кампании.

Performance Max стал более прозрачным и более управляемым.

Performance Max недавно получил важные новые инструменты отчетности и контроля, которые значительно изменили то, как рекламодатели используют платформу.

Как PPC-специалист, я вижу, насколько больше контроля у нас сейчас есть. Мы можем действительно углубиться в *то*, откуда поступают наши результаты, благодаря подробным отчётам по каналам, видя точные поисковые запросы, которые используют люди, и понимая, как работает каждый рекламный актив. Кроме того, мы можем чётко отслеживать, как мы привлекаем клиентов, и сегментировать нашу аудиторию для лучшего таргетинга. Это огромное улучшение, потому что мы больше не просто реагируем на данные – мы можем активно формировать эффективность, используя такие вещи, как негативные ключевые слова, таргетинг по устройствам, демографические настройки и более широкие поисковые темы, чтобы намеренно улучшить или расширить наш охват.

В этом году многие команды обнаружили, что Performance Max – это не простое, автоматизированное решение. Вместо этого, он оказался надежной кампанийной системой, требующей тщательного управления и стратегии, а не просто оставления его работать самостоятельно.

Креативность стала центральным направлением.

Google действительно сосредоточился на улучшении творческого качества и оптимизации рабочих процессов в этом году. Выпуская такие инструменты, как Asset Studio и Nano Banana Pro, они демонстрируют, что творческая работа – это не просто дополнение к производительности – это теперь центральная и неотъемлемая ее часть.

Asset Studio

Google Ads теперь имеет встроенное рабочее пространство для создания, редактирования и проверки рекламы в одном месте. Кроме того, Nano Banana Pro теперь совместим с…

  • Редактирование естественного языка
  • Сезонные колебания
  • Фотореалистичные сцены с продуктами
  • Многокомпонентные составы
  • Массовая генерация изображений
  • Материалы для совместного просмотра командой.

Это решает большую проблему для небольших команд, которым трудно создавать достаточно разнообразные изображения и видео для Performance Max, Demand Gen и рекламы YouTube от Google. Хотя качество сгенерированных ИИ визуальных материалов по-прежнему может зависеть от таких факторов, как стиль вашего бренда, используемые текстуры и освещение, Google дает понять, что ИИ теперь является ключевой частью настройки успешных рекламных кампаний.

Предпросмотр рекламы и поддержка рабочего процесса.

Google запустила Ads Advisor, AI-помощника, который упрощает создание и исправление рекламных кампаний. Этот инструмент разработан, чтобы облегчить работу командам, которые управляют многими аккаунтами или проводят много тестов, снижая их нагрузку.

Почему обновления измерений iOS важнее, чем кажется на первый взгляд

Годовой отчёт Google за 2025 год включал обновление, которое большинство маркетологов, вероятно, пропустили, но рекламодатели приложений признали значительным улучшением.

Как цифровой маркетолог, я рад последнему обновлению от Google! Они расширили свои возможности по отслеживанию пути пользователей от клика по веб-рекламе до фактической загрузки и *использования* моего приложения на iOS. Это означает, что теперь я могу видеть, когда веб-кампания приводит не только к установке, но и к ценным действиям *внутри* приложения – что дает мне гораздо более четкую картину того, что работает, и улучшает мою ROI.

Это может показаться незначительным обновлением, но на самом деле оно устраняет серьезную проблему с рекламой в приложениях для iOS, которая возникла после изменений в политике конфиденциальности Apple в 2021 году.

Это обновление не окажет существенного влияния на рекламодателей, проводящих типичные кампании по генерации лидов или для онлайн-магазинов. Однако маркетологам приложений это будет очень полезно, поскольку оно предоставляет полное представление об опыте пользователя, который ранее был раздроблен, ненадежен или полностью скрыт.

Вот почему это так важно:

  1. Это возвращает видимость, которую рекламодатели приложений потеряли много лет назад. После внедрения Apple App Tracking Transparency многие рекламодатели потеряли возможность видеть, как веб-кампании влияли на установки приложений. Это означало, что платные Search, Shopping и даже PMax часто недооценивали рост приложений, потому что установки и действия в приложении не атрибутировались должным образом. Новая iOS Web-to-App-измерительная система Google начинает восстанавливать этот путь, что помогает кампаниям для приложений получать заслуженное признание, которое ранее было невозможно.
  2. Это позволяет рекламодателям оптимизировать кампании для более ценных действий, а не только для установок. До этого обновления разрыв между веб-трафиком и конверсиями приложений часто подталкивал рекламодателей к поверхностным целям оптимизации. Теперь Google может связать качество внутриигровых действий с вышестоящими кампаниями. Для специалистов по маркетингу приложений это означает более умные ставки. Для финансовых команд это означает более точное прогнозирование.
  3. Это делает кросс-поверхностную стратегию снова практичной. Многие бренды приложений рекламируются в Поиске, YouTube, Shopping и PMax, но им приходилось рассматривать эти точки соприкосновения отдельно. Это обновление вновь открывает дверь к унифицированному подходу, где креатив, стратегии назначения ставок и бюджеты могут соответствовать фактическому поведению пользователей, а не быть фрагментированными ограничениями платформы.

Команды, разрабатывающие приложения, долгое время боролись с неполными данными. Они понимают, что трафик с веб-сайта часто приводит к загрузке их приложений, и знают, что многие из их лучших пользователей сначала посещают мобильный веб-сайт. Но без чётких аналитических данных им приходилось обходиться грубыми оценками, объединёнными отчётами или дорогостоящими решениями от мобильных измерительных платформ.

Хотя это обновление и не решает все проблемы с отслеживанием результатов на iOS, оно даёт маркетологам приложений возможность наконец увидеть, какую ценность они получают от пользователей, которые конвертируются в сети. Это то, о чём они просили с момента появления App Tracking Transparency (ATT) от Apple.

Это устанавливает тщательную и точную систему отслеживания результатов, что крайне важно для Google, чтобы обеспечить расходы рекламодателей на Кампании приложений – включая кампании в Поиске, YouTube, Demand Gen и Performance Max – в будущем, в 2026 году.

Где есть место для улучшения.

Годовой обзор должен праздновать наши достижения, но также открыто рассматривать любые текущие проблемы, с которыми сталкиваются рекламодатели. Я стремлюсь предоставить честную обратную связь, сосредотачиваясь на улучшении, а не просто на указании на проблемы.

AI Overviews нуждаются в более чёткой последовательности.

Рекламодатели все еще не уверены, когда появятся AI Overviews от Google и как часто их реклама будет включена. Прежде чем эти обзоры станут ключевым рекламным пространством, Google необходимо сделать их более надежными и предоставить более четкие правила для отображения рекламы.

Креативный контроль в AI Max не является полностью предсказуемым.

Google предлагает больше способов настройки рекламы, но рекламодатели все еще иногда удивляются тому, как ИИ изменяет или упрощает их креативный контент. Было бы полезно, если бы рекламные команды понимали *почему* ИИ делает этот выбор, чтобы они могли лучше предвидеть результаты.

Вывод Asset Studio различается в зависимости от категории.

Хотя новейшие инструменты быстры и адаптивны, они иногда создают изображения, которые не соответствуют друг другу или выглядят слишком искусственными, в зависимости от продукта. Ожидается, что ситуация улучшится, но компаниям с очень строгими рекомендациями по брендингу, возможно, придется комбинировать эти инструменты с традиционными методами на данный момент.

Унификация измерений по-прежнему является сложной задачей.

Хотя Meridian демонстрирует потенциал, рекламодатели надеются на более простой способ сравнения его результатов с результатами, полученными на платформах, таких как Meta, Amazon, и традиционными инструментами маркетингового микс-моделирования (MMM). Индустрии действительно нужна последовательная оценка, а не отдельные способы расчета результатов.

Несмотря на эти недостатки, они не умаляют важности изменений, вносимых Google, но подчеркивают, что ИИ в рекламе все еще находится на ранней стадии и требует как тестирования, так и здоровой доли критического мышления.

Подведение итогов года

Обзор Google 2025 года показывает платформу, которая быстро меняется, но также становится более стабильной. Рекламодатели перестали беспокоиться об автоматизации и теперь сосредоточены на том, как лучше всего направлять эти автоматизированные системы, используя более качественные данные, более интеллектуальное тестирование и более продуманное создание рекламы.

Как SEO-эксперт, я вижу 2025 год как год, когда мы получили *возможность* видеть, что происходит с нашими кампаниями, и взять под контроль ситуацию. Но 2026 год – это то, где становится действительно интересно – речь идет об *использовании* этих инструментов эффективно и последовательно. Чтобы победить в постоянно меняющемся рекламном ландшафте Google, нам нужно удвоить усилия по тестированию новых идей, поиску способов выделиться креативно и, самое главное, принимать решения на основе данных. Те из нас, кто это сделает, будут процветать.

Какой самый главный вывод вы сделали из обновлений Google в этом году?

Смотрите также

2025-12-08 20:42

Google тестирует аналитику социальных каналов в Search Console

от

Google тестирует новую функцию в Search Console, которая показывает владельцам веб-сайтов, насколько хорошо их публикации в социальных сетях отображаются в результатах поиска Google.

Это обновление Search Console Insights теперь показывает, как ваш веб-сайт работает в Google Search, а также данные из ваших подключенных профилей в социальных сетях. Вы можете увидеть всю эту информацию в одном отчете, что дает вам полное представление о вашем присутствии в сети.

Что нового

Эта функция добавляет несколько метрик для каждого подключенного социального канала.

Общий охват отражает, сколько людей находят ваши профили в социальных сетях через поисковые запросы Google и переходы по ссылкам. Эффективность контента выделяет ваши самые популярные страницы в социальных сетях и показывает, какие из них набирают или теряют популярность.

Область поисковых запросов показывает вам слова, которые люди вводят для поиска ваших страниц в социальных сетях, и что сейчас популярно. Раздел местоположения аудитории сообщает вам, из каких стран поступают эти клики.

Google тестирует эту новую функцию с небольшой группой веб-сайтов. В настоящее время эти сведения видны только для сайтов и каналов, которые Search Console от Google уже распознала и подключила.

Если вы являетесь частью тестовой группы, вы увидите сообщение в Search Console Insights с просьбой подключить ваши аккаунты в социальных сетях.

Почему это важно

Раньше вам приходилось проверять эффективность веб-сайта и социальных сетей в разных местах. Теперь это обновление объединяет всё в одном представлении, так что вам не нужно переключаться между инструментами.

Эта функция показывает, какой социальный контент помогает людям находить вас в Google и как ваша аудитория открывает для себя ваши профили в социальных сетях. Объединяя популярные поисковые запросы и ваш контент в одном месте, становится проще увидеть, что работает во всех ваших онлайн-каналах.

Заглядывая в будущее

Google собирает мнения пользователей с помощью простых кнопок «большой палец вверх»/«большой палец вниз» и формы обратной связи. Поскольку это новая функция, она может быть обновлена или улучшена в зависимости от того, что думают пользователи.

В настоящее время вы не можете самостоятельно подключать учётные записи социальных сетей. Система использует только профили, которые Google уже нашёл и связал с вашим веб-сайтом. Если вы не видите эту опцию в Search Console Insights, ваш сайт не включён в этот первый раунд тестирования.

Смотрите также

2025-12-08 19:09

LLM Платежи Издателям: Новая Экономика Поиска

от

На протяжении двадцати лет поисковые системы и издатели поддерживали взаимовыгодные отношения. Издатели разрешали поисковым системам сканировать свои веб-сайты, а в ответ поисковые системы направляли посетителей на эти сайты. Этот трафик помогал издателям зарабатывать деньги на рекламе и подписках, что затем финансировало создание нового контента.

Функции искусственного интеллекта меняют это, и сделка начинает срываться.

То, как компании оплачивают контент, меняется. Некоторые новые подходы делят доход в зависимости от того, как часто используется контент, в то время как другие включают большие, фиксированные лицензионные сборы. Были даже юридические споры по поводу условий оплаты. Однако эти соглашения сильно различаются, и до сих пор неясно, сможет ли какой-либо единый метод надежно поддерживать контент, на который полагается искусственный интеллект.

Эта статья исследует меняющиеся способы, которыми издатели взимают плату за контент, как они адаптируются и что экспертам по SEO необходимо учитывать, поскольку индустрия стремится к долгосрочной финансовой стабильности.

Как изменился трафиковый обмен.

Когда Google показывает обобщения на основе ИИ в результатах поиска, трафик веб-сайтов заметно снижается. Всего 8% пользователей переходят по ссылке со страницы результатов поиска, когда эти обобщения присутствуют, по сравнению с 15%, когда их нет – почти на 47% меньше. Очень мало пользователей – всего 1% – на самом деле перешли по ссылкам *внутри* самого резюме ИИ.

В период с 2024 по 2025 год количество поисковых запросов, для которых не требовалось переходить на веб-сайт – известные как zero-click searches – выросло с 56% до 69%. В то же время, количество посетителей веб-сайтов США из органических результатов поиска упало с 2,3 миллиарда до менее чем 1,7 миллиарда.

Недавний опрос, проведенный Digital Content Next среди ведущих издателей, показал, что трафик веб-сайтов снизился по сравнению с прошлым годом. На нескольких сайтах наблюдалось значительное падение, причём в худшие периоды некоторые из них столкнулись с двузначными процентными снижениями.

Разница между тем, как часто обходится веб-сайт, и тем, как часто он отправляет трафик обратно, значительна. Данные Cloudflare показывают, что Google обычно обходит 10 страниц на каждую 1 страницу трафика, которую он отправляет. Однако соотношение для OpenAI намного выше, оценивается от 1200 до 1700 обходов страниц на 1 страницу трафика.

Когда меньше людей посещают веб-сайт, это приводит к меньшему количеству возможностей для показа рекламы, конвертации посетителей в подписчиков и заработка на партнерских ссылках.

Формирование моделей оплаты.

Появляются три модели оплаты.

1. Разделение доходов на основе использования

В 2025 году Perplexity представила Comet Plus, программу, в рамках которой издатели разделяют доходы от подписки. Perplexity покрывает свои вычислительные расходы за счет части этих доходов, но конкретное распределение доходов не было обнародовано.

Издатели зарабатывают деньги с Comet несколькими способами: когда их статьи появляются в результатах поиска в браузере Comet, когда пользователи Comet посещают их веб-сайты и когда функции искусственного интеллекта Comet используют их контент. К крупным изданиям, участвующим в этом, относятся TIME, Fortune, the Los Angeles Times, Adweek и Blavity.

Как SEO-эксперт, я очень заинтересован в том, чем занимается ProRata. Они используют свою технологию Gist.ai – которая работает на базе News/Media Alliance – для справедливого распределения доходов с издателями. По сути, она отслеживает, какой вклад вносит каждая новостная статья в ответ, а затем распределяет доход поровну (50/50) между поставщиком AI и издателем. Это умный способ обеспечить надлежащую компенсацию создателям контента, когда их работа используется для питания AI-ответов.

Как цифровой маркетолог, я вижу много новых AI-моделей, которые взимают плату в зависимости от того, как много вы их используете. Хотя это и интересно, потенциальный доход от этих моделей все еще довольно мал по сравнению с тем, что мы видим в традиционной поисковой рекламе. Ключ к росту для этих AI-компаний — понять, как превратить бесплатных пользователей в платных подписчиков — именно там и заключается реальная масштабируемость.

2. Сделки с фиксированной лицензионной платой

OpenAI заключает партнерские соглашения с несколькими издателями. News Corp заключила крупную сделку на сумму, по сообщениям, в сотни миллионов долларов, а Dotdash Meredith согласилась на соглашение на сумму 16 миллионов долларов. Среди других организаций, которые достигли соглашений с OpenAI, — Financial Times, The Atlantic, Vox Media и Associated Press.

Эти соглашения предоставляют издателям три ключевых преимущества: доступ к данным для обучения моделей ИИ, возможность отображать свой контент в ChatGPT с надлежащим указанием авторства и шанс использовать технологии OpenAI для улучшения своей работы.

AI-компаниям требуется сочетание старой и новой информации. Однако эта ситуация дает издателям с большими существующими коллекциями больше возможностей для торга, в то время как небольшие издатели оказываются в невыгодном положении.

Недавно Microsoft заключила сделку стоимостью около 10 миллионов долларов с Taylor & Francis, частью Informa, для доступа к академическим исследованиям. Между тем, Google начала переговоры в июле примерно с 20 новостными организациями о лицензировании их контента, хотя подробности этих соглашений не были опубликованы.

3. Юридические соглашения как прецедент

Anthropic достигла соглашения на 1,5 миллиарда долларов с авторами после июньского решения суда (Bartz v. Anthropic) судьи Уильяма Алсапа. Судья постановил, что использование законно приобретенных книг для обучения моделей AI допустимо, но загрузка материалов, защищенных авторским правом, с нелегальных веб-сайтов является нарушением закона об авторском праве.

Это поселение демонстрирует, что компании, занимающиеся ИИ, способны предоставлять компенсацию, даже заявляя, что они не должны быть юридически обязаны это делать, и оно устанавливает прецедент для будущих обсуждений, хотя точные детали не были обнародованы.

Как издатели реагируют

Издатели разделились на разные лагеря.

Издатели, принимающие сделки

Роджер Линч из Condé Nast объяснил, что их работа с OpenAI помогает компенсировать потери доходов из-за изменений в работе поисковых систем. Тем временем, Нил Вогель из Dotdash Meredith заявил, что компании, занимающиеся AI, должны компенсировать издателям использование их контента, поскольку они объявили о новой лицензионной сделке.

Издатели заключают партнерские соглашения с компаниями, занимающимися искусственным интеллектом, поскольку это открывает новые способы заработка, защищает их от проблем с авторскими правами, позволяет им участвовать в разработке искусственного интеллекта и признает, что поиск на основе искусственного интеллекта становится обычным явлением. Многие рассматривают эти ранние сотрудничества как способ получить преимущество в будущем.

Издатели, инициирующие судебные разбирательства

В 2023 году The New York Times подала в суд на OpenAI и Microsoft, утверждая, что компании значительно извлекли выгоду из использования её материалов, защищенных авторским правом, без разрешения.

Forbes отклонил бизнес-предложение от Perplexity, заявив, что компания не должным образом оценила ценность их репортажей и бренда. К октябрю 2024 года несколько медиакомпаний подали иски: News Corp против Perplexity и восемь ежедневных газет против OpenAI и Microsoft.

Издатели отказываются от сделок, потому что предложенные выплаты слишком малы, и они обеспокоены тем, что согласие на невыгодные условия создаст плохой прецедент для будущих переговоров. Они также рассматривают резюме, сгенерированные ИИ, как прямую конкуренцию их контенту.

Позиции торговых организаций

Даниэль Коффи, генеральный директор News/Media Alliance, резко раскритиковала использование ИИ компанией Google, назвав его вредным и неустойчивым. Она утверждает, что системы ИИ полагаются на высококачественный контент для обучения, и без него они не могут функционировать эффективно.

Джейсон Кинт из Digital Content Next отметил, что, несмотря на то, что Google предоставляет значительный ежемесячный доход от рекламы, подавляющее большинство – 78% – цифрового дохода для его членов все еще поступает от рекламы. Он также объяснил, что любое снижение поискового трафика негативно влияет на финансирование, доступное для расследовательской журналистики.

Обе группы настаивают на том, что системы искусственного интеллекта должны быть открытыми в отношении принципов своей работы, чётко указывать источник контента, признавать вклад издателей, соблюдать правила честной конкуренции и точно представлять оригинальные творения.

Разделение на горизонте: Лицензируемый Веб против Открытого Веба

Различия в моделях оплаты создают два уровня веб-контента с разной экономикой.

«Лиценсируемый веб» относится к высококачественному контенту, к которому осуществляется доступ посредством специальных соглашений и технологических интерфейсов (API). Издатели, владеющие большими коллекциями информации, обладающие специальными знаниями или уникальными данными, сейчас заключают сделки напрямую с компаниями, разрабатывающими большие языковые модели (LLM). Этот контент используется как для обучения этих ИИ-систем, так и для предоставления информации в режиме реального времени, при этом издатели получают признание и оплату за его использование.

Как digital-маркетолог, я часто думаю о ‘Открытом Вебе’ – это, по сути, весь контент в сети, который является общедоступным и не имеет конкретных лицензионных соглашений. Представьте себе пользовательские блоги, маркетинговые страницы, подробные сведения о продуктах и веб-сайты, у которых не так много переговорной силы. Google и другие поисковые системы *могут* все еще находить и использовать этот контент, но обычно мы получаем лишь небольшое количество трафика в результате – это не прямой источник дохода для создателя контента.

Эта ситуация может создать конфликтующие цели. Издатели, которые сосредотачиваются на оригинальном и ценном контенте, могут извлечь из этого прибыль посредством лицензирования. Однако те, кто производит более распространенную или легко дублируемую информацию, могут столкнуться с трудностями, поскольку становится сложно установить надежные источники дохода.

Если вы профессионал в этой области, уделите приоритетное внимание созданию собственных исследований, сбору уникальных данных, становлению специалистом и выполнению оригинальных работ. Это не только улучшает то, как люди находят вас через поисковые системы, но и создает потенциальные возможности для лицензирования ваших работ компаниям, занимающимся AI.

Как модели оплаты меняют SEO и контент-стратегию

Переход от трафика к лицензированию заставляет вносить изменения во всю SEO-индустрию.

Проблема цитирования против кликов

На протяжении многих лет SEO было сосредоточено на получении высоких позиций в результатах поиска для привлечения кликов. Однако, с развитием ИИ и больших языковых моделей, контент теперь появляется непосредственно в ответах на базе ИИ, с указанием источника, но часто без перехода пользователя на исходный веб-сайт. Лили Рей утверждает, что это означает, что SEO развивается, выходя за рамки простого ранжирования и привлечения трафика.

Маркетологи сейчас смотрят дальше базовых показателей, таких как клики и просмотры. Они также измеряют, насколько вовлечены люди, как часто вовлечение приводит к продажам, сколько людей конкретно ищут их бренд и как часто люди посещают их веб-сайт напрямую. Некоторые даже отслеживают, как часто их бренд упоминается в ответах от AI-инструментов, таких как ChatGPT и Perplexity, что помогает им понять осведомленность о бренде, даже когда эти упоминания не приводят к немедленному трафику или продажам.

Доступ к ботам становится бизнес-решением.

Издатели сейчас сталкиваются с новыми решениями о том, как управлять доступом ИИ к их контенту, используя файл с именем robots.txt. Всего два года назад это не было проблемой. Им приходится балансировать между предоставлением ИИ доступа к их контенту и риском потери трафика веб-сайта, а также потенциальной выгодой от лицензионных соглашений.

Как цифровой маркетолог, я вижу, что всё больше и больше контент-издателей добровольно разрешают ботам обходить их сайты. Честно говоря, они часто ставят приоритетом то, чтобы их контент был представлен в результатах поиска на базе искусственного интеллекта, а не беспокоятся о том, что конкуренты будут собирать ту же информацию. Особенно для новостных изданий, самая большая проблема – распространение информации *быстро* и охват огромной аудитории – скорость и широкое освещение являются ключевыми, даже если это означает, что другие будут сообщать об одних и тех же новостях.

Некоторые издатели намеренно ограничивают доступ к своим лучшим исследованиям и экспертным мнениям, полагая, что создание дефицита контента повышает их способность вести переговоры на выгодных условиях. Они часто блокируют AI-программы от доступа к контенту, защищенному платной стеной, чтобы защитить свои подписные услуги и сохранить контроль над своими премиальными материалами.

ProRata и TollBit предоставляют компромисс для издателей: они позволяют издателям видеть, как ИИ использует их контент, и получать за это компенсацию. Однако компании, занимающиеся ИИ, ещё не начали активно использовать эти системы.

Системы измерений под давлением

Снижение трафика веб-сайта может привести к обсуждениям с теми, кто ожидает восстановления, и для сайтов, зависящих от доходов от рекламы, эти обсуждения могут быть сложными.

Люди последовательно ищут напрямую известные бренды, поэтому крайне важно создавать прочную репутацию бренда – а не только сосредотачиваться на том, чтобы занимать высокие позиции в результатах поиска.

Вопросы по инвестициям в контент

Издателям сложно понять, какой контент создавать, когда оплата за его использование не гарантирована. Те, у кого есть соглашения с компаниями, занимающимися искусственным интеллектом, могут отдавать приоритет контенту, который нужен этим компаниям, в то время как издателям без таких сделок необходимо учитывать другие факторы.

То, как публикуется контент – будь то на платформах по подписке или в открытом интернете – влияет на инвестиционные решения. Создание оригинальных исследований, сбор уникальных данных или предоставление специализированных знаний часто требует больше ресурсов, чем просто распространение общедоступной информации.

Небольшие издательские компании часто испытывают трудности в переговорах о выгодных лицензионных соглашениях. Также сложно создавать отличный контент, когда приходится конкурировать с AI-рефератами, которые не привлекают читателей, что вызывает опасения по поводу их долгосрочной жизнеспособности.

Содержание Устойчивое развитие Проблемы

Падение доходов заставляет новостные организации увольнять сотрудников, что ограничивает их способность проводить глубокие расследования и создавать оригинальный новостной контент.

Более 12 000 членов Общества авторов написали письма, в которых заявили, что не хотят, чтобы их произведения использовались для обучения ИИ. Это говорит о том, что писатели и другие творческие профессионалы рассматривают возможность изъятия своих работ из публикации, если они не будут справедливо вознаграждены за их использование в разработке ИИ.

Всё чаще новости и информация размещаются за платной подпиской, что помогает новостным организациям зарабатывать деньги, но ограничивает доступ общественности. News/Media Alliance утверждает, что если издатели не будут справедливо вознаграждены за свой контент, развитие ИИ может серьёзно навредить будущему журналистики и инвестициям в сбор новостей.

Компании, занимающиеся искусственным интеллектом, нуждаются в том, чтобы издатели предоставляли качественные данные для обучения их систем. Однако, если эти AI-системы не возвращают трафик на сайты издателей, издателям может стать сложно позволить себе создавать контент.

Современные платежные системы часто приносят пользу крупным издателям, но издатели среднего и малого размера сталкиваются с более серьезными финансовыми трудностями.

Что, вероятно, будет дальше

То, как большие языковые модели в настоящее время платят издателям, не идет ни в какое сравнение с тем, что издатели раньше зарабатывали от поисковых систем, и не учитывает ценность, которую компании, занимающиеся искусственным интеллектом, получают от использования их контента.

Издатели разделяются на две группы: одни пытаются заключить соглашения, в то время как другие считают, что судебные иски в конечном итоге приведут к более благоприятным результатам, чем попытки самостоятельно договориться.

Отраслевые группы просят правительство вмешаться с новыми правилами, но компании, занимающиеся ИИ, считают, что их текущие методы эффективны. OpenAI подчеркивает растущее число своих сотрудничеств, заявляя, что эти партнерства обеспечивают разумную компенсацию. Perplexity защищает свою систему распределения доходов, утверждая, что она способствует положительным результатам для всех участников. Google не сообщил о каких-либо изменениях в существующих соглашениях об использовании данных.

Будущее будет зависеть от того, как разрешатся судебные иски, какое решение примут регуляторы и сможет ли конкуренция подтолкнуть компании, разрабатывающие ИИ, к предложению лучших пользовательских соглашений.

Издатели имеют несколько вариантов развития в будущем, но сейчас они быстро принимают решения о борьбе с ботами, планировании контента и поиске новых источников дохода – и всё это, не зная, какие стратегии окажутся наиболее эффективными в долгосрочной перспективе.

Смотрите также

2025-12-08 17:13

13 настроек Google Ads, которые следует проверить при запуске международных PPC-кампаний

от

Расширение вашей рекламы Google Ads на новую страну кажется простым на первый взгляд, но вы быстро понимаете, что существует множество детальных настроек, которые необходимо отрегулировать, прежде чем ваши кампании смогут эффективно работать.

Вы часто понимаете, насколько ваш онлайн-аккаунт адаптирован к образу жизни людей в вашей стране, используемым ими технологиям и тому, к чему они привыкли, в этот момент.

Простое копирование текущих настроек рекламы в новую кампанию может привести к неожиданным расходам. Такие вещи, как неправильные настройки валюты, неверные настройки таргетинга по местоположению, автоматическое обучение ставок на основе неправильных данных или даже язык по умолчанию, могут незаметно ухудшить ваши результаты, прежде чем вы заметите что-то неладное.

Как эксперт по PPC, я понял, что успешные международные кампании заключаются не просто в переводе ваших существующих объявлений. Речь идет об истинном понимании *того, как* люди на каждом новом рынке ищут, совершают покупки и реагируют на рекламу. Прежде чем запускать что-либо, я всегда нахожу время, чтобы настроить таргетинг, стратегии назначения ставок и отслеживание в соответствии с онлайн-ландшафтом конкретной страны. Спешка без этого — прямой путь к бесполезным затратам на рекламу.

Тщательное планирование сейчас значительно упростит достижение успеха на новых рынках в будущем.

Как SEO-эксперт, я всегда говорю своим клиентам, что перед запуском или улучшением любой международной кампании Google Ads, есть ключевые настройки, на которых вам *нужно* сосредоточиться. Правильная настройка этих параметров с самого начала может избавить от множества проблем и повысить ваши результаты. Давайте углубимся в то, что это за настройки.

1. Геотаргетинг: Достигаете ли вы нужной аудитории?

Это может показаться очевидным, но многие рекламодатели забывают должным образом настроить параметры местоположения.

Google Ads автоматически показывает вашу рекламу людям, проявившим некоторый интерес к вашему целевому местоположению, что может включать пользователей из стран, до которых вы не пытаетесь дотянуться.

Если вы хотите показывать свою рекламу только людям, физически находящимся в вашей целевой области, убедитесь, что ваши настройки таргетинга по местоположению установлены на «Присутствие: Люди, находящиеся или регулярно посещающие ваши целевые местоположения». Это предотвратит использование вашего рекламного бюджета на клики от людей, которые на самом деле не находятся в области, до которой вы пытаетесь дотянуться.

2. Планирование рекламы: Соответствует ли оно местным часовым поясам?

Даже если ваше расписание рекламы отлично работает локально, помните, что разные часовые пояса могут существенно повлиять на её эффективность при рекламе в других странах.

Пиковое время конверсии в Нью-Йорке может быть серединой ночи в Париже.

Убедитесь, что ваши объявления запланированы на время, когда люди в вашем целевом регионе бодрствуют и, скорее всего, увидят их – обычно в рабочее время или когда они наиболее активны в сети. Отрегулируйте расписание в соответствии с их местным часовым поясом.

Хорошей стратегией является запуск ваших международных PPC-кампаний в отдельном рекламном аккаунте, который можно привязать к аккаунту менеджера (MCC).

Как вебмастер, я всегда рекомендую устанавливать ваш часовой пояс на уровне учётной записи. Это экономит массу головной боли – вам не придется беспокоиться о сложных преобразованиях часовых поясов, если всем управляется в пределах одной рекламной учетной записи. Это просто облегчает жизнь при анализе данных и планировании кампаний.

Поверь мне, отдельный рекламный аккаунт значительно сэкономит тебе время в долгосрочной перспективе!

3. Валюта и отслеживание конверсий: Имеют ли ваши цифры смысл?

Легко воодушевиться, когда ваши рекламные расходы кажутся прибыльными, но простая ошибка в расчётах валюты – например, расчёт доходов в долларах, а расходов в фунтах стерлингов – может быстро выявить болезненную ошибку.

Убедитесь, что валюта, используемая для выставления счетов Google Ads, совпадает с валютой, отображаемой в ваших отчетах. Также проверьте, что значения ваших конверсий указаны в правильной валюте, чтобы вы получали точные данные о производительности.

Эта ситуация подчеркивает, почему лучше создавать отдельные аккаунты Google Ads для международных рекламных кампаний, вместо управления всем из одного аккаунта.

4. Настройки языка: Достигают ли ваши объявления нужных носителей языка?

Нацеливание по языку в Google не изменяет язык ваших объявлений. Вместо этого оно просто показывает ваши объявления людям, которые установили определенный язык в своем браузере.

Если вы хотите охватить клиентов в Испании, использование только английских ключевых слов ограничит вашу аудиторию. Вы упустите большое количество потенциальных покупателей, которые ищут на испанском языке.

Чтобы эффективно охватить людей, создавайте отдельные рекламные кампании для каждого языка, на котором говорят в вашем целевом регионе. Убедитесь, что ваши объявления и ключевые слова переведены и адаптированы к тому, как люди на самом деле ищут на каждом языке.

5. Типы соответствия ключевых слов: Хорошо ли они работают на разных рынках?

То, как люди ищут информацию онлайн, отличается в зависимости от страны. Ключевое слово, которое хорошо работает в США, может привести к несвязанным результатам в Германии. Кроме того, просто прямой перевод ключевых слов может полностью изменить их предполагаемое значение.

Прежде чем выбирать типы соответствия ключевых слов, поймите, как люди ищут локально. Используйте точное и фразовое соответствие осторожно, чтобы управлять своим бюджетом при выходе на новые территории, и регулярно просматривайте отчеты по поисковым запросам, чтобы узнать, что люди на самом деле ищут.

Начните с составления сильного списка отрицательных ключевых слов, чтобы предотвратить показ ваших объявлений по нерелевантным запросам.

6. Стратегии ставок: Соответствуют ли они рыночным условиям?

То, что работает для ставок в онлайн-рекламе в одной стране, не всегда работает в другой. Это связано с различиями в уровне конкуренции, стоимости каждого клика и частоте, с которой эти клики превращаются в продажи.

Предположим, вы запускаете рекламу в Соединенных Штатах и используете стратегию назначения ставок Target CPA. Если вы установили целевую стоимость привлечения клиента в $50, это означает…

Не применяйте одну и ту же цель стоимости привлечения клиента (CPA) к вашим международным рекламным кампаниям, не поняв сначала, как люди покупают в этих конкретных странах.

Поскольку в этих областях может быть меньше конкурентов, хорошей идеей будет начать с более низкой цели стоимости привлечения (CPA), чтобы избежать чрезмерных расходов.

Начните с использования ручной ставки или стратегии «Maximize Clicks», чтобы понять, как реагирует рынок. Затем, когда вы приобретете хорошее понимание, вы можете рассмотреть возможность переключения на автоматическую ставку.

При использовании Smart Bidding, дайте системе время на обучение и улучшение, основываясь на её результатах в каждом конкретном регионе. Понимание нюансов ваших международных рынков имеет решающее значение для успешного запуска Smart Bidding.

7. Оптимизация товарного потока: Локализован ли ваш торговый поток?

Для кампаний Google Shopping простого добавления товарного потока в новую страну недостаточно.

Названия продуктов, описания и даже цены могут повлиять на эффективность ваших рекламных объявлений.

Локализация – это не просто перевод слов; она также включает в себя использование языка и организации, которые соответствуют тому, как люди в конкретном регионе на самом деле ищут вещи.

Слова для одних и тех же предметов могут отличаться в разных странах – например, американцы называют их ‘sneakers’, а люди в Великобритании говорят ‘trainers’. Также, покупатели в Европе часто сосредотачиваются на бренде продукта и из чего он сделан, когда смотрят на названия, больше, чем покупатели в США.

В некоторых странах существуют особые правила относительно того, как налоги и стоимость доставки отображаются клиентам. Если они настроены неправильно, ваши продукты могут быть отклонены для рекламы.

Убедитесь, что ваши товарные фиды адаптированы для каждой страны, где вы запускаете рекламу. Это означает использование местного языка в названиях товаров, отображение цен в правильной валюте и правильную настройку всех необходимых деталей, таких как налоговая информация.

Не забудьте внимательно проверить фотографии ваших товаров. Разные культуры имеют разные стандарты, поэтому убедитесь, что ваши изображения подходят для каждого рынка.

8. Настройки регулирования и соответствия: Вы соблюдаете местные законы?

Правила цифровой рекламы значительно различаются в зависимости от страны — например, в ЕС действует GDPR, а в Китае — особенно строгие правила. Нарушение этих правил может привести к отклонению вашей рекламы и даже к юридическим проблемам.

Правила, такие как GDPR Европейского Союза, требуют от компаний получать явное разрешение от пользователей перед сбором их данных. Это означает, что использование файлов cookie для показа людям рекламы товаров, которые они уже просматривали, может потребовать дополнительных шагов для обеспечения соблюдения законности.

Некоторые отрасли, такие как финансы и здравоохранение, сталкиваются с более строгими правилами рекламы в странах, таких как Канада и Австралия.

Убедитесь, что вы понимаете правила рекламы в каждой стране, где планируете запускать рекламу. Ваша реклама, страницы, на которые попадают люди после нажатия на нее, и способ сбора информации должны соответствовать этим правилам.

Google может ограничивать рекламу в определенных отраслях или странах. Хотя рекламные правила Google являются полезной отправной точкой, лучше также получить юридическую консультацию, специфичную для страны, в которой вы рекламируетесь.

9. Способы оплаты: Знаете ли вы о различиях в выставлении счетов?

Способы оплаты Google Ads различаются в зависимости от страны, и в некоторых регионах действуют ограничения на типы платежей.

Не все кредитные карты или варианты выставления счетов, доступные в Соединённых Штатах, работают в других странах.

Эта настройка учётной записи — ещё одна хорошая причина для создания отдельной учётной записи Google Ads для каждого региона, где вы планируете размещать рекламу.

Прежде чем начать рекламироваться, дважды проверьте способы оплаты Google Ads для каждой страны, на которую вы нацелены. Убедитесь, что ваша оплата настроена правильно, чтобы ваши кампании не прерывались, особенно если вы запускаете рекламу в нескольких странах с одной учетной записи.

10. Таргетинг аудитории: Используете ли вы правильные сигналы?

Маркетинговые списки, созданные для клиентов в США, могут быть неэффективны в других странах. Это связано с тем, что люди в разных местах ведут себя по-разному как потребители, и рынки также работают по-разному.

Аудитории, созданные из импортированных источников похожих аудиторий или списков ремаркетинга из США, могут показывать результаты хуже, чем ожидалось. Это связано с тем, что люди в разных странах часто имеют разные причины для поиска или кликов, что влияет на то, как они реагируют на рекламу.

Например, люди в США, активно ищущие ‘luxury watches’, часто являются молодыми специалистами. Однако в Японии те же покупатели, скорее всего, старше и имеют более высокие доходы.

Что нужно сделать: Создавайте новые списки аудитории для каждого рынка, вместо того чтобы полагаться на данные из США.

Улучшите таргетинг своей рекламы, используя аналитику аудитории от Google, чтобы понять, как люди ведут себя в различных регионах. Тщательно протестируйте свои кампании перед расширением их на более широкую аудиторию.

11. Рекламный текст и рекламные материалы: Учли ли вы культурные нюансы?

Просто перевести вашу рекламу недостаточно. Разные культуры интерпретируют сообщения по-разному, поэтому важно учитывать эти различия.

Фраза, которая работает в одной стране, может показаться неловкой или даже оскорбительной в другой.

То, что кажется забавным в американской рекламе, может не найти отклик в Германии. Немецкая аудитория обычно лучше реагирует на рекламу, которая прямолинейна и фокусируется на фактах.

Использование чувства срочности, например, как ‘ограниченное по времени предложение’, может не сработать в Японии. Японские потребители часто отдают приоритет построению доверия и прочных отношений с компаниями, а не чувству давления, чтобы быстро совершить покупку.

При создании рекламы для разных регионов, не просто переводите текст – действительно адаптируйте его к местной культуре. Учитывайте местный юмор, обычаи и то, что люди ожидают увидеть. Также, дважды проверьте, что все части вашей рекламы, такие как специальные предложения или выделенные функции, актуальны и понятны на каждом рынке.

12. Конкурентный анализ: Реалистичны ли ваши ориентиры?

Это не настройка в самом Google Ads, но я хотел об этом упомянуть. Понимание вашей конкуренции действительно важно, когда вы начинаете работу на новом рынке.

Стоимость за клик (CPC), частота, с которой люди нажимают на вашу рекламу после ее просмотра (коэффициент конверсии), и количество других рекламодателей, борющихся за внимание, сильно меняются от страны к стране. Не ожидайте, что затраты и результаты будут везде такими же, как на вашем основном рынке – вы можете быть удивлены!

Чтобы получить чёткое представление о том, как ваши кампании будут работать в каждой стране, используйте такие ресурсы, как Google Ads Auction Insights, отраслевые стандарты и инструменты, которые анализируют ваших конкурентов.

13. Посадочные страницы: Правильно ли они локализованы?

Это не настройка в самом Google Ads, но всё равно важно проверить перед запуском международных кампаний с оплатой за клик. Поскольку ваша реклама направляет пользователей на целевую страницу, убедитесь, что эта страница готова для международной аудитории.

Направление международных клиентов на стандартный англоязычный веб-сайт – или на тот, который вообще не переведен – почти гарантированно приведет к потере потенциальных продаж.

Даже если вы нацелены на англоязычную страну, помните, что они могут использовать другие слова и фразы, чем люди в Соединенных Штатах.

Убедитесь, что ваши посадочные страницы правильно адаптированы для каждого региона. Это включает в себя перевод языка, использование правильной валюты, учет культурных различий и добавление любой необходимой юридической информации. Обращение внимания на мелкие детали – например, использовать ‘shopping cart’ или ‘basket’ – может значительно повлиять на то, сколько посетителей станут клиентами.

Получите точные детали перед масштабированием.

Эффективная международная реклама с оплатой за клик обычно не связана с принятием больших рисков или тратой больших денег. Обычно она преуспевает, когда фундаментальные элементы прочны перед расширением ваших кампаний.

Каждая страна и аудитория ведет себя по-разному при поиске в интернете, имеет разный уровень конкуренции, ожидает разные цены и имеет уникальные потребности. Google не будет автоматически адаптироваться к этим различиям, поэтому вам необходимо настроить свои параметры в соответствии с конкретными людьми, на которых вы ориентируетесь.

Когда ваши рекламные кампании настроены на соответствие языку конкретного региона, ставкам, способам измерения результатов и валюте, они будут работать гораздо более плавно и предсказуемо.

Прочная основа позволяет вам расти и масштабироваться с лёгкостью. Она также упрощает улучшения, поскольку вам не придётся устранять проблемы, возникающие из-за настроек, предназначенных для ограниченной аудитории.

Начальная надёжная настройка помогает вашему аккаунту стабильно расти и избегает проблем, которые можно было бы легко предотвратить с самого начала.

Смотрите также

2025-12-08 16:43

Внутри конфиденциального отчета ChatGPT о метриках видимости [Часть 1]

от

Недавно мне посчастливилось ознакомиться с конфиденциальным отчётом от OpenAI, предназначенным для его партнёров. Эти отчёты обычно распространяются только среди ограниченного числа издателей.

Этот отчёт предоставляет беспрецедентный доступ к подробным данным о том, как работает ChatGPT, информация, которая ранее делилась только с ограниченным числом партнёров OpenAI.

Это не крупная утечка данных, а редкий взгляд на то, как работает платформа. То, что мы видим, вероятно, сформирует будущее поисковой оптимизации (SEO) и то, как контент создается с использованием искусственного интеллекта (AI) в течение следующих десяти лет.

Эти данные показывают значительную тенденцию: хотя искусственный интеллект становится все более заметным, объем веб-трафика, который он генерирует, на самом деле уменьшается. Это влияние намного больше, чем любые конкретные дебаты, касающиеся самих данных.

Это заставляет всех, кто участвует в онлайн-контенте – от издателей до SEO-экспертов и брендов – переосмыслить то, как вещи видят в сети.

1. Что показывают данные отчёта: Видимость без трафика

Этот отчет предоставляет издателю медиа подробный обзор того, как их URL-адреса работают в ChatGPT в течение одного месяца. Он показывает, как часто появляется ссылка, где она отображается в интерфейсе, как часто пользователи на нее нажимают, в скольких беседах она участвует и коэффициент кликабельности для различных мест размещения.

Отображение URL и взаимодействие с пользователем в ChaGPT

Наиболее успешная ссылка в наборе данных появилась в 185 000 уникальных беседах ChatGPT.

Мы зафиксировали 3800 кликов с наших первоначальных показов, что дало нам коэффициент кликабельности (CTR) в 2% на уровне конверсии. Когда мы учитываем, что одна и та же конверсия отображалась несколько раз, общее количество показов возрастает до 518 000, а общее количество кликов увеличивается до 4400. Это снижает общий CTR до 0.80%.

Это впечатляющий уровень охвата. Однако, это не впечатляющий уровень трафика.

Большинство других URL-адресов показали значительно худшие результаты:

  • 0.5% CTR (считается «хорошим» в данном контексте).
  • 0.1% CTR (typical).
  • 0.01% CTR (common).
  • 0% CTR (чрезвычайно распространено, особенно для нишевого контента).

Мы уже сталкивались с этим явлением, но никогда в таких масштабах. Эра zero-click от Google была предвестником. ChatGPT – это ускорение. Однако есть существенное различие: Featured Snippets от Google были разработаны для предоставления быстрых ответов, при этом всё ещё побуждая пользователей переходить по ссылке для получения дополнительной информации. В отличие от этого, ответы ChatGPT разработаны для полного удовлетворения намерения пользователя, делая клики ненужными, а не просто необязательными.

2. Поверхностный парадокс: Где OpenAI показывает больше всего, пользователи кликают меньше.

Этот отчёт анализирует, как пользователи взаимодействуют с результатами поиска, выделяя удивительную тенденцию в современном поиске. Основной блок ответов, где AI модели отображают почти всю свою информацию, получает огромное количество просмотров – часто в 100 раз больше, чем другие части страницы. Однако люди очень редко нажимают на эти ответы, при этом показатели кликабельности варьируются от 0.01% до 1.6%. Интересно, что ответы с *более низким* показателем кликабельности на самом деле, как правило, более высокого качества.

Взаимосвязь между размещением контента, созданного LLM, и CTR

Это современная версия пребывания на вершине результатов поиска – но это выходит за рамки простого отсутствия необходимости кликать. Речь идет о том, что пользователи даже *не хотят* кликать. В отличие от традиционных результатов Google, когда ChatGPT дает полный ответ, люди воспринимают клик как признак недоверия к ИИ. Они могут подумать, что ИИ неправ, или что он не может предоставить достаточно информации, или они перепроверяют ответ, как для школьного проекта – но последняя причина встречается редко. По сути, ИИ уже ответил на вопрос пользователя.

Боковая панель демонстрирует иное поведение пользователей. Хотя она получает меньше просмотров в целом, люди, *которые* её видят, очень склонны на неё нажимать – от 6% до 10% времени. Это более высокий коэффициент кликов, чем для органических результатов поиска, появляющихся в позициях 4–10 в Google. Люди, нажимающие на боковую панель, не обязательно проверяют основной ответ; они обычно просматривают связанные темы. Это признак того, что они исследуют, а не проверяют. Они, похоже, доверяют основному ответу и просто заинтересованы в том, чтобы узнать больше.

Функция поиска ChatGPT используется не очень часто, как правило, только тогда, когда ей нужна актуальная информация. Когда она появляется, это иногда приводит к небольшому увеличению количества кликов – от 2,5% до 4%. Прямо сейчас, однако, недостаточное количество людей видит эти результаты, чтобы это оказало значительное влияние на большинство веб-сайтов, хотя клики, которые она *действительно* генерирует, исходят от высоко вовлеченных пользователей.

Кажется нелогичным, но чем чаще OpenAI показывает ваш контент, тем меньше людей на него нажимают. Удивительно, но показ его реже приводит к большему количеству кликов. Это существенное изменение по сравнению с тем, как работают традиционные поисковые системы – в течение 25 лет большая видимость означала больше трафика. Но с поиском на основе искусственного интеллекта высокая видимость часто означает, что OpenAI *использует* вашу информацию для ответа на вопросы, а не отправляет людей *на* ваш веб-сайт.

«‘Основной ответ’ ChatGPT — это механизм видимости, а не механизм трафика.»

3. Почему CTR падает: ChatGPT — это конечная точка, а не входной портал.

Люди, комментирующие это в LinkedIn, казалось, соглашались с одним ключевым моментом: пользователи выбирают ChatGPT вместо Google, потому что он дает им ответ немедленно. С Google вы нажимаете на ссылку и находите ответ сами, но ChatGPT предоставляет его напрямую, сразу же решая проблему пользователя.

Это значит:

  • Довольные пользователи не кликают (они получили то, что им было нужно).
  • Любопытные пользователи иногда нажимают (они хотят изучить глубже).
  • Скептически настроенные пользователи редко нажимают (они либо доверяют ИИ, либо не доверяют всему процессу).
  • Очень мало пользователей чувствуют необходимость покидать интерфейс.

Как заметил один опытный SEO-специалист:

«Трафик перестал быть метрикой для оптимизации. Теперь мы оптимизируем для передачи доверия.»

Ещё один аналитик написал:

Если ChatGPT позиционирует мой бренд как надёжный источник, я, по сути, завоевываю доверие пользователя ещё до того, как он перейдёт на мой веб-сайт. Сам клик затем становится почти автоматическим.

Сдвиг в потреблении информации

4. Авторитет над ключевыми словами: Новая логика поиска ИИ

Традиционная поисковая оптимизация (SEO) фокусируется на том, как поисковые системы каталогизируют и сопоставляют ключевые слова. Большие языковые модели (LLMs) работают совсем по-другому. Они в основном используют информацию, которую они уже усвоили из огромного количества текста, на котором они были обучены – собранного из веб-сканирований, лицензионных источников и коллабораций. LLMs обращаются к внешней информации только тогда, когда это необходимо, например, если их существующие знания неполны, устарели или требуют подтверждения.

Это приводит к глубокому сдвигу:

  • Сила сущностей становится важнее, чем охват ключевыми словами.
  • Авторитет бренда превосходит традиционное наращивание ссылок.
  • Последовательность и структурированное содержание имеют большее значение, чем объем контента.
  • Доверие к модели становится самым важным фактором ранжирования.
  • Фактическая точность в течение длительных периодов создает кумулятивное преимущество.

«Вы больше не соревнуетесь в индексе. Вы соревнуетесь в графе уверенности модели.»

Способ поиска и использования информации меняется с развитием ИИ. Вместо множества веб-сайтов, конкурирующих за позиции в рейтинге, один сильный, заслуживающий доверия источник может стать основным справочником по целой предметной области. Традиционная поисковая оптимизация (SEO), ориентированная на конкретные ключевые слова, может стать менее важной, поскольку ИИ будет сосредоточен на понимании и обобщении информации. Сейчас самое главное — восприниматься как ведущий эксперт в какой-либо теме, потому что одно упоминание в ИИ, таком как ChatGPT, может повлиять на миллионы ответов, которые получают люди.

5. Новые KPI: «Доля модели» и влияние в ответах.

С падением коэффициентов кликабельности (CTR), брендам необходимо сосредоточиться на новых способах измерения их видимости в эпоху ИИ. Один из ключевых показателей – ‘доля присутствия в модели’ – по сути, как часто ваш бренд или веб-сайт появляется, когда ИИ генерирует ответы, даже если люди не кликают по результатам. Это аналогично тому, как ‘доля голоса’ (share of voice) использовалась для измерения охвата рекламы, но вместо отслеживания платной рекламы, она отслеживает, как часто ваш бренд учитывается самим ИИ.

Иерархия принятия решений LLM

Как измерить:

  • Отслеживайте упоминания бренда в ответах ИИ на основных платформах (ChatGPT, Claude, Perplexity, Google AI Overviews).
  • Мониторинг распознавания сущностей в контенте, сгенерированном искусственным интеллектом.
  • Проанализируйте частоту цитирования в ответах ИИ по вашей тематике.

Большие языковые модели теперь часто делают заявления, которые звучат официально, часто ссылаясь на конкретные источники, такие как издатели, бренды или лидеры отрасли, чтобы подтвердить свои утверждения.

В конечном счете, большие языковые модели (LLMs) определяют достоверность, анализируя ваше общее присутствие в сети и последовательность информации. Это включает в себя обеспечение того, чтобы все ваши веб-страницы представляли единое сообщение, использовали четкие и структурированные данные, которые могут быть поняты компьютерами, и были точно представлены в широко используемых источниках знаний, таких как Wikidata и Wikipedia. LLMs также проверяют, ссылаются ли другие заслуживающие доверия веб-сайты на вас и упоминают ли вас последовательно, и что ваша установленная авторитетность остается неизменной с течением времени.

Вместо того, чтобы фокусироваться на отдельных страницах, эта SEO-стратегия направлена на создание вашего общего онлайн-присутствия как единственного, надежного источника. Стандартные SEO-измерения бесполезны для этого нового подхода. Чтобы не отстать, издателям понадобятся обновленные инструменты для мониторинга того, как ИИ использует их контент – такие вещи, как отслеживание цитирований, измерение их доли информации на платформах ИИ и выяснение того, как получить признание за влияние, даже когда люди не переходят напрямую по их ссылкам. Им также понадобятся новые способы оценки их влияния помимо простого трафика веб-сайта.

6. Почему нам нужна «Консоль поиска на основе ИИ»

Многие SEO-специалисты сразу же увидели одно и то же в наборе данных:

«Это выглядит как ранняя схема для Консоли Поиска OpenAI.»

На данный момент издатели не могут:

  • Посмотрите, сколько показов они получают в ChatGPT.
  • Измерьте их показатель включения для различных типов запросов.
  • Понимайте, как часто их бренд упоминается по сравнению с простым упоминанием.
  • Определите, на каких поверхностях пользовательского интерфейса они появляются наиболее часто.
  • Сопоставьте видимость ChatGPT с последующими доходами или показателями бренда.
  • Отслеживайте влияние на уровне сущностей во всем графе знаний.
  • Измеряйте, как часто LLM запрашивают данные в режиме реального времени у них.
  • Поймите, почему они были выбраны (или не выбраны) для конкретных запросов.
  • Сравните их видимость по сравнению с конкурентами.

Google когда-то скрывал данные ключевых слов с помощью ‘Not Provided’. Теперь платформы искусственного интеллекта могут пойти ещё дальше с ‘Not Even Observable’, полностью скрывая, как они принимают решения. Это представляет собой значительные трудности. Издатели не могут улучшить свой контент, если не видят, что работает, платформы искусственного интеллекта лишены прозрачности, и эти платформы получают несправедливое преимущество. В более широком смысле это препятствует прогрессу в контент-стратегии, дает слишком много контроля компаниям, разрабатывающим искусственный интеллект, и затрудняет выявление и исправление проблем, таких как предвзятость или ошибки в системах искусственного интеллекта.

Полезная ‘AI Search Console’ — основанная на доступных данных и потребностях индустрии — предоставила бы ключевые показатели эффективности, такие как частота появления вашего контента в результатах поиска, с разбивкой по страницам, предмету и теме. Она также показала бы коэффициенты кликабельности и то, как пользователи взаимодействуют с вашим контентом. Помимо этого, она отслеживала бы уникальные разговоры и показывала тенденции с течением времени. Что крайне важно, она бы раскрыла, где ваш контент цитируется напрямую или используется в качестве вдохновения, какие веб-сайты ранжируются вместе с вашим, типы поисковых запросов, по которым вы появляетесь чаще всего, и оценку, указывающую, насколько надежной AI считает вашу информацию.

Наши инструменты покажут вам, почему определенные веб-страницы были выбраны или исключены, какие сигналы ИИ использовал для оценки их качества, насколько хорошо мы идентифицировали ключевые сущности, насколько связаны ваши данные в нашем графе знаний и является ли ваша структурированная информация действительной. Мы также дадим вам советы о том, как укрепить ваше онлайн-присутствие, заполнить пробелы в ваших данных, повысить свой авторитет в определенных областях и получить преимущество над конкурентами.

Компании, занимающиеся искусственным интеллектом, такие как OpenAI, вероятно, должны будут делиться данными о том, как используются их платформы. Это связано с тем, что правительства, такие как ЕС, разрабатывают правила, требующие прозрачности алгоритмов. Новостные организации также захотят видеть метрики в рамках соглашений об использовании AI-платформ. Кроме того, здоровая онлайн-среда и долгосрочная финансовая стабильность зависят от возможности анализировать и улучшать производительность. Наконец, AI-платформа, которая первой предоставит подробные данные и аналитику, будет более привлекательна для издателей и получит конкурентное преимущество.

Эти данные могут быть первым взглядом на системы и инструменты, которые станут широко использоваться в будущем.

AI Search Console

7. Влияние на индустрию: Медиа, Монетизация и Регулирование

Отзывы выявили как проблемы, так и потенциальные преимущества для новостных организаций. Google и OpenAI работают по совершенно разным бизнес-моделям. Google в настоящее время поддерживает финансирование СМИ посредством платежей за использование контента в Европе и других странах, продолжает направлять трафик на новостные сайты (хотя это и уменьшается), и имеет существующие финансовые связи с издателями. Кроме того, рекламные сети Google помогают финансировать создание новостного контента.

В отличие от традиционных поисковых систем, OpenAI и другие AI-платформы в настоящее время выплачивают деньги лишь ограниченному числу новостных организаций в рамках индивидуальных соглашений. Они отправляют очень мало реферального трафика – менее 1% пользователей переходят по ссылкам к оригинальным статьям – и извлекают огромную выгоду из использования новостного контента, предлагая издателям очень мало взамен. Они также не создают никаких возможностей для издателей, чтобы зарабатывать на рекламных доходах.

Обзоры на основе искусственного интеллекта уже сейчас приводят к тому, что меньше людей переходят по традиционным результатам поиска. ChatGPT и подобные инструменты могут в принципе полностью устранить этот трафик. Вероятно, это потребует от бизнеса полностью пересмотреть свою работу и вызовет важные дискуссии. Например, должны ли компании, разрабатывающие ИИ, компенсировать создателям контента так же, как это делают поисковые системы? Нужно ли правительствам вмешаться, чтобы обеспечить справедливое использование контента? Начнут ли издатели работать напрямую с компаниями, разрабатывающими ИИ, или мы увидим новые системы лицензирования данных, используемых для обучения и работы этих ИИ-инструментов? И как мы определяем ценность контента, который люди видят, но по которому не переходят?

Мы начинаем видеть несколько различных идей о том, как онлайн-платформы могли бы платить создателям контента. Один из подходов заключается в том, чтобы вознаграждать их в зависимости от того, как часто их работы упоминаются или используются другими – немного похоже на то, как музыканты получают роялти от стриминговых сервисов. Однако важно, чтобы способ измерения этого использования был понятным и открытым для всеобщего обозрения.

Издатели начинают лицензировать свой контент напрямую компаниям, занимающимся искусственным интеллектом, при этом цены варьируются в зависимости от того, насколько достоверна и актуальна информация. Мы уже видим это на примере новостных организаций, таких как Associated Press, Axel Springer и Financial Times. Чтобы справедливо компенсировать издателям, новая система будет отслеживать, как часто цитируется контент, сколько людей его видит и сколько кликают по нему. Эти факторы, наряду с важностью поиска и тем, что ищет пользователь, будут использоваться для создания стандартного способа оплаты контента.

Как человек, который уже много лет занимается созданием веб-сайтов и работой с контентом, я начинаю видеть реальную возможность того, что правительства заставят компании, занимающиеся искусственным интеллектом (AI), делиться частью своих доходов с людьми, которые фактически *создают* контент, на котором обучается AI. Это похоже на то, как музыкальные издатели и новостные агентства уже получают компенсацию за свою работу при использовании в интернете – это основано на существующих законах о ‘смежных правах’. И если возникнет разногласие относительно того, сколько является справедливым, это может быть решено независимым арбитром – по сути, нейтральной третьей стороной.

Это изменение может стать самым значительным для финансов цифровых медиа с момента появления Google Ads. Платформы, которые справедливо решат эту проблему, будут способствовать развитию процветающих долгосрочных сред. Те, которые этого не сделают, рискуют столкнуться с государственным регулированием и негативной реакцией издателей.

8. Что издатели и бренды должны делать сейчас

Данные и отзывы экспертов указывают на чёткий путь для издателей. Самое важное — сосредоточиться на предоставлении ценной, достоверной информации, а не просто на увеличении количества кликов. Это означает создание глубокого, точного контента, который ИИ может легко использовать, приоритет чётким фактам над тактиками привлечения внимания, организацию информации для лёгкого доступа и становление ведущим источником по конкретным темам вместо фокусировки на отдельных поисковых запросах.

Также важно чётко определить, что собой представляют ваш бренд, авторы, продукты и идеи в сети, в форме, понятной компьютерам. Издателям следует убедиться, что информация об этих ‘entities’ представлена на таких платформах, как Wikidata и Wikipedia, и что ключевые детали – такие как название, адрес и номер телефона – соответствуют друг другу везде. Использование schema markup, создание knowledge graphs, формирование хорошо организованных списков продуктов и чёткое связывание связанных вещей (например, компании с её сотрудниками, продуктами или релевантными темами) – все это важные шаги.

При поиске информации большие языковые модели (LLM) предпочитают контент, который хорошо организован, легко понимается и поступает из надежных источников. Чтобы помочь LLM находить наилучшую информацию, важно выделять эти «сигналы доверия», такие как:

  • Прозрачность авторства, с четкими биографиями авторов, их квалификацией и опытом.
  • Редакционные стандарты, охватывающие проверку фактов, политику исправлений и источники.
  • Авторитет домена, построенный благодаря возрасту, профилю обратных ссылок и признанию в отрасли.
  • Структурированные данные, посредством реализации схемы и расширенных сниппетов.
  • Фактическая согласованность, поддержание точности с течением времени без противоречий.
  • Экспертная проверка, посредством сторонних рекомендаций и цитирований.

Издателям не следует полностью прекращать попытки улучшить количество кликов. Им следует сосредоточиться на подсказках, которые по-прежнему дают хороший процент отклика – около 2%–4% кликов – поскольку одного ИИ недостаточно для удовлетворения намерения пользователя.

Примеры высокочастотных запросов:

  • Как настроить [конкретную техническую настройку] (требуются визуальные материалы или код).
  • Сравнение характеристик [Product A] vs [Product B] (требуются таблицы, подробные сравнения).
  • Последние новости о [breaking event] (требуется актуальность).
  • Где купить [specific product] (транзакционный запрос).
  • «Карьера в [Company]» (требуется доступ к порталу вакансий).

Сосредоточьтесь на небольшой части вашего веб-сайта (около 10-20%), где ИИ испытывает трудности с предоставлением пользователям того, что они ищут. Улучшите эти конкретные страницы, чтобы привлечь больше кликов.

Мы меняем нашу основную цель. Вместо того, чтобы просто стремиться к тому, чтобы миллион людей посещали нас каждый месяц, мы теперь стремимся повлиять на десять миллионов решений, принимаемых с помощью ИИ.

Издателям необходимо найти новые способы заработка, помимо простой зависимости от трафика веб-сайтов. Это может включать в себя прямое взаимодействие со своей аудиторией посредством таких инструментов, как email-рассылки и программы членства, взимание платы за специальный контент по подписке или через платные стены, продажу продуктов или получение комиссионных через партнерские отношения, сотрудничество с предприятиями для предоставления контент-решений или получение прямых платежей от AI-компаний за использование их работы.

Издатели, которые напрямую взаимодействуют со своими читателями, вместо того чтобы полагаться на другие компании, будут наиболее успешными.

Парадокс Сверххищника

Многие люди не осознают основной принцип искусственного интеллекта: ИИ не создаёт вещи самостоятельно. Он полностью основан на работе бесчисленного количества людей – журналистов, исследователей, писателей и других. Именно поэтому OpenAI так сосредоточена на заключении сделок с издателями; дело не в щедрости, а в выживании. Модели ИИ, обученные только на старых данных, быстро устаревают, не могут сообщать о текущих событиях или самостоятельно изучать новую информацию. Они не могут просто ‘придумывать’ факты – им нужен постоянный доступ к свежему контенту, созданному людьми.

Это приводит к тому, что я называю «парадоксом сверххищника». Если технология OpenAI кардинально изменит способ, которым люди находят информацию в сети, потенциально нанося ущерб издателям и сокращая создание свежего, ценного контента, данные, используемые для обучения модели, устареют. Это ослабит её понимание текущих событий, и пользователи, вероятно, заметят, что её ответы больше не соответствуют действительности или неактуальны. По сути, технология – как мощный хищник – может уничтожить ту самую среду, которая необходима ей для выживания, оставив её без информации.

Мы сталкиваемся с критическим выбором, который определит будущее как создания контента, так и искусственного интеллекта. Если OpenAI продолжит рассматривать издателей как препятствия, а не как партнеров, вся система создания контента может рухнуть, в конечном итоге навредив искусственному интеллекту, который на нее полагается. Однако, если OpenAI выберет поделиться доходами с издателями посредством справедливых планов оплаты, надлежащего признания их работы и прочных партнерских отношений, создатели могут продолжать процветать. Ключ не в технологическом прорыве — инструменты для устойчивой системы уже существуют. Речь идет о том, чтобы иметь дальновидность, чтобы понять, что искусственный интеллект, если он стремится стать основным способом доступа к информации, должен поддерживать источники, из которых он учится, а не уничтожать их ради быстрой прибыли. Следующие десять лет определятся не самым мощным искусственным интеллектом, а самым устойчивым — тем, кто сможет решить эту задачу до того, как она приведет к краху как мира контента, так и систем искусственного интеллекта, которые от него зависят.

Смотрите также

2025-12-08 15:45