Поисковый журнал

Google облегчает разговор с вашими данными аналитики благодаря ИИ.

от

По словам Мэтта Лэндерса, возглавляющего отдел отношений с разработчиками в Google Analytics, этот инструмент служит связующим звеном между системами обучения языковым моделям (LLM) и аналитическими данными.

Вместо работы с традиционными отчетами, вы можете просто задавать вопросы на обычном английском языке и получать мгновенные ответы.

Переход от традиционных отчетов

Сервер MCP предоставляет более удобный метод по сравнению с ручным перемещением по меню или созданием отчетов самостоятельно. Вместо этого вы просто задаете вопросы типа ‘Сколько пользователей у меня было вчера?’, и он немедленно предоставит требуемый ответ.

Во время демонстрации Ландерс использовал интерфейс командной строки Gemini (CLI) для сбора аналитической информации. Чтобы уточнить, CLI — это простой текстовый инструмент, который вы управляете в окне терминала.

Вместо этого, вместо того чтобы перемещаться по различным меню или интерфейсам, вы просто набираете вопросы или инструкции, и система отвечает с использованием повседневного языка, как будто это беседа с Gemeni на вашем компьютере или ноутбуке.

Как эксперт по SEO, могу сказать: Вчера, когда меня спросили о количестве пользователей, система точно предоставила общее число. Впечатляет то, что она смогла ответить на последующие вопросы, грамотно уточняя запросы в зависимости от контекста, без какой-либо дополнительной технической настройки с моей стороны.

Вы можете посмотреть полную демонстрацию в видео ниже:

https://www.youtube.com/watch?v=PT4wGPxWiRQ

Что Вы можете с этим сделать

Сервер использует административный API и API данных Google Аналитики, чтобы поддерживать широкий спектр возможностей.

В соответствии с проектной документацией вы можете:

  • Получить информацию об аккаунте и имуществе
  • Запускайте базовые и отчеты в реальном времени.
  • Доступ к стандартным и пользовательским измерениям и метрикам
  • Получите ссылки на связанные учетные записи Google Ads
  • Получите подсказки по настройке диапазонов дат и фильтров

В качестве опытного вебмастера, для начала работы вам потребуется Python в качестве основного инструментария вместе с доступом к определенному проекту Google Cloud, где активированы определенные API. Кроме того, необходимы учетные данные приложения по умолчанию, предоставляющие права только на чтение данных из моего аккаунта Google Analytics.

Реальные случаи использования

Сервер особенно полезен в более сложных ситуациях.

Как эксперт по SEO, я недавно участвовал в демонстрации, где запросил сводку эффективности наших лучших продуктов за последний месяц. К моему удовлетворению, система сначала представила эти данные, отсортированные по доходам от каждого товара. После дополнительного запроса она изменила порядок данных согласно количеству проданных единиц для каждого продукта.

Позже он представил себе вымышленную ситуацию: управление ежемесячным маркетинговым фондом в размере 5000 долларов с целью увеличения выручки от продаж.

Система создала несколько отчетов, показывающих, что более четырехсот тысяч долларов выручки было сгенерировано посредством прямого и органического поиска. Впоследствии она предложила стратегию, включающую утвержденные бюджеты для Google Ads, рекламы в социальных сетях и email-маркетинга, все это подкреплено соответствующими показателями эффективности.

Как настроить это

Для настройки сервера можно использовать инструмент под названием pipx, который позволяет работать с приложениями Python в отдельных окружениях. После установки свяжите его с Gemini CLI, добавив сервер в ваш конфигурационный файл Gemini.

Шаги по настройке включают:

  • Включение необходимых API Google в вашем проекте Cloud.
  • Конфигурирование учетных данных приложения по умолчанию с доступом только для чтения к вашей учетной записи Google Analytics
  • (Опционально) Настройка переменных окружения для более последовательного управления учетными данными в различных средах.

Сервер работает с любым совместимым клиентом MCPC, но Google подчёркивает полную поддержку Gemini CLI.

Как SEO эксперт, я хотел бы провести вас через процесс работы, используя примеры из предоставленной документации. Вы можете применять образцы запросов для таких задач как анализ статистики свойств, изучение поведения пользователей или оценка показателей трендовой производительности. Эти примеры станут вашими первыми шагами к освоению системы.

Заглядывая вперед

Google продолжает развивать проект, запрашивая мнение пользователей через платформы GitHub и Discord.

Как профессионал в области цифрового маркетинга, я недавно экспериментировал с сервером MCP и хочу сказать, что он предлагает захватывающее представление о потенциале будущего анализа естественного языка. Сейчас проект находится на экспериментальной стадии, но его практический подход действительно впечатляет.

Для маркетинговых команд этот инструмент может ускорить время реакции, устранив необходимость в дашбордах или кастомных отчетах. В то же время разработчики могут обнаружить способы оптимизации рабочих процессов путем создания автоматизированных инструментов или улучшения доступности аналитики для других.

Смотрите также

2025-07-23 20:09

Google Search Центральный АПАС 2025: Все с первого дня

от

Конференция Центрального Живого Углубления Азии и Тихоокеанского региона объединяет специалистов по поисковой оптимизации из всего региона для увлекательного трехдневного мероприятия, полного знаний, возможностей общения и практических советов.

Событие проходит в отеле Карлтон Бангкок на улице Сукхумвит. Там выступает известный списочный состав ораторов и предоставляются структурированные возможности для нетворкинга.

Участники получат возможность встретиться со знакомыми персонами, установить связи с ведущими влиятельными лицами в международном сообществе SEO и обсудить текущие рыночные тренды, влияющие на нашу сферу.

Конференция длится три дня, на каждом из которых основное внимание уделяется важнейшим аспектам работы компании Google: сбору данных (ползучая деятельность), организации данных (индексирование) и доставке данных (обслуживание).

Некоторые практические советы, которые прозвучали с первого дня:

  1. Продолжайте создавать контент, ориентированный на людей. Модели Google предпочитают естественную экспертную письменность превыше всего.
  2. Оптимизируйте под несколько модальностей. Убедитесь, что изображения имеют описательный альтернативный текст, видео имеют транскрибации, и голосовым поиском поддерживается разговорный язык.
  3. Контролируйте бюджет обхода сайта. Быстро исправляйте ошибки 5XX и оптимизируйте структуру вашего сайта, чтобы эффективно направлять Googlebot.
  4. Используйте рекомендации поисковой консоли. Владельцы сайтов, не являющиеся экспертами, могут извлечь пользу из функции управляемых предложений для улучшения удобства использования и производительности сайта.
  5. Оставайтесь гибкими. Долгосрочные тенденции трафика могут измениться по мере роста функций ИИ. Предыдущий успех не гарантирует успеха в будущем.

Переломный момент в поисковике

В своем вступительном слове Майк Джиттиванич, директор по маркетингу для Юго-Восточной Азии и Южной Азии, подчеркнул, что сейчас мы находимся на критическом этапе развития поисковых систем. Он выделил три ключевых фактора, влияющих на эту трансформацию.

  1. Инновации в области искусственного интеллекта, сравнимые с прошлыми значительными переменами, такими как мобильный телефон и социальные сети.
  2. Меняющиеся модели потребления пользователей, так как люди ожидают более быстрых и разговорных способов нахождения информации.
  3. Меняющиеся привычки молодых поколений, которые взаимодействуют с поиском иначе, чем их родители.

Эта троица водителей подчеркивает, что прошлые успехи не гарантируют успех в будущем в области поиска.

Как сказала Лиз Рид, вице-президент по поисковым системам в Google, ‘Поиск никогда не будет решённой задачей.’

Для соответствия ожиданиям пользователей важно плавно интегрировать новые форматы, такие как AI-сводки, мультимодальные поиски и другие инновационные функции наряду с традиционными результатами поиска в стиле ‘голубой ссылки’.

Поколение Z: Демографический сегмент с самым быстрым ростом

Среди поразительных фактов, представленных в ходе обсуждения тенденций поколений, было установлено, что представители поколения Z (в возрасте от 18 до 24 лет) сейчас демонстрируют самую высокую скорость роста поисковой активности.

За последний год наблюдается значительное увеличение на 65% использования этой линзы, в результате чего всего за этот год было проведено более 100 миллиардов поисков с использованием данной линзы. Стоит отметить, что один из каждых пяти поисковых запросов через эту линзу теперь имеет коммерческий характер.

Молодые пользователи также чаще инициируют поиск нетрадиционными способами.

Примерно один из каждых десяти переходов начинается с использования Circle для поиска или других ИИ-ориентированных исследований вместо традиционного текстового поиска в поисковой строке. Это изменение означает, что специалисты по поисковой оптимизации больше не могут игнорировать оптимизацию под визуальные и голосовые запросы.

Почему контент, ориентированный на человека, побеждает

В ходе различных обсуждений неизменно подчеркивалось, что системы ранжирования машинного обучения от Google поглощают знания из контента, разработанного людьми, с конечной целью принести пользу другим пользователям.

Эти модели понимают естественные языковые шаблоны и вознаграждают подлинное, информативное написание.

Вместо этого тексты, созданные искусственным интеллектом, указываются отдельно в индексе, а алгоритмы ранжирования Google не адаптированы под эту конкретную область. Это было разъяснено Гэри Иллесом.

Наши алгоритмы обучаются на контенте высочайшего качества в индексе, который явно создан человеком.

Для вашего сайта вывод очевиден: продолжайте концентрироваться на тщательно исследованном и захватывающем контенте.

Основополагающие принципы поисковой оптимизации (SEO), такие как хорошо организованная структура сайта, использование подходящих ключевых слов и надежная система перелинковки, остаются критически важными.

Проще говоря, не существует уникального списка требований для функций искусственного интеллекта. Если вы уже хорошо разбираетесь в традиционных методах поисковой оптимизации (SEO), то вы автоматически готовы к использованию ИИ-выводов и функциональности без необходимости дополнительных действий.

ИИ в сканировании и индексировании

Две сессии пролили свет на то, как ИИ затрагивает процесс сканирования и индексации.

  • Влияние поискового робота ИИ на индексацию сайта: сайты наблюдают увеличение скорости индексации по мере адаптации Googlebot к новым функциям, основанным на искусственном интеллекте. Однако более высокая скорость индексации не гарантирует автоматического улучшения ранжирования.
  • Коды статуса и бюджет ползания: Только серверные ошибки (5ХХ) потребляют бюджет ползания; коды 1ХХ и 4ХХ не влияют на него, хотя код 4ХХ может влиять на планирование и приоритизацию.

Говоря проще, бюджет на обход сайта — это сочетание скорости, с которой бот Google может исследовать веб-сайт (лимит скорости обхода), и степени заинтересованности в том, чтобы этот сайт был исследован полностью.

Если на вашем сайте есть неработающие ссылки или медленные ответы, это может замедлить процесс сканирования в целом.

Google Поиск Развивается Двумя Способами

Разработка в Google сосредоточена на двух основных аспектах: расширение типов вопросов, которые могут задавать пользователи, и увеличение разнообразия ответов, которые Google может предоставить.

Вопросы, которые могут задавать пользователи

Продолжаются вопросы в разговорном стиле, при этом поисковые запросы из пяти и более слов растут вдвое быстрее коротких запросов.

Вместо того чтобы просто набирать текст, современные пользователи часто прибегают к голосовым запросам, визуальному контенту и платформам с поддержкой искусственного интеллекта, таким как Circles, для поиска информации. Примерно 10% поисковых путешествий поколения Z начинаются подобным образом.

Результаты, которые может предоставить Google

Искусственные интеллекты предоставляют хорошо сбалансированную точку зрения, когда возможно несколько ответов, в то время как режимы искусственного интеллекта предлагают всеобъемлющие и удобные для пользователя опыты для различных активностей таких как онлайн-шопинг, планирование питания и многогранные запросы.

Мне посчастливилось наблюдать интеграцию когнитивных моделей DeepMind в поисковую систему Google. Это означает, что результаты поиска теперь будут более сложными и детальными, гармонично сочетая текст, визуальный контент и практические рекомендации на одном удобном для пользователя интерфейсе. Это впечатляющее развитие событий обещает повысить качество доступной нам информации онлайн.

ЛЛМсы.txt & Роботы.txt

Гэри Иллиес и Амир Табулу обсудили позицию Google относительно стандартов исключения роботов, таких как robots.txt, а также предложенный Инженерной задачей интернет-сообщества формат LLMS.txt в качестве альтернативы.

Как опытный эксперт по SEO, я часто вспоминаю времена использования мета-ключевых слов. Однако позвольте пояснить: сегодня LLM.txt не ассоциируется с Google и также не считается выгодным или тем, что они стремятся интегрировать в свой алгоритм.

В соответствии с Google, файл robots.txt продолжает оставаться основным самостоятельно выбранным руководством для управления пауками веб-страниц. Тем не менее, если вы решите исключить ботов, ориентированных на ИИ, от доступа к вашему сайту, это можно сделать через файл robots.txt. Однако имейте в виду, что не все боты искусственного интеллекта гарантированно следуют этим инструкциям.

Функции ИИ как расширение поиска

Проще говоря, и режим AI, и обзорные страницы используют ту же систему для сбора данных с интернета, их организации и предоставления результатов подобно обычным функциям поиска.

Бот Google управляет как обычными результатами поиска, показываемыми в виде ссылок (синие ссылки), так и возможностями искусственного интеллекта. В то же время другие пауки внутри той же системы предоставляют данные для Gemini и продвинутых моделей языка (большие языковые модели или LLMS).

Каждая страница все еще проходит через парсинг HTML, рендеринг, дедупликацию и применение статистических моделей, таких как BERT, для понимания и обнаружения спама, когда приходит время выдавать результаты. Те же самые конвейеры интерпретации запросов и сигналы ранжирования, такие как RankBrain, MUM и другие ML-модели, упорядочивают информацию для классических синих ссылок и ответов на основе ИИ.

Новые пользовательские интерфейсы и режимы искусственного интеллекта являются существенными усовершенствованными дополнениями, основанными на испытанных временем принципах оптимизации поисковых запросов, которые специалисты по SEO оттачивали в течение многих лет.

Получение максимального эффекта от использования Google Search Console

Наконец-то Даниэль Вейзберг провел сессию по эффективному использованию Google Search Console в эту новую эпоху.

Вкратце, Вайсберг описал Search Console как связующее звено между системой Google (поиска, индексации и доставки) и вашим сайтом. Вот некоторые основные выводы из этих обсуждений: 1. Мост служит точкой соединения для обмена данными между Google и вашим сайтом. 2. Это позволяет мониторить взаимодействие Google с вашим сайтом в контексте поиска, индексации и предоставления контента. 3. По сути, Search Console предоставляет ценные сведения о восприятии вашего сайта поисковым гигантом.

  • Задержка данных: Данные в консоли поиска обычно имеют задержку два дня по тихоокеанскому времени. Частичные и почти окончательные данные остаются скрытыми, что может приводить к отклонениям до 1%.
  • Жизненный цикл функций: новые улучшения проходят путь от потребности пользователя до доступных данных, далее через проектирование и разработку до тестирования и запуска.
  • Рекомендации по улучшению: данный инструмент предназначен для пользователей без глубоких знаний в области данных и предлагает конкретные шаги по повышению эффективности без перегруженности.

Анализируя способ отображения информации в Google Search Console, вы можете определить проблемы с индексацией, следить за производительностью и найти потенциальные возможности для использования функций, улучшенных искусственным интеллектом.

Первый день завершен! Следите за обновлениями завтра на Google Search Central Live, где мы представим вам еще больше интересных инсайтов от Google.

Смотрите также

2025-07-23 17:10

Google делится рекомендациями по поисковой оптимизации (SEO) в контексте ценообразования продуктов в зависимости от штата.

от

В последней дискуссии SEO Office Hours компания Google разъяснила вопрос о различных ценах на продукты для покупателей в разных штатах США и влиянии этого фактора на ранжирование поисковыми системами.

По сути, мы хотим сказать следующее: Google признает только один вариант страницы продукта, вне зависимости от ценовых различий, с которыми могут столкнуться пользователи из разных регионов.

Представитель Google Search Джон Мюллер заявил в видео:

Когда Google анализирует вашу веб-страницу, он рассматривает только одну версию этой страницы. Это значит, что он не просматривает страницу из разных точек на территории США и поэтому может быть неосведомлен о существовании различий в ценах между разными регионами.

Как Google справляется с ценообразованием, зависящим от местоположения

У Google отсутствует способ индексирования различных цен на один и тот же товар в зависимости от разных штатов США.

Вместо этого рассмотрите возможность указания региональных колебаний стоимости путем заполнения разделов доставки и налогов в ваших структурированных данных.

Мюллер продолжил:

Обычно ценовой разрыв определяется затратами на перевозку товара в другой штат. Возможно, вы можете рассчитать это, используя заданные поля.

Цена на экране может изменяться в зависимости от таких факторов, как затраты на доставку или налоги, которые могут варьироваться в соответствии с конкретным местоположением покупателя.

Когда Разные Продукты Имеют Больше Смысла

Другими словами, если вы хотите, чтобы Google отличал цены на один и тот же продукт в зависимости от факторов, уникальных для каждого штата, Google рекомендует вам рассматривать эти вариации как отдельные товары.

Мюллер добавил:

Для создания разнообразных предложений вы могли бы рассмотреть адаптацию различных продуктов в вашей структуре данных и на онлайн-платформе. Например, продукт специально для Калифорнии, возможно, разработанный с учетом калифорнийских регуляций.

Вместо того чтобы часто менять цену в одном списке товаров, подумайте о создании двух отдельных списков с разными ценами и уникальными кодами продуктов для каждого товара.

Основной вывод

Текущая конфигурация Google не позволяет устанавливать разную цену на товары в зависимости от региона или штата.

Другими словами, компании должны скорректировать свою текущую конфигурацию путём использования организованных полей данных для доставки и налогов или создания отдельных записей для различных штатов, когда это требуется.

Прослушайте полный ответ Мюллера в видео ниже:

https://www.youtube.com/watch?v=DVn8X0FEqxA

Смотрите также

2025-07-23 15:09

Нужно ли нам отдельный фреймворк для ГЕО / АЭО? Google считает, что скорее нет.

от

Во время мероприятия Google Search Central Live Deep Dive Азия-Тихоокеанский регион 2025 Черри Проммавин и Гэри Иллиес модерировали дискуссию о внедрении искусственного интеллекта в поисковые системы.

Они спрашивали о необходимости иметь отдельные структуры оптимизации для Генеративного Движка Оптимизации (GEO) и Системы Оптимизации Ответов (АО).

Их исследования показывают, что GEO и AEO не требуют полностью новых дисциплин.

Искусственный интеллект имеет только функции/особенности

Черри Проммавин отметила, что функции режима AI, обзора AI, поиск по кругу и объектив выполняют аналогично выделенным сводкам информации или информационным блокам.

Все они работают с использованием основной системы индексирования и ранжирования от Google, не требуя отдельной платформы. Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) заключается главным образом в добавлении дополнительных уровней для интерпретации.

Как специалист по цифровому маркетингу, хотел бы отметить точку зрения Гари Илля о том, что у AI-ориентированных инструментов и традиционных поисковых сервисов есть общая основа. По сути, оба они опираются на унифицированную инфраструктуру, которая заботится об индексировании, ранжировании и предоставлении результатов.

Режим ИИ и обзоры ИИ — это лишь функции поиска, построенные на той же инфраструктуре поиска.

Интеграция новых функций ИИ включает в себя включение дополнительных моделей в существующую структуру. По сути, функции ‘Circle to Search’ и ‘Lens’ строят свои слои понимания на основе текущего решения.

Ползущий

AI обзори и режим AI используют функциональность веб-ползучего инструмента, похожего на Googlebot. Этот инструмент перемещается по страницам интернета, нажимает на ссылки и собирает новоопубликованный контент.

В вселенной сбора данных от Google, Gemini работает независимо как отдельная система. Она использует своих уникальных ботов для сбора данных, которые затем применяются для обучения её моделей в рамках более крупной экосистемы данных Google.

Индексация

В системах поиска на основе искусственного интеллекта базовая процедура индексирования следует тому же подходу, что и традиционные методы поиска. Просканированные веб-сайты анализируются, классифицируются и сохраняются в индексе. Затем используются статистические модели и BERT для точной настройки собранных данных.

Более двух десятилетий используются эти статистические модели, которые изначально были разработаны для улучшения работы функции ‘Did you mean’ и обнаружения/фильтрации спама.

BERT добавляет более глубокое понимание естественного языка.

Служба

После создания индекса система затем расшифровывает каждое обращение пользователя. Она ищет общие слова (часто называемые ‘стоп-словами’), определяет важные ключевые слова и разбивает запрос на релевантные сегменты.

На этапе сортировки он располагает множество потенциальных результатов согласно различным факторам. Разные типы, такие как текст, изображения и видео, имеют разные уровни значимости.

Проще говоря, RankBrain использует машинное обучение для тонкой настройки результатов поиска, тогда как MUML применяет разносторонний, многомерный подход для понимания сложных вопросов и подбора наиболее подходящих ответов.

Что это означает: используйте те же принципы из SEO

В свете того, насколько тесно связаны возможности ИИ с обычными функциями поиска, разработка отдельных программ географической оптимизации (ГЕО) или оптимизационных программ для конкретных приложений (АОП) потенциально может быть излишней и повторять уже ведущуюся работу.

В сфере SEO критически важно адаптировать существующие стратегии оптимизации под охват как искусственного интеллекта, так и традиционных поисковых систем. Понимая, как развитие ИИ согласуется с нашими текущими процессами, команды могут эффективно использовать свои навыки и знания.

Завершая обсуждение, Черри Проммавин и Гэри Иллиес подчеркнули, что Искусственный интеллект (ИИ) является еще одним ценным аспектом, интегрированным в наш инструмент поиска.

Эксперты SEO могут упорно совершенствовать свои тактики, следуя основополагающим правилам, лежащим в основе традиционных методов поисковой оптимизации.

Смотрите также

2025-07-23 14:09

Pew Research подтверждает, что Google AI Overviews разрушают веб-экосистему.

от

Согласно выводам Pew Research Center, обзоры ИИ не приводят к увеличению трафика на сайты, как предполагают некоторые издатели и эксперты по SEO. Напротив, влияние суммирований ИИ на веб-среду может быть более вредным, чем обычно воспринимается.

Методология

Как эксперт по SEO, я недавно погрузился в интригующее исследование, проведенное Pew Research, где участвовал вместе с почти 900 добровольцами. Они согласились установить инструмент отслеживания для мониторинга наших действий в интернете за месяц марта 2025 года. Результаты этого исследования оказались весьма интересными: в общей сложности было зарегистрировано 68,879 уникальных запросов Google в наборе данных. Примечательно, что из этих поисковых запросов ошеломляющие 12,593 привели к генерации сводки ИИ.

Подтверждено: поиск Google AI разрушает реферальный трафик

Исходя из анализа пользовательских данных, похоже, что опасения издателей относительно снижения трафика рефералов вследствие результатов поиска, сгенерированных ИИ, подтверждаются. Пользователи Google, сталкивающиеся с результатами поиска, созданными искусственным интеллектом, менее склонны переходить по ссылке и посещать веб-сайт по сравнению с теми, кто видит только обычные результаты поиска.

Примерно восемь из каждых ста пользователей, увидевших краткое изложение, сгенерированное искусственным интеллектом, не переходили на веб-сайты. В то же время около пятнадцати из каждых ста пользователей, которые видели только стандартные результаты поиска, посетили сайты — это почти вдвое больше показателя для тех, кто видел AI-краткие изложения.

Значительно меньшая доля пользователей следует по ссылке в автоматически созданной сводке. Фактически, лишь около 1% тех, кто видел эту сводку, перешли на соответствующую веб-страницу.

Искусственный интеллект приводит к меньшему вовлечению пользователей на веб-сайтах.

В недавнем разговоре генеральный директор Google Сундар Пичаи выразил несогласие с мнением о том, что AI-суммирования вредны для веб-среды. Он утверждал, что обилие нового контента, генерируемого онлайн, демонстрирует здоровье и жизненную силу экосистемы веба. По его словам, этот поток информации указывает на процветание интернета вместо упадка.

По сути, создается впечатление, что существует множество веб-страниц. Кажется, создание контента процветает, причем пользователи поглощают этот контент в огромных количествах. Эта тенденция отражается на типе продуктов, которые мы предлагаем.

Кроме того, Пичай подчеркнул тот факт, что пользователи в настоящее время потребляют контент в различных форматах, таких как видео, изображения и текст. Он также предложил современным издателям учитывать предложение своего контента в нескольких форматах вместо ограничения только одним.

Несмотря на заявление генерального директора Google, искусственный интеллект фактически не побуждает пользователей потреблять больше контента; напротив, наблюдается обратный эффект. Данные исследования Pew показывают, что обзоры с помощью ИИ приводят к снижению взаимодействия пользователей с веб-контентом.

Согласно результатам исследования:

Пользователи завершают свою сессию просмотра

Пользователи, использующие Google, обычно завершают свой веб-серфинг быстрее на страницах результатов поиска с искусственными интеллектуальными генераторами резюме по сравнению с теми страницами, где таких резюме нет. В моем опыте работы опытным вебомастером я заметил значительную разницу в частоте появления: примерно на 26% страниц были представлены ИИ-сгенерированные резюме, против только около 16% для традиционных поисковых результатов.

Пользователям следует воздержаться от перехода по традиционным ссылкам поиска.

Пользователи часто предпочитают сгенерированную ИИ сводку, нежели клик по стандартному поисковому результату при наличии обоих вариантов.

Примерно в 8% случаев посещения пользователи, увидевшие резюме, сгенерированное ИИ, затем нажимали на обычную ссылку поисковой выдачи. Наоборот, посетители, которые не видели такое резюме от ИИ, примерно вдвое чаще переходили по ссылке из поисковой выдачи (15% случаев).

Только 1% кликают по ссылкам цитирования в обзорах искусственного интеллекта

Похоже, что значительное количество пользователей склоняется к тому, чтобы обходить или игнорировать нажатие на предоставленные ссылки в вебсайте при просмотре AI-генерированных резюме.

В большинстве случаев, когда пользователи Google видели автоматически сгенерированное резюме, они редко переходили по ссылке внутри этого резюме. Было выявлено, что только около 1% всех посещений страниц с такими резюме заканчивались кликом по ссылке.

Это подтверждает то замечание, которое часто высказывают издатели и специалисты по SEO при общении с Google: обзоры искусственного интеллекта (AI Overview) от Google могут лишить издателей реферального трафика. Термин ‘rob’ может показаться резким, но учитывая тот факт, что Google использует веб-контент для генерации ответов на поисковые запросы без перехода к ним по клику, естественным образом возникает слово ‘rob’, которое приходит в голову издателю или SEO, приложившему усилия для создания этого контента.

Примерно двое из каждых трех пользователей, которые используют Google, переходят на другой сайт через результаты поиска или полностью покидают Google, не посещая ни одного сайта по ссылкам.

В ходе нашего исследования большинство поисковых запросов в Google приводило пользователей к изучению других областей внутри сайта или полному выходу из него без перехода по каким-либо ссылкам из результатов поиска. Примерно две трети всех поисков завершались таким образом.

Wikipedia, YouTube и Reddit доминируют в поисковых запросах Google

Google регулярно проводит мероприятия для издателей и Search Central Live по всему миру, чтобы собрать отзывы от них и заверить в своем стремлении показывать более широкий спектр контента. Хотя я уверен(а) в искренности участников этих мероприятий со стороны Google, приверженность демонстрации высококачественного контента кажется противоречащей выводам исследования PeW Research, показывающим, что пользователи сталкиваются с менее разнообразным и низким качеством контента на Google.

Частая критика заключается в том, что Reddit и Wikipedia часто появляются на вершине поисковых результатов. Это открытие подтверждает опасения контент-издателей и специалистов по SEO, поскольку указывает не только на то, что ссылки на Reddit и Wikipedia встречаются часто, но также и на то, что собственный YouTube от Google обычно занимает место среди трех наиболее цитируемых онлайн-ресурсов.

Отчет объясняет:

Ссылки на Википедию встречаются чаще в сводках, созданных ИИ, чем на стандартных страницах поиска.»
«Ссылку на YouTube можно найти чуть чаще в результатах обычного поиска, нежели в сводка́х от ИИ.

Эти факты.

Анализ исследований Pew Research более чем 68 тысяч поисковых запросов от активности пользователей интернета свыше 900 взрослых показал, что суммаризированные версии Google AI существенно уменьшают количество переходов на сайты. В частности, исследование показало, что только 8% пользователей нажимали на любую ссылку, а всего лишь 1% из тех, кто использовал ответы AI, даже потрудились проверить цитаты, предоставленные в них.

Пользователи склонны оставаться в среде Google после прочтения обобщений, сгенерированных ИИ, вместо того чтобы переходить на внешние веб-сайты. Данное наблюдение подтверждает опасения издателей и специалистов по SEO о том, что основанный на ИИ поиск может уменьшать веб-трафик и концентрировать внимание пользователей на крупных платформах вроде Википедии, Reddit и YouTube.

Представленное доказательство ясно указывает на то, что обзорам искусственного интеллекта может уходить трафик веб-сайта от более крупного онлайн-сообщества, проблема, общая для профессионалов SEO и издателей.

Смотрите также

2025-07-23 12:39