Поисковый журнал

WordPress 7.0, получивший кодовое имя Armstrong, теперь доступен после нескольких недель задержек. Хотя изначально планировалось, что основной особенностью станет совместная работа в реальном времени, выпущенная версия включает в себя нечто еще более значительное: встроенные инструменты искусственного интеллекта. Эта интеграция искусственного интеллекта является важным шагом вперед для WordPress и, вероятно, поможет ему оставаться впереди других систем управления контентом.

Четыре строительных блока формируют основу WordPress AI

Как человек, работавший с WordPress на протяжении многих лет, я очень рад версии 7.0. Она закладывает основу для того, чтобы ИИ был встроен *в* основу функционирования WordPress. Они представили четыре ключевых компонента, которые по сути являются строительными блоками для этой новой архитектуры ИИ. Это не просто обновление функций; кажется, что WordPress готовится к будущему, где ИИ будет бесшовно интегрирован во всё, что мы делаем в CMS.

Четыре строительных блока WordPress 7.0 на основе ИИ

• WP AI Client
• API способностей на стороне клиента
• Экран Подключений ИИ
• Connectors API

https://www.searchenginejournal.com/wp-json/sscats/v2/tk/Middle_Post_Text

Эти четыре ключевые особенности стимулируют значительный сдвиг в том, как публикуется информация и строятся веб-сайты. Что действительно отличает это от других, так это огромное глобальное сообщество разработчиков, которые постоянно находят инновационные способы использования этих инструментов – создавая лучшие веб-сайты, анализируя данные и упрощая процесс запуска онлайн-бизнеса. Ни одна другая система управления контентом не имеет такого уровня совместной поддержки.

WordPress 7.0 представляет встроенные функции искусственного интеллекта для вашего веб-сайта. Новая функция, WP AI client, предоставляет центральный узел для подключения плагинов к инструментам ИИ, не привязываясь к какому-либо конкретному поставщику. WordPress автоматически управляет подключениями, и вы можете легко настроить все в меню настроек, используя API-ключи. Вы можете начать с предварительно выбранных моделей ИИ или добавить те, которые предпочитаете.

Кроме того, Abilities API встроен прямо в WP AI Client, предоставляя вам новые мощные функции ИИ. Вы можете легко объединить эти функции в автоматизированные процессы, которые работают вместе бесшовно.

WP AI Client позволяет интеграцию провайдеров AI.

WordPress теперь позволяет пользователям подключать предпочитаемые инструменты искусственного интеллекта непосредственно к платформе. Новая функция под названием WP AI Client упрощает это, предоставляя общий способ для плагинов взаимодействовать с различными моделями искусственного интеллекта, позволяя им отправлять запросы и получать ответы прямо в WordPress.

Вместо создания отдельных AI-соединений для каждого провайдера, разработчики плагинов могут просто интегрироваться с центральным интерфейсом WP AI Client.

Плагины могут указывать свои требования к искусственному интеллекту, WordPress затем направляет эти запросы к наилучшей доступной модели искусственного интеллекта, и владельцы веб-сайтов имеют полный контроль над тем, какие сервисы искусственного интеллекта используются на их сайте.

Как человек, работающий с веб-технологиями уже некоторое время, я рад этой последней версии. Она дает нам гораздо больше контроля над тем, как мы используем AI модели. В частности, теперь мы можем сообщить системе, какие модели мы *предпочитаем* на основе таких факторов, как их сильные стороны, стоимость запуска и скорость работы. Кроме того, есть действительно полезная функция, которая позволяет системе проверить, может ли модель фактически *выполнить* то, что нам нужно. И чтобы сделать все еще проще, они включили класс ‘Prompt Builder’ – по сути, инструмент, который помогает нам более эффективно общаться с моделями. Это большой шаг вперед для разработчиков, желающих интегрировать AI бесшовно.

API для клиентских способностей расширяет возможности ИИ для действий в WordPress.

WordPress 7.0 позволяет искусственному интеллекту (AI) и автоматизированным инструментам работать непосредственно внутри вашего веб-сайта. Вместо простого создания текста отдельно, AI теперь может выполнять такие действия, как перемещение по административной панели, добавление блоков контента и выполнение задач – всё внутри WordPress.

Речь идет о большем, чем просто о том, чтобы ИИ писал контент. WordPress разрабатывает систему, которая позволяет инструментам ИИ, плагинам и автоматизированным процессам работать вместе, используя те же функции WordPress, и все через одну центральную точку доступа.

Это означает, что WordPress может развиваться, выходя за рамки простого отображения контента, созданного ИИ – он может фактически стать платформой, где инструменты ИИ напрямую функционируют и работают.

AI Connectors Централизуют Внешние AI Сервисы

Переработанный экран «Соединители» упрощает способ, которым владельцы веб-сайтов связывают свои сайты с инструментами искусственного интеллекта. Вместо управления настройками и ключами API внутри каждого плагина, WordPress теперь предлагает единый центральный узел для подключения к этим сервисам и управления ими.

API Connectors — это технология, приводящая в действие эти функции. Он управляет тем, как WordPress подключается к сервисам искусственного интеллекта, обрабатывая такие вещи, как регистрация, безопасность и информация о каждом сервисе, все в согласованном и организованном виде. Это позволяет WordPress легко работать с различными инструментами искусственного интеллекта сейчас и в будущем.

Это важно, потому что ИИ не будет привязан к одной компании или способу работы. WordPress готовится к будущему, где вы сможете подключать, контролировать и использовать различные инструменты ИИ непосредственно в платформе.

API Connectors является ключевым для работы экрана Connectors. Он разработан для упрощения интеграции различных агентов.

Этот API предлагает два способа проверки доступа: с использованием API-ключа или без необходимости аутентификации, в зависимости от информации провайдера. Он создан для легкой поддержки новых типов подключений в будущем. API автоматически находит доступных провайдеров, используя стандартный список, и создает подключения на основе их данных. Подключения, использующие различные методы проверки, хранятся отдельно.

Как человек, работавший с WordPress некоторое время, я считаю, что action `wp_connectors_init` действительно полезен. Он позволяет мне изменять метаданные для коннекторов, и, честно говоря, это важно, потому что эти метаданные будут использоваться для регистрации новых типов коннекторов в будущих обновлениях. Сам API имеет три функции, которые можно использовать для проверки доступных коннекторов, и если вы хотите изменить внешний вид на стороне клиента, вы можете настроить его с помощью JavaScript – что дает вам большой контроль над пользовательским опытом.

WordPress Создает Функционал, Превосходящий Возможности Искусственного Интеллекта.

Этот релиз – это не просто добавление функций искусственного интеллекта в WordPress. Это создание фундаментальной основы внутри WordPress для поддержки процессов, основанных на искусственном интеллекте, включая публикацию контента, поисковую оптимизацию, веб-дизайн, создание сайтов и автоматизированные рабочие процессы, управляемые AI-агентами.

• WP AI Client подключает WordPress к моделям.
• API Способностей предоставляет ИИ способ действовать.
• Экран «Подключения» предоставляет пользователям контроль над провайдерами.
• API Connectors предоставляет разработчикам стандартную основу для будущих интеграций.

Мы все ожидали, что совместная работа в реальном времени станет главной особенностью WordPress 7.0. Но теперь кажется, что именно нативная интеграция ИИ может стать функцией, которая действительно сформирует будущее WordPress. Как цифровой маркетолог, я очень рад возможностям, которые это открывает для создания контента и персонализации.

Смотрите также

• Задержка Отчетов в Реальном Времени Google Аналитики Снова
• Акции AKRN. Акрон: прогноз акций.
• Как разработать политику в отношении социальных сетей
• Исследования показывают, что потребители легко распознают содержание, сгенерированное искусственным интеллектом.
• Google тестирует цвета фона фрагмента поиска при наведении
• Акции PRFN. ЧЗПСН: прогноз акций.
• Google: мы не отслеживаем, насколько дорого обходится сканирование, рендеринг, индексирование и обслуживание страниц
• Какой самый низкий курс юаня к рублю?
• B2B Content Marketing Has Changed: Principles Of Good Strategy
• Bing расширяет возможности генеративного поиска для сложных запросов

2026-05-20 22:40

На Google Marketing Live компания Google представила два новых типа рекламы для своих AI-powered ads: Conversational Discovery ads и Highlighted Answers.

Как digital-маркетолог, я рад этим новым форматам рекламы – они построены на базе Gemini AI от Google и предназначены для бесшовной интеграции рекламы непосредственно в ответы и рекомендации, основанные на искусственном интеллекте, что делает их гораздо более естественными и релевантными для пользователей.

Как человек, который уже много лет разрабатывает веб-сайты и управляет онлайн-рекламой, я вижу, как Google внедряет некоторые интересные новые функции. По сути, они добавляют объяснения на основе искусственного интеллекта к рекламе – представьте себе небольшого помощника на базе искусственного интеллекта, который предоставляет вам больше информации о том, что предлагает рекламодатель, прямо рядом с его обычной рекламной креативностью. Не беспокойтесь, однако, эта реклама по-прежнему будет четко помечена как спонсорская, так что вы всегда будете знать, что это платный контент.

Читайте далее, чтобы узнать больше о новых форматах рекламы и о том, когда вы сможете начать их видеть.

Разговорные Discovery Ads отвечают на нюансированные запросы.

Рекламные объявления Conversational Discovery созданы для предоставления полезных ответов, когда люди задают подробные вопросы или изучают темы с помощью функций на основе искусственного интеллекта.

Google продемонстрировал поисковый запрос о создании домашнего аромата, напоминающего «роскошные спа или дождливый лес», с акцентом на простые в реализации решения.

https://www.searchenginejournal.com/wp-json/sscats/v2/tk/Middle_Post_Text

Вместо того чтобы просто сосредотачиваться на ключевых словах, Gemini создает персонализированный контент и выделяет соответствующие функции продукта, основываясь на том, что люди обсуждают.

Это приводит к новому типу поискового опыта, отличающемуся от того, над улучшением которого в настоящее время работают рекламодатели.

Эти рекламные объявления кажутся разработанными для более продолжительных, диалоговых бесед, где пользователи могут постепенно уточнять свои потребности, вместо того чтобы просто вводить быстрый поиск.

Google постепенно расширяет использование ИИ в результатах поиска, как видно на примере таких функций, как AI Overviews и тестирование AI Mode, а также благодаря спонсорскому контенту, появляющемуся в результатах, работающих на основе ИИ.

Выделенные Ответы Вставка Рекламы в Рекомендательные Списки

Highlighted Answers отображает рекламу прямо в списках рекомендаций, созданных режимом AI Mode.

Представьте себе человека, который ищет приложения для изучения языков перед отпуском. Реклама, которая идеально соответствует его запросу, может появиться прямо в этих предложениях приложений.

Это перемещает рекламу ближе к самой рекомендации, а не рядом с традиционными результатами поиска.

Это позволит рекламодателям появиться раньше, пока люди еще изучают свои варианты, прежде чем они примут решение.

Google подтвердил, что эти объявления всегда будут четко обозначены как спонсируемый контент и будут содержать пояснения с помощью искусственного интеллекта, которые помогут пользователям понять их.

Почему это важно для рекламодателей

Эти обновления предполагают, что Google глубже продвигает рекламу в диалоговый поиск.

Это может означать, что рекламодателям необходимо больше сосредоточиться на привлекательном дизайне рекламы, полезных целевых страницах, точной информации о продукте и данных, которые они собирают непосредственно от своих клиентов.

Как цифровой маркетолог, я очень в восторге от Gemini. Он не просто смотрит на то, что кто-то *печатает* — он на самом деле понимает весь разговор, который они ведут, прежде чем показывать рекламу. Это означает, что реклама становится гораздо более актуальной и, скорее всего, найдет отклик у пользователя, что для нас является огромным шагом вперед.

Это также создает новые вопросы отчетности и измерения.

В отличие от обычного поиска по конкретным ключевым словам, диалоговый поиск более открыт. Из-за этого рекламодателям может быть сложно точно определить, что именно люди говорят или спрашивают, что приводит к результатам, и как эти разговоры влияют на их кампании с течением времени.

Люди начинают выражать аналогичную обеспокоенность по поводу обзоров ИИ и других функций поиска, основанных на искусственном интеллекте.

Заглядывая в будущее

Google ясно дал понять, что режим искусственного интеллекта становится важной частью поисковой стратегии Google.

Диалоговая реклама Discovery и выделенные ответы также показывают нам, как Google собирается зарабатывать деньги на этих новых функциях.

Отслеживать эффективность и вносить улучшения, вероятно, станет сложнее, поскольку люди начнут использовать более длинный и естественный язык в своих поисках, отходя от простых ключевых слов.

Мы планируем протестировать оба формата в режиме AI, но у нас нет точной даты, когда эти тесты начнут давать результаты.

Смотрите также

• Задержка Отчетов в Реальном Времени Google Аналитики Снова
• Акции AKRN. Акрон: прогноз акций.
• Как разработать политику в отношении социальных сетей
• Исследования показывают, что потребители легко распознают содержание, сгенерированное искусственным интеллектом.
• Google тестирует цвета фона фрагмента поиска при наведении
• Акции PRFN. ЧЗПСН: прогноз акций.
• Google: мы не отслеживаем, насколько дорого обходится сканирование, рендеринг, индексирование и обслуживание страниц
• Какой самый низкий курс юаня к рублю?
• B2B Content Marketing Has Changed: Principles Of Good Strategy
• Bing расширяет возможности генеративного поиска для сложных запросов

2026-05-20 19:09

Компания Google недавно опубликовала отчёт, анализирующий, как люди в США используют её функции Поиска на базе искусственного интеллекта. Отчёт, основанный на собственных данных поиска Google и тенденциях за последний год, показывает, как изменилось поведение пользователей с момента запуска этой функции.

Как цифровой маркетолог, я рад поделиться потрясающими новостями! Наш AI Mode официально достиг более 1 миллиарда ежемесячных активных пользователей по всему миру, как было объявлено на Google I/O 2026. Еще более впечатляющим является рост – мы наблюдаем более чем двукратное увеличение объема запросов каждые три месяца с момента запуска. Очевидно, что люди действительно принимают эту технологию!

Как меняется поведение запросов

Как digital-маркетолог, я изучал последние данные поиска, и становится совершенно ясно, что поиск на основе ИИ меняет поведение пользователей. Особенно выделяется то, что люди проводят примерно в три раза больше времени с поиском в режиме ИИ по сравнению с традиционным. Мы наблюдаем увеличение как коротких, так и длинных запросов, но главная тенденция заключается в том, что пользователи фактически *общаются* с поисковой системой – задают более подробные и сложные вопросы, чем когда-либо прежде.

В США люди стали гораздо чаще использовать режим поиска на основе искусственного интеллекта, при этом количество последующих вопросов увеличивается более чем на 40% каждый месяц. Многие из этих поисков – более 15% – выходят за рамки простого ввода текста, используя вместо этого голос, изображения или видео. Поиски с использованием изображений также стали значительно более популярными, увеличившись более чем на 40% с момента выпуска этой функции.

https://www.searchenginejournal.com/wp-json/sscats/v2/tk/Middle_Post_Text

Наиболее часто используемые ключевые слова – ‘information’, ‘identify’, ‘find’, ‘explain’ и ‘summarize’. Они часто начинают свои запросы со слов, таких как ‘what’, ‘how’, ‘I’, ‘is’ и ‘can’. Высокое использование ‘I’ говорит о том, что пользователи воспринимают AI Mode скорее как беседу, чем как обычную поисковую систему.

Что люди ищут

Google организовала свои функции поиска на базе искусственного интеллекта в пять основных областей: исследование идей, принятие решений, изучение нового, создание контента и выполнение задач. Популярные темы поиска в этих областях включают в себя творческие проекты, новости и информацию, образование, моду, еду, здоровье, технологии, путешествия, повышение продуктивности и личностный рост.

С момента выхода поисковые запросы, связанные с мозговым штурмом, выросли на 30% быстрее, чем все поисковые запросы по AI Mode в целом. Google Trends также показывает увеличение запросов, таких как «где», «где следует» и «идеи для».

Как вебмастер, я внимательно слежу за поисковыми трендами и заметил значительный скачок в запросах, связанных с планированием – они выросли примерно на 80% быстрее за последние шесть месяцев. Особенно интересно, что люди все чаще задают вопросы, требующие прямого сравнения. Мы наблюдаем рост запросов, начинающихся с ‘which’ (какой/какая/какое/какие) на 40%, особенно фразы вроде ‘which of’ и ‘which one’, что говорит о том, что пользователи активно пытаются выбрать между вариантами.

Покупки и местное поведение

Как человек, который разрабатывает веб-сайты уже некоторое время, я заметил чёткую закономерность: люди обычно начинают свой путь покупок со стандартного поиска. Но всё чаще они обращаются к поиску на основе искусственного интеллекта – то, что мы называем ‘AI Mode’ – когда они действительно хотят углубиться и найти именно то, что им нужно. Это особенно верно для таких категорий, как электроника, книги, одежда, товары для здоровья и красоты, и всё, что связано с автомобилями. Они используют искусственный интеллект, чтобы выйти за рамки базовых поисков и получить более подробные ответы.

При использовании режима ИИ вопросы о магазинах обычно включают поиск ближайших местоположений, запрос запасных частей, вопросы о финансировании дилерских центров, изучение онлайн-сервисов и проверку наличия товаров.

При совершении покупок люди в основном сосредотачиваются на цене, местоположении магазина, цвете товаров, бренде и наличии товара на складе. При выборе ресторана они часто ищут места, подходящие для детей, с красивым видом, предлагающие бар, подающие вегетарианскую или веганскую еду и имеющие открытую площадку.

Творческое и образовательное использование

С начала 2026 года количество запросов к AI Mode для создания изображений увеличилось более чем втрое. Люди в основном используют его для генерации таких вещей, как фотографии, викторины, логотипы и истории, а также для создания или изменения фотографий, документов, видео, сообщений и кода.

Когда люди учатся онлайн, популярными предметами являются математика, испанский, история, английский и биология. Для карьерного роста распространены поиски сертификаций, таких как Security+, Six Sigma Black Belt, Network+, и подготовка к экзамену в адвокаты и получению лицензии на недвижимость.

Почему это важно

Наши данные показывают, что люди, использующие поиск на основе ИИ, ищут информацию иначе, чем раньше. Они используют более длинные, естественные языковые запросы и часто комбинируют текст с другими типами ввода, такими как изображения. Мы также наблюдаем больше диалогов с ИИ и значительный рост поисковых запросов, связанных с планированием или принятием решений.

По мере того, как люди задают более длинные и сложные вопросы, простые, краткие ответы будут оцениваться иначе, чем подробные, разговорные ответы, которые полностью отвечают на эти вопросы.

Заглядывая в будущее

Google опубликовала этот отчёт вместе с несколькими другими объявлениями, включая запуск Gemini 3.5 Flash в качестве стандартной модели ИИ для её AI Mode, переработанную строку поиска и предварительный просмотр предстоящих поисковых агентов, запланированных к выпуску этим летом.

Ключевые слова и информация о поисковых запросах относятся к периоду с мая 2025 года по апрель 2026 года и представляют собой случайную выборку поисковых запросов Google. Данные ‘Trends’ показывают, насколько популярны определенные поисковые запросы *внутри* поисковых запросов в режиме AI, а не рассматривают общие объемы поисковых запросов. Эти конкретные данные ‘AI Mode Trends’ недоступны на обычном веб-сайте Google Trends.

Смотрите также

• Задержка Отчетов в Реальном Времени Google Аналитики Снова
• Акции AKRN. Акрон: прогноз акций.
• Как разработать политику в отношении социальных сетей
• Исследования показывают, что потребители легко распознают содержание, сгенерированное искусственным интеллектом.
• Google тестирует цвета фона фрагмента поиска при наведении
• Акции PRFN. ЧЗПСН: прогноз акций.
• Google: мы не отслеживаем, насколько дорого обходится сканирование, рендеринг, индексирование и обслуживание страниц
• Какой самый низкий курс юаня к рублю?
• B2B Content Marketing Has Changed: Principles Of Good Strategy
• Bing расширяет возможности генеративного поиска для сложных запросов

2026-05-20 18:10

Дарио Амодей, написавший в январе, отметил, что растет количество доказательств того, что системы AI могут быть непредсказуемыми и трудными в управлении – важное наблюдение, учитывая, что его компания разрабатывает и продает эту технологию.

Посмотрите на свою ленту LinkedIn на этой неделе и подумайте вот о чем: использование структурированных данных (schema markup) помогает поисковым системам и ИИ понимать ваш контент. Каждый раздел должен начинаться с прямого ответа на вопрос, на который он отвечает. Сосредоточьтесь на том, чтобы ваш контент было легко разбивать на более мелкие, искомые фрагменты. Вы можете увидеть увеличение количества цитирований на 13% и в 2,8 раза более высокий коэффициент конверсии при внедрении этих стратегий.

Как SEO-эксперт, я наблюдаю действительно тревожную тенденцию. Появляется невероятно чёткий паттерн в поведении поисковых систем, но по какой-то причине многие люди в индустрии игнорируют его. Ещё более странно то, что люди *фактически работающие с* этими системами – те, кто действительно понимает нюансы – становятся всё более и более нерешительными в утверждении, что у них всё под контролем. Тем временем, те, кто наиболее далёк от технических деталей, уверенно заявляют, что они ‘решили’ алгоритм. Это совершенно наоборот – чем больше ты знаешь, тем осторожнее становишься, и наоборот. Это опасная ситуация, потому что эти уверенные, но дезинформированные голоса сейчас определяют стратегию.

https://www.searchenginejournal.com/wp-json/sscats/v2/tk/Middle_Post_Text

Что говорят люди, которые его построили.

Anthropic опубликовала свой основной исследовательский пост по интерпретируемости в мае 2024 года. Он начинается так:

Мы обычно воспринимаем модели ИИ как таинственные – мы вводим информацию и получаем ответ, но трудно понять, *почему* модель выдала именно этот результат. Не очевидно, что привело к выбору этого ответа, а не какой-либо другой возможности.

Anthropic, пишущая о своей собственной модели, два года назад.

Я уже некоторое время слежу за прогрессом механической интерпретируемости (mech interp), и, честно говоря, ситуация выглядит не так многообещающе, как некоторые изначально надеялись. Нил Нанда, возглавляющий команду в Google DeepMind, работающую над этим, недавно поделился в интервью довольно трезвыми мыслями. По сути, он считает, что действительно амбициозные цели – получение надёжных и твёрдых гарантий относительно того, как работают эти AI модели – вероятно, недостижимы. Он не видит пути к достижению такого уровня уверенности, и стоит пересмотреть его идеи, если вы интересуетесь этой областью. Это суровая проверка реальности, но важная.

Эксперт, которому поручено понять, как думает ИИ, теперь признает, что первоначальная цель проекта, вероятно, не будет достигнута.

Во время конференции NeurIPS 2024, Илья Суцкевер, сооснователь Safe Superintelligence и бывший главный научный сотрудник OpenAI, получил награду Test of Time. Затем он удивил аудиторию, поделившись неожиданным сообщением.

«Чем больше оно рассуждает, тем более непредсказуемым оно становится.»

Оглядываясь на работу Ильи Суцкевера, всегда было всё о простом масштабировании – более крупные модели, больше данных. Поэтому, когда он предполагает, что следующий шаг вперед будет менее предсказуемым, это действительно поразило меня. Это почти как признание того, что простое вливание больше ресурсов в проблему больше не является гарантированным путем к улучшению. Честно говоря, это довольно значительное признание, учитывая его историю.

Подумайте о том, как обычно работает опыт. Эта кривая обучения выглядит похоже – вы начинаете с чрезмерной уверенности (‘Гора Глупости’), затем достигаете самой низкой точки, когда понимаете, как много вы *не* знаете, и, наконец, благодаря упорной работе, приобретаете реальную экспертизу. Это применимо к любой области, и самая сложная часть – где вы действительно улучшаетесь – это долгий процесс.

Что говорят люди, которые его продают.

Сейчас в мире поисковой оптимизации (SEO) легко найти смелые заявления. Один эксперт продвигает четырехчастную систему под названием ‘Technical GEO’. Другой обещает, что ваш контент будет представлен в AI Overviews от Google. Агентство рекламирует увеличение цитирований на 13%, но данные, подтверждающие это заявление, взяты из их собственной работы, основанной на их собственных методах. В популярной публикации ошибочно утверждается, что сохранение абзацев менее чем в 300 символов автоматически определит, как векторная база данных разбивает ваш контент. Один поставщик хвастается, что контролирует 78% AI модели, в то время как лидер отрасли утверждает, что увидел более чем двукратное увеличение конверсий только благодаря тому, что был представлен в Search Generative Experience (SGE) от Google.

Язык, используемый для описания этих систем, очень строгий и абсолютный, с использованием таких слов, как ‘обеспечивает’ и ‘гарантирует’, и предоставлением точных цифр. Однако это не соответствует тому, как люди, которые фактически создают эти системы, описывают то, что они делают – их описания гораздо менее определенные.

Я постоянно разочарован этим подходом. Консультанты часто тестируют стратегии, применяя их к клиентам и наблюдая изменения в конкретных метриках, но это не является строгим тестированием. Им не хватает важных элементов, таких как контрольные группы и чётко определённые прогнозы, сделанные *до* теста. По сути, они видят то, что ожидают увидеть, а не проводят настоящее тестирование. Это приводит к необоснованному уровню уверенности – их результаты, вероятно, гораздо менее надёжны, чем они считают, даже если сами стратегии эффективны. Вызывает беспокойство, что люди уверенно оптимизируют на основе модели, в которой Anthropic признаёт, что не все понимают.

Либо Anthropic был подозрительно скромен на публике, либо кто-то другой подозрительно уверен.

Когда кто-то тестирует

В прошлый понедельник Ahrefs опубликовала исследование, проведённое Луизой Лайнхан и Сибейцзя Гуань, с удивительным выводом: несмотря на то, что многие веб-страницы начали добавлять разметку schema, использование цитат, сгенерированных ИИ, существенно не увеличилось. Название исследования это подчёркивает: ‘We Tracked 1,885 Pages Adding Schema. AI Citations Barely Moved’.

Наш подход следовал установленным практикам, если бы сфера их приоритизировала. Мы проанализировали 1 885 страниц, на которых схема JSON-LD была добавлена в период с августа 2025 года по март 2026 года, сравнив их с 4 000 контрольными страницами. Мы отслеживали изменения в цитированиях в течение 30 дней до и после обновления схемы, изучая Google AI Overviews, Google AI Mode и ChatGPT. Мы использовали метод разницы в разницах для анализа сопоставленных групп.

Наше исследование показало, что использование AI Overviews не привело к заметному увеличению цитирований. Фактически, мы наблюдали небольшое, но статистически значимое, снижение. Вероятность увидеть такую большую разницу просто случайно очень мала – примерно 1 из 2500. Это говорит о том, что идея о том, что структурирование контента определенным образом помогает AI понять его и, следовательно, улучшить его видимость, не подтверждается при тестировании в большом масштабе.

Это доказывает то, что я утверждал на прошлой неделе в *The Whole Point Was the Mess*: большие языковые модели действительно обрабатывают текст так, как он написан естественно, а не полагаются на предопределенные структуры или сегментированные фрагменты. Я предсказал это, основываясь на фундаментальных принципах две недели назад, и теперь у нас есть данные измерений, подтверждающие это с прошлой недели понедельника.

Важно действительно обдумать это. Ключевая идея, лежащая в основе GEO-стратегии, была доказана ошибочной посредством тестирования, публично и известной компанией. Тем не менее, люди продолжают продвигать эти устаревшие методы.

Затем Google Сам Ответил

15 мая 2026 года Google опубликовала официальные рекомендации о том, как лучше всего подготовить веб-сайты к новым поисковым функциям на базе искусственного интеллекта. В документации чётко указано, что несколько ранее предложенных методов *не* нужны: вам не нужно создавать файлы llms.txt, разбивать контент на части, переписывать контент специально для искусственного интеллекта или использовать специальную схему разметки. Google также подчеркивает, что попытки искусственно увеличить упоминания не улучшат ваш рейтинг в поиске. Этот совет представлен очень прямо, что необычно для ресурсов для разработчиков Google.

«Многие предложенные ‘взломы’ неэффективны или не соответствуют тому, как на самом деле работает Google Search.»

Google явно избегает терминов ‘Answer Engine Optimization’ и ‘Generative Engine Optimization’ и не поддерживает стратегии, основанные на этих концепциях.

Цена вопроса

Это там, где диагноз перестаёт быть вежливым.

В социальных сетях смелые заявления распространяются быстро, в то время как точные исправления с трудом набирают популярность. Это происходит потому, что сделать заявление бесплатно и это может привлечь внимание, увеличить число подписчиков и создать возможности. Даже если заявление окажется ложным, обычно не следует никаких последствий – люди быстро забывают и переходят к следующему новому.

Стоит отметить распространенную тактику: когда вы просите GEO-консультанта объяснить свои методы простым языком – как это работает, что могло бы это доказать, и что могло бы это опровергнуть – объяснение быстро наполняется техническим жаргоном. Они будут использовать такие термины, как «vector-space alignment» или «chunk-level semantic retrieval» – реальные концепции машинного обучения, соединенные таким образом, чтобы звучало впечатляюще, но их трудно понять или проверить. Это работает, потому что полагается на тот факт, что постановка вопросов по поводу этих терминов может показаться невежественной, и те, кто не обладает специализированными знаниями, не могут легко отличить настоящие объяснения от выдуманных.

Если вы посмотрите на комментарии к популярным постам о навыках или техниках, вы быстро заметите закономерность. Большинство комментаторов просто соглашаются или добавляют что-то к списку. Некоторые могут вежливо выразить сомнение, попросив больше доказательств или предложив незначительные разногласия. Оригинальный автор обычно тратит время на то, чтобы ответить на вопросы о сложности темы, поскольку с ними легко справиться. Однако критику о том, действительно ли эти навыки что-то *доказывают* – что они приводят к уверенным мнениям без твердых доказательств – обычно отмахивают самыми осторожными и косвенными ответами.

По сути, это широкомасштабная попытка ввести людей в заблуждение. Тех, кто точно понимает технологию, представляют как оторванных от реальности, а ошибочные данные преподносят как инновационные. GEO хитро переложил вину, создав впечатление, что проблема заключается в указании на неточности, а не в самих неточностях.

Недавно я увидел увлекательный эксперимент в X, который наглядно продемонстрировал, насколько внешнее влияние влияет на SEO-мышление. Кто-то опубликовал картину Моне, притворившись, что она создана ИИ, и попросил людей указать, что делает её хуже, чем настоящую работу Моне. Это было невероятно – сотни ответов уверенно перечисляли все ‘признаки’ – такие вещи, как плоская манера письма кистью, отсутствие эмоциональной глубины и плохая композиция. Подвох? Это *была* настоящая картина Моне. Формулировка вопроса – представление её как сгенерированной ИИ – полностью сформировала то, как люди воспринимали и ‘анализировали’ произведение искусства. Это действительно показало, как легко наши представления могут быть манипулированы, и как важно ставить под сомнение наши первоначальные предположения.

Оригинальный пост, где было удалено множество первоначальных ответов.

Это повторяющийся паттерн: впечатляющий язык используется, чтобы скрыть отсутствие реального содержания. Сначала представляется определенная точка зрения, что заставляет людей искать только информацию, подтверждающую ее, даже не рассматривая факты. То, что вы покупаете, — это не подлинный анализ, а скорее перформанс *анализа*. Делаются утверждения – «это X» – без какой-либо фактической проверки. По сути, заключение определяется сначала, а затем ‘анализ’ просто его поддерживает.

Те, кто лучше всего подходит для оспаривания этих утверждений – опытные SEO-специалисты, которые протестировали эти методы, понимают, как работает схема разметки, и могут легко выявлять вводящие в заблуждение результаты – удивительно молчат.

Результат, на графиках, которые читает высшее руководство, — это односторонний рынок.

Как эксперт по SEO, я действительно обеспокоен некоторыми вещами, которые я вижу. Прямо сейчас клиенты оплачивают аудит схемы, который, откровенно говоря, последние данные показывают, не является надежным. Слишком много новых SEO-специалистов строят свои навыки – и свою карьеру – на техниках, которые не выдержат реальной проверки. Это вредит репутации нашей отрасли. Нам нужно будет вернуть это доверие, когда поиск эволюционирует, и от SEO-специалистов наконец-то будут ожидать непосредственного сотрудничества с инженерными командами, которые долгое время недооценивали сложность поисковых технологий.

Прогресс в понимании достигается путем попыток *опровергнуть* идеи, а не только доказать их. GEO, однако, похоже, сосредотачивается на исследованиях, которые просто подтверждают то, что они уже предлагают. Если предполагаемые эксперты в GEO не готовы подвергать сомнению свои собственные утверждения, трудно доверять тому, что они говорят.

Отсутствие — это данные.

Устранив дискурс, остаётся лишь отсутствие.

Когда устоявшаяся область знаний сталкивается с доказательствами того, что её основные идеи неверны, но продолжает продвигать эти идеи, ход дебатов меняется. Речь больше не идёт о том, *являются ли* идеи ошибочными — тест уже показал, что да. Более насущным становится вопрос: что это говорит о самой области знаний, если она игнорирует ясные доказательства и не адаптируется?

То же самое относится и к градиентам. Как только создатели этих систем признают потенциальные проблемы, а те, кто их совершенствует, подтвердят эти опасения, спорить о том, кто прав, становится бессмысленным. Исследователи и разработчики обычно правы – любой, кто знаком с тем, как работают эти системы, согласен с этим. Реальный вызов заключается в понимании того, почему в этой области нечасто ставят под сомнение эти установленные выводы.

К сожалению, гораздо выгоднее казаться уверенным, чем быть осторожным. Подробные отчеты получают финансирование, в то время как реалистичные оценки часто остаются незамеченными. Смелые заявления гораздо эффективнее для маркетинга, чем осторожные формулировки, особенно когда обещается гарантия.

Вам не нужно никого винить за это. Устройство вещей таково, что системы последовательно отдают предпочтение смелости и уверенности в себе, даже если это означает игнорирование точности.

Вы можете продолжать игнорировать проблему и позволить всему идти своим чередом. Или вы можете признать правду: эта индустрия построена на шатком фундаменте, извлекающем прибыль из отсутствия реального понимания.

Смотрите также

• Задержка Отчетов в Реальном Времени Google Аналитики Снова
• Акции AKRN. Акрон: прогноз акций.
• Как разработать политику в отношении социальных сетей
• Исследования показывают, что потребители легко распознают содержание, сгенерированное искусственным интеллектом.
• Google тестирует цвета фона фрагмента поиска при наведении
• Акции PRFN. ЧЗПСН: прогноз акций.
• Google: мы не отслеживаем, насколько дорого обходится сканирование, рендеринг, индексирование и обслуживание страниц
• Какой самый низкий курс юаня к рублю?
• B2B Content Marketing Has Changed: Principles Of Good Strategy
• Bing расширяет возможности генеративного поиска для сложных запросов

2026-05-20 16:42

Инструкции Google по использованию ‘llms.txt‘ теперь различаются в зависимости от того, пытаетесь ли вы улучшить позиции в поисковой выдаче или создать функции просмотра на базе искусственного интеллекта. У команд Search и Chrome разные рекомендации.

Google Search недавно опубликовал новое руководство по улучшению результатов поиска и конкретно предостерегает от использования техники под названием ‘llms.txt’ для усиления функций генеративного ИИ. В руководстве говорится, что эта тактика – наряду с такими вещами, как разбиение контента на небольшие части, переписывание для ИИ и использование специального кода – не требуется.

Недавно Google обновила свой инструмент Lighthouse до версии 13.3, представив новую функцию под названием Agentic Browsing. Это обновление включает в себя проверку наличия файла ‘llms.txt’ на веб-сайтах, и будет сообщать о любых ошибках, возникших при попытке доступа к нему.

Инструмент Lighthouse использует файл с именем llms.txt, чтобы предоставить ИИ-системам краткий обзор контента веб-сайта. Согласно документации, это помогает ИИ-агентам понять основную информацию сайта, не тратя много времени на самостоятельное изучение.

https://www.searchenginejournal.com/wp-json/sscats/v2/tk/Middle_Post_Text

Что сказал Google Поиск

Более года команда Google по поиску заявляет, что проект ‘llms.txt’ не связан с Google и они не планируют его использовать.

Джон Мюллер отметил, что файл llms.txt не используется никакими AI-сервисами или поисковыми ботами, и ни один бот даже не запрашивает его. Он резко раскритиковал практику создания отдельных Markdown-страниц специально для ботов, назвав это пустой тратой усилий.

Во время недавней презентации на Search Central Live Deep Dive Asia Pacific, Гэри Ильи из Google и Амир Табул заявили, что компания в настоящее время не работает над проектом ‘llms.txt’.

Официальное руководство Google по оптимизации чётко указывает на то, что следует игнорировать файл llms.txt, который является самой последней инструкцией от команды Google Search.

Что теперь делает Lighthouse в Chrome

Как цифровой маркетолог, я рад последнему обновлению Lighthouse, версии 13.3. Теперь оно автоматически включает проверки на ‘Agentic Browsing’, что является важным событием для современных веб-опытов. В частности, оно проверяет, насколько хорошо ваш сайт интегрируется с WebMCP, обеспечивает ли легкий доступ к контенту для агентов, проверяет стабильность макета и даже проверяет наличие правильно настроенного файла ‘llms.txt’ – все это способствует более плавному и надежному пользовательскому опыту.

Аудит llms.txt считает сайт ‘Неприменимым’ только в том случае, если он показывает ошибку 404; любая другая ошибка приведет к провалу аудита. Согласно документации Lighthouse, llms.txt — это новый стандарт, и владельцам веб-сайтов рекомендуется создать файл и поместить его в основной каталог своего сайта. Вы можете найти больше информации на llmstxt.org.

Речь не идёт об улучшении результатов поиска вашего сайта или о том, как ИИ ссылается на ваш контент. Вместо этого llms.txt помогает веб-браузерам и ИИ-помощникам ориентироваться и понимать, как организован ваш сайт.

Google Была Здесь Ранее

Внутренние команды Google ранее давали противоречивые сигналы относительно llms.txt.

В декабре Лидия Инфанте обнаружила файл с именем ‘llms.txt’ в документации Google для веб-разработчиков. На вопрос об этом в Bluesky Джон Мюллер из Google просто ответил нерешительным ‘хм :-/’ и не предоставил никаких дополнительных объяснений.

Дейв Смарт заметил, что файл появился на нескольких сайтах для разработчиков Google, таких как developer.chrome.com и web.dev. Это указывало на то, что файл, вероятно, был автоматически развернут как часть обновления внутренней системы управления контентом Google, а не намеренно размещен там командой поиска.

Файл Search Central был удален в течение нескольких часов, но файлы на других ресурсах Google остались.

Почему это важно

Ответ Google на llms.txt варьируется в зависимости от варианта использования.

Google Search не требует файл llms.txt для своих AI Overviews, AI Mode или любых других функций поиска на основе искусственного интеллекта.

Lighthouse, инструмент для оценки производительности веб-сайтов, тестирует новую функцию, которая опционально проверяет наличие файла с именем ‘llms.txt’ при оценке того, как веб-сайт взаимодействует с AI моделями.

Ресурсы для разработчиков Google разбросаны по нескольким веб-сайтам, что иногда приводит к противоречивым советам, особенно при сравнении информации из Lighthouse или его сопутствующей документации с основной поисковой документацией Google.

Заглядывая в будущее

Google не комментировал пробел в документации между двумя командами разработчиков.

Хотя создать простой файл llms.txt для некоторых веб-сайтов легко, неясно, стоит ли прилагать усилия, поскольку Google заявляет, что это не помогает в поисковой выдаче AI.

Смотрите также

• Задержка Отчетов в Реальном Времени Google Аналитики Снова
• Акции AKRN. Акрон: прогноз акций.
• Как разработать политику в отношении социальных сетей
• Исследования показывают, что потребители легко распознают содержание, сгенерированное искусственным интеллектом.
• Google тестирует цвета фона фрагмента поиска при наведении
• Акции PRFN. ЧЗПСН: прогноз акций.
• Google: мы не отслеживаем, насколько дорого обходится сканирование, рендеринг, индексирование и обслуживание страниц
• Какой самый низкий курс юаня к рублю?
• B2B Content Marketing Has Changed: Principles Of Good Strategy
• Bing расширяет возможности генеративного поиска для сложных запросов

2026-05-20 16:09