Поисковый журнал

8 мая 2026 года *The New York Times* опубликовала редакционную статью журналиста Джулии Энгвин под названием «Meta умирает». Энгвин отметила, что количество ежедневных активных пользователей Meta сократилось в первом квартале 2026 года, снизившись с 3,58 миллиарда в последнем квартале 2025 года до 3,56 миллиарда.

Энгвин считает, что это знаменует начало постепенного упадка компании, проводя параллели с AOL в 2003 году и Yahoo в 2015 году. Она описывает это как сохранение технической функциональности и продолжение получения прибыли, но вхождение в период, который она откровенно называет «эпохой зомби» – существующий, но не по-настоящему процветающий.

Она может быть права, и если это так, Теодор Левитт фактически предсказал этот исход ещё в 1958 году.

Урок, который Meta так и не усвоила.

В 1960 году Теодор Левит, профессор Гарвардской школы бизнеса, опубликовал ключевую статью под названием «Маркетинская близорукость». Он утверждал, что предприятия часто терпят неудачу не потому, что люди перестают хотеть то, что они предлагают, а потому, что у них ограниченное понимание того, каким бизнесом они *действительно* занимаются. Он знаменито указал на железные дороги, которые потерпели неудачу, потому что сосредоточились на предоставлении железнодорожных перевозок, вместо того чтобы видеть себя в более широкой транспортной отрасли. Подобным образом, компании, занимающиеся троллейбусами, упустили инновации и были обогнаны автомобилями. Как выразился Левит, клиенты не покупают дрель; они покупают отверстие, которое она делает.

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

Учитывая значительные изменения в стратегии Meta за последние 22 года, стоит спросить: какое основное направление бизнеса изначально представлял себе Марк Цукерберг для компании?

В 2021 году он предсказал, что будущее лежит в ‘метавселенной’, предприятие, которое впоследствии привело к убыткам в размере около 80 миллиардов долларов для его подразделения Reality Labs, поскольку пользователи не были убеждены. К 2023 году он переключил внимание на генеративный ИИ и теперь инвестировал более 100 миллиардов долларов в разработку моделей, которые в настоящее время работают не так хорошо, как модели от конкурирующих компаний. Недавние результаты за первый квартал 2026 года показали рекордные 56,3 миллиарда долларов выручки – увеличение на 33% по сравнению с предыдущим годом – но также значительно более высокие затраты, составившие 33,44 миллиарда долларов, что на 35% больше. Этот уровень инвестиций в ИИ вызывает обеспокоенность среди инвесторов.

Несмотря на то, что выручка в настоящее время выглядит здоровой, компания, похоже, постоянно меняет свою направленность с новыми продуктами, потенциально ценой потери своей существующей клиентской базы.

Что на самом деле показывают данные о трафике.

Это место, где мнение встречается с доказательствами, и трафик Similarweb за март 2026 года является показательным.

Google — самый посещаемый веб-сайт в мире, получающий 86,9 миллиарда посещений каждый месяц. YouTube занимает второе место с 29,3 миллиарда, за ним следует Facebook с 11,9 миллиарда и Instagram с 7,1 миллиарда. Огромная разница в трафике между Google и Facebook подчеркивает ключевой момент: Google позиционировал себя как поставщика информации, в то время как Facebook сосредоточился на социальных сетях. Информационный бизнес имеет безграничный потенциал для роста, но социальные сети в конечном итоге ограничены числом людей, доступных для подключения.

Данные показывают значительный рост в сфере AI-чат-ботов. ChatGPT лидирует с 5.7 миллиардами ежемесячных посещений по всему миру, что на 28.5% больше, чем в прошлом году. Gemini испытывает стремительный рост, увеличившись на 283.8% по сравнению с прошлым годом. Claude.ai также продемонстрировал большой скачок, с посещениями, увеличившимися на 423.7% до 613.7 миллионов по сравнению с предыдущим годом.

Meta.ai не входит в топ-100 самых посещаемых веб-сайтов.

Meta потратила 100 миллиардов долларов на вступление в гонку ИИ. Она не выигрывает её.

The Squeeze Play Angwin Describes

Для старых онлайн-платформ обычным делом является попытка заработать больше денег, когда они начинают терять пользователей. Как отмечает Angwin, Meta поступает именно так. В первом квартале они показали на 19% больше рекламы по сравнению с прошлым годом и увеличили цену, которую платят рекламодатели, на 12%. Это привело к увеличению дохода на пользователя на 27% – по сути, Meta показывает больше рекламы и взимает за неё более высокую плату.

Это решение увеличивает выручку сейчас, но в конечном итоге навредит компании. Добавление большего количества рекламы создает неприятный опыт для пользователей, что замедляет рост. В конечном итоге, этот недостаток роста ограничит количество рекламы, которую можно показывать. Как объяснил Левитт, компании попадают в эту схему, когда отдают приоритет продвижению существующих продуктов вместо того, чтобы действительно понимать, чего хотят их клиенты.

Это представляет собой немедленную проблему для цифровых маркетологов и экспертов SEO. Рекламная система Meta Advantage+ в настоящее время демонстрирует отличные результаты – Meta сообщает о возврате в размере $4.52 за каждый потраченный доллар, что на 22% лучше, чем традиционные, управляемые вручную кампании. Однако эти сильные показатели возврата зависят от наличия большой и активной пользовательской базы, которая предоставляет ценные данные об их поведении. Если пользовательская база сократится, а количество показанных рекламных объявлений увеличится, качество этих данных снизится, и эффективность рекламы, вероятно, пострадает.

Контраргумент, достойный внимания.

Хотя Ангвин приводит убедительный аргумент, её статья представляет собой скорее мнения, чем детальный анализ, и общая ситуация в первом квартале более нюансирована, чем просто описание её как спада. Ежедневное количество активных пользователей Meta фактически увеличилось на 4% по сравнению с прошлым годом. Снижение количества пользователей в квартал можно частично объяснить проблемами с интернетом в Иране и блокировкой WhatsApp в России. Кроме того, увеличение доходов на 33% не соответствует компании, которая терпит неудачу.

Эта компания тратит много денег, ожидая дальнейшего роста, но пока ее инвестиции в искусственный интеллект не привели к значительному новому доходу. Как недавно отметил Аса Фитч из *Wall Street Journal*, такой уровень расходов вряд ли сохранится надолго.

Ключевой идеей Левитта было не просто то, что недальновидные компании быстро терпят неудачу — такие компании, как AOL и Yahoo, могут существовать довольно долго. Его суть заключалась в том, что как только компания теряет из виду свою основную цель — в каком бизнесе она *действительно* должна быть — становится невероятно сложно изменить ситуацию. Каждый ресурс, потраченный на защиту устаревшей идеи, отнимается от истинного понимания потребностей клиентов.

Левитт не стал бы спрашивать, терпит ли Meta неудачу, а скорее, понимала ли компания когда-либо свой основной бизнес. За последние 22 года, с шестью крупными изменениями в направлении, кажется, ответ отрицательный – у них не было последовательного понимания того, чем они являются.

Эта неопределенность теперь видна в данных о трафике. И данные о трафике не лгут.

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
• Bing расширяет возможности генеративного поиска для сложных запросов
• Анализ динамики цен на криптовалюту BNB: прогнозы BNB
• Акции PRFN. ЧЗПСН: прогноз акций.
• Google Product Studio распространяется и в других странах
• Google: мы не отслеживаем, насколько дорого обходится сканирование, рендеринг, индексирование и обслуживание страниц

2026-05-16 18:10

Это была сложная неделя для разметки схем. Google сначала удалил расширенные сниппеты FAQ из поиска. Затем отчет от Ahrefs показал, что использование схемы JSON-LD не всегда надежно улучшает видимость в AI Overviews от Google, режиме поиска на базе искусственного интеллекта или ChatGPT.

Недавние изменения ставят под сомнение преимущества использования схемы разметки, в частности, её способность улучшать отображение веб-сайтов в результатах поиска и потенциальное использование искусственным интеллектом. В этой статье рассматривается, что означают эти изменения и что говорят текущие данные о будущем схемы.

Награды Google за видимую схему снижались в течение многих лет.

С 2023 года Google сокращает преимущества, которые предоставляет веб-сайтам, использующим определенные типы структурированных данных в результатах поиска. Например, сейчас только официальные правительственные и медицинские веб-сайты могут отображать расширенные результаты FAQ, а расширенные результаты HowTo были ограничены и в конечном итоге полностью удалены.

Google планирует прекратить поддержку нескольких функций, добавляющих дополнительную информацию к результатам поиска в 2025 году. К ним относятся сведения о Courses, обзоры Claims и Estimated Salaries. Хотя изначально планировалось их удаление, Book Actions позже оставили доступным. Google заявляет, что оставшиеся функции нечасто используются пользователями и не дают достаточной пользы для продолжения поддержки.

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

Практические задачи со структурированными данными были удалены в 2026 году. Джон Мюллер упомянул на Reddit, что, хотя некоторые типы разметки устаревают, некоторые остаются важными.

Когда популярные SEO-техники начинают использовать определенные типы структурированных данных, эти данные часто перестают отображаться в виде расширенных результатов в поиске Google. Хотя базовый код остается правильным, визуальные преимущества исчезают. Google не всегда явно указывает, что эти изменения связаны с чрезмерным использованием, но эта тенденция говорит о том, что полагаться на какой-либо один тип разметки для долгосрочной видимости в поиске рискованно.

Последние изменения были внесены из-за снижения поддержки одного предложенного значения. Новый раздел рекомендаций ‘GEO’ призван улучшить способ, которым ИИ-системы цитируют источники, и данные Ahrefs подтверждают эту пользу.

Что обнаружил отчёт Ahrefs

Ahrefs проанализировал более 1800 веб-страниц после внедрения схемы JSON-LD, сравнив их с аналогичными страницами без схемы. Затем они отследили, как эти изменения повлияли на упоминания в Google AI Overviews, AI Mode и ChatGPT.

Производительность практически не изменилась. Режим Google AI показал небольшое увеличение на 2,4%, ChatGPT увеличился на 2,2%, в то время как Google AI Overviews испытал снижение на 4,6%.

Первоначальные результаты были недостаточно значительными, чтобы показать четкую разницу от типичных колебаний. Хотя AI Overviews снизились заметным образом, Ahrefs не уверен, что это изменение было вызвано использованием schema markup.

До того, как мы внедрили какие-либо новые структурированные данные, эти страницы уже были популярны и часто появлялись в AI Overviews – каждая из них имела более 100 цитирований. Их уже находили и использовали поисковые системы.

Ahrefs признает, что схема разметки *может* потенциально помочь Google находить и понимать страницы, которые еще не были обнаружены, особенно в отношении обхода, понимания и индексации. Однако их исследования не смогли доказать, что это действительно происходит.

SEO-консультант Джанлука Фиорелли высоко оценил исследование как освежающе честный взгляд на поиск с использованием ИИ в 2026 году. Однако он посчитал, что его фокус был ограничен, объяснив это тем, что это похоже на проверку того, увеличит ли простое добавление этикетки к существующему продукту на полке продажи – это небольшое изменение, а не фундаментальный сдвиг.

Ahrefs поделился результатами эксперимента searchVIU, показавшего, что пять систем AI, похоже, извлекают информацию непосредственно из видимого HTML-кода веб-страницы, игнорируя структурированные данные, такие как JSON-LD, Microdata и RDFa. Это относится только к тому, как эти системы изначально извлекают информацию со страницы, и не означает, что структурированные данные не используются на более ранних этапах индексации или понимания контента страницы.

Райан Лоу, директор по контент-маркетингу Ahrefs, суммировал вывод в LinkedIn, сказав:

Он сомневается, что добавление схемы разметки существенно повлияет на частоту упоминаний ваших страниц в результатах поиска на основе искусственного интеллекта. Он уточнил, что схема не является гарантированным решением для увеличения цитирований ИИ.

Дискуссия о Практике

Оба обновления выходят на фоне активных споров о схеме и GEO.

Вице-президент Amsive по SEO и AI Search, Лили Рей, заметила тенденцию в LinkedIn: около 168 000 веб-страниц в настоящее время используют фразу «FAQ schema is critical for GEO». Она признала это распространенной практикой.

Рэй заметила, что если SEO-тактику можно использовать для спама, то это неизбежно произойдет. Она предсказала это еще в 2019 году, когда схема FAQ была впервые выпущена, и видит в недавнем удалении Google схемы FAQ повторяющийся паттерн.

Рэй неоднократно преуменьшала её наблюдения, называя их спекулятивными или просто мыслями. Однако тенденция, на которую она указала, соответствует тому, что показывает временная шкала: перспективный подход набирает обороты, Google извлекает из этого выгоду, а затем отрасль переключается на что-то новое.

Йост де Валк, создатель Yoast, недавно объяснил в своей публикации в блоге, что зарождающаяся область Generative AI Optimization (GEO) следует аналогичным путем ранней Search Engine Optimization (SEO), но гораздо более быстрыми темпами. Он видит недавнее удаление поддержки схемы FAQ как первый признак того, что эта закономерность повторяется.

Он также предложил новый тип структурированной разметки данных – под названием FAQSection – чтобы чётко отличать страницы, которые *включают* раздел FAQ, от страниц, которые *полностью состоят* из FAQ. Он считает, что это исправит текущую структурную проблему с тем, как FAQ идентифицируются в интернете.

Те, кто активно использовали GEO playbook, были особенно разочарованы тем, что он всё больше фокусируется на схеме в качестве основного предложения. Марк Уильямс-Кук, который руководит Candour и создал AlsoAsked, опубликовал отчет Ahrefs в LinkedIn.

Кто-то прокомментировал, что определенные люди в геопространственной области продвигают неэффективные методы – по сути, предлагая ложные решения – для увеличения количества цитирований исследований, при этом хваля Gianluca Fiorelli за предоставление реалистичных советов.

Мэри Хейнс, которая руководит Marie Haynes Consulting, ответила на пост Рэя совершенно другой идеей.

Несмотря на то, что некоторые эксперты не согласились с пессимистичными взглядами, Google продолжает рекомендовать использование структурированных данных, чтобы помочь поисковым системам понять информацию на ваших веб-страницах. На недавнем мероприятии в Мадриде команда Google по связям с поиском подтвердила, что использование поддерживаемых типов структурированных данных по-прежнему полезно.

Что данные пока не могут ответить.

Данные не показывают, помогает ли добавление схемы страницам, которые ещё не получили большого количества ссылок. Это связано с тем, что все страницы в исследовании уже имели более 100 ссылок из AI Overviews от Google до внедрения схемы.

Как SEO-эксперт, я заметил в ходе тестирования, что все различные типы схем – такие как Articles, FAQs, Products, How-Tos и Organization schemas – были сгруппированы вместе. Это означает, что мы не могли видеть, как каждый *specific* schema type работает сам по себе. Результаты могли значительно отличаться, если бы мы рассматривали каждую схему индивидуально, и это то, что нам нужно изучить более подробно.

Измерение улучшений только за 30 дней может не отразить более медленные, долгосрочные эффекты. Кроме того, на активных веб-сайтах обновления схемы часто происходят одновременно с другими изменениями веб-сайта, что затрудняет точное определение того, какое влияние оказали изменения схемы. Наконец, в этом отчете рассматривалась только схема непосредственно в коде страницы и не включала схему, добавленную с помощью JavaScript, которую поисковые боты обрабатывают по-другому.

Ahrefs проанализировал, как AI Overviews, AI Mode и ChatGPT от Google обрабатывают информацию. В настоящее время неизвестно, по-другому ли обрабатывают данные поисковые системы, такие как Bing и Copilot, или инструменты, такие как Perplexity и Claude, по сравнению с системами, которые протестировал Ahrefs.

Никто не опубликовал данные, которые бы изолировали этот путь.

Почему это важно

Согласно данным Ahrefs, добавление схемы JSON-LD вряд ли немедленно увеличит количество AI-цитат для страниц, которые уже появляются в AI Overviews. Более сложная задача — выяснить наилучшую общую стратегию использования схемы разметки.

Определённые типы структурированных данных, такие как данные для продуктов, обзоров, событий и видео, продолжают обеспечивать видимые улучшения в поиске. Хотя преимущества могут быть не такими заметными, использование разметки для организаций, людей и статей всё ещё помогает Google понимать ваш контент и сущности.

Утверждать, что схемы данных вообще не работают, — это преувеличение. Тест объединил различные типы данных и рассмотрел только один результат. Данные на самом деле ставят под сомнение эффективность определенной стратегии продаж.

GEO-гиды часто рекомендуют добавлять разметку Schema, чтобы помочь поисковым системам на базе искусственного интеллекта лучше понимать и цитировать ваш контент. Например, Frase.io подчеркнул, что Schema необходима для успеха с AI-поиском, GEO и AEO.

Трудно подтвердить это утверждение без подтверждающих данных, что затрудняет обоснование инвестиций. AI-системы, протестированные searchVIU, были сосредоточены на том, как контент *выглядит* на веб-странице (используя HTML), а не на его базовой структуре (JSON-LD). Это говорит о том, что хорошо организованный контент с четкими заголовками и прямыми, удобочитаемыми ответами более важен для AI для правильной цитирования информации, чем техническая разметка, используемая за кулисами.

Заглядывая в будущее

Большой вопрос для SEO-специалистов заключается в том, действительно ли разметка Schema даёт заметные результаты. Недавние тесты показали, что простое добавление кода JSON-LD не привело к увеличению цитирований в AI Overviews для страниц, которые уже там появлялись.

С этими страницами схема больше направлена на обеспечение необходимой поддержки для других систем, чем на прямое увеличение цитирований. Она по-прежнему предлагает преимущества, но это другой вид преимущества, который следует выделить.

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
• Bing расширяет возможности генеративного поиска для сложных запросов
• Анализ динамики цен на криптовалюту BNB: прогнозы BNB
• Акции PRFN. ЧЗПСН: прогноз акций.
• Google Product Studio распространяется и в других странах
• Google: мы не отслеживаем, насколько дорого обходится сканирование, рендеринг, индексирование и обслуживание страниц

2026-05-16 15:11

Google опубликовала новые рекомендации, чтобы помочь владельцам веб-сайтов улучшить представление их контента с использованием новейших функций искусственного интеллекта в Поиске, таких как AI Overviews и AI Mode.

Новая страница, «Оптимизация вашего сайта для функций генеративного ИИ в Поиске Google», основывается на предыдущей документации Google о функциях ИИ, первоначально опубликованной в 2025 году. Эта более ранняя документация объясняла, как работают эти функции, как включается контент и как измеряются результаты. Это новое руководство предоставляет более конкретные советы и сообщает владельцам веб-сайтов, о чем им *не* нужно беспокоиться при попытке улучшить свой сайт для этих функций ИИ.

Стоит отметить два ключевых момента. Во-первых, Google явно заявляет, что некоторые распространенные методы оптимизации на самом деле не нужны. Во-вторых, Google теперь рассматривает AEO/GEO — оптимизацию для магазинов приложений и локального поиска — как просто часть общей SEO.

Google утверждает, что AEO и GEO ‘все еще SEO’

Google утверждает, что традиционные принципы SEO по-прежнему важны с его новым поиском на основе искусственного интеллекта. Функции искусственного интеллекта построены на тех же системах ранжирования и качества, что и обычный Поиск, и работают путем поиска информации из существующего индекса Google для предоставления ответов. Этот процесс включает в себя такие методы, как извлечение релевантной информации и изучение различных аспектов запроса.

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

Google имеет чёткую позицию в отношении наименования этих концепций. Они определяют ‘AEO’ как ‘answer engine optimization’ и ‘GEO’ как ‘generative engine optimization’, а затем переходят к объяснению:

Как человек, который давно занимается созданием веб-сайтов, я рассматриваю выход Google в область генеративного ИИ-поиска не как замену SEO, а как его естественную эволюцию. В конечном счете, Google хочет предоставить максимально возможный опыт поиска, а это означает сосредоточение внимания на полезном, высококачественном контенте – что *всегда* было в основе хорошего SEO. Таким образом, оптимизация для этих новых результатов на основе ИИ по-прежнему, по сути, связана с SEO – это просто более продвинутая его версия.

Я внимательно следил за этим, и здорово видеть, что Google официально проясняет свою позицию относительно GEO и AEO. Как поделились Gary Illyes и Cherry Prommawin на Search Central Live, они теперь подтвердили в своей официальной документации, что вам не нужны отдельные фреймворки для них. Это действительно полезно, потому что это дает нам надежный, официальный источник, на который можно ссылаться при обсуждении этого с клиентами и коллегами.

Что Google говорит, что вам не нужно делать

Это руководство подробно описывает стратегии, которых следует избегать при использовании генеративного ИИ для Google Search. Оно более прямолинейно, чем предыдущие ресурсы Google об ИИ, и конкретно указывает на такие методы, как использование llms.txt файлов, разбиение контента на части, фальшивые рекомендации и автоматическую/географическую оптимизацию, как практики, которых следует избегать.

Руководство гласит, что владельцы сайтов могут игнорировать следующее для Google Search.

Google утверждает, что вам не нужно форматировать файлы, такие как llms.txt, или использовать специальную разметку (например, AI-текст или Markdown), чтобы они были включены в результаты поиска Google с использованием искусственного интеллекта. Хотя Google может находить и индексировать многие различные типы файлов, помимо HTML, эти файлы не будут рассматриваться иначе, чем другие.

Руководство утверждает, что не нужно разделять контент на более мелкие разделы для систем искусственного интеллекта. Системы Google могут понимать различные темы в рамках одной страницы и отображать наиболее релевантную информацию пользователям. Дэнни Салливан подтвердил это в январе 2026 года, поделившись тем, что инженеры Google на самом деле не рекомендуют разбивать контент на ‘куски’.

Как SEO-эксперт, я вижу много вопросов о переписывании контента для AI. Сообщение Google достаточно ясно: вам не нужно зацикливаться на каждой вариации ключевого слова или пытаться писать роботизированным способом, чтобы угодить генеративному AI, такому как новый опыт поиска. AI достаточно умен, чтобы понимать синонимы и общий смысл вашего контента. Сосредоточьтесь на написании естественным языком для *людей*, и AI тоже сможет это понять. Это огромное облегчение для создателей контента!

Руководство объясняет, что инструменты искусственного интеллекта могут находить онлайн-дискуссии о ваших продуктах или услугах – вещи, которые люди говорят в блогах, видео и форумах. Однако в нём предупреждается, что поиск поддельных или искусственных упоминаний не очень полезен. Поисковые системы отдают приоритет качественному контенту, а также имеют системы для фильтрации спама.

Руководство объясняет, что структурированные данные не требуются для поисковых систем на основе генеративного ИИ и не требуют какой-либо конкретной кодировки schema.org. Однако в нём всё ещё рекомендуется использовать структурированные данные как часть общего SEO-плана, чтобы помочь вашему контенту появиться в расширенных результатах.

Что Google говорит о том, на чём сосредоточиться

Рекомендации по улучшению соответствуют стандартным SEO-практикам, но Google сформулировал их конкретно в контексте функций искусственного интеллекта.

Google высоко ценит контент, который предлагает свежие, оригинальные идеи. Они отличают его от типичного «товарного контента» – например, базовых руководств («7 советов для начинающих домовладельцев») – сравнивая с контентом, который делится уникальной точкой зрения или опытом («Почему мы отказались от проверки и сэкономили деньги: взгляд на канализационную трубу»). По сути, Google хочет контент, который выходит за рамки легкодоступной информации и предлагает что-то новое.

Чтобы ваши страницы отображались в новых функциях Google на базе искусственного интеллекта, их нужно легко находить и понимать поисковой системе Google. Google рекомендует убедиться, что его веб-краулеры могут получить доступ к вашим страницам, использовать чёткий и организованный HTML-код, оптимизировать ваш веб-сайт для JavaScript, обеспечивать положительный пользовательский опыт и избегать дублирующего контента.

Мы выделили раздел, посвященный улучшению отображения вашего бизнеса в локальных поисках и онлайн-магазинах. Google рекомендует использовать каналы Merchant Center и профили Google Business, чтобы ваши продукты и локальный бизнес отображались, когда люди используют поиск на базе искусственного интеллекта. Они также представили Business Agent, который позволяет клиентам напрямую общаться с брендами через Google Search.

Агентные впечатления получают первоначальное руководство

Как SEO-эксперт, я внимательно слежу за развитием ИИ и рад видеть всё больше ясности в отношении того, что мы подразумеваем под ‘agentic experiences’. По сути, это системы ИИ, которые могут действовать за вас – представьте их как цифровых помощников, которые могут выполнять такие задачи, как бронирование или даже сравнение цен на продукты, и всё это без необходимости постоянно давать им указания. Речь идёт о предоставлении ИИ возможности быть по-настоящему полезным и проактивным.

Как человек, который уже некоторое время разрабатывает веб-сайты, я слежу за тем, как ‘агенты’ Google – по сути, автоматизированные системы – начинают взаимодействовать с сайтами. Они смотрят не только на код; они фактически *видят* страницы как пользователь, анализируют скриншоты, углубляются в структуру страницы (DOM) и даже используют информацию о доступности. Google опубликовал некоторые рекомендации по созданию вашего сайта ‘удобным для агентов’ – вы можете найти их на web.dev – и они также намекают на новый протокол под названием Universal Commerce Protocol, или UCP. Они считают, что UCP позволит этим агентам делать гораздо больше в будущем, что может изменить то, как работают поиск и коммерция в интернете.

Как SEO-эксперт, я внимательно слежу за проектом Google Universal Cart Project (UCP). Google представила его в начале этого года, и Видья Сринавасан подчеркнула в своем ежегодном письме, что он был создан в сотрудничестве с Shopify. Особенно многообещающим является уровень поддержки отрасли – более 20 компаний уже присоединились.

Почему это важно

Этот документ является самым чётким объяснением от Google на сегодняшний день правил использования функций генеративного ИИ в Поиске. Он объединяет советы, которые ранее можно было найти в разных местах – например, в презентациях, подкастах и блогах – в один простой в использовании ресурс.

Самое важное, что Google теперь официально не рекомендует определенные SEO-тактики, которые многие компании, специализирующиеся на избежании обнаружения ИИ (AEO) и оптимизации для обнаружения (GEO), продвигали. Это не обязательно применимо к другим платформам ИИ, кроме Google, таким как ChatGPT или Perplexity, которые могут интерпретировать сигналы по-разному. Однако, для собственных ИИ-функций Google, это руководство теперь четко указано в их официальной документации.

Функция «agentic experiences» теперь официально задокументирована Google для владельцев веб-сайтов. Это руководство является предварительным, и Google отмечает, что использование этой функции в настоящее время необязательно для предприятий, которые могут извлечь из нее пользу.

Заглядывая в будущее

Google отмечает, что вам не обязательно следовать каждому руководству в их документе, чтобы добиться успеха. Они подчеркивают, что многие веб-сайты и контент, даже те, которые используют новые функции ИИ, хорошо работают в Google Search, не пытаясь активно оптимизировать для поисковых систем (SEO).

Google представляет рекомендации по улучшению ‘agentic experiences’ как необязательные – что-то, что следует учитывать ‘если у вас есть время и это соответствует вашим бизнес-целям’. Это подразумевает, что они рассматривают оптимизацию агентов как будущую перспективу, а не текущий приоритет.

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
• Bing расширяет возможности генеративного поиска для сложных запросов
• Анализ динамики цен на криптовалюту BNB: прогнозы BNB
• Акции PRFN. ЧЗПСН: прогноз акций.
• Google Product Studio распространяется и в других странах
• Google: мы не отслеживаем, насколько дорого обходится сканирование, рендеринг, индексирование и обслуживание страниц

2026-05-15 19:41

Вот что нового на этой неделе: мы освещаем изменения в отслеживании трафика помощника на основе искусственного интеллекта, преимущества использования структурированных данных для повышения вашей онлайн-видимости и рассмотрим, как один крупный издатель готовится к будущему за пределами традиционных поисковых систем.

Вот что важно для вас и вашей работы.

Google Analytics добавляет встроенный AI-ассистент-канал.

Google Analytics теперь автоматически категоризирует веб-трафик, поступающий из AI-чатботов, в новую группу под названием «AI Assistant«. Ранее вам требовалось создавать пользовательские правила отслеживания, чтобы отличать этот трафик от других источников, но теперь это делается автоматически.

Ключевые факты

Разговоры, начатые с популярными AI-ассистентами, теперь автоматически помечаются как поступающие из источника ‘ai-assistant’. Это означает, что они будут направлены в специальный канал ‘AI Assistant’ и помечены как ‘(ai-assistant)’ в ваших отчётах. Google определила ChatGPT, Gemini и Claude как примеры этих ассистентов, но не предоставила полный список. Эти изменения произойдут без каких-либо действий с вашей стороны.

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

Почему это важно

Если вы создали специальную настройку для отделения трафика от чат-ботов с искусственным интеллектом, теперь вы можете сравнить ее с официальным методом Google. Пользовательские правила, предложенные Google в августе прошлого года, по-прежнему работают для веб-сайтов, не входящих в их одобренный список, и вы можете использовать обе системы одновременно.

Теперь, когда вы можете видеть данные, полученные от помощников искусственного интеллекта, настоящая задача состоит в том, чтобы понять, как их использовать. Эти данные теперь отображаются в отдельной категории в ваших отчетах о том, как люди вас находят, как ведут себя пользователи и какие источники наиболее эффективны. Это позволяет легко сравнивать, как конвертируются посетители из помощников искусственного интеллекта, насколько они вовлечены и сколько их, непосредственно с посетителями из органического поиска — без необходимости выполнять какую-либо дополнительную работу или создавать сложные фильтры.

Google не уточнил, насколько быстро будет расти их список признанных платформ с появлением новых выпусков. Если вы отслеживаете ИИ-помощников, отличных от упомянутых, продолжайте использовать существующие пользовательские настройки.

Что говорят профессионалы отрасли

Кевин Индиг, советник по развитию Growth Memo, прокомментировал LinkedIn:

«Давно пора! Буквально вчера на сцене жаловался на это»

Йохан Странд, старший цифровой аналитик и партнер Ctrl Digital, написал в LinkedIn:

Если вы уже используете специальную группу каналов для мониторинга трафика, связанного с искусственным интеллектом, вам следует обновить ее сейчас.

Прочтите наш полный обзор: Google Analytics добавляет AI Assistant в качестве группы каналов по умолчанию

Google завершает устаревание расширенных результатов FAQ

Google официально удалил из поиска расширенные результаты FAQ, завершив процесс, начатый несколько лет назад. Они объявили об этом изменении, обновив свою документацию по структурированным данным FAQ, но не сделали об этом отдельного объявления или сообщения в блоге.

Ключевые факторы

Расширенные результаты часто задаваемых вопросов больше не отображаются в Google Поиске. Google удаляет функции из консоли поиска и инструмента тестирования расширенных результатов в июне, а в августе прекратит поддержку API.

Почему это важно:

Если в ваших отчетах используются данные API о часто задаваемых вопросах, вам необходимо обновить эти запросы API до августа.

Сохранение тегов кода не вызовет проблем, но они больше не отображаются должным образом. Помогает ли использование схемы часто задаваемых вопросов при поиске с помощью искусственного интеллекта — это другой вопрос, и это изменение не решает этот вопрос.

Прочтите наш полный обзор: Часто задаваемые вопросы по Google Drops. Расширенные результаты поиска.

Отчет Ahrefs: добавление схемы не увеличило количество цитирований ИИ

Исследование Ahrefs проанализировало 1885 веб-страниц, на которых реализована разметка схемы JSON-LD, и не обнаружило значительного роста цитирований в обзорах Google AI, результатах поиска на основе искусственного интеллекта или ChatGPT.

Ключевые факторы

Ahrefs сравнивал страницы с добавленной разметкой схемы со страницами без нее, отслеживая изменения в течение 30-дневных периодов. Они обнаружили, что использование обзоров ИИ привело к снижению производительности на 4,6% по сравнению с контрольной группой. Режим AI и ChatGPT показали небольшие изменения, но они не были достаточно значительными, чтобы их можно было надежно измерить.

Почему это важно:

Многие считают, что использование структурированных данных (схемы) помогает веб-сайтам занимать более высокие позиции в результатах поиска с помощью искусственного интеллекта, указывая на связь между ними. Однако Ahrefs провела тестирование, чтобы выяснить, *вызывает ли* такое улучшение схема, и не обнаружила существенного эффекта, особенно для страниц, которые уже распознавались. Похоже, что веб-сайты, использующие схему, также обычно создают более качественный контент, создают более прочную репутацию и получают больше обратных ссылок. Эти факторы, вероятно, объясняют соединение больше, чем сама разметка схемы.

В отчете недостаточно информации, чтобы определить, помогает ли разметка схемы страницам, которые Google еще не просканировал. Тестирование этих страниц потребует отдельного исследования. Однако для страниц, которые Google уже находит и показывает в результатах поиска, добавление схемы JSON-LD, вероятно, не приведет к значительному улучшению их рейтинга.

Что говорят SEO-специалисты

Крис Лонг, соучредитель Nectiv, написал в LinkedIn:

Эти данные начинают менять мое мнение о том, насколько хорошо они влияют на цитируемость ИИ.

Прочтите наш полный обзор: Разметка Schema не изменила цитирование AI в тесте Ahrefs

Генеральный директор Condé Nast: Планируйте так, как будто поисковый трафик будет нулевым

Роджер Линч, генеральный директор Condé Nast, недавно поручил своим командам разработать бизнес-планы, предполагая, что трафик из поисковых систем не будет поступать. Он поделился этой информацией во время интервью TBPN, технологического подкаста, который OpenAI приобрела в апреле.

Ключевые факторы

Линч объяснил, что их внутренние прогнозы не смогли точно предсказать падение поискового трафика три года подряд. Он ожидает, что поисковый трафик в конечном итоге стабилизируется и составит небольшой процент от общего трафика, измеряемый однозначными числами, а не исчезнет полностью.

По словам Линча, процветают как очень известные бренды, так и небольшие специализированные издания, но больше всего страдают бренды среднего размера. Condé Nast, например, в прошлом году зафиксировал рост доходов от цифровых подписок на 29%.

Почему это важно:

Линч объясняет тенденцию, которую данные демонстрируют уже некоторое время. Отчеты Chartbeat и Reuters Institute указывают на значительное снижение трафика из поисковых систем для небольших издателей: Chartbeat обнаружил снижение на 60% за два года, тогда как Институт Reuters прогнозирует падение более чем на 40% за три года. Новым является то, что руководители крупных изданий, таких как Vogue, The New Yorker и GQ, теперь учитывают эти снижающиеся цифры в своем финансовом планировании.

Стоит проверить, применима ли стратегия «штанги» к вашему собственному веб-сайту или к тем, которыми вы управляете. Как отметил Питер Линч, бренды, которые не являются лидерами в конкретной области или не фокусируются на четко определенной нише, часто с трудом добиваются успеха. В наши дни страницы результатов поиска все больше переполняются такими вещами, как сводки AI, ссылки на покупки и реклама, что сдвигает традиционные списки веб-сайтов вниз по странице.

Что говорят SEO-специалисты

Кевин Индиг, советник по развитию Growth Memo, прокомментировал LinkedIn:

«Разумно, для издателей в AEO нет выхода».

Прочтите наш полный обзор: Генеральный директор Condé Nast: планируйте так, как будто поисковый трафик будет нулевым

Тема недели: Измерение догоняет проблему

Методы и данные, ранее использовавшиеся для улучшения поискового рейтинга, устаревают, ненадежны или больше не поддерживаются веб-сайтами, которые когда-то полагались на них.

Полезные разделы часто задаваемых вопросов, которые раньше появлялись непосредственно в результатах поиска Google, теперь исчезли. Хотя разметка схемы по-прежнему играет роль в том, как инструменты ИИ цитируют информацию, связь не так сильна, как считалось ранее. Плюс одна крупная издательская компания готовится к тому, что трафик из поисковых систем не вернется на прежний уровень. Во всех этих случаях способы, которые мы использовали для отслеживания успеха, не работают в нынешней онлайн-среде.

Хотя меньше людей используют ИИ-помощников по сравнению с поисковыми системами, их использование теперь четко отображается в тех же отчетах, где вы отслеживаете другие маркетинговые каналы, что упрощает сравнение эффективности.

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
• Bing расширяет возможности генеративного поиска для сложных запросов
• Анализ динамики цен на криптовалюту BNB: прогнозы BNB
• Акции PRFN. ЧЗПСН: прогноз акций.
• Google Product Studio распространяется и в других странах
• Google: мы не отслеживаем, насколько дорого обходится сканирование, рендеринг, индексирование и обслуживание страниц

2026-05-15 15:40

Джинни Марвин из Google Ads недавно поделилась в своем подкасте Ads Decoded, что вместо того, чтобы пытаться *победить* алгоритмы Google, рекламодателям следует сосредоточиться на предоставлении системе высококачественных данных. Эта идея вызвала сильную реакцию в рекламной индустрии – некоторые увидели в этом признание Google успеха своих автоматизированных систем, в то время как другие посчитали, что это означает отказ от контроля над своими кампаниями.

Маркетинг стремительно переходит на автоматизированные системы, и мы часто внедряем эти инструменты быстрее, чем полностью их понимаем. Это не временное изменение – это становится стандартом для эффективного маркетинга. Например, более миллиона рекламодателей сейчас используют Performance Max от Google, а кампании Advantage+ от Meta обрабатывают 35% всех расходов на рекламу розничной торговли в США. TikTok также демонстрирует значительный рост, с их Smart+ автоматизированными решениями, увеличившимися с 9% до 42% всех performance-кампаний всего за один год.

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

Легко увлечься обещаниями, которые дают такие платформы, как Google и Meta. Google недавно обновил Performance Max функциями, такими как исключение аудитории и более четкие отчеты о бюджете, пытаясь решить проблемы, связанные с тем, что система казалась «черным ящиком». Meta утверждает, что рекламодатели, использующие их инструменты для создания креативов Advantage+, увидели увеличение возврата инвестиций в рекламу на 22%, но эта цифра сильно зависит от качества данных и продолжительности рекламной кампании. Однако существует реальный разрыв между этими обещаниями платформ и тем, что происходит на практике, и профессионалам в области SEO и платной медиа необходимо это учитывать.

Недавний отчёт Adtaxi делает ключевой вывод: ИИ не заменяет продуманное планирование, а делает его более эффективным. Когда вы предоставляете ИИ качественные данные и чётко определяете, что подразумевается под успехом, вы увидите впечатляющие результаты. Но если данные некачественные, вы просто получите более быстрые и менее эффективные результаты. ИИ может быстро потратить ваши деньги, но не может решить сложные стратегические проблемы, которые выходят за рамки того, чему его обучили.

Современные поисковые технологии, ориентированные на местоположение и конкретные объекты, требуют тщательного внимания к деталям. Предоставление рекламным платформам точной и надежной информации – это тот же процесс, который утверждает ваш бренд как надежный источник как в традиционном, так и в поисковых системах на базе искусственного интеллекта. Когда мы говорим о ‘машине’, мы на самом деле говорим о сложной сети данных. Если ваша реклама ориентирована на простые результаты, а не на реальные бизнес-цели, вы учите платформы неправильно интерпретировать, кто ваши лучшие клиенты. И если ваши усилия в области SEO не учитывают вопросы и темы, которые ищет ваша целевая аудитория, пора пересмотреть свою стратегию.

Предстоящие обновления Google Performance Max, запланированные на апрель 2026 года, теперь позволяют исключать ваших существующих клиентов из показа рекламы. Хотя это кажется простым техническим изменением, это значительный стратегический шаг. Это помогает маркетологам избежать траты денег на привлечение людей, которые уже покупают у них, и вместо этого сосредоточиться на привлечении новых клиентов. Однако эта функция хорошо работает только в том случае, если у вас чистые и точные данные о клиентах. Если ваши данные неорганизованы или неверны, любые улучшения в эффективности будут обманчивы.

Платформы, такие как TikTok, подчеркивают проблему в том, как мы измеряем успех маркетинга. Стандартные методы отслеживания часто пропускают до 79% продаж, вызванных автоматизированными системами. Без человека, который бы контролировал эти системы и обеспечивал их соответствие бизнес-целям, мы рискуем тратить деньги, не зная, работают ли они на самом деле.

Я связался с Дженнифер Фланаган, вице-президентом по маркетингу в Adtaxi, по электронной почте. Она объяснила, что отсутствие прозрачности в этих системах является реальной проблемой, поскольку они склонны отдавать приоритет показателям, установленным самой платформой, а не тому, что действительно хорошо для бизнеса. Она справедливо отметила, что человеческая экспертиза обеспечивает решающий уровень стратегического надзора, которому не может соответствовать машинное обучение.

Урок на 2026 год

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
• Bing расширяет возможности генеративного поиска для сложных запросов
• Анализ динамики цен на криптовалюту BNB: прогнозы BNB
• Акции PRFN. ЧЗПСН: прогноз акций.
• Google Product Studio распространяется и в других странах
• Google: мы не отслеживаем, насколько дорого обходится сканирование, рендеринг, индексирование и обслуживание страниц

2026-05-15 12:09