Поисковый журнал

Видите, что видит ИИ: Режим ИИ убил старый план SEO — вот новый подход

от

Использует ли Google искусственный интеллект для цензурирования тысяч независимых веб-сайтов?

Почему трафик резко упал, хотя вы делаете SEO правильно?

1. От писем в Федеральную торговую комиссию о систематическом разрушении Google открытого интернета до предупреждений для специалистов по поисковой оптимизации (SEO), которые могли не осознавать неэффективность своих тактик, ясно видно, что эти изменения кардинально перестраивают всю систему вознаграждения, лежащую в основе веба.

2. Переписка ФТК, описывающая демонтаж Google открытого интернета и предупреждения специалистам SEO о неактуальности их стратегий, показывает, что данные преобразования существенно изменяют структуру поощрений во всем интернете.

3. В письмах к ФТК и сообщениях специалистам по поисковой оптимизации становится очевидной систематическая деструкция Google открытого интернета, а также трансформация в основополагающей структуре вознаграждений на вебе.

4. Электронные письма в Федеральную торговую комиссию о демонтаже Google открытого интернета и предупреждения SEO-экспертам об их устаревших методах указывают на то, что эти изменения приводят к значительной реконфигурации системы стимулов во всем интернете.

5. От писем Федеральной торговой комиссии по поводу уничтожения Google открытого веба до уведомлений специалистов SEO об их неприменимых стратегиях очевидно, что такие корректировки радикально меняют структуру вознаграждений в целом интернет-пространстве.

Пора адаптироваться.

В то время как другие предостерегали относительно методов ИИ вроде извлечения фрагментов текста и векторного ранжирования, индустрия преимущественно придерживалась традиционных взглядов. Практики SEO упорно сосредотачивались на Экспертности, Авторитетности, Достоверности (E-A-T), внешних ссылках и обновлениях контента, веря в то, что повышение качества естественным образом приведет к улучшениям.

Но правила изменились.

Бесшумный поворот Google: от ключевых слов к векторам встраивания

В конце 2023 года и начале 2024 года Google начала внедрять режим ИИ (AI Mode).

В чем заключается режим искусственного интеллекта Google?

Как эксперт по цифровому маркетингу, я использую мощь искусственного интеллекта, разбивая свой контент на отдельные разделы и размещая их в многомерном пространстве. Затем измеряю степень соответствия этих разделов запросам пользователей с помощью косинусного сходства.

За видимыми изменениями скрывается более глубокая трансформация: оценка контента теперь основывается на эмбеддингах в первую очередь.

Что такое векторы встраивания?

Проще говоря, векторы встраивания – это математические способы выражения значения слов или фраз. Когда Google анализирует кусок контента, он преобразует его в массив чисел, называемый вектором, который содержит контекстную семантику текста. Эти вектора расположены в многомерном пространстве, где расстояние между ними показывает степень близости их значений.

Вместо того чтобы искать конкретные слова или предложения, Google анализирует глубинный смысл (встраивающие векторы) поискового запроса относительно смысла каждого фрагмента текста. Таким образом, он способен понимать контекст, тонкие нюансы и общую цель поиска, предоставляя более точные результаты.

В отличие от традиционных методов SEO, ключевые слова и темы здесь могут не иметь такого же значения. Текст не обязательно должен включать определенные слова, чтобы считаться релевантным. Вместо этого важно, насколько близок вектор текста к вектору запроса в этой семантической области.

Чем отличаются векторы эмбеддинга от ключевых слов?

Ключевики фокусируются на точных совпадениях. Векторы встраивания — на смысле.

В прошлом традиционное SEO предполагало стратегическое размещение конкретных ключевых слов по всей веб-странице. Однако сейчас ИИ Google оценивает семантическое понимание поискового запроса и текста на странице, используя векторы вложений (embedding vectors). Это означает, что страница может занять высокое место в результатах поиска даже если она не использует точно такие же слова как поисковый запрос, при условии, что её содержание соответствует намерениям пользователя.

Недавнее изменение сделало несколько стратегий SEO устаревшими. Даже если страницы хорошо продуманы и богаты ключевыми словами, они могут не обеспечить удовлетворительных результатов, если подразумеваемый смысл внутри них не соответствует намерениям пользователя при поиске.

Что SEO сделала не так и что ждет нас дальше

С точки зрения опытного веб-мастера, это было не только изменение правил игры от Google; речь шла также о том, что ландшафт поисковой оптимизации не учел того факта, что правила незаметно эволюционировали.

Не читайте сигналы неправильно

улучшение показателей компетентности, авторитетности и надежности (EAT), пересмотр заголовков и обновление контента. Они также удалили менее значительные страницы, укрепили внутренние ссылки и провели тщательные проверки.

Как опытный специалист по SEO, я понял, что стратегии, которые я раньше использовал, основывались на устаревших методах. Вместо того чтобы решать основную проблему, они сосредотачивались на устранении симптомов, таких как потеря видимости, игнорируя при этом глубинный источник проблемы – семантический дрейф.

Семантический дрейф происходит тогда, когда вектор вашего контента больше не совпадает с эволюционирующим вектором поискового намерения. Это незаметно для традиционных инструментов SEO, так как оно проявляется в скрытом пространстве, а не в вашем HTML.

Никакие внешние ссылки или корректировки контента не могут это исправить.

Это было не только злоупотреблением платформой, но и стратегической ошибкой.

команды SEO:

  • Неправильно понял намерения Гугла.
  • Чрезмерно полагались на ненаучные решения.
  • Проигнорированное раннее исследование по извлечению и вложению отрывков текста.

Широко предполагалось, что следование советам от Google, улучшение полезности, устранение излишнего контента и создание текстов с учетом человеческого читателя будет достаточным.

Это обещание рухнуло под пристальным вниманием ИИ.

Но мы не бессильны.

Не поддавайтесь ловушке соответствия требованиям

Google призвало индустрию отдавать приоритет «полезному контенту», а специалисты по поисковой оптимизации ответили изменением своей стратегии с точки зрения лингвистики. Они уточнили тон, улучшили читаемость и включили часто задаваемые вопросы (FAQ) в свои усилия по оптимизации.

Вместо этого уровень «полезности» был рассчитан математически на основе того, насколько ваши ответы соответствовали пониманию вопроса ИИ.

Многие веб-сайты после обновления продолжают терять видимость в результатах поиска. Возможно, это связано с тем, что во время процесса доработки контента не был учтен вопрос о геометрическом соответствии контента поисковым намерениям пользователя.

Делайте ставку на данные, а не на ключевые слова.

Новая книга по поисковой оптимизации начинается с простой истины: вы оптимизируете под математику, а не слова.

Новая книга по SEO: Как оптимизировать под поисковые системы с искусственным интеллектом

Вот что мы теперь знаем:

  1. Режим ИИ реален и измерим.
    ✅Вы можете рассчитать схожесть встраиваний.
    ✅Вы можете тестировать фрагменты текста против запросов.
    ✅Вы можете визуализировать, как Google ранжирует страницы.
  2. Содержание должно совпадать семантически, а не только тематически.
    ✅Две страницы о «лучших туристических маршрутах» могут быть лексически схожими, но если одна сосредоточена на семейных походах, а другая на экстремальных участках местности, их векторы расходятся.
  3. Авторитет по прежнему важен, но только после подобия.

    ✅Режим ИИ сначала выбирает релевантные отрывки. Ранжирование авторитета следует за этим.

    ✅Если вы не пройдете порог схожести, ваш авторитет не будет иметь значения.

  4. Оптимизация на уровне пассажей — это новая граница. ✅ Оптимизации всей страницы недостаточно, каждый фрагмент контента должен иметь семантическую значимость.

Как отслеживать данные режима Google AI, чтобы улучшить видимость в поисковой выдаче?

Для достижения высоких позиций на страницах результатов поисковых систем (SERP) важно использовать инструменты, которые не только предоставляют информацию о видимости, но и дают рекомендации по улучшению и достижению желаемых позиций.

Один из самых ранних инструментов, Profound, позволял проверять наличие контента внутри больших языковых моделей. По сути, он служил способом проверки видимости для включения в LLMS. Этот инструмент предоставлял специалистам по поисковой оптимизации ранние сигналы о том, что системы ИИ изменяют способ отображения результатов поиска, иногда поднимая страницы, которые ранее не имели обычных рангов. Profound подчеркивал факт того, что LLMS не полагаются на те же методы оценки рейтинга, которыми SEO-специалисты работали годами. Проще говоря, Profound помогал понять, что ИИ меняет результаты поиска способами, которых не ожидали, и эти изменения не зависели от традиционных методов ранжирования SEO.

Однако Profound не предоставил оснований для своих выборов. Вместо этого он сообщил вам, было ли выбрано ваше содержимое или нет, без объяснения используемых критериев. Кроме того, не был продемонстрирован механизм работы режима AI и предложены модификации для улучшения инклюзивности.

Вот тут на сцену вышли платформы, основанные на моделировании.

Market Brew подошел к решению проблемы уникальным образом. Вместо изучения только видимых аспектов системы искусственного интеллекта (ИИ), они углубленно исследовали базовую логику. Они разработали модели поисковых систем, которые имитировали превращение Google в систему embeddings и оценки на основе баллов для ранжирования. В отличие от других платформ, которые просто наблюдали результаты работы ИИ-моделей, Market Brew восстановил фундаментальные принципы ее функционирования.

Уже в 2023 году компания Market Brew реализовала:

  • Сегментация текста, которая делит содержание страницы на согласованные блоки примерно в 700 символов.
  • Встраивание генерации с использованием Sentence-BERT для захвата семантического отпечатка каждого фрагмента текста.
  • Вычисления косинусного сходства для имитации того, как запросы соответствуют конкретным блокам контента, а не только всей странице в целом.
  • Алгоритмы тематической кластеризации, такие как Top Cluster Similarity, чтобы определить, какие группы абзацев лучше всего согласуются с интентом поиска.

Рынок Брю Туториал: Освоение Основного Фактора Кластеризации Аналогичности | Основные Принципы SEO

Пользователи могли наблюдать процесс мышления алгоритма, блок за блоком, сравнивая серию подсказок со своим собственным контентом и оценивая показатели схожести на этом пути.

Там, где Profound предлагал прозрачность, Market Brew предоставлял полномочия.

В качестве специалиста по цифровому маркетингу вместо того чтобы задаваться вопросом «Появился ли я в обзоре AI?», я обнаружил огромную пользу от использования инструментов моделирования, которые позволяют мне спрашивать: «Почему меня не включили?». Более важно то, что эти инструменты помогают определить и устранить области для улучшения, увеличивая мои шансы быть представленным.

Предвидя поведение режима AI до его публичного признания Google, эти платформы предоставили ранним пользователям значительное преимущество. Пользователи SEO быстро адаптировали свои стратегии, не дожидаясь снижения трафика, сосредоточившись на оптимизации для выравнивания векторов и семантического покрытия — аспектах, которые были критически важны задолго до того, как большинство в индустрии признало их значимость.

Во времена, когда рейтинги сильно зависят от степени соответствия ваших эмбеддингов намерениям пользователя, это раннее преимущество имело решающее значение.

Визуализировать покрытие режима ИИ. Бесплатно.

СЕО не умер. Он трансформировался из искусства в прикладную геометрию.

Визуализатор режима AI Tutorial

Для того чтобы помочь SEO специалистам адаптироваться к среде доминирования ИИ, компания Market Brew недавно представила удобный для пользователей и бесплатный инструмент под названием Визуализатор режима ИИ. Этот инновационный инструмент имитирует способ оценки вашего контента обзорами от искусственного интеллекта Google.

  • Введите адрес страницы.
  • Введите до 10 поисковых запросов или сгенерируйте их автоматически из одного мастер-запроса, используя расширение подсказки по типу LLM.
  • Посмотрите матрицу косинусного сходства, показывающую как каждый фрагмент контента на вашей странице (700 символов) соотносится с каждым намерением.
  • Нажмите на любую оценку, чтобы увидеть точный фрагмент текста и причину его оценки.

Попробуйте использовать визуализатор режима ИИ

Это единственный инструмент, который позволяет вам наблюдать за процессом мышления в режиме искусственного интеллекта.

Две правды, одно будущее

От всего сердца согласен с замечанием Нейта Хаке. Действительно, Google радикально изменил правила игры в наших цифровых ландшафтах. Будучи опытным вебмастером, могу подтвердить: мы все еще пытаемся адаптироваться к этому новому игровому плану. Данные отражают индустрию, стремящуюся не отставать от этих последних стратегий и трендов.

Потому что две вещи могут быть правдой:

  • Возможно Google освобождает место для собственных сервисов, рекламных продуктов и монополий искусственного интеллекта.
  • А многие оптимизаторы все еще гоняются за призраками в мире, управляемом геометрией.

Пришло время выйти за рамки догадок.

Если режим ИИ представляет новую модель поиска, крайне важно иметь инструменты, которые раскрывают его внутреннюю работу, вместо того чтобы просто гадать о внесенных изменениях.

В первом квартале 2024 года мы поделились с вами статьей, в которой обсуждалось будущее влияние внедрений (embeddings) и векторных оценок на SEO, еще до официального появления обзорных систем искусственного интеллекта.

Инструменты, такие как визуализация режима ИИ, предоставляют редкую возможность заглянуть за кулисы.

Используйте это. Проверьте свои предположения. Сопоставьте пространство между вашим контентом и современной релевантностью.

Поиски не закончились.

Но путь вперед требует новых взглядов.

Забронируйте свою стратегическую сессию в режиме AI

__TOPMOB__
Kingdom Come: Deliverance 2
Kingdom Come
Avowed
Marvel’s Avengers
Elden Ring
The Elder Scrolls
Dragon Ball
Fortnite
Call of Duty (COD)
Brawl Stars
DLC
Roblox
Olympus

Изображение предоставлено

Смотрите также

2025-06-18 00:27

Новая норма

от

Сегодняшняя заметка напрямую из моего разума, предоставляя инсайты по последним разработкам в области поиска и искусственного интеллекта. В последние несколько недель произошли значительные успехи, оставляя меня без времени для правильной организации своих мыслей.

До сих пор.

В заключение этот меморандум содержит уникальную информацию о ключевых показателях эффективности (KPI), которые я в настоящее время отслеживаю для премиальных подписчиков относительно поисковых запросов.

В этом выпуске мы рассмотрим:

  • Роль кликов в будущем SEO.
  • Как наша работа «распространяется» по многим каналам.
  • Режим ИИ и агентский поиск.
  • Горячая битва между Google и ChatGPT.

Давайте начнем!

Шестнадцатого апреля в девять утра, OpenAI выпустила обновленную версию ChatGPT под названием o3.

К полудню я уже просмотрел презентацию, которую закончил прошлой ночью.

В каждой новой версии повторяется знакомая схема: страх перед тем, что она умнее меня, сменяемый облегчением при обнаружении её ограничений, а затем тревога, когда цикл начинается заново.

Когда я выражал разочарование своему тренеру Хизер, она поделилась глубокой мыслью, которая осталась со мной навсегда: ‘Кевин, в наши дни постоянные перемены являются неотъемлемой частью жизни’.

Она права.

Как эксперт по поисковой оптимизации (SEO), я постоянно путешествую по динамичному ландшафту, где обновления происходят часто, поисковые интерфейсы быстро меняются, и фундаментальные основы моих стратегий кажутся ежедневно меняющимися.

На полпути к концу 2025 года остановимся на секунду, чтобы оценить текущее состояние поиска и его последствия для вас.

Вот краткая версия:

  • Искусственный интеллект Google (AIOS) раздувает количество показов, подавляя клики.
  • Клики, которые остаются, имеют больше покупного намерения, чем когда-либо.
  • «Производительность» в области SEO превращается в игру «влияния», охватывающую Google, LLMs и все социальные каналы, которые ваши клиенты используют для получения второй информации.

Давайте разберем каждую перемену, начиная с подсчета калорий, которые мы считали не так.

Пустые калории

После того как Google расширила функции AIO в марте, появилась постоянная тенденция среди них: несмотря на увеличение показов, количество кликов снизилось.

Почему разница?

Две причины:

  1. Люди проводят больше поисковых запросов из-за искусственного интеллекта.

Результат: увеличение видимости без посетителей.

2024 был годом пикового трафика.

Учитывая, что очень немногие пользователи нажимали на ссылки во время нашего исследования юзабилити AIo USA (представляя лишь несколько процентов), вероятно, к 2024 году процент кликов может снизиться до всего лишь 10% или даже меньше того, к чему мы привыкли. И это абсолютно нормально.

Кликабельность исторически имела ограниченную ценность с точки зрения реального развития бизнеса или финансовых выгод. Тем не менее, она являлась важным предшественником для таких показателей как конверсии, доход, воронка продаж, продажи и т.д. (По сути, кликабельность не равнялась долларам и не приводила к ощутимому расширению бизнеса.)

Конечно, для нас, специалистов по поисковой оптимизации (SEO), потеря кликов выглядит мрачно, пока вы не изучите поведение пользователей более детально.

  • Мы думали, что пого-стик был плохим, но это просто нормальное поведение при поиске.
  • Единственный клик, который имеет значение, тот, что завершает путь.
  • В нашем исследовании 80% кликов на «окончательный ответ» все еще приходится на органические результаты, а не на ИИ.
  • Когда люди кликают, это делается с целью проверки, сравнения или покупки — высокоцелевых действий, которые приводят к конверсии.

Итак, да, сырые клики исчезают, но те, что остаются – это чистый белок, а не пустые калории.

От производительности к влиянию

Клики уменьшаются, но оставшиеся полны намерений.

Это переворачивает концепцию ценности SEO с ног на голову.

В течение 20 лет мы продавали SEO как канал эффективности, хотим мы этого или нет.

Стандартный расчет был следующим: объем поиска × показатель кликабельности × коэффициент конверсии = прогнозируемые доллары.

Когда ключевое слово не смогло выжить в таблице Excel, оно погибло в комитете.

В то же время, эти руководители тратят значительные суммы (около миллиона долларов), чтобы разместить небольшую эмблему своей компании на болиде Формулы-1 без указания используемой модели.

Почему? Влияние.

Вера в то, что постоянная видимость изменяет предпочтения.

Как эксперт по SEO, я нахожу себя на знакомой территории в эпоху AI-first и долгосрочных ключевых слов (AIO-and-LLM). Это уже не просто борьба за веб-трафик; это сражение за когнитивную территорию, где потенциальные клиенты ищут ответы на свои вопросы: их мысли, внимание и, в конечном итоге, доверие.

  • Обзоры ИИ от Google.
  • ЧатГПТ.
  • Потоки на Reddit, комментарии на YouTube, чаты в Discord.

Ваш бренд должен звучать во всех из них.

Другими словами, это обновлённые меры или ключевые показатели эффективности (KPI), которые я предоставил в премиум-части ближе к концу статьи.

Кратко говоря, SEO переходит от прямого отклика к влиянию.

Подходите к этому как к любой другой маркетинговой платформе, влияющей на предпочтения клиентов задолго до их покупки, и распределите средства соответственно.

Канал разветвления

Режим AI преобразует один ввод в несколько скрытых вопросов, что часто именуется инженерами как «расширение» или «углубление».

На уровне каналов опыт поиска расширяется: он больше не ограничен браузерами и появляется в различных подписках (feed), приложениях и устройствах.

В ходе дискуссий среди специалистов по SEO за последние несколько лет значение одной концепции значительно возросло, и к 2025 году она будет иметь решающее значение. Это обусловлено тремя вескими причинами:

Юристы (LLM) успешно интегрировали функциональность поиска практически во все приложения. Например, если вам нужна подробная разбивка рецепта печенья в Microsoft Excel, это возможно! Компания Meta внедрила автономный ИИ и включила его в WhatsApp, Instagram и Facebook. YouTube и Netflix экспериментируют с AI-суммированием контента, что позволяет пользователям находить подходящие видео без необходимости покидать платформы.

Открытия больше не начинаются и заканчиваются исключительно на google.com. Каждое закрытое цифровое пространство функционирует как собственный мини-страница результатов поиска (SERP), и Google сталкивается с конкуренцией от множества небольших поисковых систем искусственного интеллекта, а не только одной такой, как я, ChatGPT.

Во время нашего исследования удобства использования голосового помощника (AIO) в США мы заметили повторяющуюся тенденцию: пользователи проверяли ответы, сгенерированные ИИ, сверяясь с мнениями других пользователей на платформах вроде Reddit, YouTube или Discord.

Надежность определяется согласованностью между ответами машин и теми, что обмениваются среди людей. Если кто-то остается незамеченным или отсутствует в социальных сетях или общественных форумах, он может быть упущен из внимания при окончательном принятии решения.

3. Похоже, что количество платформ вроде TikTok, Facebook, Instagram, Threads, Bluesky, YouTube, Google, ChatGPT, Perplexity, Claude и Snapchat увеличивается вместе с их ежедневными активными пользователями.

Откуда мы находим это дополнительное время? Прежде всего, оно поступает от традиционных источников СМИ, таких как телевидение, радио и популярные онлайн-платформы новостей. Внимание перенаправляется, а не полностью перестраивается или заново изобретается.

Что это значит:

  • Ваш бренд теперь оставляет след в поисковых запросах, который является суммой всех мест, где люди задают вопросы.
  • Мониторинг только рейтинга в Google похож на проверку погоды у одного уличного угла.
  • Чтобы выиграть бюджет, привязывайте каждую дополнительную платформу к конкретному пониманию клиентов — в идеале собранному путём общения с клиентами и использования инструментов вроде Sparktoro.

Режим искусственного интеллекта

Режим AI является «последним боссом» поиска.

Сунджар Пичаи объяснил Лексу Фридману, что «страница результатов может быть просто одним из вариантов дизайна для пользовательского интерфейса», в то время как Лиз Рид назвала это «расположением или структурой.»

Другими словами, Гугл с радостью меняет классический результат поиска (SERP) в тот момент, когда математика работает.

Но сейчас математика не работает.

Саймонвеб показывает режим ИИ только в 1% запросов, специально разработанный.

Один из способов формулировки: Один ответ ИИ может обработать до 20-50 последующих запросов, тем самым освобождая рекламные места, ранее занимаемые связанными страницами.

Пока Google не обнаружит новый метод оплаты (например, встроенные рекламные объявления или оплата за сообщения), скорость развертывания останется ограниченной.

Когда эта бизнес-модель достигает своего пика, режим искусственного интеллекта становится раем для тех, кто понимает намерения пользователей.

Для каждого запроса Google распространяет множество мелких вопросов — таких как стоимость, характеристики, сравнения, местоположение и оценки — а затем органично объединяет ответы.

По сути, эти мини-вопросы, которые вы сейчас оптимизируете как низкочастотные запросы, работают похожим образом. Однако вместо того чтобы отвечать последовательно, они обрабатываются одновременно и затем собираются воедино для создания связной сюжетной линии.

Как подготовиться, пока ворота еще наполовину закрыты.

  • Сопоставьте вероятный набор связанных тем с каждой основной темой (обратите внимание на запросы людей тоже спрашивают, связанные поисковые запросы, темы в Reddit и т.д. — подробнее в следующем Мемо.)
  • Отслеживайте рейтинг каждого микрозапроса; пробелы означают потерянные цитирования в режиме ИИ.
  • Структурируйте содержание так, чтобы его было легко цитировать: короткие ответы, чёткие подзаголовки, богатая схема.

Выполните задания немедленно, чтобы быть готовыми к переходу режима ИИ из бета-версии в стандартную работу – это должно оставаться актуальным до следующей задачи: появления полностью автономной поисковой системы.

ЧатГП против Гугл

Переломный момент 2025 года состоит в том, что Google встречает ChatGPT на равных условиях.

Проще говоря, страница результатов поиска от Google, традиционно известная своей рекламой, теперь претерпевает изменения благодаря режиму AI и превращается в пользовательский интерфейс, схожий с дизайном OpenAI, ориентированным на чат — это демонстрирует готовность Google адаптировать свою страницу поисковых результатов (SERP) под предпочтения пользователей, даже если это означает сокращение количества рекламы.

В прошлом году я опубликовал эту графику при запуске ChatGPT Поиск и получил множество вопросов.

Два вывода из последней проекции (график ниже):

  1. Если экстраполировать весь набор данных, то ChatGPT обгонит Google в октябре 2030 года.
  2. Если экстраполировать только последние 12 месяцев, то пересечение произойдет в середине 2026 года.

Важные оговорки:

  • Рост не предопределён. Google по-прежнему контролирует дистрибуцию продуктов (Android, Chrome, Safari соглашения) и может замедлить развитие ChatGPT путём включения его функций в режиме искусственного интеллекта и Gemeni.
  • Проекция измеряет долю запросов, а не долю выручки. Даже если использование ChatGPT вырастет, реклама Google может продолжать приносить прибыль дольше.
  • Одна настройка платформы (пакетирование, настройки по умолчанию, предложения операторов связи) может мгновенно изменить любую из этих кривых — вспомните, как Microsoft запустила Bing Chat через обновления Windows.

Что смотреть дальше?

  • Эксперименты по оплате за общение или встраиванию рекламы: кто бы ни преуспел в монетизации, не испортив пользовательский опыт, тот вырвется вперед.
  • По умолчанию поисковые контракты (Apple, Samsung, Mozilla) продлеваются в период с 2026 по 2027 год. Потеря одного из них станет серьезным ударом для Google.
  • Мобильная задержка и офлайн режим: Если ЧатГПТ может работать удовлетворительно на устройстве, веб-барьер Гугла быстро сокращается.

Кратко говоря, воспринимайте битву между Google и ChatGPT как живой А/Б тест будущего поиска.

Простыми словами, ваша роль заключается в поддержании присутствия в обеих средах, поскольку окончательный результат — определение того, какая из них одержит верх — может занять довольно много времени.

Режим проводника

Итак, где все это оставляет SEO?

Меньше в дебрях, больше на подиуме.

Вместо того чтобы концентрироваться на совершенствовании одного инструмента (канала), твоя роль теперь заключается в дирижировании целой симфонии, обеспечивая гармонию между обзорами искусственного интеллекта, чат-ботами и потоками социальных сетей, которые вместе формируют общий опыт поиска.

Ни в какой другой позиции не найти такого сочетания данных, связанных с намерением, — это дает вам как полномочия, так и обязанность действовать соответствующим образом.

Платная реклама

  • Данные о впечатлениях от поиска, кликах и конверсиях из классических результатов поиска (SERP), рекламных объявлений в Google (AIO) и режима искусственного интеллекта возвращаются в единый общий дашборд Looker.
  • Замени ключевые слова и создавай творческие еженедельные задания; AI-поток требует более коротких циклов обратной связи.

2. Социальная и общественная деятельность

  • Я собираю темы на Реддите, комментарии в ТикТоке и чаты в Дискорд-серверах, чтобы определить причины запросов.
  • Передайте эти идеи напрямую в контент, чтобы каждая статья отвечала на реальное возражение.

Маркетинг продукта

  • Передайте им точный язык, который пользователи копируют и вставляют в подсказки – это золото для позиционирования.
  • Верните долг, встроив новейшие отличительные черты в каждое мета-описание, тег схемы и ответ на выделенный фрагмент.

Контент/GTM

  • Превращайте то, что вы узнали, в истории данных, интерактивные инструменты и экспертные мнения – активы, которые стоят цитировать как для людей, так и для языковых моделей.
  • Структурируйте так, чтобы агенты могли поднимать ответы целиком: чёткие заголовки, понятные тезисы, ссылки на доказательства.

Что дальше?

Поиск станет еще более целенаправленным.

Вскоре мы сможем оптимизировать процессы не только для людей, но и для ИИ-помощников, которые действуют от их имени.

Это означает:

  • Более высокая плотность понимания на абзац.
  • Структурированные результаты (таблицы, JSON, инструкции по чек-листам), готовые к потреблению без дополнительных кликов.
  • АПИ или встроенные решения, которые позволяют агентам напрямую получать ваши данные.

Мы еще не добрались до финиша, но посадочная полоса коротка.

Как эксперт по поисковой оптимизации (SEO), я рекомендую перейти от тактического подхода к более стратегическому – воспринимайте себя как дирижёра оркестра, а не просто одного музыканта. Таким образом, когда ландшафт поисковых систем снова изменится (как оркестр меняет инструменты), у вас будет правильная стратегия и видение для эффективного руководства.

Готовься.

Смотрите также

2025-06-17 16:40

Спроси SEO: Как ИИ меняет партнерские стратегии.

от

Вопрос недели от Мики Р о стратегиях аффилированного маркетинга:

Какое влияние окажет искусственный интеллект на стратегию партнерского маркетинга к 2025 году и как я могу адаптироваться к этим изменениям, не отказываясь от текущих методов? Мне интересно узнать о доказанных эффективных инновационных стратегиях в этом новом ландшафте.

Абсолютно верно, Майк! Это поразительно наблюдать за изменениями в ландшафте цифровых маркетинговых трендов сегодня. Некоторые разработки крайне многообещающие, тогда как другие могут представлять сложности. Например, рост использования ИИ для персонализации — это настоящий переворот, однако обеспечение соблюдения конфиденциальности может быть непросто. Давайте углубимся в эти трансформации и обсудим их последствия.

Использование искусственного интеллекта эффективно в секторе партнерского маркетинга может значительно способствовать росту бизнеса и брендов.

Как опытный веб-мастер, я наблюдал на собственном опыте, как партнерский маркетинг, когда применяется способами, с которыми текущий искусственный интеллект и модели больших языков еще не могут справиться ‘пока’, может привести к неблагоприятным последствиям.

Я отвечаю на этот вопрос тремя частями, поскольку не уверен, в какой части индустрии вы находитесь.

Для ясности: вопреки некоторым мнениям, партнерский маркетинговый канал остается жизнеспособным. Это обусловлено тем, что партнерский маркетинг включает в себя не только создание списков или обзоров на контентных сайтах, но и множество других активностей, которые не ограничиваются просто использованием купонных сайтов для прерывания процесса продаж.

В простых словах партнерский маркетинг объединяет различные стратегии продвижения, такие как электронные письма, текстовые сообщения, собрания в цифровом и физическом форматах (онлайн-и офлайн-группы), реклама с оплатой за клик, покупка медиапространства, а иногда традиционные печатные материалы вроде флаеров или журналов для продажи товаров и услуг.

Искусственный интеллект может не оказать такого значительного влияния на данную сферу, как SEO и контент-маркетинг, однако благодаря этим областям он способен расширяться и развиваться множеством способов.

1. Affiliates (Создатели контента, Издательства, Медиа дома и т.д.)

Аффилиаты – это сторона, которая продвигает другой бренд в надежде заработать комиссию.

Вот некоторые наблюдения относительно использования ИИ и его влияния на партнерский доход.

Программное SEO и создание контента

Как специалист по цифровому маркетингу, я понял, что программный SEO уже не является новой концепцией. Тем не менее, полагаясь на большие языковые модели (LLMs) для создания контента или списков — это то же самое, что поджечь когда-то качественные веб-сайты. Важно поддерживать баланс между автоматизацией и креативностью человека для сохранения целостности и релевантности нашего онлайн-контента.

Как специалист по цифровому маркетингу, я всегда советую не полагаться на ИИ для создания контента без тщательной проверки. Несмотря на то что эти инструменты могут быстро производить контент и готовить его к публикации, им зачастую недостает тонкости, контекста и личного подхода, которые характерны для материалов, созданных человеком.

В 2000-х годах некоторые партнёры и оптимизаторы поисковых систем использовали автоматизированные инструменты (спиннеры статей до ИИ) для создания большого объёма контента из одной хорошо написанной и проверенной статьи, которую затем публиковали на блогах и сторонних платформах публикации вроде Squidoo.

Это равносильно тому, что аффилиаты публикуют свой контент на Reddit или LinkedIn Pulse для его ранжирования.

Как опытный вебмастер, я усвоил на горьком опыте, что алгоритмы поисковых систем могут быть неумолимыми в отношении партнерских сайтов. В моем случае произошло попадание под штрафные санкции, что стало жестким напоминанием о важности соблюдения постоянно меняющихся правил. Примечательно, что Squidoo и некоторые сторонние платформы смогли пережить шторм благодаря своему надежному доверию пользователей и устойчивой пользовательской базе, предоставив им временную передышку от большинства этих изменений.

После этого PHP стал предпочтительным выбором для программирования SEO, позволяя партнерам создавать списки покупок или страницы, наполненные уникальными сочетаниями продуктов и описаний, используя потоки данных поставщиков товаров и инструменты, предоставляемые сетевыми организациями. Однако впоследствии они подверглись штрафным санкциям. Это неудивительно.

В течение долгого времени как медиаорганизации, так и производители контента сталкивались с штрафами и снижением стоимости из-за этой проблемы.

Если менеджер по партнерам поручает вам генерировать контент с помощью LLM (языковые модели обучения) или если вы замечаете использование LLM и искусственного интеллекта для программного SEO, обратитесь за советом к другим источникам.

С момента появления ChatGPT, Perplexity и подобных платформ я заметил значительное снижение количества высококачественных сайтов, которые посещал ранее, из-за того что эти системы производят и копируют контент.

Ценность контента и создателя

В классической модели партнерского маркетинга партнеры, которые не генерируют продажи, несмотря на отправку высококачественного трафика, часто оказываются незамеченными. Однако системы управления обучением (LMS), такие как AI-системы, полностью изменили эту ситуацию, вознаграждая партнеров за их усилия даже в случае отсутствия прямых продаж.

Если бренд не упоминается или проверяется в процессе проверки фактов и источников, он постепенно исчезает из конечного результата или выводов. Это я лично наблюдал.

Партнёры могут захотеть начать взимать дополнительные сборы за эти размещения, пока сотрудники по связям с юридическими школами начинают либо вводить штрафы, либо игнорировать контент, для доступа к которому требуется оплата.

Как профессионал в области цифрового маркетинга, я использую этот момент, так как Google кажется сокращает трафик для издателей через AI Overview. Их алгоритмы еще не настолько продвинуты, но близки к этому, что делает это подходящим временем для адаптации и оставаться впереди.

Сайте купонов для верхних и конечных точек продаж

Вероятно, традиционные сайты купонов столкнутся с существенным спадом из-за появления технологий ИИ, способных генерировать собственные списки действующих скидок.

Этот контент предоставляет рекомендации по местам для экономии средств, торговым точкам и текущим скидкам на конкретные товары. Например, если вы хотите приобрести мужскую беговую обувь Asics Kayano 32 по сниженной цене, где я могу найти такую сделку?

Чат-бот ChatGPT может напрямую получить коды купонов, исключая необходимость посещения сайта с купонами и активации трекинговых ссылок. Исходный сайт всё ещё отображается, но нет нужды нажимать на него, так как код уже предоставлен в выводе.

Одна интересная особенность состоит в том, что ChatGPT может использовать коды, которые не имеют практической ценности.

Инфлюенсер не имел никакого отношения к этой сделке, но получит вознаграждение.

Более рациональное распределение средств могло бы включать вложение большего объема инвестиций в ChatGPT с учетом его потенциального охвата аудитории, вместо увеличения выплат инфлюенсерам, поскольку кажется, что именно там концентрируется основная часть зрителей.

ИИ оптимизирует процесс, указывая местоположение предложений и определяя, какие предложения доступны в данный момент для конкретных товаров, а не просто брендов. Эта стратегия значительно сокращает основную тактику верхнего воронки, которую часто используют сайты сделок и купонов по отношению к брендам.

Главная проблема, с которой сталкиваются веб-сайты купонов, заключается в обеспечении высоких позиций в поисковых системах по запросам вроде «бренд и купон», что зачастую приводит к последнему решению о покупке клиента перед посещением интернет-магазина бренда.

Однако не стоит пренебрегать тем фактом, что сайты с предложениями и купонами уже не являются нерелевантными. Эти платформы все еще обладают значительными списками подписчиков по электронной почте и активным присутствием в социальных сетях, которые могут генерировать высокий уровень трафика на начальных этапах воронки продаж. Кроме того, они способны напомнить клиентам о вашем бренде, используя собственные базы данных, содержащие информацию о множестве покупателей.

2. Аффилиат-менеджер и агентства по управлению аффилиатами

Эти лица осуществляют надзор за программами, привлекая партнёров для присоединения к ним, предоставляя им необходимые ресурсы и поддерживая точное и надёжное отслеживание данных сети, гарантируя что рекламируемые бренды достигают желаемых продаж и взаимодействий.

Сайты с контентом, потерявшие трафик

Некоторые менеджеры обеспокоены из-за излишней зависимости от контентных сайтов и издателей, которые отдают приоритет SEO рейтингам. Однако AI Overviews использует другую стратегию, применяя партнёрский и издательский контент, что может не приводить к такому же объему трафика для издателей.

Как опытный вебмастер могу сказать, что благодаря оптимизации структуры сайта мне удалось сократить количество требуемых действий пользователя, сделав навигацию более плавной. Хотя мои издатели действительно направляют трафик ко мне, важно отметить, что этот трафик не происходит из наших традиционных партнерских каналов. Наоборот, он приходит естественным образом через поисковые запросы Google.

Менеджеры по партнерским отношениям могли бы сосредоточиться на маркетинговых каналах, менее подверженных влиянию обзорам искусственного интеллекта, таких как:

  • Дискорд.
  • Платформы, такие как Skool.
  • Группы в социальных сетях.
  • каналы YouTube.
  • Инфлюенсеры.

Фраудальные регистрации

Создается впечатление, что наблюдается всплеск создания множества высококачественных издательских аккаунтов, которые могут использоваться в качестве прикрытия для мошеннических или ложных партнерских программ.

Я общался с людьми, работающими в предполагаемой партнерской учетной записи, которым платят за взаимодействие с менеджером по работе с партнерами. Это создает впечатление еще большей достоверности этих веб-сайтов. Мы обмениваемся электронными письмами и иногда проводим телефонные разговоры.

Когда начинаются операции и продажи, иногда выясняется, что кредитные карты являются мошенническими или нарушаются правила. В некоторых случаях организации или сайты, на которых они подали заявки, бесследно исчезли.

Замечательно, кажется, что эти сайты через год после предполагаемого забвения таинственно вновь появляются исключительно тогда, когда становится ясно, что к ним не обращаются.

Как эксперт по SEO, я всегда рекомендую тщательно анализировать веб-сайт. Если кажется, что контент создан языковыми моделями или искусственным интеллектом, возможно стоит отклонить его для минимизации риска взаимодействия с мошенническим аккаунтом.

Искусственный интеллект (ИИ) может временно улучшить позиции контента в рейтинге, но это не является долгосрочным устойчивым подходом. Если информация вашего бренда генерируется с помощью ИИ и затем публикуется на веб-сайтах посредством автоматизированных методов SEO, существует большая вероятность того, что детали могут оказаться неточными или несогласованными с вашим брендом.

Партнер, который не имеет времени на создание качественного контента и вместо этого полностью полагается на редактирование с помощью ИИ, а не использует ИИ для создания контента с последующим улучшением качества, может оказаться ненадежным выбором для вашей партнерской программы.

Недостоверная информация и ложные утверждения

Когда ваши партнеры создают или проверяют информацию с использованием языковых моделей и искусственного интеллекта в процессе работы, они не выполняют свои роли как соучастники путем точного продвижения вашей программы, соблюдения нужных ключевых сообщений и соответствия стандартам вашего бренда.

Вполне вероятно, что в контенте, который вы оплачиваете создание на свою пользу, могут присутствовать ложные утверждения о финансовых услугах, лечебных средствах или рекомендациях книг.

Независимо от структуры оплаты, основанной на производительности, позволяя контенту быть опубликованным, вы фактически одобряете его как отражение вашего бренда. Соответственно, аффилиаты, создающие контент с помощью ИИ, несут значительный риск из-за этой связи.

Примените рекомендации и обеспечьте соблюдение, предотвращая появление нашего бренда в контенте, созданном искусственным интеллектом. Если партнер не уделяет того же внимания к нашему бренду или брендам их партнеров, как это делаем мы, он будет временно удален из нашей программы до тех пор, пока не сможет соответствовать нашим стандартам.

Подбор и утверждение партнеров

Захватывающим применением искусственного интеллекта (ИИ) в партнерском маркетинге является процесс подбора мерчантов для партнеров с помощью машинного обучения и ИИ; эта задача часто выполняется рекламными агентствами и известными брендами.

Сильное выступление партнера в конкретной отрасли или определенной партнерской программе не обязательно гарантирует его успех среди других аудиторий.

  • Одна программа может разрешать продажу на точках касания после ее окончания, тогда как другая — нет. Не следует допускать участия основных партнеров с низкоценными кликами в аналогичной программе, которая не поддерживает или не будет поддерживать эту практику. Если программы автоматически одобряют или используют искусственный интеллект для одобрения аффилиатов, добивающихся успеха в определенных вертикалях, вероятно, что правила и условия использования больше не соблюдаются.
  • Партнер может совершить огромное количество продаж футболок в одной программе, но его аудитория может не отреагировать на цвета, социальные цели или ценовые категории другого продавца. Если аффилиат участвует в системе подбора ИИ и начинает терять деньги из-за того, что ему подбирают новые магазины футболок, он может начать отказываться от сотрудничества с этой системой или уделять меньше внимания своим обязанностям, так как зарабатывает меньше денег и получает плохие рекомендации от агентств и менеджеров.
  • Если программа полагается на ИИ для сопоставления, но имеет ограничения, такие как требование раскрытия рекламы или использования фактической информации, машинное обучение скорее всего не сможет проверить эти условия и может допустить неподходящих партнеров.
  • Автоматизация утверждений, так как они проходят проверку или сканирование ИИ, рискованно, поскольку искусственный интеллект может пропустить то, что опытный менеджер по партнерским программам обнаружит. Это включает рекламные раскрытия в неправильных местах и ложные утверждения об отрасли или контенте.

Одним из исключений при использовании ИИ для сопоставления является составление списка возможных кандидатов из базы данных. Тем не менее, слепое одобрение этого списка только потому что он составлен может привести к проблемам, так как результат представляет собой просто список.

Чтобы убедиться, что каждый предложенный партнер соответствует стандартам новой программы, требуется ручной процесс проверки каждого рекомендованного.

Набор персонала и формирование списка

Некоторые из лучших применений ИИ, особенно больших языковых моделей (LLM), были в создании списков потенциальных партнеров.

Вы можете обучить модели GPT проверке списков, исключению текущих партнеров для предотвращения нежелательного общения, выявлению пробелов и персонализации рекрутинговых электронных писем в значительной степени.

Абсолютно, хотя и не идеален, он все еще предлагает значительную экономию времени благодаря автоматизации рутинных задач, таких как поиск, верификация и связи, потенциально освобождая несколько часов каждую неделю.

Электронные письма о наборе персонала все еще нужно просмотреть и отправить вручную, однако это значительно экономит время.

В процессе нашей работы каждое электронное письмо тщательно проверяется перед отправкой, что требует некоторой степени переписывания; однако такой подход также позволяет нам существенно экономить время.

Кроме того, мы планируем наши электронные письма заранее с помощью инструмента базы данных, но постепенно внедряем инновационные методы исследования и композиции. Эти новые подходы оказываются невероятно эффективными.

Сначала я относился скептически к искусственному интеллекту, но сейчас серьезно рассматриваю возможность увеличения инвестиций в него, учитывая его быстрое развитие и прогресс.

3. Партнерские сети

Это платформы отслеживания и платежей, которые поддерживают партнерские программы.

Партнеры полагаются на них для точного учета продаж и выпуска платежей.

Менеджеры по аффилированным программам используют эти инструменты по нескольким причинам: контроль прогресса, упрощение выплат глобальным партнерам и создание отчетов на основе критически важных метрик (ключевых показателей эффективности или KPI), установленных их организацией.

Улучшенное управление

Как профессионал в области digital marketing, я заметил рост использования AI-управляемых сайтов на всех платформах под нашим управлением. Я обсудил этот вопрос с коллегами из других агентств и менеджерами, не входящими в нашу команду, и они также отмечают эту тенденцию на сетях, которыми мы непосредственно не занимаемся.

Сетевые компании должны рассмотреть возможность внедрения фильтров и оповещений для своих партнерских менеджеров, чтобы определить, управляются ли партнеры человеком или искусственным интеллектом. Таким образом, они могут гарантировать наличие должного контроля качества на сайтах и промоакциях, управляемых ИИ.

Судя по тому, что я наблюдал, не существует сложных механизмов контроля, специально разработанных для ассоциатов искусственного интеллекта (AI) в сетях, с которыми я сталкивался. Тем не менее, у многих сетей есть отделы соответствия, куда можно отправлять отчеты о подозрительных или ложных аккаунтах.

В соответствии с обсуждениями, которые я провел с различными сетями, они разрабатывают стратегии для выявления и блокировки этих сайтов, однако это представляет собой серьезную проблему из-за большого объема их создания и сложности обнаружения некоторых из них.

Спэммеры и мошенники становятся умнее, и ИИ предоставил им новое преимущество.

Партнерская совместимость

Этот инструмент может привести как к преимуществам, так и к трудностям: сети обладают большим объемом данных по сравнению с любым аффилированным агентством, что делает их потенциально идеальными кандидатами для использования алгоритмов подбора партнеров и программ.

Они могут создать выбор программного обеспечения для партнеров, чтобы опробовать его, или группу сотрудников, которым руководитель программы может предложить вознаграждение за привлечение новых участников, в зависимости от целей и требований программы.

Это недостаток потому что программы тратят много времени на поиск партнеров, в то время как сети предлагающие услуги по подбору и рекрутингу выполняют ту же работу и предоставляют её бесплатно другим конкурирующим программам.

Как опытный веб-мастер, я обнаружил, что одним из потенциальных недостатков является поток запросов на участие в партнерских программах, с которыми они сталкиваются. Этот огромный объем может привести к перегрузке и затруднить возможность открывать электронные письма об обновлениях программы или новостных рассылках.

Когда люди перестают отвечать на электронные письма из-за перегрузки, это может привести к нерешенным вопросам соблюдения требований или упущенным возможностям для взаимовыгодного сотрудничества через рекламные акции.

Отчётность

Инновационный подход, который сети могли бы принять, хотя немногие сделали это в широких масштабах (некоторые пытаются с положительными признаками), предполагает использование технологий ИИ для создания индивидуальных отчетов специально для партнерских программ. Эти отчеты могут включать визуальное представление, например диаграммы и графики, отображающие тенденции на протяжении нескольких лет.

Как профессионал в области цифрового маркетинга, я часто считаю полезным проводить анализ пробелов, сосредоточенный на комплектах товаров (product bundles), продаваемых нашими партнерами-аффилиатами, с категоризацией по типу каждого партнера. Этот анализ помогает нам определить, какие партнеры в нашей программе не включают определенные товарные единицы (Stock Keeping Units, SKUs) в свои заказы, которые обычно поставляются вместе с другими продуктами. Работая над этими пробелами, мы можем оптимизировать наши предложения товаров и потенциально увеличить продажи как для себя, так и для наших ценных партнеров-аффилиатов.

Менеджер мог предложить продвигать продукт (SKU) в контенте, направленном на увеличение продаж, или включить этот конкретный товар как рекомендованную дополнительную покупку для клиентов, пришедших по ссылке конкретного партнера, учитывая что идентификатор партнера включен в URL.

Этот метод позволяет выявить паттерны через различные маркетинговые каналы (например, SEO, электронные письма, рекламные объявления в PPC, SMS-сообщения и т.д.), где происходят взаимодействия, а также изменения этих паттернов со временем — сезонные и ежегодные. Также он показывает, приводит ли достижение установленных целей к росту или снижению продаж для партнерской сети или компании в целом.

Заключительные мысли

Понятно, что ИИ будет иметь как выдающиеся преимущества, так и значительные недостатки для каждого из трех ключевых компонентов канала партнерского маркетинга. Ниже приведена разбивка по пунктам:

1. Издатели/партнеры: ИИ может автоматизировать создание контента, оптимизировать размещение рекламы и персонализировать пользовательские опыты — все это ведет к увеличению доходов. Однако это также может привести к перенасыщению рынка однотипным контентом, усложняя задачу для небольших издателей выделиться.
2. Рекламодатели: ИИ помогает рекламодателям нацелиться на конкретные аудитории, предсказывать поведение потребителей и оптимизировать затраты на рекламу — экономия времени и ресурсов. С другой стороны, чрезмерное доверие алгоритмам может привести к разрыву с человеческой интуицией и креативностью в маркетинговых стратегиях.
3. Потребители: ИИ предлагает персонализированный опыт покупок, индивидуальные рекомендации и улучшенное качество обслуживания клиентов. Однако это также вызывает беспокойство по поводу конфиденциальности данных, поскольку ИИ собирает больше информации о поведении потребителей и их предпочтениях. Кроме того, чрезмерная зависимость от ИИ может привести к отсутствию человеческого взаимодействия и эмоциональной связи в процессе онлайн-шопинга.

При правильном использовании это может сэкономить время, повысить эффективность и сформировать более осмысленные стратегии.

Одновременно это может нарушить условия использования программы, воровать трафик у создателей контента и потенциально нанести ущерб различным видам предприятий.

Смотрите также

2025-06-17 14:41

Google добавляет режим искусственного интеллекта (AI) к отчетам о трафике в Google Search Console

от

Недавно Google пересмотрел правила использования Google Search Console и уточнил, что данные режима AI теперь включены в отчеты производительности.

Это изменение следует учесть при проверке ваших метрик, так как оно может повлиять на модели отчетности трафика.

Понимание режима искусственного интеллекта и что изменилось

Интерактивный поиск ИИ, предлагаемый Google и известный как режим AI, расширяет возможности резюме ИИ, предоставляя более полные ответы.

Данный метод одновременно разбивает запросы на несколько подтем, обеспечивая более глубокое исследование каждой из них. Гугл называет этот подход «запросным разветвлением».

В обновлённой документации от Google важно отметить, что данные, полученные в процессе использования режима AI, теперь будут способствовать общему подсчёту показателей, отображаемых в Поисковой консоли.

Согласно обновленному списку изменений:

Данные из режима AI теперь учитываются в общих показателях отчета о производительности Google Search Console.

Как работают показатели режима искусственного интеллекта

В документации объясняется, как режим AI измеряет различные действия:

  • Когда кто-то нажимает на ссылку на внешнюю страницу в режиме AI (искусственного интеллекта), это засчитывается как клик в Google Search Console.
  • Впечатление: Применяются стандартные правила впечатления. Это означает, что пользователи должны видеть или потенциально видеть ссылку на ваш сайт.
  • Позиция: Вычисления позиции в режиме ИИ работают так же, как на обычных страницах результатов поиска Google. Блоки карусели и изображений в режиме ИИ используют стандартные правила позиционирования для этих элементов.

Когда пользователи задают дополнительные вопросы в режиме ИИ, они начинают новые запросы. В документации отмечается:

Вся информация о впечатлениях, размещении и кликах в ответе на последний пользовательский запрос подсчитывается как происходящая от этого конкретного запроса.

Google утверждает, что лучшие практики остаются неизменными.

Документация Google говорит:

«Лучшие практики для поисковой оптимизации остаются актуальными для функций искусственного интеллекта в поиске Google.»

Нет дополнительных технических требований, кроме стандартных правил поиска Google.

Документация Google разъясняет:

В этих функциях вам не требуется создавать новые машиночитаемые текстовые файлы, документы ИИ или разметку. Кроме того, нет необходимости внедрять структурированные данные по схеме schema.org.

Создатели веб-сайтов имеют возможность управлять тем, как ИИ демонстрирует аспекты их контента, используя доступные инструменты, такие как ‘nosnippet’, ‘data-nosnippet’, ‘max-snippet’ и ‘noindex’.

Заглядывая вперед

Включив данные режима ИИ в отчеты вашей поисковой консоли (Search Console), вы можете заметить изменения в тенденциях трафика и метриках. Эта информация будет представлена под типом поиска «Веб» (Web) в отчете о производительности (Performance report), вместе с другими типами поискового трафика.

Документация показывает, что клики из страниц результатов поиска с использованием технологий ИИ обычно связаны с ‘высшей пользовательской вовлеченностью’. Вероятнее всего, пользователи будут ‘посвящать более длительные периоды времени’ на сайте.

Иными словами, если нет отдельных разделов, специально отслеживающих трафик от инструментов искусственного интеллекта Google, становится сложно подтвердить эти заявления.

Смотрите также

2025-06-16 19:09

Как Отфильтровать Менее Квалифицированную Аудиторию из Ваших PPC Кампаний

от

Моим коллегам по маркетингу, я изначально написал эту заглавную фразу летом 2020 года, полагая, что ситуация не может ухудшиться дальше. Однако выяснилось, что я ошибался.

Вот фактическая цитата, с которой я начал в прошлый раз.

Если вы это читаете, значит мы добрались до середины июля в нашем продолжающемся приключении под названием «Что еще может произойти в 2020 году». Вы отлично справляетесь! Продолжайте идти вперед.

Вместо того чтобы погружаться в непрерывный просмотр Netflix и выпечку домашнего хлеба на закваске (sourdough bread), мы переключили наше внимание на более важные проблемы, такие как оценка влияния тарифов на готовность компании к участию в цифровых активностях и размышление о том, почему мои Нью-Йорк Джетс продолжают испытывать трудности даже через пять лет.

Из-за этих изменений природа поиска значительно изменилась и теперь именуется ‘платной рекламой’ или просто ‘платными медиа’. Ранее она была известна как ‘плата за клик’, что мне никогда не казалось привлекательным, но в последнее время ее называют Поисковой Маркетинговой Системой (SEM) и платным поиском.

При корректировке видов рекламы, мест их размещения и методов работы с ними мы также меняем подход к нацеливанию нашей рекламы на определенные аудитории.

Эволюция рекламных технологий приводит к изменениям в типах рекламных единиц, что в свою очередь влияет на стратегию таргетинга. Более того, изменения рыночных потребностей затрагивают более широкую аудиторию, чем только подходящую для ваших объявлений.

И снова есть оговорки:

Потребительские настроения находятся в состоянии переменчивости, поскольку экономика колеблется от тревожных до благоприятных показателей.

Аудитории Google, похожие на целевые, больше не доступны (за исключением генерации спроса).

Таргетинг аудитории иногда может быть путан с другими подходами на базе ИИ, например с системой Meta Advantage Plus.

Изначально начался поэтапный отказ от куков, но позже его приостановили. Однако данные о пользователях из первых рук и симулированные пользовательские данные в конечном итоге приобрели такую высокую ценность, что стали считаться драгоценными как золото.

Концепция типа соответствия ключевых слов (или даже само ключевое слово) продолжает размываться.

Кто достоин видеть твою рекламу?

Важно отметить, что не каждый человек, который увидит вашу рекламу, подходит для нее. Такие факторы, как позиция на рынке, демографические характеристики, местоположение, модели поведения и многое другое могут влиять на то, должен ли кто-то действительно видеть данное объявление.

Говоря проще, есть люди, которые могут оказаться не самой лучшей инвестицией в рекламные бюджеты при учете конкретной рекламы.

Для товаров с высокой ценой:

Для возрастных категорий:

Учитывая непредсказуемость нынешнего времени, для брендов крайне важно более осторожно подходить к расходам и тщательно выбирать целевую аудиторию потенциальных клиентов, чтобы укрепить свою финансовую стабильность.

Это может показаться логичным для целевой рекламы среди конкретных аудиторий быть стандартной практикой, однако удивительно, что даже средние и крупные бренды зачастую прибегают к стратегии ‘штурмового огня’ или ‘разброса’, внося лишь незначительные изменения в свой подход вместо того чтобы точно настраивать его под аудиторию.

Почему?

Как опытный веб-мастер, я обнаружил, что концентрация на более узкой аудитории значительно повышает окупаемость инвестиций и эффективность. Однако крайне важно не переусердствовать с этим, поскольку это может привести к сокращению объема трафика и общего дохода. Важен точный баланс.

Это оставляет рекламодателя перед выбором решения: какой подход является наилучшим?

  • Улучшить рентабельность инвестиций (ROI), но при меньшем объеме возврата, а затем открыть шлюзы позже с менее строгим целевым сегментом аудитории.
  • Привлекайте менее требовательную аудиторию и сосредоточьтесь на увеличении объема возвратов, чтобы сформировать более точный профиль аудитории, после чего ужесточайте требования в период пикового сезона для повышения рентабельности.
  • Гибрид, где вы склоняетесь к объему возврата, расширяете охват аудитории — ROI будет не потрясающим, но и банкротства не случится, благодаря контролю над относительно сфокусированными аудиториями и масштабированию стратегии управления ставками.

Самый важный (и первый) шаг: определить, кто ваш идеальный клиент.

Ключевая заметка: определите фактического клиента, которого вы хорошо обслужили или нашли наиболее подходящего, вместо того чтобы размышлять о потенциальных или желаемых клиентах.

Обязательно тщательно изучите свои аналитические данные и показатели конверсии, чтобы их понять. Пропуск этого шага делает последующие действия бессмысленными.

Раньше, когда стремились отфильтровать менее подходящих кандидатов, сохраняя при этом постоянный поток потенциальных клиентов, приходилось сильно полагаться на такие стратегии как исключение аудитории и таргетинг. Это до сих пор верно, особенно для платной поисковой рекламы, но я хотел бы добавить, что эти стратегии больше направлены на тщательную настройку того, кого вы достигаете, а не просто на их исключение или целенаправленное воздействие.

Для современных идей вроде Performance Max, генерации спроса (Demand Generation), LinkedIn и Meta мы обычно концентрируем усилия более целенаправленно, поскольку не всегда просто или удобно исключать их из нашей области.

Таргетирование аудитории против исключения: да, они похожи, но разные. Вот краткий обзор:

Нацеливание против исключения

Рекламная стратегия: Нацеливание рекламы на конкретный сегмент потребителей, определяемый по определенным характеристикам; таким образом, реклама становится видимой для тех, кто соответствует этим критериям.

Я показываю эту рекламу премиального автомобиля исключительно тем лицам или домохозяйствам, чей годовой доход превышает 90% населения из-за высокой стоимости продукта.

Как опытный вебмастер, я понял, что хотя мои стратегии обычно работают в различных ситуациях, крайне важно помнить, что не все платформы или индустрии имеют одинаковую гибкость. Некоторые могут накладывать ограничения и правила, которые влияют на применение моих методов. Всегда необходимо исследовать и адаптироваться соответствующим образом для обеспечения успешного продвижения по моему пути как вебмастера.

Вместо непосредственной показа рекламы всем, стратегическое ограничение ее видимости путем не показывать ее определенным людям из-за конкретных потребительских характеристик с целью косвенного нацеливания на желаемую аудиторию.

Например: «Я исключаю домовладельцев, поэтому они не видят рекламы аренды моей квартиры».

Не сделать ни того, ни другого так же хорошо для вас, как доверять истинному результату от Theranos.

Как использовать эти цели и исключения, чтобы подтянуть ремень?

Целевая аудитория

Это не какая-то сложная операция на мозге, и самое важное, что это применимо только к высокоуровневым (или иногда средним) стратегиям маркетинга, но не ко всем аспектам аккаунта.

Как специалист по цифровому маркетингу, я всегда подчеркиваю важность индивидуальных запросов для достижения оптимальных результатов. Чем длиннее и точнее поисковая фраза (среднехвостые или длиннохвостные ключевые слова), тем более квалифицированным может оказаться потенциальный клиент. Это повышает вероятность успешных конверсий.

Однако обычно они редки и разбросаны по разным местам, что может усложнить процесс генерации потенциальных клиентов, особенно в начале воронки продаж.

Для эффективного использования ключевых слов с высоким поисковым трафиком критически важно сосредоточиться на целевой аудитории. В противном случае бюджет может быть непреднамеренно распределен среди широкой категории людей, что не всегда приведет к наилучшим результатам.

Мы разделяем таргетирование аудитории на два типа: актуализированное поведение и черты пользователей.

Наиболее распространенная форма и самая простая в использовании актуализированного поведения — это ретаргетинг.

Люди, которые оставляют свои корзины покупок без завершения покупки, являются легкими целями для улучшения усилий. Настроить и запустить это довольно просто, настоятельно рекомендую использовать Google Analytics 4.

Просто имейте в виду, что если ваши запросы приходят на высокой стадии воронки продаж (как общие и короткие фразы), то уровень квалификации будет ниже изначально.

Часто мы разделяем аудиторию на три группы: предыдущие покупатели, которые были нацелены заново, посетители, которые оставили корзину или посетили определенные страницы без совершения покупки, и совершенно новые пользователи (перспективные). Это помогает нам управлять бюджетом, контентом и пользовательским интерфейсом отдельно для каждой группы.

Одновременно эти списки могут служить способом исключить дублирующий или нежелательный контент, предотвращая таким образом путаницу или нежелательные ощущения у потребителей. Этот метод особенно эффективен при работе с потенциальными клиентами (проспекторами).

В отношении понимания характеристик пользователей они могут совпадать с предполагаемыми паттернами поведения на платформе (например, их склонности или актуальные рыночные тенденции), либо же это черты, которые пользователи сами предоставили (такие как возраст, пол, уровень дохода и так далее).

Характеристики пользователей отлично подходят для изоляции таргетинга на самую квалифицированную / релевантную аудиторию.

Вы можете найти один из моих ресторанов быстрого питания в основных городах Коннектикута, что означает, что каждый имеет возможность там пообедать.

Если моя цель заключается в оптимизации экономической эффективности нашей акции ‘Дети едят бесплатно’, я сосредоточусь на родителях детей до 12 лет. Эти родители не должны входить в верхнюю четверть по индексу Херфиндаля-Хиршмана (HHI), но при этом должны иметь некоторый свободный доход, ценить обеды вне дома и проживать в радиусе пяти миль от одного из наших заведений.

Одной из интригующих особенностей сегодняшнего дня является то, что платформы вроде Google и Meta постоянно адаптируются к текущим активностям, позволяя им постепенно формировать целевые рыночные аудитории.

Это отлично подходит для всех Мета, ПМакс, Ютуб, Деменд Ген и т.д.

Используя эти ресурсы, мы сделали первый шаг для оценки пригодности наших потенциальных клиентов. Даже если они не совершают покупку сразу (но проявляют интерес на странице), их добавляют в наши списки ремаркетинга, что означает более высокий уровень квалификации для дальнейшего рассмотрения.

Нет-нет: Эти потребители считаются достойными видеть нашу рекламу.

Исключение аудитории

Если говорить проще, можно сказать, что исключения работают как пренебрегаемый, но высоко оцененный вариант списка ключевых слов ‘не включать’ в поисковой системе.

Вместо того чтобы сказать, что мы не будем показывать результаты при поиске XYZ, можно заявить, что мы предпочитаем не отображать эти результаты для вашего поиска.

Когда мы устанавливаем ограничения или исключения для любого средства коммуникации, это по сути означает «Я рад, что все могут видеть мои объявления, при условии, что они не попадают под категории, которые я исключил».

Я знаю, это может звучать жестко, но это очень эффективно и важно.

Важно помнить, что не каждый человек может полностью соответствовать имиджу вашего бренда, однако они все равно могут столкнуться с вашей рекламой.

Исключения могут быть простыми, такими как география или время суток, или значительно более специфичными.

Одним из ключевых моментов, когда это необходимо, является использование в контексте YouTube и Google Дисплейной сети (GDN).

Вы хотите охватить широкую аудиторию, но знаете, что не каждый подойдет.

Важно отметить, что определенные сферы деятельности, такие как Жилищное обеспечение, Трудоустройство и Кредитование (HEC), внутри компании Google, а также политика борьбы с дискриминацией в рамках Meta, имеют ограничения относительно того, какие аспекты могут быть опущены или исключены.

Более того, расширяющееся присутствие рекламной единицы под названием Performance Max как в Google, так и в Bing (которую я пока не привык называть ‘Microsoft’), в настоящее время не позволяет исключать аудиторию, но предлагает возможность исключить определенные ключевые слова (доступно только на этапе бета-тестирования для Google).

На вынос

При таком подходе вы увидите снижение общего числа посетителей, но они станут более целенаправленной и потенциально ценной аудиторией. Кроме того, вы сохраните возможность контролировать использование вашего рекламного бюджета.

Двигаясь вперед, мы смещаем акцент с ключевых слов в стратегиях на более ориентированный на аудиторию подход. Параллельно рекламные платформы постепенно снижают прозрачность относительно того, кто, что, когда, почему и как показывается реклама, что может негативно сказаться как на вашем бюджете, так и на общей прибыльности.

Если прямого доступа к вашей основной аудитории нет, определите общие характеристики ваших обычных клиентов и создайте аудиторию на основе этого профиля.

Сосредоточившись на правильной клиентуре и избегая тех, кто не подходит, вы можете гарантировать долгосрочный успех вашего бизнеса.

Смотрите также

2025-06-16 15:10