Поисковый журнал

Как цифровой маркетолог, я вижу много разговоров о ‘AI visibility’, но это не так просто, как единая метрика. Я изучал данные из более чем 3,7 миллиона упоминаний в ChatGPT, Perplexity и Google AI Overviews, и стало ясно, что эти платформы работают по-разному. Фактически, различия между ними значительны – и, честно говоря, большинство маркетинговых дашбордов не показывают полной картины того, насколько они различаются.

Сегодняшний меморандум описывает:

• Почему смешанный AEO-счет скрывает единственную важную находку.
• Какие типы страниц и домены на самом деле перемещаются между поисковыми системами.
• Переход от измерения присутствия ИИ к измерению переносимости.

Одно из главных отличий между AEO и SEO заключается в том, что AEO охватывает больше платформ.

Анализ данных от Omnia показывает, что когда один и тот же вопрос был задан ChatGPT, Perplexity и Google AI Overviews, только около 2.35% — 2.45% из первоначально указанных источников фактически появились в ответах. Более того, подавляющее большинство – 91% – этих указанных источников были найдены только в одном из трех поисковых движков.

В конечном счете, понимание влияния ИИ – это не просто составление рейтинга. Это скорее три отдельных способа распространения ИИ, которые иногда пересекаются, но в целом различны друг от друга.

Только 2% URL цитируются всеми 3 поисковыми системами.

Вероятно, если веб-сайт распознаётся одной популярной системой искусственного интеллекта, другие системы искусственного интеллекта также его обнаружат.

Однако, анализ 20 000 запросов показал, что только 2,37% веб-сайтов, упомянутых в них, были найдены во всех трех поисковых системах при использовании одного и того же поискового запроса.

Большинство результатов поиска появляются только в одной поисковой системе – примерно в 91%. Около 7% отображаются в паре поисковых систем, что говорит о том, что каждая поисковая система в основном находит уникальные результаты, а не просто по-разному ранжирует один и тот же набор. Эти две цифры идут рука об руку, объясняя, насколько различны результаты каждой поисковой системы.

Для команд, ориентированных на появление в результатах поиска (AEO/SEO), использование единого общего показателя видимости не является полезным. Усреднение этих показателей может ввести в заблуждение, поскольку бренд может выглядеть сильным в целом, но быть полностью скрытым в большинстве поисковых систем. Сосредоточение внимания только на одном объединенном показателе AI-видимости упрощает то, как работает ранжирование в разных поисковых системах, и не является реальной стратегией.

2% сохраняется во всех версиях.

Коэффициент перекрытия ~2% и коэффициент уникальности ~91% остаются практически неизменными в четырех образцах.

Важнее, чтобы результаты были стабильными в целом, чем идеально точными. Расхождение вызвано не одним набором данных или конкретным моментом времени — похоже, что это фундаментальная закономерность.

В третьем квартале 2025 года перекрытие между источниками составило 2,2%. Это увеличилось до 2,7% в последнем квартале 2025 года и первом квартале 2026 года. Уникальные цитаты для конкретного движка незначительно уменьшились, с 90,1% до примерно 88%. Хотя небольшое количество источников начало ссылаться на одну и ту же информацию, в целом источники остаются сильно фрагментированными и ссылаются на разные вещи.

Коммерческие запросы тоже не сходятся.

Удивительно, но данные не подтверждают существенную разницу.

Руководства обгоняют главные страницы в 2 раза.

Рассматривая типы страниц, которые появляются в нескольких поисковых системах, мы видим, что гайды и туториалы имеют наибольшее совпадение (2.3%). Блоги следуют за ними (1.8%), затем идут страницы категорий (1.6%), страницы продуктов (1.2%) и, наконец, главные страницы (1.1%).

Два урока:

1. Прежде всего, объяснительный контент лучше распространяется, чем брендовые материалы или транзакционные активы. Если вы хотите добиться наилучших результатов при отображении в поисковых системах, лучшим кандидатом не является главная страница и не страница продукта. Это страница, которая помогает, объясняет, сравнивает или обучает, но имейте в виду, что это также форматы контента, на которые ИИ могут хорошо отвечать напрямую.
2. Во-вторых, даже лучшие типы страниц показывают плохие результаты в абсолютном выражении. Гайды не выигрывают в поисковых системах в каком-либо значимом смысле. Правильная интерпретация этого не в том, что «публикуйте больше гайдов, и вы будете побеждать везде». Это проще: полезный контент распространяется лучше, чем брендовый контент.

Видимость — это не то же самое, что и портативность.

Легко ввестись в заблуждение, сравнивая частоту упоминаний чего-либо с тем, насколько надёжно оно отображается в различных поисковых системах. Хорошим примером является Wikipedia: она упоминается 16 073 раза в наших данных, но только 1,3% этих упоминаний последовательно отображаются во всех поисковых системах. Reddit похож — появляется 14 267 раз, но с универсальной последовательностью всего 0,1%. Даже Reuters, который упоминается 1202 раза, не имеет последовательного пересечения во всех поисковых системах.

Именно поэтому крайне важно измерять, насколько легко бренд проявляется на различных платформах. Бренд может хорошо работать на одной платформе, но испытывать трудности с продвижением в других местах. В то время как присутствие показывает, *что* вы видны, переносимость демонстрирует, сохранится ли эта видимость. Сильные показатели на одной панели управления не гарантируют долгосрочного успеха, если охват вашего бренда ограничен только одной платформой.

Что это значит для операторов

Вот главный вывод: Не рассматривайте видимость в ИИ как единое, унифицированное понятие. Вместо этого тщательно проверяйте, насколько хорошо ИИ понимает ваш контент, отслеживая эти метрики:

Показатель присутствия демонстрирует, как часто ваш веб-сайт появляется в результатах поиска по отслеживаемым ключевым словам. По сути, он показывает, могут ли люди найти вас в интернете.

Переносимость измеряет, насколько стабильно ваши связанные URL-адреса отображаются во всех трех поисковых системах. Высокий показатель переносимости означает, что ваша видимость вряд ли исчезнет, если одна из систем изменит свои правила.

Концентрация относится к проценту ваших цитирований, происходящих из одной поисковой системы. Понимание этой метрики раскрывает основной источник, который обеспечивает ваши текущие данные и панель управления.

Если пересечение между движками настолько мало, то единая AEO-стратегия слишком абстрактна, чтобы быть полезной.

Когда мы рассматриваем видимость ИИ с целостной точки зрения, это заставляет задавать более острые вопросы:

• Какой движок имеет для нас наибольшее значение?
• Какие из наших ресурсов переносятся между движками, а какие работают только в одном?
• Измеряем ли мы присутствие, когда следует измерять переносимость?

Мы отошли от простой попытки занять лидирующие позиции в рейтингах ИИ. Более важный вопрос сейчас заключается в том, как создать ценные ресурсы, которые останутся полезными независимо от того, как изменится технология ИИ? Это более целенаправленный и в конечном итоге более эффективный подход.

Методология

Есть несколько оговорок к этому анализу:

• Набор данных смещён в сторону клиентской базы Omnia.
• Намерения и типы страниц определяются с помощью классификации на основе регулярных выражений, что полезно для направленного анализа, но не идеально подходит для таксономической работы.

Эти незначительные проблемы вряд ли изменят ключевой результат. Самое важное – это не то, насколько точны результаты в конкретных случаях, а то, насколько стабильно система работает в целом. Независимо от того, как мы анализируем данные, появляется одна и та же чёткая закономерность: очень мало пересечений между результатами из разных поисковых систем, сильный акцент на контент, специфичный для конкретной поисковой системы, и лишь незначительные вариации в зависимости от времени, намерения пользователя или типа веб-страницы.

Размер набора данных и временной интервал

Как эксперт по SEO, я анализировал данные поиска из нескольких крупных выборок запросов. Я изучил три группы по 5 000 запросов, собранных в начале января и июля 2025 года, и снова в январе 2026 года. Я также использовал отдельную случайную выборку из 20 000 запросов для расчета ключевых показателей, которые вы видите – 2,37% и 91,07%. Мой анализ охватывает данные за третий квартал 2025 года по сегодняшний день в первом квартале 2026 года, рассматривая в общей сложности 3,7 миллиона цитирований веб-страниц. Чтобы понять намерения пользователей, я классифицировал эти страницы как коммерческие, информационные или другие, используя примерно 2,6 миллиона URL-адресов. Наконец, я разбил типы страниц, проанализировав 4,1 миллиона появлений различных форматов страниц.

Как выбирались запросы

Эти 20 000 запросов были случайным образом отобраны из коллекции реальных поисковых запросов, которые маркетинговые команды активно отслеживают с помощью Omnia. Данные сосредоточены на клиентах в Испании, Великобритании, странах Северной Европы и других частях Европы. Из-за этой направленности, запросы на испанском языке появляются чаще, чем в наборе данных, ограниченном США. Запросы охватывают такие отрасли, как финансовые технологии, страховые технологии, туризм, программное обеспечение как услуга и услуги бизнес-для-бизнеса. Имейте в виду, что любые идеи, полученные из этих данных, лучше всего использовать в качестве общих рекомендаций по трендам AI-поиска в Европе.

Охват движков

Исследование охватывает три движка: ChatGPT, Perplexity и Google AI Overviews. Каждый из них получает один и тот же запрос одновременно в течение одной минуты, дважды в день, с локализацией по странам, и каждый движок запрашивается в своем состоянии по умолчанию, с включенным веб-доступом и без аутентификации. Отслеживание Perplexity работает на Sonar, в то время как ChatGPT и Google AI Overviews используют стандартную производственную модель каждого поставщика для просмотра веб-страниц без входа в систему (которая ни OpenAI, ни Google публично не привязаны к определенной версии).

Методология классификации

Мы определяем цель (намерение) и тип каждой веб-страницы, используя правила, основанные на ключевых словах и веб-адресах. Намерения классифицируются как Коммерческие, Информационные или Другие. Типы страниц включают Руководства/учебные пособия, Статьи/блоги, Страницы категорий, Страницы продуктов, Главные страницы, Страницы Wikipedia и Другие. Хотя эти правила быстро применяются к большому количеству веб-страниц, они не идеальны, и некоторые страницы попадают в категорию ‘Other’. Рассматривайте эти классификации как рекомендации, а не окончательные метки.

Смотрите также

• Задержка Отчетов в Реальном Времени Google Аналитики Снова
• Акции AKRN. Акрон: прогноз акций.
• Как разработать политику в отношении социальных сетей
• Google тестирует цвета фона фрагмента поиска при наведении
• Исследования показывают, что потребители легко распознают содержание, сгенерированное искусственным интеллектом.
• Акции PRFN. ЧЗПСН: прогноз акций.
• Google: мы не отслеживаем, насколько дорого обходится сканирование, рендеринг, индексирование и обслуживание страниц
• Bing расширяет возможности генеративного поиска для сложных запросов
• Акции привилегированные APTK. Аптечная сеть 36,6: прогноз акций привилегированных.
• Повторная проверка аккаунта службы поддержки Google Ads во время текущей дискуссии

2026-05-12 12:41

Видимость в ИИ — это навык, который можно освоить и измерить: 90-дневный план по его развитию уже здесь.

Если кто-то спрашивает у AI-чатботов, таких как Gemini или Claude, о рекомендации, похожей на то, что предлагает ваша компания, упоминается ли ваш бренд в предложениях?

Активно ли вы планируете интегрировать идеи, полученные с помощью ИИ, в процесс роста вашего бизнеса, или вы придерживаетесь подхода выжидания?

👆 Получите руководство по повышению видимости в AI на 90 дней. Разблокируйте запись, выше.

Узнайте:

• Текущие сигналы AI-поиска
• 90-Day Visibility Framework
• Google & Headspace Success Playbooks

Как преобразовать свою SEO-стратегию за 90 дней, как Google, & Headspace

Ваши клиенты все чаще обращаются к инструментам на базе искусственного интеллекта, таким как AI Overviews, ChatGPT search и Perplexity, для поиска информации. В рамках этой сессии будут представлены сведения о том, как быть найденными этими инструментами искусственного интеллекта, пошаговый план на ближайшие 90 дней и о том, как успешные компании адаптируют свои стратегии, чтобы оставаться конкурентоспособными.

Джейсон Шафтон, основатель и генеральный директор Winston Francois, поделился проверенными методами, которые он использовал для помощи таким компаниям, как Google, Headspace и Kajabi, в их росте. Он объяснил, как адаптировать свою маркетинговую стратегию для достижения успеха с AI и убедиться, что потенциальные клиенты могут найти вас в интернете.

Вы узнаете:

• Текущие сигналы AI-поиска: Какие факторы определяют цитирование и обнаруживаемость в AI-поиске.
• Рамка видимости на 90 дней: Поэтапный план аудита вашей отправной точки, проведения экспериментов, разработанных на основе ИИ, и масштабирования того, что работает.
• Как команды роста реструктурируют свою работу: Что финансируемые стартапы сокращают, на чем делают упор и передают ИИ, чтобы вы могли оценить свой собственный подход.

Зарегистрируйтесь выше, чтобы получить доступ к практическим, проверенным стратегиям успешной реализации AI, основанным на реальном опыте.

🎬 Воспроизведите запись по запросу выше, чтобы посмотреть полную запись в удобное для вас время.

https://www.slideshare.net/slideshow/embed_code/key/ycI4TRABe3BJrA

Смотрите также

• Задержка Отчетов в Реальном Времени Google Аналитики Снова
• Акции AKRN. Акрон: прогноз акций.
• Как разработать политику в отношении социальных сетей
• Google тестирует цвета фона фрагмента поиска при наведении
• Исследования показывают, что потребители легко распознают содержание, сгенерированное искусственным интеллектом.
• Акции PRFN. ЧЗПСН: прогноз акций.
• Google: мы не отслеживаем, насколько дорого обходится сканирование, рендеринг, индексирование и обслуживание страниц
• Bing расширяет возможности генеративного поиска для сложных запросов
• Акции привилегированные APTK. Аптечная сеть 36,6: прогноз акций привилегированных.
• Повторная проверка аккаунта службы поддержки Google Ads во время текущей дискуссии

2026-05-12 11:09

Как оптимизировать мой сайт для ChatGPT и Perplexity, а не только для Google?

Как мне узнать, действительно ли AI-боты сканируют мой сайт?

Как должна измениться моя стратегия технического SEO для AI Search?

К 2026 году большая часть поисковых запросов к вашему веб-сайту, вероятно, будет исходить от автоматизированных программ, работающих на людей.

Эти машины не обращают внимания на ваши ключевые слова. Они обращают внимание на то, есть ли у вас:

• HTML загружается корректно менее чем за 200 миллисекунд.
• Страница с деталями продукта доступна менее чем за четыре клика.
• Контент отвечает на конкретный вопрос из девяти слов, который никогда не появлялся ни в одном инструменте исследования ключевых слов за всю вашу карьеру.

Это не просто предположение. Данные с наших серверов, полученные с сотен бизнес-сайтов, последовательно показывают, что эта тенденция наблюдается с середины 2025 года.

Что на самом деле происходит на вашем сайте?

Мой коллега, Стен, заметил кое-что необычное в наших сообщениях Slack: длина запросов пользователей увеличивалась гораздо быстрее, чем мы ожидали от нормального человеческого общения.

Огромный рост – 161% – в количестве поисковых запросов, состоящих из десяти и более слов, вызван не тем, что люди вдруг начали вводить более длинные запросы. Вместо этого это происходит потому, что ИИ-помощники разбивают один запрос на множество более мелких поисков, происходящих одновременно, технику, которую исследователи называют «fan-out».

Рост длины запросов в 2025 году

Резкий рост длинных запросов является ключевым индикатором. Хотя люди не ищут естественным образом, используя всё более длинные фразы, компьютеры – да. К октябрю 2025 года запросы, состоящие из семи и более слов, составляли почти 1% от всех поисков – примерно в три раза больше, чем обычно.

Коэффициент кликабельности рассказывает более важную историю, чем просто количество показов. Хотя поисковые запросы по 10-словным фразам значительно увеличились (на 161%), частота, с которой люди нажимали на эти результаты, резко упала до 2,26%, что является резким снижением по сравнению с 8–11%, наблюдавшимися в 2023 году.

Наш ИИ напрямую отвечает на вопросы, используя информацию с вашего веб-сайта, не требуя от пользователей фактического посещения вашего сайта.

Как SEO-эксперт, я начал называть эти случаи «фантомными показами». По сути, это сигналы, показывающие, что ИИ действительно *оценивает* ваш контент, даже если это не приводит к немедленному клику. Если вы игнорируете их в своих отчетах только потому, что они не приносят трафик, вы упускаете из виду важную часть головоломки и принимаете решения на основе неполных данных — это как пытаться ориентироваться, не имея полного обзора дороги.

Три бота, посещающих ваш сайт, и их влияние на видимость в SERP

Поисковые краулеры на основе искусственного интеллекта не все одинаковы, и многие SEO-специалисты ошибочно полагают обратное.

Поисковые боты, используемые для обучения, тщательно исследуют веб-сайты, но не учитывают, сколько кликов требуется, чтобы добраться до контента. ‘Обучающий визит’ просто сообщает ИИ о наличии вашего контента – он не гарантирует, что кто-либо действительно его найдет.

Поисковые боты на основе искусственного интеллекта не очень глубоко исследуют веб-сайты. Обычно они переходят всего на пару страниц после попадания на сайт и обычно посещают каждую страницу примерно раз в месяц.

Чат-боты на базе искусственного интеллекта активируются, когда кто-то задаёт вопрос, используя такие инструменты, как ChatGPT, Perplexity или Claude. Затем ИИ находит ответ для них. Это единственные случаи, когда ИИ фактически используется и виден.

Тип бота	Что это вызывает	Crawl Depth	Влияние на видимость ИИ
Обучающие боты	Модели образовательных циклов	Deep — игнорирует расстояние клика.	Никаких напрямую. Только осведомленность.
AI поисковые боты	Новое обнаружение URL & свежий контент	Shallow — ~1 визит/месяц сверх 2–3 кликов	Критически важный привратник. Если он пропустит страницу, пользовательские боты тоже её не найдут.
AI пользовательские боты	Реальный запрос пользователя в ChatGPT / Claude / Perplexity	Селективный — обусловленный скоростью и структурой	Высокий. Ближайший прокси к впечатлению от ИИ.

Ваш веб-сайт может получать много посещений от ботов, используемых для обучения ИИ и поисковых систем, но это не означает, что он отображается в результатах поиска на основе ИИ. Если вы не отслеживаете эти посещения ботов и не определяете, что это за боты, вы видите лишь малую часть картины.

Какие SEO-сигналы уважают LLM?

Robots.txt – ваш основной рычаг.

Ведущие платформы искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, Claude и Gemini, обычно следуют правилам, установленным в файле robots.txt веб-сайта. Perplexity немного отличается — его поисковый бот следует правилам, но когда пользователь напрямую просит его получить доступ к сайту, он этого не делает. Cloudflare подтвердил это. Большинство владельцев веб-сайтов не проверяли свои файлы robots.txt, чтобы увидеть, как ИИ-боты получают доступ к их контенту, и это важно сделать.

Карты сайта широко поддерживаются.

ChatGPT, Claude и PerplexityBot все используют XML-карты сайта для обнаружения URL-адресов. Поддерживайте их точность.

Сигналы Лучше Сохранить Для SEO & Рейтинговых Усилий

Эти сигналы, похоже, не влияют на то, как ИИ отображает результаты, но они по-прежнему важны для ранжирования в традиционных результатах поиска.

Канонические теги и директивы noindex ничего не значат для AI-ботов.

AI-чат-боты, такие как ChatGPT, не создают поисковый индекс, как это делает Google, поэтому они не полагаются на сигналы, которые сообщают поисковым системам, какой контент важен. Это означает, что контент, заблокированный для Google с помощью тега ‘noindex’, по-прежнему полностью доступен для ChatGPT.

LLM.txt ничего не делает.

Наши данные логов показывают, что основные AI боты не читают этот файл. Не тратьте здесь время.

Рендеринг JavaScript – это критическая слепая зона.

Многие AI-инструменты, сканирующие веб-сайты (например, ChatGPT, Claude и Perplexity), не могут обрабатывать JavaScript. Это означает, что если ваш веб-сайт полагается на JavaScript для загрузки важной информации, эти инструменты не смогут её увидеть. Использование серверного рендеринга гарантирует, что все – включая эти AI-инструменты – смогут получить доступ ко всему вашему контенту. Google Gemini отличается, хотя; он использует ту же технологию, что и обычный веб-краулер Google, поэтому он *может* рендерить JavaScript.

Как убедиться, что ChatGPT, Perplexity и LLMs могут получить доступ к вашему контенту

Поисковые системы с искусственным интеллектом обычно проверяют более глубокие страницы веб-сайтов примерно раз в месяц, и они редко заходят дальше трех кликов от главной страницы. К сожалению, страницы, содержащие наиболее подробные и полезные ответы, часто оказываются теми, которые этим поисковым системам труднее всего найти.

Чтобы улучшить производительность вашего веб-сайта, убедитесь, что ваши важные, подробные страницы легко доступны. Ссылайтесь на них с других страниц вашего сайта, чтобы посетители могли до них добраться за четыре клика или меньше.

Сосредоточьтесь на страницах, которые исследовали ваши программы обучения ИИ, но которые не нашли ваши реальные пользователи – это наиболее важные области для улучшения. Если пользовательские ИИ-боты часто посещают определенные страницы, это сигнализирует о том, что вам следует создавать больше контента на те же темы, углубляясь в ту же степень детализации.

Оптимизируйте контент для более длительных, распространяемых запросов.

Большинство поисковых запросов, запускающих цитирования на основе искусственного интеллекта, не имеют фактических поисков – они создаются самим ИИ. Хотя эти искусственные запросы появляются в Google Search Console с показами, но без кликов, они необычно длинные и не являются запросами, по которым кто-либо намеренно пытался бы ранжироваться.

Как найти возможности для запросов Fan Out

Как SEO-эксперт, одна из моих основных стратегий для поиска возможностей с поиском на основе ИИ – это выявление поисковых запросов ‘fan-out’. Это более длинные, разговорные вопросы, которые задают люди. Чтобы действительно углубиться в это, я подключаю свой API Google Search Console (GSC) к JetOctopus – это позволяет мне обойти обычный лимит в 1000 строк в интерфейсе GSC. Затем я фильтрую запросы, которые длиннее 7 слов, имеют менее 50 показов и в настоящее время не получают ни одного клика, анализируя данные за последние 3 месяца. В итоге у вас остается, по сути, ‘Матрица возможностей Fan-Out’ – это точные вопросы, которые используют AI-агенты при изучении контента, подобного вашему, и где вы потенциально можете занять место в рейтинге!

Типы запросов, которые наиболее масштабируются

Если ваш контент не представляет информацию чётко в виде списков, сравнений, рейтингов или с плюсами, минусами и подробными спецификациями, вы упускаете огромную возможность охватить более широкую аудиторию. По сути, вы не облегчаете людям поиск того, что они ищут.

Поисковые запросы отзывов о продуктах резко возросли, с 239 в июне 2025 года до более чем 40 000 к сентябрю 2025 года – рост более чем на 16 000%. Этот всплеск был вызван AI-программами, собирающими подробные мнения в интернете. Если на страницах вашего продукта недостаточно подробной информации, эти программы их не найдут.

Технический аудит: С чего начать

Шаг 1: Определите трафик AI User Bot в логах.

Соберите журналы вашего сервера (из Apache или Nginx) и извлеките каждую строку, которая включает следующие пользовательские агенты ботов: OAI-SearchBot, ChatGPT-User, PerplexityBot, Perplexity-User, Claude-SearchBot и Claude-User. После этого организуйте эти записи в таблице, группируя их по типу бота и конкретному веб-адресу (endpoint), к которому они обращались. Имейте в виду, что определение того, какие боты предназначены для обучения, а какие являются обычными пользователями, требует постоянно обновляемого списка, который вы создаете и поддерживаете самостоятельно, поскольку не существует стандартного способа их различить.

JetOctopus Log Analyzer автоматически категоризирует бот-трафик – различая обучающих ботов, поисковых ботов и реальных пользователей – всего в несколько кликов. Это позволяет быстро увидеть, к каким страницам обращаются ваши AI боты (показывая, какой контент виден AI и готов к масштабированию) и, что крайне важно, какие страницы посещают обучающие боты, которые реальные пользователи никогда не видят – выделяя области, требующие немедленного внимания и улучшения.

Шаг 2: Аудит технической доступности глубоких страниц

Чтобы проверить, могут ли AI-боты правильно получать доступ к контенту вашего сайта, протестируйте репрезентативный выбор более глубоких страниц. Сначала проверьте размер страницы, изучив HTML-код. Затем просмотрите необработанный HTML, чтобы убедиться, что важная информация не добавляется с помощью JavaScript. Чтобы понять, насколько глубоко бот может просканировать, вручную переходите по страницам с главной страницы и подсчитайте, сколько кликов требуется для достижения определенного контента. Используйте Chrome DevTools или Lighthouse для измерения времени загрузки страниц. Важно проверить, скрыт ли важный контент за элементами, такими как аккордеоны или кнопки «View More», – AI-боты часто не могут видеть контент, который требует взаимодействия. Имейте в виду, что для больших веб-сайтов проверка только выборки страниц может упустить значительные проблемы, поскольку AI-агенты не моделируют клики пользователей и не увидят контент, который появляется только после взаимодействия пользователя со страницей.

Шаг 3: Очистите ваш файл Robots.txt

Внимательно проверьте свой файл robots.txt, просмотрев каждое правило ‘Disallow’ и ‘Allow’ для каждого типа бота. Поскольку боты на основе искусственного интеллекта уважают эти правила, убедитесь, что вы случайно не заблокировали важные страницы. Самостоятельно протестируйте несколько ключевых URL, чтобы убедиться в их доступности. Потратив всего полчаса на это, вы сможете избежать либо блокировки поисковых систем, которые *хотите* видеть на своем сайте, либо случайной публикации приватного контента в открытый доступ.

Шаг 4: Отобразите свои Фантомные Впечатления

Получите данные из отчётов о производительности Google Search Console, уделяя особое внимание показам, которые не привели к каким-либо кликам. Из-за ограничения в 1000 строк в пользовательском интерфейсе вам потребуется использовать GSC API или экспортировать данные меньшими частями, либо по дате, либо по поисковому запросу. Затем вы можете объединить эти меньшие наборы данных с помощью таких инструментов, как таблицы или BigQuery. Учитывайте, как часто появляется поисковый запрос – если он появляется регулярно, это, вероятно, не незначительная вариация более популярного запроса.

Подключите вашу Google Search Console (GSC) к JetOctopus, чтобы снять ограничения на данные и мгновенно создать матрицу возможностей Fan-Out. Эта матрица показывает конкретные вопросы, которые AI использует для понимания вашего контента, позволяя вам быстро принять меры.

Шаг 5: Отслеживайте изменения.

JetOctopus Alerts помогает вам быть в курсе изменений в ваших AI-ботах и производительности веб-сайта. Он объединяет уведомления об активности ботов, сканировании Google, скорости веб-сайта, SEO-проблемах и любых снижениях в том, как ваш сайт отображается в результатах поиска, позволяя вам быстро выявлять и устранять проблемы до того, как они станут более серьезными.

Новый KPI: Техническая Доступность

В 2026 году успешное SEO будет зависеть от того, насколько легко ИИ сможет найти и понять информацию на вашем веб-сайте. В частности, сможет ли он быстро найти конкретный факт даже на ваших самых глубоких и малоизвестных страницах – например, на вашей 50 000-й странице продукта – менее чем за одну пятую секунды?

Если люди не находят ваш контент, такие вещи, как рейтинг вашего веб-сайта, количество ссылок, указывающих на него, и качество вашего контента, имеют всё меньшее значение. Всё чаще поисковые запросы выполняются ИИ, а не людьми. Ключ в том, чтобы понимать, как быстро происходит этот сдвиг.

Начните с ваших логов. Все остальное следует из этого.

Кредиты изображения

Смотрите также

• Задержка Отчетов в Реальном Времени Google Аналитики Снова
• Акции AKRN. Акрон: прогноз акций.
• Как разработать политику в отношении социальных сетей
• Google тестирует цвета фона фрагмента поиска при наведении
• Исследования показывают, что потребители легко распознают содержание, сгенерированное искусственным интеллектом.
• Акции PRFN. ЧЗПСН: прогноз акций.
• Google: мы не отслеживаем, насколько дорого обходится сканирование, рендеринг, индексирование и обслуживание страниц
• Bing расширяет возможности генеративного поиска для сложных запросов
• Акции привилегированные APTK. Аптечная сеть 36,6: прогноз акций привилегированных.
• Повторная проверка аккаунта службы поддержки Google Ads во время текущей дискуссии

2026-05-12 08:13

В то время как страницы, которые использует ИИ, часто включают в себя специальный код, называемый schema markup, недавнее исследование от Ahrefs показало, что добавление этого кода не обязательно приводит к большему количеству цитирований.

Ahrefs проанализировал 1 885 веб-страниц после внедрения схемы JSON-LD. Они сравнили эти страницы с похожими страницами без схемы, чтобы увидеть, как это повлияло на их видимость в Google AI Overviews, AI Mode и ChatGPT.

Ни одна платформа не показала значимого увеличения цитирований после добавления схемы.

Что нашла Ahrefs

Как SEO-эксперт, я изучал, как разметка schema влияет на видимость в AI, и недавний отчёт, проанализировавший 6 миллионов URL, выявил интересный тренд: страницы, использующие JSON-LD schema, примерно в три раза чаще цитировались AI. Хотя это изначально предполагает, что schema напрямую повышает позиции в AI, моя команда в Ahrefs хотела проверить, верно ли это в изоляции. Проблема в том, что сайты, которые внедряют schema, часто *также* инвестируют в высококачественный контент и линкбилдинг, поэтому трудно сказать, является ли сама schema движущей силой. Нам нужно было протестировать влияние schema отдельно от этих других важных сигналов ранжирования.

Исследователи сравнили страницы, к которым была добавлена структурированная разметка данных (schema), с похожими страницами, где она отсутствовала, изучая, как часто эти страницы цитируются. Они сопоставили каждую страницу со schema с тремя сопоставимыми страницами с других веб-сайтов с аналогичными показателями цитирования, которые не внедрили разметку. Они отслеживали изменения в цитировании в течение 30 дней до и после добавления schema, чтобы увидеть, есть ли разница.

Ahrefs использовал свой Brand Radar и Agent A для анализа данных и понимания изменений с течением времени, учитывая общие тенденции платформы. Вот сводка того, что они обнаружили.

• Обзор ИИ от Google: −4.6% (небольшое, но статистически значимое снижение по сравнению с контрольной группой)
• Google AI Mode: +2.4% (слишком мало, чтобы отличить от случайных колебаний)
• ChatGPT: +2.2% (слишком мало, чтобы отличить от случайных колебаний)

В дополнение к основному тесту, было проведено еще три других, и все четыре не показали значительных преимуществ или недостатков.

Снижение обзора ИИ

Необходимо дальнейшее объяснение снижения на 4,6% в разделе AI Overview. Данные Ahrefs показывают, что как страницы, которые мы изменили, так и те, которые мы не изменили, уже получали меньше просмотров *до* добавления нового кода. Страницы с новым кодом снизились немного быстрее, но разница была незначительной – всего около 12 меньше просмотров в день на страницах, которые уже получали сотни просмотров.

Как человек, который занимается управлением веб-сайтами уже много лет, я видел всевозможные колебания производительности. Этот отчет указывает на небольшое падение, и это интересно, потому что это *может* быть связано с некоторыми недавними изменениями схемы, которые мы внесли. Но честно говоря, это может быть просто случайность. Сам отчет не пытается утверждать наверняка, что это вызывает, и это справедливо – иногда ты просто не знаешь!

Что не охватывает отчет

Как вебмастер, могу вам сказать, что даже *до того*, как мы начали работать с разметкой schema, все рассматриваемые страницы уже отображались в AI Overviews Google – на каждой из них было более 100 цитат! Они ни в коем случае не были скрыты; Google уже находил, сканировал и потенциально отображал их в результатах поиска.

Отчёт признаёт этот недостаток. Хотя структура страницы может по-прежнему помочь поисковым системам находить, читать и организовывать информацию на страницах, которые они ещё не полностью обработали, нет доказательств того, что это действительно происходит.

В отчёте также указывается на несколько других проблем. Когда веб-сайты добавляют JSON-LD код, они часто одновременно изменяют другие части страницы, что затрудняет выделение влияния схемы разметки. Кроме того, все типы схем были объединены в анализе, поэтому некоторые конкретные типы могли бы показать другие результаты. Наконец, 30-дневный период измерения мог не зафиксировать какие-либо эффекты, которые проявляются дольше.

Недавний тест, проведенный searchVIU, изучил, как пять систем искусственного интеллекта обрабатывают веб-страницы. Результаты показали, что ни один из инструментов ИИ не использовал структурированные данные (schema markup) при доступе к страницам – они смотрели только на видимый текст, игнорируя важные форматы данных, такие как JSON-LD, Microdata и RDFa. Важно отметить, что этот тест просто проверил, как системы ИИ *непосредственно извлекают* информацию, и не раскрывает, как schema markup влияет на их обучение, как поисковые системы индексируют контент или как извлекаются результаты.

Почему это важно

Как цифровой маркетолог, я всегда ищу способы улучшить понимание поисковыми системами – и теперь ИИ – нашего контента. Мы часто слышим о разметке Schema как о способе повышения видимости, и она *действительно* помогает с такими вещами, как расширенные сниппеты и графы знаний. Но, основываясь на данных от Ahrefs, простое добавление Schema – в частности, JSON-LD – не кажется, что AI инструменты чаще цитируют страницы, если они *уже* цитируются. Это немного нюанс, но важно знать – Schema не является волшебной таблеткой для видимости в AI, если вы уже хорошо ранжируетесь.

Я изучил некоторые данные, и похоже, что страницы, использующие разметку schema, чаще упоминаются ИИ. Однако, Ahrefs считает, что это не обязательно *из-за* самой разметки schema, а скорее из-за того, что эти страницы в целом являются более качественными сайтами. Таким образом, хотя schema и цитирования ИИ связаны, это, скорее всего, признак хороших SEO-практик, а не прямая причинно-следственная связь.

Заглядывая в будущее

Отчет не смог выяснить, помогает ли использование структурированных данных страницам, на которые еще не ссылались – для понимания их ситуации потребуется отдельное исследование. И если поисковые системы уже могут понять содержание страницы, добавление структурированных данных, вероятно, не увеличит количество получаемых ею ссылок.

Смотрите также

• Задержка Отчетов в Реальном Времени Google Аналитики Снова
• Акции AKRN. Акрон: прогноз акций.
• Как разработать политику в отношении социальных сетей
• Google тестирует цвета фона фрагмента поиска при наведении
• Исследования показывают, что потребители легко распознают содержание, сгенерированное искусственным интеллектом.
• Акции PRFN. ЧЗПСН: прогноз акций.
• Google: мы не отслеживаем, насколько дорого обходится сканирование, рендеринг, индексирование и обслуживание страниц
• Bing расширяет возможности генеративного поиска для сложных запросов
• Акции привилегированные APTK. Аптечная сеть 36,6: прогноз акций привилегированных.
• Повторная проверка аккаунта службы поддержки Google Ads во время текущей дискуссии

2026-05-12 00:10

Google недавно выделил ключевые обновления ИИ за апрель 2026 года. На их мероприятии Cloud Next ’26 они представили Gemini Enterprise Agent Platform и их новейшее поколение TPU (восьмого поколения), специально разработанное для ИИ-агентов. Они также запустили Gemma 4, новую мощную модель ИИ с открытым исходным кодом, вместе с Deep Research Max, инструментом для автономного создания данных, и помощником по кодированию в Colab.

Как человек, который уже некоторое время разрабатывает и масштабирует веб-приложения, я вижу впечатляющие цифры от Google. Мы говорим о серьезной инфраструктуре – их модели в настоящее время обрабатывают более 16 миллиардов токенов *каждую минуту* через прямые вызовы API, что является значительным скачком по сравнению с 10 миллиардами только за прошлый квартал. Действительно захватывающим является то, что почти три четверти клиентов Google Cloud активно используют продукты AI. И сообщество разработчиков явно принимает это тоже – Gemma, их модель, была загружена более полумиллиарда раз по состоянию на их последнее обновление в апреле 2026 года. Это явный признак быстрого внедрения и роста в сфере AI.

Тенденция: Появляется новый тип пользователя поиска.

Недавно Google поделился информацией из своей серии ‘Search Off the Record’, подчеркнув растущую тенденцию: люди используют Поиск новыми и разными способами. По словам Мартина Сплитта из Google, искусственный интеллект уже давно является частью того, как Поиск предоставляет органические результаты. Однако сейчас ИИ становится более заметным, помогая пользователям решать более сложные поисковые запросы, включающие различные типы ввода, такие как текст и изображения.

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

Эта разница действительно важна. Мы говорим не просто о технически подкованных людях, которые находят скрытую функцию. Обычные пользователи меняют *как* они осуществляют поиск, и эти изменения накапливаются. Люди начинают набирать более подробные, разговорные вопросы. В то время как ИИ сделал информацию более доступной, он также сделал знания, полученные из реального опыта, еще более ценными – то, что ИИ сложно предоставить.

Недавние данные чётко демонстрируют значительное изменение в результатах поиска. BrightEdge обнаружила, что AI Overviews увеличились на 58% за год, предшествующий февралю 2026 года. В частности, результаты AI появлялись для B2B технологических поисков в 82% случаев (по сравнению с 36%), а для образовательных поисков — в 83% случаев (по сравнению с 18%). Это не незначительные корректировки – они представляют собой фундаментальный сдвиг в том, как работает поиск.

Чему нас учит Билл Зифф

Когда я начинал, я работал на Уильяма Б. Зиффа-младшего, человека, который создал успешную медиакомпанию Ziff-Davis, специализирующуюся на технологиях. Он всегда говорил что-то, что я запомнил: «Все слишком много внимания уделяют тому, что происходит прямо сейчас, и недостаточно — долгосрочным тенденциям».

Он добился успеха, поняв, что отличает его бизнес. Вместо того, чтобы пытаться конкурировать с журналами за широкую аудиторию, Билл Зифф увидел, что люди все чаще ищут конкретную, техническую информацию. Это привело его к созданию PC Magazine и многих других изданий, которые помогли целому поколению понять компьютеры. Он не просто реагировал на текущие события; он предвидел, куда движутся интересы людей.

Честно говоря, как человек, который разрабатывает веб-сайты уже много лет, эта перспектива – *именно* то, что нам нужно сейчас. Она затрагивает все необходимые моменты для специалистов по SEO, создателей контента и всех, кто ведет бизнес в Интернете. Это просто логично.

Запуск Gemini Enterprise Agent Platform и впечатляющие 500 миллионов загрузок Gemma являются значительными вехами. Помимо этих событий, мы также наблюдаем изменение в том, как люди ищут – они начинают ожидать прямые ответы в беседе, а не просто список ссылок. Это представляет собой растущую тенденцию к разговорным исследованиям.

Билл Зифф пришел к ключевому пониманию: в то время как крупные события привлекают внимание, долгосрочные тенденции определяют, куда в конечном итоге текут деньги, аудитория и власть. Текущие изменения в том, как люди осуществляют поиск, касаются не базовой технологии, а поведения пользователей. Google может создавать более быстрые процессоры и обрабатывать больше информации, но что действительно важно для создания контента, так это то, что люди уходят от простого кликанья по ссылкам в поисках ответов. Они привыкают задавать прямые вопросы и ожидать исчерпывающие ответы.

Что это значит для вашей стратегии.

По мере того, как все больше людей осознают, что поисковые системы могут отвечать на сложные вопросы, и эта тенденция продолжает расти, для тех, кто работает в этой области, есть три ключевых последствия.

Контент, который действительно помогает пользователям – то есть он практичен, основан на реальном опыте, подробен и понятен для компьютеров – станет важнее контента, просто разработанного для высоких позиций в результатах поиска. Искусственный интеллект делает базовую информацию легкодоступной повсюду, но он не может создать уникальные идеи, которые рождаются из подлинного опыта.

Как цифровой маркетолог, я заметил огромный сдвиг в том, как люди осуществляют поиск в интернете. Речь больше не идет только о быстрых ключевых запросах. Теперь пользователи задают полные вопросы, и это меняет *все*. Они ожидают большего от взаимодействия, проводят больше времени на сайтах, и в конечном итоге, способ, которым они становятся клиентами, отличается. Честно говоря, изучение *собственных* данных веб-сайта, чтобы увидеть эти изменения своими глазами, гораздо полезнее, чем просто чтение об отраслевых тенденциях. Вам нужно понимать конкретное поведение *вашей* аудитории.

Наконец, то, что мы измеряем как успех, меняется. Подобно тому, как ранжирование ключевых слов было решающим для результатов поиска в 2015 году, теперь частота цитирования ответов, сгенерированных ИИ, становится столь же важной. Это не просто предположение – мы можем это отслеживать и доказывать.

Как цифровой маркетолог, я внимательно слежу за недавними обновлениями Google в апреле – они действительно дают вам представление о том, куда движется технология. Но что еще более важно, я наблюдаю *кто* на самом деле использует эту новую AI-технологию. Это говорит мне, куда движется моя аудитория, и именно на это мне нужно сосредоточить свои усилия. В конечном итоге, вы должны следовать за тем, куда ведет ваша аудитория.

Смотрите также

• Задержка Отчетов в Реальном Времени Google Аналитики Снова
• Акции AKRN. Акрон: прогноз акций.
• Как разработать политику в отношении социальных сетей
• Google тестирует цвета фона фрагмента поиска при наведении
• Исследования показывают, что потребители легко распознают содержание, сгенерированное искусственным интеллектом.
• Акции PRFN. ЧЗПСН: прогноз акций.
• Google: мы не отслеживаем, насколько дорого обходится сканирование, рендеринг, индексирование и обслуживание страниц
• Bing расширяет возможности генеративного поиска для сложных запросов
• Акции привилегированные APTK. Аптечная сеть 36,6: прогноз акций привилегированных.
• Повторная проверка аккаунта службы поддержки Google Ads во время текущей дискуссии

2026-05-11 16:10