Поисковый журнал

Аналитика социальных каналов в Search Console: Что это значит для социальных сетей и поиска

от

Я следил за новой функцией, которую Google тестирует в Search Console – Social Channel Insights. Это может показаться незначительным, но, честно говоря, это довольно важное дело. Это сигнализирует о том, что Google все больше объединяет поисковые и социальные данные. Речь идет не только о показе социальных статистических данных; речь идет об использовании социальных сигналов для улучшения ранжирования вашего контента и его видимости в результатах поиска. Это сдвиг к более связанному пониманию онлайн-видимости.

Новая функция отчёта о социальных показателях демонстрирует, насколько хорошо веб-сайт работает в Google, предоставляя компаниям единое место для проверки важных метрик для поиска и того, насколько легко люди могут найти их в Интернете. Это изменение подчеркивает, насколько тесно связаны поиск и социальные сети. Вместо того, чтобы управлять ими отдельно, компаниям следует рассматривать поиск и социальные сети как работающие вместе для повышения их присутствия в Интернете и помощи людям в обнаружении их контента.

Более внимательный взгляд на тест Google по аналитике социальных каналов.

Мы изучали новые социальные метрики в Google Search Console Insights и обнаружили много добавленной информации. Похоже, эта функция пока недоступна всем – она появляется только для веб-сайтов, для которых Google определил их профили в социальных сетях. Для тех, у кого *есть* доступ, вот что они видят:

  • Общий охват от Google до ваших социальных каналов.
  • Эффективность контента в социальных сетях.
  • Запросы привлекают трафик на ваши социальные каналы.
  • Тенденции, такие как высокая средняя продолжительность или пост-рост.

В настоящее время наши данные социальных сетей, похоже, сильно сосредоточены на том, насколько хорошо они привлекают трафик на наш веб-сайт. Это не просто небольшое изменение; похоже, мы намеренно объединяем данные социальных сетей с данными поисковой производительности, чтобы лучше понять, как они работают вместе.

Означает ли это, что социальные сети оказывают большее влияние?

Google не обновляет свою поисковую систему просто ради развлечения. Каждое обновление указывает на то, что Google тестирует, постоянно стремясь оставаться ведущей поисковой системой.

Хотя Google прямо не заявлял, что лайки и репосты влияют на позиции в поисковой выдаче, это может говорить о том, что они признают, что люди все чаще находят информацию в таких местах, как ИИ и социальные сети, а не только в самом Google.

Способ, которым люди ищут информацию, меняется, появляется всё больше конкуренции за пределами традиционных поисковых систем, и Google реагирует на этот сдвиг. Недавние исследования показывают, что значительное количество американцев обращаются за поиском в социальные сети: почти 25% используют их как основной метод, а ещё 24% используют как поисковые системы, так и социальные сети. В мировом масштабе 78% пользователей интернета изучают бренды и продукты в социальных сетях, и большинство молодых потребителей (более 60% поколения Z) совершают покупки напрямую через платформы социальных сетей.

Покупатели обычно больше не начинают свой путь покупок с поисковых систем. Сейчас они с большей вероятностью используют инструменты искусственного интеллекта для сбора информации или проверяют отзывы и мнения в социальных сетях. Поисковые системы все чаще используются *после* первоначальных исследований — люди используют их для подтверждения деталей или поиска дополнительной информации перед совершением покупки.

Как аналитика социальных каналов может повлиять на социальные кампании.

Как SEO-эксперт, я заметил значительные изменения в том, как мы измеряем успех в социальных сетях. Долгое время все сводилось к накоплению лайков и комментариев. Хотя вовлеченность по-прежнему важна, Google теперь предоставляет нам прямые сигналы – прямо в Google Search Console – о том, что *действительно* влияет на наши рейтинги. Пришло время смотреть дальше поверхностных показателей и сосредоточиться на аналитике, которую Google выделяет!

Понимание того, как люди делятся вашим контентом в социальных сетях, помогает маркетологам увидеть, как он обнаруживается в интернете. Цель не просто в том, чтобы публиковать определенное количество; важно определить публикации, которые действительно оказывают влияние и распространяются.

Для социальных кампаний социальные аналитические данные могут помочь вам:

  • Определите, какие темы социального контента генерируют последующий поисковый спрос.
  • Используйте аналитику на уровне запросов, чтобы определить, что вы пишете и какое сообщение хотите донести.
  • Подчеркивая особую роль социальных сетей в обнаружении контента, а не просто в привлечении пассивных зрителей.
  • Более тесно координируйте работу с командами SEO в отношении запусков кампаний и промоакций, чтобы использовать растущий спрос.
  • Наделите маркетологов возможностью создавать контент, который находит отклик и соответствует тому, что пользователи, вероятно, будут искать дальше, позволяя вам быть на шаг впереди.

Вместо того, чтобы сосредотачиваться на типичных показателях социальных сетей, таких как комментарии, репосты и лайки, команды социальных сетей теперь могут использовать новые аналитические данные социальных каналов в Google Search Console, чтобы улучшить отображение их контента в онлайн-поиске.

Какие социальные сигналы мы хотели бы увидеть в следующем обновлении Google?

Для Google: Мы хотели бы поделиться некоторыми идеями о том, как предоставить маркетологам еще более глубокую аналитику, выходя за рамки простого отслеживания рефералов.

Социальные инсайты, которые могли бы существенно поддержать стратегии, ориентированные на обнаружение, включают:

  • Показатели скорости контента: Показывают, насколько быстро темы набирают популярность в социальных сетях до того, как возрастет поисковый спрос.
  • Индикаторы формата контента: Сообщите нам, какие форматы контента лучше всего работают для повышения видимости в поисковой выдаче, будь то короткие видео или статические публикации.
  • Индикаторы динамики тем: Помогают нам понять новые темы, привлекающие внимание на различных платформах.
  • Показатели создателя и ассоциации с брендом: Предоставьте нам больше прозрачности в отношении того, какие организации последовательно способствуют раннему обнаружению определенных тем.
  • Индикаторы трендов кросс-платформенного выравнивания: Показывают, когда несколько социальных экосистем одновременно сигнализируют о растущем интересе. Это помогает нам ковать железо, пока оно горячо.

С этими новыми сигналами SEO-специалисты могли бы заметить изменения в том, что ищут люди, намного раньше. Это позволило бы командам контента и социальных сетей создавать полезный и релевантный контент немедленно, вместо того, чтобы реагировать после того, как тренд уже прошел. В конечном итоге, это приносит пользу всем, поскольку ваши усилия принесут реальные, измеримые результаты.

Что маркетологам следует делать сейчас

Хотя в настоящее время это небольшое тестирование и не все предприятия затронуты, маркетологам все равно следует проверить свое присутствие в социальных сетях и общую стратегию. Важно обеспечить отличный клиентский опыт независимо от того, как клиенты взаимодействуют с вашим брендом.

Для подготовки маркетологам следует:

  • Аудит страниц, получающих наибольший трафик из социальных сетей. Эти сведения помогут определить, какие типы контента и темы привлекают больше всего посетителей, приходящих из социальных сетей.
  • Согласуйте контент-планы между командами социальных сетей и SEO. Начните разрушать барьеры между командами, обеспечивая прозрачность в межведомственных инициативах, таких как контент-план. Делая это, вы лучше создадите культуру сотрудничества и предоставите командам общие KPI, к которым они будут стремиться.
  • Преобразуйте высокоэффективный контент из социальных сетей в форматы, оптимизированные для поиска (и наоборот). Например, социальные видео, которые хорошо работают в поиске, можно встраивать в соответствующие записи в блоге, помогая вам получить больше ценности и долговечности из контента, который вы усердно создаете. Другой пример — пользовательский контент, преобразованный в часто задаваемые вопросы.
  • Отслеживайте возникающие социальные тренды. Социальные платформы, такие как TikTok и Instagram, могут служить индикаторами поиска, позволяя маркетологам предвидеть, что интересует потребителей больше всего и что привлекает их внимание.
  • Интегрируйте гибридную аналитику в отслеживание ваших показателей. AI оказывает влияние на маркетинг; однако люди по-прежнему играют ключевую роль в любых маркетинговых начинаниях. Аналитика, основанная на машинном обучении, может предоставить нам данные, но человеческая интерпретация и проверка по-прежнему необходимы. Только люди обладают силой и дальновидностью, чтобы оценивать нюансы, эмоции и инсайдерские знания, намного лучше, чем любая машина когда-либо могла бы.

Следующие шаги, которые необходимо предпринять с учетом аналитики социальных каналов

Хотя новая функция Social Channel Insights в Search Console от Google может показаться незначительной, она представляет собой более масштабный сдвиг в том, как Google рассматривает связь между поиском и маркетингом в социальных сетях. Она показывает, что Google начинает признавать, как эти две области могут обмениваться ценными данными и пониманием.

Поисковые системы теперь учитывают, как люди находят информацию и на что оказывают влияние в социальных сетях. Это означает, что маркетологи в социальных сетях и специалисты по SEO должны постоянно работать вместе как партнеры, а не только время от времени. Когда они это делают, они улучшат свою работу, будут более эффективно сотрудничать, повысят видимость и, в конечном итоге, получат лучшие результаты для своего бизнеса.

Маркетологи, которые тесно сотрудничают со специалистами по SEO, с большей вероятностью будут появляться в результатах поиска, когда клиенты активно ищут информацию, что приведет к повышению узнаваемости и, в конечном итоге, к увеличению бизнеса.

Смотрите также

2026-01-28 16:40

Что если удовлетворенность пользователей — самый важный фактор в SEO?

от

Позвольте мне попробовать убедить вас!

Я осветил много чего в этом видео, и вы можете найти резюме моих идей в статье, ссылка на которую приведена ниже. Это на самом деле моя вторая публикация на эту тему на этой неделе. Чтобы глубже изучить данные пользователей и практики Google, ознакомьтесь с моей предыдущей статьей в блоге.

Ранжирование имеет 3 компонента

Мы узнали в ходе судебного процесса DOJ против Google, что процесс ранжирования Google включает в себя три основных компонента:

  1. Традиционные системы используются для первоначального ранжирования.
  2. AI-системы (такие как RankBrain, DeepRank и RankEmbed BERT) переупорядочивают топ-20-30 документов.
  3. Эти системы дорабатываются на основе оценок Quality Rater, и, что более важно на мой взгляд, результатов живых пользовательских тестов.

Как SEO-эксперт, я внимательно слежу за иском Министерства юстиции против Google, и постоянно всплывает один ключевой момент: невероятная мощь Google исходит из огромного количества пользовательских данных, которые они собирают. Сейчас Google оспаривает решение суда о предоставлении части этих данных конкурентам. Они объяснили, что используют эти данные двумя основными способами. Один из них — это система под названием ‘Glue’, которая включает в себя ‘Navboost’ – по сути, она отслеживает, на что пользователи кликают и как взаимодействуют. Другой — модель под названием ‘RankEmbed’. Понимание этих систем имеет решающее значение для понимания того, как Google сохраняет свое доминирование в поисковой выдаче.

RankEmbed — это мощный инструмент, который преобразует поисковые запросы в точки внутри векторного пространства. Это позволяет ему идентифицировать контент, тесно связанный с запросом. Он улучшается посредством процесса тонкой настройки, обусловленного двумя ключевыми факторами:

Google использует отзывы от оценщиков качества для улучшения своих результатов поиска. Эти оценщики сравнивают два набора результатов: текущие, стандартные результаты и те, которые генерируются новой обновленной AI-системой. Оценивая эти результаты, оценщики помогают Google определить, приводят ли обновления к лучшим, более полезным поискам.

Мы тестируем новые улучшения поиска с реальными пользователями, показывая небольшой группе немного отличающиеся результаты – некоторые из старой системы, а некоторые из обновлённой. Отслеживая, на что пользователи нажимают и что делают, мы можем улучшить новую систему и сделать её ещё лучше.

Эти системы разработаны для того, чтобы постоянно улучшать предоставление поисковых результатов, которые люди считают полезными и релевантными.

Больше размышлений о лайв-тестах – пользователи говорят Google о типах страниц, которые полезны, а не о самих страницах.

Я пришел к пониманию, что пользовательское тестирование Google касается не просто получения обратной связи об отдельных веб-страницах. Речь идет об обучении системы выявлению тенденций. Google не обязательно отслеживает каждый клик для ранжирования конкретной страницы; вместо этого он использует данные, чтобы помочь своему ИИ понять, что пользователи считают полезным. Система учится распознавать типы контента, которые лучше всего соответствуют потребностям пользователей, а затем предсказывает, соответствует ли ваш веб-сайт этой модели успеха.

Google постоянно совершенствует способы определения информации, которую ищут люди, и наилучшего способа её предоставления. Это выходит далеко за рамки простого сопоставления ключевых слов – они постоянно разрабатывают более сложные методы, чтобы действительно понимать потребности пользователей и предоставлять полезные результаты.

Что это значит для SEO

Если ваш веб-сайт появляется на первых нескольких страницах результатов поиска, это означает, что поисковые системы распознают ваш контент как релевантный и рассматривают его среди лучших вариантов.

Как только вы выполните поиск, множество AI-систем начинают работу, чтобы определить, какие из лучших результатов действительно наиболее полезны для вас. Это становится еще более важным, поскольку Google интегрирует «Personal Intelligence» с Gemini и его AI Mode. Теперь ваши результаты поиска будут настроены в соответствии с тем, что Google считает, что *вам* будет наиболее полезно.

Как только вы поймете, как ИИ осуществляет поиск – в основном, находя похожие векторы – у вас может возникнуть соблазн попытаться выяснить, как именно он работает, чтобы оптимизировать ваш контент. Хотя понимание того, что ИИ приоритизирует в этих поисках, например, насколько точно вещи совпадают (используя так называемую косинусную близость), может помочь вам улучшить ваши результаты, я бы не рекомендовал слишком сосредотачиваться на ‘взломе’ системы.

Эти системы разработаны для улучшения качества выдачи наиболее полезных результатов поиска, поэтому то, как хорошо это выглядит для ИИ, не так важно, как реальная полезность. Сосредоточение на таких техниках, как векторный поиск, на самом деле может навредить вашим позициям, если ваш контент не является действительно более ценным, чем уже доступный. В противном случае вы рискуете научить ИИ отдавать предпочтение вашим конкурентам.

Мой Совет

Я рекомендую сосредоточиться на создании контента, который действительно отвечает потребностям вашей аудитории, а не слишком увлекаться техническими деталями SEO, такими как ключевые слова и точное соответствие. Хотя понимание типов вопросов, которые задают люди (например, Google’s Query Fan-Out), может быть полезным, важнее уделять приоритетное внимание удовлетворению потребностей пользователей. Если вы оптимизируете *только* для того, что, по мнению систем AI, является релевантным, и ваш контент недостаточно полезен или не выделяется на фоне конкурентов, вы можете фактически оказаться ниже в долгосрочной перспективе.

Используйте заголовки, чтобы облегчить чтение и навигацию по вашему контенту для людей, а не только для ИИ. Заголовки помогают читателям быстро находить нужную информацию.

Проверьте страницы, которые Google показывает, когда люди ищут информацию, связанную с вашим контентом. По-настоящему подумайте о *том*, почему эти страницы появляются – что делает их полезными для пользователей? Обратите внимание на то, насколько хорошо они отвечают на вопросы, используют ли визуальные элементы, такие как изображения или графики, эффективно, и насколько легко их читать и перемещаться по ним. Попытайтесь понять, почему Google считает, что эти страницы лучше всего соответствуют тому, что ищут люди.

Не зацикливайтесь только на использовании правильных ключевых слов. Сосредоточьтесь на том, чтобы сделать ваш веб-сайт более удобным для посетителей. Если люди находят вашу страницу интересной и проводят на ней больше времени – такие вещи, как глубина прокрутки и продолжительность пребывания – ваши позиции в поисковой выдаче, вероятно, улучшатся сами по себе.

Как SEO-эксперт, я всегда говорю своим клиентам уделять первостепенное внимание искренней полезности превыше всего. Легко увлечься ключевыми словами, но если ваш контент на самом деле не решает проблему или не отвечает на вопрос пользователя, он не будет ранжироваться. Я также настоятельно рекомендую получить свежий взгляд на ваш контент — привлечение кого-то со стороны к его рецензированию может дать вам бесценную информацию о том, действительно ли он полезен или нет.

Легко помнить, что поисковые системы разработаны для того, чтобы лучше показывать людям релевантные и полезные веб-сайты, но я все еще иногда попадаю в ловушку оптимизации для поисковых систем, вместо того чтобы сосредоточиться на том, что действительно хотят пользователи. Это трудная привычка, которую нужно преодолеть! Поскольку ИИ Google постоянно работает над предсказанием того, какие страницы будут наиболее полезны для искателей, это также должно быть нашим основным приоритетом. Согласно рекомендациям Google, полезный контент является оригинальным, предлагает уникальные идеи и предоставляет больше ценности, чем другие результаты.

Смотрите также

2026-01-28 16:43

Новый Yahoo Scout AI Search предоставляет классический вкус поиска, по которому скучают люди.

от

Yahoo запустила новый AI-инструмент под названием Yahoo Scout, который в настоящее время тестируется в США. Он сочетает в себе простой, традиционный опыт поиска с преимуществами персонализированного искусственного интеллекта. Yahoo также интегрирует AI-функции в другие популярные сервисы, такие как Mail, News, Finance и Sports, через новую платформу Yahoo Scout Intelligence Platform.

Скриншот Yahoo Scout

Существующие продукты и охват пользователей Yahoo

Yahoo объявила, что ее веб-сайты и сервисы – включая электронную почту, новости, финансы и спорт – используются примерно 90% пользователей интернета в США, согласно данным Comscore. Они также заявили, что Yahoo Scout создан на основе многолетнего понимания того, как люди ищут информацию и взаимодействуют в сети.

Как Yahoo Scout генерирует ответы.

Yahoo Scout предоставляет полезные, индивидуальные ответы и предложения, обучаясь на огромном количестве данных – включая информацию от 500 миллионов пользователей, обширную сеть из более чем 1 миллиарда фактов и 18 триллионов ежегодных взаимодействий во всех сервисах Yahoo.

Согласно Yahoo, это сочетание данных, Claude AI и информации из Bing позволяет им давать персонализированные и полезные ответы, когда люди активно исследуют что-либо или пытаются принять важные решения.

Yahoo Scout помогает вам быть в курсе вещей, которые важны для вас каждый день. Он предоставляет полезную информацию, такую как прогнозы погоды для предстоящих поездок, подробности о спортивных играх, обновления фондового рынка, сравнения продуктов и помогает вам проверять достоверность новостей.

Где приложение Yahoo Scout появляется внутри продуктов Yahoo.

Платформа Yahoo Scout Intelligence Platform интегрирует функции искусственного интеллекта плавно в текущие сервисы Yahoo.

Например:

  • В Yahoo Mail, Scout поддерживает AI-сгенерированные сводки сообщений.
  • На Yahoo Sports он производит разборы игр.
  • В Yahoo News появляются ключевые выводы.
  • В Yahoo Finance Scout добавляет интерактивные инструменты для анализа, позволяющие читателям изучать контекст новостей рынка и производительности акций с помощью вопросов на основе искусственного интеллекта.

На протяжении 30 лет Yahoo создает огромный объем информации, и теперь мы используем эти знания, чтобы предоставлять полезные и понятные советы, на которые наши пользователи могут положиться. Мы также работаем над тем, чтобы сделать эти советы еще более адаптированными к каждому человеку в ближайшие несколько месяцев. Все это обеспечивается Yahoo Scout, который теперь интегрирован во многие продукты Yahoo, которыми люди пользуются ежедневно, создавая более интеллектуальный и полезный опыт.

Что говорит Yahoo о будущем.

Yahoo планирует продолжать улучшать Scout в ближайшие месяцы. Они работают над тем, чтобы сделать его более персонализированным, добавляя больше функций для конкретных областей интересов и создавая новые форматы рекламы, которые будут работать с их поиском на основе искусственного интеллекта. Однако Yahoo не сообщила, когда Scout официально запустится или когда эти новые функции станут полностью доступны.

Yahoo Scout будет продолжать совершенствоваться в ближайшие месяцы, и его технология будет использоваться в большем количестве продуктов Yahoo. Мы работаем над тем, чтобы сделать его более адаптированным к каждому пользователю, добавить функции, которые обеспечат более насыщенный опыт в конкретных областях, таких как новости или спорт, и предложить рекламодателям лучшие способы использования генеративного ИИ в их поисковой рекламе.

Поисковый опыт Yahoo

AI-поиск от Yahoo удивительно прост и удобен в использовании. Он ощущается как возвращение к традиционному поиску, но с добавленной мощью искусственного интеллекта, предоставляющего прямые ответы.

Я протестировал это, спросив, где найти редкую джинсовую куртку Levi’s в определенном цвете, Midnight Harvest. Он быстро предоставил мне четкий ответ, включая список магазинов, где она продается, отсортированный от самой дешевой до самой дорогой.

Скриншот Yahoo Scout

Как SEO-эксперт, я заметил кое-что интересное о Yahoo Scout. Он немного отличается от Google – я вижу цены без изображений продуктов, и, честно говоря, меня это устраивает! Поскольку я уже знаю, как выглядит куртка в нужном мне цвете, изображения не критичны. Это действительно подчеркивает то, что я имею в виду, когда говорю, что Yahoo Scout предлагает более чистый, более классический опыт поиска. Он менее визуально загроможден и прихотлив, чем то, что Google предоставляет в последнее время, что может быть реальным плюсом для пользователей, которым просто нужна информация быстро.

Yahoo Scout использует искусственный интеллект, чтобы помочь пользователям с распространенными онлайн-задачами, такими как поиск, чтение и сравнение информации. Вместо того, чтобы пытаться заменить существующие поисковые системы или веб-сайты, Yahoo использует ИИ, чтобы сделать информацию более организованной, суммированной и легкой для понимания.

Yahoo Scout привлекателен тем, что предлагает простой и понятный опыт поиска, который многим пользователям кажется освежающим.

Посетите Yahoo Scout на scout.yahoo.com

Приложение Yahoo Scout доступно для устройств Android и Apple.

Смотрите также

2026-01-28 14:10

Google AI Overviews теперь работают на Gemini 3

от

Google теперь использует Gemini 3 в качестве основного ИИ, поддерживающего функцию AI Overviews в поддерживаемых регионах. Они также упрощают начало разговоров непосредственно в режиме AI Mode.

Google недавно обновила свои AI Overviews, добавив продвинутые навыки рассуждений Gemini 3. По словам Google, эта улучшенная функция теперь доступна более чем миллиарду пользователей.

Что нового

Gemini 3 Для AI Overviews

Обновление Gemini 3 теперь наделяет AI Overviews теми же передовыми навыками решения проблем, которые ранее были доступны только в AI Mode.

Робби Штайн, вице-президент по продуктам Google Search, написал:

Теперь мы используем Gemini 3 в качестве основной модели ИИ для AI Overviews во всем мире. Это означает, что больше людей получат высококачественные ответы, основанные на ИИ, прямо на странице результатов поиска, когда это полезно для их вопросов.

Google выпустила Gemini 3 в ноябре и сразу же активировала его AI Mode. Теперь они расширяют его использование для обеспечения работы AI Overviews в качестве стандартного опыта.

Обзор ИИ к Переходу в Режим ИИ

Теперь вы можете легко задать другой вопрос прямо из обзора ИИ, который вы видите, и продолжить разговор в режиме ИИ. ИИ запоминает то, что вы уже обсуждали, поэтому вам не придется повторяться.

Stein описал ход мыслей, лежащий в основе изменений:

Люди используют Поиск для самых разных целей – от быстрых фактов, таких как спортивные результаты и погода, до более сложных вопросов, требующих глубокого изучения. Когда вам нужен подробный ответ или вы хотите узнать больше о теме, вы должны иметь возможность легко связаться с полезным и мощным ИИ, который может с вами общаться.

Он назвал результат «единым плавным опытом с заметными ссылками для продолжения исследования».

Более раннее тестирование этого процесса было запущено глобально на мобильных устройствах ещё в декабре.

Тестирование Google показало, что людям нравится, когда ответы ИИ кажутся более разговорными. Они также обнаружили, что сохранение контекста из первоначального обзора ИИ в последующих ответах делает Google Search более полезным.

Почему это важно

С тех пор как AI Overviews стали доступны, мы заметили устойчивую тенденцию: каждое новое улучшение побуждает пользователей больше полагаться на ответы, сгенерированные искусственным интеллектом.

С выпуском Gemini 3, ответы ИИ стали более подробными и адаптивными. Новая модель исследует больше источников при ответах на вопросы и представляет информацию в различных форматах. Это означает, что даже для одного и того же вопроса, AI Overviews на базе Gemini 3 могут показывать разные подтверждающие доказательства.

По этой причине важно обращать внимание на сегодняшнее обновление. Изменения в модели могут повлиять на то, какие источники используются и как форматируются ответы.

Заглядывая в будущее

Google сообщает, что обновления начинают развертываться, начиная с сегодняшнего дня, хотя доступность может варьироваться в зависимости от рынка.

Google объявила, что автоматически будет выбирать лучшую AI-модель для каждого вопроса – используя мощный Gemini 3 для сложных и более быстрые модели для простых. Неясно, расширится ли эта функция за пределы текущего изменения в работе AI Overviews.

Смотрите также

2026-01-27 20:09

Как соревноваться в агентной торговле?

от


На этой неделе мы освещаем:

  • Почему агентская коммерция отсеивает бренды, ориентированные на маркетинг в первую очередь, и вознаграждает за детализированные данные о продуктах.
  • Как ChatGPT, Copilot и протоколы Google перестраивают экономику мерчантов и отношения с клиентами.
  • Какие каналы оптимизировать, какие протоколы приоритизировать и последовательность реализации, которая имеет значение.

Как SEO-эксперт, я уже вижу явные признаки того, что ИИ фундаментально меняет то, как люди совершают покупки. В прошлом году, в праздничный сезон 2025 года, AI-powered shopping assistants фактически обеспечили 20% от всех розничных продаж! Даже если мы будем щедры в том, что считать ‘AI agent’, это неоспоримо – мы официально вошли в эпоху агентской коммерции, где ИИ активно участвует в процессе покупки.

Все основные LLM теперь предлагают прямую оплату и новые коммерческие протоколы:

  1. ChatGPT имеет Instant Checkout с Shopify и Etsy, а также ACP (Agentic Commerce Protocol).
  2. Microsoft Copilot использует ACP и предлагает Copilot Checkout с PayPal, Shopify и Stripe.
  3. Google внедрил оформление заказов в AI Mode и Gemini через свой Универсальный Коммерческий Протокол (UCP).

Мы решили технические задачи, но теперь сталкиваемся с более важным вопросом: как нам оставаться конкурентоспособными, когда клиенты могут совершать покупки, не посещая веб-сайт?

1. Agentic Commerce Имеет Дыру В Центре

Термин «agentic commerce» вводит в заблуждение. Идея полностью автоматизированных покупок – когда цифровой помощник имеет вашу кредитную карту и бюджет для совершения покупок за вас – вряд ли произойдет в ближайшее время.

  • Дорогие покупки, такие как авиабилеты или автомобили, слишком рискованны, чтобы делегировать их кому-либо. У вас есть своеобразные предпочтения (правила выбора мест в авиакомпании, характеристики автомобиля), которые ни один агент не может надежно смоделировать.
  • Недорогие покупки, такие как туалетная бумага или стиральный порошок, уже автоматизированы через сервисы подписки (Instacart recurring orders, Subscribe & Save). Агент не добавляет никакой дополнительной ценности.
  • Средняя категория меньше, чем предполагает ажиотаж. Если дорогостоящие сопротивления делегируются, а дешевые уже «автоматизированы», где автономная закупка фактически генерирует ценность?

Рассматривать покупательский опыт как «разговорную коммерцию» — более полезный подход. Вместо полной автоматизации покупок, большие языковые модели (LLMs) упрощают процесс совершения покупок, предоставляя гораздо более качественное исследование продуктов, чем традиционные поисковые системы, и отображая продукты непосредственно в ходе беседы.

  • Модели читают экспертные обзоры, характеристики продукта, списки ингредиентов и реальные отзывы пользователей, а не ранжируются по ключевым запросам и истории конверсий.
  • Ценность заключается в сокращении 14 кликов (среднее значение, заявленное Amazon до покупки) до одного или двух.

2. Протоколы делают электронную коммерцию «headless»

Новые коммерческие протоколы позволяют AI-ассистентам подключаться напрямую к системам вашего бизнеса, а не просто отображать информацию с вашего веб-сайта в результатах поиска. Это создает ‘headless’ коммерческую настройку, отделяя клиентскую часть вашего бизнеса от его базовых операций.

  • Веб-сайты становятся менее важными как пункты назначения и более важными как базы данных.
  • Игра переходит от оптимизации дизайна целевых страниц для человеческого глаза к оптимизации потоков данных для потребления машинами.
  • Если ваша скорость доставки, статус наличия на складе или политика возврата недоступны через API, вы невидимы для агента.

Вместо традиционного, длительного процесса поиска, просмотра и оформления заказа – который раньше требовал до четырнадцати кликов – теперь всё стало намного проще. Современные системы могут понять, что хочет пользователь, сравнивая мнения экспертов с текущими уровнями запасов. Это позволяет пользователям купить что-либо всего в один клик, используя их сохраненную информацию.

Хотя и ACP, и UCP предоставляют пользователям схожий опыт, они имеют совершенно разные структуры комиссий для бизнеса.

Протокол агенторной коммерции (ACP) от OpenAI

  • Видение: «Огороженный сад». OpenAI стремится обрабатывать всю транзакцию внутри интерфейса чата, рассматривая продавцов по сути как поставщиков.
  • Компромисс: Эффективность против LTV. Вы получаете доступ к 700 миллионам еженедельных пользователей, но теряете прямые отношения с клиентами. Поскольку OpenAI в настоящее время ограничивает передачу адресов электронной почты клиентов для маркетинга, вы теряете возможность повторного маркетинга – фактически уничтожая 15-20% пожизненной ценности (LTV), которые обычно поступают из email-цепочек после покупки.

Google’s UCP (Universal Commerce Protocol)

  • Видение: «Распределённый слой». Google расширяет свой Shopping Graph, добавляя к нему транзакционный слой, который располагается поверх Поиска, Lens и Gemini.
  • Компромисс: Владение против Конкуренции. В отличие от ACP, Google позволяет продавцам сохранять полный жизненный цикл клиента, включая права на электронную почту и данные о лояльности. Стоимость значительно выше интенсивности конкуренции: вместо борьбы за 10 синих ссылок вы боретесь за одно из трех «мест» в AI Overview, что фактически сводит к нулю допустимый уровень погрешности в данных о вашем продукте.

3. Разговорная коммерция разрушает всю экосистему.

Как эксперт по поиску, я вижу огромное изменение – мы уходим от простого *поиска* к *общению* с поисковыми системами. Это не просто небольшая корректировка; это создает явных победителей и проигравших в онлайн-пространстве, и это заставляет нас переосмыслить наш подход к SEO-стратегии. Это действительно поворотный момент, и предприятиям необходимо адаптироваться, чтобы оставаться впереди.

Покупатели получают значительно улучшенный пользовательский опыт.

  • Обнаружение: Покупки с обдумыванием (например, конкретные беговые кроссовки) переходят от просмотра шести потенциально нерелевантных объявлений о товарах к получению рекомендаций высшего уровня на основе экспертных обзоров.
  • Когнитивная нагрузка: Модель обрабатывает исследование, сокращая средний 14-шаговый путь до одного-двух взаимодействий.

Торговцы сталкиваются с компромиссом между распространением и контролем.

  • О ChatGPT: Вы получаете доступ к ранним последователям, но теряете прямые отношения с клиентами и права на email-маркетинг. У вас нет влияния на комиссии или логику рекомендаций.
  • На Google/Copilot: Вы сохраняете статус продавца, но по мере сжатия воронки ценность рекламного инвентаря на сайте снижается. Хотя коэффициенты конверсии могут расти, общий доход от рекламы падает.

Партнёры умирают, когда LLM устраняют необходимость в клике.

  • Ловушка: Если ChatGPT синтезирует обзоры, не направляя трафик, партнёры перестают писать. Это создаёт «уробороса», где модели обучаются на собственных результатах, сгенерированных ИИ.
  • Поворотный момент: Издатели должны установить плату за премиум-контент или взимать плату с продавцов напрямую за обзоры.

Amazon доминирует по цене и скорости, но сталкивается с конфликтом бизнес-модели.

  • Конфликт: Розничные наценки невелики (~1%); прибыльность обеспечивается рекламным бизнесом объемом 60 миллиардов долларов.
  • Риск: Рекламная машина Amazon полагается на 14-шаговую воронку. Если разговорная коммерция сократит её до одного клика, запасы спонсируемых товаров испарятся.
  • Выбор: Им придется либо блокировать поисковых роботов для защиты доходов от рекламы (текущая стратегия), либо участвовать и поглощать их. Присоединение Walmart к ChatGPT вынуждает их действовать.

Google находится в наиболее выгодном положении, чтобы пережить этот сдвиг.

  • Паритет: Они уже монетизируют AI Overviews на паритетных условиях с традиционным поиском.
  • Экономика: Более высокая релевантность приводит к взрывному росту конверсии. Рекламодатели будут платить больше за клик, чтобы компенсировать меньший объем кликов, балансируя экосистему.

4. SEO Сдвиг от оптимизации кликов к оптимизации усвоения.

Мы переходим от онлайн-среды, где, казалось, было неограниченное пространство для информации – представьте себе бесконечные списки результатов поиска – к среде, где пространство ограничено, как в небольшом количестве рекомендаций, которые вы видите в ответе ИИ.

В современном поисковом ландшафте SEO меняется. Вместо того, чтобы сосредотачиваться на том, чтобы заставить людей перейти на ваш веб-сайт, сейчас фокус сместился на то, чтобы убедиться, что поисковые системы могут легко понимать и использовать информацию о вашем продукте. Цель состоит не только в том, чтобы привлечь посетителей, но и в том, чтобы предоставить данные, которые поисковая система уверенно использует при формировании рекомендаций.

Техническое SEO развивается. Ранее оно было сосредоточено на таких вещах, как скорость веб-сайта и то, насколько хорошо сайт работает на телефонах – так называемые Core Web Vitals. Теперь речь идет о том, чтобы убедиться, что ваш товарный фид – данные, которые вы отправляете поисковым системам – точны и полны. Поисковые системы меняют способы поиска информации; вместо активного просмотра веб-сайтов они напрямую запрашивают данные через API. Это означает, что ваш веб-сайт становится менее о визуальном представлении и больше о том, чтобы быть хорошо организованной базой данных. В конечном счете, наиболее успешными интернет-магазинами будут те, которые будут уделять приоритетное внимание качеству и точности своих товарных фидов, рассматривая их как свой основной онлайн-магазин.

Традиционное SEO было сосредоточено на создании статей, перефразирующих существующую информацию для ранжирования по популярным поисковым запросам. Но сегодняшние AI-модели уже усвоили все эти общеизвестные знания. Теперь, чтобы выделиться и быть признанным, вам нужно предлагать подлинные новые идеи – то, что называется «Information Gain». Это означает предоставление уникальной ценности, которая выходит за рамки того, что уже известно AI.

  • Вы не можете «промаркетировать» свой путь к преодолению некачественных характеристик. Если вы утверждаете, что являетесь «лучшей беговой обувью для плоскостопия», модель не ищет прилагательные; она проверяет ваши измерения поддержки свода стопы на соответствие стандартам подологии в своем обучающем наборе.
  • LLM собирают информацию с веб-сайтов третьих сторон (например, Reddit, специализированные форумы, сайты экспертных обзоров), чтобы сформировать консенсус. Большое количество подтвержденных, конкретных обзоров на надежных платформах третьих сторон – это самый сильный сигнал, который вы можете отправить.
  • В мире, где ИИ предлагает три варианта, узнаваемость бренда становится решающим фактором. Брендовая реклама и органическое построение бренда возвращаются как критически важный инструмент для обеспечения того, чтобы пользователи узнавали рекомендацию, которую предоставляет ИИ.

5. Конец «Маркетинговым Брендам»

На протяжении последних десяти лет многие бренды строили свой успех, используя рекламу для быстрой прибыли от продажи обобщённых продуктов под разными названиями. Однако новый тип торгового опыта, основанный на искусственном интеллекте, меняет это. В отличие от людей, которые могут быть подвержены влиянию привлекательного брендинга, системы искусственного интеллекта будут фокусироваться на фактах. Они не будут предлагать более дорогой продукт просто из-за его брендинга, если он по сути такой же, как более дешёвая альтернатива.

Современные системы искусственного интеллекта отлично понимают, чего хотят люди, даже если запросы очень специфичны или необычны. Однако они часто отвечают наиболее распространенными или популярными вариантами, вместо того чтобы действительно удовлетворять эти уникальные потребности.

  • Смещение в сторону безопасности: Модели предпочитают консенсус, чтобы избежать галлюцинаций. Нишевый бренд выглядит как шум; лидер категории выглядит как правда.
  • Реальность RAG: Инструменты RAG обычно сканируют только первые 10-20 результатов поиска. Поскольку поисковые системы уже отдают предпочтение авторитетным источникам, RAG часто просто укрепляет позиции лидеров.

Обычно мы склонны отдавать предпочтение существующей информации, но детальные данные могут это изменить. Представьте информацию о вашем продукте как исходное утверждение, а Retrieval-Augmented Generation (RAG) — как систему, которая перепроверяет её точность.

Рынок bifurcates:

  • Действующие власти выигрывают общее намерение посредством «доверия» (консенсуса).
  • Специалисты достигают конкретного намерения посредством «гранулярности» (спецификаций), но только если они находятся в топе результатов поиска.

Если вы предоставляете подробную информацию, которую упускают из виду крупные компании — например, точные сведения об источниках или химический состав — ИИ должен выбирать ваш контент, когда он ищет эту конкретную информацию. Однако ваш контент должен появляться на первой странице результатов поиска, чтобы его вообще рассмотрели.

Органический поиск больше не о клике; это предпосылка для агентской верификации.

Смотрите также

2026-01-27 17:41