Поисковый журнал

Почему финансовые директора сокращают бюджеты на ИИ (и 3 показателя, которые их спасают)

от

Компании, занимающиеся искусственным интеллектом, всегда представляют свои продукты одинаково: они утверждают, что их инструмент освободит 40% времени вашей команды, затрачиваемого на конкретную задачу.

Демонстрация действительно впечатляет, и калькулятор ROI это подтверждает – он прогнозирует значительную экономию на затратах на рабочую силу, потенциально миллионы. Это приводит к утверждению бюджета, и затем вы можете внедрить решение в действие.

Через шесть месяцев ваш финансовый директор спрашивает: «Где 40% прирост производительности в нашей выручке?»

Вы обнаруживаете, что сэкономленное время на самом деле не было потрачено на важные, перспективные проекты, а вместо этого – на электронные письма и встречи.

Это кризис измерения ИИ, разворачивающийся в предприятиях прямо сейчас.

Недавний отчёт Fortune от декабря 2025 года показывает, что 61% генеральных директоров испытывают большее давление, чтобы доказать ценность своих инвестиций в искусственный интеллект. Однако большинство компаний не отслеживают правильные показатели для точного измерения этой ценности.

Есть проблема с тем, как мы отслеживали ценность ИИ.

Почему «Сохраненное время» — это показательный, но бесполезный показатель.

Сэкономленное время звучит убедительно в бизнес-кейсе. Оно конкретное, измеримое и простое в расчете.

Но сэкономленное время не равно созданной ценности.

Как SEO-эксперт, я всегда ищу способы, которыми технологии могут повысить эффективность, и недавние исследования от Anthropic невероятно многообещающие. Они проанализировали 100 000 реальных бесед с использованием ИИ и обнаружили, что в среднем ИИ сокращает время выполнения задач примерно на 80%! Это огромное потенциальное изменение правил игры для продуктивности, и я, безусловно, внимательно слежу за тем, как это влияет на нашу работу и оптимизацию контента.

То, что эта статистика не учитывает, — парадокс Джевонса в отношении ИИ.

Многие компании попадают в ловушку, думая, что если ИИ ускоряет задачу, их команда автоматически становится более продуктивной. Однако, это часто не так. ИИ может быстрее выполнять работу, но обычно он просто освобождает время для сотрудников, чтобы они взялись за менее важные задачи – такие как дополнительные встречи, затянувшиеся цепочки электронных писем и ненужная административная работа. По сути, общая создаваемая ценность не обязательно увеличивается.

Как SEO-эксперт, я внимательно слежу за влиянием ИИ, и недавний отчет Google Cloud действительно увлекателен. Они опросили более 3400 руководителей бизнеса и обнаружили, что подавляющее большинство – 74% – уже видят отдачу от своих инвестиций в ИИ, часто в течение первого года. Интересно, что самые большие выгоды заключаются не обязательно в создании совершенно новых продуктов или услуг; речь идет о повышении производительности команд и улучшении эффективности. Это ключевой вывод для всех, кто рассматривает возможность внедрения ИИ – сначала подумайте об оптимизации существующих процессов!

Однако, более пристальный взгляд показывает, что они в основном отслеживают, насколько *быстрее* всё становится, а не то, становится ли всё на самом деле *лучше*.

После многих лет работы с финансовыми отделами над технологическими инвестициями, я усвоил кое-что важное: финансовые директора просто *понимают*. Им не нужно объяснять, что ИИ экономит время – они уже знают, что это важно. Простого указания ‘сэкономленного времени’ недостаточно, чтобы они открыли бюджет для ИИ; они ищут гораздо более существенную ценность.

Что их убеждает, так это измерение того, что ИИ позволяет вам делать то, что вы не могли делать раньше.

Три типа ценности ИИ, которые никто не измеряет

Новые исследования ведущих компаний в области ИИ, таких как Anthropic, OpenAI и Google, показывают чёткую тенденцию: предприятия, которые действительно получают выгоду от ИИ, отслеживают его рост и влияние.

Три типа ценности действительно важны:

Тип 1: Улучшение качества

Искусственный интеллект может ускорить работу, а качественную работу сделать ещё лучше.

ИИ помогает маркетинговым командам отправлять электронные письма быстрее и эффективнее. Это позволяет им тестировать различные темы писем, адаптировать контент для конкретных аудиторий и отслеживать результаты для постоянного улучшения своих кампаний.

Метрика – не «время, сэкономленное на написании писем». Метрика – «на 15% более высокий коэффициент конверсии писем».

Как digital-маркетолог, я внимательно слежу за внедрением ИИ, и недавний отчет OpenAI просто завораживает. Они опросили почти 9 000 человек из множества различных компаний, и 85% из нас, работающих в маркетинге и в разработке продуктов, видят, что мы можем запускать кампании гораздо быстрее с помощью ИИ. Однако, самый большой выигрыш заключается не только в скорости – эти кампании фактически *работают* лучше, и это то, что действительно имеет значение.

Как измерить повышение качества:

  • Улучшение коэффициента конверсии (а не просто скорость выполнения задач).
  • Оценки удовлетворенности клиентов (а не только время ответа).
  • Снижение количества ошибок (а не только пропускная способность).
  • Доход с кампании (а не только запущенные кампании).

Одна B2B SaaS компания, с которой я разговаривал, внедрила ИИ для создания контента.

  • Их старая метрика была «опубликованные посты в блоге в месяц».
  • Их новая метрика стала «органический трафик из контента, созданного с помощью ИИ, против контента, созданного только людьми».

Использование ИИ для помощи в создании контента привело к увеличению посещаемости из поисковых систем на 23%. Это произошло потому, что команда смогла сосредоточиться на создании контента, который люди *действительно* искали, а не просто делать его длиннее.

Это качественный лифт.

Тип 2: Расширение масштаба (Преимущество Shadow IT)

Это метрика, которую большинство организаций полностью упускают из виду.

Как человек, который уже много лет разрабатывает веб-сайты и управляет онлайн-проектами, я внимательно слежу за влиянием ИИ. Anthropic недавно поделился интересными данными от своей внутренней команды – они обнаружили, что около 27% работы, которую их инженеры выполняли *с* Claude, их ИИ-помощником, просто не произошли бы, если бы ИИ не помогал. Это действительно подчеркивает потенциал этих инструментов для открытия новых возможностей и выполнения задач, которые иначе не были бы выполнены.

ИИ не просто ускоряет текущие задачи; более 25% его ценности происходит из возможности выполнять совершенно новую работу, которая была невозможна ранее из-за ограничений по времени или стоимости.

Как выглядит расширение масштаба? Оно часто выглядит как позитивный Shadow IT.

Эффект ‘papercuts’ описывает, как незначительные, долго игнорируемые проблемы, наконец, решаются. Это включает в себя решение накопленного технического долга и создание внутренних инструментов, которые ранее откладывались, что теперь стало возможным благодаря способности AI быстро создавать их базовые версии – даже людьми без инженерных навыков.

Как человек, который годами создаёт веб-сайты и работает с бизнесами, я увидел реальный сдвиг в том, что возможно. Мы сейчас даём возможность маркетинговым командам углубляться в данные способами, которые были просто невозможны раньше. Команды продаж больше не ограничены универсальными презентациями – они создают персонализированные материалы для каждого потенциального клиента. И речь идёт не только о реагировании на проблемы; команды клиентского успеха теперь связываются *до* того, как проблемы даже возникнут. Это проактивный подход, который оказывает огромное влияние.

Согласно данным Google Cloud, большинство руководителей – 70% – отмечают повышение производительности. Примечательно, что 39% получили возврат инвестиций от ИИ, в частности, благодаря возможности выполнять новые типы работ, выходящие за рамки их первоначальных планов.

Как измерить расширение масштаба:

  • Отслеживайте выполненные проекты, которые не были включены в исходный план.
  • Соотношение между количеством выполненных функций из бэклога не-инженерами.
  • Разработаны внутренние инструменты документации, которые ранее были проектами на будущее («someday» projects).

Одна компания, занимающаяся разработкой корпоративного программного обеспечения, использовала эту метрику, чтобы обосновать свои инвестиции в ИИ. Она отслеживала:

  • 47 запроса функций от клиентов реализованы, которые были бы отклонены.
  • 12 внутренних улучшений процессов, которые уже более года находились в списке задач.
  • Устранено 8 соревновательных уязвимостей, которые ранее считались «известными проблемами».

Эти усилия не отразились на экономии времени, но мы явно увидели улучшения в удержании клиентов и привлечении нового бизнеса.

Тип 3: Разблокировка возможностей (Полнофункциональный сотрудник)

Раньше мы нанимали специалистов с глубокой специализацией. ИИ открывает эру «Универсального специалиста».

Команда Anthropic сотрудничает неожиданными способами: специалисты по безопасности создают графики данных, исследователи разрабатывают пользовательские интерфейсы, а инженеры даже вносят вклад в маркетинговый контент.

Искусственный интеллект снижает порог вхождения для освоения сложных навыков.

Маркетологи больше не должны быть экспертами в базах данных. Вместо написания кода для получения информации, они могут просто спросить ИИ о том, что им нужно. Это касается не только более быстрой работы; это устраняет серьезное препятствие, которое раньше замедляло процесс.

Когда маркетологи могут самостоятельно анализировать данные, вместо того чтобы полагаться на команду Data Science, всё продвигается намного быстрее для всех. Современные маркетологи должны быть универсальными – от них ожидают выполнения анализа данных, написания текстов и даже некоторой базовой работы по разработке, в дополнение к их традиционным обязанностям.

Согласно данным OpenAI, полученным от компаний, 75% пользователей утверждают, что теперь могут выполнять задачи, которые не могли выполнить раньше. Мы также наблюдали увеличение на 36% количества сообщений, связанных с кодированием, от сотрудников, которые обычно не работают в технических ролях.

Как измерить разблокировку возможностей:

  • Навыки, к которым есть доступ (а не навыки, которыми вы владеете).
  • Межфункциональная работа, выполненная без передачи задач.
  • Скорость реализации идей, на которые раньше требовалось нанимать сотрудников или передавать на аутсорсинг.
  • Проекты запущены без расширения штата.

Руководитель по маркетингу в развивающейся компании объяснила, что ее команда теперь может быстро создавать регулярные отчеты и выполнять базовый анализ данных, используя ИИ. Раньше на выполнение этой работы команде аналитиков уходили недели.

Их цикл оптимизации кампаний ускорился в 4 раза, что привело к увеличению эффективности кампаний на 31%.

Метрика «сэкономленное время» будет показывать: «ИИ экономит два часа на каждый анализ.»

Эта новая возможность позволяет нам проводить в четыре раза больше тестов каждый квартал, освобождая нашу аналитическую команду, чтобы она могла сосредоточиться на более глубоких, стратегических проектах.

Создание ROI-фреймворка ИИ, дружественного к финансам

Финансовые директора заботятся о трех вопросах:

  • Это увеличивает доход? (А не просто снижает затраты.)
  • Это создаёт конкурентное преимущество? (Не просто соответствие конкурентам.)
  • Это устойчиво? (Не просто кратковременный всплеск производительности.)

Как построить измерительную структуру ИИ, которая действительно отвечает на эти вопросы:

Шаг 1: Определите вашу исходную позицию «До появления ИИ».

Крайне важно не пропускать этот шаг — он вам понадобится, чтобы позже оценить эффект от ИИ. Прежде чем запускать какую-либо ИИ-систему, обязательно зафиксируйте, как всё работает *сейчас*, включая объём выполненной работы, качество результатов и любые существующие ограничения.

Шаг 2: Определите опережающие и запаздывающие индикаторы.

Вам необходимо отслеживать как эффективность, так и расширение, но вам нужно правильно представить их финансовому отделу.

  • Ведущий индикатор (Эффективность): Время, сэкономленное при выполнении существующих задач. Это предсказывает потенциальную пропускную способность.
  • Запаздывающий индикатор (Расширение): Новая работа включена и оказала влияние на доход. Это доказывает, что ценность была реализована.

Шаг 3: Отслеживайте влияние ИИ на доход, а не только на затраты.

Соедините метрики ИИ напрямую с бизнес-результатами:

  • Если ИИ помогает командам клиентского успеха → Отслеживайте изменения коэффициента удержания.
  • Если ИИ помогает отделам продаж → Отслеживайте изменения коэффициента выигрыша и скорости заключения сделок.
  • Если ИИ помогает маркетинговым командам → Отслеживайте вклад в воронку продаж и изменения коэффициента конверсии.
  • Если ИИ помогает продуктовым командам → Отслеживайте внедрение функций и изменения в удовлетворенности клиентов.

Шаг 4: Измерьте разрыв «Frontier».

Недавние исследования от OpenAI показывают растущую разницу в моделях коммуникации между лидирующими компаниями и типичными. Предприятия, находящиеся на передовой инноваций, отправляют вдвое больше сообщений на сотрудника, чем те, что находятся в середине.

Это означает выявление команд, извлекающих реальную выгоду, в отличие от команд, которые просто экспериментируют.

Шаг 5: Сначала создайте инфраструктуру измерений.

PwC прогнозирует, что к 2026 году простого отслеживания частоты работы систем AI будет недостаточно. Когда AI управляет сложными задачами, крайне важно сосредоточиться на фактических достигнутых результатах, а не просто на количестве попыток.

Согласно PwC, даже если процесс требует больше шагов, это все равно улучшение, если в конечном итоге занимает меньше времени. Они отмечают, что сокращение общего времени выполнения чего-либо – даже если это означает прохождение большего количества итераций – является положительным изменением. Например, если раньше что-то занимало пять дней и две попытки, а теперь занимает всего два дня с пятнадцатью попытками, это прогресс.

Прежде чем запускать ИИ, важно иметь прочную основу. Это включает в себя знание ваших исходных цифр, понимание того, как связать результаты с конкретными действиями, и наличие лидеров, которые будут использовать эти результаты для принятия решений.

Парадокс измерения

Компании, которые уже тщательно отслеживали свои результаты, с наибольшей вероятностью смогут точно измерить возврат инвестиций от AI.

Недавний отчёт Kyndryl указывает на то, что многие компании не готовы продемонстрировать возврат инвестиций от AI, главным образом потому, что они не внедрили надёжные методы управления данными.

Как digital-маркетолог, это действительно отзывается во мне. Это напрямую связано с проблемами качества данных, которые я обсуждал ранее. Проще говоря, если ваши данные неточны, непоследовательны или разбросаны по разным системам, вы не сможете точно оценить результаты ваших AI-инициатив. Это фундаментальная проблема – чистые данные необходимы, прежде чем вы сможете даже *начать* измерять влияние AI.

Итог

Искусственный интеллект уже начинает значительно увеличивать наши достижения. Недавнее исследование Anthropic предполагает, что современный искусственный интеллект может повышать производительность труда в США на 1,8% каждый год в течение следующих десяти лет, что фактически удвоит прогресс, который мы наблюдали в последнее время.

Но для того, чтобы получить эту ценность, необходимо измерять правильные вещи.

Забудьте спрашивать: «Сколько времени это сэкономит?»

Вместо этого сосредоточьтесь на:

  • «Какие улучшения качества мы наблюдаем в продукции?»
  • «Какая работа теперь возможна, чего не было раньше?»
  • «К каким возможностям мы можем получить доступ без увеличения численности персонала?»

Вот на что обращают внимание финансовые лидеры, принимая решение инвестировать больше в ИИ. Эти измерения также показывают, действительно ли ИИ улучшает ваш бизнес или просто ускоряет выполнение задач, не принося реального результата.

Сэкономленное время — показатель тщеславия. Возможность расширения — это реальная рентабельность инвестиций.

Измерьте соответственно.

Смотрите также

2026-01-26 15:12

Метод извлечения намерения пользователя от Google

от

Исследователи Google разработали новую технику для понимания того, чего хотят пользователи, путём анализа их действий. Этот метод использует небольшие модели, работающие непосредственно на устройстве, что означает, что пользовательские данные не нужно отправлять в Google, помогая сохранить личную информацию в тайне. Эта технология разработана для повышения производительности автономных агентов – программ, которые могут действовать независимо.

Команда нашла решение, разбив проблему на два более простых шага. Этот подход показал исключительные результаты, превзойдя возможности даже самых мощных больших языковых моделей, работающих на огромных системах центров обработки данных.

Меньшие модели на браузерах и устройствах

Это исследование направлено на понимание того, что пользователи пытаются сделать, анализируя их действия на телефонах или в браузерах, при этом сохраняя эти данные конфиденциальными на самом устройстве. Это требует, чтобы вся обработка происходила локально, без отправки какой-либо информации обратно в Google.

  1. Первый этап, на котором модель на устройстве суммирует то, что делал пользователь.
  2. Последовательность резюме затем отправляется второй модели, которая определяет намерение пользователя.

Наш метод последовательно превосходит как более мелкие AI-модели, так и самые продвинутые большие языковые и визуальные модели, независимо от используемых данных или модели. Он также эффективно справляется с неряшливыми или несовершенными данными, что является распространенной проблемой для стандартных методов обучения.

Извлечение намерений из взаимодействия с пользовательским интерфейсом.

В 2025 году исследователи представили метод понимания намерений пользователей путем анализа скриншотов и текстовых описаний их действий, используя мощные Мультимодальные Большие Языковые Модели (MLLMs). Они развили этот существующий подход, но улучшили его с помощью более эффективного запроса.

Понимание того, чего хочет пользователь – его намерения – удивительно сложно, и многое может пойти не так в этом процессе. Исследователи называют ‘траекторией’ путь, который пользователь проходит через приложение или веб-сайт, по сути, последовательность шагов, которые он выполняет.

Мы можем схематически изобразить пользовательский опыт как серию шагов, и каждый из этих шагов можно разбить на два ключевых компонента.

  1. Наблюдение
    Это визуальное состояние экрана (снимок экрана) того места, где пользователь находится на этом шаге.
  2. Действие
    Конкретное действие, которое пользователь выполнил на этом экране (например, нажатие кнопки, ввод текста или переход по ссылке).
  • «faithful: описывает только те вещи, которые фактически происходят в траектории;
  • comprehensive: предоставляет всю информацию о намерениях пользователя, необходимую для воспроизведения траектории;
  • and relevant: не содержит излишней информации, выходящей за рамки необходимой для полноты.»

Сложно оценить извлеченные намерения.

Оценивать, насколько хорошо система понимает запросы пользователей, непросто. Запросы пользователей часто включают сложную информацию, такую как конкретные даты или суммы, и то, что составляет «правильное» понимание, может быть открыто для интерпретации. Это особенно верно, потому что мотивы людей не всегда ясны, что затрудняет определение истинного намерения, стоящего за их запросами.

Часто бывает сложно понять, *почему* кто-то совершил то или иное действие в сети. Например, купил ли клиент продукт из-за его низкой цены или из-за его возможностей? Мы видим *что* делают люди, но не *почему* они это делают. Исследования показали, что даже при изучении пути пользователя по веб-сайту или приложению мы можем лишь догадываться об их намерениях в 80% случаев в интернете и 76% случаев на мобильных устройствах – это означает, что действия пользователя не всегда ясно раскрывают их цели.

Двухэтапный подход

Поскольку стандартные методы, такие как рассуждения методом цепочки мыслей (Chain of Thought), плохо работали с меньшими языковыми моделями, команда выбрала двухэтапный процесс, имитирующий работу Chain of Thought.

Как цифровой маркетолог, одним из первых моих действий является создание сводок для каждого шага, который совершает пользователь – например, на что он кликнул (мы делаем скриншот) и какое действие выполнил. Мы используем подсказки (prompting) для создания этих сводок, потому что на данный момент у нас недостаточно размеченных данных для обучения модели, которая могла бы делать это автоматически. Это подход, основанный на подсказках, пока мы не сможем создать этот обучающий набор данных.

Затем мы используем сводки каждого отдельного взаимодействия в качестве входных данных для другой модели, которая создает полное описание общей цели пользователя. Мы совершенствуем эту вторую модель с помощью процесса, называемого тонкой настройкой (fine-tuning)…

Первый этап: Краткое содержание скриншотов

Первоначальное резюме взаимодействия, основанное на скриншоте, разделено на два раздела, хотя существует и третий раздел.

  1. Описание того, что отображается на экране.
  2. Описание действия пользователя.

Финальный шаг включает в себя устранение догадок относительно того, чего хочет пользователь. Модель сначала пытается предсказать намерение пользователя, но эта «предсказуемая цель» затем удаляется. Парадоксальным образом, разрешение модели делать эти предсказания, а *затем* отбрасывать их, на самом деле улучшает конечный результат.

Исследователи попробовали несколько различных способов задать вопрос ИИ, и этот подход дал им наилучшие результаты.

Второй этап: Генерация общего описания намерения.

На втором этапе исследователи улучшили модель для создания общих описаний намерений пользователей. Они обучили эту модель, используя данные, состоящие из двух основных компонентов:

  1. Сводки, представляющие все взаимодействия в траектории
  2. Соответствующая истина, описывающая общую цель для каждой из траекторий.

Сначала модель часто придумывала вещи, потому что первоначальные резюме, которые она получала, иногда не содержали информации, но полные желаемые результаты всегда предоставлялись. Это привело к тому, что модель научилась дополнять эти резюме, пытаясь сопоставить их с полными желаемыми результатами.

Они исправили проблему, упростив желаемые результаты и устранив любую информацию, отсутствующую в исходных резюме. Это позволило модели научиться понимать цели исключительно на основе предоставленных входных данных.

После тестирования четырёх различных методов, исследователи выбрали этот, потому что он дал наилучшие результаты.

Этические соображения и ограничения

В заключении в статье подчеркиваются возможные этические проблемы, которые могут возникнуть, когда самоработающиеся системы действуют против воли пользователя, и подчеркивается важность установления мер безопасности для предотвращения этого.

Исследователи отметили некоторые ограничения, которые могут повлиять на широту применения полученных результатов. В частности, тестирование проводилось только на телефонах Android и веб-сайтах, поэтому результаты могут отличаться на устройствах Apple. Кроме того, в исследовании участвовали только пользователи из Соединенных Штатов, говорящие на английском языке.

Ни одна из исследовательских работ, ни одна из статей в блоге не указывает на то, что эти методы понимания того, чего хотят пользователи, используются прямо сейчас. Статья в блоге завершается утверждением о том, что описанная техника является полезной.

Как цифровой маркетолог, я очень рад будущему ИИ на устройствах. По мере того, как эти модели становятся умнее, а телефоны – мощнее, я считаю, что понимание намерений пользователя непосредственно на устройстве станет ключевым компонентом многих полезных функций, которые мы увидим в ближайшие годы. Это откроет множество возможностей для создания более интуитивных и персонализированных мобильных впечатлений.

Выводы

Исследовательская работа и связанная с ней статья в блоге не предполагают, что эти результаты могут быть применены к ИИ или традиционным поисковым технологиям, хотя они и отмечают связь с областью автономных агентов.

Это исследование фокусируется на интеллектуальной системе, встроенной в устройство, которое отслеживает взаимодействие пользователя с его экраном. Затем система пытается определить, чего пользователь пытается достичь, основываясь на этих действиях.

В статье перечислены два конкретных применения этой технологии:

  1. Проактивная помощь:
    Агент, который наблюдает за действиями пользователя для «улучшенной персонализации» и «повышения эффективности работы».
  2. Персонализированная память
    Процесс позволяет устройству «запоминать» прошлые действия как намерение для последующего использования.

Показывает направление, в котором движется Google.

Хотя эта технология ещё не доступна, она даёт чёткое представление о будущих планах Google. Они разрабатывают более компактные модели, работающие непосредственно на устройстве, которые будут обучаться на основе того, как пользователи взаимодействуют со своими устройствами. Эти модели затем будут активно предлагать помощь, предвосхищая то, чего пытается достичь пользователь. По сути, система будет сосредоточена на понимании целей пользователя.

Прочитайте блог Google здесь.

Маленькие модели, большие результаты: достижение превосходного извлечения намерений посредством декомпозиции

Прочитайте PDF-исследование:

Малые модели, большие результаты: достижение превосходного извлечения намерений посредством декомпозиции (PDF)

Смотрите также

2026-01-26 14:11

10 Списков Ремаркетинга Для Увеличения Эффективности PPC

от

Списки ремаркетинга остаются надежной стратегией в контексте PPC-рекламы, особенно для поисковых кампаний. Они позволяют рекламодателям точно нацеливать рекламу на людей, которые ранее взаимодействовали с их брендом, корректировать ставки соответствующим образом и адаптировать рекламные сообщения для достижения лучших результатов.

В связи с ужесточением ограничений конфиденциальности и уменьшением детализации информации, получаемой традиционными методами отслеживания, данные, собранные непосредственно от ваших клиентов, становятся все более важными для измерения успеха.

Ремаркетинг позволяет нацеливаться на людей, основываясь на их прошлых действиях, вместо того чтобы гадать, что им может понравиться, или объединять их в большие, общие аудитории.

Проблема многих систем отслеживания заключается не в создании списков как таковых, а в их фактическом использовании. Люди часто составляют списки в ходе первоначальных оценок, а затем не отслеживают их или не обращаются к ним позже.

Ремаркетинг не работает эффективно, когда ему не хватает конкретной цели, такой как таргетинг на определенные аудитории, исключение других или создание правильного сообщения.

Эти стратегии сосредоточены на использовании списков ремаркетинга для улучшения ваших PPC-кампаний. Каждый пример показывает, как помочь пользователям на разных этапах их пути и отражает то, как реальные аккаунты фактически управляются, а не только идеальные сценарии.

Top-Of-Funnel & Awareness Remarketing Strategies

Эти три подхода ремаркетинга охватывают основные шаги для привлечения новых клиентов и используют различные стили кампаний, чтобы максимизировать преимущества ваших Списков ремаркетинга для поисковой рекламы (RLSAs).

1. Ориентируйтесь на пользователей, которые взаимодействовали с видеокампанией, и побуждайте их к действию.

Как эксперт по YouTube Ads, я часто вижу, как компании запускают кампании без чёткого способа измерения того, *действительно ли* они работают. Если вы оказались в такой же ситуации – пробуете YouTube Ads и испытываете разочарование из-за невозможности доказать их ценность – то подход, которым я собираюсь поделиться, может быть именно тем, что вам нужно.

Реклама на YouTube отлично подходит для того, чтобы люди познакомились с вашим продуктом, услугой или брендом. Но как только вы привлекли их внимание, как побудить их к действию – например, посетить ваш веб-сайт или совершить покупку?

Войдите в списки ремаркетинга.

С помощью Google Ads вы можете создавать списки ремаркетинга, используя людей, которые взаимодействовали с вашими видео на YouTube. Чтобы использовать эту функцию, вам нужно выполнить несколько требований:

  • Эти списки можно использовать только в других кампаниях YouTube или Поиска – не в контекстно-медийной сети.
  • Ваш YouTube-канал должен быть привязан к вашей учетной записи Google Ads.

Чтобы настроить списки ремаркетинга YouTube, перейдите в Инструменты > Общая библиотека > Менеджер аудиторий.

В Audience Manager нажмите кнопку «+», чтобы начать сегментировать списки ремаркетинга YouTube.

Google предлагает множество способов использования взаимодействия пользователей с вашими видео на YouTube для ремаркетинга. К ним относятся такие взаимодействия, как:

  • Просмотры видео.
  • Подписывается на канал.
  • Посещения канала.
  • Лайки на видео.
  • Добавить видео в плейлист.
  • Поделиться видео.

Кроме того, вы можете сегментировать дальше, чтобы сделать ваши списки ремаркетинга максимально конкретными:

Чтобы максимально эффективно использовать ваши новые списки ремаркетинга YouTube, начните с добавления их в ваши текущие поисковые кампании как ‘Только наблюдение’. Это поможет вам увидеть, с большей вероятностью ли люди, просмотревшие ваши видео на YouTube, будут взаимодействовать с вашей рекламой по сравнению с теми, кто этого не делал.

Перейдя на следующий уровень, вы можете создавать новые поисковые кампании, которые специально нацелены на этих пользователей.

Это позволяет вам отправлять персонализированные сообщения людям, которые уже знакомы с вашим брендом.

2. Исключите некачественный или нерелевантный веб-трафик из поисковых кампаний

Проведение информационных кампаний часто приводит к увеличению трафика на сайт, но иногда этот трафик включает людей, которые не заинтересованы в вашем предложении, попадая на страницы, которые не имеют отношения к делу или не являются ценными посетителями.

Что мы считаем низкокачественными или нерелевантными веб-страницами?

  • Любая страница, которая не приведет к покупке, например:
    • Страница Карьера.
    • Страница Инвесторов.
    • Страница Реклама с нами.
    • Страница Службы поддержки.
  • Пользователи, которые находились на веб-сайте менее одной секунды.

Блокировка этих посетителей с самого начала может сэкономить вам деньги на ваших кампаниях ремаркетинга с течением времени.

3. Создавайте похожие аудитории на основе собственных данных первого уровня.

Небольшим предприятиям или тем, у кого ограниченный бюджет, может быть сложно использовать параметры таргетинга Google – такие как «аудитории по интересам» или «атрибуты» – для охвата людей, которые только начинают знакомиться с вашими продуктами или услугами.

Может показаться, что у вас не так много возможностей для привлечения новых пользователей, не заплатив за это большие деньги.

Но задумывались ли вы когда-нибудь об использовании ваших самых ценных активов для повышения узнаваемости?

Как человек, который годами занимается построением аудитории в сети, могу сказать вам, что использование *собственных* данных о клиентах для поиска новых людей, похожих на ваших лучших клиентов – то, что мы называем Lookalike Audiences – гораздо эффективнее, чем полагаться на данные из таких источников, как Google. Эти более широкие ‘affinity audiences’ просто не так точно нацелены. С данными первого уровня вы обращаетесь к людям, которые действительно разделяют черты с теми, кто уже любит ваш бренд, и это имеет огромное значение для результатов.

Чтобы создать аудиторию, подобную этой, есть несколько вариантов, которые следует рассмотреть:

  • Создайте список ремаркетинга из прошлых покупателей, используя Google Ads или Google Analytics.
  • Загрузите список прошлых покупателей в Google Ads.

Основываясь на количестве людей в ваших списках, вы можете создать аудиторию похожих пользователей и использовать её для рекламы на YouTube, в Контекстно-медийной сети Google или через Google Поиск.

Вот пример того, как список ремаркетинга, созданный с использованием URL-адреса ‘завершенная покупка’, отображается в Google Ads.

Я предпочитаю Google Analytics для создания списков ремаркетинга, потому что он предлагает гораздо больше способов сузить вашу аудиторию и точно нацелиться на неё.

Простое напоминание: пожалуйста, убедитесь, что ваш веб-сайт подключен к Google Analytics или Google Ads с использованием соответствующего кода отслеживания.

Стратегии ремаркетинга на этапе рассмотрения

Эти четыре подхода ремаркетинга могут помочь клиентам быстрее решиться на покупку, используя разнообразные стратегии ставок и специальные предложения.

4. Увеличьте ставки для квалифицированных посетителей вашего сайта, которые не совершили покупку.

Простой способ получить больше выгоды от людей, которые уже ищут ваши продукты или услуги, — просто увеличить ваши ставки для них.

Вы можете управлять этими пользователями в рамках ваших существующих кампаний, если предпочитаете. Группировка их и корректировка ставок помогает вам поддерживать контроль над вашей учётной записью.

Чтобы реализовать этот подход, начните с создания списка посетителей веб-сайта, которые не завершили покупку. Вы можете уточнить этот список, включив в него только людей, которые соответствуют определенным критериям:

  • Добавил товар в корзину и перешел к оформлению заказа.
  • Посещено определённое количество страниц.
  • Провел некоторое время на сайте.
  • Посещены определённые категории/страницы товаров с высокой стоимостью.

После того, как вы внесёте эти изменения, добавьте их в свою текущую поисковую кампанию и увеличьте ставку.

Это означает, что вы готовы платить более высокую цену за каждый клик, поскольку человек уже проявил некоторый интерес к вашему бренду.

В вашей поисковой кампании перейдите в раздел «Аудитории» в левой части экрана.

Здесь я выбираю определить целевую аудиторию для всей кампании, но у вас также есть возможность установить её для отдельных групп объявлений.

Выберите «Observation», чтобы продолжить отслеживание новых людей, которые узнают о вашем бренде.

Как только вы добавили свой квалифицированный список ремаркетинга, пришло время увеличить корректировку ставки.

Тем не менее, на вкладке «Audiences» вы увидите свой список ремаркетинга, добавленный.

Вы найдёте колонку ‘Bid Adjustment’. Нажмите на иконку карандаша, чтобы изменить сумму вашей ставки. Например, я собираюсь повысить ставку на 15%.

После внесения этого обновления регулярно отслеживайте реакцию вашей аудитории и корректируйте свои ставки по мере необходимости для улучшения результатов.

5. Увеличьте ставки для пользователей, совершивших микро-конверсию.

Эта стратегия похожа на пример выше, за исключением типа пользователя, на которого вы хотите нацелиться.

Люди, которые сделали небольшой шаг к тому, чтобы стать клиентом, например, подписались на новостную рассылку или скачали руководство, часто очень склонны совершить покупку.

Какие примеры можно привести для микро-конверсии? В зависимости от вашего продукта или услуги, они могут включать:

  • Подписка на электронные письма или информационные бюллетени.
  • Загрузка электронной книги.
  • Регистрация на вебинар.
  • Запрос на бесплатный образец.

Эти действия указывают на то, что пользователь активно изучает ваш бренд и серьезно рассматривает его.

Когда вы повышаете свои ставки для этих пользователей в ваших поисковых кампаниях, вы, по сути, говорите системе, что готовы платить более высокую цену за их клики, потому что они с большей вероятностью станут клиентами.

Настройка этой стратегии похожа на то, что мы уже обсуждали, но на этот раз вы создадите список ремаркетинга, ориентированный на людей, которые выполнили эти небольшие, полезные действия.

6. Протестируйте максимизацию ценности конверсии с пользователями, покинувшими корзину.

Чтобы повторно вовлечь клиентов, вам потребуется настроить специальную кампанию, ориентированную исключительно на людей, которые оставили товары в своих корзинах, не завершив покупку.

Вы, возможно, спрашиваете: «Почему бы просто не использовать Максимизацию ценности конверсии для всех?»

Если вы использовали стратегию назначения ставок «Максимизация ценности конверсий» в Google Ads, вы поймете, что мы собираемся объяснить.

Причины, по которым я не рекомендую использовать это во всех кампаниях, включают:

  • Вы не можете установить какие-либо максимальные предельные значения.
  • Не все пользователи готовы к покупке.

Вы можете попробовать эту стратегию назначения ставок с меньшим бюджетом, создав отдельную поисковую кампанию, ориентированную на людей, оставивших товары в своих корзинах. Это уже очень заинтересованные клиенты, что делает их более склонными к завершению покупки.

Как SEO-эксперт, я часто консультирую клиентов по поводу стратегий ставок, и эта стратегия сигнализирует Google о том, что вы готовы корректировать стоимость привлечения клиента. По сути, вы говорите Google, что готовы быть немного гибкими в отношении своего бюджета, чтобы получить больше конверсий.

И какой лучший способ это проверить, чем с пользователями, которые были почти готовы совершить эту покупку?

Чтобы запустить эту стратегию, вам сначала нужно создать список ремаркетинга под названием «Брошенные корзины».

Точная настройка будет варьироваться, но обычно включает в себя ссылку или URL и может быть создана с использованием Google Analytics или Google Ads.

После создания этого списка пришло время настроить вашу новую поисковую кампанию.

Вы можете создать эту кампанию так же, как и любую другую поисковую кампанию, но обязательно исключите ваш список ‘Cart Abandoner’ из исходной кампании. Это предотвратит перекрытие и обеспечит, что каждая кампания будет нацелена на правильную аудиторию.

При настройке новой кампании выберите опцию ‘Maximize Conversion Value’ в качестве стратегии назначения ставок.

Как SEO-эксперт, могу сказать вам, что Google Ads *действительно* позволяет установить целевой показатель возврата инвестиций в рекламу (ROAS). Это дает вам определенный контроль над тем, насколько хорошо работают ваши кампании, позволяя стремиться к конкретному возврату на каждый потраченный доллар на рекламу.

Вы можете выбрать установку цели маркетингового бюджета, или оставить этот раздел пустым, если ваш бюджет не фиксирован.

Как digital-маркетолог, я всегда советую клиентам не начинать с чрезмерно амбициозной целевой ROAS. Если установить её слишком высокой изначально, фаза обучения кампании будет затруднена, и ей будет сложно эффективно оптимизироваться. Лучше начать с немного более низкого значения и позволить системе собрать данные, прежде чем увеличивать его.

7. Создавайте предложения на основе временной шкалы взаимодействия пользователя.

Вы действительно можете уточнить списки ремаркетинга, группируя пользователей на основе того, как давно они взаимодействовали с вашим контентом. Это позволяет таргетировать людей по-разному в зависимости от того, когда они последний раз посетили ваш сайт или взаимодействовали с вашей рекламой.

Если покупатель оставляет товары в своей онлайн-корзине, не завершая покупку, вы можете захотеть побудить его завершить её быстро. Предложение большей скидки может быть эффективным, поскольку покупка все еще свежа в его памяти.

Если кто-то ничего не купил в течение трех дней, вы все еще можете предложить ему скидку, но она должна быть меньше, чем первоначальная.

Даже спустя неделю вы хотите, чтобы потенциальные клиенты все еще думали о вашем продукте. Однако, первоначальная скидка или специальное предложение может быть уже недоступна, поскольку они отложили свою покупку.

Итак, как вы приступаете к настройке этой стратегии?

Сначала вам нужно будет создать три различных списка ремаркетинга (только для этого примера).

Создайте аудитории пользователей, покинувших корзину, разделенные по одному дню, трем дням и семи дням.

В Google Ads вы можете легко настроить, как долго пользователи остаются в ваших списках. Вот где вы можете изменить длительность членства при создании списка:

После того, как вы составите свои списки, я предлагаю создать отдельные группы объявлений для каждого из них. Это связано с тем, что вы будете представлять разные предложения каждому списку, поэтому разделение списков помогает эффективно настроить ваши объявления.

Ключевым шагом при таргетинге на людей, которые бросили свои корзины, является убедиться, что вы *не* включаете клиентов, которые уже совершили покупку. Вы можете сделать это в разделе «Audiences» вашей кампании, добавив ваш список «Purchasers» в качестве исключения.

Стратегии ремаркетинга после совершения покупки

Как только пользователь совершил покупку, это необязательно означает конец его пути!

Ремаркетинг помогает превратить предыдущих клиентов в ваших самых преданных сторонников и побуждает их стать лояльными защитниками вашего бренда.

8. Перекрестное продвижение других продуктов на основе покупательского поведения пользователя.

Отличный способ побудить клиентов покупать у вас снова — предлагать продукты, которые хорошо сочетаются с тем, что они уже приобрели.

Представьте, что вы руководите компанией по производству косметики. Клиент только что совершил свою первую покупку – помаду и тушь для ресниц – вашего бренда.

Успешный подход ремаркетинга включает в себя создание списков предыдущих клиентов, сгруппированных по тому, что они купили. Это позволяет предлагать похожие товары и избегать показа им продуктов, которые у них уже есть.

Например, вы можете создать список клиентов, которые приобрели помаду или тушь для ресниц. Затем вы можете показать им рекламу сопутствующих товаров, таких как тональный крем или тени для век, чтобы побудить их совершить повторную покупку.

Эти списки и стратегии особенно эффективны для динамического ремаркетинга и Google Shopping Ads. Поскольку эти типы рекламы получают больше видимости, разумно использовать их в своих интересах.

9. Исключите покупателей, совершивших покупки ранее, чтобы максимизировать эффективность расходов.

Чтобы максимально эффективно использовать свой рекламный бюджет, избегайте показа рекламы людям, которые уже совершили покупку у вас, как указано в стратегии номер семь.

Распространенная ошибка в онлайн-рекламе — показ людям рекламы вещей, которые они уже купили. Это тип неэффективного ретаргетинга.

Это создает негативный опыт для клиентов, а также означает, что вы тратите маркетинговые ресурсы на людей, которые уже являются покупателями.

Безусловно, есть ситуации, когда не стоит исключать людей, которые покупали у вас ранее, особенно если вы продаете что-то, что люди покупают регулярно.

Но в этих примерах ваши поисковые кампании, вероятно, нацелены на новых пользователей.

Чтобы убедиться, что ваша реклама не показывается людям, которые уже совершили покупку у вас, перейдите в раздел «Audiences» в левом меню вашей кампании, затем найдите таблицу «Exclusions».

10. Создавайте сторонников бренда из ваших существующих высокоценных клиентов.

Часто говорят, что ваши клиенты — ваши самые большие сторонники, и это правда. Они выбрали, чтобы поверить в вас и полагаться на качество того, что вы предлагаете.

Итак, как превратить их в сторонников?

Мы по-прежнему планируем связаться с нашими существующими клиентами, используя тот же список людей, которые покупали у нас ранее. Вот несколько вещей, которые мы могли бы им предложить:

  • Создайте реферальную программу и предоставляйте скидки каждому, кто совершает покупку.
  • Предлагайте скидки за предоставление положительного публичного отзыва.

Как эксперт по поисковой оптимизации, я часто говорю клиентам, что единая покупка не гарантирует лояльности клиентов. Просто *получить* продажу недостаточно; вам нужно активно поощрять повторные покупки. Людям нужна причина, чтобы вернуться, поэтому сосредоточение на постоянном взаимодействии и ценности является ключевым фактором превращения покупателей, совершивших покупку один раз, в лояльных клиентов.

Предложение скидок постоянным клиентам и вознаграждение за рекомендации — это отличный способ стимулировать повторные покупки и привлекать новых клиентов посредством сарафанного радио.

Реферальные программы – это умный и доступный способ распространить информацию о вашем бренде по нескольким каналам. Они хорошо работают, потому что вы и ваши клиенты получаете от них выгоду.

Использование списков ремаркетинга с учётом намерений, а не только охвата

Чтобы получить максимальную отдачу от ремаркетинга, создавайте списки, которые помогут вам принимать разумные решения в вашем рекламном аккаунте. Это означает корректировку ваших ставок, решение о том, кому *не* показывать рекламу, и перераспределение вашего бюджета – всё на основе того, как люди взаимодействуют с вашим контентом.

Вместо того, чтобы рассматривать ремаркетинг как что-то одно, гораздо эффективнее использовать его на каждом этапе пути клиента. Создание списков на основе конкретных действий, которые совершают люди – например, просмотр продуктов, добавление товаров в корзину или совершение прошлых покупок – обычно дает гораздо лучшие результаты, чем просто таргетинг на всех.

Поскольку традиционные методы рекламы становятся менее эффективными, ремаркетинг становится более ценным, поскольку он дает рекламодателям больший контроль. При тщательной организации и последовательном использовании списки ремаркетинга позволяют специалистам по PPC максимизировать свои расходы на рекламу и принимать обоснованные решения.

Ремаркетинг – это не о создании множества списков; это об использовании этих списков, чтобы тщательно решить, кого вы таргетируете, сколько вы предлагаете за ставку и какое сообщение вы им показываете.

Смотрите также

2026-01-26 06:14

Данные пользователей важны в Поиске Google, согласно судебному иску, поданному Лиз Рейд из Министерства юстиции США.

от

Я изучил последний документ, поданный в рамках иска Министерства юстиции против Google, и обнаружил, что Google оспаривает предписание суда о предоставлении конфиденциальной деловой информации своим конкурентам.

Key Takeaways:

  • Google получила предписание предоставить информацию конкурентам, чтобы не быть незаконной монополией. Google не хочет делиться своими обширными пользовательскими данными.
  • Данные Google о качестве и свежести страниц являются собственными. Они не хотят их раскрывать.
  • Страницы, которые проиндексированы, помечаются аннотациями, включая сигналы, идентифицирующие спам-страницы.
  • Если бы спамеры получили доступ к этим сигналам о спаме, было бы трудно остановить спам.
  • Данные пользователей важны для системы Glue от Google, которая хранит информацию о каждом запросе, что видел пользователь и как он взаимодействовал с результатами поиска.
  • Данные пользователей важны для обучения RankEmbed BERT – одной из систем глубокого обучения, лежащих в основе Поиска.

OK, давайте перейдем к интересным вещам!

Google имеет собственные сигналы качества и свежести страниц.

Это нисколько не удивительно. Я посчитал особенно интересным тот факт, что Google тщательно охраняет детали о том, как он измеряет свежесть контента.

Снова, вот больше информации о важности запатентованных сигналов свежести Google:

Страницы, которые сканируются, помечаются с помощью «Проприетарных аннотаций понимания страниц».

Google использует аннотации – по сути, заметки, добавленные к каждой веб-странице – чтобы лучше понимать контент, который он индексирует. Эти заметки помогают Google выявлять и фильтровать спам и дублированный контент. Как я уже объяснял ранее, Google присваивает каждой странице ‘спам-оценку’, чтобы помочь в этом процессе.

Оценки спама могли бы быть использованы для обратной разработки систем ранжирования.

Google не хочет делиться информацией со своими конкурентами по этим показателям.

Если оценки спама станут общедоступными, это может спровоцировать больше спам-активности и усложнить борьбу с ней для Google.

Google создает индекс, используя эти размеченные страницы.

Google организует страницы с аннотациями понимания страниц, основываясь на том, как часто, по их мнению, контент будет обновляться, и как быстро пользователям нужен доступ к самой новой информации.

Лишь небольшая часть страниц попадает в индекс Google.

Google считает, что предоставление конкурентам списка веб-страниц, которые он проиндексировал, позволит им избежать времени и затрат на изучение широкого интернета, и вместо этого сосредоточиться только на страницах, которые Google уже обнаружил. Google инвестирует значительные ресурсы в создание этого индекса и не хочет свободно делиться этими инвестициями с другими.

Роль Данных Пользователей в Системах Ранжирования Google

Вот что я нахожу особенно увлекательным: мы часто упускаем из виду, как Google использует данные пользователей. Я готовлю видео для своего YouTube-канала, которое раскроет, почему эти данные имеют решающее значение – и, вероятно, являются самым большим влиянием на то, как Google ранжирует веб-сайты.

Данные пользователей используются для создания моделей GLUE и RankEmbed.

Google Glue — это огромный набор данных, отслеживающий, что люди ищут в интернете. Он записывает такие детали, как поисковые запросы, язык и местоположение пользователя, а также тип используемого устройства. Он также захватывает информацию о самих результатах поиска — что появилось на странице, на что кликнул пользователь, сколько времени он потратил на просмотр результатов и другие связанные данные.

RankEmbed BERT — это мощная система глубокого обучения, которая помогает улучшить результаты Google Search. Как объясняется в показаниях, она берет начальные результаты из стандартных методов ранжирования поиска и уточняет их. Важно отметить, что RankEmbed BERT обучается на реальном пользовательском поведении — она обучается с использованием данных из реальных кликов и поисковых запросов.

Поисковые системы, такие как Google, постоянно развиваются, чтобы предоставлять лучшие результаты. Они учатся, отслеживая, на что кликают пользователи, возвращаются ли они на страницу результатов поиска и как долго они остаются на веб-сайте. Эти данные, наряду с отзывами оценщиков качества, помогают улучшить систему. Я поделюсь более подробной информацией в ближайшее время, но главный вывод таков: обеспечение удовлетворенности пользователей результатами — самая важная цель!

Документ Лиз Рейд показывает, что модели RankEmbed обучаются, разрабатываются и запускаются с использованием данных пользователей.

Мы снова обнаружили, что информация, используемая для обучения этих моделей, включает в себя то, что люди ищут, их местоположение, время поиска и то, как они реагируют на полученные результаты.

Мы обсуждаем, как активность пользователей в результатах поиска Google влияет на ранжирование. В частности, меня интересует, играют ли роль данные из браузера Chrome – например, взаимодействуют ли люди со страницами, заполняют ли формы или используют ли рецепты, найденные в поиске. Я считаю, что да, и недавний документ суда предполагает, что данные Chrome *действительно* используются в системах ранжирования Google, хотя детали ограничены.

Google утверждает, что если бы у кого-то был клей и данные пользователей RankEmbed, они могли бы обучить на этом LLM.

Эти пользовательские данные — ключ к успеху Google.

Стоит прочитать полное заявление Лиз Рейд.

Смотрите также

2026-01-23 18:09

SEO Pulse: Режим ИИ от Google становится персонализированным, ИИ-боты заблокированы, домены имеют значение в поиске.

от

Вот ваше еженедельное обновление SEO. На этой неделе мы освещаем изменения в том, как ИИ адаптирует результаты поиска, какие ИИ-программы могут посещать ваш веб-сайт, и продолжающуюся важность выбора правильного доменного имени для позиций в поисковой выдаче.

Вот что важно для вас и вашей работы.

Google Connects Gmail And Photos To AI Mode

Google запускает новую функцию под названием Personal Intelligence. Она использует информацию из вашего Gmail и Google Photos, чтобы предоставлять более полезные и релевантные ответы при поиске, работающие на основе искусственного интеллекта.

Вот что вам нужно знать: эта функция предназначена для участников Google AI Pro и AI Ultra, которые решили её опробовать. Она начинается как тестовая программа для подходящих пользователей в США. Google подтверждает, что не будет использовать контент из вашего Gmail или Photos для улучшения этой функции.

Почему это важно

Google наконец-то выпускает функцию личного контекста, которую они впервые анонсировали на мероприятии I/O. Изначально ожидалось, что функция появится раньше, но Google задержала ее выпуск – как мы сообщали в декабре, Ник Фокс, старший вице-президент Google, заявил, что она все еще находится в разработке и дата выхода не установлена.

Fox утверждает, что новый AI Mode, которым пользуется 75 миллионов человек ежедневно, может упростить получение персонализированных ответов, требуя меньше набора текста. Например, AI от Google может предложить поездки, основываясь на ваших бронированиях и фотографиях в Gmail, или рекомендовать пальто, основываясь на ваших любимых брендах и погоде в месте назначения.

То, как это повлияет на результаты поиска, будет зависеть от того, как люди на самом деле ищут. Если Google начнет предвидеть потребности пользователей на основе их электронных писем и фотографий, люди могут набирать меньше слов в своих запросах, а эти запросы могут стать менее конкретными. Это может усложнить охват людей, которые ищут очень конкретные вещи, используя подробные поисковые термины.

Что говорят люди

Первоначальные реакции говорят о том, что Google развивает свои AI-функции от простого ответа на вопросы до проактивного понимания контекста пользователя. Робби Штайн, вице-президент Google Search, описал это как создание более персонализированного поискового опыта, основанного на желании пользователей подключать свои данные.

Беседа в LinkedIn вскоре перешла к балансу между персонализацией, доверием и конфиденциальностью. Мишель Кертис, специализирующийся на контент-маркетинге, отметила, что персонализация эффективна только тогда, когда люди доверяют компании, которая её предоставляет.

Кертис написал:

«Персонализация работает только тогда, когда доверие выстраивается до интеллекта.»

Сайед Шабих Хайдер, основатель Fluxxy AI, выразил обеспокоенность по поводу подключения нескольких приложений.

Хайдер написал:

Personal Intelligence кажется отличным с точки зрения функций и преимуществ, но я обеспокоен безопасностью данных. Подключение всех этих приложений значительно увеличивает риск утечки данных.

ИИ-боты для обучения теряют доступ, в то время как поисковые боты расширяются.

Hostinger изучил более 66 миллиардов автоматизированных запросов с веб-сайтов и обнаружил, что боты на основе искусственного интеллекта ведут себя двумя различными способами. Боты, используемые для обучения моделей искусственного интеллекта, все чаще блокируются веб-сайтами, что ограничивает их доступ. Однако боты, используемые поисковыми системами и виртуальными помощниками, на самом деле становятся более распространенными и способны получать доступ к большему количеству сайтов.

Данные Hostinger показывают, что GPTBot и OAI-SearchBot охватили примерно 55.7% веб-сайтов, хотя их производительность менялась по-разному с течением времени. GPTBot, используемый для обучения AI моделей, столкнулся со значительным падением охвата, снизившись с 84% до всего лишь 12%. OAI-SearchBot, который поддерживает поиск в ChatGPT, сохранил свой охват в 55.7% без аналогичного снижения. Googlebot последовательно охватывал 72% сайтов, а бот Apple достиг 24.3%.

Почему это важно

Наши результаты согласуются с исследованиями, которые мы проводили в течение последнего года. BuzzStream обнаружил, что 79% ведущих новостных веб-сайтов блокируют как минимум одного бота для обучения ИИ. Годовой отчет Cloudflare выделил, что GPTBot, ClaudeBot и CCBot столкнулись с наибольшим количеством блокировок. А данные Hostinger количественно определяют разницу в доступе между ботами, используемыми для обучения ИИ, и теми, которые используются для обычного поиска.

Регулярно просматривать логи вашего сервера – хорошая идея, чтобы понимать, какой трафик получает ваш веб-сайт. Затем вы можете решить, что заблокировать, исходя из того, чего хотите достичь.

Что говорят люди

Когда речь заходит о SEO, распространенная рекомендация заключается в том, чтобы сообщить поисковым ботам, что им разрешено делать. В частности, следует стараться разделять ботов, собирающих информацию для результатов поиска, и тех, которые используют ваш контент для *обучения* AI-моделей. Aleyda Solís хорошо это объяснила: разрешите ‘OAI-SearchBot’ доступ к вашему сайту, чтобы ваш контент мог появляться в поисках ChatGPT, но заблокируйте ‘GPTBot’, чтобы предотвратить его использование для улучшения самой AI-модели.

Solís написал:

«запретить пользовательский агент ‘GPTbot’, но разрешить ‘OAI-SearchBot'»

Разработчики и операторы веб-сайтов всё больше беспокоятся о расходах, вызванных автоматизированным бот-трафиком. Один пользователь на форуме r/webdev сообщил, что боты составляли 95% запросов к их веб-сайту до того, как они реализовали меры по блокировке или ограничению их активности.

Комментатор в r/webdev написал:

Как цифровой маркетолог, я был шокирован, обнаружив, что целых 95% трафика на один из наших веб-сайтов приходилось на AI ботов. Как только я начал внедрять стратегии блокировки и ограничения скорости, мы увидели значительные изменения – это был явный показатель того, с каким объемом нечеловеческого трафика мы имеем дело.

Мюллер: Бесплатный Хостинг Поддоменов Усложняет SEO

Недавно Джон Мюллер из Google предупредил, что использование бесплатного хостинга поддоменов может препятствовать поисковой оптимизации (SEO) веб-сайта, даже если все другие SEO-практики соблюдаются правильно. Он поделился этим советом после того, как издатель веб-сайта заметил, что его сайт появляется в поисковых запросах Google, но не в стандартных результатах поиска.

Вот основные моменты: Издатель веб-сайта использует бесплатный сервис поддоменов под названием Digitalplat Domains, который указан в списке публичных суффиксов. Джон Мюллер из Google отмечает, что эти бесплатные сервисы часто привлекают спам и некачественный контент, что затрудняет поисковым системам определение истинной ценности сайта. Он предлагает сосредоточиться на наращивании трафика напрямую посредством продвижения и взаимодействии со своей аудиторией, вместо того, чтобы сразу полагаться на видимость в поисковых системах.

Почему это важно

Совет Роберта Мюллера следует за тенденцией, которую мы уже видели. Гари Ильес из Google ранее предостерегал от использования низкокачественных доменных расширений по аналогичным причинам. Если доменное расширение заполоняется спамом, поисковым системам может стать трудно отличить реальные веб-сайты от поддельных.

Предложение бесплатного субдоменного хостинга создает уникальную задачу. Хотя Public Suffix List стремится идентифицировать эти субдомены как отдельные сущности, общая репутация основного домена все равно играет роль. Если многие субдомены на определенном хосте связаны со спамом, Google становится сложнее идентифицировать и распознавать легитимные сайты, размещенные там.

Это влияет на всех, кто думает об использовании бесплатного хостинга, чтобы проверить идею веб-сайта, прежде чем переходить на платный домен. Сам опыт использования бесплатного хостинга следует учитывать при оценке того, подходит ли он вам. Как отмечает Джон Мюллер из Google, появление в результатах поиска – не самое главное, когда вы только начинаете – важно создать ценный и популярный веб-сайт.

При помощи клиентам или запуске новых онлайн-проектов, выбор хорошего доменного имени является важной частью построения сильного SEO-присутствия. Хотя использование бесплатного поддомена может показаться более дешевым на начальном этапе, это может препятствовать видимости вашего веб-сайта в долгосрочной перспективе – выделенное доменное имя позволяет избежать этой проблемы.

Что говорят SEO-специалисты

Многие люди обращают внимание на сравнение Джоном Мюллером сайтов на бесплатном хостинге с проживанием с «проблемными соседями по квартире». Он объяснил, что использование этих бесплатных сервисов может затруднить для поисковых систем точную оценку качества и релевантности вашего сайта.

Мюллер написал:

«открывая магазин на сайте, который полон … потенциально проблемных ‘сожителей’.»

История набирает популярность в LinkedIn, подчёркивая, что выбор очень дешёвого или бесплатного веб-хостинга может тайно ограничить производительность вашего веб-сайта, даже если всё остальное кажется правильным. Специалист по цифровому маркетингу Fernando Paez V отметил, что это может вызвать проблемы с видимостью, часто связанные с размещением на сервере вместе с сайтами, рассылающими много спама.

Paez V написал:

Использование бесплатного хостинга поддоменов может привлечь нежелательный спам и затруднить привлечение внимания к легитимным веб-сайтам.

Тема недели: Доступ — новое преимущество.

Основная тема этой недели заключается в том, как доступ – к таким вещам, как личная информация, веб-сайты через автоматизированные программы или даже просто хороший онлайн-адрес – существенно влияет на результаты *до того*, как будут предприняты какие-либо улучшения. По сути, то, к чему вы можете получить доступ заранее, часто определяет конечный результат.

Personal Intelligence позволяет ИИ получать доступ к вашим электронным письмам и фотографиям, что изменяет типы вопросов, которые он задает. Данные Hostinger показывают, что поисковые системы получают доступ, в то время как обучающие боты блокируются. Кроме того, совет Google относительно поддоменов подчеркивает, что ваш выбор доменного имени влияет на то, справедливо ли Google оценивает ваш контент.

В конечном счете, насколько легко люди смогут найти ваш контент в интернете, теперь во многом зависит от контроля доступа и выбора правильной платформы. Если вы заблокируете неправильные автоматизированные программы, это может навредить вашей видимости в поисковых системах и инструментах на основе ИИ. Аналогично, наличие веб-сайта, связанного со спамом, может помешать вашему успеху с самого начала. Кроме того, ИИ от Google теперь может использовать личную информацию для настройки результатов способами, которые издатели не могут видеть или на которые не могут влиять.

Для тех, кто работает в этой сфере, то, как вы и платформы предоставляете доступ, важнее, чем внесение небольших улучшений в ваши стратегии. Дважды проверьте разрешения, которые вы предоставили краулерам, и домены, на которые вы нацелены, и обратите внимание на то, как персонализированный контекст AI Mode влияет на ключевые слова, по которым вы пытаетесь ранжироваться.

Смотрите также

2026-01-23 18:13