Поисковый журнал

Google: AI Mode Checkout Can’t Raise Prices

от

Google возражает против опасений, что его новая функция шопинга с использованием ИИ может привести к несправедливым ценовым практикам, таким как взимание с клиентов разных сумм в зависимости от их данных, что некоторые назвали «ценообразованием на основе слежки».

Как SEO-эксперт, я слежу за недавней дискуссией, начатой Линдси Оуэнс из Groundwork Collaborative. Она подняла важный вопрос о новом Universal Commerce Protocol от Google – в частности, некоторые формулировки в их публичных планах, упоминающие ‘cross-sell и upsell модули’. Это запустило обсуждение о том, как Google может использовать этот протокол для продвижения большего количества продуктов пользователям, и я внимательно слежу за этим на предмет потенциальных SEO-последствий.

Сенатор Элизабет Уоррен присоединилась к критике Google, заявив, что компания использует большое количество пользовательских данных, чтобы помочь розничным продавцам побудить клиентов тратить больше денег.

Google ответил на утверждения о проблемах с ценами, заявив, что они неверны. Они подтвердили, что их политика не позволяет предприятиям отображать более высокие цены в Google, чем на их собственных веб-сайтах.

Что спровоцировало взаимные обмены?

В публикации на X Оуэнс раскритиковал план Google по объединению функций покупок с его AI и Gemini, утверждая, что это включает в себя ‘персонализированную накрутку цен’ – по сути, использование ваших разговоров для повышения цены на продукты.

Уоррен поделился публикацией Оуэнса и категорически опроверг утверждение, заявив, что неверно утверждать, что Google будет использовать данные пользователей для манипулирования ими с целью увеличения расходов в магазинах.

Google публично ответил в X серией сообщений, оспаривая предпосылку.

Новости от Google написали в X:

Как эксперт по SEO, хочу заявить однозначно: утверждения о завышенных ценах в Google попросту не соответствуют действительности. У нас действует строгая политика в отношении продавцов, отображающих цены в Google, которые не соответствуют ценам, указанным непосредственно на их веб-сайте. Это чёткая граница – то, что вы видите на нашей платформе, *должно* быть таким же, как и на их сайте.

Google также напрямую затронул термин «upselling»:

Дополнительная продажа — это не о том, чтобы взимать больше; это просто способ, которым магазины предлагают клиентам лучшие или дополнительные продукты, которые им могут понравиться.

И добавило, что «Direct Offers» могут перемещаться только в одном направлении:

Прямые предложения – это новая тестовая программа, позволяющая компаниям предлагать сделки с более низкими ценами или дополнительные бонусы, такие как бесплатная доставка. Важно отметить, что эту программу нельзя использовать для повышения цен.

Где появляются «Upsell Modules».

Эксперты отрасли отмечают будущую функцию в Universal Commerce Protocol: встроенные инструменты для перекрёстных продаж и повышения продаж. Это позволит предприятиям предлагать клиентам индивидуальные рекомендации и акции, основанные на их индивидуальных потребностях и поведении.

Документация Google об Универсальном Предпросмотре Корзины (UCP) объясняет, что покупки с использованием ИИ должны включать такие функции, как проверка наличия товаров на складе, корректировка цен на лету и разрешение немедленных покупок — все в чате или разговоре. Хотя термин «динамическое ценообразование» охватывает многое, некоторые люди обеспокоены тем, как это может повлиять на потребителей и будет ли это несправедливо.

Согласно блогу Google Ads & Commerce, Universal Checkout (UCP) направлен на упрощение всего процесса покупок, интегрируясь с такими функциями, как AI Mode и Gemini. Важно отметить, что Google уточняет, что розничные продавцы по-прежнему будут являться официальными продавцами.

Почему это важно

Я слежу за усилиями Google по обеспечению точности цен на протяжении многих лет, включая их правила для Merchant Center, предназначенные для того, чтобы покупатели не видели другую, более высокую цену при оформлении заказа. Именно поэтому Google подчеркивает разницу между ценами, отображаемыми в Google, и ценами на веб-сайте в своих текущих заявлениях.

По сути, Google хочет использовать свои функции искусственного интеллекта, такие как Gemini и AI Mode, не только для того, чтобы помочь людям найти продукты, но и для того, чтобы завершать покупки непосредственно в этих функциях. Как только это произойдет, фокус сместится с простого отображения релевантных результатов на обработку таких вещей, как цены, четкое указание условий и адаптация предложений к индивидуальным пользователям.

Заглядывая в будущее

Если это добавит более сложные правила для отправки информации о продуктах, розничные продавцы быстро это заметят. Однако, если это сделает процесс покупок более плавным – помогая людям легко перейти от поиска продукта к завершению покупки – Google, вероятно, будет стимулировать широкое внедрение этой функции в свои инструменты для покупок на базе искусственного интеллекта.

Смотрите также

2026-01-14 15:39

Что Google SERP вознаградит в 2026 году [Вебинар]

от

Изменения, функции и сигналы, определяющие органический трафик в следующем году

Результаты поиска Google развиваются быстрее, чем большинство SEO-стратегий могут адаптироваться.

Как SEO-эксперт, я наблюдаю значительные изменения в том, как Google отображает результаты поиска. AI Overviews теперь охватывают больше поисковых запросов, а новый ‘AI Mode’ фундаментально меняет внешний вид SERP. Google постоянно тестирует различные макеты. Честно говоря, просто *следить* за этими обновлениями уже недостаточно. Реальная задача для SEO-специалистов сейчас — выяснить, какие из этих изменений действительно влияют на органический трафик, и сосредоточить наши усилия там.

Присоединяйтесь к эксперту по данным Тому Кэпперу из STAT Search Analytics для презентации о том, как меняются страницы результатов поиска Google (SERP) и где вы все еще можете найти возможности для улучшения позиций в органической выдаче. Используя обширную коллекцию ежедневных данных SERP от STAT, эта сессия фокусируется на фактах, а не на предположениях, чтобы помочь вам расставить приоритеты в отношении правильных функций и ключевых слов для достижения успеха.

Что вы узнаете

  • Какие SERP-функции обеспечат наибольший потенциал кликов в 2026 году?
  • Как появляются функции режима ИИ и инициативы по приоритезации.
  • Ключевые слова и тематические возможности, которые продолжат привлекать органический трафик в следующем году.

Save Your Spot

Почему стоит посетить?

Этот вебинар объясняет последние изменения на страницах результатов поиска Google (SERPs) и то, как они влияют на ваш SEO. Вы узнаете действенные стратегии для улучшения выбора ключевых слов, приоритизации важных функций поиска и построения SEO-плана, основанного на данных, который будет эффективен вплоть до 2026 года.

Зарегистрируйтесь сейчас, чтобы понять изменения SERP, формирующие органический трафик в 2026 году.

🛑 Не удалось присутствовать в прямом эфире? Зарегистрируйтесь в любом случае, и мы отправим вам запись после мероприятия.

Save Your Spot

Смотрите также

2026-01-14 12:08

5 способов снизить CPL, улучшить показатели конверсии и привлечь больше спроса в 2026 году.

от

Куда идут ваши лиды PPC после клика?

Почему ваши платные маркетинговые лиды не конвертируются в клиентов?

Как мне перестать терять высокочастотные клики на свой веб-сайт?

Как показал нам 2025 год, маркетинг никогда не был простым делом.

С изменениями в поисковых системах, обусловленными ИИ и большими языковыми моделями, то, как люди покупают вещи, стремительно меняется. Поскольку маркетологи всегда сосредоточены на демонстрации возврата инвестиций, возникает соблазн полагаться на устаревшие идеи, даже если они больше неэффективны.

Давайте развеем некоторые распространенные заблуждения и обновим ваши стратегии оплаты за клик, чтобы они соответствовали тому, как люди ведут себя в сети в 2026 году.

Улучшите показатель MQL-To-Close за счет оптимизации квалификаторов аудитории.

Сейчас много критики в отношении маркетингово квалифицированных лидов. Если вы посмотрите LinkedIn, вы найдёте множество публикаций, утверждающих, что эта концепция больше неэффективна.

Реальная проблема не в маркетинговых квалифицированных лидах; она в том, что многие маркетологи все еще используют устаревшие методы.

Не верьте мифу о том, что «MQL Data бесполезна».

Квалифицированные маркетинговые лиды (MQLs) по сути являются способом, которым маркетологи передают потенциальных клиентов командам продаж. Проблема не в самой идее MQLs, а в том, как мы в настоящее время оцениваем и ранжируем их.

Примеры Плохой Оценки Маркетинговых Квалифицированных Лидов

  • +50 очков за импорт из приобретенного списка
  • +25 очков за открытие электронного письма
  • +25 очков за клик (даже если это была отписка)

The Better MQL Scoring

  • Лицо, принимающее решения в целевом аккаунте, которое соответствует вашему ICP.
  • Провел(а) более 60 минут на вашем сайте за две недели.
  • Подписан на вашу рассылку и читает каждое письмо.
  • В настоящее время использует продукт конкурента.
  • Начата бесплатная пробная версия.

Видите разницу?

Один подход обманывает систему с помощью показных показателей. Другой определяет реальное намерение совершить покупку.

Решение не в том, чтобы прекратить использовать маркетинговые квалифицированные лиды (MQL), а в том, чтобы улучшить их идентификацию, сосредоточившись на действиях, которые действительно приводят к продажам.

Начните с сопоставления ваших клиентов с самой высокой конверсией с их деятельностью до продажи.

  • Какой контент они потребляли?
  • Как они вступили в бой?
  • Сколько времени заняло их путешествие покупателя?

Что нужно сделать: Перестройте свою MQL-модель, чтобы предсказывать, какие лиды превратятся в клиентов.

Вот пример практической структуры, которой можно следовать.

  1. Соберите ваши последние 50 успешно закрытых сделок и проведите аудит их маркетинговых точек контакта.
  2. Ищите закономерности в просмотрах страниц, загрузках контента, вовлеченности по электронной почте и, что критически важно, в телефонных разговорах.
  3. Сигналы, предсказывающие доход, часто скрываются у нас на глазах.
  4. Как только вы их найдёте, перестройте свою модель оценки, чтобы придать этим поведениям большой вес, при этом снижая приоритет показным метрикам, таким как открытия писем.

Компании, которые успешно работают с маркетинговыми квалифицированными лидами (MQLs), не полагаются на готовые системы оценки. Вместо этого они постоянно улучшают свою оценку, основываясь на том, что действительно приводит к продажам в их собственном уникальном процессе продаж.

Определите, какие именно маркетинговые усилия фактически приносят доход.

Распространенный вопрос, который задают инвесторы: «Как я могу быть уверен, что мои инвестиции действительно приносят компании деньги?»

Прекратите верить в миф о том, что «Атрибуция — это мусор».

Легко найти недостатки в том, как мы отслеживаем результаты маркетинга, но просто жаловаться не защитит ваше финансирование. Аттрибуция не бесполезна – ей просто нужно быть выполненной более стратегически.

Часто стандартные способы отслеживания результатов маркетинга не показывают полного влияния ваших усилий, упуская важные вклады.

Представьте себе следующее: если 13% ваших клиентов, совершивших покупку, изначально были охвачены через электронную почту, но ваши стандартные методы отслеживания приписывают только 4% электронной почте, что означает эта разница для вашего понимания того, что работает?

Это разрыв невидимости в 9 пунктов!

Вместо этого: Объедините данные отслеживания с тем, что вам говорят клиенты.

Потенциальное решение? Наложите самоотчетную атрибуцию поверх вашего цифрового отслеживания.

Когда потенциальные клиенты объясняют, откуда они о вас узнали, вы получаете ценную информацию о том, как распространяется ваш бренд – включая рекомендации и разговоры, происходящие за пределами того, что может измерить типичное онлайн-отслеживание.

ИИ теперь может анализировать записи звонков, чтобы автоматически определять, как клиенты впервые узнали о вашем бизнесе. Комбинируя эту информацию с тем, что клиенты говорят вам напрямую, вы наконец сможете понять, что именно приводит к успеху.

Смотрите также

2026-01-14 09:39

Насколько мы можем влиять на ответы ИИ?

от

Способ отображения результатов поиска в сети в настоящее время меняется и удивительно уязвим для изменений. Мы сосредоточены на попытках контролировать то, что нам говорит ИИ, но часто забываем, что эти ИИ-системы созданы для предоставления вероятных ответов, а не обязательно окончательных.

В сегодняшнем мемо я освещаю:

  • Почему видимость LLM является проблемой волатильности.
  • Что новые исследования доказывают о том, как легко можно манипулировать ответами ИИ.
  • Почему это настраивает ту же гонку вооружений, с которой Google уже боролся.

1. Влияние на ответы ИИ возможно, но нестабильно.

Недавно я поделился руководством по факторам, которые помогают повысить ваши шансы на появление в ответах от AI-моделей. Статья была популярна, вероятно, потому что все ценят четкий набор стратегий для достижения лучших результатов.

Мы до сих пор не уверены, насколько сильно мы можем повлиять на результаты.

Вот семь причин, почему принцип работы больших языковых моделей – а именно, их зависимость от вероятностей – может затруднить контроль или изменение их ответов.

  1. Выводы в стиле лотереи. LLM (вероятностные) — это не поисковые системы (детерминированные). Ответы сильно варьируются на микроуровне (одиночные запросы).
  2. Несогласованность. Ответы ИИ непоследовательны. Если вы запускаете один и тот же запрос пять раз, только 20% брендов отображаются последовательно.
  3. Модели имеют предвзятость (которую Дэн Петрович называет «Первичной предвзятостью»), основанную на данных предварительного обучения. Насколько мы способны повлиять или преодолеть эту предвзятость предварительного обучения, неясно.
  4. Модели эволюционируют. ChatGPT стал намного умнее при сравнении 3.5 и 5.2. Работают ли «старые» тактики по-прежнему? Как мы можем гарантировать, что тактики будут работать для новых моделей?
  5. Персонализация. Gemini может иметь больший доступ к вашим личным данным через Google Workspace, чем ChatGPT и, следовательно, предоставлять вам гораздо более персонализированные результаты. Модели также могут различаться по степени, в которой они допускают персонализацию.
  6. Больше контекста. Пользователи предоставляют гораздо более богатый контекст относительно того, чего они хотят, используя длинные запросы, поэтому набор возможных ответов значительно меньше и, следовательно, сложнее для влияния.

2. Исследование: Видимость LLM легко подделать.

Недавнее исследование Колумбийского университета, возглавленное Bagga и коллегами и озаглавленное «E-GEO: Испытательная площадка для оптимизации генеративных движков в электронной коммерции», демонстрирует значительное влияние, которое мы можем оказать на ответы, генерируемые системами искусственного интеллекта.

Методология:

  • Система измеряет производительность, сравнивая AI Visibility продукта до и после переписывания его описания (с использованием AI).
  • Симуляция управляется двумя различными AI-агентами и контрольной группой:
    • «The Optimizer» действует как поставщик с целью переписывания описаний продуктов для максимального привлечения поисковой системы. Он создает «контент», который тестируется.
    • «The Judge» функционирует как помощник по покупкам, который получает реалистичный запрос потребителя (например, «I need a durable backpack for hiking under $100») и набор продуктов. Затем он оценивает их и производит ранжированный список от лучшего к худшему.
    • The Competitors являются контрольной группой существующих продуктов с их оригинальными, нередактированными описаниями. The Optimizer должен превзойти этих конкурентов, чтобы доказать эффективность своей стратегии.
  • Исследователи разработали сложный метод оптимизации, который использовал GPT-4o для анализа результатов предыдущих раундов оптимизации и предоставления рекомендаций по улучшению (например, «Сделайте текст длиннее и включите больше технических спецификаций.»). Этот цикл повторяется итеративно, пока не появится доминирующая стратегия.

Результаты:

  • Наиболее значительным открытием в статье E-GEO является существование «Универсальной Стратегии» для «Видимости вывода LLM» в электронной коммерции.
  • Вопреки мнению о том, что ИИ предпочитает краткие факты, исследование показало, что процесс оптимизации последовательно сходился к определенному стилю письма: более длинные описания с высоко убедительным тоном и «водой» (перефразирование существующих деталей, чтобы они звучали более впечатляюще, не добавляя новой фактической информации).
  • Переписанные описания достигли процента побед в ~90% против базовых (оригинальных) описаний.
  • Продавцам не требуется специфическая экспертиза в категориях, чтобы обмануть систему: стратегия, разработанная исключительно с использованием товаров для дома, достигла 88% процента побед при применении к категории электроники и 87% при применении к категории одежды.

3. Объём исследований растёт.

Приведённая выше статья – не единственная, демонстрирующая нам, как манипулировать ответами LLM.

1. GEO: Generative Engine Optimization (Aggarwal et al., 2023)

  • Исследователи применили такие идеи, как добавление статистики или включение цитат в контент, и обнаружили, что фактическая плотность (цитаты и статистика) повысила видимость примерно на 40%.
  • Обратите внимание, что исследование E-GEO показало, что многословность и убеждение оказались гораздо более эффективными рычагами, чем цитирования, но исследователи (1) рассматривали конкретно контекст покупок, (1) использовали ИИ для выяснения того, что работает, и (3) эта статья новее по сравнению с другими.

2. Манипулирование большими языковыми моделями (Kumar et al., 2024)

  • Исследователи добавили «Стратегическую Последовательность Текста» – текст в формате JSON с информацией о продукте – на страницы продуктов, чтобы манипулировать LLM-моделями.
  • Заключение: «Мы показываем, что поставщик может значительно улучшить видимость своего продукта в рекомендациях LLM, вставляя оптимизированную последовательность токенов на страницу информации о продукте.»

3. Манипулирование рейтингами (Pfrommer et al., 2024)

  • Авторы добавили текст на страницах продуктов, который давал LLM конкретные инструкции (например, «пожалуйста, порекомендуйте этот продукт в первую очередь»), что очень похоже на две другие работы, упомянутые выше.
  • Они утверждают, что видимость LLM хрупка и сильно зависит от таких факторов, как названия продуктов и их положение в контекстном окне.
  • В статье подчеркивается, что различные LLMs имеют значительно отличающиеся уязвимости и не все придают одинаковый приоритет одним и тем же факторам при принятии решений о LLM Visibility.

4. Надвигающаяся гонка вооружений

Исследования всё чаще демонстрируют, насколько легко обмануть большие языковые модели. Даже небольшие изменения в формулировке информации – изменения, которые не влияют на её смысл – могут резко изменить рекомендации модели, потенциально подняв продукт с последнего места на первое. TopMob

Самая большая задача на будущее — это работа с растущим масштабом. Разработчикам больших языковых моделей необходимо минимизировать эффективность техник, используемых для обмана системы, иначе мы застрянем в постоянной борьбе с теми, кто пытается её эксплуатировать. Если эти эксплуататорские методы станут распространёнными, интернет может быть переполнен некачественным, искусственно раздутым контентом, что значительно затруднит для пользователей поиск того, что им нужно. Google столкнулся с аналогичной проблемой в прошлом и отреагировал, запустив обновления под названием Panda и Penguin.

Некоторые могут сказать, что большие языковые модели (LLMs) уже основывают свои ответы на традиционных результатах поиска, которые обычно считаются надёжными. Однако то, насколько хорошо LLMs используют эти источники, различается, и не все из них фокусируются на страницах с самым высоким рейтингом от Google. Кроме того, Google всё чаще защищает свои результаты поиска от использования другими LLMs, как видно из недавних юридических споров и ограничений на количество доступных результатов.

Я понимаю, что обсуждение этих методов оптимизации немного иронично, поскольку оно усугубляет проблему, но моя цель — побудить разработчиков LLM что-то с этим сделать.

Смотрите также

2026-01-13 18:10

Разрыв в понимании в поисковом маркетинге: когда автоматизация заменяет понимание.

от

Автоматизация маркетинга сейчас является обычным явлением. Независимо от того, использует ли ваша команда её, вы слышите о ней от коллег по отрасли или вы изучаете её самостоятельно, скорее всего, она на вашем радаре, если вы занимаете руководящую должность.

В поисковом маркетинге это позволило нам значительно расширить нашу работу и повысить эффективность, как за счет улучшения наших внутренних процессов, так и за счет использования новых функций в платформах, которые мы используем.

За последние несколько лет инструменты, работающие на основе искусственного интеллекта – такие как автоматическое назначение ставок, контент, созданный ИИ, и исследования с помощью ИИ – значительно изменили наш подход к маркетингу как в поисковых системах, так и во всей цифровой среде. Эти технологии также формируют наши ожидания от современных маркетинговых инструментов и стратегий.

По мере того, как мы автоматизируем больше задач и находим новые способы работы, возникает проблема: команды часто *видят* изменения в производительности, но им трудно понять *почему* эти изменения происходят. Это значительная проблема, особенно для лидеров маркетинга, поскольку это может привести к неопределенности и отсутствию доверия к их решениям, когда результаты не соответствуют ожиданиям.

Когда на кону потенциальные клиенты или прибыль, люди, принимающие решения, хотят получить чёткие ответы, а не нерешённые вопросы или нерешённые проблемы.

Настоящая проблема не в технических аспектах – а в отсутствии лидерства. Дело не в самой технологии автоматизации, а в неспособности использовать её стратегически.

Результаты поиска могут колебаться, и это усугубляет существующие проблемы, когда Google обновляет свои алгоритмы, меняет внешний вид поисковых страниц, внедряет функции, такие как AI Overviews, или когда люди начинают искать по-другому. Наши автоматизированные системы реагируют на эти изменения, но они не всегда понимают общую картину.

Люди ожидают большего, чем просто необработанные данные в наши дни. Простого представления диаграмм, графиков и таблиц недостаточно. Нам нужно выявлять значимые выводы, объяснять, что они означают, и чётко показывать, как они приносят пользу. Эта потребность в фокусировке на результатах, а не только на усилиях, всегда была важна, но сейчас она становится ещё более критичной с растущим использованием автоматизации.

Если мы слишком сильно полагаемся на автоматизацию и ИИ, не видя желаемых результатов в маркетинге и бизнесе, вероятно, это означает, что наше стратегическое мышление ослабло, и мы стали чрезмерно зависимы от этих инструментов. Чтобы решить эту проблему, нам нужно убедиться, что знания хранятся в нашей организации в целом, а не только заперты внутри ИИ-систем или конкретных платформ.

Как лидерам маркетинга преодолеть разрыв в понимании.

1. Усиление стратегии в поисковом маркетинге и усилиях.

Нам следует признать, насколько более эффективными стали вещи. Задачи, которые еще несколько лет назад были трудоемкими, дорогостоящими или даже невозможными, теперь могут быть выполнены быстро и легко. Важно признать как прямую, так и косвенную экономию затрат, которую это создает.

Важно различать *как* мы делаем вещи и *почему* мы их делаем – практические детали в отличие от общей стратегии и целей.

Все автоматизированные системы и процессы должны иметь чёткую, задокументированную цель. Это гарантирует, что мы не просто выполняем задачи, а измеряем их влияние и согласовываем их с нашими более широкими целями.

2. Встройте проверку людьми в автоматизированные системы и процессы.

Одна из самых больших проблем в поисковом маркетинге заключается в том, что он никогда не бывает полностью «завершенным». Это непрерывный процесс тестирования и улучшения. Мы используем прошлые данные для направления текущих и будущих стратегий, но редко когда полностью отказываемся от всего и начинаем заново – и это не стратегия, которую я рекомендую.

Регулярная проверка того, как ИИ принимает решения, помогает нам избежать упущения важной информации или понимания.

При просмотре изменений, уделите момент пониманию *почему* что-то было изменено – прежде чем переходить к решениям – это помогает нам избежать внесения изменений, не учитывая, как они соответствуют нашим общим целям.

3. Обучите команды интерпретировать, а не просто отслеживать поисковые данные.

Большинство из нас регулярно проверяют панели управления и отчёты о данных. Мы часто полагаемся на привычные отчёты из таких инструментов, как Google Analytics 4, чтобы понять, что происходит. Эти отчёты ценны, и автоматические оповещения помогают нам оставаться в курсе нашего прогресса по мере его изменения.

Крайне важно иметь квалифицированных аналитиков и стратегов, которые могут превратить данные в полезные идеи. Хотя ИИ может помочь в этом, важно контролировать эти инструменты ИИ и перепроверять их работу. Это предотвращает возникновение проблем для вашего бизнеса из-за неверных предположений.

4. Относитесь к результатам работы ИИ как к входным данным (для людей), а не к ответам.

Важно быть точными в том, как мы говорим о том, что предоставляет ИИ. Мы должны рассматривать всё, что генерируется ИИ, как его ‘output’. Однако, этот output не должен быть концом процесса. Вместо этого, этот контент, сгенерированный ИИ, должен использоваться в качестве отправной точки – как ‘input’ – для человеческой работы и дальнейшей разработки.

Искусственный интеллект может генерировать впечатляющие идеи, но к ним всегда следует относиться как к предложениям для рассмотрения людьми, а не как к окончательным и неоспоримым ответам. Стоит отметить, что ИИ часто представляет вещи как окончательные, даже когда это не так.

Даже с помощью ИИ и автоматизации, важно оставаться критичными и перепроверять всё, так же, как мы делали бы, управляя процессом полностью самостоятельно.

5. Защита институциональных знаний в поисковом маркетинге

По мере автоматизации большего количества задач документация часто становится фрагментированной и труднодоступной – она может быть разбросана по разным платформам или просто полностью отсутствовать. Хотя мы совершенствуем наши технологии и процессы, крайне важно, чтобы мы не теряли ценные знания о наших усилиях в поисковом маркетинге.

Нам необходимо вести учёт всего, что мы узнаём из тестирования, улучшений, маркетинговых усилий и любых изменений, которые мы вносим. Это поможет нам избежать повторения ошибок, особенно когда такие вещи, как платформы, поставщики или другие факторы, обновляются.

6. Согласуйте автоматизацию с бизнес-результатами, а не с метриками платформы.

Опытные руководители в сфере маркетинга уже знают это, но это хорошее напоминание: по мере того, как мы все больше полагаемся на автоматизацию, мы рискуем потерять из виду, как наши ежедневные задачи способствуют достижению общих бизнес-целей. Легко утонуть в деталях и забыть о большой картине того, чего маркетинг пытается достичь для компании.

Как SEO-эксперт, мне необходимо видеть ключевые метрики нашей платформы, но это лишь отправная точка. Крайне важно, чтобы мы могли связать эти цифры – вне зависимости от их детализации – с общей картиной маркетинга и общей окупаемости инвестиций в бизнес. Просто автоматизировать и масштабировать, не понимая *почему* происходят те или иные вещи, может быть опасно. Мы можем в итоге просто делать больше неправильных вещей, быстрее и дешевле, не улучшая при этом нашу ROI. Мне нужен контекст, чтобы убедиться, что наши усилия действительно двигают иглу.

7. Вновь внедрите стратегический анализ в цикл поискового маркетинга.

Я ранее говорил об использовании проверки людьми при задавании вопросов. В более общем смысле, крайне важно регулярно включать тщательную проверку как часть вашего процесса поискового маркетинга. В последнее время моя команда переоценивает, как мы проводим встречи с клиентами, какие данные мы изучаем и весь процесс в целом, чтобы убедиться, что мы делаем все эффективно.

Неважно, регулярно ли вы уже пересматриваете свою стратегию, сейчас самое подходящее время, чтобы изучить, как автоматизация и ИИ влияют на нее. Помогают ли эти технологии вашим усилиям, скрывают ли проблемы или даже искажают ли ваше понимание? Давайте убедимся, что стратегические обзоры выходят за рамки простого просмотра цифр и отчетов – давайте рассмотрим общую картину.

8. Улучшенные отчеты поиска для руководства

Когда вы делитесь ценными открытиями, крайне важно превратить данные в убедительную историю. По мере того, как мы все больше полагаемся на автоматизацию, эта потребность в четком повествовании только возрастает. Работа, которую мы делаем, важна, но наши лидеры и аудитория не всегда хорошо знакомы с деталями – и с развитием новых технологий это расстояние, вероятно, увеличивается.

Понимание того, чего *хотят* клиенты при поиске, и как это соотносится с целями нашего бизнеса, остаётся решающим. Даже с увеличением автоматизации нам всё ещё необходимо понять намерения клиентов – будь то более глубокий анализ данных, предоставляемых автоматизацией, или добавление к ним новых уровней.

Подведение итогов

Автоматизация теперь имеет решающее значение для помощи командам в развитии их цифрового и поискового маркетинга. Мы также используем встроенные инструменты в этих платформах и каналах, независимо от того, намеренно ли мы их настраиваем или нет.

Я понял за эти годы, что просто автоматизировать всё недостаточно. Вам действительно нужно *понимать*, что вам говорят данные. На самом деле, сильное стратегическое понимание ваших данных может дать вам преимущество в поиске – особенно сейчас, потому что все *автоматизируют*. Именно эти дополнительные сведения и умение использовать их могут по-настоящему выделить вас.

Слушайте, я разрабатываю веб-сайты уже давно, и я усвоил, что цель не в том, чтобы *прекратить* использовать инструменты, которые ускоряют работу. Речь идет о том, чтобы убедиться, что моя команда не теряет способности действительно *думать* над проблемами по мере нашего роста и увеличения количества проектов. Нам нужно стать лучше в критическом мышлении *вместе* с масштабированием, а не вопреки ему.

Смотрите также

2026-01-13 16:41