Поисковый журнал

Компания Meta объявила о планах ввести более строгие правила касательно аккаунтов, публикующих не оригинальный контент на платформе Facebook.

Это второе существенное изменение в политике нашей платформы за короткий промежуток времени, отражающее недавнее заявление YouTube относительно обработки широкого, повторяющегося контента.

На прошлой неделе Meta заявила о ликвидации около 10 миллионов профилей, притворявшихся популярными контент-производителями, и приняла меры против примерно полумиллиона аккаунтов за спам или ложное взаимодействие.

Движение против контентных ферм на всей платформе

Объявление от Meta появилось вскоре после разъяснения YouTube относительно их политики по монетизации ненастоящего контента.

Обе системы решают растущую проблему аккаунтов, которые зарабатывают деньги путем повторного распространения контента других людей без их согласия или значимого вклада.

В соответствии с правилами Мета, постоянное использование видеозаписей, изображений или текстовых постов других людей без разрешения может привести к утрате права на монетизацию контента в Фейсбуке и снижению охвата и видимости всего вашего материала.

Как опытный веб-мастер, я заметил, что Facebook экспериментирует с функцией автоматического соединения дублирующихся видеоконтента с их оригинальными создателями путем добавления ссылок на источник. Таким образом, заслуженное признание достается тем, кто действительно заслуживает его, и создатели получают должное внимание за свою работу.

Вот пример того, как это будет выглядеть на репостах видео.

Meta заявила в своем официальном блоге:

Нам важно, чтобы оригинальные создатели получали признание за свои уникальные стили и точки зрения вместо того, чтобы быть затмеваемыми теми, кто подражает им или притворяется ими.

Что считается оригинальным контентом?

И Мета (ранее известная как Фейсбук), и Ютуб признают разницу между неоригинальным материалом и трансформированным контентом, таким как реакции или комментарии.

Мета подчеркивает проблему, возникающую, когда создатели делятся чужими работами без получения разрешения или внесения значительных изменений, таких как редактирование или добавление озвучки.

Как опытный вебмастер, основываясь на личном опыте, хочу поделиться инсайтами, которые я получил от представителя YouTube — Renee Richie до недавнего обновления команды. По сути, она объяснила, что предстоящие изменения направлены на улучшение общего пользовательского опыта платформы, поэтому создателям стоит ожидать корректировок в некоторых политиках и функциях.

Мы вносим небольшое изменение в наши рекомендации по Партнерской программе YouTube (PPP), которая существует уже некоторое время, чтобы более точно определять контент, который кажется массово произведенным или повторяющимся.

Как влияют искусственный интеллект и автоматизация

Ни одна из платформ напрямую не запрещает контент, созданный с помощью ИИ. Однако их последние изменения кажутся направленными на обработку притока низкокачественного автоматизированного контента, который минимально ценен для пользователей.

На YouTube авторам разрешается использовать инструменты искусственного интеллекта при условии, что конечный результат включает уникальные идеи или образовательные аспекты и сопровождается ясными раскрытиями о любом использованном синтетическом контенте.

В своей работе в качестве цифрового маркетолога я всегда стремлюсь следовать советам Meta относительно создания видеоконтента. Вместо того чтобы просто склеивать клипы или использовать повторяющийся материал, я ставлю на первый план аутентичное рассказывание историй. Такой подход не только соответствует рекомендациям Meta, но и глубже резонирует с аудиторией, способствуя искреннему взаимодействию и вовлеченности.

Эти опасения косвенным образом затрагивают компиляции с использованием искусственного интеллекта, которые не обладают оригинальностью.

Потенциальное влияние

Для тех, кто создает контент, последние изменения в политике Meta и YouTube подчеркивают важность быть инновационными и вносить уникальные идеи.

Люди, создающие ответные видео, комментарии или скомпилированные медиа с существенными вкладами, менее подвержены негативным последствиям. Напротив, они могут получить преимущества, так как спам-аккаунты становятся менее заметными.

Альтернативно, профили в социальных сетях, которые главным образом делятся контентом других пользователей с минимальными изменениями, могут столкнуться со снижением видимости и потенциальным уменьшением доходов.

Метод упрощения фразы: Meta оказывает поддержку, предоставляя постинформацию на профессиональной панели и инструмент для оценки возможных рисков в отношении распределения или штрафов за монетизацию. Аналогичным образом, YouTube предоставляет советы через своего представителя для создателей контента (Creator Liaison) и ресурсы поддержки.

Лучшие практики для соблюдения требований

Для поддержания возможности монетизации Мета рекомендует:

• Размещение преимущественно оригинального контента, снятого или созданного пользователем.
• Внесение значимых изменений, таких как редактирование, повествование или комментарии при использовании стороннего контента.
• Приоритет повествования над короткими, низкозатратными постами.
• Избегайте переработанного контента с водяными знаками или низким производственным качеством.
• Создание высококачественных подписей с минимальными хэштегами и без заглавных букв.

Заглядывая в будущее

Недавние изменения в Meta и YouTube, похоже, сигнализируют о более широком тренде в индустрии на подавление неоригинального контента, с особым вниманием к контенту, генерируемому искусственным интеллектом или массово производимому контентными фермами.

Как специалист по цифровому маркетингу, я наблюдаю, что несмотря на то, что внедрение изменений может не повлиять одинаково на всех создателей, очевидно, что происходит явный сдвиг в приоритетах. Отныне оригинальность и создание ценного контента кажутся новым стандартом успеха.

Двигаясь вперед, создание волн в социальных сетях, таких как Facebook и YouTube, требует не только перепостов контента; необходимо наличие инновационных идей, захватывающих историй и приверженности уникальному самовыражению. Времена легких денег через простое репостирование постепенно исчезают.

Смотрите также

• Золото прогноз

• Какой самый низкий курс евро к рублю?

• Серебро прогноз

• Какой самый низкий курс доллара к турецкой лире?

• Какой самый низкий курс доллара к перуанскому солю?

• Анализ динамики цен на криптовалюту MNT: прогнозы MNT

• Какой самый низкий курс евро к гонконгскому доллару?

• Какой самый низкий курс евро к индийской рупии?

• Поиск Google наконец-то поддерживает изображения в формате AVIF

• Акции ELMT. Элемент: прогноз акций.

2025-07-15 04:09

Google раскрыла информацию о новом типе искусственного интеллекта под названием Graph Foundation Model (GFM), которая адаптируется к незнакомым графическим структурам и увеличивает точность до 30-40 раз по сравнению с существующими методами, демонстрируя эффективность в крупномасштабных приложениях, таких как выявление спама в рекламе.

Раскрытие этой новой технологии часто описывают как выход за рамки того, что мы считали возможным до сих пор.

Как эксперт по поисковой оптимизации (SEO), я рад погрузиться в инновационную концепцию создания единой модели, способной освоить взаимосвязанные реляционные базы данных и одновременно адаптироваться к любой случайной комбинации таблиц, характеристик и задач — без необходимости дополнительного обучения. Мне не терпится поделиться нашими новейшими достижениями в разработке Графовых Основных Моделей (GFM), которые являются лидерами на границе графового обучения и табличного машинного обучения, превосходя стандартные показатели.

Графовые нейронные сети против графовых фундаментальных моделей

Представления данных, в которых точки данных соединены между собой, могут называться графиками. Соединения между этими точками или объектами именуются ребрами (edges), а сами отдельные точки или объекты — узлами (nodes). В контексте поисковой оптимизации (SEO) связный граф может быть сравним с полной картой интернета, созданной благодаря связям между веб-страницами.

Как опытный веб-мастер, я заметил, что современные продвинутые технологии используют Граф Нейронные Сети (ГНС), чтобы анализировать данные, такие как содержимое веб-страниц. Эти сети играют важную роль в помощи определить тему или предметную область любого заданного сайта.

Графовые нейронные сети (GNNS) признаны мощным инструментом, объединяющим структуру связей внутри графа (по аналогии со старыми методами вроде DeepWalk и Node2Vec) с характеристиками каждого узла и ребра. С использованием этого подхода GNNS могут делать прогнозы для целых графов (например, обладает ли данная молекула специфической реакцией?) или отдельных узлов (какова тема данного документа на основе его цитирований?). Помимо простого прогнозирования данных из графов, графовые нейронные сети являются универсальными инструментами, которые помогают расширить возможности традиционных нейронных сетей. Преобразовывая дискретную информацию отношений графа в непрерывную форму, они становятся полностью совместимыми с другими системами глубокого обучения.

Потенциальным недостатком графовых нейронных сетей (GNN) является их ограниченность графической структурой, на которой они были изначально обучены, что делает их неподходящими для других типов графиков. Чтобы применить GNN к другому графику, Google потребуется разработать и обучить отдельную модель, специализированную именно под этот конкретный график.

Это похоже на обучение новой модели ИИ французскому языку только для того, чтобы она понимала другие языки; к счастью, языковые модели (LLM) могут это делать, в отличие от моделей, работающих с графовыми структурами. Проблема, которую решает изобретение, заключается в создании модели, которая понимает различные типы графов без предварительного обучения каждому из них.

Последнее достижение Google заключается в использовании моделей Graph Foundation Models, что позволяет системе обучаться и эффективно анализировать паттерны на графах, на которых она ранее не обучалась. Более того, новая модель демонстрирует значительное повышение точности: до сорока раз более точное по сравнению с предыдущими моделями.

Объявление, но без исследования бумаги

По сообщениям, исследовательская статья, связанная с недавним объявлением Google, не была опубликована. Это может свидетельствовать о том, что компания действительно публикует меньше научных работ в рамках изменения своей политики. Предполагается, что инновация за этим заявлением настолько значима, что они хотят сохранить её как конкурентное преимущество.

Как работают графические модели-основы

В типичном представлении Интернета как графа рассмотрите каждую веб-страницу как узел. Связи между этими узлами (веб-страницами) называются рёбрами. Анализируя такой граф, можно выявить сходства среди страниц, так как страницы с обсуждением похожих тем часто ссылаются на другие страницы с теми же или родственными темами.

Упрощённое объяснение: Графовая модель фундамента преобразует каждую строку в каждой таблице в отдельный элемент или узел. Затем она связывает связанные узлы между собой согласно связям внутри таблиц, создавая тем самым один большой взаимосвязанный граф. Модель использует этот граф для обучения на имеющихся данных и прогнозирования результатов (например, выявления спама) на новых, ранее не встречавшихся данных.

Скриншот пяти столов

Преобразование таблиц в единый график

Как профессионал в области цифрового маркетинга, я превращаю несколько таблиц в единую визуальную репрезентацию, которую называют графом. Каждая строка из исходных таблиц представляется как уникальный узел (вершина) в этом графе, при этом тип узла определяется соответственно. Столбцы внешних ключей служат связями между узлами, формируя рёбра, которые показывают взаимосвязи между различными таблицами. Таким образом, то, что было связями между пятью отдельными таблицами, теперь становится рёбрами внутри конечного графа.

Скриншот таблиц, преобразованных в рёбра

Одним из примечательных аспектов этой инновационной модели является её простота в конструкции, что обеспечивает легкую масштабируемость. Эта особенность имеет решающее значение, поскольку позволяет изобретению эффективно работать во всем обширном сетевом ресурсе Google.

Мы считаем, что использование взаимосвязанной структуры между таблицами имеет решающее значение для высокопроизводительных алгоритмов машинного обучения, особенно когда табличные данные (например, цена, размер, категория) ограничены или не согласованы. Для достижения этого наш процесс подготовки данных включает преобразование нескольких таблиц в единый неоднородный граф. В этом процессе каждая таблица выступает как уникальный тип узла, а каждая строка внутри таблицы представляет отдельный узел. Иностранные ключи становятся связями или рёбрами между соответствующими узлами из других таблиц для каждой строки. Оставшиеся колонки в строке рассматриваются как признаки этих узлов, часто содержащие числовые или категориальные данные. По желанию мы также можем включить временную информацию как дополнительные характеристики узлов или рёбер.

Тесты Прошли Успешно

Объявление от Google показывает, что они работали над улучшением обнаружения спама в рекламе Google Ads. Эта задача является сложной из-за своего характера как системы, включающей множество больших сетей (или графов). Существующие системы часто испытывают трудности с установлением связей между разъединенными графами, пропуская важную контекстуальную информацию.

Новая модель графической базы данных от Google оказалась способна связать все графические данные, что привело к улучшенной общей производительности.

В наших экспериментах мы заметили существенное улучшение производительности по сравнению с лучшими однотабличными бенчмарками. Граф-факторизационная машина (GFM) предлагает впечатляющее улучшение средней точности для различных задач, варьируя от 3 до 40 раз, что указывает на важность и выгоду использования графной структуры внутри реляционных таблиц для моделей машинного обучения.

Google Использует Эту Систему?

Стоит отметить, что компания Google успешно опробовала систему обнаружения спама в своих объявлениях Google Ads и обнаружила только преимущества без каких-либо недостатков. Это подразумевает пригодность системы для использования в реальных сценариях по широкому спектру задач. Например, они применяли её для выявления спама в рекламе Google Ads, но благодаря адаптивности эта система также может быть использована в других задачах, требующих анализа множества графиков, таких как определение тематических направлений контента или выявление спамных ссылок.

Обычно, когда что-то не соответствует ожиданиям, исследовательские работы и объявления показывают, что это прокладывает путь для будущих улучшений. Тем не менее, данное инновационное творение представлено иначе: оно изображается как успех, завершаясь заявлением о том, что текущие результаты могут быть уточнены, подразумевая возможность их дальнейшего улучшения.

Улучшения этих результатов можно достичь несколькими способами. Это включает сбор более разнообразных данных для обучения, масштабирование тренировочного процесса и углубление нашего понимания того, как модели обобщают полученные знания.

Графовые модели базовых моделей для реляционных данных

Смотрите также

• Золото прогноз

• Какой самый низкий курс евро к рублю?

• Серебро прогноз

• Какой самый низкий курс доллара к турецкой лире?

• Какой самый низкий курс доллара к перуанскому солю?

• Анализ динамики цен на криптовалюту MNT: прогнозы MNT

• Какой самый низкий курс евро к гонконгскому доллару?

• Какой самый низкий курс евро к индийской рупии?

• Поиск Google наконец-то поддерживает изображения в формате AVIF

• Акции ELMT. Элемент: прогноз акций.

2025-07-14 23:39

Новый отчет от Adobe гласит, что 77 процентов американцев, использующих ChatGPT, рассматривают его как поисковую систему.

Среди опрошенных людей примерно четверть предпочитает ChatGPT перед Google в вопросах поиска информации. Это может указывать на потенциальное изменение привычек пользователей.

В этом исследовании мы опросили 800 американских потребителей вместе с 200 специалистами по маркетингу или владельцами малого бизнеса. Каждый участник заявил, что использует ChatGPT как инструмент для поиска информации.

Использование ChatGPT охватывает все возрастные группы.

Согласно результатам исследования, использование сильное среди различных демографических групп.

• Поколению X принадлежит 80%
• Поколение Z: 77%
• Миллениалы: 75%
• Бэби бумеры: 74%

Стоит отметить, что примерно четверть (28%) участников опроса среди поколения Z начинают свои поисковые запросы с помощи ChatGPT. Это может указывать на то, что молодые пользователи способствуют изменениям в стандартных методах поиска информации в интернете.

Доверие к поисковым системам на базе ИИ растет

Согласно недавнему исследованию от Adobe, среди людей наблюдается растущий уровень доверия к искусственному интеллекту на основе чата. Примерно 30 процентов участников опроса выразили большее доверие к ChatGPT по сравнению с традиционными поисковыми системами.

Похоже, доверие оказывает значительное влияние на поведение: около 36% людей нашли новый продукт или бренд благодаря использованию ChatGPT. Что интересно, среди представителей поколения Z этот показатель возрастает до 47%.

Самые распространённые примеры использования включают:

• Обычные вопросы (55%)
• Творческие задачи и мозговой штурм (53%)
• Финансовая консультация (21%)
• Онлайн покупки (13%)

Почему пользователи выбирают искусственный интеллект вместо традиционного поиска

Одна из частых целей использования ChatGPT для поиска — это его способность быстро суммировать сложные темы (около 54% случаев), кроме того, около трети упомянули что он дает более быстрые ответы с меньшим количеством кликов мыши по сравнению с Google.

Участники также выражают мнение, что результаты, генерируемые ИИ, кажутся им более индивидуальными. Более восьмидесяти процентов (81%) выбирают ChatGPT для ответов на открытые и творческие запросы, в то время как значительное большинство из семидесяти семи процентов (77%) считают его ответы лучше, чем традиционные поисковые.

Маркетологи Смещают Фокус на Видимость ИИ

Согласно опросу Adobe, видно, что многие бизнесы уже приспосабливаются к этому изменению. Примерно половина (47%) маркетологов и владельцев бизнеса используют ChatGPT в своих маркетинговых стратегиях главным образом для составления описаний продуктов, создания постов в социальных сетях и генерации контента блога.

Продвигаясь вперед, около двух третей планируют увеличить свое участие в ‘искусственном интеллекте’, поскольку 76% считают это критически важным для того, чтобы их бренд появлялся в результатах поиска на таких платформах как ChatGPT к году 2025.

Что работает в AI-управляемом обнаружении

Для повышения ясности результатов диалоговых систем искусственного интеллекта было установлено, что маркетологи достигают наибольшего успеха при использовании определенных форматов контента. К наиболее эффективным типам относятся:

• Статьи, основанные на данных (57%)
• Руководства по использованию (51%)

Эти структуры могут соответствовать склонности ИИ предоставлять точные, инструктивные и референциальные данные.

Почему это важно

Исследование Adobe подчеркивает важность адаптации маркетологами своих тактик, учитывая тот факт, что все больше людей используют инструменты искусственного интеллекта для изучения продуктов.

Вместо свержения SEO, видимость искусственного интеллекта может работать вместе с ним. Бренды, которые адаптируют свой контент для поисковых запросов на основе разговоров, могут получить конкурентное преимущество, устанавливая связь с аудиторией через персонализированные пути.

Смотрите также

• Золото прогноз

• Какой самый низкий курс евро к рублю?

• Серебро прогноз

• Какой самый низкий курс доллара к турецкой лире?

• Какой самый низкий курс доллара к перуанскому солю?

• Анализ динамики цен на криптовалюту MNT: прогнозы MNT

• Какой самый низкий курс евро к гонконгскому доллару?

• Какой самый низкий курс евро к индийской рупии?

• Поиск Google наконец-то поддерживает изображения в формате AVIF

• Акции ELMT. Элемент: прогноз акций.

2025-07-14 21:39

Когда Performance Max запустился в 2021 году, многие рекламодатели не были уверены, чего ожидать.

Как опытный SEO-эксперт, я заинтересовался перспективой управления всеми рекламными ресурсами Google в рамках единой платной поисковой кампании. Но на деле предоставляемые возможности для манипуляции эффективностью кампании оказались весьма ограниченными – ситуация, которая оставила меня, как и многие бренды привыкшие к более широкому контролю, глубоко разочарованными.

На протяжении последнего года Google активно внедрял существенные изменения и разрабатывал множество обновлений в ответ на отзывы рекламодателей.

Двигаясь вперед, Performance Max становится все более открытым и удобным для пользователя, предлагая прозрачность исключения кампаний, подробные отчеты по каналам и глубокое понимание отдельных активов.

Это не означает, что кампании будут работать автоматически без вмешательства. Напротив, это указывает на то, что рекламодатели теперь имеют более широкий спектр инструментов для управления эффективностью, выявления проблем и использования PMax с большей стратегией по сравнению с ранее доступными возможностями.

Как работает Performance Max?

Performance Max — это тип рекламной кампании, который позволяет рекламодателям использовать все рекламные пространства Google из одной кампании. Это широкое рекламное пространство охватывает различные варианты размещения на Google, включая результаты поиска, баннерные объявления, видео на YouTube и многое другое.

• Поиск (и Поисковые Партнеры).
• Экран
• YouTube.
• Покупка.
• Откройте.
• Карты (через локальные ресурсы, если применимо).
• Gmail.

Он использует технологию машинного обучения и искусственный интеллект от Google для увеличения количества продаж или конверсий, выступая в качестве дополнительного инструмента для текущих усилий по поисковой рекламе.

Вместо создания отдельных рекламных кампаний для каждой платформы, вы загружаете свои креативные материалы и определяете цель конверсии. Впоследствии искусственный интеллект Google автоматически комбинирует и распределяет рекламу среди пользователей, которые предположительно наиболее склонны к совершению конверсий.

Вместо того чтобы управлять этим вручную, система автоматически определяет где и когда показывать ваши рекламные объявления, исходя из таких факторов как намерения пользователей, их поведение, демографические данные и предоставленные вами списки аудиторий. Управление ключевыми словами не требует вашего вмешательства; Google занимается этой задачей с помощью своих процессов автоматизации.

Изменение больше о перспективе: вместо того чтобы концентрироваться на управлении размещением и корректировках типа, ваша роль заключается в предоставлении системе высококачественного креативного контента, хорошо организованной информации и четко определенных целей.

Бюджет и торги

Performance Max поддерживает те же стратегии умной ставки, что доступны в других кампаниях Google Рекламы.

• Увеличить конверсии.
• Оптимизировать ценность конверсии.

Кроме того, при использовании стратегий ставок «Максимизация ценности конверсии» или «Максимизация конверсий», у вас есть возможность установить опциональную цель по рентабельности инвестиций в рекламу или затратам на приобретение соответственно. Таким образом, вы можете лучше адаптировать свои кампании под конкретные цели производительности.

Далее у вас есть возможность делать ставки по-разному на привлечение новых клиентов.

Как опытный веб-мастер, я часто стратегически устанавливаю ставки для более активного привлечения новых клиентов по умолчанию. Такой подход обеспечивает непрерывное охватывание всех возможных потенциальных покупателей, при этом отдавая приоритет новым клиентам путем увеличения ставок за них.

Для использования нового приобретения клиентов требуются следующие входные данные:

• Тип стратегии ставок должен быть «Максимизация ценности конверсии».
• Сегмент аудитории с минимум 1,000 активных участников для определения существующих клиентов.

Как специалист по цифровому маркетингу, я был взволнован последней инновацией Google: исследованием интеллектуального назначения ставок (Smart Bidding Exploration). Эта функция расширяет мои возможности таргетинга за пределы традиционно высокопроизводительных запросов, помогая мне обнаружить свежие возможности, которые ранее были недоступны. Она не ограничена только PMax, но отлично сочетается с его ориентированным на автоматизацию подходом, делая мою работу более эффективной и продуктивной!

С финансовой точки зрения, кампании PMax предлагают гибкость, но поскольку они распределены по различным платформам, возможно перераспределение ваших расходов на менее дорогие (не всегда более продуктивные) места при отсутствии тщательного контроля и регулярного мониторинга.

Местоположения, Язык и Расписание Рекламных Кампаний

Следующим шагом при настройке новой кампании PMax является указание местоположения, языка и расписания показа рекламы.

Когда речь идет об обработке значительного количества различных местоположений, редактор Google Ads предоставляет поддержку для этой функции. Вы также можете импортировать их в пакетном режиме, используя онлайн-платформу и выбрав опцию «Расширенный поиск».

После этого вы выберете целевые языки, расписание рекламы (если применимо) и даты проведения кампании.

Какой тип контроля на уровне кампании предлагает Performance Max?

Изначально кампании Performance Max предоставляли рекламодателям очень ограниченные возможности контроля. Однако это изменилось, давая рекламодателям больше гибкости в управлении своими кампаниями.

По состоянию на 2025 год, у вас появилось больше инструментов для формирования вашей кампании на высоком уровне, включая:

• Кампанийная отрицательная ключевая фраза: Блокировать нерелевантные запросы без использования списков на уровне аккаунта.
• Исключения брендов: Предотвращает показ ваших объявлений в поисковых запросах с названиями брендов, которые вам не интересны (полезно для розничных продавцов или посредников).
• Возрастные ограничения: Исключите определенные возрастные группы из просмотра ваших объявлений.
• Целевое устройство: Исключите мобильные устройства, настольные компьютеры или планшеты, если эффективность конверсии различается в зависимости от типа устройства (это двоичное исключение вкл./выкл., а не регулятор корректировки ставок).
• URL содержит правила: Контролируйте, какие страницы товаров участвуют в вашей кампании, используя структуру целевой страницы.

Использование этих средств управления позволяет вам корректировать свой подход, когда очевидно, что конкретный метод не приносит желаемых результатов.

Автоматическая генерация активов

Google может самостоятельно создавать заголовки, краткие описания и визуальный контент для ваших рекламных кампаний, если вы их не предоставите. Этот созданный искусственным интеллектом контент основан на информации вашего сайта, данных ленты новостей и исторических показателей производительности.

У вас есть возможность активировать или деактивировать эту функцию. Если вы решите оставить её активной, не забывайте часто проверять генерируемый контент, так как он может быть неточным и привести к сообщениям, которые не будут соответствовать стилю вашего бренда.

В 2025 году компания Google представила творческие инструменты на базе искусственного интеллекта, соответствующие их бренду. Эти инструменты позволяют пользователям загружать свои логотипы, шрифты и эстетические предпочтения для создания персонализированного пользовательского опыта.

Как опытный веб-мастер, я бы посоветовал установить чёткие руководящие принципы бренда заранее, чтобы гарантировать, что Google генерирует вариации изображений, более тесно связанные с вашей уникальной идентичностью. Таким образом, ваш бренд будет оставаться последовательным и подлинным на всех платформах.

Группы ресурсов (также известные как ‘реклама’)

Рассмотрите группы активов как усовершенствованные или продвинутые версии групп объявлений, где вы в основном будете выполнять процесс настройки.

Каждое собрание активов должно быть связано с определенной темой, категорией продукта или демографической группой рынка. Например, можно создать одно множество, сосредоточенное на брендированных товарах, другое — на универсальных продуктах, и третье — для сезонных акций.

Каждая группа содержит:

• Руководящие принципы бренда: Вы можете контролировать внешний вид вашего бренда, введя название компании, логотип(-ы), пользовательские цвета и шрифт.
• Заголовки: до 15 заголовков могут быть добавлены. Каждый заголовок имеет ограничение в 30 символов.
• К заголовкам: можно добавить до пяти длинных заголовков, каждый из которых ограничен 90 символами.
• Описаний: до пяти описаний с лимитом в 90 символов.
• Изображения: Можно добавить до двадцати изображений. Рекомендуется использовать комбинацию ландшафтного, квадратного и портретного форматов.
• Видео не требуется, однако настоятельно рекомендуется его добавить. Если у вас нет видео, Google в большинстве случаев автоматически создаст одно на основе полноты ваших активов. Можно добавить до пяти видео.
• Сайтовые ссылки: По крайней мере две необходимы, чтобы сайтовые ссылки отображались в объявлениях. Рекомендуемое количество — не менее четырех.
• Призыв к действию (CTA): Это может быть автоматизировано, где Google тестирует различные CTA, или вы можете выбрать из различных вариантов.
• Аудитория подает сигналы: Не забудьте добавить соответствующие аудиторные признаки, такие как списки клиентов или сегменты на рынке, чтобы помочь Google быстрее находить новых покупателей.
• Поиск тем: добавьте до 50 слов или фраз, которые люди используют при поиске вашего продукта или услуги.
• Конечная ссылка или лендинг: по этой ссылке будет перенаправлен пользователь после нажатия на объявление.

У Google есть возможность использовать автоматическую оптимизацию ресурсов, включая следующие три категории:

• Кастомизация и расширение конечного URL.
• Изображение: Улучшение и изображения главной страницы.
• Видео: Улучшение.

Вы можете подписаться или отписаться, поставив галочку напротив каждого из них.

Важно отметить, что сигналы аудитории нужно воспринимать как предложения, а не указания.

Добавив сигналы аудитории, ваши кампании могут быть направлены на эти сигналы, но не исключительно.

Компания Google использует индикаторы схожести аудитории для поиска потенциальных клиентов, имеющих характеристики схожие с теми, кто ранее проявлял интерес к вашим товарам или услугам, увеличивая вероятность совершения покупки.

Исходя из прошлых наблюдений, начните с добавления собственных списков аудитории для привлечения максимального количества потенциально ценных новых клиентов.

Наконец, можно задать дополнительные (и необязательные) типы ресурсов на этом уровне, включая:

• Акции.
• Цены.
• Звонки.
• Структурированные фрагменты.
• Ведут формы.
• Вызовы.
• Отобразить путь.

Какой тип отчетности имеет Performance Max?

Одной из самых больших критик Performance Max на ранних этапах было отсутствие видимости.

Говоря проще, рекламодателям не хватало понимания того, где показывались их объявления, какие ключевые слова приводили к кликам и какие дизайн объявлений был эффективным. Это было похоже на управление кампаниями без возможности увидеть, что они делают.

К счастью, сейчас ситуация изменилась.

Хотя PMax может быть не такой прозрачной и прямой как традиционные рекламные кампании, за последний год Google значительно улучшил свою систему отчетности, основываясь в значительной степени на обратной связи от рекламодателей. Вот список аспектов для рассмотрения при оценке его производительности сегодня.

Отчетность на уровне канала

Среди последних значительных улучшений введение разбивки по каналам позволяет вам отслеживать распределение эффективности вашей кампании следующим образом:

1. По различным маркетинговым каналам (например, электронная почта, социальные сети, поисковая реклама)
2. Внутри каждого отдельного канала (например, Facebook, Twitter, Google AdWords)
3. По конкретным субканалам или форматам рекламы (например, видео-реклама, карусельки, ретаргетинг)

Увеличенная прозрачность помогает вам более эффективно оптимизировать и настраивать вашу маркетинговую стратегию.

• Поиск.
• Ютуб.
• Экран.
• Гмейл.
• Откройте для себя.
• Карты.

Важно понять распределение денежных средств в вашем бюджете. Если большинство транзакций происходит через поисковую систему и рекламные объявления, но при этом YouTube расходует около 40% бюджета без значительных результатов, это может служить предупредительным сигналом.

Хотя вы не можете вручную корректировать ставки для каждого отдельного канала, эта информация позволяет вам принимать более обдуманные решения касательно креативных модификаций, исключений или корректировок ваших групп ресурсов на основе лучшего понимания данных о производительности.

Поиск информации о терминах

До конференции Google Marketing Live в 2025 году Google предлагал категории поисковых тем в разделе ‘Insights’, чтобы помочь вам понять типы запросов, которые поддерживают ваши рекламные кампании.

Вместо конкретных совпадений ключевых слов как в поисковых кампаниях, эти темы являются более широкими и организованными на основе их релевантности.

В этом году мы представляем новый уровень детализации в отчетах по поисковым запросам, что позволяет рекламодателям получить более четкое представление о конкретных запросах, влияющих на их эффективность. Хотя сейчас это не полностью исчерпывающий анализ, он представляет собой шаг к увеличению возможностей практической оптимизации.

Производительность группы активов и отдельных активов

Каждая группа активов теперь включает показатели производительности, такие как:

• Впечатления.
• Кликсы.
• Преобразования.
• Конверсионная стоимость.
• Коэффициент кликабельности (CTR)

Кроме того, у вас есть возможность ознакомиться с оценками уровня активов (например, Низкий, Хороший и Превосходный), чтобы определить, какие комбинации соответствуют ожиданиям. Хотя эти количественные показатели могут казаться абстрактными, они помогут вам выявить названия или визуальные элементы, требующие обновления.

Если определённая группа активов продолжает показывать лучшие результаты по сравнению с другими, рассматривайте её как модель или шаблон. Исследуйте сообщения, стиль творческого процесса и тип аудитории, которая хорошо реагирует на них. Затем примените эти идеи к другим группам активов и наблюдайте за их показателями.

Вклад сигнала аудитории

Хотя сигналы аудитории в PMax не работают как точные механизмы фильтрации вашего таргетинга, теперь у вас есть понимание того, насколько эффективно они помогают системе.

Вкладка «Insights» отображает информацию, которая позволяет понять, какие группы (например, посетители сайта, готовые к покупке аудитория или пользовательские категории) способствуют конверсиям.

Если уровень взаимодействия с конкретным индикатором аудитории низок, может быть полезно заменить его или создать новые группы аудитории в соответствии с последними моделями поведения.

В чем разница между Performance Max, Поисковой рекламой и рекламой Demand Gen?

Кампания типа Performance Max определенно представляет собой новый вид кампании.

Google объясняет, что PMax работает как дополнение к поисковым кампаниям на основе ключевых слов, стремясь привлечь больше потенциальных клиентов. Однако не предназначено для замены этих существующих кампаний.

Существуют три ключевых различия между разными типами кампаний:

• Расстановки.
• Намерение.
• Варианты настройки цели.

Ниже приведена краткая сравнительная таблица, показывающая различия между этими тремя типами кампаний.

Pmax наиболее эффективно работает при использовании в сочетании с поисковой рекламой, а не взамен ей. Если вы сейчас управляете видео или дисплейными кампаниями, использование Demand Gen может быть более результативным для достижения целей верхнего уровня.

Какие преимущества имеет Performance Max?

Упрощение управления кампаниями и расширение охвата по всем платформам Google — вот что делает Performance Max. Однако его настоящая ценность заключается в переходе от базовой автоматизации к восприятию как стратегического инструмента для роста.

Вот что он может предложить при правильном использовании:

• Упрощенный доступ ко всем каналам Google: вместо создания и управления отдельными кампаниями для Поиска, Отображения, YouTube и Дискавери, PMax объединяет эти усилия. Вы можете охватить клиентов там, где они просматривают, ищут или смотрят.
• Эффективность в креативной доставке: ваши загруженные ресурсы (текст, изображения и видео) автоматически смешиваются и подбираются для создания комбинаций, оптимизированных под каждого пользователя и место размещения. Это позволяет экономить время на тестировании креативов и упрощает запуск полных кампаний без ручного управления десятками вариантов рекламных объявлений.
• Умная оптимизация через искусственный интеллект: PMax использует сигналы в реальном времени, такие как намерение поиска, поведение при просмотре страницы, устройство, местоположение и время суток, чтобы определить когда и где показывать рекламу. Это значительно превосходит ручные правила или корректировки ставок. Для рекламодателей с надежной системой отслеживания конверсий умное распределение ставок может существенно повысить эффективность со временем.
• Открытие новых возможностей конверсии: поскольку вы не ограничены списком ключевых слов или узкими параметрами таргетинга, Performance Max может помочь выявить новые аудитории и площадки, до которых иначе было бы трудно добраться, особенно актуально для продуктов с широким спросом или при расширении на новые рынки.
• Объединенное управление кампаниями: PMax уменьшает операционную сложность. Вместо того чтобы оптимизировать множество кампаний, каналов и стратегий по отдельности, можно управлять бюджетами, креативом и отслеживанием конверсий в одном месте. Это упрощает согласование целей производительности между внутренними командами.

Другими словами, эти преимущества становятся очевидными при тщательном планировании кампании. Автоматизация не является быстрым решением, но может значительно усилить ваши усилия, если предоставить ей подходящие данные.

Кому подходит Performance Max?

Рекламодатели, которые принимают эксперименты, обладают надежными показателями конверсии и стремятся расширить свое присутствие за пределы отдельной рекламной платформы, найдут Performance Max наиболее эффективным.

Но это не универсальное решение для всех.

Вот объяснение того, кому может быть полезно это попробовать, а также тем, кто должен действовать с осторожностью.

Если что-то из этого вам знакомо, настоятельно рекомендуем добавить Performance Max в стратегию вашей кампании.

• Вы бренд электронной коммерции. PMax глубоко интегрируется с Merchant Center, что делает его отличным выбором для розничных продавцов, стремящихся масштабировать торговые кампании и добавлять дополнительные площадки, такие как YouTube и Discover.
• У вас есть значимые цели конверсии и точное отслеживание. Без четко определенных и отслеживаемых действий по конверсии, PMax не будет знать, на что оптимизировать. Будь то лид-формы, покупки или телефонные звонки, чистые данные критически важны.
• Вы хотите расширить охват без необходимости управлять каждым размещением. Для небольших команд или тех, кто распределен между множеством обязанностей, PMax может упростить управление кампаниями и при этом улучшать результаты.
• У вас есть высококачественные креативные активы в разных форматах. Чем больше вы предоставляете системе для работы (изображений, видеозаписей, рекламного текста), тем выше шансы на привлечение пользователей по всем размещениям. Искусственный интеллект Google выполняет основную работу, но ваши входные данные определяют потолок возможностей.
• Вы изучаете новые аудитории, продукты или географические регионы. При запуске на новом рынке, Pmax может быстро собирать данные, охватывая более широкую сеть по сравнению с поиском в одиночку. Однако важно внимательно следить за ранними сигналами.

Альтернативно, возможно эти ситуации не подходят для того чтобы сразу приступать к использованию PMax и стоит разработать план прежде чем начать.

• У вас высоко нишевые или бизнес-ориентированные (B2B) потребности, требующие точности.
• Ваши конверсии имеют малый объем, происходят офлайн или трудно отслеживаются.
• Вы хотите иметь полный контроль над расположением рекламы, ставками и сообщениями в любое время.

Говоря проще, Pmax оптимально работает для рекламодателей, которые ставят результаты на первое место и имеют четкие цели вместе с достаточным объемом данных для поддержки автоматизации. Если вы попадаете в эту категорию, определенно стоит попробовать.

5 Лучших Практик Для Перфоманса Макс

Для достижения оптимальных результатов с помощью стратегии Performance Max необходимо не только настроить кампанию, но и организовать ее таким образом, чтобы стимулировать обучение, сохранять контроль там, где это возможно, и внимательно отслеживать показатели эффективности.

Вот пять способов подойти к этому:

Начните с явных сигналов сильной аудитории.

Правильная начальная контекстуализация для Google может сократить период обучения и более эффективно направлять вашу кампанию на её целевую аудиторию.

Вместо того чтобы классифицировать их исключительно по демографическим признакам, рассмотрите группировку аудитории в зависимости от их намерений или этапов пути клиента, что может включать пользовательские сегменты, посетителей веб-сайта и списки CRM, специально адаптированные для конкретных целей.

Инвестируйте в качественное творчество во всех форматах

Один из самых больших разрывов в производительности PMax происходит из-за слабого или отсутствующего креатива.

Google оценивает множество активов для оптимальной презентации: квадратные и ландшафтные фотографии, вертикально ориентированные видео, несколько описаний и подробные описания. Не заполнение основных форматов (например, видео) может привести к автоматической генерации, что потенциально приведет к отклонению от желаемого образа вашего бренда.

Нацельтесь на создание минимум трех-пяти сильных креативов каждого формата в каждой группе активов.

3. Надейся на отчеты — даже если они не идеальны.

Хотя отчетность PMax может быть не такой полной как традиционный поиск, она показала значительное улучшение. Регулярно оценивайте показатели уровня канала, аналитику группы активов и тренды поиска для оптимизации эффективности.

Если конкретная инвестиционная группа показывает исключительно хорошие результаты, обратите внимание на стратегии коммуникации и элементы дизайна, которые они используют. Затем используйте эти знания для улучшения показателей других групп.

4. Активно используйте исключения и правила конверсии.

Лучше всего внедрить средства контроля до возникновения возможных проблем с производительностью. Это включает установку отрицательных ключевых слов, исключений бренда и правил для URL с самого начала. Дополнительно крайне важно определить заранее, что представляет собой ценная конверсия в рамках вашей учетной записи.

Вместо этого система Умных Ставок нацелена на достижение значительных результатов путём отказа от поверхностных показателей (показателей тщеславия) и некачественных потенциальных клиентов.

Выберите соответствующую цель и цели для стратегии размещения ставок

Важно иметь представление о том, какую ценность представляет собой клиент для вас.

При разработке стратегии ставок начните с использования метрик прошлого выполнения, таких как Целевая стоимость приобретения (CPA) или Целевой возврат на затраты на рекламу (ROAS), в качестве ориентиров.

Установка слишком высоких или низких целей может привести к значительной нестабильности в результатах кампании.

Как профессионал в области цифрового маркетинга, я заметил, что при проведении брендированной поисковой кампании показатель рентабельности затрат на рекламу (ROAS) обычно значительно выше по сравнению с небрендированными кампаниями. Это связано с тем, что пользователи, ищущие конкретный бренд, часто ближе к совершению покупки или взаимодействию с брендом, обеспечивая более высокую доходность инвестиций.

Вместо того чтобы сопоставлять ваши цели по конверсии с ключевыми словами бренда, рассмотрите другой подход. Установление целей на основе брендовых терминов может ограничить ваше покрытие аудитории и привести к меньшему количеству конверсий из-за узкой целевой группы.

Настройте свою следующую кампанию Performance Max на успех.

Performance Max сделала значительные успехи с момента своего появления и теперь более адаптивна, предлагая большую прозрачность, что делает ее идеальным выбором для рекламодателей, желающих расширить охват аудитории при сохранении контроля над управлением кампаниями.

Ясно, что Google учитывает некоторые отзывы от рекламодателей, о чем свидетельствуют последние улучшения в отчетах и креативных инструментах, которые они представили.

В сущности, достижение успеха с помощью PMax сильно зависит от стратегического планирования. Он функционирует наиболее эффективно в сочетании с точными данными, надежными ресурсами и человеком, который не боится глубоко погружаться в детали.

Если вы готовы вести машину, здесь есть реальный потенциал.

Смотрите также

• Золото прогноз

• Какой самый низкий курс евро к рублю?

• Серебро прогноз

• Какой самый низкий курс доллара к турецкой лире?

• Какой самый низкий курс доллара к перуанскому солю?

• Анализ динамики цен на криптовалюту MNT: прогнозы MNT

• Какой самый низкий курс евро к гонконгскому доллару?

• Какой самый низкий курс евро к индийской рупии?

• Поиск Google наконец-то поддерживает изображения в формате AVIF

• Акции ELMT. Элемент: прогноз акций.

2025-07-14 16:11

Преобразование обнаружения информации на различных платформах, таких как ChatGPT, Perplexity и обзоры искусственного интеллекта от Google, произошло, вступив в эпоху революции поиска ИИ с большим воодушевлением.

По моему опыту работы вебмастером, может показаться интуитивным сосредоточиться больше на мобильных устройствах из-за их широкого использования в современном цифровом мире. Но я пришел к неожиданному выводу, который переопределяет давнюю дискуссию между стратегиями для настольных и мобильных устройств: ошеломляющие 90% поисковых реферальных данных AI относятся к настольным устройствам.

На смартфонах веб-трафик превышает порог в 50%, однако поисковые системы на базе искусственного интеллекта (ИИ) существенно влияют на использование десктопов. Этот сдвиг в привычных привычках пользователей представляет собой как препятствия, так и новые маркетинговые возможности для мобильных устройств.

В настоящее время некоторые из приведенных ниже выводов противоречат общепринятой мудрости.

Как опытный веб-мастер, я недавно углубился в анализ паттернов реферального трафика на ведущих платформах поиска ИИ как в США, так и в Европе. Полученные результаты оказались весьма интересными, поскольку показывают значительное несоответствие между местами потребления контента пользователями и источниками существенного трафика этих AI поисковых систем.

Как профессионал в области цифрового маркетинга я неизменно привлекаюсь к захватывающему и недостаточно освоенному сегменту обширного мира поиска — пространству, которое представляет огромные нереализованные возможности для роста.

Искусственный интеллект (ИИ) на настольных компьютерах против мобильных устройств: цифры реферальных звонков рассказывают удивительную историю.

Согласно данным из анализатора генеративных данных компании BrightEdge (место работы для прозрачности), очевидно, что десктопные устройства занимают доминирующее положение почти на всех платформах поисковых систем, управляемых ИИ.

• ЧатГПТ занимает лидирующие позиции в десктопной концентрации трафика, при этом на долю пользователей настольных устройств приходится 94%, а мобильных — всего 6%. Этот значительный перекос наблюдается несмотря на широкое распространение мобильного приложения ЧатГПТ.
• Замешательство еще больше усиливает доминирование настольных устройств, при этом 96,5% реферальных посещений происходят с десктопов, а мобильные устройства едва достигают отметки в 3,4%. Для платформы, позиционирующей себя как исследовательский AI-движок, это говорит о том, что пользователи предпочитают настольные среды для сбора подробной информации.
• Bing от Microsoft поддерживает похожие модели с 95% реферальным трафиком на десктоп против 4% мобильного трафика, несмотря на интеграцию по всей экосистеме Microsoft и внедрение функций Copilot.
• Google Gemini следует примеру, причем 91% трафика приходится на настольные устройства и всего лишь 5% — на мобильные. Это показывает, что даже предложения искусственного интеллекта от Google испытывают трудности с привлечением мобильных пользователей.

Среди всех случаев поисковый движок Google выделяется значимым преимуществом по использованию мобильных устройств, составляя около 53%, в то время как использование настольных компьютеров составляет примерно 44%. Такое доминирование можно объяснить прочно укоренившейся ролью Google как основного поискового механизма внутри мобильных браузеров, особенно Safari на устройствах iPhone.

Почему мобильный искусственный интеллект не превращается в рекомендации

Разрыв не касается вовлеченности пользователей; активность поиска ИИ на мобильных устройствах, вероятно, растет.

Вместо этого речь идет о стратегических решениях в архитектурном дизайне, которые существенно изменяют пути пользователей и способ обращения между разными частями системы или приложения.

Проблема Предпросмотра в Приложениях

Мобильные системы ИИ часто захватывают первый клик на цитаты, показывая превью связанного контента в их собственных пользовательских интерфейсах.

Разрыв между открытием и исследованием

Поиск искусственного интеллекта на настольных компьютерах и мобильных устройствах служит совершенно различным намерениям пользователей.

Мобильные пользователи часто проводят поисковые запросы, ища быстрые ответы, сравнение продуктов и немедленные решения своих проблем.

С другой стороны, пользователи настольных компьютеров часто привлекаются к глубоким исследованиям, тщательным расследованиям и занятиям, требующим продолжительного внимания.

Это различие в поведении показывает, что системы ИИ развиваются к уникальным, индивидуализированным опытам, а не являются различными вариациями одного продукта с реагирующими возможностями.

Искусственный интеллект Google, похоже, демонстрирует этот прогресс: запросы по онлайн-покупкам почти в четыре раза чаще инициируют мобильные краткие обзоры (13,5% против 4,5% на десктопе). Такой подход превращает поиски товаров в образовательное исследование вместо прямой рекламы продуктов.

На настольных компьютерах обзоры искусственного интеллекта занимают примерно на 80% больше места на экране (1110 пикселей по сравнению с 617 пикселями) и ассоциируются с примерно на 39% большим количеством ключевых слов, чем на мобильных устройствах. Тем не менее, они демонстрируют более стабильные ежедневные тренды.

Кажется, Google тестирует различные мобильные интерфейсы искусственного интеллекта при одновременном обеспечении последовательного и привычного взаимодействия на настольных устройствах.

Фактор Эппл: Скрытый Страж Мобильного Мира

Роль Apple как мобильного веб-шлюза нельзя недооценивать.

На почти одном миллиарде устройств Сафари обычно является предпочтительным веб-браузером. Это дает Эппл значительное влияние на то, как пользователи осуществляют мобильные поисковые запросы, что потенциально может кардинально изменить общую ландшафт поиска в любой момент.

Замечено, что около 58% мобильных поисков на сайтах брендов через Google осуществляется с помощью iPhone. Это говорит о том, что настройки по умолчанию в браузере Apple играют важную роль в принятии и использовании поисковых систем на основе искусственного интеллекта, учитывая их значительное влияние на трафик.

В то время как Google внедряет искусственный интеллект (ИИ) во все функции мобильного поиска, Apple пока не интегрировала систему поиска на основе ИИ в свою мобильную веб-платформу.

Это изменение откроет большие структурные возможности. Если Safari переключится на другую поисковую систему по умолчанию или внедрит собственные возможности поиска с использованием ИИ, это может привести к существенному изменению распределения трафика, управляемого искусственным интеллектом в мобильной среде.

Три стратегических императива для маркетологов

Разработайте стратегии контентного ИИ, специфичные для устройств

Вместо того чтобы фокусироваться только на ключевых словах и рангах, как это делает традиционный SEO, поисковая система с использованием ИИ ставит целью понимание контекста устройств и определение истинных намерений пользователей.

Пользователи мобильных устройств, использующие искусственный интеллект, обычно отдают предпочтение быстрому поиску информации и совершению покупок, акцентируя внимание на типах запросов, которые облегчают эти задачи. В то же время пользователи настольных компьютеров часто ищут более обширную информацию и глубокий анализ.

Комплексный подход к настольной работе

• Разрабатывайте глубоко проработанный контент, ориентированный на исследования и поддерживающий детальный анализ.
• Набираться авторитета через подробные объяснения и экспертные мнения.
• Разработайте кластеры контента, которые поддерживают продолжительные исследовательские сессии и позволяют максимально использовать преимущества покрытия ключевыми словами на десктопе (на 39% выше).

AI Оптимизация с Приоритетом Мобильных Устройств

• Создайте краткий и ориентированный на исследование контент, который отвечает на насущные вопросы.
• Оптимизируйте для сравнения продуктов и запросов, связанных с покупками.
• Разрабатывайте контент, который хорошо работает в форматах предпросмотра внутри приложения.
• Сосредоточьтесь на тематике контента, связанной с местными и неотложными потребностями.

Подготовьтесь к мобильному поиску ИИ, когда рынок начнет разогреваться.

Проще говоря, тот факт, что на данный момент настольные устройства лидируют в рекомендациях ИИ-систем, не обязательно означает, что они всегда будут занимать первое место; скорее всего, это временная ситуация.

Благодаря эволюции мобильных платформ искусственного интеллекта, преодолевших существующие проблемы с рефералами, те, кто действуют быстро, получат значительные преимущества перед конкурентами.

Стройте мобильные ИИ-фундаменты сегодня

По мере того как системы искусственного интеллекта всё больше обращаются к мобильному контенту, значение исключительно адаптивного дизайна становится критическим.

Как эксперт по SEO, я всегда стремлюсь оптимизировать свой сайт для универсальности на различных размерах экранов, ориентациях и режимах устройств. Так я могу гарантировать высокий потенциал цитирования сайта независимо от того, как ИИ платформы решат представить мой контент.

Увеличьте скорость и удобство для пользователей за счет быстрой загрузки страниц и разработки контента, удобного на мобильных устройствах. Это включает использование правильно масштабированного текста, изображений и интерактивных функций для удобной навигации на экранах различных размеров.

Системы искусственного интеллекта все чаще учитывают показатели пользовательского опыта при выборе источников для цитирования. Чтобы помочь этим системам ИИ понять организованную информацию на мобильных веб-страницах, рекомендуется использовать разметку schema, чтобы пользователи получали контент, адаптированный под их запросы и предпочтения.

Усиливайте ключевые метрики веб-производительности (Core Web Vitals), так как они играют важную роль в производительности мобильного искусственного интеллекта. Core Web Vitals оценивают качество веб-страниц не только по времени загрузки, но и непосредственно влияют на опыт пользователей.

В терминах оптимизации ИИ для мобильных устройств каждая миллисекунда критически важна — даже небольшие улучшения могут привести к существенным различиям в шансах на то, что вашу работу будут цитировать.

Сравнение производительности искусственного интеллекта на настольных и мобильных устройствах

Сравните различия в обзорах ИИ, используя инструменты отчетности по ключевым словам, которые позволяют плавно переключаться между настольными и мобильными интерфейсами обзора ИИ.

Это позволяет наблюдать разрывы в производительности и выявлять возможности, специфические для платформы.

Данные показывают поразительные различия:

• Обзор настольных ИИ-систем требует на 80% больше экранного пространства (1110 пикселей против 617 пикселей), позволяя предоставлять более подробные объяснения и возможности для цитирования.
• На рабочем столе охват ключевых слов составляет на 39 процентов больше по сравнению с мобильными устройствами, однако этот разрыв представляет собой будущую возможность для мобильных устройств.
• Запросы в сфере электронной коммерции в три раза чаще приводят к активациям мобильных ИИ-обзоров, так как платформы рассматривают поисковые запросы по покупкам на мобильных устройствах как образовательный процесс.

Используются разные стратегии контента как для настольной версии, так и для мобильной.

Создавайте образовательные материалы и руководства по продуктам с фокусом на мобильные устройства, а не традиционные страницы продуктов.

Как специалист по поисковой оптимизации (SEO), могу подтвердить, что мобильные ИИ-движки склоняются к контенту, который стимулирует исследование и предоставляет пользователям знания о различных продуктах, позволяя им принимать обоснованные решения при покупке.

Убедитесь, что ваш вебсайт доступен с различных платформ, включая мобильные устройства и десктопы, путем настройки возможности сканирования или «ползания» ботами для обоих типов устройств. Обеспечьте готовность вашего контента к использованию в системах искусственного интеллекта независимо от размера экрана или типа интерфейса.

Следите за разработками в технологической индустрии с участием Apple и Google: поскольку Apple может планировать вход на рынок ИИ поиска, для контент-стратегий критически важно подготовиться к возможным изменениям в интеграции Safari. Эти изменения могут значительно повлиять на привычки мобильного поиска почти моментально.

Использование текущей возможности рабочего стола

По мере того как мобильный ИИ поиск продолжает развиваться, настольные компьютеры предлагают мгновенные возможности для брендов, которые готовы адаптировать свои стратегии к рекомендациям, основанным на искусственном интеллекте.

• Оптимизация цитирования контента на десктопе с помощью искусственного интеллекта (AI): Основной упор делается на создание содержательного и авторитетного материала, который легко могут цитировать AI-движки. Это включает разметку структурированных данных, четкие заголовки разделов и прямые ответы на часто задаваемые вопросы.
• Комплексное развитие контента: пользователи настольного искусственного интеллекта взаимодействуют с длительными, подробными материалами. Инвестируйте в всесторонние руководства, глубокий анализ и экспертные комментарии, которые поддерживают продолжительные исследовательские сессии.
• Интеграция мультимодального контента: настольные среды поддерживают более насыщенные медиа-возможности. Объединяйте текст, видео, инфографику и интерактивные элементы для повышения цитируемого потенциала на разных платформах искусственного интеллекта.

Приближается новый прорыв в области искусственного интеллекта для мобильных устройств.

Высокий уровень использования настольных компьютеров на 90% в AI-ссылках сейчас скорее всего является краткосрочным искажением рынка, а не долгосрочным отходом от мобильной технологии. Различные индикаторы указывают на значительный рост поисковых запросов по AI на мобильных устройствах в будущем.

Мотивации платформ нацелены на расширение мобильной аудитории. Компании, специализирующиеся в поиске искусственного интеллекта, осознают важность доминирования на мобильном рынке для устойчивого успеха. Вполне вероятно, что существующие ограничения по рефералам стимулируют постоянное улучшение и создание предложений, дружественных к мобильным устройствам.

Тенденции пользователей склоняются к принятию искусственного интеллекта на мобильных устройствах, особенно когда снимаются препятствия для использования мобильного ИИ. Учитывая предпочтение пользователями взаимодействия через мобильные устройства, скорость принятия ИИ может существенно возрасти.

Сроки интеграции технологии искусственного интеллекта от Apple вызывают ощущение безотлагательности. Учитывая, что Apple имеет возможность устанавливать мобильные веб-браузеры по умолчанию и, согласно слухам, работает над продвинутыми функциями поиска с использованием ИИ, мобильная среда для ИИ может претерпеть значительные изменения за короткий период времени.

Ключевые моменты

Эволюция поиска AI ведет к двум различным видам взаимодействия пользователей: трафику, управляемому ссылками с настольных устройств, и взаимодействию на мобильных устройствах, которое в настоящее время не соответствует посещениям сайта. Это разделение предлагает как мгновенные маркетинговые возможности, так и критически важные стратегии маркетинга: маркетологи должны использовать эти шансы и разрабатывать соответствующие планы.

Сейчас существует множество возможностей для повышения производительности искусственного интеллекта на настольных компьютерах. Примерно 90% рефералов, основанных на искусственном интеллекте, происходят с десктопов, поэтому у компаний есть шанс привлечь значительный веб-трафик путем адаптации своих стратегий поиска ИИ и цитирования под шаблоны использования десктопов.

Необходим иной подход к стратегии мобильного ИИ. Оптимизация мобильного ИИ заключается не только в создании отзывчивых дизайнов, но и в понимании исследовательских намерений пользователей и готовности к разнообразным методам реферирования по мере того, как становятся более распространенными поисковые движки на базе искусственного интеллекта.

Как опытный вебмастер, я не могу перестать внимательно следить за Apple и ее влиянием на цифровой ландшафт. Изменение дефолтного поискового поведения в Safari или внедрение нативных функций искусственного интеллекта способны моментально изменить мобильный поиск, подчеркивая важность быть готовым к таким переменам.

Брендам, которые осознают различия между настольными и мобильными устройствами и разрабатывают стратегии ИИ для каждого из них, предстоит получить значительные конкурентные преимущества по мере развития искусственного интеллекта в поиске.

Смысл не в том, чтобы обсуждать расширение мобильного поискового ИИ. Это о гарантии того, что ваша стратегия будет готова к этому моменту.

Будущее поиска искусственного интеллекта заключается не в выборе между настольными и мобильными устройствами, а скорее в превосходстве на обеих платформах для удовлетворения разнообразных потребностей пользователей и захвата реферального трафика на протяжении всего опыта поиска.

Смотрите также

• Золото прогноз

• Какой самый низкий курс евро к рублю?

• Серебро прогноз

• Какой самый низкий курс доллара к турецкой лире?

• Какой самый низкий курс доллара к перуанскому солю?

• Анализ динамики цен на криптовалюту MNT: прогнозы MNT

• Какой самый низкий курс евро к гонконгскому доллару?

• Какой самый низкий курс евро к индийской рупии?

• Поиск Google наконец-то поддерживает изображения в формате AVIF

• Акции ELMT. Элемент: прогноз акций.

2025-07-14 15:10