Персональный контекст в Gemini
Gemini будет запоминать прошлые диалоги, делая их более персонализированными, cначала в версии Pro 2.5, затем в Flash 2.5.
Также Google сможет использовать данные, загруженные в Gemini (файлы и фото), для обучения модели.
Вместе с этим появятся «Временные чаты», которые не используются для персонализации и обучения ИИ.

Любопытный способ отвадить от сайта ботов, игнорирующих robots.txt — выдавать им в коде HTML-zip-бомбу.

Гугл добавляет ИИ-проверку возраста пользователя не только на YouTube, но и в поиск.
Пока что только в США.

Для тех, кто не в курсе, вчера Google начала внедрять на YouTube свою противоречивую систему проверки возраста на основе искусственного интеллекта, стремясь сделать интернет более безопасным для молодежи. Инструмент определяет, является ли пользователь несовершеннолетним, на основе его активности и просматриваемого контента. Однако он может ошибочно помечать как несовершеннолетних и взрослых, после чего пользователи будут вынуждены подтвердить свой возраст, загрузив удостоверение личности государственного образца, кредитную карту или сделав селфи.

Разбор системы разветвления запросов (Query Fan-Out System), применяемой Гуглом в AI Mode, от Дэна Петровича на основе патента US11663201B2 "Generating query variants using a trained generative model".

— 8 вариантов генерации запросов:
эквивалентный запрос (альтернативные формулировки)
последующий запрос (развитие исходного)
обобщающий запрос (широкие версии конкретного запроса)
запрос канонизации (стандартизированные или нормализованные версии запроса)
запрос на перевод исходного запроса на разные языки
запрос спецификации (подробные или конкретные версии запроса)
запрос вывода (запросы, логически вытекающие из исходного запроса)
уточняющий запрос пользователю (уточнение намерений)
— Отдельная модель управления
— Процесс генерации включает начальную фазу, итеративный цикл генерации и контрольное решение
— Система может обнаруживать потенциально неверную информацию путем перекрестной проверки ответов
— Система адаптируется с учетом местоположения, конкретных задач пользователя, времени, погоды, соцдема, паттернов поведения
— Система исследует несколько путей интерпретации одновременно для сложных запросов.

Распределение доходов Google от рекламы достигло исторического рубежа: впервые более чем за десятилетие 90% доходов поступает от собственных ресурсов компании, а не от партнеров рекламной сети.

Этот сдвиг представляет собой фундаментальную трансформацию в экономике цифровой рекламы. Реклама, охватывающая AdSense, AdMob и Google Ad Manager, традиционно обеспечивала важнейшие источники дохода для создателей контента по всему миру. Однако ИИ-функции все чаще удерживают пользователей в поисковой системе Google, а не направляют трафик на внешние сайты.

via PPC Land

Гугл основательно почистил Граф знаний (Knowledge Graph)
В июне 2025 наблюдалось самое большое сокращение кол-ва сущностей за 10 лет, было удалено более 3 млрд записей (-6%), выяснил Джейсон Барнард. В августе чистка продолжилась.

Начиная с 2015 года, каждое лето Google выпускает масштабные изменения в Knowledge Graph — это почти как нажать большую красную кнопку «обновить».

Ни один другой игрок на рынке в настоящее время не обладает сопоставимой базой знаний, поэтому ее совершенствование — это прямая инвестиция в преимущество Google в области ИИ.

Изменения в основном затронули события («постпандемическая перезагрузка»), вещи (переход к однозначной типизации) и персоны.

Кстати, существует поиск по Графу знаний — Google Entity Search — от агентства DEJAN:
https://entities.dejan.ai/

Google Knowledge Graph Sensor:
https://kalicube.pro/tools/knowledge-graph-sensor

14 способов использования ИИ сотрудниками Google для повышения эффективности работы
Gemini, NotebookLM, Imagen, Veo, Flow в повседневных процессах:
1. Генерация кода. ИИ помогает генерировать 30% нового кода, написанного в компании, который затем проверяется и одобряется инженерами
2. Повышение скорости на всем цикле разработки: код-ревью, тестирование, миграция
3. Приоритизация и исправление багов
4. Генерация идей (креативный помощник)
5. Создание контента (извлечение цитат из подкастов, генерация описания видео)
6. Создание визуальных материалов для слайдов
7. Тестирование новых идей
8. Ускорение разработки коммерческих предложений
9. Повышение качества лидов (квалификация)
10. Заметки по итогам созвонов
11. Оценка контента, нарушающего политики
12. Обобщение обратной связи от сотрудников компании для улучшения процессов
13. Подбор персонала (этот процесс всегда возглавляет рекрутер)
14. Сокращение пищевых отходов (оптимизация меню)

via Google The Keyword

Google официально представил Google Merchant API, который заменит запущенный 10 лет назад Content API for Shopping.

Маршалл Симмондс, основатель Define Media Group (компании, которая, как утверждается, сотрудничает с такими издательствами, как СNN, USA Today, Business Insider, Bloomberg, Conde Nast, Hearst, Quora, The New York Times и другими) опубликовал диаграмму, наглядно показывающую «великий раскол» в данных Google Search Console клиентов Define Media Group.
Заявления Google об относительной стабильности трафика на веб-сайты, скорее всего, отражают реальность того, что Google перераспределил часть или большие объемы трафика от мелких и крупных издательств в пользу YouTube, Reddit, Forbes и т. д., которые по-прежнему считаются веб-сайтами.
via Joe Youngblood

Инфраструктура искусственного интеллекта наглядно.

Одна из главных проблем с рекомендациями по AEO/GEO/AI-поиску заключается в том, что многие делают громкие заявления без доказательств, а другие их повторяют. Затем LLM также используют эти заявления.

— Лили Рэй

❗️AI Mode в Гугле выкатывается в 180 странах и территориях
Для запросов на английском языке.
Список поддерживаемых стран:
https://support.google.com/websearch?p=aimodeavailability&hl=en

Почти все сайты медиа в США переживают потерю аудитории в сравнении с прошлым годом.
Лишь немногие являются исключением. Никто не застрахован. От крупнейших и самых популярных новостных брендов до небольших независимых издательств — все они страдают.
Вероятно, нет единой причины. ИИ — очевидный козел отпущения, но не единственный.
Мы всегда знали, что наступит момент, когда мы достигнем «пика трафика», и цифры больше расти не смогут.
Полное насыщение рынка в сочетании с новыми каналами потребления новостей сделали это неизбежным.
Этот момент, вероятно, был достигнут в прошлом году. Мы уже прошли пик трафика в интернете, и с этого момента каждый клик — это борьба с нулевой суммой за внимание и доход.
Побеждать в интернете будет становиться все сложнее.
Вам нужно быть лучше по всем направлениям: ваш контент, ваше ценностное предложение, ваше SEO, ваша многоканальная стратегия — все должно быть согласовано.

— Барри Адамс

Гугл тестирует страницу издания в Дискавере с кнопкой "подписаться", кол-вом подписчиков, ссылками на соцсети и последними публикациями.

Интересно всегда посмотреть на ситуацию под нестандартным углом. Апостолис Лианос рассматривает инициативу Cloudflare "Pay Per Crawl" как PR-кампанию:

Вместо того, чтобы гоняться за существующими запросами, Cloudflare создала свои собственные.
Такой подход дал результаты, выходящие далеко за рамки видимости, повлияв на освещение в прессе, настроения инвесторов и частоту брендированных запросов.

Результат: более 1300 статей в прессе, 2177 новых обратных ссылок и 897 ссылающихся доменов.

Упоминания появились в ведущих СМИ, в том числе в The New York Times, BBC, TechCrunch и Business Insider; на доменах .edu; ведущих изданиях по SEO/PPC, таких как Search Engine Land; а также в сообществах Reddit и Hacker News.

По версии издания The Information, ChatGPT использует API сервисов, которые парсят выдачу Гугла, в частности, SerpApi, пишет Кристиан Кунц.

Ранее компания OpenAI запрашивала у Google доступ к своему поисковому индексу, но Google отказала. Поскольку результаты сканирования поисковыми роботами OpenAI и данные Bing оказались явно недостаточными, OpenAI, как сообщается, воспользовалась сервисом SerpAPI для получения результатов поиска от Google. SerpAPI предоставляет возможность получать страницы с результатами поиска Google через API. На сайте SerpAPI в качестве клиентов указаны, среди прочих, Meta, Ahrefs и Nvidia. OpenAI там не указан. Однако, если посмотреть на более старую версию сайта, например, от апреля 2024 года, вы также обнаружите OpenAI в качестве клиента.

Любопытный юридический дисклеймер на сайте SerpApi:

Сбор и анализ публичных данных защищены Первой поправкой к Конституции США.

Авторы рассылки «WTF is SEO?» пообщались с Уильямом Флэнниганом, старшим SEO-редактором в The Wall Street Journal:

WSJ использует несколько различных инструментов для мониторинга видимости, и я всегда считал, что эти инструменты отлично подходят для получения исторических данных и измерения конкуренции между издательствами.

Они полезны, но, мне кажется, у них часто бывают «слепые пятна».

В колледже у меня был профессор английской литературы, который сказал: «Вы изучаете литературу, так что идите туда, где живут книги — в библиотеку!». Я применил этот подход к SERP.

Всё меняется так быстро! Чтобы понять, где вы находитесь, нужно посмотреть на реальные результаты поиска. Переходите в режим инкогнито, используйте мобильное приложение, десктопное приложение, зарегистрируйтесь в Search Labs, создайте фейковые гугл-аккаунты. Притворитесь другим пользователем или человеком из другой части света, чтобы увидеть, как персонализируются данные.

Инструменты предлагают большой масштаб, что полезно, но, по моему мнению, тактильное взаимодействие с SERP может дать гораздо больше информации.

Рэнд Фишкин (SparkToro) рапортует, что популярность традиционного поиска в США не снижается, несмотря на рост использования ИИ-сервисов.

Чем больше данных мы собираем, тем больше я убеждаюсь в том, что история «ИИ против поиска» — это в основном выдумка СМИ и инфлюенсеров, стремящихся привлечь к себе внимание, а не точное отражение реальности.

❗️August 2025 spam update стартовал. Он затронет все гео и языки и займет несколько недель.

Ведущие бренды и домены в ИИ-поиске по 10 бизнес-категориям в США
Лили Рэй опубликовала совместное исследование Amsive и Profound.

Измерение видимости внутри результатов LLM представляет собой сложную задачу по нескольким причинам:
— Ответы LLM не являются детерминированными и все больше персонализируются в зависимости от истории чата, местоположения, устройства и предпочтений
— Каждая LLM построена по-разному, поэтому ссылки и стили ответов различаются в зависимости от инструмента. Ответы также меняются по мере появления новых моделей.
— Некоторые добавляют источники в виде сносок, другие предоставляют встроенные ссылки, некоторые перефразируют информацию без ссылки, а многие меняют источники между обновлениями.