Ради этого и подорожала оперативная память.

Гугл обжалует решение суда по антимонопольному делу в США. Но примечательно не это.
В новых судебных документах есть кое-что интересное для оптимизаторов.

На изображении показана доля страниц (зеленым), попадающих в веб-индекс Google, по сравнению со страницами, которые Google сканирует (красным). В соответствии с окончательным решением суда, Google должен раскрыть квалифицированным конкурентам отобранное подмножество страниц, отмеченное зеленым цветом.

Таким образом, мы видим соотношение известных Гуглу страниц и индексируемых.

Также упоминается GLUE и RankEmbed:

Под «данными пользователя» подразумеваются крайне конфиденциальные данные пользователя, включая, помимо прочего, поисковый запрос, местоположение, время поиска и то, как пользователь взаимодействовал с отображаемой информацией, например, при наведении курсора и кликах.

Данные, используемые для построения модели Google «Glue», также включают все результаты поиска в интернете и их порядок, а также все найденные поисковые функции и их порядок. Модель Glue собирает эти данные за предыдущие 13 месяцев, используя логи поиска.

Graphite и Similarweb проанализировали изменение органики на большой выборке (40 000 крупнейших сайтов в США), их цифры более оптимистичные:
— минус 2,5% год к году в целом
— снижение трафика было в основном сосредоточено на сайтах среднего размера, а именно на 100-10 000 крупнейших сайтах
— кол-во посещений топ-10 сайтов увеличилось на 1,6%

Но это с ютубом и другими ресурсами Гугла :) и Reddit'ом.

Свежее исследование Гугла про новый подход к решению задачи понимания интента (намерения) пользователя.

Модель выполняет 2 основных шага. На первом шаге каждое отдельное взаимодействие в отдельном экране и элементе пользовательского интерфейса суммируется независимо. Затем эти сводки используются в качестве последовательности событий для прогнозирования общего намерения всей траектории взаимодействия с пользовательским интерфейсом.

Главный инсайт из pdf исследования по версии Gemini:

Авторы доказали, что небольшие модели (например, Gemini 1.5 Flash 8B), которые могут работать прямо на телефоне или в браузере, при правильном подходе определяют интент пользователя точнее, чем огромные модели вроде Gemini 1.5 Pro.

Почему это важно для SEO: Это значит, что скоро инструменты аналитики смогут «на лету» и очень дешево понимать, зачем человек кликает по сайту, не отправляя терабайты данных на дорогущие сервера.
Обычные модели часто «галлюцинируют», когда пытаются проанализировать длинный путь пользователя целиком. Исследователи применили двухэтапную схему.

Как найти идентификатор в Google Knowledge Graph (Графе знаний)?
Отличный пост от DiscoverSnoop:

Граф знаний Google — это база данных вещей, людей, брендов, событий и многого другого. Его можно рассматривать как попытку присвоить идентификатор всему, что существует в мире.

Эти идентификаторы в основном имеют две разные формы:
/m/07k2d для идентификаторов, сгенерированных Freebase до приобретения компанией Google;
/g/11p6w0djqy для идентификаторов, сгенерированных Google после слияния Freebase.

Эти идентификаторы важны, потому что все «знания» Google о вашем онлайн-ресурсе или о вас как об отдельной личности связаны с этим идентификатором. Получив этот идентификатор, вы можете оптимизировать многие аспекты своего присутствия в интернете.

Способы получить его — Wikidata или извлечь непосредственно из серпа.

Удовлетворенность пользователей как самый важный фактор в SEO
Мари Хейнс с постом по мотивам последних судебных документов.

1. Начальное ранжирование происходит с помощью традиционных систем.
2. ИИ-системы (RankBrain, DeepRank, RankEmbed BERT) переранжируют 20-30 лучших документов.
3. ИИ-системы дорабатываются на основе оценок рейтеров и (!) результатов тестирования на проценте реальных пользователей.
Системы обучаются распознаванию закономерностей:

Система учится определять типы контента, которые соответствуют намерениям пользователя, а затем прогнозирует, соответствует ли ваш сайт этому успешному шаблону.

И пользователи и рейтеры сравнивают 2 версии поиска: с исходным алгоритмом и переобученным.

Гугл использует ПФ в 2 местах: в системе Glue, которая включает в себя Navboost, анализирующий клики и взаимодействие пользователей, а также в модели RankEmbed.

Также позиция Мари в том, что оптимизация для векторного поиска может принести больше вреда, чем пользы.

Если ваш контент хорошо воспринимается системами ИИ, пытающимися найти подходящие варианты для Query Fan-Out, но пользователи с этим не согласны, или если вам не хватает других характеристик, связанных с полезностью контента по сравнению с конкурентами, вы можете научить системы Google отдавать вам меньшее предпочтение.

Yahoo Scout
Новый игрок на рынке поисковых систем с ИИ: Yahoo запускает Scout.
Сервис доступен в формате бета-версии и работает на основе модели Claude от Anthropic.
Базовый поисковый индекс взяли у Bing'а, но ответы, ранжирование и UX принадлежат Yahoo.

В AI Overviews теперь используется модель Gemini 3 во всем мире.
Также гуглоиды выкатывают бесшовный переход из AIO в AI Mode, тестировавшийся ранее в декабре.

Гугл работает над тем, чтобы дать вебмастерам возможность отключить показ сайта в AI Overviews и AI Mode не затрагивая обычный поиск. Тему лоббирует Управление по конкуренции и рынкам Великобритании (CMA).

Чередуем оптимистичные и пессимистичные оценки рынка:

Количество поисковых запросов в Гугле на 1 пользователя в США снизилось почти на 20% по сравнению с прошлым годом. Наиболее вероятной причиной являются ИИ-ответы.

via Datos/SparkToro

Обзор Personal Intelligence в Gemini от Гленна Гейба.
Вывод простой:

Во-первых, удачи вам в попытках отслеживать ИИ-ответы, когда они гиперперсонализированы с помощью таких инструментов. И удачи вам в попытках повлиять на эти ответы с помощью каких-либо уловок AEO/GEO. Вместо этого компаниям потребуется заниматься настоящим маркетингом (в чем многие SEO-специалисты помогают компаниям уже некоторое время).
Речь идет не просто об определении ключевых слов и таргетировании на них. Речь идет о построении бренда, обеспечении отличного пользовательского опыта, создании потрясающего контента, который цитируют и на который ссылаются, и многом другом. А это требует времени и серьезных усилий.

ИИ демонстрирует крайне непоследовательные результаты при рекомендации брендов или товаров
Свежее исследование Рэнда Фишкина (SparkToro).

Если вы 100 раз попросите инструмент ИИ порекомендовать бренд/продукт, почти каждый ответ будет уникальным по трем параметрам:
1) представленный список
2) порядок рекомендаций
3) кол-во пунктов в этом списке

Вероятность того, что ChatGPT или ИИ Google, если их спросить 100 раз, выдадут один и тот же список брендов в любых двух ответах, составляет менее 1 к 100.

Инструменты ИИ генерируют настолько случайные списки рекомендаций, а запросы пользователей настолько разнообразны, что попытки отслеживать позиции или видимость бренда/продукта в определенной тематической области или по намерениям пользователей бессмысленны.

Эти инструменты — вероятностные модели: они разработаны для того, чтобы каждый раз генерировать уникальные ответы. Рассматривать их как источники истины или последовательности заведомо бессмысленно.

Гугл тоже использует ИИ-саммари длинных постов в своем блоге.

Новая страница в документации Гугла — про предпочтительные источники в «Главных новостях» (Top stories) для издателей:
https://developers.google.com/search/docs/appearance/preferred-sources

Кевин Индиг критикует Google Search Console за неполноту данных:

Результаты моих исследований показывают, что данные GSC примерно на 75% неполны, что делает решения, принимаемые на основе GSC как единственного источника информации, опасно ненадежными.

Дэмиен Анделл попробовал Tailor Your Feed в Discover'e:

Я протестировал ее, запросив «меньше X постов» ...
Google заменил карточки X (Twitter) видеороликами с YouTube.

Firefox в 148 версии даст пользователям возможность выключить ИИ-функции браузера 👏

Для нас важно дать людям контроль, независимо от их отношения к ИИ.

Microsoft внедряет многоэтапный поиск (multi-turn search) в Bing по всему миру
Строка поиска Copilot появляется при прокрутке результатов.

Пользователям Bing не нужно прокручивать страницу вверх, чтобы выполнить следующий запрос, и следующий шаг сохранит контекст, когда это необходимо.

— Жорди Рибас, вице-президент и руководитель отдела поиска в Microsoft.

В свежем выпуске подкаста Search Off the Record гуглоиды Мартин Шплитт и Гэри Ийеш рассказали про главные проблемы, возникающие при индексировании сайтов. Это:
1) фасетная навигация (фильтры и сортировки создают огромное кол-во комбинаций урлов)
2) get-параметры (включая utm-метки и идентификаторы сессий; а также параметры, добавляемые плагинами и виджетами Wordpress)
3) технические ошибки типа двойного кодирования урлов

Лили Рэй про то, как нынешняя модная тактика пресловутого GEO — создание липовых рейтингов, вводящих в заблуждение пользователей — может негативно повлиять на SEO в долгосрочной перспективе:

Когда тактика оказывается эффективной для повышения видимости в поисковых системах и получает широкое распространение, Google (и другие поисковые системы) почти всегда разрабатывают способы ее обнаружения и подавления. Этот паттерн я называю «циклом SEO».

Гугл методично понижает видимость блога Shopify с ИИ-контентом, заметил Харприт.