Использование промптов типа «Вы эксперт» может как улучшить, так и ухудшить производительность. Новое исследование показывает, что подсказки типа «Вы эксперт» улучшают соответствие ожиданиям человека, но могут снизить точность фактов в задачах, требующих больших объёмов знаний, при этом эффект варьируется в зависимости от типа задачи и модели. То есть промпты типа «Вы эксперт» работают лучше в одних типах задач, чем в других.

Экспертные промпты

Промпты типа «Вы эксперт» — распространённый способ формирования реакции больших языковых моделей, особенно в приложениях, где важны тон и соответствие ожиданиям человека. Они широко используются, поскольку улучшают читаемость и восприятие результатов. Учитывая распространённость промптов типа «Вы эксперт», может показаться удивительным, что их фактическое влияние на производительность остаётся неясным, поскольку предыдущие исследования показывают противоречивые результаты, ставя под сомнение эффективность или вредность этого метода.

Тут же исследователи пришли к выводу, что промпты по выбору персон не приносят ни широкой пользы, ни вреда, и что их эффективность зависит от типа задачи.

Было обнаружено:

• Они улучшают результаты, связанные с согласованием, такие как тон, форматирование и поведение в целях безопасности.
• Промпты по выбору персон ухудшают производительность в задачах, требующих фактической точности и логического мышления.

На основе этого авторы предлагают метод под названием PRISM (Persona Routing via Intent-based Self-Modeling), который избирательно применяет персоны, используя маршрутизацию на основе намерений, вместо того, чтобы рассматривать персоны, как настройку по умолчанию. Их результаты показывают, что промпты по выбору персон работают лучше всего, как условный инструмент и позволяют лучше понять, когда промпты по выбору персон помогают, а когда их следует избегать.

Управление поведенческими сигналами

В третьем разделе статьи исследователи утверждают, что экспертные персоны обладают «полезными поведенческими сигналами», но наивное использование промптов персон приносит столько же вреда, сколько и пользы. Они говорят, что это поднимает вопрос о том, можно ли отделить эти преимущества от вреда и применять их только там, где они улучшают результаты.

Поведенческие сигналы влияют на результаты LLM. Именно эти сигналы являются причиной эффективности промптов персон. Они способствуют улучшению тона, структуры, безопасного поведения и того, насколько хорошо ответы соответствуют ожиданиям. Без них не было бы никакой пользы от промптов персон.

Однако, статья показывает, что те же самые сигналы мешают задачам, которые зависят от фактической точности и рассуждений. Именно поэтому в статье они рассматриваются как нечто, чем нужно управлять, а не максимизировать.

Эти сигналы включают в себя такие элементы, как:

1. Стилистическая адаптация и соответствие тону: использование профессионального или творческого стиля.
2. Структурированное форматирование: предоставление пошаговых или технических схем.
3. Соблюдение формата: помощь модели в следовании сложным структурам, таким как профессиональные электронные письма или пошаговые объяснения STEM-дисциплин.
4. Следование намерениям: фокусирование модели на основной цели пользователя, особенно в таких задачах, как извлечение данных.
5. Отказ от безопасности: более эффективное выявление и отклонение вредоносных запросов путём принятия роли «Монитора безопасности».

Плюсы использования персонажа

В исследовании было установлено, что использование промптов, основанных на образах персонажей, оказалось эффективным в пяти из восьми категорий заданий:

1. Извлечение информации: увеличение баллов на +0,65.
2. STEM-дисциплины: увеличение баллов на +0,60.
3. Логическое мышление: увеличение баллов на +0,40.
4. Письменная работа: улучшение за счёт лучшей стилистической адаптации.
5. Ролевая игра в роли эксперта в предметной области: улучшение за счёт лучшего соответствия тону.

Использование промптов, основанных на образах персонажей, оказалось эффективным в вышеуказанных категориях, поскольку в них больше внимания уделяется стилю и ясности, чем правильности ответа с точки зрения фактов и знаний.

Также было обнаружено, что чем длиннее и подробнее промпт, основанный на образе персонажа, тем сильнее проявляется стремление к согласованности и безопасности.

Минусы использования персонажа

Напротив, экспертная персона постоянно ухудшала результаты в оставшихся трёх (из восьми) категориях, поскольку она полагается на точное извлечение фактов или строгую логику, а не на стиль и ясность. Причина снижения производительности заключается в том, что добавление подробной экспертной персоны, по сути, «отвлекает» модель, активируя «режим следования инструкциям», который отдаёт приоритет тону и стилю.

Активация экспертных персон происходит за счёт «запоминания фактов». Модель настолько сосредоточена на попытке вести себя как эксперт, что забывает информацию, полученную во время первоначального обучения. Это объясняет снижение точности в отношении фактов и математических вычислений.

Экспертные промпты для определения типа личности показали худшие результаты в следующих трёх категориях:

1. Математика
2. Программирование
3. Гуманитарные науки (запомненные фактические знания)

В статье отмечается, что на одном из тестов на знание (MMLU) точность снизилась с базового уровня 71,6% до 68,0%, даже с «минимальным» типом личности, и упала ещё ниже, до 66,3%, с «длинным» типом личности.

Исследователи объяснили улучшения в области безопасности:

«Более подробные описания персон предоставляют более полную информацию о соответствии, пропорционально усиливая поведение, связанное с настройкой инструкций».

И показали, почему страдает точность фактов:

«Персона ухудшает задачи предварительного обучения.

Во время предварительного обучения языковые модели приобретают такие возможности, как запоминание фактических знаний, классификация, распознавание связей между сущностями и рассуждения без предварительного обучения. Эти возможности могут быть доступны без необходимости настройки инструкций и могут быть нарушены дополнительным контекстом, следующим за инструкциями, например, промптами экспертов».

Что в итоге показало исследование

Исследователи пришли к заключению, что промпты, основанные на персональном образе, постоянно улучшают выполнение задач, зависящих от согласованности, таких как написание текстов, ролевые игры и поведение в отношении безопасности. В то же время это ухудшает показатели в задачах, основанных на знаниях, полученных во время предварительной тренировки, таких как математика, программирование и общие тесты по знаниям.

Они также обнаружили, что чувствительность модели к персонажам зависит от уровня её тренировки. Модели, которые лучше всего оптимизированы для следования инструкциям, более «настроены» (или управляемы), что означает, что они получают наибольший прирост в области безопасности и тона, но при этом страдают от более значительных потерь в точности фактов.

Основные выводы

1. Избирательно используйте промпты, основанные на персональном образе:

• не используйте промпты типа «Вы эксперт» по умолчанию;
• рассматривайте промпты, основанные на образе персоны, как ситуативный подход (их повсеместное использование сопряжено со скрытыми рисками неточности).

2. Промпты, основанные на образе персоны, эффективны для:

• качества текста;
• тона;
• форматирования и организации;
• читабельности.

3. Задачи, для которых промпты, основанные на образе персоны, не приносят пользы, и вместо этого следует использовать нейтральные подсказки для сохранения точности:

• проверка фактов;
• статистика;
• технические объяснения;
• логически сложные результаты;
• исследования;
• SEO-анализ.

4. Запомните эти три вывода:

• используйте промпты, основанные на образе персоны, для создания контента, а затем переключайтесь на промпт, не основанный на образе персоны (или более строгий режим), для проверки фактов;
• подробные промпты, основанные на образе «эксперта», усиливают тон и ясность, но снижают точность фактов и знаний;
• промпты типа «Вы эксперт» могут заставить модель отдавать приоритет правильности звучания, а не фактической правильности.

5. Подберите промпты к задаче:

• создание контента: персона помогает;
• анализ и проверка: персона вредит.

Наиболее эффективный подход — это не один промпт, а рабочий процесс, в котором промпты меняются, в зависимости от задачи, подобно подходу PRISM, используемому исследователями.

Ссылка на исследование: arxiv.org.

Сообщение Экспертный промпт может делать ответы ChatGPT и других ИИ хуже появились сначала на Блог SEO-аспиранта.

Допустим, вы потратили шесть месяцев на создание библиотеки ресурсов: руководств, пояснений, страниц сравнения — всё тщательно исследовано и написано понятным языком, структурировано для людей, пытающихся принимать решения. Ваша аналитика показывает высокую вовлечённость, и ваша команда гордится проделанной работой.

Затем кто-то задаёт ChatGPT вопрос, на который ваша библиотека даёт идеальный ответ, и в ответе упоминается конкурент. Не потому, что конкурент был точнее или более обстоятелен, а потому, что он опубликовал оригинальные сравнительные данные, которые модель не смогла найти нигде больше. Ваш контент был верным; их — незаменимым. Это различие теперь помогает определить, на кого ссылаться, а на кого нет.

Проблема составления кратких изложений теперь стала проблемой контент-стратегии

Любая крупная платформа искусственного интеллекта может сжать руководство объемом 3 000 слов в три предложения менее чем за две секунды. Эта современная возможность имеет прямое влияние на то, как контент создаёт ценность. Если ваш контент может быть полностью заменён кратким изложением, у него нет конкурентного преимущества. Краткое изложение становится продуктом, а ваша страница — сырьём, которое обрабатывает и отбрасывает чья-то другая система.

Это происходит на разных платформах. Карточки-сводки Gmail, работающие на основе Gemini, сокращают маркетинговые письма до того, как получатели увидят исходный контент. Google AI Overviews анализирует ответы на ваших страницах и отображает их над ссылкой. Microsoft Copilot может совершать покупки без посещения сайтов розничных продавцов, сводя весь процесс от поиска до совершения покупки к одному взаимодействию с голосовым помощником. Samsung планирует удвоить количество своих устройств Galaxy AI до 800 миллионов в 2026 году, внедряя поиск и обобщение информации с помощью ИИ в повседневное взаимодействие с потребителями в масштабах, которые намного превосходят то, что мы с вами видим сегодня.

С каждым кварталом слой между вашим контентом и вашей аудиторией становится всё толще и функциональнее. Когда этот слой способен воспроизводить ценность вашей страницы, не перенаправляя на неё пользователей, сама страница перестаёт быть активом. Активом становится то, что этот слой не может воспроизвести.

Что такое «товарный контент» на самом деле?

Большинству специалистов это определение не понравится, но оно должно быть точным. Товарный контент («commodity content») — это информация, доступная из множества общедоступных источников, переупакованная без оригинальных данных, методологии или личного опыта. Она охватывает очень многое. Большинство руководств, большая часть того, что выдаётся за «лидерство мнений», и любая страница, где основная информация могла бы быть собрана компетентным человеком, имеющим доступ к тем же общедоступным источникам, которые использовали вы.

Неприятная реальность заключается в том, что большая часть того, что маркетинговые команды называют «высококачественным контентом», на самом деле является товаром. Чистый текст, точная информация и полезная структура необходимы, но их уже недостаточно. Это стало обязательным условием, как и наличие адаптивного сайта для мобильных устройств десять лет назад. Когда ИИ сможет создать компетентный синтез общедоступных знаний по любой теме, планка для обоснованного контента поднимется выше уровня «правильно и хорошо написано».

Исследование Content Marketing Institute 2026 B2B, проведённое среди более чем 1 000 B2B-маркетологов, показало, что основные проблемы, о которых они сообщили, остаются теми же, что и в предыдущие годы: недостаток качественного контента, трудности с выделением среди конкурентов и ограниченность ресурсов.

Эти проблемы не новы. Новым является то, что ИИ значительно усугубляет последствия недифференцированного контента, потому что, когда ваше руководство и руководство вашего конкурента говорят одно и то же, ИИ выбирает одно и игнорирует другое, или же не выбирает ни одного, и синтезирует информацию из обоих источников, не ссылаясь ни на один из них.

Определение «контекстного барьера»

Контекстный барьер (или ров) — это контент, для создания которого требуется доступ к конфиденциальной информации, оригинальные исследования, уникальные наборы данных или опыт в конкретной области. ИИ может его резюмировать, ИИ может ссылаться на него, но ИИ не может воспроизвести исходный материал, потому что исходного материала больше нигде нет.

Категории здесь конкретны и заслуживают чёткого обозначения:

• Оригинальные контрольные показатели и собственные данные. Это ваши данные о клиентах (анонимизированные и агрегированные), ваши внутренние показатели эффективности, результаты опросов. Когда HubSpot публикует свой отчёт о состоянии маркетинга, ИИ должен ссылаться на HubSpot. Когда Salesforce публикует отчёт о показателях продаж, ИИ должен ссылаться на Salesforce. Это «должно» являться конкурентным преимуществом, поскольку у модели нет альтернативного источника для этих конкретных цифр.
• Методология от первого лица и тематические исследования с конкретными примерами. Не «SaaS-компания улучшила удержание клиентов». Вместо этого: «Мы снизили отток клиентов с 8,2% до 4,1% за шесть месяцев, реструктурировав процесс адаптации на основе трёх конкретных мер, и вот что именно мы сделали». Конкретность является конкурентным преимуществом, потому что никто другой не присутствовал при принятии этих решений.
• Комментарии экспертов, которые модели не могут сфабриковать. Имена людей с подтверждённой квалификацией, предлагающих профессиональное суждение, а не просто информацию. Модели могут синтезировать факты из общедоступных источников целый день, но им трудно воспроизвести суждение человека, который провёл двадцать лет в определённой области и может объяснить, что означают данные в контексте.
• Оригинальное тестирование и экспериментирование. Вы провели тест, вы контролировали переменные, вы измерили результат. Ни у кого больше нет этих данных, если вы сами не решите их опубликовать, а это значит, что модель должна либо обратиться к вам, либо остаться без них.

Исследования уже показывают, что ИИ-системы непропорционально чаще цитируют контент с оригинальными данными. В рецензируемом исследовании GEO, проведённом в Принстоне и Технологическом институте Джорджии, и представленном на конференции KDD 2024, было установлено, что добавление статистики к контенту повышает ИИ-видимость на 41%, что делает его наиболее эффективным из протестированных методов оптимизации.

Отдельный анализ от Yext показал, что веб-сайты с большим объёмом данных получают в 4,3 раза больше цитирований на URL-адрес, чем сайты в формате каталогов. ИИ-системы минимизируют риски, и когда модели необходимо подтвердить утверждение, она ищет источник, который она может с уверенностью указать. Оригинальные данные с чётким происхождением безопаснее цитировать, чем синтез общедоступной информации.

Почему это стратегия повышения ИИ-видимости, а не просто контент-маркетинг

Поиск информации с помощью ИИ работает иначе, чем традиционное ранжирование в поисковой выдаче. Поисковые системы выбирают победителей, создавая разрыв между релевантностью для человека и полезностью для модели, таким образом быть правым недостаточно для видимости. Контекстный барьер связывает все эти нити в единый стратегический аргумент.

Контент с контекстным барьером становится авторитетным узлом в графе поиска. Когда несколько источников говорят одно и то же, у модели есть выбор, и ваша страница становится взаимозаменяемой: ИИ может получить информацию от вас, вашего конкурента или третьей стороны, и выдать эквивалентный ответ. Когда данные есть только у одного источника, у модели возникает зависимость, и зависимости цитируются, в то время как взаимозаменяемые источники сжимаются.

Анализ 75 000 брендов, проведённый Evertune.ai, показал, что узнаваемость бренда является самым сильным фактором, определяющим цитирование ИИ, с коэффициентом корреляции 0,334.

Кевин Индиг, консультант по органическому росту, kevin-indig.com:

Объём поисковых запросов по бренду является основным фактором, определяющим видимость в ChatGPT… Между количеством упоминаний в чат-боте на базе ИИ и объёмом поисковых запросов по бренду наблюдается корреляция с коэффициентом 0,334 — что довольно неплохо для этой сферы.

Но узнаваемость бренда не появляется из ниоткуда. Она накапливается, являясь источником данных, исследований и аналитических выводов, на которые затем ссылаются другие источники, создавая то, что исследователи описывают как «маховик авторитета цитирования»: вы публикуете оригинальные исследования, эти исследования генерируют освещение в прессе и упоминания в отрасли, эти упоминания увеличивают сигналы узнаваемости бренда в системах обучения и поиска ИИ, а более высокая узнаваемость делает ваш контент более безопасным для цитирования моделью.

Вот почему собственные данные — это инструмент повышения ИИ-видимости. Компании, обладающие собственными наборами данных, моделями поведения клиентов и операционными показателями, имеют структурное преимущество на уровне ИИ-поиска, если они публикуют эти данные. Большинство этого не делают, и именно в этом разрыве между тем, что компании знают, и тем, что они предоставляют машинному уровню, сейчас кроется реальная возможность.

Перераспределение инвестиций

Опрос CMO Survey, проведённый среди более чем 11 000 руководителей маркетинговых отделов, показывает, что компании выделяют в среднем 11,2% бюджетов на цифровой маркетинг на инициативы, связанные с собственными данными, и ожидается, что в 2026 году эта доля достигнет 15,8%.

Контент-маркетинг в целом занимает от 25% до 30% от общего маркетингового бюджета, при этом крупные корпоративные команды активно инвестируют в событийный маркетинг, видео и дистрибуцию.

Но какой процент этого контентного бюджета идёт на создание стандартного контента по сравнению с контентом, обладающим контекстной ценностью?

Проведите аудит своей собственной библиотеки. Возьмите 50 самых популярных страниц по трафику или стратегической важности, и для каждой из них задайте вопрос: может ли компетентный конкурент создать практически такую ​​же страницу, используя только общедоступную информацию? Если ответ «да», то эта страница — стандартный контент. Она может по-прежнему выполнять свою функцию и привлекать трафик сегодня, но её защита от обобщения с помощью ИИ равна нулю. Когда ИИ может воспроизвести её ценность, не отправляя никого на вашу страницу, стратегический вклад страницы рушится.

Теперь посчитайте. Если 80% вашей библиотеки — это стандартные материалы, а 20% — контекстно-ориентированный контент, ваши инвестиции в контент структурно не соответствуют направлению развития искусственного интеллекта в области видимости.

Перераспределение не требует уничтожения существующего контента. Оно требует перенаправления новых инвестиций на контент, который можете создавать только вы, и в большинстве организаций это перераспределение выглядит как четыре конкретных изменения:

1. Публикация внутренних данных, которые уже существуют, но не используются. Большинство организаций собирают гораздо больше собственных данных, чем когда-либо публикуют. Это данные о поведении клиентов, операционные показатели, данные о производительности в конкретных отраслях и т.д. Эти данные есть у исследовательской группы, у продуктовой группы, а маркетинг ещё не превратил их в опубликованный контент, который ИИ-системы могут обнаружить и цитировать.
2. Инвестирование в оригинальные исследования, как постоянное редакционное обязательство. Ежегодные опросы, квартальные сравнительные показатели, лонгитюдные исследования. Их производство обходится дорого, и конкурентам невозможно их повторить, что и является целью. Они создают постоянную зависимость от цитирования, которая накапливается со временем.
3. Перенаправление редакционных ресурсов с синтеза на анализ. Автор, обобщающий отраслевые тенденции, создаёт контент массового потребления, потому что любой может обобщить те же тенденции, используя те же общедоступные источники. Автор, анализирующий ваши собственные данные и объясняющий их значение, создаёт контент, обладающий контекстной ценностью. Тот же автор, другое задание, принципиально разная ценность для бизнеса.
4. Отношение к экспертам в предметной области, как к контентным активам, а не как к источникам интервью. Эксперт, цитируемый в блоге, добавляет ценное предложение. Эксперт, который пишет подробное описание методологии или публикует профессиональное мнение под своим именем и с указанием квалификации, создаёт авторитетный сигнал, на который можно ссылаться с помощью ИИ, и этот сигнал накапливается со временем. Разница между «мы поговорили с экспертом» и «наш эксперт опубликовал свой анализ» — это разница между контентом массового потребления и контентом, обладающим контекстной ценностью.

Существующий контент не бесполезен

Стандартный контент («commodity content») — это не мусор. Он по-прежнему выполняет реальные функции; он по-прежнему помогает людям находить то, что им нужно, он по-прежнему привлекает трафик и способствует некоторым конверсиям, и он по-прежнему формирует основу того, как ваш бренд представлен в интернете.

Но это уже не барьер. Это фундамент, а фундамент не имеет значения, потому что у каждого конкурента он есть.

Описываемый сдвиг — это не «прекратите производить контент массового потребления». Это «прекратите рассматривать контент массового потребления как конкурентное преимущество». Это разные утверждения: первое непрактично для любого реального бизнеса, а второе — это стратегическая переориентация, которая меняет то, как вы распределяете бюджет и редакционное внимание.

Это соответствует тенденции, которая наблюдается в более широком контексте перехода к поисковой оптимизации для ИИ. Новые методы накладываются на существующие, а не заменяют их. SEO больше не является единой дисциплиной, но старые дисциплины не исчезли. Техническое SEO по-прежнему важно, основы оптимизации страниц по-прежнему важны, и уже имеющийся контент по-прежнему вносит свой вклад. Изменилось то, что эти методы необходимы, но недостаточны. Контекстный барьер — это новый слой достаточности.

В чём же ваше преимущество?

Конкурентная среда в сфере контента разделяется на два уровня, и это разделение ускоряется по мере того, как системы искусственного интеллекта становятся основными посредниками в поиске информации.

Первый уровень состоит из компаний, публикующих оригинальные данные, собственные исследования и основанные на опыте выводы, на которые ИИ-системы должны ссылаться, поскольку альтернативных источников не существует. Эти компании становятся отправными точками на уровне поиска информации в ИИ, и ценность их контента возрастает по мере того, как модели обучаются на нём, ссылаются на него и строят на его основе ответы.

Второй уровень состоит из компаний, публикующих хорошо написанный, точный и полезный контент, который может быть воспроизведён любой, достаточно мотивированной, командой, имеющей доступ к той же общедоступной информации. Эти организации вносят свой вклад в обучающие данные, но они не контролируют то, как они отображаются в ответах. Их контент — это сырьё, а не продукт.

Вопрос для вашего следующего бюджетного цикла — «производим ли мы контент, который можем создать только мы».

Если ответ «нет», то защитный барьер уже исчез. Хорошая новость в том, что большинство организаций располагают собственными данными, которые они никогда не публиковали — исследования существуют, контрольные показатели существуют, оперативные знания существуют. Превращение этого в опубликованный, структурированный, цитируемый контент — это редакционное решение и выбор приоритетов, а не недостаток возможностей (хотя тут вам следует проконсультироваться с юристами).

Начните с одного собственного показателя, публикуемого ежеквартально под фирменным логотипом, на который может ссылаться ИИ, и развивайтесь дальше. Каждый месяц публикации оригинальных данных — это месяц контекстного контента, который ни один конкурент не сможет воспроизвести, и ни одна ИИ-система не сможет синтезировать из общедоступных источников.

В этом и заключается новая защита. Не в наличии информации, а в наличии контекста, который можете предоставить только вы.

Сообщение Контентный барьер умер: что ИИ-поиск будет цитировать вместо ваших статей появились сначала на Блог SEO-аспиранта.

SEO-специалист, создававший новостную статью с помощью ИИ, заметил выдумку о несуществующем обновлении ядра Google в марте 2026 года и решил опубликовать её как эксперимент, чтобы проверить, как распространяется дезинформация.

Пока публикации в отраслевых изданиях игнорировали фейковые новости, некоторые независимые SEO-специалисты заметили их и распространили без проверки фактической точности этой информации.

Ошибка вызывает удивление?

Человек, проводивший эксперимент, Джон Гуди (профиль в LinkedIn), опубликовал статью в LinkedIn, в которой специально содержалось вымышленное ИИ сообщение о несуществующем обновлении ядра Google в марте 2026 года. Он пояснил в следующем посте в LinkedIn, что его рабочий процесс с ИИ включает контроль качества человеком, чтобы выявлять ошибки ИИ. Когда он увидел ошибку, то решил опубликовать её, чтобы проверить, сможет ли кто-то опровергнуть или оспорить эту ложную информацию.

Google ранжирует дезинформацию

Гуди объяснил, что именно Google сам раздувал дезинформацию о вымышленном обновлении алгоритма ядра поиска, поскольку его статья в LinkedIn заняла первую страницу Google по фразе «Обновление Google March 2026». Лживая новость также отображалась в классическом поиске Google и в разделе AI Overviews.

Он пояснил:

«Моя статья в LinkedIn начала занимать первую страницу Google по запросу “Google March update 2026”. Не на третьей странице. Она была видна каждому, кто искал информацию о последних изменениях алгоритма Google.

…Сам интерфейс AI Overview от Google взял на себя эту выдуманную информацию и представил её как факт».

Проверка фактов Google в результатах поиска практически отсутствует, поэтому неудивительно, что поисковая система ранжирует фальшивую информацию, особенно относительно SEO. Использовать Google для поиска SEO-запросов — всё равно что играть в игровые автоматы: неизвестно, правдива ли информация или это полная выдумка.

Пример запроса, на который Google рекомендует неработающую тактику чёрного SEO

Поиск информации о сомнительных тактиках чёрного SEO (например, stacking в Google) может привести к тому, что Google действительно подтвердит её, что потенциально вводит в заблуждение честного бизнесмена или начинающего вебмастера, который этого не поймёт.

Это давняя проблема в результатах поиска Google, и поэтому неудивительно видеть, как Google распространяет дезинформацию о фиктивном обновлении своего алгоритма поиска.

Аналогичный пример из Яндекса:

Сайты повторяют дезинформацию

В результате SEO-сайты начали распространять ложную информацию об обновлении, потому что, конечно, крупные обновления ядра Google привлекают трафик и служат способом привлечения потенциальных клиентов для SEO-агентств.

В SEO-сообществе давно существует практика разжигать шумиху о несуществующих обновлениях, поэтому не удивительно видеть, как SEO-агентства подхватывают эту тему.

Гуди поделился:

«Множество сайтов публиковали подробные, авторитетные статьи о “Мартовском обновлении ядра 2026”, считая его подтверждённой реальностью. Это были не обычные блог-посты, а подробные материалы с конкретными заявлениями о Gemini 4.0 Semantic Filters, метриках Information Gain и стратегиях восстановления».

Большинство новостных сайтов проигнорировали фальшивое обновление

Search Engine Journal и их конкуренты проигнорировали новости о фиктивном мартовском обновлении. Но кое-кто, по всей видимости, нет, и об этом Гуди высказался.

Он написал:

«Ещё один сайт, TechBytes, пошёл ещё дальше с материалом Диллип Чоудари под заголовком “Google March 2026 Core Update: Cracking Down on ‘Agentic Slop’.” (О, какая ирония…).

В этой статье были выдуманы конкретные технические детали, включая утверждения о «Gemini 4.0 Semantic Filter», системе классификации «Zero Information Gain» и движке «Discover 2.0», который приоритезирует длинные технические нарративы».

У Google свой взгляд на проверку фактов

Дэнни Салливан из Google говорил, что Google не занимается проверкой фактов. Однако есть отдельный новостной репортаж, опубликованный в Axios, связанный с проверкой фактов, где представитель Google подтверждает, что Google не будет соблюдать закон ЕС, требующий проверку фактов.

Согласно новости:

«В письме, направленном Ренате Николай, заместителю директора по вопросам контента и технологий в Европейской комиссии, президент Google по международным вопросам Кент Уокер заявил, что интеграция проверки фактов, требуемая новым Кодексом практики по дезинформации, «просто не является подходящей или эффективной для наших сервисов», и Google не обязуется выполнять это требование.

Кодекс требовал бы от Google включения результатов проверки фактов в результаты поиска и видеоролики на YouTube. Также он заставил бы Google встроить проверку фактов в свои системы ранжирования и алгоритмы.

Уокер сказал, что текущий подход Google к модерации контента работает, и указал на успешную модерацию контента во время «беспрецедентного цикла международных выборов» в прошлом году, как доказательство.

Он отметил, что новая функция, добавленная в YouTube в прошлом году, которая позволяет некоторым пользователям добавлять контекстные заметки к видео, «имеет значительный потенциал» (эта программа похожа на функцию Community Notes в X, а также на новую программу, объявленную Meta)».

Ключевые выводы

Джон Гуди сделал несколько важных выводов, и самый главный из них заключается в том, что люди должны самостоятельно проверять факты, которые они читают в интернете, если хотят получать достоверную информацию, а не фейки.

Другие выводы:

• В рабочие процессы ИИ должны быть встроены механизмы проверки.
• Большинство читателей не проверяют факты (лишь немногие комментаторы опровергли ложные утверждения).
• Ответы ИИ и поиск усиливают дезинформацию.
• Одни повторяют статьи, найденные в интернете, а другие повторяют и приукрашивают первоначальную ложную информацию.

Сообщение SEO-эксперимент: насколько просто распространять дезинформацию в Google появились сначала на Блог SEO-аспиранта.

Google AI Overviews сокращают показатель кликабельности первой органической позиции в Германии на 59%, согласно анализу SISTRIX более чем 100 миллионов ключевых слов.

Данные, опубликованные основателем Йоханнесом Беусом, дают количественные оценки явления, которое уже было задокументировано в различных исследованиях на разных рынках. Этот набор данных выделяется своим размером и тем, что предоставляет подробную информацию по категориям в Германии.

Что показывают данные

SISTRIX обнаружила, что ИИ-ответы появляются примерно по 20% всех ключевых слов в немецких результатах поиска. Это близко к исследованию Ahrefs, зафиксировавшему около 21% на американском рынке в ноябре, хотя наборы данных охватывают разные рынки и используют разные методологии.

Когда присутствуют AI Overviews, показатель кликабельности (CTR) на первой позиции падает с 27% до 11%. На всех позициях обычный поиск приводит к органическому клику в 57% случаев без ИИ-ответа. С ИИ-ответом эта цифра снижается до 33%.

Около 79% Google AI Overviews в немецких результатах появляются выше органической выдачи. Остальные размещаются ниже, после первых нескольких органических результатов.

SISTRIX оценивает общий объём потерь в 265 миллионов органических кликов в месяц по всему немецкому рынку. В среднем по всем ключевым словам, включая те, где нет ИИ-ответов, это составляет потерю 6,6% кликов.

Влияние зависит от категории сайта

SISTRIX проанализировала данные по категориям, и разница между наиболее и наименее пострадавшими категориями оказалась значительной.

Сайты о воспитании детей и контент для родителей потеряли более 24% своих органических кликов. Категории, связанные со здоровьем и ремонтом дома, также показали потери значительно выше среднего.

С другой стороны, сайты с рецептами, такие как Chefkoch, потеряли примерно 1% кликов. Сайты новостей и СМИ потеряли 7,37%, что ниже среднего показателя. Сайты для покупок и бронирования путешествий пострадали минимально.

По словам Беуса из SISTRIX, больше всего пострадали информационные запросы. Транзакционные поиски, когда пользователю нужно совершить действие, которое нельзя заменить кратким ответом ИИ, в основном не пострадали.

Наибольшие потери органического трафика

В абсолютных числах лидирует Википедия — по оценке, она потеряла 31,6 миллиона кликов в месяц в Германии, что составляет примерно 5% её трафика из Google в этом регионе. Далее следуют DocCheck (4,8 млн), AOK (4 млн), ADAC (3,1 млн) и Pons (3,1 млн).

В процентном отношении больше всего пострадали специализированные медицинские порталы. По данным SISTRIX, lumedis.de потерял 30% органических кликов, ratgeber-herzinsuffizienz.de — 29%, herzstiftung.de — также 29%.

Сайты с минимальными потерями включают wetter.com (0,18%), Booking.com (0,46%), Idealo (0,85%) и Amazon (1,73%).

Сравнение с другими рынками

Данные по Германии соответствуют тенденциям в других регионах, но сравнения ограничены из-за различий в методах и используемых ключевых словах.

Исследование Pew Research Center по поисковым запросам в США показало, что пользователи переходят по ссылкам в 8% случаев, когда присутствует AIO, по сравнению с 15% без него. Это относительное снижение на 47%. Анализ GrowthSRC выявил падение кликабельности на 32% для первой позиции в США.

В Германии это падение (59% для первой позиции) ещё выше. Текущие данные не позволяют однозначно сказать, связано ли это с реальными различиями между рынками или с различиями в методах измерения.

Почему это важно для SEO

Самой полезной частью этих данных при управлении органическим поиском на европейских рынках является детализация по категориям. Средняя потеря кликов на 6% может показаться некритичной, но потеря 24% именно в вашей тематической нише — другая ситуация.

По данным SISTRIX, только объём поиска больше не позволяет точно прогнозировать трафик, если в выдаче активны AIO. Теперь при анализе ключевых слов важно учитывать, появляется ли AIO в вашей категории и влияет ли он на CTR.

Что дальше

В августе прошлого года SISTRIX сообщала о 17% доле AIO в Германии, сейчас — уже 20%. Рост замедлился, но присутствие этой функции в немецкой поисковой выдаче продолжает увеличиваться.

SISTRIX — коммерческий провайдер SEO-аналитики. Все данные в этом анализе основаны на их собственной базе ключевых слов.

Сообщение Google AI Overviews сократили топовый органический CTR в Германии на 59% появились сначала на Блог SEO-аспиранта.

Отчёт BuzzStream, основанный на анализе 4 миллионов ИИ-цитирований, показал, что пресс-релизы, распространяемые через синдикационные каналы, практически не встречаются в ответах, сгенерированных ИИ.

Предпосылки

Сервисы по распространению пресс-релизов продвигают «видимость в ИИ» как одно из преимуществ для клиентов.

Например, ACCESS Newswire предлагает специальный «Чек-лист видимости в ИИ» для пресс-релизов. eReleases опубликовал руководство, в котором позиционирует пресс-релизы как инструмент для повышения видимости в ИИ-поиске. Business Wire писала о способах оптимизации пресс-релизов для обнаружения в «ответных» поисковых системах.

Однако данные BuzzStream предлагают другую точку зрения.

Результаты

Авторы отчёта использовали XOFU — инструмент мониторинга цитирования от Citation Labs, чтобы отследить источники, к которым обращаются ИИ-платформы: ChatGPT, Google AI Mode, Google AI Overviews и Google Gemini. BuzzStream протестировала 3 600 запросов в 10 отраслях и собирала данные в течение недели.

В целом, новостные издания составляли 14% всех цитирований в выборке. Но среди этой категории количество ссылок на синдицированные и распространённые материалы резко снижается.

Пресс-релизы, опубликованные через синдикационные каналы, такие как Yahoo и MSN, составили 0,32% цитирований в новостях и всего 0,04% всего набора данных.

Прямые цитаты из новостных агентств, таких как PR Newswire, заняли 0,21% всего набора данных. Они чаще всего встречались в «разведывательных» и информационных запросах, но даже там достигали лишь 0,37%.

В целом, синдицированный новостной контент, включая статьи, перепубликации через сети MSN и Yahoo, составлял 6,2% цитирований в новостях и 0,9% всего набора данных.

Для определения синдицированного контента BuzzStream сопоставляла имена авторов с публикациями, использовав свой инструмент ListIQ, и вручную подтверждала случаи, когда имя автора не совпадало с именем в публикации. Компания признала, что этот метод имеет свои ограничения, поскольку некоторые сайты перепубликуют пресс-релизы без указания авторства.

Что показывает анализ

Более интересная информация — это то, какие источники всё же цитируются.

Оригинальный редакционный контент составил 81% всех новостных цитирований в выборке. Остальную часть заняли партнёрские (affiliate) материалы и обзоры. Это соотношение сохранялось для всех типов запросов, хотя доля партнёрского контента была наибольшей в оценочных запросах — 39%.

В отчёте запросы были разделены на три категории. Оценочные запросы, например: «Sony лучше, чем Bose?» — генерировали больше всего новостных цитирований (18% от всех ссылок). Запросы на узнаваемость бренда, например: «Чем известен Chase?» — генерировали меньше всего (7%). Информационные запросы находились между этими значениями.

Редакционный контент, который чаще всего цитировался в оценочных (evaluative) запросах, включал сравнения «лицом к лицу» и анализ стоимости, от таких изданий, как Reuters, CNBC и CNET.

Исключение — новости ChatGPT

Одна платформа заметно выделялась. Внутренние пресс-релизы и материалы из новостных разделов на официальных доменах компаний составили 18% всех цитирований ChatGPT в данных этого отчёта.

На ИИ-платформах Google этот показатель составил около 3%.

BuzzStream привёл примеры, включая корпоративный пресс-центр Iberdrola и корпоративный поддомен Target. Когда ChatGPT спрашивали о роли Iberdrola в сфере возобновляемой энергетики, он ссылался на пресс-релиз с официального сайта Iberdrola. А при запросе о товарах Target — на пресс-релиз 2015 года с корпоративного домена Target.

По словам BuzzStream, большинство ранее выявленных тенденций были довольно равномерными на всех платформах, однако материалы из пресс-центров на ChatGPT выделялись как явное исключение.

Почему это важно для SEO

Эти данные ставят под сомнение доводы, которые продвигают сервисы по распространению пресс-релизов. Многие платформы сейчас позиционируют пресс-релизы как способ повысить видимость в ИИ-ответах.

Данные BuzzStream показывают, что чаще всего ИИ-системы цитируют не синдицированную версию пресс-релиза — ту, которая публикуется на Yahoo Finance или MSN через новостные службы, — а редакционные публикации на оригинальных сайтах или материалы из собственных новостных разделов компаний, которые работают значительно эффективнее.

Это связано с тенденциями, которые мы с вами наблюдаем прямо сейчас. В январе уже публиковался отчёт BuzzStream, согласно которому 79% ведущих новостных издателей блокируют хотя бы одного ИИ-бота для обучения, а 71% блокируют ботов для поиска и извлечения информации. Согласно анализу Hostinger 66 миллиардов запросов от ботов показали, что доступ для обучения ИИ-ботов ограничивается, в то время как поисковые боты увеличивают своё присутствие.

Данные о цитируемости говорят о том, что даже если синдицированный контент доступен для ИИ-ботов, он крайне редко появляется в их ответах.

В недавнем интервью вице-президент Google по продукту поиска Робби Стайн сказал, что упоминание на других сайтах может помочь при рекомендациях ИИ, сравнив работу ИИ с тем, как человек изучает вопрос. Такой подход выгоден именно редакционному освещению, а не синдицированным пресс-релизам:

Адам Раймер тоже отмечал это в своей колонке «Спросите SEO», подчеркнув разницу между цифровым PR, который строит узнаваемость бренда в публикациях, и линкбилдингом, который делает ставку на количественные показатели размещения. Данные BuzzStream показывают, что это различие распространяется и на цитирования ИИ.

Для большей прозрачности: BuzzStream продаёт инструменты для аутрича и цифрового PR — поэтому их вывод о том, что «заслуженные» публикации работают лучше, совпадает с интересами компании. Для сбора данных BuzzStream сотрудничал с Citation Labs, используя их инструмент XOFU.

Взгляд в будущее

Этот материал — первая часть серии аналитики от BuzzStream. Однонедельный период сбора данных и акцент на крупных брендах — ограничения, которые стоит иметь в виду. У мелких брендов с меньшим количеством редакционных публикаций результаты могут быть другими.

Бизнесу, инвестирующему в цифровой PR, полезно внимательнее изучить то, как разные каналы распространения работают именно в своей нише. Данные показывают: выбранный канал влияет на то, где ваш бренд будет упомянут ИИ.

Сообщение ИИ-поиск почти не ссылается на синдицированные новости или пресс-релизы появились сначала на Блог SEO-аспиранта.

В этом году, пожалуй, я лучше всего подготовился к MAC: взял на неделю отпуск, переехал в Ереван из Гюмри и составил себе нормальный план на мероприятие. Даже билеты на себя и Саньку взял заранее – в начале марта, за 3 месяца. А анонс в блоге опубликовал аж в феврале.

С другой стороны, в отличие, например, от MAC-2024 или MAC-2025, в этом году, помимо непосредственно самой конференции, я не планировал себе больше никаких сопутствующих активностей: ни препати, ни афтепати, ни путешествий по Армении.

26 мая: первый день MAC-2026

Имея за плечами немалый опыт посещения SEO и CPA-конференций, на регистрацию, получение бейджиков и браслетов я подошёл в районе часа дня (через 3 часа после начала регистрации для посетителей).

Так что никаких очередей и прочих подобных вещей не застал. Да и судя по чату конференции, их как-будто бы и не было в этот раз. К слову, многие участники приезжали ещё через несколько часов после.

Зато были явные проблемы с такси. Во-первых, 28 мая в Ереване был запланирован военный парад, посвящённый Дню Первой Республики Армения. А за несколько дней до него начались репетиции, с кучей солдат и военной техники. Поэтому центр города регулярно окрашивался красным цветом на карте пробок.

Не повезло тем, кто бронировал жильё не рядом с местом проведения конференции – Meridian Expo & Event Centre. Мне же, по случайному стечению обстоятельств, до Экспо было всего около часа пешком, по удобной дороге, вдоль парка, с прекрасными видами на город.

В целом первый день MAC-2026 прошёл достаточно расслабленно. Встретились с друзьями. Общались. Обошли все партнёрские стенды. Подметили, где какие конкурсы и розыгрыши проходят, в чём можно поучаствовать.

Несмотря на то, что в этот раз я не планировал работать, несколько деловых встреч всё-таки провёл. Посмотрим, может быть какие-то из них выльются в дальнейшее продуктивное взаимодействие.

Отдельно порадовало небольшое смещение фокуса конференции с чисто арбитражных тем в более широкое поле. Я даже зашёл в зал и послушал доклад Олега Шестакова про чёрное SEO в эпоху AI (как манипулировать Google и LLM в 2026 году).

Хотел задать Олегу вопрос про экономику всего того, о чём он рассказывал, но не стал. Во-первых, там и без меня вопросов было столько, что не на все успели ответить. А во-вторых, сомневаюсь, что он бы мне прямо ответил про деньги и трафик (в противном случае показывал бы их на слайдах, вместо позиций).

Интересно, что в этот раз на MAC не было местной столовки. То ли её у Meridian Expo в принципе больше нет, то ли закрыли на время конференции. Я два раза всё обошёл в её поисках.

Еда присутствовала в трёх вариантах:

1. Всевозможные перекусы от партнёрок на стендах: начиная с доритос и заканчивая бананами (всё бесплатно).
2. Кейтеринг внутри Event Centre, где ко второй половине первого дня закончилось всё, кроме сладкого (платно).
3. Зона с фудтраками на улице, перед входом в само здание (платно, и довольно вкусно).

У Даймондов была своя приватная зона на конференции, с едой и напитками в течение всего дня. Но я пока только VIP, поэтому туда у меня доступа не было. Возможно в будущем начну брать билеты покруче, и тогда смогу вам показать больше.

Первый день завершился прогулкой по Еревану с другом, с которым мы уже два года не виделись. Узнал у него множество увлекательных историй о его нынешнем онлайн-манимейкерском пути за это время. Чего только стоит кейс, как он на конференции познакомился с товарищем, с которым они в дальнейшем замутили схему, благодаря которой закрылась ипотека и был куплен Harley-Davidson за $21 000 (и кто-то после этого будет мне говорить, что конференции – пустая трата денег)!

27 мая: второй день MAC-2026

Второй день MAC-2026 начался у меня немного пораньше, с приятной прогулки, в процессе которой я в очередной раз укрепился во мнении, что жить нужно в таком месте, чтобы глаз радовался, когда гуляешь по городу.

По прибытии на конференцию я сразу же распланировал себе в календаре все акции и розыгрыши от партнёрок, в которых можно было поучаствовать (и выиграть ценные призы). Их оказалось в избытке: некоторые пересекались по времени, поэтому нужно было двигаться быстро.

Как выразился мой товарищ, с которым мы тусили в течение всего 27 мая:

Второй день CPA-конференции представляет собой настоящую «лудку»!

Вот лишь частичный список партнёрок, кто разыгрывал технику Apple и аналогичные крутые призы для партнёров:

• 1x Affiliates;
• ПОКЕРОК Partners;
• Tiger Partners;
• WaveLead;
• BetWinnerAffiliates (эти ребята вообще на каждой конфе Айфоны раздают не первый год уже);
• 4RA Partner;
• JetTon Partners;
• Affstore;
• FTD.pro;
• MNQN Partners;
• PARI Affiliates.

По итогу всех этих активностей Санька выиграла мне Tangem Wallet (аппаратный криптокошелёк в форме банковской карты, который позволяет безопасно хранить, покупать, продавать и обменивать тысячи различных криптовалют).

Были в этот раз и довольно необычные розыгрыши. Например, ПОКЕРОК Partners разыгрывали золото, а PARI Affiliates – чёрную икру. В общем, оригинальность и эксцентричность присутствовали (куда же без них, на CPA-конференции)!

Ну и без кучи всевозможного мерча, конечно же, не обошлось.

Афтепати MAC-2026

После официальной части мы с Санькой вернулись домой. Погуляли с собаками, отдохнули и выдвинулись на афтепати, пешком. Sport/Concert Complex after Karen Demirtchian, где проходила в этот раз AfterMAC-2026, от нашего дома буквально в 15 минутах ходьбы.

На афтепати MAC-2026, уже традиционно, было много вкусной еды, випивки, музыки и интересных бесед с расслабленными вебмастерами, арбитражниками, представителями партнёрок и сопутствующих сервисов.

В очередной раз увидел, какой мелкий всё-таки масштаб у моих схем заработка в интернете. Тут $100, там $500… Люди в день генерируют по 500 видео для заливки в Ютуб Шортс и переливают оттуда трафик на партнёрки. Шестаков вообще говорил про 300 000 сайтов в их PBN-сетке… Мне до такого ещё очень далеко.

Надеюсь, к MAC-2027 я немного приближусь к тому, о чём рассказывали в этом году на конференции.

До встречи!

P.S. Все фото и видео (в том числе с афтепати) можно посмотреть в моём Инстаграме.

Сообщение MAC-2026 в Ереване: как я сходил на конфу и понял, что мои схемы всё ещё слишком мелкие появились сначала на Блог SEO-аспиранта.

Расчётный счёт — рабочая опора бизнеса: через него идут платежи, налоги, эквайринг, зарплата. Чтобы не тянуть время, открыть расчетный счет для ип можно онлайн, без очередей и походов в офис, а документы подгрузить в пару кликов. Дальше — по делу: где нужен счёт, какие бумаги готовить, как выбрать тариф и не переплачивать.

Когда ИП обязателен расчётный счёт и чем он отличается от личной карты

Счёт обязателен, когда поступают безналичные платежи от юрлиц и когда нужны официальные выплаты: налоги, взносы, зарплата. Личная карта — не вариант: смешивание денег и риски блокировок.

Разграничение личных и деловых средств — это не прихоть банка, а элемент финансовой гигиены. Контрагенты платят по реквизитам, бухгалтерия сверяет операции, а налоговая видит прозрачные движения. На личной карте транзакции интерпретируются как потребительские, и банк вправе остановить подозрительные переводы. Отдельный счёт дисциплинирует: проще считать доход, применять налоговый вычет, подтверждать расходы. И, между прочим, к эквайрингу, зарплатному проекту и гарантиям подключают именно расчётный счёт, так устроены процессы.

Какие документы нужны для открытия счёта ИП онлайн

Обычно хватает паспорта, ИНН, ОГРНИП и краткой анкеты. Договоры с ключевыми контрагентами и описание деятельности просят при повышенных рисках или крупных оборотах.

Процедура идёт быстро: заявка, идентификация через приложение или курьера, загрузка сканов. Если есть сотрудники — понадобится решение о зарплатном проекте. При торговле товарами — иногда запрашивают карточку товара или ссылку на витрину, это нормальная проверка. Адрес, телефон, коды ОКВЭД — лучше привести в порядок заранее; несостыковки замедляют онбординг. Случается, что банки уточняют источник стартового капитала — краткое пояснение экономит время обеим сторонам.

Как выбрать тариф и банк для расчётного счёта ИП

Считайте под свой сценарий: сколько входящих платежей, сколько исходящих, нужна ли зарплата и эквайринг. Тариф выгоден, когда комиссия на типовых операциях минимальна, а редкие действия не бьют по карману.

Фокус — на структуре оборота. Классический сервисный пакет включает ежемесячную плату, стоимость платежа в другой банк, переводы себе-физлицу, эквайринг, валютный контроль (если торгуете за границей). Частая ловушка — низкая абонплата и дорогие исходящие платежи, что больно при оптовых закупках. Ещё одна — льготный период, который заканчивается внезапно. Проверяйте лимиты на бесплатные зачисления, моментальные платежи СБП, комиссии за перевод на личную карту. Служба поддержки тоже важна: как быстро отвечают в чате, работают ли ночью, что с уведомлениями в приложении. Кстати, посмотрите на интеграции: онлайн-бухгалтерия, торговый эквайринг, электронный документооборот — это экономит часы, а значит деньги.

• Сценарий «много платежей»: ищите пакет с низкой ценой исходящих и безлимитом внутри банка.
• Сценарий «редкие операции»: минимальная абонплата и оплатить разово — разумнее.
• Сценарий «розница»: выгодный эквайринг, быстрые возвраты, стабильные выплаты по выходным.

Сколько стоит обслуживание и как сократить издержки

Обслуживание складывается из абонплаты, платежей в другие банки, эквайринга, переводов себе-физлицу и дополнительных опций. Снижают расходы подбор тарифа под обороты, СБП вместо межбанка и пакетные предложения.

Простой приём — свести крупные платежи к меньшему числу траншей: иногда один „дорогой“ перевод выгоднее трёх „дешёвых“. Используйте СБП для выплат клиентам и себе в пределах лимита — комиссии часто нулевые или символические. Эквайринг имеет разный процент по типам операций и MCC: согласуйте ставку под свою модель, не стесняйтесь торговаться на объёмах. Следите за комиссиями „по умолчанию“: смс-уведомления, редкие валютные операции, выпуск лишних карт — мелочь набегает. И, честно говоря, пересматривать тариф раз в полгода — здравая привычка; бизнес меняется, а вместе с ним и оптимальная математика.

В итоге картина простая. Отдельный расчётный счёт — чистые деньги бизнеса, меньше поводов для блокировок и спокойная отчётность. Документы — базовые, онлайн-открытие занимает часы, не дни. Выбор тарифа начинается с честного подсчёта типовых операций и заканчивается проверкой мелкого шрифта.

Финальная рекомендация тоже без сюрпризов: считать, сравнивать и периодически перенастраивать условия под реальный оборот. Тогда счёт работает как тихий механизм — не отвлекает, не ест бюджет и помогает расти, иногда даже быстрее, чем планировалось накануне.

Сообщение Расчётный счёт для ИП: быстро открыть и выгодно вести появились сначала на Блог SEO-аспиранта.

Брендовый поиск увеличивает ваш показатель ROAS, приписывая вам спрос, которым вы уже обладаете, а все показатели в модели платного привлечения клиентов одновременно ухудшаются.

Из этой статьи вы узнаете:

1. Математику того, как брендовый поиск искажает отчёты об эффективности по всей индустрии.
2. Почему использование ИИ для обнаружения возможностей быстрее выявит эти искажения, чем любой аудит.
3. Конкретные рекомендации по отделению действительно нового привлечения от дорогостоящего захвата существующего спроса.

Экономика performance-маркетинга ухудшается, но главный показатель, которым команды оправдывают свой бюджет, скрывает проблему.

Анализ ContentSquare, основанный на 99 миллиардах сессий, показывает, что все показатели платного привлечения ухудшаются одновременно. Тем не менее, несмотря на рост затрат на рекламу на 30% и снижение показателей конверсии, доходы от поисковой рекламы Google за четвёртый квартал всё равно выросли на 17%.

Данные указывают на три скрытых ловушки в способах измерения эффективности. Больше того, они показывают, почему финансовая обоснованность использования ИИ в SEO становится только сильнее с каждым потраченным зря долларом на платные клики, которые уходят без конверсии.

В прошлом году затраты на рекламу выросли на 30%, а показатели конверсии снизились на 5%

Лучшие конверсионные показатели у тех посетителей, которые уже знают вас… а платные клики — это те, кто скорее всего уйдут без конверсий.

ContentSquare измерил полный путь привлечения клиентов в девяти отраслях, и везде картина остаётся одинаковой: больше вложений — меньше ценности.

Стоимость за визит в 2025 году выросла на 9,4%, что добавило к совокупному увеличению 30% за три года. При этом конверсионные показатели снизились на 5,1%.

Но анализ показал, что отказов в платном поиске — 59%, в рекламе в социальных каналах — 65%, в то время как у органических визитов показатель отказов составляет около 42%. Уровень конверсии по каналам очень жёсткий: 2% для платного поиска, 1,6% для дисплея, 0,4% для платных социальных каналов и 1,8% для органического поиска.

Эти показатели отказов означают, что более половины каждого доллара, потраченного на платный поиск, приводит к посетителю, который уходит, не просмотрев ни одной другой страницы. Платные показы в социальных сетях ещё хуже. Каждый показатель в модели привлечения ухудшается… все одновременно.

Гэллан Чен, советник по развитию для таких компаний как Shopify, DocuSign, New Relic и других:

Мои клиенты сталкивались с похожим. Обычно где-то в первой половине 2025 года большинство моих клиентов заметили снижение общего трафика по платному поиску (брендового и небрендового) в сочетании с ростом CPC (например, снижение кликов на 20%, но рост CPC на 20%). По сути, Google внедрял AI Overviews (ИИ-ответы) и при этом старался сохранить стабильный доход. Введение AI Overviews снизило количество кликов. Но те рекламодатели, что всё-таки получали клики, стали платить за них больше. В итоге, Google не пришлось жертвовать доходом, чтобы полностью перейти на AI Overviews.

Скорее всего AI Overviews и AI Mode в Google продолжат ускорять этот процесс. Согласно данным Semrush, в четвёртом квартале 2025 года примерно у 16% результатов поиска показываются ответы, созданные ИИ, и эта цифра растёт.

Уменьшение количества доступных кликов не обязательно уменьшает спрос на рекламу — но оно концентрирует ставки на меньшем числе кликов, что ведёт к росту стоимости за клик.

Одно из открытий ContentSquare усугубляет проблему: повторные посетители — те 13%, которые возвращаются в течение 30 дней — обеспечивают большинство конверсий на многих сайтах. Трафик, привлечённый через ИИ, по-прежнему составляет всего 0,2% от общего числа визитов, но такие посетители реже уходят и конвертируются чуть лучше, чем органический трафик.

Вы выплачиваете налоги с собственных достижений

Если все показатели привлечения трафика ухудшаются, почему большинство дашбордов всё ещё считают платный поиск за самый эффективный канал? Потому что брендовый поиск выполняет основную работу, и брендовый поиск — это не привлечение новых клиентов, а захват существующего спроса.

Анализ Dreamdata аккаунтов Google Ads в сегменте B2B показал, что 18% бюджета на поисковую рекламу — примерно 47 миллиардов долларов — расходуется на брендовые ключевые слова. Кампании по брендовым запросам дают 1 299% ROAS, тогда как по небрендовым — 68%. Эта разница выглядит как история успеха, пока не проверишь, действительно ли реклама вызвала продажу.

В 2024 году Рэнд Фишкин объяснил механизм атрибуции, который вызывает невидимость: когда люди узнают о бренде через соцсети, подкасты или сарафанное радио, они идут в Google и ищут название бренда. Google получает деньги за конверсию. Финансовые директора смотрят на аналитику и видят, что лучший трафик идёт из Google, что укрепляет инвестиции в Google Ads.

Чем больше компания вкладывает в развитие бренда в других каналах, тем лучше выглядят показатели брендового поиска, а это делает Google самым эффективным каналом… что стимулирует ещё больше расходов на Google.

Google взимает плату за конверсии, которые к нему не имеют никакого отношения, и если вы неосторожно подойдёте к измерениям, это может исказить реальную картину. В разговоре с Rex Gelb, основателем и CEO компании Summit Chase и руководителем платных медиа в Cursor, он отметил:

Брендовый поиск — один из самых недооценённых показателей в performance-маркетинге. Высокий ROAS по брендовым кампаниям обычно отражает спрос, который уже был создан вашими маркетинговыми усилиями в других каналах. Это не значит, что брендовый поиск бесполезен — он часто защищает пути конверсии и захватывает трафик с высоким намерением. Самая большая ошибка — считать средний ROAS без разделения брендового и небрендового трафика. После разделения становится гораздо яснее экономика привлечения клиентов.

Гэллан Чен поддерживает эту мысль:

Мой предпочтительный подход — считать платный брендовый поиск «операционными расходами», похожими на другие статьи общего и административного бюджета, в которые, к сожалению, приходится инвестировать для функционирования бизнеса. Брендовый поиск не приносит дополнительного дохода. Сосредоточьтесь на небрендовом поиске, который действительно генерирует дополнительный доход.

Бюджет на брендовое продвижение защищает 70% поиска — и игнорирует остальное

Обоснование расходов на бренд было бы проще, если бы Google был единственным местом поиска… но мы с вами знаем, что это не так. Защита по брендовым ключевым словам ничего не делает для поиска на Amazon, YouTube, Reddit или на любых ИИ-платформах.

SparkToro и Datos опубликовали исследование, анализирующее поведение пользователей при поиске на настольных компьютерах по 41 домену:

1. Около 80% поисковых запросов происходят в традиционных поисковых системах (Google отвечает за 73,7% всех поисков на настольных устройствах).
2. Торговые площадки занимают примерно 10% (например, Amazon и eBay), социальные сети — 5,5% (TikTok, YouTube), ИИ-инструменты — 3% (ChatGPT, Claude).

Бренды платят за защиту своего имени на платформе, которая занимает 70% поисковых запросов, при этом эта платформа активно сокращается (хотя и медленно), а поиск новых клиентов смещается в области, где налог за бренд не действует:

Самое впечатляющее для меня — это то, что никто не замечает. Тридцать четыре сайта вне топ-7 увеличивают свою долю поиска — это одна из немногих областей веб-поведения за последнее десятилетие, если не за всю историю, где крупнейшие сайты не становятся всё более доминирующими со временем. Надеюсь, эта тенденция продолжится.

Бренд, который тратит 90% своего рекламного бюджета на Google, оптимизируется для одной платформы в поисковой экономике, которая сейчас включает 41 и более сайтов — а 34 меньших сайта за пределами топ-7 — становятся самым быстро растущим сегментом поиска. Это создаёт новые риски.

Математика не сходится, если учитывать, где люди действительно ищут товары, ответы и рекомендации.

Рост стоимости рекламы и высокие показатели отказов предполагают необходимость AI-SEO

Если влияние важнее трафика — а так и есть, хотя это сложнее измерить — брендам стоит формировать присутствие на платформах, где их аудитория уже проводит время, а не (дорого) заманивать их с помощью платных кликов.

Данные по удержанию аудитории от ContentSquare подтверждают это: повторные посетители, возвращающиеся в течение 30 дней, конвертируются в несколько раз лучше, чем платные посетители с первого касания. Посетители, привлечённые с помощью ИИ, приходят с более ясными намерениями благодаря AI-диалогам, меньше уходят и конвертируются ближе к показателям органического трафика.

Структура повторяется. Знакомство с брендом, созданное до клика, может обеспечить лучшие экономические показатели, чем платное привлечение при самом клике.

Это один из главных финансовых аргументов в пользу AI-SEO, даже если сейчас трудно точно оценить ROI видимости в больших языковых моделях.

Если более половины каждого доллара, потраченного на платный поиск, вызывает отказ — а скорее всего, AI Overviews увеличат этот показатель — то инвестирование в видимость бренда и доверие внутри AI-ответов имеет смысл с финансовой точки зрения для многих брендов.

Это вовсе не означает, что «AI-SEO против проверенной рентабельности инвестиций». Речь идёт скорее о «AI-SEO против всё ухудшающегося высокого показателя отказов».

Канал, который формирует узнаваемость бренда на ранних этапах и балансирует вашу зависимость от платного привлечения спроса, не нуждается в подтверждении атрибуции так же, как кампания с прямым откликом.

Следует добиваться того, чтобы расходы на брендовый поиск снижались, не влияя на общую доходность. Такие исследования для себя может провести любая компания, заинтересованная в собственном росте.

Сообщение Налог на бренд: как Google продаёт вам ваших же клиентов появились сначала на Блог SEO-аспиранта.

Каждые несколько лет индустрия SEO обнаруживает новый способ массового производства контента и убеждает себя, что на этот раз всё сработает. Что огромный объём страниц перегрузит способность Google оценивать качество. Что если просто публиковать достаточно много, то цифры сами за вас всё решат.

И это никогда не работает. Это никогда не работало. И люди, продающие вам эти методы, знают, что это никогда не работало. Им нужно лишь, чтобы это работало достаточно долго, чтобы собрать с вас деньги.

Такая модель называется «Необучаемость»

Давайте изучим историю SEO, потому что, судя по всему, нам с вами снова нужно понять, что же происходило все эти годы.

2008–2011: хаотичная накрутка контента (Content Spinning)

Объяснение было простым: взять одну статью, пропустить её через программу, которая меняет синонимы, и вдруг у вас есть 50 «уникальных» статей. Слово «уникальный» выполняло большую часть работы в этом предложении. Эти статьи читались так, будто кто-то пропускал словарь через блендер. Но даже если бы итоговый результат был отполирован, доверия к нему не было.

Вот что никогда не понимали создатели накрученного контента и что все их преемники до сих пор не понимают: уникальность легко воспроизвести. Обезьяна, которая уронит руки на клавиатуру, создаёт уникальный контент. Строка символов никогда раньше не существовала — поздравляю, она оригинальна. Самая сложная часть была не в создании уникальности. А в создании такой уникальности, которая чего-то стоит. Уникальный и ценный — не синонимы, и разрыв между ними — именно то место, где ломается вся стратегия масштабирования.

Google терпел это некоторое время. Его системы просто ещё не были готовы к этому. Затем в феврале 2011 года появилась Панда, которая затронула почти 12% всех поисковых запросов, и контент-фермы увидели, как их трафик исчез за одну ночь… Мне по счастливой случайности пришлось наблюдать за этим в реальном времени. Компания Demand Media, яркий пример модели контентных ферм, за следующий год зафиксировала убыток в 6,4 миллиона долларов.

Урок был очевиден: качество нельзя массово создавать, как продукт индустриального производства. Объём без содержания — это массивный хвост обязательств, который большинство бюджетов не могут выдержать.

2015–2022: Programmatic SEO

Объяснения эволюционировали. Вместо накрутки существующих статей, начали создавать шаблоны и заполнять их структурированными данными. Страницы вроде «Лучшие [X] в [Городе]», генерируемые тысячами, каждая из которых — тонкая обёртка вокруг запроса к базе данных. Некоторые из них действительно приносили пользу — если исходные данные были хорошими и шаблон отвечал реальным потребностям пользователей. Большинство же не имели смысла. Большинство были просто хорошо оформленными лендингами. Google потратил годы на улучшение своей способности выявлять и понижать в выдаче шаблонный контент, который существовал больше для индексирования, чем для пользователей.

Урок должен был быть выучен: масштаб работает, когда за ним есть содержание. Без него — вы просто создаёте большую кучу мусора.

2023–настоящее время: контент, создаваемый ИИ в большом масштабе

И вот мы снова здесь. Такой же подход, только с более современными инструментами. «Мы можем производить 500 статей в месяц!». Замечательно. А можете ли вы создавать такие статьи, которые будут читать? Которые содержат что-то, что пользователь не может найти уже в существующих результатах поиска? Которые действительно демонстрируют опыт, знания или оригинальную мысль?

Нет? Тогда вы не масштабируете контент. Вы масштабируете пустую трату бюджета на краулинг.

Недавно я наткнулся на инструмент для оценки видимости в ИИ — тот, что позиционирует себя, как помощник в обнаружении системой ИИ — и он сгенерировал сотни страниц по шаблону «лучшие SEO-агентства в [город]». Опять deja vu. Любой, кто пережил эпоху программного SEO, сразу узнает этот сценарий — это плейбук 2017 года, только сейчас копирование сделано с помощью ИИ. Шаблон получил обновление грамматики и штамп «это ИИ». Стратегия осталась та же.

Я в своём Телеграм-канале отмечал похожий случай: сайт с резюме, содержащий более 500 программных страниц с «примером резюме для [название должности]». Каждое название — строго по одной формуле. Почти одинаковые шаблоны страниц. Неправильное использование схемы AggregateRating. Очевидный ИИ-контент по всему сайту. Её краткое описание — три слова: «работало, пока не перестало».

Эту фразу стоит набить татуировкой на каждом презентационном слайде о масштабировании контента. «Работало, пока не перестало». И так всегда происходит. А потом — всё заканчивается.

Ирония о том, что инструмент для оптимизации с помощью ИИ, использующий массовое создание лендингов, чтобы повысить видимость сайта, была бы комичной, если бы не совпадала так идеально с историей отрасли.

Стена качества не движется

Вот что каждый раз меняет масштабы контента. Google не оценивает контент в отрыве. Он сравнивает его со всем остальным в индексе по той же теме.

Публикация 500 статей, созданных ИИ, о ставках по ипотеке, не делает вас авторитетом в этой области. Это делает вас 500-м источником, который немного по-другому говорит то же самое. А у Google уже есть 499 таких же источников. Спасибо, вашего не нужно.

Стена качества заключается в следующем: существует минимальный порог настоящей ценности — оригинальные идеи, жизненный опыт, конкретные знания, что-то, что читатель не сможет найти в другом месте — ниже которого никакое количество страниц вам не поможет. Можно публиковать миллион страниц, находящихся ниже этого порога, но вы ничего не займёте в SERP по важным запросам.

И ситуация сейчас становится ещё хуже. Для тех, кто масштабирует ИИ-контент специально для получения видимости в системах ответа на базе ИИ, стратегия объёма не просто терпит неудачу — она активно даёт обратный эффект.

В 2025 году была опубликована научная статья о метрике оценки поиска для систем эпохи больших языковых моделей, которая измеряет как полезные, так и отвлекающие фрагменты при выборке информации. Контент с низкой полезностью не просто тихо ждёт, чтобы его никто не читал. Он может сбить модели поиска с толку, ухудшая качество ответов, которые эти системы формируют.

Ваши 500 слабых статей — это не только невидимый шум, это помеха. А если на вашем сайте есть действительно полезные страницы, скрытые среди этого шума, поздравляю — вы создали свою собственную паттерновую помеху. Объём, который казался вам способом помочь обнаружению контента, фактически топит страницы, которые могли бы это обеспечить.

Это то же самое понимание, которое игнорировали накрутчики контента в 2010 году, фабрики программного SEO — в 2018, а сейчас игнорируют цеха ИИ-контента. Инструменты стали лучше в создании текста. Но этот текст по сути всё равно ничего не значит.

Google уже говорил нам с вами об этом, многократно

Политика по борьбе со спамом Google определяет злоупотребление масштабированным контентом, как создание страниц «в основном для повышения позиций в поиске, а не для помощи пользователям». Они прямо указывают, что использование генеративных ИИ-инструментов (или подобных им) для массового производства страниц без добавления ценности — пример такого злоупотребления. Это не скрытый намёк. Это прямо написано.

В июне 2025 года Google начал вручную принимать меры именно против злоупотреблений масштабированным контентом, нацеливаясь на сайты, массово публиковавшие сгенерированный ИИ контент. Многие сайты в Великобритании, США и ЕС получили уведомления в Search Console с указанием «агрессивных спам-техник» и «массового злоупотребления контентом». Общая видимость страницы резко падает. Они не просто опускаются в органической выдаче — они исчезают.

Обновление против спама в августе 2025 года продолжило ужесточение мер. Последующие обновления ядра алгоритма поиска Google продолжили «закручивать гайки». Каждый раз страдает один и тот же профиль: высокий объём, низкое качество контента, отсутствие редакционного контроля.

И каждый раз владельцы сайтов удивляются. Как будто Google не говорил им об этом 15 лет подряд.

«Но наш контент хорошо ранжируется»…

Это моя любимая иллюзия. Я видел её на каждом этапе этого цикла. «Наш ИИ-контент ранжируется, значит, всё в порядке». Заявлять «это хорошо ранжируется» — как раз то, почему Google выпускает обновления алгоритма и вручную наказывает сайты. Если ваш контент с низкой ценностью ранжируется — это значит, что система просто ещё не дошла до вас. Вот и всё!

Google собирает сигналы не только по отдельной странице, но и по всему сайту. Можно создавать отдельные страницы, которые хорошо работают, в то время как общий сигнал качества сайта ухудшается. И когда наконец возмездие настигает вас (алгоритмически или вручную), бот не просто вычеркивает страницы по одной. Он действует сразу на всё.

Эта ложь накрутчиков контента, которая регулярно повторяется: «это работает прямо сейчас, значит, это стратегия». Контент Demand Media тоже был в топе — до тех пор, пока не прекратил там быть.

Вот ещё один кейс из этой же темы: «SEO-кейс: «масштабирование контента с помощью ИИ работает — посмотрите, как у нас выросли просмотры, клики и продажи!» Реальность: …» — и потом наступает обвал трафика, который неизбежно приходит. Каждая история успеха такого масштабирования — это снимок, сделанный до исправления ситуации. Никто не публикует продолжение.

Экономика не имеет смысла

Отложим риски на минуту. Давайте поговорим о том, что вы реально производите.

Пятьсот статей, созданных ИИ, в месяц. Каждую нужно проверить на точность — потому что большие языковые модели склонны к галлюцинациям, а публикация неверной информации — это риск, который выходит за рамки SEO. Каждую нужно проверить на оригинальность — потому что, если текст читается, как всё остальное в индексе, он не добавляет ценности и не даёт конкурентного преимущества. Каждую нужно редакционно просматривать, чтобы убедиться, что она действительно служит аудитории, для которой предназначена.

Если вы делаете всё это, то затраты просто переместились — и, возможно, даже выросли — хотя вы уверяете себя, что работаете эффективно. «Эффективность» генерации контента на основе ИИ исчезает в тот момент, когда вы применяете к нему стандарты качества, которые действительно должны быть у контента.

А если вы этого не делаете? Тогда вы публикуете масштабно необработанный, неотредактированный, потенциально неточный контент под своим брендом. Честно говоря, я не понимаю, как вообще кто-то может это одобрять.

Та же ошибка, лучшие инструменты

Накрутка контента. Программное SEO. Массовое создание контента с помощью ИИ. Три разных инструмента, одна и та же ошибка. Взгляд на контент, как на производственную задачу на фабрике.

Производство предполагает создание одинаковых результатов в большом объёме — в этом и смысл. Но ценность контента исходит совсем от противоположного: от конкретности, от опыта, от того, чтобы сказать что-то уникальное, чего нет в остальной части индекса. Каждая попытка индустриализировать его сталкивается с этим противоречием.

Вы не можете автоматизировать конкретность. Вы не можете шаблонизировать опыт. Невозможно создавать оригинальные идеи, просто запустив промпт через ИИ-модель и надеясь, что получится что-то полезное. И эти ограничения не исчезнут с выходом следующей модели. Они заложены в саму суть того, что делает контент достойным чтения изначально.

Те, кто всё время гонятся за масштабом, оптимизируют неправильную переменную. Они видят «больше контента» как вход, который даёт «больше трафика» как выход. Но эта функция не линейна. И раньше она такой не была. Её ограничивает качество, и никакое количество объёма не обойдёт это ограничение. Если только вы не делаете дорвеи, с изначально ограниченным сроком службы.

Единственный важный вопрос

Прежде чем опубликовать что-либо (с помощью ИИ или без), задайте себе один простой вопрос: что эта страница предлагает читателю такого, чего он не может уже получить?

Если ответ «ничего, но у нас больше страниц в индексе», то вы не строите стратегию контента. Вы строите риск для себя. И делаете это с уверенностью человека, который, судя по всему, никогда не слышал о Панде, не смотрел, что случилось с сайтами программного SEO в 2022 году, и не читал политику по борьбе со спамом Google.

Вы можете убеждать себя сколько угодно. Но рано или поздно окажетесь на месте проигравших.

Стена всё ещё там. Она была всегда. Инструменты меняются, а стена — нет.

Сообщение Вы не масштабируете контент, вы масштабируете мусор появились сначала на Блог SEO-аспиранта.

Обновление было анонсировано 27 марта, а его внедрение завершилось 8 апреля, продлившись чуть менее двух недель. Оно привело к появлению более разнообразных и менее последовательных тенденций, чем предыдущие обновления ядра: наибольшую потерю видимости продемонстрировал YouTube, а также наблюдается значительное снижение показателей видимости в категориях социальных сетей, агрегаторов и справочных ресурсов, которые на протяжении большей части десятилетия занимали лидирующие позиции на страницах результатов органического поиска Google.

Во время обновлений ядра алгоритма поиска Google стремится улучшить общее качество и релевантность своих результатов поиска, переоценивая и корректируя то, как его основные системы ранжирования оценивают различные сигналы качества в Интернете. Обновление марта 2026 года является продолжением этой работы, и при анализе крупнейших победителей и проигравших в плане органической видимости можно наблюдать некоторые интересные тенденции.

Если декабрь 2025 года можно было рассматривать в первую очередь как перезагрузку ниши электронной коммерции, то март 2026 года выглядит иначе: это корректировка в пользу первоисточников и официальных источников, при которой Google смещает видимость в сторону авторитетных, принадлежащих брендам и государственных доменов — и в сторону от пользовательского контента, агрегаторов сравнений и контента, созданного в первую очередь для видимости в поиске (SEO-контента).

Ниже приводится разбивка по крупнейшим победителям и проигравшим, закономерности на уровне категорий, заметные в собранных данных, а также то, что всё это означает для SEO-специалистов в оставшейся части 2026 года.

Методология

Анализируя данные индекса видимости SISTRIX, мы с вами можем увидеть мгновенные абсолютные и процентные изменения органической видимости у сайтов, показавших наибольшие колебания в результате обновления. Для этого анализа SISTRIX сформировали четыре рейтинговых списка на основе полученных данных:

1. 500 сайтов с наибольшим процентным ростом (наибольший рост видимости в процентах).
2. 500 сайтов с наибольшим процентным падением (наибольшее снижение видимости в процентах).
3. 500 лидеров по абсолютному росту (наибольший рост видимости в абсолютных цифрах).
4. 500 аутсайдеров по абсолютному падению (наибольшее снижение видимости в абсолютных цифрах).

Чтобы выйти за рамки уровня доменов, SISTRIX классифицировали все 2 076 уникальных доменов с помощью категорий таксономии продуктов Google через API DataForSEO. Это позволяет нам с вами увидеть, какие типы сайтов выигрывают и проигрывают на уровне категорий, а не только какие отдельные бренды изменили свои позиции.

Сразу несколько оговорок: SISTRIX измеряет видимость на уровне ключевых слов, а не сырой органический трафик. Сравниваемые даты — 27 марта 2026 г. и 8 апреля 2026 г. — достаточно близки к запуску обновления, так что алгоритмические изменения, вероятно, являются доминирующим фактором, но другие факторы (изменения в отслеживании, индексация, обновления на сайте) также могут влиять на видимость и тенденции трафика. Как всегда, внедрение улучшений в области SEO — это лишь одна из многих переменных, влияющих на динамику развития любого отдельного сайта.

Теперь давайте рассмотрим крупнейших победителей и проигравших:

Лидеры по максимальному росту видимости в органическом поиске Google

Лидеры по максимальному росту видимости в процентном выражении

Аутсайдеры по максимальному снижению видимости в органическом поиске Google

Аутсайдеры по максимальному процентному падению видимости

Основные тенденции

Самым громким событием этого обновления стало то, что произошло с YouTube. Падение показателя видимости на 567 пунктов менее чем за две недели просто ошеломляет — в недавней истории практически нет ничего сопоставимого для домена такого масштаба, как YouTube.

Для сравнения: массовое падение Википедии на 435 пунктов в декабре 2025 года было крупнейшей потерей прошлого года, а спад YouTube в марте 2026 года примерно на 30% превышает этот показатель. Однако, если рассматривать ситуацию в контексте, видимость YouTube вернулась к тому уровню, на котором она находилась до всплеска в начале марта 2026 года:

Все остальные сайты, занимающие верхние строчки списка абсолютных аутсайдеров, подтверждают ту же тенденцию: Reddit, Instagram и X — три столпа бурного роста пользовательского контента и социальных сетей, определивших органическую поисковую выдачу с 2023 по 2025 год — все они понесли значительные потери после мартовского обновления.

В сфере туризма сильно пострадали TripAdvisor, Yelp и Expedia. Даже Википедия вернулась в список проигравших, хотя и гораздо менее серьёзно, чем в декабре.

Эта закономерность повторяется во всех категориях: с основным обновлением в марте 2026 года Google, похоже, снижает видимость платформ, которые агрегируют, размещают или распространяют чужой контент, одновременно повышая позиции сайтов, которые изначально его создали.

Это знаменует собой серьёзный разворот по сравнению с тенденциями, которые мы с вами наблюдали в предыдущих обновлениях, или, возможно, чрезмерную корректировку.

Тем не менее, важно отметить, что произошло в течение нескольких недель после основного обновления, когда Google, по-видимому, изменил эту тенденцию, в частности, в отношении Reddit:

Обратной стороной истории с YouTube является рост популярности собственных медиаресурсов брендов. IMDB, Amazon, Apple, Spotify и Netflix значительно повысили свою видимость — именно эти ресурсы являются ключевыми игроками в экосистеме развлечений, а не агрегаторы или сайты, которые о них пишут.

Правительственные домены, такие как NPS.gov, NIH.gov, Census.gov, BLS.gov, FDA.gov, IRS.gov и Treasury.gov, неизменно фигурируют в списке победителей этого обновления.

GoodRx, Cambridge.org, IKEA и Корнельский университет также попали в список победителей, в котором преобладают сайты, обладающие явным авторитетом с собственной экспертизой по темам, по которым они ранжируются.

Эти данные показывают чёткое разделение: верхнюю часть списка победителей почти полностью составляют «компании, которым принадлежит объект». Верхнюю часть списка проигравших почти полностью составляют «платформы, которые люди используют, чтобы обсуждать объект».

Влияние обновления алгоритма Google по категориям

Сводка четырёх рейтинговых списков по категориям таксономии продуктов Google показывает, в каких областях влияние обновления было наиболее заметным. Некоторые категории заслуживают отдельного подробного рассмотрения:

Категория «Искусство и развлечения» лидирует среди всех категорий, показавших падение

Категория «Искусство и развлечения» встречается 147 раз в обоих списках категорий, показавших падение — это, безусловно, самая большая концентрация снижений в данном обновлении. Однако падение в этой категории не происходит равномерно.

Наблюдается чёткое разделение:

Победители в категории «Искусство и развлечения»: собственные платформы и крупные владельцы интеллектуальной собственности: IMDB (+79,3), Amazon (+59,8), Apple (+28,4), Spotify (+20,8), Netflix (+11,9), Substack (+7,5, +27%), TikTok (+5,0), Medium (+4,7), PBS, Goodreads, Discogs, Grammy.com (+45,8%), Fox News (+48,4%).

Проигравшие в сфере искусства и развлечений: пользовательский контент (UGC), сайты социальных сетей и весь слой сайтов, предлагающих рекомендации «что посмотреть»: YouTube (-567), Reddit (-64,2), Instagram (-48,1), X (-45,9), Fandom (-10,7), Genius (-10,3), TheMovieDB (-9,5, -29%), Rotten Tomatoes (-8,5), Letterboxd (-5,2), AllMusic (-5,0, -18%), Famous Birthdays (-3,9, -20%), JustWatch (-3,8, -24%), OnTVTonight (-39,5%), Fandango, AtomTickets (-40,6%), WhoSampled (-37%), Pluto.tv (-37,8%).

Несколько сайтов, публикующих «что посмотреть» и подобный контент — сайты, которые существуют в основном для того, чтобы рассказать вам, где фильм доступен для просмотра, когда он идёт по телевизору или что о нём думают другие люди — были практически уничтожены обновлением Core Update в марте 2026 года. Между тем, платформы, которые фактически размещают контент (Netflix, Spotify, Apple, Amazon Prime через amazon.com), на этот раз выиграли.

Это продолжает тенденцию, прослеживаемую в анализе декабря 2025 года, когда Google незаметно скорректировал чрезмерно индексируемый пользовательский контент. Обновление марта 2026 года резко расширяет эту тенденцию, распространяя её также на сайты развлекательного контента.

Путешествия и туризм: лидеры среди брендовых сайтов

Категория «Путешествия» стала как лидером по количеству сайтов, показавших наибольший рост (117 сайтов), так и одной из категорий с наибольшим падением.

Анализ распределения результатов раскрывает интересную картину:

Победители в сфере путешествий: гостиничные бренды и официальные источники информации о путешествиях: NPS.gov (+9,9), Hilton (+4,0), Hotels.com (+3,6), Trivago (+3,2), Wyndham (+33,8%), IHG (+2,8), Accor (+39,6%), Spirit Airlines (+69,8%), Omni Hotels (+19,0%), Southwest, MGM Resorts, Sandals (+23,4%), а также впечатляющий рост показателей веб-сайтов аэропортов: аэропорт JFK (+46,3%), аэропорт Ла-Гуардия (+49,3%), аэропорт Рейган Национальный (+59,6%).

Проигравшие в сфере туризма: онлайн-агентства по бронированию (OTA) и агрегаторы туристического контента: TripAdvisor (-44,8), Yelp (-33,1), Expedia (-32,7), MapQuest (-24,7), Travelocity (-12,4, -28,5%), Booking.com (-9,1), Lonely Planet (-4,6, -23,8%), Hotwire (-22,1%), Skyscanner (-39,3%), Wanderlog (-38,6%), HotelPlanner (-26,9%).

Похоже, что обновление алгоритмов перенаправило многие запросы о путешествиях мимо уровня OTA прямо к операторам. Официальный туристический сайт VisitTheUSA.com потерял 64% видимости, что может быть либо результатом общего спада в американском туризме (то есть сайт может восприниматься, как менее актуальный в этом году, что может снизить его видимость), и/или ещё одним примером того, как Google отдаёт предпочтение сайтам, на которых пользователь может совершить прямое действие (забронировать номер, купить билет, посмотреть часы работы парка), а не просто ознакомиться с описанием туристического опыта.

«Работа и образование»: агрегаторы теряют позиции, сайты работодателей и государственные ресурсы растут

В категории «Работа и образование» 103% сайтов показали рост, тогда как только 20% — падение; это один из самых явных положительных дисбалансов в данном обновлении.

Победители в категории «Работа и образование»: правительственные ресурсы, университеты и карьерные сайты работодателей: BLS.gov (+5,4), USAJobs.gov (+16,3%), Ed.gov, SNHU, UNC, MyWorkdayJobs (+46,2%), HigherEdJobs (+46,3%), Randstad USA (+38,6%), SnagAJob (+69,9%), Brown University (+24,7%), Disney Careers (+58,5%), CVS Health Careers (+44,6%).

Проигравшие в сфере работы и образования: классические агрегаторы вакансий: Indeed (-18,1), ZipRecruiter (-13,3, -21,6%), Niche.com (-6,9), Glassdoor (-4,5, -21,7%), GreatSchools.org (-19,0%), CollegeVine (-27,3%), SimplyHired (-29,1%), Monster, Appily (-19,1%).

Стоит отметить: хотя Indeed действительно зафиксировал падение после мартовского обновления алгоритма поиска Google, как и Reddit, в последующие недели после обновления он также продемонстрировал восстановление:

Здоровье: официальные источники растут, даже ведущие сайты в сфере YMYL теряют позиции

Категория «Здоровье» (82% победителей, 34% проигравших) демонстрирует более сложную картину, которую стоит изучить подробнее:

Победители в категории «Здоровье»: GoodRx (+9,5, +54,5%), NIH.gov (+9,3), Harvard.edu (+5,3), CVS.com (+4,3, +16,7%), WHO.int (+3,7), Cancer.org (+3,5, +34,3%), Nature.com (+3,5, +24,1%), Medscape (+3,3, +16,9%), AARP, FDA.gov, HealthDirect.gov.au.

Проигравшие в сфере здравоохранения: на этот раз даже некоторые из самых авторитетных источников в сфере YMYL понесли потери: Cleveland Clinic (-11,5), MedlinePlus.gov (-10,4), WebMD (-9,1), Mayo Clinic (-6,1), Johns Hopkins Medicine (-5,2), KidsHealth.org (-19,4%), NHS UK (-4,3), Cancer.gov (-4,0), Healthline (-3,3) и MerckManuals (-18,8%).

Список победителей в сфере здравоохранения в значительной степени склоняется в сторону правительственных и некоммерческих первоисточников, профессиональных и академических сайтов, а также конкретных транзакционных брендов, (GoodRx для рецептов, CVS для аптек).

Проигравшими стали крупные сайты в сфере здравоохранения, ориентированные на потребителей, которые занимали лидирующие позиции в медицинских SERP с момента первоначального обновления Medic в 2018 году. Это значительное изменение в том, как Google ранжирует результаты поиска: с обновлением Core Update в марте 2026 года Google, похоже, готов понизить в выдаче даже сайты с высоким E-E-A-T в пользу авторитетных источников, на которые они ссылаются.

Финансы: победа государственных сайтов, поражение партнёрских

В сфере финансов повторяется та же картина:

Победители в сфере финансов: StudentAid.gov (+4,0, +28,6 %), AmericanExpress.com (+3,0, +23,2 %), IRS.gov (+2,1), SBA.gov (+2,1), NavyFederal.org (+2,0, +18,5%), FTC.gov (+1,9), Treasury.gov, Comenity (+84,8%), TheStreet (+65,4%).

Проигравшие в сфере финансов: NerdWallet (-4,3, -15,9%), CreditKarma (-2,7, -34,2%), Nasdaq (-23,2%), TradingView (-15,3%), MotleyFool (-32,1%), Experian, CorporateFinanceInstitute (-23,0%), Zacks (-40,8%).

Это продолжение более широкой тенденции, согласно которой «Google отходит от сравнительного контента партнёрских сайтов» — такая картина наблюдается с момента внедрения обновлений «Полезного контента» и «Обзоров продуктов».

NerdWallet и CreditKarma продемонстрировали устойчивость во время предыдущих обновлений; их падение в данном случае, наряду с одновременным ростом позиций IRS.gov, SBA.gov и брендовых сайтов эмитентов, таких как AmericanExpress и NavyFederal, указывает на то, что Google всё чаще направляет пользователей к источнику финансового продукта, а не на страницы сравнения или партнёрские сайты.

Одежда: магазины среднего ценового сегмента опережают универмаги

Лидеры в сегменте одежды: Coach (+57,4 %), Simon (+17,0 %), Gap Factory (+29,9 %), The Dress Outlet (+74,2 %), Express, Abercrombie, Kohl’s, ASOS (+18,5 %).

Проигравшие в секторе одежды: Macy’s (-15,0), Nordstrom (-3,2), JCPenney (-1,9), Lulus (-26,7%), Kay (-16,6%), Bloomingdale’s (-18,4%), Carter’s (-19,9%), Aritzia (-28,1%), Saks Off 5th (-51,2%), Avenue (-42,5%), NastyGal (-41,9%).

Результаты показывают неоднозначную картину: бренды среднего уровня в торговых центрах и аутлетах продемонстрировали улучшение показателей, в то время как традиционные универмаги продолжили многолетний спад.

Итоговый анализ победителей и проигравших от мартовского обновления Google 2026

На основе этого набора данных выделяется несколько общих тенденций, которые должны предопределить дискуссии по SEO в ближайшие недели и месяцы:

1. Агрегаторы оказались в более сложной ситуации, чем несколько месяцев назад. Обновление от марта 2026 года свидетельствует о том, что практически во всех категориях Google перенаправляет трафик мимо сайтов, которые индексируют, перечисляют или комментируют контент третьих сторон.

Сайты сравнений, онлайн-агентства по бронированию отелей (OTA), доски объявлений о вакансиях, агрегаторы отзывов и инструменты типа «что посмотреть» — все они сталкиваются с сокращением своих конкурентных преимуществ. Ответ на вызов конкурентов заключается здесь не в улучшении SEO, а в создании более сильного продукта. Причины для повторного посещения, возможность совершения транзакций, собственные данные и проверенный пользовательский контент всё чаще становятся обязательными условиями.

Это тесно согласуется с аналогичным исследованием, недавно проведённым Сайрусом Шепардом: анализ Сайруса более 400 сайтов показал, что лидеры по органическому трафику чаще предлагают продукт или услугу, позволяют пользователям выполнять задачи, владеют собственными активами, имеют чёткую тематическую направленность и демонстрируют более высокий спрос на бренд.

Эти выводы носят скорее ориентировочный, чем причинно-следственный характер, поскольку они основаны на оценках трафика третьих сторон, но данная закономерность указывает на то, что Google, возможно, поощряет сайты, которые предоставляют явную ценность, выходящую за рамки одного лишь информационного контента.

2. У собственных брендов появился шанс. Сети отелей, авиакомпании, потребительские бренды, работодатели, финансовые учреждения и государственные органы — все они укрепили свои позиции благодаря этому обновлению. У брендов может появиться новая возможность вернуть себе позиции, которые ранее считались утраченными в пользу агрегаторов.

3. Сигнал «обращайтесь к первоисточнику» становится всё громче. В сферах путешествий, трудоустройства, финансов, здравоохранения и развлечений Google, похоже, ставит домены-первоисточники — реальные отели, реальных работодателей, реальных эмитентов, реальные стриминговые платформы — выше вторичных комментариев. Для контент-стратегии ценность экспертных знаний из первых рук, первоисточников и оригинальных данных продолжает расти.

4. Волатильность пользовательского контента является обычным явлением при каждом крупном обновлении Google. Reddit, Quora, Wikipedia и YouTube в последние 12 месяцев значительно потеряли в весе в различных обновлениях. Однако большинство этих сайтов продемонстрировали огромный рост видимости, поэтому эти снижения едва ли повлияли на их общую траекторию роста в последние годы:

Как и всегда, владельцам сайтов следует сосредоточиться на комплексном повышении качества во всех аспектах своих ресурсов, отдавая предпочтение реальной пользе для пользователей, а не краткосрочным тактикам оптимизации.

Со временем изменения в алгоритмах Google будут по-прежнему поощрять такой подход, даже если конкретные лидеры и аутсайдеры в отдельных категориях будут меняться от обновления к обновлению.

Источник данных: amsive.com.

Сообщение March 2026 Core Update: Google забирает трафик у агрегаторов и отдаёт его брендам появились сначала на Блог SEO-аспиранта.