В сегодняшней статье подробно рассмотрим:

1. Почему усреднённый показатель AEO скрывает единственный важный результат.
2. Какие типы страниц и домены действительно перемещаются между ИИ-системами.
3. Переход от измерения присутствия в ИИ к измерению переносимости.

Одно из самых больших различий между AEO и SEO заключается в том, что AEO работает на большем количестве платформ.

Данные Omnia показывают на основе множества выборок, что только 2,35%–2,45% цитируемых URL-адресов появлялись в ChatGPT, Perplexity и Google AI Overviews по одному и тому же запросу. 91% упоминаний появлялись только в одной ИИ-системе.

Видимость в ИИ — это не единая выдача. На самом деле, это три разные системы распространения, которые иногда пересекаются, но обычно нет.

Только 2% URL-адресов цитируются тремя ИИ-системами одновременно

Большинство людей предположили бы, что если URL-адрес цитируется одной крупной ИИ-системой, у него есть разумные шансы появиться и в других.

Но выборка из 20 000 запросов показывает, что только 2,37% цитируемых URL-адресов отображаются во всех трёх ИИ-системах для одного и того же запроса.

Между тем, 91,07% отображаются только в одной. Эти два числа должны быть рядом, потому что они объясняют друг друга. Оставшиеся ~7% пересекаются парами, что означает, что ИИ-системы используют в основном разрозненные пулы, а не ранжируют один и тот же пул по-разному.

Для команд, занимающихся AEO/SEO, это означает, что единый сводный показатель видимости является неправильной единицей измерения. Усреднённые показатели AEO скрывают это.

Бренд может выглядеть сильным в совокупности, но быть невидимым в 2 из 3 ИИ-систем. SEO-команды, стремящиеся к одному усреднённому показателю видимости в ИИ, объединяют три системы ранжирования в один показатель и называют это стратегией.

Показатель перекрытия в 2% сохраняется на протяжении всех этапов отбора

Показатель перекрытия примерно в 2% и показатель эксклюзивности примерно в 91% остаются практически неизменными на протяжении четырёх выборок.

Эта согласованность важнее, чем точная десятичная точка. Разрыв в консенсусе — это не следствие одного набора запросов или одного временного окна. Он выглядит структурным.

В третьем квартале 2025 года общее совпадение составило 2,2%. В четвёртом квартале 2025 года и первом квартале 2026 года оно выросло до 2,7%. Доля цитирований, эксклюзивных для ИИ-систем, снизилась с 90,1% до примерно 88%. Так что да, наблюдается небольшая конвергенция. Но даже после этого сдвига фрагментация по-прежнему доминирует.

Коммерческие запросы тоже не дают однозначного результата

Разделение по намерениям — одна из самых незаметных, но полезных частей набора данных. Можно утверждать, что коммерческие запросы должны вызывать большее согласие. Когда кто-то ищет «лучшую CRM-систему», «лучшие кроссовки» или «лучшее программное обеспечение для управления проектами», круг приемлемых источников кажется уже, чем при использовании широких информационных запросов.

Удивительно, но данные не подтверждают существенной разницы.

Коммерческие запросы показывают 2,4% общего совпадения. Информационные запросы показывают 2%. Даже когда запрос должен сузить набор ответов, ИИ-системы в большинстве случаев всё равно выбирают разные источники.

Это противоречит распространённому мнению в SEO и контент-стратегии. SEO-команды часто предполагают, что запросы с высокой степенью намерения будут соответствовать общему авторитету. На самом деле, всё выглядит гораздо лучше. Даже в коммерческом сегменте основная работа выполняется собственной логикой поиска каждого ИИ-движка, тем, каким источникам он доверяет, какие форматы предпочитает.

Руководства в 2 раза превосходят главные страницы

Приведённая ниже разбивка по типам страниц показывает, что гайды и туториалы имеют наибольшее пересечение между ИИ-движками — 2,3%, за ними следуют блоги — 1,8%, страницы категорий — 1,6%, страницы товаров — 1,2% и главные страницы — 1,1%.

Два вывода:

1. Во-первых, пояснительный контент распространяется лучше, чем брендовые или транзакционные материалы. Если вы хотите добиться наилучших результатов в ИИ-системах, лучшим кандидатом является не главная страница и не страница продукта. Это страница, которая помогает, объясняет, сравнивает или обучает, но имейте в виду, что на такие форматы контента ИИ может отвечать напрямую.
2. Во-вторых, даже лучшие типы страниц показывают плохие результаты в абсолютном выражении. Руководства не выигрывают в ИИ-системах в сколько-нибудь значимом смысле. Правильный подход здесь не в том, чтобы «публиковать больше руководств, и вы будете выигрывать везде». Всё проще: полезный контент распространяется лучше, чем брендовый контент.

Видимость — это не то же самое, что переносимость

Одна из самых распространённых ошибок в этой области — путать частоту цитирования с переносимостью цитирования. Википедия — самый наглядный пример. Она встречается 16 073 раза в наборе данных, но только 1,3% этих появлений являются универсальными для всех ИИ-систем.

Reddit встречается 14 267 раз, но только 0,1% являются универсальными. Агентство Reuters появляется 1 202 раза, и при этом частота совпадения по всему миру составляет 0%.

Вот почему важным показателем является мобильность. Домен может отображаться на всех платформах, но практически не перемещаться, а это значит, что бренд, доминирующий в сводной панели мониторинга, может оказаться в шаге от невидимости из-за особенностей работы одной платформы. Присутствие показывает, насколько вы видимы. Мобильность показывает, насколько устойчива эта видимость.

Что это значит для SEO-специалистов

Перестаньте рассматривать видимость в ИИ как нечто единое. Изучите всестороннюю видимость вашего домена, измерив:

1. Присутствие — процент отслеживаемых запросов, где ваш домен отображается в любой ИИ-системе. Присутствие показывает, видимы ли вы.
2. Переносимость — процент цитируемых URL-адресов, которые отображаются во всех трёх (или более) ИИ-системах. Переносимость показывает, насколько устойчива эта видимость.
3. Концентрация — процент цитирований, поступающих из одной ИИ-системы. Концентрация показывает, на какой ИИ-системе «тайно» построена ваша текущая панель мониторинга.

Если пересечение между ИИ-системами настолько низкое, единая AEO-стратегия слишком абстрактна, чтобы быть полезной.

Когда мы с вами подходим к видимости в ИИ с целостной точки зрения, это заставляет задавать более чёткие вопросы:

• Какая ИИ-система наиболее важна для нас?
• Какие из наших ресурсов перемещаются между ИИ-системами, а какие работают только в одной?
• Измеряем ли мы присутствие, когда должны измерять переносимость?

Это также меняет подход бренд-команд к диагностике. Слабая главная страница во всех ИИ-системах может быть не проблемой самой главной страницы. Это симптом чего-то более широкого: ИИ отдают предпочтение полезности, а не центрированности бренда. В этом мире видимость достигается не столько за счёт того, что вы являетесь официальным источником, сколько за счёт того, что вы являетесь полезным источником.

Тут мы с вами должны спрашивать себя: «Как нам создавать ресурсы, которые будут востребованы различными ИИ?». Это более узкий вопрос. И он лучше, чем: «Как нам занять лидирующие позиции в нише ИИ?».

Методология

Есть несколько оговорок к этому анализу:

• Набор данных смещён в сторону клиентской базы Omnia.
• Разделение по намерениям и типам страниц основано на классификации с помощью регулярных выражений, что полезно для направленного анализа, но не является идеальной таксономией.

Эти оговорки не сильно ослабляют основной вывод. Самый важный сигнал — это не точность на краях, а согласованность в центре. Независимо от того, как меняются границы, повторяется одна и та же закономерность: очень малое перекрытие, очень высокая специфичность для ИИ и лишь незначительные различия по времени, намерению или типу страницы.

Размер набора данных и временной интервал

Анализ основан на четырёх выборках запросов. Три когорты по 5 000 запросов каждая, отслеживаемые с 1 января 2025 г.; 1 июля 2025 г.; и 1 января 2026 г. Отдельная случайная выборка из 20 000 запросов подтверждает основные показатели 2,37% и 91,07%.

Временной интервал охватывает период с 3 квартала 2025 г. по 1 квартал 2026 г. (на сегодняшний день) и включает в себя в общей сложности 3,7 миллиона ссылок на URL-адреса. Разделение на коммерческие/информационные/другие цели взято из примерно 2,6 миллиона URL-адресов в объединённой выборке. Разделение по типам страниц охватывает 4,1 миллиона появлений URL-адресов.

Как отбирались промпты

20 000 промптов были выбраны случайным образом из общего пула, отслеживаемых Omnia в режиме реального времени. Пул отражает то, что реальные маркетинговые команды решили отслеживать, с учётом географического охвата клиентов Omnia (преимущественно Испания, а также Великобритания, страны Северной Европы и другие рынки ЕС).

Каждый промпт отображается на основном языке своей страны, поэтому испанский язык представлен в большем количестве по сравнению с набором данных только по США.

Отраслевой состав: финтех, страхование, туризм, SaaS, услуги B2B. Рассматривайте полученные результаты как ориентиры для европейского ИИ-поиска.

Исследование охвата ИИ

Исследование охватывает три ИИ-системы: ChatGPT, Perplexity и Google AI Overviews. Каждая из них одновременно отправляет один и тот же запрос в течение одной минуты, дважды в день, с локализацией по странам, и каждая система запрашивается в своём стандартном веб-режиме без аутентификации.

Отслеживание Perplexity осуществляется с помощью Sonar, в то время как ChatGPT и Google AI Overviews используют стандартную производственную модель каждого поставщика для веб-браузинга без аутентификации (при этом ни OpenAI, ни Google не указывают конкретную версию).

Методология классификации

Намерение и тип страницы определяются с помощью регулярных выражений. Категории намерений: Коммерческие, Информационные и Другие. Категории типов страниц: Гайд/Туториал, Статья/Блог, Страница категории, Страница продукта, Домашняя страница, Википедия и Другие.

Правила основаны на ключевых словах и шаблонах URL, что делает их достаточно быстрыми для набора данных, содержащего миллионы URL-адресов, но грубыми на границах. Крайние случаи относятся к категории «Другое», поэтому эта категория занимает значительную долю как в таблицах намерений, так и в таблицах типов страниц. Рассматривайте сокращения регулярных выражений как направленные, а не авторитетные.

Сообщение ChatGPT, Perplexity и Google цитируют разные сайты: совпадают лишь 2,37% URL появились сначала на Блог SEO-аспиранта.

Сегодня для запуска сайта необязательно уметь программировать. Достаточно объяснить нейросети задачу своими словами, получить черновую версию страницы, а затем последовательно улучшить её в чате.

Однако рассчитывать, что сложный цифровой продукт будет полностью готов после одной команды, не стоит. Вайбкодинг эффективнее всего работает поэтапно: формулируем идею, продумываем структуру, создаём прототип, вносим изменения, тестируем и только потом публикуем.

Таким способом удобно собирать посадочные страницы, портфолио, рекламные сайты, квизы, онлайн-калькуляторы и ранние версии MVP. Разберёмся, как устроен этот подход, какие этапы нужно пройти и какие инструменты заслуживают внимания в 2026 году.

Что означает вайбкодинг

Вайбкодингом называют разработку сайтов, приложений и пользовательских интерфейсов в формате диалога с искусственным интеллектом. Человек описывает желаемый результат, а система предлагает структуру, дизайн, тексты и программный код.

Далее проект корректируется с помощью новых команд. Например, можно попросить сократить главный экран, заменить заголовок, добавить форму, перестроить блоки или улучшить отображение на смартфонах.

От обычных конструкторов сайтов такой подход отличается способом взаимодействия. В классическом редакторе пользователь самостоятельно выбирает секции, перемещает элементы и настраивает их внешний вид. При вайбкодинге сначала формулируется задача, после чего ИИ самостоятельно предлагает вариант реализации.

По ощущениям это напоминает общение с дизайнером и разработчиком, только первоначальный макет создаётся автоматически. Название встречается в нескольких вариантах: «вайбкодинг», «вайб-кодинг» и английское vibe coding. Во всех случаях речь идёт об одном принципе — пользователь определяет направление, а нейросеть ускоряет переход от задумки к работающему прототипу.

При этом окончательная ответственность остаётся за человеком. Перед запуском необходимо проверить содержание, формы, ссылки, мобильную адаптацию, метатеги, безопасность и правила обработки пользовательских данных.

Пошаговое создание сайта с помощью ИИ

Чтобы нейросеть подготовила подходящий результат, ей нужно передать достаточно контекста. Укажите разновидность сайта, целевую аудиторию, назначение страницы, необходимые разделы, визуальный стиль и функциональные требования.

После генерации первой версии проект следует отредактировать, протестировать на разных устройствах и опубликовать. В зависимости от выбранной платформы готовый сайт можно разместить по ссылке, подключить к домену или экспортировать в виде кода.

Шаг 1. Определите формат проекта

Начните не с абстрактной просьбы вроде «создай современный красивый сайт», а с конкретной задачи.

Например: подготовить посадочную страницу для записи на консультацию, сделать презентацию онлайн-курса, собрать квиз для выбора услуги или разработать черновой интерфейс личного кабинета.

Формат помогает искусственному интеллекту подобрать правильную архитектуру. Лендингу понадобятся оффер, преимущества, подтверждения, призывы к действию и форма. Квизу нужны последовательные вопросы, варианты ответов и итоговая рекомендация. Калькулятору потребуются поля, правила расчёта и область с результатом.

Шаг 2. Расскажите об аудитории и цели

Нейросеть должна понимать, кто посетит страницу и какое действие ожидается от этого человека.

Формулировка может выглядеть так: «Сайт предназначен для владельцев небольших интернет-магазинов. Его цель — получить заявки на проведение SEO-аудита».

Информация об аудитории влияет на аргументы, стиль общения, преимущества, элементы доверия и формулировки кнопок. Без этого контекста ИИ часто создаёт слишком универсальный текст. Формально он может выглядеть правильно, но в нём не будет точного предложения, убедительных выгод и ответов на реальные сомнения клиентов.

Шаг 3. Заранее обозначьте разделы

Полезно сразу перечислить основные части будущей страницы. В структуру могут входить главный экран, описание проблемы, предлагаемое решение, преимущества, примеры работ, тарифы, ответы на вопросы и форма связи.

Если вы пока не понимаете, какие блоки нужны, поручите нейросети сначала составить план. Попросите не переходить к программированию до утверждения структуры.

Такой порядок экономит время: вначале корректируется логика страницы, а уже после этого — оформление, тексты и вёрстка.

Шаг 4. Опишите внешний вид и ограничения

Укажите желаемое визуальное направление. Это может быть сдержанный B2B-стиль, минимализм, яркая рекламная подача, тёмная тема, крупные шрифты или дизайн с приоритетом для мобильных устройств.

При необходимости добавьте фирменные цвета, примеры понравившихся сайтов и требования к тону текста.

Не забудьте про технические рамки. Например, можно запретить тяжёлые библиотеки, попросить разместить всё в одном HTML-файле, потребовать адаптивную вёрстку и исключить придуманные отзывы. Если речь идёт о коммерческой странице, лучше также запретить необоснованные гарантии.

Шаг 5. Получите черновую версию

Первая генерация не обязана быть безупречной. Её основная задача — показать общую композицию, тексты, кнопки, визуальную логику и базовые функции.

Увидев черновик, проще определить, что именно следует изменить. Удобнее двигаться небольшими этапами: согласовать структуру, выбрать дизайн, отредактировать текст, настроить форму, проверить мобильный вид и добавить SEO-данные.

Шаг 6. Вносите изменения через диалог

Одно из главных преимуществ вайбкодинга — возможность редактировать проект обычными фразами.

Вы можете попросить сделать верхний блок компактнее, добавить три варианта тарифа, смягчить призыв к действию, улучшить страницу для телефонов или подготовить раздел FAQ для поискового продвижения.

Желательно давать задания последовательно. Если одной командой потребовать переделать дизайн, структуру, тексты, форму и программную часть, итог станет менее управляемым.

Шаг 7. Протестируйте сайт и запустите его

Перед размещением проверьте страницу на компьютере и нескольких мобильных экранах. Нажмите каждую кнопку, перейдите по ссылкам, отправьте тестовую заявку и внимательно перечитайте содержание.

Оцените скорость загрузки, корректность заголовков, работу форм и наличие необходимых юридических документов. Если собираются персональные данные, пользователь должен видеть понятное согласие на их обработку.

После тестирования проект можно опубликовать на платформе, связать с собственным доменом либо скачать исходный код.

Пять сервисов для создания сайтов методом вайбкодинга

1. PR-CY Vibe — простой запуск сайта на русском языке

PR-CY Vibe подойдёт тем, кому необходимо быстро подготовить страницу без самостоятельной установки редактора, настройки рабочей среды и поиска хостинга.

Пользователь рассказывает о своей идее в чате, после чего сервис создаёт сайт и показывает результат рядом с перепиской. Все последующие изменения также можно описывать привычными словами.

Инструмент будет полезен предпринимателям, специалистам по маркетингу и SEO, авторам образовательных продуктов и представителям локального бизнеса. С его помощью можно сделать рекламный лендинг, страницу отдельного тарифа, квиз, калькулятор, небольшую презентацию или интерактивный отчёт.

Если проект не предполагает сложной серверной части, получить первую работающую версию удастся достаточно быстро.

Главное преимущество PR-CY Vibe — доступность для начинающих. Пользователю не требуется разбираться со сборкой проекта и размещением файлов. Достаточно сформулировать задачу, изучить предварительный просмотр, запросить исправления, а затем открыть доступ по ссылке или экспортировать HTML.

Сервис стоит рассмотреть для рекламных страниц, быстрых MVP, форм сбора обращений, расчётных инструментов и отдельных промокампаний. Для систем с платежами, регистрацией, базами данных и разными ролями пользователей потребуется более серьёзное проектирование и участие разработчика.

2. Lovable — решение для MVP и функциональных приложений

Lovable представляет собой зарубежный AI-конструктор, ориентированный не только на веб-страницы, но и на продукты с более сложной логикой.

Работа начинается с текстового описания идеи. Затем сервис создаёт приложение или сайт, который можно последовательно изменять в диалоге.

Инструмент хорошо подходит для проверки продуктовых гипотез, разработки SaaS-прототипов и внутренних корпоративных решений. В нём заметен полноценный full-stack-подход: внимание уделяется интерфейсу, данным, интеграциям, пользовательским сценариям и инфраструктуре.

Lovable можно использовать для прототипа CRM, сервиса бронирования, клиентской панели или ранней версии SaaS-продукта. Для обычного одностраничного сайта его возможности иногда оказываются избыточными, особенно если нужен полностью русскоязычный и максимально понятный новичку процесс.

К возможным трудностям относятся английская среда и сравнительно высокий порог входа. При создании серьёзного приложения необходимо отдельно проверять архитектуру, интеграции, разграничение доступа и защиту информации.

3. Bolt — генерация прототипов, приложений и сайтов в чате

Bolt позволяет переходить от текстового запроса к интерфейсу и работающим функциям. Это удобный инструмент для быстрого прототипирования, когда важно наглядно представить идею и проверить основные сценарии.

Среди его возможностей — работа с проектами, подключение GitHub, импорт материалов из Figma и инструменты для создания не только статических страниц, но и приложений.

Bolt имеет смысл выбирать для проектов с формами, несколькими состояниями интерфейса, серверными функциями и разветвлёнными действиями пользователей. С его помощью можно подготовить демонстрационную версию продукта, административную панель, внутренний сервис или прототип личного кабинета.

Предприниматели и маркетологи могут использовать платформу, чтобы быстро показать концепцию коллегам или исполнителям. Разработчикам она помогает ускорить начальную сборку.

При этом автоматически созданный код требует проверки. Особое внимание следует уделять зависимостям, обработке ошибок, безопасности и корректности функций.

4. v0 — современные интерфейсы и публикация через Vercel

Сервис v0 от Vercel рассчитан на создание веб-интерфейсов и приложений с поддержкой искусственного интеллекта. Сценарий работы можно кратко описать как «сформулировать, собрать и опубликовать».

Пользователь отправляет запрос, получает макет, уточняет детали и при необходимости размещает готовый проект.

Особенно полезным v0 будет для разработчиков, дизайнеров и команд стартапов, которым нужна не только самостоятельная страница, но и основа будущего продукта. Сервис предлагает предварительный просмотр, шаблоны компонентов, лендингов и дашбордов, синхронизацию с GitHub и развёртывание на Vercel.

Инструмент раскрывается лучше, если пользователь хотя бы в общих чертах знаком с frontend-разработкой. Через запросы можно создавать страницы тарифов, интерфейсы SaaS-панелей, фильтры, экраны онбординга и современные посадочные страницы.

Человеку без технического опыта v0 может показаться сложнее специализированных AI-конструкторов. Зато для проектов, где важны доступ к коду, GitHub и дальнейшая профессиональная разработка, это один из наиболее функциональных вариантов.

5. Framer AI — визуальные сайты, лендинги и CMS

Framer AI ориентирован прежде всего на дизайн. Он подходит для маркетинговых страниц, портфолио, промосайтов и других проектов, в которых оформление играет ведущую роль.

Сначала сервис формирует страницу по текстовому описанию, после чего её можно вручную дорабатывать в визуальном редакторе. Доступны изменения секций, шрифтов, компонентов, контента и адаптивных настроек.

Выбрать Framer AI стоит, если важны аккуратный внешний вид, управление материалами через CMS, SEO-параметры, аналитика и удобная публикация без глубокого изучения программирования.

Платформа подходит дизайнерам, маркетинговым командам, авторам личных сайтов и организаторам мероприятий. На ней удобно создавать продуктовые лендинги и презентационные проекты.

Framer в меньшей степени ориентирован на нетипичную программную логику. Его сильная сторона — визуальная разработка при поддержке ИИ. Для сервисов с авторизацией, базами данных, серверными операциями и сложными сценариями разумнее рассмотреть Lovable, Bolt или v0.

Какой инструмент выбрать

Для быстрой русскоязычной страницы без сложной настройки можно начать с PR-CY Vibe.

Lovable и Bolt лучше соответствуют задачам, связанным с MVP, внутренними системами и приложениями. v0 пригодится, когда на первом месте находятся современный frontend, кодовая база и размещение на Vercel.

Framer AI стоит выбрать для эффектного лендинга, портфолио или маркетингового сайта, где особенно важен визуальный контроль.

Как составить запрос для нейросети

Качественный промпт уменьшает число последующих исправлений. В запросе желательно сразу указать тип проекта, аудиторию, ожидаемое действие посетителя, структуру, оформление и технические ограничения.

Универсальный вариант запроса

Подготовь лендинг для [название продукта или услуги].

Целевая аудитория — [описание людей и их основной проблемы].

Задача страницы — [получение заявки, покупка, запись, прохождение квиза или скачивание файла].

Предусмотри главный экран с ясным предложением, описание проблемы и решения, преимущества, примеры, тарифы, ответы на вопросы и форму обращения.

Визуальное направление — [минималистичное, технологичное, деловое, яркое или премиальное].

Стиль текста — [дружелюбный, спокойный, экспертный или лаконичный].

Сделай адаптивную вёрстку и понятные призывы к действию. Не добавляй несуществующие отзывы и не используй лишние зависимости. Сначала покажи план страницы, а к написанию кода переходи только после его утверждения.

Запрос для страницы услуги

Разработай лендинг студии, которая проводит SEO-аудиты интернет-магазинов.

Посетители страницы — владельцы магазинов и специалисты по маркетингу, столкнувшиеся со снижением поискового трафика, но не знающие его причины.

Основная задача сайта — получить обращение на консультацию. Используй чистое деловое оформление и не добавляй агрессивные обещания.

Включи главный экран, признаки возможных проблем, состав аудита, пользу для заказчика, последовательность работы, ответы на вопросы и форму заявки.

Запрос для квиза

Создай адаптивный квиз, который помогает выбрать подходящий формат сайта.

Предложи пользователю пять вопросов: для чего нужен проект, каков доступный бюджет, в какие сроки требуется запуск, нужна ли форма и потребуется ли каталог.

После прохождения покажи одну из рекомендаций: лендинг, визитка, каталог, MVP или интернет-магазин. Интерфейс должен быть простым, а итоговый экран — понятным и удобным для мобильных устройств.

Проверка перед запуском

Даже если нейросеть собрала сайт за несколько минут, публиковать его без ручного тестирования не следует. Особенно внимательно нужно проверять проекты, которые получают платный трафик, принимают обращения или обрабатывают данные посетителей.

Начните с мобильной версии. Откройте страницу на экранах разного размера и оцените меню, кнопки, формы, интервалы и читаемость.

Затем посмотрите на заголовки и призывы к действию. Посетитель должен сразу понимать, что ему предлагают и какой следующий шаг от него ожидается.

Обязательно отправьте пробную заявку и нажмите все интерактивные элементы. Проверьте телефонные номера, электронную почту, ссылки на мессенджеры и внешние переходы.

Для поискового продвижения потребуются корректные title и description, единственный основной H1, логичная иерархия H2 и H3, а также понятный URL.

Если страница загружается медленно, сократите количество тяжёлых изображений, скриптов и других ресурсоёмких компонентов.

Добавьте документы и уведомления, необходимые именно для вашего случая: политику обработки данных, согласие пользователя и другие юридические элементы.

Никогда не размещайте в открытом коде пароли, приватные токены, API-ключи и конфиденциальную информацию.

Если сайт имеет значение для бизнеса, после запуска дополнительно проверьте индексацию, технические ошибки, скорость и метатеги. Это поможет найти причины, из-за которых страница плохо ранжируется или получает мало заявок.

Частые вопросы

Какой сервис лучше создаёт сайты с помощью ИИ? 

Выбор зависит от задачи. Для быстрого старта на русском языке можно использовать PR-CY Vibe. Для прототипов приложений и MVP подходят Lovable, Bolt и v0. Если нужен красивый маркетинговый сайт, портфолио или проект с CMS, стоит обратить внимание на Framer AI.

Подойдёт ли вайбкодинг человеку без опыта? 

Да, особенно если начать с небольшой и чётко сформулированной задачи. Новичку проще сначала сделать страницу услуги, лендинг, квиз, калькулятор или демонстрационный прототип.

Не стоит в качестве первого проекта выбирать сложную систему, которая одновременно включает платежи, базу данных и личные кабинеты. Важно научиться последовательно формулировать запросы, оценивать результат, проверять мобильную версию и давать нейросети точечные команды.

Реально ли создать интернет-магазин через нейросеть? 

С помощью ИИ можно быстро собрать витрину товаров или демонстрационный прототип магазина. Однако полноценный коммерческий проект потребует настройки заказов, оплаты, пользовательских аккаунтов, интеграций и безопасного хранения информации.

Такую систему необходимо проектировать и тщательно тестировать. Если сайт принимает платежи или персональные данные, перед запуском желательно привлечь профильного специалиста.

В чём разница между вайбкодингом и Tilda, Wix или Webflow? 

В традиционных конструкторах человек самостоятельно выбирает готовые секции и вручную настраивает каждый элемент. При вайбкодинге задача описывается словами, а нейросеть предлагает структуру, интерфейс и код.

Подход с ИИ даёт больше свободы и ускоряет создание прототипа, но требует внимательной проверки. Обычные конструкторы чаще обеспечивают предсказуемый процесс, тогда как вайбкодинг удобнее для быстрого воплощения идей.

Обязательно ли разбираться в HTML, CSS и JavaScript? 

Для простой посадочной страницы базовые знания программирования не нужны. Нейросеть способна самостоятельно подготовить первый вариант и внести большинство изменений по текстовым командам.

Тем не менее понимание HTML, CSS и JavaScript помогает точнее описывать требования, замечать ошибки и контролировать качество. Если прототип планируется превратить в полноценное приложение, техническая экспертиза или участие разработчика заметно уменьшат возможные риски.

Сообщение Как сделать сайт с нейросетью: пять сервисов для вайбкодинга в 2026 году появились сначала на Блог SEO-аспиранта.

В январе 2026 года Google получил патент US12536233B1. Над ним работали шесть инженеров, и он описывает систему, которая оценивает целевую страницу по коэффициенту конверсии, показателю отказов и качеству дизайна. Если целевая страница не достигает определённого порога, генерируется персонализированная замена на основе ИИ, адаптированная под пользователя. Рекламодатель её не видит. Не одобряет. Возможно, даже не знает о её появлении.

Дискуссия вокруг этого патента сосредоточена на его масштабах: ограничивается ли он товарной рекламой или указывает на нечто более широкое? Это неправильный вопрос.

Правильный вопрос: что произойдёт, если объединить страницы, сгенерированные ИИ, с ИИ-агентами, которые просматривают, покупают и совершают транзакции от имени людей?

Впервые у нас есть инфраструктура для веб-пространства, где ни один человек не создаёт страницу и ни один человек её не посещает. Обе стороны могут быть нечеловеческими. Это меняет всё.

Сторона предложения: страницы, сгенерированные ИИ

Сторона предложения в интернете всегда была человеческой. Кто-то разрабатывает страницу, пишет текст, публикует её. Три события меняют это.

Патент Google US12536233B1 является наиболее прямым: оценить целевую страницу по коэффициенту конверсии, показателю отказов и качеству дизайна, а затем заменить неэффективные страницы версиями, сгенерированными ИИ.

Заменяющие страницы используют полную историю поиска пользователя, предыдущие запросы, поведение при кликах, местоположение и данные об устройстве.

Google создаёт персонализированные целевые страницы, которые не может превзойти ни один рекламодатель, поскольку ни один рекламодатель не имеет доступа к данным о поведении пользователей в таком масштабе.

Барри Шварц осветил патент на Search Engine Land, описав систему, в которой Google может автоматически создавать пользовательские целевые страницы, заменяя органические результаты.

Гленн Гейб назвал патент Google на целевые страницы, созданные с помощью ИИ, потенциально более спорным, чем ответы ИИ. Роджер Монтти из Search Engine Journal утверждал, что сфера действия патента ограничена покупками и рекламой. Но все сходятся во мнении: технология для оценки и замены целевых страниц с помощью ИИ существует и работает.

NLWeb, открытый проект Microsoft, использует другой подход. NLWeb превращает любой веб-сайт в интерфейс обработки естественного языка, используя существующую разметку Schema.org и RSS-каналы. ИИ-агент, запрашивающий информацию на сайте с поддержкой NLWeb, вообще не загружает страницу. Агент задаёт структурированный вопрос, NLWeb возвращает структурированный ответ. Отображаемая страница становится необязательной.

WebMCP идёт еще дальше. С помощью WebMCP веб-сайт регистрирует инструменты с определёнными схемами ввода/вывода, которые ИИ-агенты обнаруживают и вызывают в качестве функций. Поиск товара становится вызовом функции. Оформление заказа становится запросом к API. WebMCP полностью исключает концепцию «страницы», растворяя веб-страницу, как единицу контента, в набор вызываемых возможностей.

Каждый механизм работает по-разному, но направление одно и то же: страница становится чем-то генерируемым, запрашиваемым или полностью игнорируемым. Веб-страница, созданная и опубликованная человеком, больше не является единственным способом донесения контента до аудитории.

Сторона спроса: ИИ-агенты как посетители

Ситуация со спросом изменилась быстрее. В 2024 году боты впервые за десятилетие превзошли трафик от людей, составив 51% всей веб-активности. Данные Cloudflare показывают, что использование ИИ для «действий пользователей» (агенты активно выполняют действия, а не просто сканируют) выросло в 15 раз к 2025 году. Gartner прогнозирует, что к концу 2026 года 40% корпоративных приложений будут использовать специализированных ИИ-агентов, по сравнению с менее чем 5% в 2025 году. Масштабы трудно переоценить.

Наиболее заметным изменением являются браузеры с агентами. Функция автоматического просмотра в Chrome превратила 3 ​​миллиарда установок Chrome в потенциальные площадки для запуска ИИ-агентов.

Google Gemini скролит, кликает, заполняет формы и выполняет многоэтапные задачи автономно внутри Chrome. Браузер Comet от Perplexity проводит глубокий анализ нескольких сайтов одновременно. Режим Copilot в Edge от Microsoft обрабатывает многоэтапные рабочие процессы из боковой панели браузера.

В настоящее время комплексное решение для автоматизированного просмотра веб-страниц включает в себя более десятка инструментов для пользователей и разработчиков, которые осуществляют просмотр от имени людей.

Агенты в сфере электронной коммерции перешли от простого просмотра товаров к совершению покупок. OpenAI запустила функцию мгновенной оплаты, позволяющую пользователям покупать товары непосредственно в ChatGPT, используя протокол Agentic Commerce Protocol (ACP) от Stripe. OpenAI отключила эту функцию в марте 2026 года после того, как количество покупок практически не изменилось, а количество интеграций с продавцами составило всего около дюжины из более чем миллиона обещанных.

Провал был не в концепции, а в реализации: приложение Qwen от Alibaba обработало 120 миллионов заказов за шесть дней в феврале 2026 года, потому что Alibaba владеет моделью ИИ, торговой площадкой, платёжной системой (Alipay) и логистикой.

OpenAI попыталась воспроизвести агентскую коммерцию, не владея всей инфраструктурой. Протокол Universal Commerce Protocol (UCP) от Google и Shopify объединяет более 20 компаний, включая Walmart, Target и Mastercard, в рамках, разработанных для того, чтобы ИИ-агенты обрабатывали коммерцию от поиска товара до оформления заказа.

Shopify автоматически подключила более миллиона продавцов к агентскому опыту покупок с помощью ChatGPT, Copilot и Perplexity. Транзакция происходит в диалоге с ИИ. Страница оформления заказа не загружается.

Взаимодействие между агентами исключает участие человека с обеих сторон. Протокол Google Agent-to-Agent (A2A) позволяет ИИ-агентам от разных поставщиков узнавать о возможностях друг друга и сотрудничать над задачами без человеческого посредничества.

Агент по планированию путешествий ведёт переговоры напрямую с агентом по бронированию. Агент по закупкам оценивает агентов у разных поставщиков. Более 150 организаций поддерживают A2A, включая Salesforce, SAP и PayPal, что уже делает коммерцию и координацию между агентами реальностью в производственной сфере.

Когда обе стороны становятся нечеловеческими

До сих пор одна сторона веб-пространства всегда была человеческой. Человек создавал страницу или человек посещал её. Обычно и то, и другое.

Патент Google замыкает цепь.

Вот как может выглядеть полный «нечеловеческий» стрим:

1. Пользователь говорит своему ИИ-помощнику, что ему нужны кроссовки.
2. Помощник запрашивает данные о продукте через NLWeb или WebMCP, загрузка страницы не требуется.
3. Помощник оценивает варианты, проверяя наличие товара у разных розничных продавцов через A2A.
4. Если пользователю необходимо ознакомиться со сравнением, Google генерирует целевую страницу, персонализированную в соответствии с историей поиска и предпочтениями конкретного пользователя.
5. Ассистент завершает оформление заказа через ACP или UCP с использованием общих платёжных токенов.
6. Пользователь получает подтверждение.

Роль человека во всём этом процессе: выражение намерения и одобрение покупки. Поиск, генерация страниц, оценка продукта и завершение транзакции — всё это обрабатывается системами искусственного интеллекта. Человек касается только двух конечных точек цепочки.

Каждая технология в этой цепочке уже используется в производственных условиях. Автоматический просмотр в Chrome доступен 3 миллиардам пользователей Chrome. У A2A более 150 организаций-сторонников. ACP лежит в основе инфраструктуры агентской коммерции Stripe (мгновенная оплата ChatGPT завершилась неудачей на этапе выполнения, а не по протоколу). UCP соединяет Shopify, Google, Walmart и Target. Получен патент US12536233B1. Ни одна компания ещё не собрала полный цикл, но каждый компонент уже работает.

Кто создаёт нечеловеческий веб

Если составить карту того, кто что создаёт, вырисовывается закономерность:

Google присутствует на пяти из шести уровней: генерация страниц (патент US12536233B1), контент как API (WebMCP), инфраструктура агентов (A2A), браузеры агентов (автоматический просмотр Chrome) и коммерция (UCP). Google позиционирует себя как посредник в нечеловеческом интернете так же, как он посредник в человеческом интернете через поиск.

Фонд Agentic AI Foundation (AAIF), созданный при поддержке Linux Foundation, в состав которого входят Anthropic, OpenAI, Google и Microsoft в качестве платиновых членов, обеспечивает уровень управления. AAIF функционирует как W3C для агентного интернета: независимый от поставщиков орган, который решает, какие протоколы станут стандартами для взаимодействия агентов.

Что нужно знать владельцам сайтов

Это три структурных изменения в назначении вашего сайта.

Ваш слой данных — это ваш сайт

Патент Google генерирует целевые страницы на основе данных товарных фидов, что делает товарные фиды важнейшим активом для бизнеса электронной коммерции.

NLWeb запрашивает разметку Schema.org вместо рендеринга страниц, превращая структурированную разметку в главный вход к вашему контенту. WebMCP предоставляет доступ к возможностям сайта в виде вызовов функций, превращая определения инструментов в объекты взаимодействия агентов пользовательского интерфейса.

Структурированные данные, товарные фиды, JSON-LD и API-интерфейсы традиционно рассматривались как бэкэнд-инфраструктура. В нечеловеческом вебе эти слои данных становятся основным способом взаимодействия бизнеса с клиентами. Точность товарных фидов (характеристики, цены, уровни запасов, изображения) имеет большее значение, чем дизайн главной страницы, когда системы искусственного интеллекта генерируют страницу на основе этого фида.

Доверие — это барьер

ИИ может сгенерировать страницу. Но он не может создать причину для поиска именно вас по названию бренда.

Прямой трафик, подписчики электронной почты, участники сообщества и репутация бренда сохраняются, когда сама страница становится заменяемой. ИИ-агент может создать страницу продукта, но ни один ИИ-агент не сможет создать доверие, которое заставит потребителя (или его агента) запросить конкретный бренд по имени.

Бренды, которые имеют значение в нечеловеческом мире интернета, — это те, которые люди просят своих агентов найти. «Купите мне флисовую куртку» — это обычный запрос. «Купите мне флисовую куртку от Patagonia» — это ров между брендом и конкурентами.

Проблема измерения

Как оценить страницу, которую вы не создавали? Как провести A/B-тестирование по сравнению с тем, что Google генерирует динамически? Как соотнести конверсию, произошедшую внутри ChatGPT, инициированную агентом, действующим от имени пользователя, который никогда не видел ваш веб-сайт?

Традиционная веб-аналитика (просмотры страниц, сессии, показатель отказов, время на сайте) предполагает две вещи: посетителя-человека и страницу, которую вы контролируете. В мире веб-технологий, где нет людей, ни одно из этих предположений не выполняется. Сгенерированная Google целевая страница — не ваша. Сессия оформления заказа в ChatGPT не регистрируется в вашей аналитике.

У меня нет сейчас однозначного ответа на этот вопрос, как и у всех остальных. Измерение — это нерешённая проблема веб-технологий, где нет людей. Новые метрики должны отслеживать доступность агентов, коэффициент конверсии агентов и качество потока данных. Но по состоянию на август 2026 года инфраструктура измерения не соответствует необходимым технологиям.

Четыре прогноза на 2026-2027 годы

Четыре момента, за которыми следует следить в течение следующих 12-18 месяцев.

Google получает патент US12536233B1 или что-то подобное. Технология оценки и замены целевых страниц существует. Существует бизнес-стимул. У Google есть опыт внедрения функций сначала в рекламу, а затем их расширения (Google Shopping перешёл от бесплатного к платному, а затем к обязательному). Целевые страницы, сгенерированные ИИ, скорее всего, сначала появятся в товарной рекламе, а затем распространятся на другие вертикали. Оценки качества целевых страниц в Google Ads служат системой раннего предупреждения о том, какие страницы Google считает заменяемыми.

Трафик от агентов становится измеримым. Платформы аналитики должны будут различать сеансы с участием людей и сеансы с участием агентов. BrightEdge сообщает, что на агентов ИИ приходится примерно 33% органической поисковой активности по состоянию на начало 2026 года. Данные о трафике WP Engine показывают, что к четвёртому кварталу 2025 года на каждый 31 визит человека приходится 1 посещение ИИ-бота, по сравнению с 1 на 200 в начале этого года.

По мере глобального распространения функции автоматического просмотра в Chrome за пределами США, показатели трафика от агентов будут расти. В связи с этим появятся новые метрики, касающиеся коэффициента конверсии агентов и их доступности.

Протоколы протоколов консолидируются. MCP, A2A, NLWeb и WebMCP образуют целостный стек, охватывающий доступ к инструментам, общение агентов, запросы контента и интеграцию на уровне браузера. Ожидается большая совместимость между этими протоколами и меньшее количество конкурирующих стандартов. Фонд Agentic AI Foundation (AAIF) ускоряет консолидацию. В течение 18 месяцев вопрос «поддерживает ли ваш сайт MCP?» станет таким же стандартным, как «адаптирован ли ваш сайт для мобильных устройств?».

Дифференциация бренда становится сложнее и важнее. Когда ИИ генерирует страницы, а агенты совершают покупки, единственная защитная позиция — это быть брендом, который люди (и их агенты) ищут по имени. Прямые отношения, собственные аудитории, сигналы доверия. Всё остальное — товар.

Интернет разделяется на две части

Когда Shopify автоматически перевёл продавцов на использование агентского подхода к покупкам, я задался вопросом, не стал ли ваш веб-сайт просто необязательным. Ответ гораздо сложнее, чем просто необязательный или необходимый. Он становится чем-то другим.

Интернет не умирает. Он разделяется.

Транзакционный интернет (списки товаров, процессы оформления заказа, поиск информации, сравнение цен) в первую очередь становится нечеловеческим.

Искусственный интеллект генерирует целевые страницы. ИИ-агенты посещают эти страницы и совершают на них транзакции. Люди утверждают решения на конечных точках. Патент Google живёт в транзакционном интернете, и экономика оптимизации конверсии в наибольшей степени подталкивает к автоматизации именно на этом уровне.

Интерактивный интернет (истории бренда, сообщество, контент, который вознаграждает за длительное внимание, дизайн, вызывающий эмоциональный отклик) остаётся человечным. Не потому, что ИИ не может создавать впечатления от бренда, а потому, что ценность этих впечатлений заключается в человеческой связи, стоящей за ними. Никто не говорит своему агенту: «Иди и насладись впечатлением от бренда от моего имени».

Новая должностная инструкция вашего сайта: источник данных для агентов, якорь доверия для людей, главная страница бренда для обеих сторон. Компании, которые относятся к своим структурированным данным, товарным фидам и API-интерфейсам с той же тщательностью, что и к дизайну главной страницы, — это те, кто присутствует в обоих мирах.

Нечеловеческий интернет не заменяет человеческий. Он развивается вместе с ним. Ваша задача — присутствовать в обоих.

Сообщение Ваш сайт становится необязательным: ИИ строит интернет для ИИ появились сначала на Блог SEO-аспиранта.

Представьте себе интернет, где машина заполняет ваши формы для сбора контактных данных, покупает ваши товары и ведёт переговоры с вашей внутренней системой. В то время как многие SEO-специалисты сейчас спорят о том, блокировать ли поисковых роботов ИИ, называть себя SEO-специалистами или GEO-специалистами, или оптимизировать сайт для упоминания в ChatGPT, реальность интернета выходит далеко за рамки простых краулеров. С новым WebMCP от Google и ботом Google-Agent, агентный интернет уже здесь.

Интернет становится агентным

Интернет в том виде, в котором мы с вами его знаем (где люди кликают по ссылкам и просматривают страницы), радикально меняется. На смену ему приходит агентный интернет.

Google уже анонсировал новый пользовательский агент, созданный специально для агентов. Когда агент, использующий инфраструктуру Google, просматривает ваш сайт (например, Project Mariner), он будет использовать этот новый тег.

Это только начало. Агенты будут делать гораздо больше, чем просто просматривать веб-страницы, как люди.

Лиз Рид описывает веб-пространство, где большую часть поиска осуществляют агенты

В недавнем интервью глава отдела поиска Google Лиз Рид отметила, что, по её мнению, люди по-прежнему будут общаться друг с другом, но добавила:

«Я думаю, это, вероятно, означает, что в мире множество агентов общаются друг с другом».

В недавнем сообщении в блоге Google описаны несколько протоколов искусственного интеллекта, которые мы все должны понять:

У Мари Хейнс состоялась интересная беседа с участницей группы Search Bar Лиз Мичик, где они обсудили этот вопрос:

WebMCP позволит агентам использовать ваш сайт напрямую

Стандартные браузерные агенты работают медленно, потому что они воспринимают пиксели так же, как и люди. В агентной сети машины будут напрямую взаимодействовать с инструментами и функциями, доступными на вашем сайте.

Улучшение здесь заключается в WebMCP. На мой взгляд, сейчас каждый SEO-специалист должен уделять этому большое внимание. WebMCP позволяет агентам использовать функциональность вашего сайта в режиме реального времени, непосредственно на вашем сайте.

Как это выглядит?

Очевидный пример использования — это агент, автоматически идеально заполняющий формы лидов. Но я думаю, мы увидим гораздо более интересные варианты использования, по мере того, как будем публиковать собственных агентов.

Допустим, я создал несколько агентов для SEO (я их создал, но ещё не поделился ими с миром). Я мог бы поделиться ими с вами по модели SaaS, например, — где вы платите ежемесячную плату за доступ. Или, что, на мой взгляд, наиболее вероятно, вы сможете предоставить доступ к моим агентам через WebMCP для вашего агента. Мои агенты будут вести переговоры с вашими агентами о ценах и, возможно, даже помогать друг другу совершенствоваться.

Поиск превращается в ИИ-поиск

Ник Фокс из Google недавно заявил:

«Поиск превращается в ИИ-поиск, а приложение Gemini — ваш личный помощник».

Он также сказал, что Google всё чаще рассматривает ИИ-режим и ИИ-ответы как одно и то же.

Вернёмся к статье из NYT трёхлетней давности. Они описывали там панику Google из-за ChatGPT. Однако у меня нет никаких сомнений в том, что у Google были гораздо более масштабные планы уже тогда. Агентная сеть — это не второстепенный вопрос! Она разрабатывалась много лет.

В итоге получилось, что с 1998 года и до настоящего времени те из нас, кто создаёт контент, предоставляли его Google для обучения ИИ. Взамен мы получали трафик от пользователей и доход от рекламы. Думаю, что это партнёрство в его традиционной форме больше не существует.

Почему сейчас самое захватывающее время для SEO

Этот переход от веб-пространства, ориентированного на человека, к веб-пространству, ориентированному на агента, может показаться пугающим, если вы полагаетесь исключительно на традиционные ключевые слова. В действительности, это самая большая возможность, которую мы с вами видели со времён изобретения самих поисковых систем.

WebMCP и UCP означают, что теперь мы с вами не просто оптимизируем сайты под клики; мы оптимизируем прямые действия, беспрепятственную торговлю и автоматизированное генерирование лидов.

Создатели контента, которые понимают, как эти агенты взаимодействуют с бэкэнд-системами, увидят уровень эффективности и охвата, которого никогда не смог бы достичь обычный просмотр веб-страниц. Партнёрство между создателями контента и Google определённо изменилось, но будущее того, что мы с вами можем построить на основе этого агентного веба, невероятно светлое.

Мой вам совет

Сейчас сложно понять, как действовать, потому что никто, даже Google, точно не знает, как будет развиваться агентный веб. Вот что я бы вам порекомендовал:

1. Ознакомьтесь с WebMCP и разберитесь, как он работает.
2. Если вы занимаетесь электронной коммерцией, изучите всё, что можно, на UCP.
3. Начните изучать вайбкодинг, используя такие инструменты, как Claude Code, Google AI Studio или Antigravity.
4. Сосредоточьтесь на захватывающих возможностях ИИ, и не позволяйте СМИ и социальным сетям отвлекать вас!

Никто не знает, что ждёт нас в будущем, но я уверен, что те, кто упорно работает и учится использовать ИИ во благо, добьются больших успехов!

Сообщение Google готовит поиск без людей: что WebMCP изменит в SEO появились сначала на Блог SEO-аспиранта.

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.