alexwww911

Посмотрел видео Rush Agency про то, как Google меняет поиск из-за AI Mode и ИИ-ответов: https://youtu.be/OFSc4AMNzug?si=DnJzXyVLMl-Bw00N

В целом тема интересная и местами пугающая, особенно если вы владелец сайта, SEO-специалист или человек, который последние годы честно писал статьи вроде «как выбрать пластиковые окна», «что делать, если потек унитаз» и «топ-10 способов не сойти с ума от обновлений Google». Потому что ИИ приходит и говорит: «Спасибо за контент, дальше я сам».

Пользователь раньше заходил в поиск, видел сайты, переходил, читал, иногда даже оставлял заявку. Теперь он всё чаще получает готовый ответ прямо в выдаче или в чате с нейросетью. Сайт при этом где-то там, за кадром, как массовка в кино: вроде участвовал, но на премьере его никто не вспомнил.

И вот тут многие начинают драматично махать руками: «SEO умерло! Сайты больше не нужны! Всё, расходимся, заводим ферму и выращиваем кабачки». Но, как обычно, реальность скучнее и сложнее.

Статьи и рейтинги теперь работают не только ради кликов

Раньше всё было относительно понятно. Написал статью, вывел её в топ, получил переходы, посмотрел Метрику, посчитал заявки, сделал умное лицо на созвоне. Если переходов нет — значит, статья не работает.

С ИИ-ответами схема меняется. Представим, что вы написали обзор, рейтинг или экспертную статью на нормальной площадке. Пользователь потом задаёт вопрос в ИИ-поиске, а нейросеть формирует ответ, используя в том числе вашу статью. Пользователь может вообще не перейти на сайт, но прочитать цитату, выжимку или рекомендацию, где фигурирует ваш бренд, услуга или продукт.

То есть прямого клика нет, но влияние есть. Это уже не классическое SEO в стиле «позиция → переход → заявка». Это скорее борьба за то, чтобы быть в числе источников, из которых ИИ собирает свой ответ.

И если раньше было важно попасть в топ поисковой выдачи, то теперь становится важно попасть ещё и в «голову» ИИ. Звучит немного как киберпанк для бедных, но примерно туда всё и движется.

Простые инструменты ИИ действительно съест

Тут без иллюзий. Простые калькуляторы, генераторы, чек-листы и всякие мини-инструменты на одну формулу ИИ будет забирать всё активнее. Если пользователь спрашивает «посчитай процент от суммы» или «напиши простой шаблон письма», ему уже не очень нужен отдельный сайт.

Но важно не путать простой калькулятор и полноценный сервис. Одно дело — инструмент, который делает «2 + 2». Другое дело — сложная система, где есть личный кабинет, сценарии, история действий, интеграции, настройки, аналитика, маршруты, отчёты и куча доработок, которые годами делались по реальным пользователям.

ИИ пока не умеет по фразе «сделай мне идеальный сервис для бизнеса» создать приложение, над которым команда людей писала десятки ТЗ, спорила в чатах, переделывала интерфейсы и исправляла баги после фразы клиента «а можно вот тут просто кнопочку добавить?».

Поэтому простые инструменты — да, в зоне риска. Сложные сервисы — пока нет. Их ИИ скорее будет дополнять, чем полностью заменять.

Агенты пока больше игрушка для гиков, но расслабляться не стоит

Про ИИ-агентов сейчас тоже много разговоров. Мол, скоро агент сам найдёт товар, сравнит цены, закажет, оплатит, напишет отзыв, поругается с поддержкой и ещё жене объяснит, почему вы опять купили не то.

Звучит красиво, но пока реальность скромнее. Обычными чатами с ИИ пользуется всё больше людей, потому что это просто: открыл, написал вопрос, получил ответ. А вот агенты — это уже сложнее, дороже и пока больше для тех, кто любит собирать автоматизации, ломать их, чинить, потом опять ломать и называть это «тестированием гипотез».

Собрать стабильный сценарий без галлюцинаций даже для относительно рутинной задачи сейчас бывает непросто. ИИ может уверенно сделать вид, что всё понял, а потом отправить не тот файл, не туда, не тому человеку и ещё в конце написать: «Рад был помочь».

Поэтому прямо сейчас агенты не выглядят как массовая угроза для сайтов и SEO. Но в перспективе пары лет они вполне могут стать новой популярной фичей, если станут дешевле, понятнее и надёжнее.

Самая большая проблема — мы плохо понимаем, как это измерять

В классическом SEO у нас есть хотя бы какие-то привычные приборы: Яндекс Метрика, Google Search Console, Вебмастер, позиции, клики, конверсии. Да, они тоже иногда показывают «примерно туда-сюда», но жить можно.

С ИИ-ответами всё веселее. Нормального аналога Метрики для продвижения бренда в AI-поиске пока нет. Нет удобного инструмента, который бы честно сказал: «Вот тут ваш бренд показался в ИИ-ответе, вот столько людей это увидели, вот столько потом пришли и оставили заявку».

В итоге продвижение в ИИ сейчас немного похоже на баннерную рекламу на дороге. Вы вроде как есть, люди вроде как мимо проезжают, кто-то вроде как видел, но доказать, что клиент пришёл именно потому, что заметил ваш баннер возле трассы, уже сложнее.

Это не значит, что этим не надо заниматься. Это значит, что рынок пока находится в стадии: «Все понимают, что тема важная, но линейку для измерения ещё не завезли».

Так что делать? Умирать или работать?

Самый плохой вариант — сесть в угол и сказать: «Ну всё, ИИ забрал информационный трафик, SEO умерло, пойду выращивать кабачки». Информационный трафик действительно будет проседать, особенно по простым вопросам. Но это не повод складывать лапки, ложиться под лавку и умирать.

Наоборот, это повод использовать ИИ себе во благо. Если раньше бизнес мог позволить себе несколько статей в месяц и платил за это десятки тысяч рублей, то сейчас можно масштабировать контент гораздо сильнее. Закрывать больше тем, больше запросов, больше смежных направлений, больше площадок и больше сценариев, где ваш бренд может всплыть в поиске или ИИ-ответе.

Но тут есть важный момент. Просто открыть ChatGPT и написать «сделай SEO-статью на 5000 знаков» — это не стратегия. Это способ получить очередную водянистую простыню, которую не хочется читать даже самому автору запроса.

Нужен более сложный подход: нормальная структура, интенты, фактура, логика, источники, SEO-задача, редактура и понимание, зачем вообще этот материал создаётся. Под это я как раз развиваю инструменты на SiteUpgrade. Например, генератор статей: https://siteupgrade.online/tools/article-generator/

Идея не в том, чтобы плодить мусор ради мусора, а в том, чтобы ускорить производство нормального контента, который можно использовать для SEO, внешних площадок и потенциального попадания в ИИ-ответы.

Ещё больше таких наблюдений, экспериментов и инструментов я постепенно выкладываю в своём Telegram-канале про SEO, ИИ и автоматизацию: https://t.me/seonemagia

Вывод

SEO не умерло. Но старое SEO, где можно было просто собрать ключи, заказать пару статей и ждать трафик, действительно начинает трещать по швам. Поиск становится не только списком ссылок, но и системой ответов, где важно не просто занять позицию, а стать источником, который ИИ использует при формировании ответа.

Клики будут дорожать. Информационный трафик будет частично исчезать. Аналитика пока будет хромать. Но при этом появятся новые способы влиять на видимость бренда, упоминания и доверие.

Короче, поисковая выдача уже не та. Но хоронить SEO пока рано. Лучше достать лопату не для похорон, а для того, чтобы копать новую стратегию.

В SEO появилась новая любимая игрушка: LLM SEO, GEO, AEO и прочие красивые аббревиатуры, от которых обычный владелец сайта должен почувствовать, что без срочного внедрения чего-нибудь модного он уже опоздал лет на пять. Раньше все дружно оптимизировались под Google и Яндекс, потом под голосовой поиск, потом под нейросети, а теперь вот под то, чтобы ChatGPT, Gemini или Perplexity случайно не прошли мимо вашего сайта.

Проблема в том, что вокруг этой темы сейчас очень много спекуляций. Особенно в ру-сегменте. Нормальных исследований почти нет: в основном пересказы западных статей, личные ощущения, «мне кажется» и вечное «добавьте FAQ, Schema.org и llms.txt, и будет вам счастье». На практике всё сложнее. Западные исследования уже начали появляться, но даже они пока больше похожи на карту гипотез, чем на официальную инструкцию от тайного совета поисковых роботов.

Я посмотрел, какие факторы чаще всего всплывают в материалах про AI Overviews, ChatGPT, Gemini, Perplexity и другие ИИ-ответы, и собрал их в один список. Сразу дисклеймер: это не «официальные факторы ранжирования». Это набор наблюдений, корреляций и здравого смысла. Причем в теме, которая меняется настолько быстро, что часть выводов через полгода может устареть или поменяться местами по значимости.

Если совсем коротко, то больше всего сейчас похожи на важные факторы: доступность страницы, обычные SEO-позиции, тематическое покрытие, прямой ответ на вопрос пользователя, структура текста, конкретика, источники, доверие к бренду, внешние упоминания и техническая понятность страницы. А вот всякие модные штуки вроде llms.txt пока выглядят скорее как эксперимент, а не как волшебная кнопка.

Если страницу нельзя прочитать, её не процитируют

Звучит банально, но это база. Если страница закрыта от роботов, отдает ошибку, требует авторизацию, грузит весь важный текст через сложный JavaScript или запрещает сниппеты, то ИИ вряд ли внезапно скажет: «О, вот это великий источник, срочно цитируем». ИИ не телепат. Если он не может нормально добраться до страницы, то и использовать её в ответе ему сложно.

Отдельная забавная история — хостинги и CDN, которые предлагают ограничивать ботов ИИ-систем, когда те создают нагрузку. С одной стороны, сервер жалко. С другой — раньше некоторые так же советовали ограничивать поисковых роботов. Потом SEO-специалисты сидели и гадали, почему сайт в индексе выглядит как Шредингеров кот: вроде есть, а вроде нет.

Старое SEO не умерло, оно просто надело худи с надписью AI

Есть распространенное заблуждение: «Ну всё, теперь поисковики умерли, надо оптимизироваться только под ChatGPT». Нет. По исследованиям и наблюдениям видно, что страницы, которые уже хорошо ранжируются в обычном поиске, чаще попадают и в AI-ответы.

То есть классическое SEO никуда не делось. Техническая оптимизация, нормальная структура сайта, интент, качество страниц, внутренняя перелинковка, контентные кластеры — всё это по-прежнему важно. Просто сверху появился новый слой: насколько удобно ИИ взять с вашей страницы понятный фрагмент и вставить его в ответ.

Поэтому «продвижение в ИИ» не заменяет нормальное SEO. Оно скорее добивает тех, кто надеялся, что можно написать унылый текст на 20 000 знаков, пару раз вставить ключ и жить спокойно.

Один текст под один жирный ключ уже не спасает

ИИ часто не ищет ответ одним запросом. Он может взять вопрос пользователя, разбить его на несколько уточняющих подзапросов, собрать информацию из разных источников и потом склеить итоговый ответ. Например, человек спрашивает: «Как выбрать CRM для малого бизнеса?» А ИИ параллельно может искать про цены, интеграции, внедрение, сравнение CRM, отзывы, типичные ошибки, миграцию данных и отраслевые решения.

Поэтому лучше работает не одна гигантская статья в стиле «CRM купить недорого цена», а нормальный тематический кластер. Когда сайт закрывает тему глубоко и с разных сторон, у него больше шансов попасть хотя бы в один из промежуточных поисков, из которых потом собирается AI-ответ.

Проще говоря, если у вас на сайте есть одна страница «ремонт ноутбуков», это одно. А если есть отдельные нормальные материалы про диагностику, замену матрицы, ремонт после залития, чистку, цены, сроки, гарантии и типичные поломки — это уже больше похоже на источник, которому есть что сказать.

ИИ любит прямые ответы, а не SEO-полотенца

Старый добрый SEO-текст, где ответ спрятан где-то между «на сегодняшний день в современном мире» и «наша компания предлагает индивидуальный подход», может работать всё хуже. ИИ удобнее цитировать кусок, где есть конкретный ответ на конкретный вопрос.

Например, фраза «LLMs.txt может помочь ИИ-системам понять важные страницы сайта, но пока нет доказательств, что сам файл сильно повышает цитируемость» — это нормальный самостоятельный фрагмент. Его можно взять и использовать. А если ответ спрятан в текстовом болоте, модель может просто пройти мимо.

Хороший принцип для страниц и статей: сначала короткий ответ, потом подробности. Не три экрана вступления, история вопроса, немного философии и только потом суть, а наоборот. Сначала ответ, потом аргументы, примеры, нюансы и ограничения. Это полезно не только для ИИ, но и для людей. Потому что люди тоже не любят читать пять абзацев ради ответа «да, но с нюансами».

Структура решает

Заголовки, списки, FAQ, определения, сравнения, выводы, блоки «плюсы и минусы», «сроки», «цены», «частые ошибки» — всё это помогает ИИ понять, что именно написано на странице. Не потому что список — магический артефакт из подземелья SEO, а потому что структурированный текст проще разобрать.

Если у вас на странице всё слито в одну простыню, модель должна сама догадываться, где описание услуги, где условия, где ограничения, где цена, где вывод, а где просто маркетинговая вода. Чем меньше ИИ нужно копаться в тексте как в ящике с проводами, тем лучше.

FAQ тоже может быть полезен, но не как волшебная SEO-кнопка, а как способ дать прямые ответы на частые вопросы. Главное, чтобы это был реальный видимый текст на странице, а не набор ключей, спрятанный в коде «для роботов».

Конкретика лучше воды

Фразы вроде «мы предлагаем качественные услуги», «у нас индивидуальный подход» и «наша команда профессионалов» в AI-ответах выглядят примерно как белый шум. Они ничего не объясняют и не дают модели полезного факта.

ИИ гораздо полезнее конкретика: сроки, цены, условия, характеристики, ограничения, даты, сравнения, этапы, гарантии, реальные примеры. «Доставка осуществляется быстро» — ни о чем. А «доставка по Москве занимает 1–2 дня, по регионам — от 3 до 7 дней» — уже нормальный фрагмент, который можно использовать в ответе.

Для коммерческих сайтов это особенно важно. Чем конкретнее описаны услуги, цены, условия, гарантии и ограничения, тем выше шанс, что страница окажется полезной не только человеку, но и ИИ.

Источники и доказательства всё еще нужны

Если статья ссылается на исследования, документы, статистику или хотя бы объясняет, откуда взяты выводы, она выглядит надежнее. Особенно это важно в медицине, финансах, праве, безопасности и других темах, где ошибка может стоить дорого.

Там уже мало написать «наши эксперты считают». Нужно показывать квалификацию, источники, документы, ограничения и нормальную доказательную базу. ИИ тоже не всегда хочет брать ответ из текста уровня «мамой клянусь, всё работает».

Для информационных статей это значит: меньше бездоказательных утверждений, больше проверяемых фактов. Для коммерческих страниц — больше прозрачности: кто оказывает услугу, на каких условиях, сколько стоит, какие есть ограничения, какие документы, какие гарантии.

Каждый важный кусок должен быть понятен сам по себе

Плохой фрагмент: «Это помогает улучшить результат». Что «это»? Какой результат? Кому помогает? Почему?

Хороший фрагмент: «Короткий ответ в начале блока повышает шанс цитирования в AI-ответах, потому что модель может извлечь готовый смысловой фрагмент без дополнительного контекста». Такой кусок можно почти сразу вставить в ответ. Он самодостаточный.

Это вообще хороший тест для любого текста: если вырвать абзац из страницы, он всё еще понятен или превращается в загадку из ЕГЭ? Если превращается в загадку, для ИИ это тоже может быть проблемой.

Брендовые упоминания могут быть важнее обычных ссылок

Вот это интересный момент. В исследованиях всё чаще всплывает, что для AI-видимости важны не только ссылки, но и просто упоминания бренда в интернете. То есть если о компании пишут в обзорах, рейтингах, подборках, статьях, обсуждениях, соцсетях, медиа и профессиональных сообществах — это может помогать ИИ понимать, что бренд вообще существует и с чем он связан.

Получается, что SEO постепенно становится не только про «купить ссылку с донора», но и про нормальное присутствие бренда в интернете. PR, экспертные комментарии, гостевые статьи, каталоги, отзывы, отраслевые подборки — всё это может влиять на то, как ИИ воспринимает компанию.

У себя в Telegram я как раз собираю такие наблюдения по SEO, AI-поиску и техническим экспериментам: https://t.me/seonemagia. В ближайшее время там будут появляться не только разборы, но и небольшие инструменты для SEO-специалистов: генераторы, чекеры и разные штуки для технической оптимизации.

Сайт должен быть понятной сущностью, а не просто набором страниц

Для ИИ и поисковых систем важно понимать, кто вы такие. Компания? Автор? Клиника? Магазин? SaaS-сервис? Эксперт? Медиа? Если бренд встречается только на своем сайте и нигде больше, это слабый сигнал.

А если есть карточки компании, отзывы, страницы авторов, профили, публикации, упоминания на других площадках, документы, кейсы и нормальная структура — это уже лучше. Для клиники это могут быть страницы врачей, лицензии, образование, стаж. Для интернет-магазина — карточки товаров, отзывы, доставка, возврат, гарантии. Для сервиса — документация, кейсы, интеграции, сравнения и понятные описания продукта.

ИИ нужно не просто прочитать страницу. Ему нужно понять, можно ли этому источнику доверять и что это вообще за источник.

Свежесть важна, но менять дату каждый день — не стратегия

Да, свежие материалы часто имеют преимущество, особенно в темах, где всё быстро устаревает: технологии, законы, цены, маркетинг, медицина, инструкции по сервисам. Но свежесть — это не просто поменять дату публикации с 2024 на 2026 и гордо сказать «обновлено».

Нормальное обновление — это когда вы реально добавили новые данные, убрали устаревшее, перепроверили цены, заменили старые скриншоты, обновили инструкции и дописали новые выводы. Свежесть без полезного обновления — слабый сигнал. Актуальность вместе с нормальным содержанием — уже намного лучше.

Важный текст лучше держать в нормальном HTML

Если важная информация спрятана в табах, аккордеонах, подгружается через JavaScript или появляется только после клика, она может хуже использоваться AI-системами. Да, Google давно умеет многое рендерить. Но это не значит, что любая ИИ-система одинаково хорошо достанет всё, что вы спрятали на странице.

Цены, условия, FAQ, характеристики, описания услуг, адреса, данные специалистов — всё важное лучше делать видимым и доступным. Не надо прятать самое ценное в интерфейсных матрешках, а потом удивляться, что его никто не использует.

Schema.org полезна, но не волшебная палочка

Микроразметка помогает поисковикам и ИИ лучше понять, что перед ними: организация, товар, статья, врач, FAQ, хлебные крошки, отзыв, услуга и так далее. Но сама по себе Schema.org не гарантирует попадание в AI-ответы.

Особенно если в JSON-LD написано одно, а на странице для пользователя этого нет. Правильный порядок такой: сначала нормальный видимый текст, потом аккуратная разметка, которая его описывает. А не наоборот.

Ссылки всё еще важны, но не только они

Backlinks и авторитет домена всё еще нужны для обычного SEO. Сильный домен и хорошие ссылки помогают ранжироваться. Но в AI-цитируемости ссылки выглядят не единственным и не всегда главным фактором.

Тематическое покрытие, структура, конкретика, брендовые упоминания и доверие к сущности могут играть не меньшую роль. Проще говоря, просто «накупить ссылок и ждать, что вас полюбит ChatGPT» — так себе план.

LLMs.txt — модная штука, но пока не серебряная пуля

LLMs.txt сейчас обсуждают как потенциальный аналог robots.txt для ИИ-систем. Идея понятная: дать моделям файл с важными страницами сайта, документацией, правилами использования контента и ключевыми ссылками.

Звучит интересно. Возможно, со временем это станет стандартом. Сейчас LLMs.txt уже поддерживают или тестируют многие крупные игроки индустрии, поэтому полностью игнорировать тему я бы не стал. Но если расставлять приоритеты, то llms.txt явно не на первом месте. Сначала техническая доступность, нормальный контент, структура, SEO, бренд и внешние упоминания. А уже потом эксперименты с новыми файлами.

Если хочется быстро попробовать, я сделал простой генератор llms.txt: https://siteupgrade.online/tools/llms-txt-generator/. Это не заменяет SEO и не превращает сайт в любимчика ChatGPT, но как быстрый технический эксперимент — вполне нормальный шаг.

Что делать владельцу сайта или SEO-специалисту

Если коротко, AI-цитируемость — это не отдельная магия, а усиленная версия нормального SEO. Сайт должен быть доступен, хорошо индексироваться, закрывать тему глубоко, давать прямые ответы, содержать факты, быть понятно структурированным и существовать как бренд не только у себя на домене.

Я бы проверял простые вещи: открыты ли важные страницы для индексации, видит ли поисковик важный текст, есть ли на страницах прямые ответы на реальные вопросы пользователей, не спрятана ли суть после трех экранов воды, есть ли конкретика по ценам, срокам, условиям и ограничениям. Также стоит смотреть, есть ли нормальная структура, источники и доказательства там, где они нужны, понятно ли, кто автор или компания, и есть ли упоминания бренда за пределами собственного сайта.

Главный вывод

ИИ не отменил SEO. Он просто сделал более заметной старую проблему: плохой, водянистый, неструктурированный текст становится всё менее полезным. Раньше такой текст хотя бы мог как-то висеть в поиске и собирать хвосты. Теперь, когда ИИ пытается собрать готовый ответ, ему удобнее брать не «SEO-полотно на 20 000 знаков», а нормальный, структурированный, конкретный и понятный источник.

Поэтому задача уже не просто «написать текст под ключи». Задача — стать источником, которому удобно доверять, удобно парсить и удобно цитировать.

А вокруг темы, конечно, еще будет много шума. Кто-то будет продавать «волшебную оптимизацию под ChatGPT», кто-то — ставить llms.txt как амулет от невидимости, кто-то — переименовывать обычное SEO в GEO и добавлять x3 к стоимости. Но если убрать маркетинговый туман, суть пока такая: нормальная техническая база, хороший контент, структура, факты, бренд и внешняя репутация.

Всё скучно, сложно и без магии. Как обычно в SEO.

Главная новость: в Метрике появились более удобные цели на основе параметров событий и мультицели. Если перевести с языка интерфейсов на человеческий, теперь стало проще объединять разные действия пользователя в одну нормальную бизнес-цель.

Например, человек может оставить заявку через форму, кликнуть по телефону, перейти в мессенджер, отправить квиз, заказать обратный звонок или нажать какую-нибудь кнопку «хочу, но страшно». Технически это разные действия, но для бизнеса смысл один: появился потенциальный клиент. Раньше всё это часто приходилось считать отдельными целями, потом склеивать в отчётах, спорить с рекламщиками, смотреть на графики и делать вид, что мы всё контролируем.

Теперь часть этой логики можно собрать внутри самой Метрики через мультицели. То есть можно сделать не десять отдельных целей и потом гадать, какая из них «настоящая заявка», а объединить несколько сценариев в одну цель по логике «ИЛИ». Отправил форму — цель. Кликнул по телефону — цель. Перешёл в мессенджер — тоже цель. Красота, почти цивилизация.

Для SEO и рекламы это полезно тем, что можно смотреть не просто на технические клики и отправки форм, а на более понятные вещи: «Все обращения», «Коммерческие заявки», «Звонки и мессенджеры», «Микроконверсии», «Регистрации» и так далее. То есть аналитика становится ближе к бизнесу, а не к загадочной вселенной, где цель lead_3_old почему-то важнее, чем lead_new_new.

Мой главный вывод такой: составные цели теперь действительно стало делать проще, без прежних танцев с бубном. Раньше для нормальной настройки часто нужен был разработчик, GTM, JavaScript-события, проверка условий, тесты, дебаг и человек, который в конце скажет: «А почему заявок стало в два раза больше, это мы выросли или сломали аналитику?»

Теперь часть подобных задач можно собрать проще и быстрее прямо в Метрике. Это хорошее изменение, потому что в реальности не у всех проектов есть разработчик под рукой, не все клиенты хотят платить за полноценную настройку аналитики, а иногда нужно хотя бы быстро привести цели в более-менее адекватный вид.

Но тут есть нюанс. Даже два.

К настройке целей «без программистов» я бы всё равно относился осторожно. Особенно если речь идёт о выборе конкретных форм на сайте через интерфейс Метрики. Да, это удобно: ткнул в нужную форму, настроил цель, пошёл пить чай. Но такие цели могут зависеть от HTML-структуры страницы: формы, ID, name или XPATH. А это значит, что если завтра дизайнер немного передвинет блок, разработчик обновит шаблон, конструктор формы решит жить новой жизнью или сайт просто «чуть-чуть поправят», цель может начать работать неправильно.

И вот тут начинается классика: заявки вроде есть, клиент говорит, что звонки идут, а в Метрике пустота. Или наоборот — Метрика радостно рисует конверсии, которых в реальности не было. Поэтому важные коммерческие цели, от которых зависят реклама, KPI и отчёты, лучше всё-таки настраивать надёжно: через явно передаваемые события, параметры и обязательную проверку после внедрения.

Из приятных плюшек добавили историю изменений целей. Теперь можно посмотреть, когда цель создали, изменили или удалили. Это очень полезно для расследований в стиле: «Почему с понедельника заявки упали в три раза?» А потом выясняется, что в понедельник кто-то «просто немного поправил цель, ничего серьёзного».

Ещё появился архив целей. Теперь их можно не удалять навсегда, а отправлять в архив и потом восстанавливать вместе с настройками. Для старых проектов это прям спасение, потому что в некоторых счётчиках Метрики целей столько, что кажется, будто их заводили все сотрудники компании с 2014 года по очереди.

Также добавили метки для целей. Можно группировать цели по задачам: SEO, Директ, микроконверсии, основные лиды, e-commerce, тестовые цели и всё остальное. В теории это должно помочь навести порядок. На практике, конечно, всё зависит от того, кто будет это настраивать. Потому что если человек назовёт метку «важное новое 2», то никакое обновление Метрики уже не спасёт.

В целом обновление хорошее. Я бы даже сказал, что это одно из самых заметных изменений в работе с целями Яндекс Метрики за последние годы. Не потому что появилась волшебная кнопка «сделать аналитику нормально», а потому что Метрика становится удобнее для построения целей вокруг реальных бизнес-действий.

Но бубен далеко убирать пока рано. Цели всё ещё нужно продумывать, проверять и периодически пересматривать. Иначе даже самый удобный интерфейс быстро превращается в тот самый список из 80 целей, где половина не работает, вторая половина дублируется, а одна цель называется «не трогать!!!».

Источник новости Яндекса.

Больше подобных разборов по SEO, аналитике и интернет-маркетингу пишу у себя в Telegram: https://t.me/seonemagia

Кажется, в мире искусственного интеллекта появился новый претендент на премию «Самый красивый хайп года». Компания Anthropic недавно заявила об ограничении доступа к своим новым моделям Mythos и Fable для пользователей за пределами США. Интернет мгновенно отреагировал как обычно: кто-то начал рассказывать про приближение технологической сингулярности, кто-то про угрозу национальной безопасности, а кто-то уже мысленно представлял, как новый ИИ за выходные взламывает банки, пишет дипломы и захватывает человечество.

На первый взгляд всё выглядит очень серьёзно. Если государство ограничивает доступ к технологии, значит она действительно представляет собой нечто особенное. По крайней мере именно такой вывод автоматически делает большинство людей. Согласитесь, фраза «Правительство заинтересовалось нашей разработкой» звучит гораздо внушительнее, чем «Мы улучшили показатели на несколько процентов».

Но потом начинаешь смотреть на реальные тесты и бенчмарки. И тут возникает ощущение, будто тебе продали билет на фильм про вторжение инопланетян, а показали качественную, но вполне обычную научную фантастику. Mythos действительно показывает очень хорошие результаты. В ряде задач, особенно связанных с программированием и безопасностью, он немного превосходит GPT-5.5. Однако какого-то фантастического отрыва пока не наблюдается. Это не ситуация, когда новая модель внезапно оказывается в два раза умнее всего, что было раньше.

Представьте, что выходит новый спортивный автомобиль. Производитель намекает на революцию, журналисты рассказывают о технологиях будущего, а потом выясняется, что машина едет на три процента быстрее предыдущей модели. Да, быстрее. Да, круче. Но не настолько, чтобы дорожная полиция срочно переписывала правила дорожного движения. Вот с Mythos у меня пока примерно такие же ощущения.

Самое интересное в этой истории даже не сама модель, а реакция на неё. Сейчас люди обсуждают не качество ответов, не программирование и не реальные возможности системы. Все обсуждают ограничения. И это довольно забавно. Потому что с точки зрения маркетинга сложно придумать что-то более эффективное. Если написать: «Мы сделали новую мощную модель», это одна новость. Если написать: «Доступ к нашей модели ограничили из-за вопросов безопасности», это уже совсем другая история. Мозг читателя сам начинает дорисовывать детали и наделять технологию почти мифическими возможностями.

И вот здесь появляется моя любимая часть — осторожная конспирология. Не та, где рептилоиды управляют биржей через Wi-Fi роутеры, а вполне бытовая. А что если сама история с ограничениями приносит Anthropic больше пользы, чем реальные результаты модели? Я не говорю, что ограничения ненастоящие. Более того, вполне возможно, что они абсолютно реальные и связаны с экспортным контролем или вопросами безопасности. Но невозможно не заметить, насколько удачно эта новость работает на имидж компании.

Фактически рынок сейчас обсуждает не то, насколько Mythos лучше конкурентов, а то, насколько Mythos опасен. Согласитесь, это уже совершенно другой уровень внимания. В результате вокруг модели формируется ореол чего-то запретного, мощного и почти секретного. А такие вещи всегда вызывают интерес гораздо сильнее любых графиков производительности.

Лично мне пока кажется, что Mythos — это очень сильная модель, которая действительно заслуживает внимания. Но история вокруг неё выглядит заметно громче, чем её фактический отрыв от других лидеров рынка. Возможно, через несколько месяцев появятся новые тесты, исследования и реальные кейсы использования, которые покажут, что я ошибался. Но пока складывается ощущение, что маркетинговая кампания вокруг Mythos работает даже лучше, чем сам Mythos.

Хотя кто знает. Может быть, через полгода выяснится, что модель действительно умеет писать код лучше всех программистов мира, запускать успешные стартапы и объяснять коту, почему нельзя будить хозяина в четыре утра ради миски, которая заполнена ровно на 95 процентов. Тогда я первым признаю, что недооценил масштаб происходящего.

А как вам вся эта история? Реально опасная технология или один из самых красивых PR-ходов в индустрии ИИ за последние годы?