Чем дальше, тем больше в интернете ИИшного контента, и эта тенденция никуда не денется. Мне лень подтягивать статистику, но я смутно помню, что количество нейрослопа превысило количество человеческого текста уже год назад. Распознавать, где ИИ-шный текст, а где человеческий мы всё еще неплохо умеем, но вот эмоциональная реакция на нейросетевое творчество отличается от области к области.
В один из дней блогеру приходит на электронную почту извещение о составлении протокола об административном правонарушении от Роскомнадзора.
Я составил таблицу, в которой расставил SEO-факторы по значимости для GEO. Это моё текущее видение и практическая расстановка приоритетов на октябрь 2026 года, а не опубликованные данные алгоритмов ChatGPT, Google или Алисы. Ниже сначала покажу всю картину, а затем разделю факторы по двум сценариям продвижения.
Неделю назад у девяти миллионов сайтов пропала аналитика. Не «просела», не «обновляется с задержкой», а пропала: кабинет Метрики отдаёт заглушку, Директ крутит бюджет вслепую.
Разбираемся без паники и без конспирологии: что известно на 16 октября, почему быстро не будет, что происходит с данными и какую аналитику собрать, чтобы следующая авария прошла мимо вас.
Товар закончился прямо в корзине. Удалить его, предложить похожий, другой размер или предложить подождать?
Разобрал десятки интерфейсов магазинов — и нашёл проблему глубже: корзина помнит, что юзер выбрал, но забывает, почему. А ведь именно там может скрываться ключ к действительно хорошим заменам и рекомендациям.
Допустим, ваш продукт продаётся в России и за рубежом, и по-русски нейросети уже ссылаются на ваш сайт и статьи. Я проверил, переносится ли это на английский: сравнил, из каких сайтов Google AI Overviews, Perplexity и Алиса AI собирают ответы на русские и на английские вопросы. В Google и Perplexity русских сайтов на английском почти не осталось, хотя регион в настройках Google стоял российский. Видимость по-русски сама в английскую не превратится, её придётся строить отдельно.
Последние два года у владельцев сайтов сложилась коллективная привычка: дописать в robots.txt Disallow для GPTBot, CCBot и прочих AI-краулеров — и считать, что контент от ИИ закрыт. Гари Ильес из Google провёл границу, которая эту привычку обнуляет: robots.txt управляет краулингом, а не использованием контента для обучения (Search Engine Journal, 2026).
Пару лет назад, когда мы обсуждали коммуникационные задачи на следующий год, рекрутеры принесли статистику: семь из десяти кандидатов не знают, что такое Цифровой СИБУР. А те, кто знают, описывают нас примерно так: «большие ребята… что-то с нефтью… наверное, стабильно». Это же подтверждали ежегодные исследования брендов ИТ-работодателей. О нас слышали многие, но на вопрос, кто мы, ответить не могли.
Эта история о том, как мы поняли: пора перестать делать вид, что мы не завод.
ИИ-агенты становятся заметным трендом в маркетинге: им передают отдельные задачи — от анализа данных и поиска идей до подготовки рекламных материалов. В click.ru этому направлению посвящен отдельный раздел — ИИ-хаб. В нем собраны инструменты для работы с ИИ-агентами. Внутри есть набор скиллов под отдельные задачи: разработку стратегии, настройку кампаний для Яндекс Директа и VK Рекламы.
В статье разберем:
Вашего сайта нет в ответах ChatGPT. Подрядчик предлагает добавить llms.txt, переписать страницы под «LLM-ключи» и купить пакет с гарантией попадания в рекомендации. Звучит как план — пока не выясняется, что поисковый робот вообще не может прочитать сайт. Вокруг GEO — продвижения в ответах нейросетей — уже вырос рынок, на котором реальные технические задачи легко спутать с дорогими ритуалами. И платить за эту путаницу приходится владельцу сайта.
После прошлой статьи про оптимизацию сайтов под нейросети мне написало немало читателей. Но рядом с вопросами про robots.txt, рендеринг и доступность контента всё чаще появлялись другие: «SEO теперь можно бросить?», «Нужны особые слова для ChatGPT?», «Нам обещают место в ответах за 30 дней — брать?» По этим вопросам стало понятно: прежде чем обсуждать, как попасть в ответы нейросетей, стоит разобраться, за что точно не нужно платить.
Здесь — десять мифов о GEO, которые мешают трезво оценивать результат и уводят бюджет не туда. Разберём, почему один удачный ответ ChatGPT ещё ничего не доказывает, ноль переходов не обязательно означает провал, а полезный технический файл не становится пропуском в рекомендации. По каждому мифу — откуда он взялся, где ломается его логика и что делать вместо этого. В конце соберём рабочую последовательность действий: чтобы начать не с покупки «магии», а с проверки того, что действительно мешает вашему сайту.
Одна из самых сложных вещей, которые всем нам приходится осваивать — это рассказывать окружающему миру о себе, своём продукте и своей работе. Тем более, если у вас что‑то техническое, хардовое, и не получится просто взять и отфоткать круассан на тарелочке, как делают гуманитарии.
В статье проведем тест передовых моделей для генерации видео: рассмотрим, как может выстраиваться процесс создания мультика и какие результаты выдадут модели text-to-video и image-to-video.
Также проверим ключевые характеристики результатов, цены на модели и дадим советы, как же создать собственный мультик при помощи нейросетей и какой из вариантов все же выдаст более предсказуемый результат.
Как покажут наши тесты, при жонглировании объекты могут менять свой цвет, почковаться и исчезать, герои могут не выдавать нужную речь на требуемом языке, проходить конечностями через собственное тело, а иногда персонаж может «ограбить» другого, забрав все реплики на себя, оставляя других участников сцены безмолвным декором.
Об этих и прочих нюансах детальнее расскажем далее в статье.
Сейчас сайт есть почти у каждого второго предпринимателя и крупного бизнеса – ведь это отличный и быстрый инструмент, чтобы рассказать о себе, своих услугах/товарах, стоимости и получить сразу деньги за заказ без контакта с самим клиентом. Только вот помимо красивого оформления и продающего текста не следует забывать, что ваш сайт должен быть упакован и защищен и с юридической стороны от проверок и штрафов надзорных органов.
Как же должен быть оформлен ваш сайт и что должно на нем быть? Вот вам небольшой чек-лист.
Персональные ИИ-агенты дошли до покупок без человека, и первым громким конфликтом стал запрет: Amazon заблокировал агента Muse от Meta — подробности на GeekWire. Повод технический, а следствие — маркетинговое: веб-аналитика сайтов больше не понимает, кто к ним пришёл.
Стиль складывается из слов, ритма фраз, внимания к деталям. У нейросети тоже есть почерк. Она все объяснит, выделит главное и повторит его в конце на случай, если мы отвлеклись. После просьбы «напиши как Чехов» интонация может измениться, а привычка объяснять каждый жест героя — остаться. Посмотрим, откуда берутся привычки нейрописьма и что просьба сменить стиль меняет внутри модели и в готовом рассказе.
В SEO-среде жив стереотип: LLM — это текстовый генератор, а технический аудит делается только классическим софтом. Аргумент звучит весомо: у языковой модели нет сетевого движка, она не умеет обходить дерево сайта и работать с протоколами в реальном времени. Замечание корректное, но вывод из него устарел. Проблема в том, что его авторы путают два уровня: LLM не должна собирать данные — она должна их оркестрировать. Современная агентская архитектура выносит сбор данных на внешние инструменты (tool calling), а модели оставляет планирование маршрута обхода, принятие решений на развилках и интерпретацию результатов. В таком виде связка закрывает значительную часть рутинных SEO-задач — от технического аудита до кластеризации семантики. Ниже — разбор архитектуры, актуального стека 2026 года, рабочий код для каждого слоя и честный список того, что замена не закрывает.
Классическое SEO учит: собери семантическое ядро из Вордстата, кластеризуй и пиши строго под ключи. Мы попробовали пойти по этой методичке в блоге IT-компании - и быстро упёрлись в стену. Реальные инженерные боли разработчиков просто не влезали в шаблонные фразы.
В итоге мы полностью перевернули подход: выкинули готовые списки ключей, посадили редакторов часами общаться с нашими программистами и тимлидами и сделали ставку на «фантомные» низкочастотные запросы.
В этой статье делимся боевым опытом:
• Как с нуля за 5 месяцев выпустить 246 практических материалов и получить 92,4% органического трафика из поиска;
• Почему 80% успеха принесли запросы, которых даже не было в нашей аналитике;
• Как подружить копирайтеров с техлидами без бесконечных правок;
• С какими скрытыми граблями и техническими багами мы столкнулись, запуская блог на Webflow.
Честный кейс с цифрами из Метрики, ошибками и выводами.
Привет, Хабр! На связи Владимир Михайлов, Marketing Analyst в Garage Eight. Сегодня хочу поговорить с вами о сервисах конкурентной аналитики. Почти каждая маркетинговая команда пользуется Sensor Tower, AppMagic, Similarweb и не только. Я не исключение. На одном из проектов я как раз работал с таким сервисом и спустя несколько месяцев понял простую вещь: использование аналитической платформы вовсе не означает наличие удобной аналитики.
В статье хочу обсудить, почему так происходит, и поделиться историей о том, как родился проект, в котором я превратил Sensor Tower из инструмента аналитики в источник данных.
Недавно мне попался рилс* о том, что мы возвращаемся к устной культуре. Девушка в нем пересказывает эссе Роуз Хоровиц из The Atlantic «Конец чтения уже наступил» и говорит, что мы стали реже читать длинные тексты и из‑за этого по‑другому думаем и общаемся. Эссе, кстати, уже успели обсудить и в западном, и в русскоязычном интернете.
Мне стало интересно, что там такого, и я пошла читать его сама. Думала, быстренько пробегусь, а в итоге провалилась с головой и прочитала целиком в оригинале, потом полистала тред про нее на реддите, напоследок шлифанула мнением литературного обозревателя Дмитрия Горшенина. Выходит, рилс про конец чтения подарил мне два кайфовых вечера рисерча. Уничтожить читательскую привычку не получилось, шах и мат, рилсы!
Сразу предупрежу, букв здесь много, читать минут пятнадцать. Так что если дочитаете до конца, считайте это маленьким актом сопротивления. А почему сопротивления? Ну, придется дочитать.
Десять лет я обходил накрутку ботами стороной, считая её слишком рискованной. Потом решил разобраться, как это работает на самом деле: почему быстрый результат так часто заканчивается откатом, чем «просто налить ботов» отличается от действительно работающей системы и какой вообще должна быть такая система. Я прошёл через сомнительные сервисы, живых исполнителей, ошибки и собственные эксперименты — и в итоге пришёл к качественной системе, рассчитанной не на краткий всплеск, а на стабильный рост. В статье рассказываю весь этот путь и показываю, что получилось на реальном проекте.