Мы регулярно видим одну и ту же картину: вроде “SEO делаем”, страницы даже местами растут…
а заявки не растут. И почти всегда причина не в чем-то новом и невероятном, а в базовых вещах из рядовых чек-листов по SEO — которые владельцы сайтов упорно игнорируют.
Читайте до конца — там, говорят, самый сок)))
Всем привет! Я Владимир Назаров, руководитель и эксперт агентства Head Promo.
Рынок нейросетей в России не такой уж маленький, но данные по их популярности относительно друг-друга были довольно разрозненные. Тогда мы решили объединить их статистику с нашей внутренней аналитикой и данными по поисковым нейроблокам.
Цель: понять, какую долю в России реально занимают те или иные нейросети, включая генеративные ИИ, нейроответы Яндекса и Google встроенные в поисковую выдачу:
Визуальная информация — это супер, но как и слова, кторорые нам даны, чтобы скрыть правду, так и картинки могут служить инструментом манипуляции и обмана. И речь не только о том, что Ламба, которую ты посылаешь девушке, — липовая. Или очаровательная мордашка девушки из соцсетей — тюнингованная.
— Что картинка может нам сказать помимо визуала? Разберемся по шустрому.
Выпадение страниц из индекса - одна из распространенных проблем в SEO. Это негативно сказывается на его видимости и уменьшает количество потенциальных клиентов, давая преимущество конкурентам. В этой статье мы подробно рассмотрим основные причины деиндексации, основываясь на примерах из реальных кейсов клиентов.
Привет, Habr! Наша команда LLM-разработки подготовила статью о реальном практическом опыте тюнинга и тонкой настройке RAG-системы в области охраны труда. Каждый, кто начинал работать с LLM, проходил через этот «медовый месяц»: вы берете LangChain, загружаете с десяток PDF-файлов в ChromaDB, пишете простенький промпт — и происходит магия. Бот отвечает, эксперты в восторге, MVP готов за выходные.
Но магия исчезает ровно в тот момент, когда в базу знаний прилетает тысяча документов, а цена ошибки из «просто забавной галлюцинации» превращается в юридические риски и штрафы. В нашем проекте «Марк» (протестировать тут: @AI_assistantOT_bot) — ИИ-эксперте по охране труда — мы столкнулись именно с этим: наивный RAG на больших данных не просто работает хуже, он разваливается.
Мы заглянем под капот системы, которая прошла путь от локального скрипта до сложной архитектуры на LangGraph.
Мы подробно разберем:
Генеративный поиск быстро эволюционирует: он предъявляет более высокие требования к надежности источников, использует ограниченный объем текста и при этом остается заметно вариативным в рекомендациях. Это меняет фокус GEO: вместо попыток добиться разовых упоминаний важнее обеспечить устойчивое присутствие бренда в ответах и AI-блоках поиска. Для этого нужны доказательные материалы, четкая структура страниц, понятные метрики присутствия и понимание того, как AI-поиск использует информацию с сайта.
Ниже – мой разбор 4 недавних публикаций, которые дополняют друг друга и дают цельную картину изменений в генеративной выдаче на начало 2026 года.
Рекомендация по КДПВ:
Практический гайд по созданию Telegram-бота для автоматизированного анализа сайта: broken links, базовый security-check, отчёты. Минимум теории — максимум рабочего кода.
Скажите честно: вы до конца понимаете что есть GEO и что оно вам даёт?
Есть ощущение, что не хватает информации, чтобы оценить объективно. На наш 2026 мы видим всё те же 2 лагеря: для кого-то GEO волшебная пилюля, а для кого-то плацебо. Скажу вам как SEO/GEO специалист — ни одно, ни другое. Оптимизация под ИИ — это тоже инструмент со своими плюсами, минусами и особенностями. А ещё это, скорее, надстройка над SEO, а не замена. Сейчас объяснюсь.
В статье разберём:
- при каких условиях GEO эффективен;
- какие НО есть у GEO и чего они вам будут стоить;
- как эксперту строить устойчивое AI-цитирование с умом и рассудительностью.
Привет! Меня зовут Андрей Попов, я SEO-специалист в AGIMA. И сегодня хочу развеять один популярный миф: искусственный интеллект не убил копирайтинг. Он действительно уничтожил низкокачественный информационный SEO, где тексты создавались ради кликов, а не ради реального влияния на аудиторию. Но сегодня важно не просто привлекать трафик, а убеждать и внятно позиционировать бренд, показывая, какую проблему он решает. И без пишущего человека здесь по-прежнему не выжить. В этой статье — мои аргументы.
Недавно я публиковал статью про HeadHunter. Судя по количеству комментариев, она взбудоражила сообщество и превратилась в настоящее поле для дискуссий.
Из всех этих комментариев мой взгляд зацепился за один: там утверждалось, что соискатели сами виноваты в трудностях с поиском работы, потому что они врут в резюме и прочее.
Сегодня я хочу объяснить, почему считаю, что ложь часто становится вынужденной мерой.
Все мы знаем, что сейчас найти работу — особенно в IT — стало заметно сложнее.
Но что, если я скажу, что в этой ситуации частично виноват HeadHunter — доминирующая площадка на рынке поиска работы?
Казалось бы, всё предельно просто: есть люди, которые ищут работу, и есть работодатели, которым нужны специалисты. Нужно всего лишь свести одних с другими — и готово.
Но каким образом на таком, казалось бы, элементарном процессе можно умудриться всё испортить?
Да очень просто — сделать работу сервиса максимально непрозрачной. Настолько, что попадёт ли твоя анкета в выдачу у работодателя, порой кажется зависящим от фазы Луны.
Но обо всем по порядку.
Claude AI + Python + pandas = экономия 85% времени. Полный разбор архитектуры, кода и подводных камней.
Мы привыкли думать абстракциями. Нас учили, что мир состоит из объектов: у «Собаки» есть метод Bark(), а у «Пользователя» — поле Email. Мы тратим недели на споры о чистоте интерфейсов и иерархии наследования, свято веря, что инкапсуляция — это ключ к успеху. Но пока мы строим эти ментальные замки, наш процессор... скучает.
Современный CPU — это невероятно мощный вычислительный монстр, способный обрабатывать миллиарды операций в секунду. Но у него есть ахиллесова пята — память. Пока ваш код прыгает по указателям от одного объекта в куче к другому, процессор простаивает в ожидании данных, совершая те самые «cache misses».
Data-Oriented Design (DOD) — это не просто очередной паттерн. Это «таблетка реальности», которая предлагает перестать проектировать программы вокруг сущностей и начать проектировать их вокруг данных.
В этой статье мы разберем, почему классическое ООП часто работает против производительности, как помочь кэшу процессора полюбить ваш код и почему в 2024 году пора вспомнить, что программа — это просто трансформация одних байтов в другие.
Привет, Хабр! На связи команда отдела поисковой оптимизации и продвижения интернет-ресурсов Рунити. Мы занимаемся SEO-продвижением сайтов: работаем с органическим трафиком, анализируем данные, проверяем гипотезы и смотрим, как изменения в поиске отражаются на реальных показателях проектов.
За последний год SEO заметно изменилось. Дело не в новых факторах ранжирования и не в очередном апдейте алгоритмов, а в том, как теперь работает поиск. Пользователь получает ответ на запрос прямо в выдаче, а наличие сайта в топе больше не гарантирует переход и стабильный органический трафик. Мы видим эти изменения не только на уровне рынка, но и в данных по собственным проектам. Поэтому решили самостоятельно проверить, как именно ИИ-ответы в поиске влияют на клики, CTR и поведение пользователей по информационным запросам. В этой статье поделимся результатами и выводами.
Привет, Хабр.
Любой разработчик знает: если действие нужно повторить больше двух раз — его надо автоматизировать. Мы настраиваем пайплайны для деплоя, пишем автотесты, используем линтеры.
Но когда дело доходит до поиска работы, мы превращаемся в биороботов.
Заходим на hh. Вбиваем фильтры. Читаем описание (которое на 90% копипаста). Пишем сопроводительное (которое никто не читает). Жмем кнопку. Повторить 100 раз.
Меня хватило на два дня. Потом я понял, что трачу часы на работу, которую должен делать скрипт.
Попытка №1: Тупой парсер (Python + Requests)
Сначала я решил задачу в лоб. Написал воркер, который:
Стратегия роста B2B-SaaS: как собрать 6756% трафика, когда коммерческий спрос в нише меньше 1000 показов в месяц.
Рынок, где «CRM для логистики» ищут всего тысячу раз в месяц, кажется тупиковым. Но именно здесь можно выстроить не просто трафик, а полный цикл привлечения клиентов: от холодного информационного запроса до продаж с постоянным ростом LTV.
За год визиты из поиска выросли с 59 до 3986, а прибыль компании — на 1278%.
В разборе — как совместить продвижение по коммерческим запросам с масштабированием через информационный трафик. Hard-кластеризация для информационных статей, реверс-инжиниринг ссылочного профиля конкурентов и системная работа с поведенческими факторами. Полная подробная пошаговая схема.
2025 год стал переломным для SEO: поисковые системы перестали быть просто каталогом ссылок и превратились в интерфейс для получения готовых ответов. Генеративные AI-блоки Google и Яндекса стали нормой, а пользователи всё чаще закрывают задачу прямо в поиске, не переходя на сайты.
В 2026 году эти изменения закрепятся: SEO постепенно трансформируется в AIO (AI Optimization) и/или GEO (Generative Engine Optimization), где ключевым фактором успеха станет присутствие сайта в нейро-ответах.
Дмитрий Борисов, специалист по цифровому продвижению PromoPult, подвел итоги SEO 2025 года и наметил основные тренды 2026-го.
Наконец, научное обоснование (или разоблачение?) про GEO/Generative Engine Optimization. Статья-этакий бенчмарк...
Внутри о том, как нейропоиск выбирает источники и что можно сделать уже сейчас (уровень: легко), чтобы попасть в ответы нейросетей. Доказательная часть + практическая стратегия под контент/SEO.
Десятки лет robots.txt управлял поведением веб-краулеров. Но сегодня, когда беспринципные ИИ-компании стремятся к получению всё больших объёмов данных, базовый общественный договор веба начинает разваливаться на части.
В течение трёх десятков лет крошечный текстовый файл удерживал Интернет от падения в хаос. Этот файл не имел никакого конкретного юридического или технического веса, и даже был не особо сложным. Он представляет собой скреплённый рукопожатием договор между первопроходцами Интернета о том, что они уважают пожелания друг друга и строят Интернет так, чтобы от этого выигрывали все. Это мини-конституция Интернета, записанная в коде.
Файл называется robots.txt; обычно он находится по адресу вашвебсайт.com/robots.txt. Этот файл позволяет любому, кто владеет сайтом, будь то мелкий кулинарный блог или многонациональная корпорация, сообщить вебу, что на нём разрешено, а что нет. Какие поисковые движки могут индексировать ваш сайт? Какие архивные проекты могут скачивать и сохранять версии страницы? Могут ли конкуренты отслеживать ваши страницы? Вы сами решаете и объявляете об этом вебу.
Эта система неидеальна, но она работает. Ну, или, по крайней мере, работала. Десятки лет основной целью robots.txt были поисковые движки; владелец позволял выполнять скрейпинг, а в ответ они обещали привести на сайт пользователей. Сегодня это уравнение изменилось из-за ИИ: компании всего мира используют сайты и их данные для коллекционирования огромных датасетов обучающих данных, чтобы создавать модели и продукты, которые могут вообще не признавать существование первоисточников.
Файл robots.txt работает по принципу «ты — мне, я — тебе», но у очень многих людей сложилось впечатление, что ИИ-компании любят только брать. Cегодня в ИИ вбухано так много денег, а технологический прогресс идёт вперёд так быстро, что многие владельцы сайтов за ним не поспевают. И фундаментальный договор, лежащий в основе robots.txt и веба в целом, возможно, тоже утрачивает свою силу.
В декабре 2025 года Google подала иск против компании SerpApi, специализирующейся на сборе данных (парсинге) из результатов поиска. Google обвиняет ответчика в использовании сотен миллионов «поддельных» запросов для бесплатного доступа к лицензионному контенту.
Для сообщества это дело интересно не только как очередной юридический спор, но и как глубокий разбор того, как Google защищает свой «ров» из данных в эпоху генеративного ИИ. Постепенно процесс обрастает деталями: от участия OpenAI в качестве клиента SerpApi до технических подробностей работы системы SearchGuard.
