Представлен поисковик Hiz для тестовых и исследовательских целей, который анализирует игровые сайты с репаками, ROM и открытыми в свободном доступе играми, а затем собирает их в одну выдачу. Автор проекта пояснил, что сервис содержит 62 тыс. проиндексированных ссылок от 23 источников, при этом его база обновляется каждые шесть часов.
Что-то не сиделось мне на месте, и я решил облегчить работу своему нейро-бро (агенту) на Windsurf/Cascade.
Поэтому было принято решение написать MCP для хранения диалогов и всего локального кода на моем компе. И что самое важное -> прикрутить к этому семантический поиск. Я частенько использую одинаковые паттерны, куски кода или какие-то конфиги в разных проектах.
Алгоритм прост как 2 пальца об асфальт:
Выбираем директорию
Разбиваем код на удобные батчи (функции, классы, структуры и т. д.)
Индексируем при помощи какой-нибудь embedding-модели через ollama (кстати работает достаточно быстро) или через платное API
Вуаля! -> агент теперь умеет искать информацию по всем локальным проектам
А также вкратце про другую MCP. Она работает примерно как Playwright, но без Node.js-зависимостей и расширений.
Рецепт опять же очень прост:
Chrome + запущенный CDP
Сам MCP, который умеет навигацию, клики, заполнение форм, скриншоты, инспекцию сети и консоли, исполнение JS-скриптов
Мозг: https://github.com/quonaro/GnostisMCP
Руки для браузера: https://github.com/quonaro/KlyxarMCP
Представлен лёгкий браузер для парсинга данных и ИИ‑агентов — открытый Obscura на Rust работает в разы быстрее подобных проектов и занимает меньше ресурсов, чем Сhrome или Firefox:
без графического интерфейса — максимальная автоматизация;
Stealth Mode, который скрывает признаки ИИ‑агентов. Так сайты не будут распознавать устройство как бота;
использует лишь 30 МБ оперативной памяти;
сам браузер весит около 70 МБ;
грузит страницы за 85 мс;
после запуска браузер готов к работе практически сразу без дополнительных настроек.
Функция обзоров от ИИ в поисковой выдаче Google хорошо зарекомендовала себя неадекватностью ответов. Пару лет назад AI Overview предлагала закрепить сыр на пицце с помощью клея, бороться с депрессией с помощью суицида, а также бегать с ножницами. Год назад этот блок в выдаче уличили в цитировании контактных данных мошенников. Полгода назад искусственный интеллект в поисковой выдаче оболгал невиновного.
На очередной промах AI Overview обратил внимание энтузиаст старых версий операционок Bob Pony. Как указал блогер, обзоры от ИИ противоречат даже самой поисковой выдаче: языковая модель утверждает, что на процессор Pentium первого поколения поставить Windows 7 невозможно, а первым результатом немедленно всплывает видеоролик, где вроде как демонстрируется обратное.
На самом деле быстрая и дешёвая разновидность модели Gemini 3, обслуживающая эту функцию поиска, здесь не ошибается.
Формально сам скриншот заявление AI Overview не опровергает: NTDEV ставил «семёрку» не на реальный осязаемый компьютер из выцветшего желтоватого пластика, а в эмуляторе 86box. С другой стороны, Windows 7 действительно загружается на Pentium первой половины девяностых. К примеру, один из энтузиастов показал процесс загрузки этой операционки на ядре P54C. Для этого пришлось задействовать Windows 7 с Service Pack 1 и устанавливать операционку на 600-мегагерцевый AMD K6-2+ с 768 МиБ ОЗУ, а потом уже даунгрейдить процессор на 90-мегагерцевый Pentium. В системе при этом осталось 128 МиБ ОЗУ, хотя есть сообщения об успешном запуске с 96 или даже 64 МиБ.
Это, кстати, общая схема всех таких экспериментов: устанавливать нужно на процессор поновее, а потом уже менять мозги на более медленные, поскольку с нуля Windows 7 на Pentium не встанет. То есть ИИ в поисковой выдаче Google то ли случайно, то ли нет, но ответил верно.
Фильтры Google убивают интернет быстрее ИИ
По изменению кармы я заметил, что здесь все еще много фанатов Google, которые смотрят на компанию как на визионера. Давайте это изменим.
Don’t be evil
Сегодня у Google совсем другие цели и методы. Совсем недавно из компании ушли специалисты в области ИИ (Джон Джампер и Ноам Шазир). Эти уходы совпали с падением акций Alphabet почти на 270 млрд (до 346$ за акцию на данный момент), что показывает, как сильно инвесторы обеспокоены утечкой мозгов. Иногда просачиваются письма с критикой, они часто поверхностные, но передают внутренние сомнения относительно пути и будущего компании.
Мертвый интернет
Многие заметили, что интернет стал меньше. Раньше было очень много персональных сайтов, форумов, где люди вели блоги и выкладывали фотографии своих питомцев. Сейчас они исчезли куда-то, вы при всем желании не сможете их найти. Но дело не в том, что сайты закрылись. Просто правила изменились. Стало выгоднее показывать нерелевантную выдачу. Автор статьи считает, что эту их инициативу можно сравнить со сжиганием Александрийской библиотеки.
Кроме аномального ранжирования можно вспомнить жалобы владельцев сайтов, что отношении некоторых ресурсов происходит ручная дискриминация, искусственное понижение их ранга. Как показывает практика, эти правила уже не уникальны, для других поисковых систем действуют те же алгоритмы.
Сейчас словить бан можно весьма “забавными” способами. Даже не обязательно писать в Facebook что-то, чтобы навсегда потерять свой профиль. Обнуление еще не грозит цифровой смертью, но мы туда очень быстро идем.
Остывающий труп интернета
Как я понял, еще не все знают про Google Marketing Live 2026. Теперь реклама будет встраивается прямо в диалог с ИИ, а не просто показываться рядом со ссылками. Диалоговые рекламные объявления (Conversational Discovery ads), выделенные ответы (Highlighted Answers) - это уже не про баннерную слепоту, а органическую интеграцию рекламы в ИИ-сервисы. Похоже, что обычный поиск исчезнет. Но пока компания решает задачи встраивания рекламы в ИИ, она теряет ключевых творцов этих технологий.
Экономическая модель, на которой держался интернет последние 30 лет, просто разрушается. Если создатели контента перестанут получать трафик и доход, у них исчезнут стимулы создавать новый, качественный контент. Но если бы Google мог дать объективную информацию… Поисковики и соцсети, оптимизированные для вовлечения, и так показывают нам то, что мы любим. С ИИ это усилится, мы будем реже слышать критику. Это может привести к тому, что разные люди будут жить в совершенно разных информационных мирах (эхо-камерах), не имея общего представления о реальности.
Настанет ли мертвый или даже холодный интернет? Проблема не в том, что появились боты, а что в ответ на это возникли фильтры, которые часто глушат голоса реальных людей, особенно тех, кто мог бы подсветить направление для выхода.
Представлено бесплатное десктопное приложение Streambert с открытым исходным кодом для ПК на Windows, macOS и Linux. Решение распространяется по лицензии GNU GPL v3.0. Главное преимущество Streambert — здесь совсем нет рекламы и трекеров. Разработчики подчёркивают, что приложение всегда будет бесплатным и не станет собирать личные данные пользователей.
Для поиска и отображения информации о фильмах и сериалах Streambert использует базу TMDB и для работы понадобится бесплатный API-ключ TMDB. Программа поддерживает русский интерфейс и субтитры, а также даёт возможность скачивать любые медиафайлы для офлайн-просмотра.
Разработчики утверждают, что приложение обеспечивает более быструю потоковую передачу видео по сравнению с большинством браузерных кинотеатров и поддерживает многопоточную загрузку файлов. При этом Streambert не хранит и не распространяет защищённый авторским правом контент, программа лишь агрегирует ссылки с внешних источников и выступает в роли поисковика.
В Поиске Яндекса появилась мини‑игра с «пухососами». Первые запросы в «Поиске» на пухососы появились 3 июня (около 5 тысяч), а уже 4 июня интерес пользователей к ним вырос до 23 тысяч. В итоге на каждый миллион запросов к «Яндексу» почти 90 приходилось про пухососы. Люди массово пытались выяснить, существует ли этот робот в реальности, искали фото и видео, а также вбивали ироничные формулировки вроде «пухосос это ии или нет», «пухосос купить» и «где встретить пухососа в Москве».
В ответ на этот тренд «Яндекс» интегрировал в «Поиск» тематическую игру, которая позволяет протестировать функционал главного мема этой недели и разогнать скопившийся пух прямо на экране своего устройства с помощью пухососа. Интерактив автоматически активируется, если пользователь вводит в строке «Поиска» запросы: «пухососы» или «пух тополя».
Поводом для новой волны обсуждений стал завирусившийся в соцсетях ролик с технологичными «роботами‑пухососами», которые якобы очищают улицы Москвы: видео выглядело настолько правдоподобно, что пользователи принялись активно обсуждать столичные инновации, хотя на самом деле кадры — результат удачной генерации нейросети.
Google снова пытается захватить весь мир
Кажется, у Брейна снова появился план. Это всё та же мышиная возня, только на новом слое.
Вчера, 8 июня 2026 года, на открытии WWDC 2026 Apple представила новую версию Siri, глубже встроенную в iPhone, iPad, Mac, Apple Watch и Vision Pro. А новые Apple Foundation Models, если верить анонсу, созданы в сотрудничестве с Google и Gemini-моделями.
То есть две главные мобильные платформы мира в скором времени могут опираться на один и тот же ИИ от Google.
Формально это ещё не нарушение антимонопольного закона. Ничего страшного ведь пока не произошло, а антимонопольные службы не сидят с хрустальными шарами и не предсказывают будущее по дыму от перегретого TPU.
Но вопросы уже напрашиваются.
Есть ли у пользователя реальный выбор?
Позволит ли Apple подключить других AI-поставщиков?
Получат ли конкуренты доступ к тем же системным возможностям?
Не станет ли Gemini дефолтным посредником между человеком, устройством, поиском, приложениями и контентом?
Конечно, только Пинки может допустить, что выбор будет честным, а конкурентам оставят хотя бы кусочек пирога. Брейн не любит альтернатив.
Google уже пытался захватить поиск и почти добился цели. И возможно, остановился не потому, что не смог, а потому что сместилась сама точка входа. Теперь она переезжает в AI-интерфейс.
Если пользователь больше не открывает браузер, не ищет вручную и не выбирает сервис сам, а просто говорит ассистенту «найди», «сравни», «забронируй» или «напиши», то власть получает тот, кто стоит между человеком и этим действием.
Поэтому главный вопрос не в том, хорош ли Gemini. И даже не в том, будет ли он на iPhone. А в том, не превращается ли ИИ в новый системный слой, который снова контролирует Google.
Если да, то это очень похоже на старую историю. Просто вместо поиска теперь захватывают следующий интерфейс мира.
Как думаете, Пинки опять ничего не поймёт?
В Google сломали поиск — новый ИИ‑поиск сделал поисковик глупее. Теперь при коротких фразах вроде «отвали», «иди» или «стой» система воспринимает это как личное обращение и команду.
🔥SEO умерло? Добро пожаловать в эпоху нейропоиска и AEO!
Классические «синие ссылки» уходят в прошлое. AI-ответы от Яндекса, Google и ИИ-ассистентов меняют правила игры. Трафик падает, воронки рушатся. Что делать? Оптимизировать под нейросети или уходить в AEO (Answer Engine Optimization)?
Приходите разбираться с ведущими экспертами рынка.
21 мая | 18:00 Лофт «Атмосфера» (ссылка на регистрацию)
Кто выступает: Михаил Сливинский (Яндекс), Денис Шубенок (CEO «Ашманов и партнеры»), Иван Макаров (Дзен), Роман Троицкий (Сбер), Павел Пряников («Блог Толкователя») и другие топ-специалисты из «Финама», SmartCare, Shkulev Media.
О чём поговорим: — Почему нейропоиск обнуляет старые воронки трафика. — Как «Алиса» ранжирует ответы на информационные запросы. — Как превратить LLM из генератора текста в инструмент роста конверсий. — Переход от SEO к AEO: новые KPI для медиа.
Программа: 18:00 – Нетворкинг 18:30 – Дискуссия «Угроза и адаптация» 19:30 – Разбор факторов ранжирования «Алисы» от Дениса Шубенка 19:45 – Дискуссия и кейсы «Как ИИ меняет маркетинг»
Мест немного — регистрация обязательна!
Создатель Sphinx — о 25 годах в инженерии, провале бизнес-модели и жизни внутри Авито
Новый выпуск подкаста AviTalk — разговор с Андреем Аксёновым, автором поискового движка Sphinx и руководителем группы инфраструктуры поиска в Авито.
Sphinx появился в 2001 году — тогда Андрей хотел просто сделать поиск по сайту с текстами песен, а готовых решений не было. Движок оказался лучше того, что было на рынке, и в итоге превратился в один из самых известных open source-проектов российского IT, который лёг в основу поиска Авито.
Но путь от хобби-проекта до инфраструктурного продукта оказался куда менее романтичным, чем принято рассказывать на конференциях.
В выпуске: почему сильная технология сама по себе не бизнес, как Sphinx врос в Авито, что значит 25 лет работать над одним проектом — и какие ошибки Андрей признаёт как руководитель.
Ведёт выпуск Виктор Раев, руководитель разработки юнита Services Base.
Смотрите выпуск на платформах:
Представлен открытый проект Librarr — поисковик книг и аудиокниг:
умеет искать в открытых источниках книги, мангу, документы, исследования, учебники и другие произведения;
ищет в сети и самых популярных открытых библиотеках;
сервис выдаёт книги во всех популярных форматах;
простой интерфейс.
С введением белых списков и ограничением доступа в интернет у рекламодателей могут появится закономерные мысли — Яндекс в белых списках, поэтому он откроется. Но мой сайт не в белых списках (если же ваш сайт в белых списках, то просто проигнорируйте этот пост, мы тут малым бизнесом выживаем) и он недоступен. А реклама моего сайта в Директе при этом показывается, потому что у Яндекса нет причин убирать его из выдачи. И вот пользователь заходит в Яндекс, вводит поисковый запрос, видит мой сайт, переходит по нему и… всё, белый (или какой там) экран.
Спишутся ли деньги за такой переход? С этим вопросом мы обратились в техподдержку Яндекса на что получили предельно точный ответ — «Отстаньте, мы сами без понятия». Ну или можете понять их ответ, как сами хотите.
Вопрос
Добрый день. Просьба уточнить, как идет показ рекламы на мобильных устройствах при подключение мобильного интернета. Так как Яндекс находится в белом списке, то пользователь может перейти на него по запросу. Дальше ему покажется реклама нашего сайта, который не находится в белом списке. Пользователь перейдет по рекламе, но на сайт не попадет. Будет ли за такой клик списываться бюджет?
Ответ Яндекса
Мы проанализировали вашу ситуацию, а также похожие случаи у других пользователей Директа. Благодаря нашим алгоритмам кампании с оплатой за конверсии и кампании с оплатой за клики при оптимизации на конверсии адаптируются к изменениям и продолжают выполнять таргетные значения.
Вы можете скорректировать настройки своей кампании и выбрать соответствующие стратегии. Мы работаем над тем, чтобы максимально увеличить их эффективность в текущих обстоятельствах.
Тоесть, при оплате за конверсии с вас, естественно, ничего не спишут. А вот при оплате за клики вполне, но, возможно, меньше, потому что алгоритмам нужно придерживаться установленных в настройках значений стоимости конверсии. Ну или просто напишет, что обучение остановлено, ничего не получится, у алгоритма лапки.
Затем Яндекс выкатил новую штуку — резервная посадочная страница.
Как это работает? У Яндекса какое‑то уже время есть возможность создавать внутри рекламного кабинета мини лендинги — некрасивые, с малой функциональностью, но зато можно запустить рекламу без сайта (олды помнят, что когда‑то у яндекса уже были Турбо‑сайты, но потом их убрали).
Теперь можно активировать настройку, что в случае недоступности основного сайта, пользователь увидит этот лендинг (который доступен, ведь он на домене Яндекса). Ну, спасибо, наверное, но звучит как не то, чтобы я хотел рекламировать. Если для локального бизнеса (салон маникюра, парикмахерская, шиномонтаж) это не так страшно, то вот остальному бизнесу будет очень не приятно.
С другой стороны, к вам хоть как‑то смогут зайти, хоть и не через ту дверь. У плебеев из органической выдачи такой альтернативы нет.
Недавно перешел с Nixpkgs на Nix Flakes. После третьего флейка начал задумываться над их публикациями и обнаружил, что репозитория для флейков по сути нет. Поиск проектов на гитхабе не различает nix репозитории по типам. Есть NUR (Nix User Repository), но он появился до флейков и просто так добавить в него чистый флейк репозиторий без дополнительных приседаний нельзя. Плюс процесс публикации требует прохождения ревью, что весьма неинклюзивно и мешает развитию экосистемы.
Flakes стали относительно зрелыми и решают проблему центрального репозитория. Однако в репозитории Nixpkgs на GitHub всё ещё остаётся более 5 тысяч открытых задач и сопоставимое количество пулреквестов, и он продолжает ежедневно получать множество коммитов. Добиться включения пулреквеста с новым инструментом в Nixpkgs может быть сложно — файл README репозитория Nixpkgs прямо не рекомендует пользователям добавлять свои «любительские» проекты. На nix форуме существует "вечная" тема посвященная пулреквестом оставшимся без внимамия.
Флейки, это чистные самодостаточные функции, которые должны компноваться значительно легче файлов с произвольными nix выражениями, но до сих пор не отвлекли внимание от nixpkgs. Считаю, что причиной этому может быть отсутсвтие конвенционального репозитория с возможностью поиска зависимостей и удобным интерфейсом для публиции того, что не хватает по мнению автора.
Репозиторий Nixpkgs огромен. Он содержит более 120 тысяч пакетов, но большинство из них не являются нативными для Nix. Например, около 10% составляют импортированные пакеты Haskell. Поэтому такое большое число не может служить надёжным показателем того, насколько хорошо развит процесс публикации в Nix. К примеру, только в репозитории PyPy сейчас насчитывается почти 900 тысяч пакетов. Аналогичные подход можно встретить и в Java - Maven Nexus, и в NodeJS - npm, и в Perl - CPAN...
Также важно отметить, что Python — самый популярный язык программирования общего назначения, и его процесс публикации был разработан программистами для программистов. Однако в этом рабочем процессе нет этапа пулреквеста! По сути, интерфейс работает по принципу «загрузил и забыл», что положительно влияет на конверсию пакетов Python.
Flakes легко устанавливать, но процесс их публикации пока недостаточно отлажен. Текущий подход к распространению flakes, по-видимому, унаследовал многие черты рабочего процесса Nixpkgs.
Для Nixpkgs это был естественный путь развития, поскольку все деривации образуют большое и связанное Nix-выражение, разбитое на множество файлов внутри одного Git-репозитория.
Размышления выше мотивировали меня написать сайт для управления классическим репозиторием специально заточенным на флейки.
Попадая в подсеть контроллера домена, первое, что делает любой пентестер, это перебор учётных записей пользователей (Kerbrute атака). Существует много статей об этом типе эксплуатации, но в каждом источнике авторы используют заранее подготовленный словарь (Смиты, Джоны, Уайты...), который не слишком точно соответствует реальной жизни. Сегодня мы попытаемся заполнить этот пробел и создать универсальный рабочий словарь для атаки Kerbrute в российской среде AD.
Первое, что нам нужно сделать — понять, как администраторы создают учётные записи в домене, а точнее — каков шаблон имён пользователей. Лучшей практикой для корпоративных имён пользователей является сочетание фамилии человека и первой буквы его имени, например в моём случае — iglinkin@corporate.local или i.glinkin@corporate.local. Шаблон зависит от политики безопасности компании и может выглядеть так: ivanglinkin@corporate.local, glinkini@corporate.local, glinkin.i@corporate.local, glinkinivan@corporate.local, или даже просто фамилия — glinkin@corporate.local
Для более точного определения формата пентестеры изучают сайты организаций и посещаемых ими публичных мероприятий: там как раз и указан верный формат. Например, в Microsoft используют формат ИФамилия@microsoft.com: John Winn имеет почту jwinn@microsoft.com.
Как мы можем видеть, фамилия является основной частью корпоративного логина. Имя не так важно, так как используется только первая буква, поэтому нам даже не нужно знать настоящее имя — достаточно просто добавить букву перед или после фамилии. Следовательно, следующий самый сложный и одновременно важный этап — собрать данные о фамилиях.
Мониторя интернет, я нашёл интересный источник https://woords.su/full-name/russian-surnames: в нём содержится почти полный список русских фамилий, в том числе уже c окончаниями "а" для женской половины. Ну а дальше дело техники: создаем скрипт,for p in {1..2234}; do curl -shttps://woords.su/surnames/russian/page-$p | grep "<tr><td>" | sed 's/<tr><td>/\n/g' | sed 's/<\/td><td>/\n/g' | cut -d "/" -f 5 | cut -d "\"" -f 1 | sed 's/surname-//g' >> surnames.txt; done
который парсит все фамилии и кладет в файлик surnames.txt.
Далее генерируем простой словарь с буквами. Его можно даже создать вручную, там всего-то будет 28 букв (минус Ë, Й, Ъ, Ы, Ь - так как с них имена не начинаются): a, b, v, g , d, e, zh, z, i, y, k, l, m, n, o, p, r, s, t, u, f, h, ts, ch, sh, shch, yu, ya.
Последний шаг — это добавить каждую букву перед каждой фамилией. Что может быть проще?for name in $(cat one_letter.txt); do for surname in $(cat lastnames.txt); do echo $name$surname; done;done
Полный список username'ов будет состоять из чуть более 9 миллионов. Достаточно много, но, как показывает моя практика, они перебираются за 1.5 часа через kerberos_enumusers от метасплоита.
Используя этот универсальный метод, можно... в общем, можно сделать массу того, чего делать не стоит ибо большой брат придет за вами.
А для исследовательских целей велком ко мне на 📱 GitHub и скачивайте уже подготовленные словари для ваших текущих проектов.
🧠 Обязательно поделись с теми, кому это может быть полезно 💬 Телеграм | 💬 Max | 📝 Хабр | 💙 ВКонтакте | ⚡️Бустануть канал
Представлен открытый проект Lightnovel Crawler, который помогает книголюбам отыскать даже самые редкие произведения в сети по запросу. Выдаёт инфорамцию в текстовом, веб‑ и epub‑форматах. Устанавливается локально на ПК, имеет понятный интерфейс.
Представлен открытый сервис SmartImage, который проверяет ресурсы в сети и ищет первоисточник картинки на базе нескольких алгоритмов поиска: SauceNao, IQDB, Ascii2D, trаce.mоe и других. Можно искать через перетаскивание и загрузку изображений, в текстовом поле, через буфер обмена, а также через командную строку.
Как измерять SEO-видимость в эпоху AI-SERP
За последние годы поисковая выдача изменилась, а традиционный SEO уже не работает так, как раньше. В текущем поиске результаты Google — это не просто список ссылок, а множество слоев ответов: панель данных, блоки с ответами на вопросы, AI-обобщения, Knowledge Panels и др. Большая часть запросов завершается без клика — пользователи получают нужную информацию прямо в выдаче.
В таких условиях привычные метрики — CTR, позиции в топ-10, количество переходов — перестают быть главными показателями эффективности. На первый план выходит метрика Share of SERP Presence, то есть доля присутствия в выдаче. Она оценивает, насколько часто бренд появляются на разных поверхностях выдачи. Чем шире присутствие, тем выше шансы, что пользователь увидит ваш бренд и доверит ему решение, даже если и не перейдет по ссылке.
Формула этой метрики:
Где:
Brand SERP Volume — суммарное количество упоминаний, блоков и визуальных поверхностей, в которых присутствует бренд по группе запросов.
Category SERP Volume — совокупное количество всех возможных слотов в выдаче для той же категории запросов (включая AI-поверхности, карусели, интенты, навигационные блоки, органику, People Also Ask и т. д.).
Такой подход оценивает не ранжирование, а то, насколько глубоко бренд покрывает информационный контекст в выдаче.
Share of SERP Presence становится основным KPI в zero-click экосистеме, потому что:
клики больше не отражают реальную видимость;
AI-ответы начинают формировать пользовательское представление о брендах еще до переходов;
бренды конкурируют за внимание модели, а не только пользователя;
отсутствие в AI-поверхностях означает выпадение из семантического поля.
Поэтому рост Share of SERP Presence напрямую коррелирует с повышением вероятности быть цитируемым в AI-ответах, попадать в шорт-листы и становиться «предпочтительным» решением на уровне модели.
Если хотите узнать, за какими еще метриками SEO стоит следить сегодня, читайте расширенный материал в нашем блоге.
Представлен открытый проект Second Brain, который локально превращает рабочий ПК пользователя в базу данных с ИИ-поиском. Нейрсеть индексирует документы, картинки и PDF, при этом не только их названия, но и содержание. Система умеет искать по тексту и изображениям, комбинирует семантический и ключевой поиск, читает pdf, docx, png, gif и другие форматы. Проект работает офлайн с локальными моделями.
Яндекс начал увеличивать чистую прибыль, согласно фин. отчету за 3 квартал.
Самое крупное изменение - в чистой прибыли (355% Y2Y за 3 кварталы; а если первые 9 месяцев сравнивать, то вообще был убыток на 4,1 млрд в 2024 году, а в 2025 40,1 млрд - чистая прибыль, из них 34,6 млн были в 3 квартале).
Как считаете, Яндекс изменил с 3 квартала стратегию на максимизацию чистой прибыли? Если да, то к чему это приведет на рынке рекламы и других затронутых категорий. Жду дисскусий в комментах, интересно поразмышлять)
Появление контента, созданного искусственным интеллектом (ИИ), в интернете достигло паритета с материалами, написанными настоящими людьми.
В Axios выяснили, ссылаясь на аналитический отчёт фирмы Graphite, занимающейся поисковой оптимизацией, что доля ИИ-статей на короткое время превзошла человеческую генерацию, но сейчас объёмы выровнялись.
Согласно последним данным, представленным Graphite, в общем объеме новых публикаций в сети доля контента, созданного ИИ, составляет 52%, что незначительно превышает 48% материалов, написанных людьми.
Специалисты Graphite провели анализ 65 тысяч веб-страниц, индексированных с 2020 по 2025 годы. Отмечается, что резкий подъем доли материалов, сгенерированных ИИ, начался в 2023 году, что совпало с выходом на рынок чат-бота ChatGPT в конце 2022 года.
Несмотря на общее увеличение объёмов генерации, результаты поисковой системы Google показывают существенный перекос в пользу человеческого труда. Фирма установила, что 86% статей, которые отображаются в результатах поиска Google, созданы людьми. На долю ИИ приходится лишь 14% такого контента. Более того, когда материалы, созданные искусственным интеллектом, все же попадают в выдачу, они, как правило, располагаются на более низких позициях по сравнению с публикациями, написанными людьми.
Яндекс приостановил работу сервиса поиска по патентам
Сервис «Яндекс.Патенты», запущенный в партнерстве с Роспатентом в 2019 году, стал недоступен для пользователей. При попытке перехода на сайт сервиса открывается страница-заглушка с уведомлением о временной недоступности.
В пресс-службе Яндекса ряду СМИ подтвердили, что обновление сервиса было приостановлено еще летом 2025 года. В компании объяснили это подготовкой «ряда улучшений для пользователей, у которых есть необходимость поиска патентов».
По данным техногиганта, до прекращения работы сервисом ежедневно пользовалось около 30 000 человек. На текущий момент вся информация из базы патентов остается доступной через основную поисковую выдачу «Яндекса».
Напоминаем, что у Онлайн патента есть свой бесплатный поиск по патентам и программам.
SEO — бессмертная база без которой не работает сайт
1C Франчайзи пришёл в сентябре 2024 на рекламу. Хотел продвигаться по Москве и Московской области. С помощью рекламы загрузить работой отдел продаж. Но мы не взяли проект в работу. И вот почему.
Сайт был не готов к рекламе: не было нужных страниц, форм заявок, цен, отзывов и т.п. Провели SEO-аудит и выкатили огромное количество правок. До решения проблем с сайтом работать с рекламой отказались.
Основные проблемы по итогам аудита:
Ошибки в вёрстке
Ошибки в навигации
В Яндекс Метрике настроены только автоцели
Проблемы с коммерческими факторами и юзабилити
И т. п.
После доработки сайта и настройки базового SEO, запустили рекламу. За 2 месяца завалили заявками отдел продаж заказчика так, что пришлось приостановить рекламу.
Подробный кейс со всеми нюансами здесь.
P.S.
Анонсы статей и кейсов выкладываю в Телеграм-канале.
Как Google оценивает контент: скрытые метрики поискового доверия
При выдаче информации Google нередко опирается на скрытые метрики доверия — внутренние сигналы, которые оценивают не просто текст, а репутацию источника, авторитет автора, надежность бренда и даже «пограничность» самой темы.
Иногда корпорация приподнимает завесу тайны над своими алгоритмами, и это позволяет нам чуть лучше представить логику работы поисковика. Вот несколько метрик, о которых мы знаем из утечек и открытых источников:
Question Fringe Score. По одним данным, это оценка того, насколько запрос находится на периферии известного Google пространства знаний — редкий, нетипичный, «длиннохвостый». По другим — оценка потенциальной опасности контента.
Trust Bias. Это внутренний коэффициент доверия к источнику. Обычно высокий Trust Bias получают государственные домены, крупные медиа, старые сайты без санкций и спама, площадки, которые регулярно цитируют другие доверенные источники.
Chard Signals. Скорее всего, это репутационная сетка, где Google хранит «ауру» людей и брендов. Сигналы включают тональность и контекст их упоминаний, ссылки с авторитетных площадок, сопоставление с экспертными источниками и жалобы и негативные реакции.
Topic Authority. Метрика описывает, насколько Google считает автора экспертом в конкретной теме. На нее влияет количество публикаций автора в тематической нише, их качество и ссылочная масса, упоминания автора на сторонних ресурсах, совпадение его профиля с другими экспертами.
Semantic Drift. Это постепенное расхождение изначального значения темы с ее текущим восприятием алгоритмами. По сути, эта метрика делает так, чтобы старые статьи терли видимость. Бороться с этим явлением можно только путем постоянного актуализации контента.
Content Staleness Score. Эта метрика похожа на предыдущую — срок годности контента. Но она не про дату публикации, а про динамику: как давно документ обновлялся, как быстро обновляются конкуренты, как часто пользователи взаимодействуют с материалом, есть ли в нем сигналы «свежести».
Web Entity Confidence. Google всё чаще обрабатывает запросы не как набор слов, а как запросы о сущностях — брендах, людях, продуктах. Для каждой сущности существует скрытая метрика web_entity_confidence. Она показывает, насколько поисковик уверен, что она реальна и заслуживает доверия.
Больше о скрытых метриках доверия Google и о способах работы с ними — в отдельной статье.
Самый полный обзор рекомендаций Google по оптимизации сайта под нейросети.
Цель: Понять какие работы на сайте надо провести, чтобы нейросети брали информацию у вас и указывали как источник.
Документ: https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features?hl=ru
Итог: Если вы хотите, чтобы ИИ-функции работали при показе вашего контента, следуйте основополагающим принципам поисковой оптимизации для Google Поиска: обеспечивайте выполнение технических требований, соблюдайте правила Поиска и основные рекомендации, в частности создавайте полезный и достоверный контент, ориентированный на людей.
Спасибо за внимание)
P.S.: Да, как и любые справки от поисковиков эта такая же. Делайте хорошо, плохо не делайте. Но выводы все таки сделать можно:
1) Гугл не делает разницу между классическим поиском и ответами Google Overview. Они тесно переплетены и дополняют друг друга. Нейросети используют уже "отсортированные" результаты поиска. А поиск дополняется ответами нейросетей.
2) Чтобы попадать в ответы нейросетей, в частности Gemini - надо попадать в ТОП поиска. Но есть приятное: не обязательно в ТОП3-10, информация берется и из более глубоких мест куда не светит солнце.
3) нельзя отключить нейросетям доступ к контенту, не отключив сайт от индексации Google
Представлен открытый проект TruffleHog, который умеет анализировать хранилища данных и приложений, чтобы найти пароли, важные сведения и другую приватную информацию. В сервис заложено больше 700 детекторов различных видов данных и тысячи API, по которым инструмент ищет нужную информацию. Решение имеет встроенную поддержку сканирования GitHub, GitLab, Docker, файловых систем, S3, GCS, Circle CI и Travis CI. Также TruffleHog умеет сканировать сертификаты TLS, двоичные файлы, документы и медиа.
С учётом бурного роста популярности чат‑ботов вроде ChatGPT и того, что некоторые пользователи склонны слишком доверять информации, которую такие инструменты выдают, интересно посмотреть, откуда они её берут. Такие данные (по состоянию на июнь) есть у аналитиков Semrush по 150 тысячам цитирований.
В Visual Capitalist представили инфографику с ресурсами в сети Интернет, на которые чаще всего ссылаются ИИ‑модели вроде чат‑ботов ChatGPT. Некоторые пользователи склонны слишком доверять информации, которую такие инструменты выдают по запросу к ИИ-системам.
Самым популярным источником знаний для ИИ оказался Reddit — форум упоминается в 40% цитат. За ним с большим отрывом идёт «Википедия», дальше — YouTube и Google.
Оказалось, что ИИ-системы в основном модели полагаются на дискуссии на форумах и контент, курируемый сообществами модераторов, отмечают в Visual Capitalist. В связи с этим есть риск, что распространённые там взгляды, неточности и предвзятости могут перекочевать в ответы моделей и распространиться ещё шире.
Со слов автора скриншота, переход из выдачи Chat GPT на сайт клиента сразу же привел к запросу на КП. Договор подписали, предоплату получили. Чек от этого клика составил около 5К долларов. Что скажут SEO-оптимизаторы, уже умеем кормить чатик? И сколько лет осталось классическому интернету?
Представлен бесплатный сервис FilePursuit для поиска любых файлов в сети. Его система проверяет наличие доступных файлов по интернету, включая документы, APK-файлы, ZIP, книги, файлы, картинки и видео, а также PDF.
😎 Как специалист по защите информации, по образованию, капитаню хочу отметить:
Любую систему можно взломать!
😁 И вот на просторах интернета попался еще один красивый пример обхода ограничений "хайпового" GPT:
А если серьёзно - я собрал всё, что нужно знать о работе с ChatGPT и другими языковыми моделями:
фреймворки для запросов (GRWC, ERA, APEX и др.)
лучшие практики и техники
сравнение моделей (GPT-4, Claude, Gemini и др.)
форматы вывода и входные данные
полезные инструменты (Taplio, Cursor, Decktopus...)
где использовать ИИ в бизнесе
📌 Это не просто список, а универсальный навигатор по генеративному ИИ.
Для тех, кто хочет не просто «поговорить» с ИИ, а заставить его работать на результат.
Конец экспертизы и конкуренции?
В интересное время мы живём. Вернулся намедни с конференции, полностью посвящённой AI-инструментам для бизнеса и параллельно начал читать книгу весьма любопытного китайца с юморным именем Кай-Фу Ли. Настоящие кайфули, а не обрыдшее деловое чтиво, это видно уже по первым страницам.
Давненько не попадалось таких насыщенных смыслами бизнес-изданий. Чуть ли ни каждая глава содержит квинтэссенцию глубоких мыслей продвинутого практика и стратегическое видение «человека мира», именно на уровне мира. Спорить не с чем, всё чётко разложено по полочкам. Мало того, всё, что было автором предсказано, уже происходит и именно так, как было описано. Книга, на секундочку, издана в России в 2019-м году, т.е., написана была значительно раньше. С удивлением узнал, что развивается AI ещё с 80-х, а основные вехи в его развитии приходятся на середину нулевых и одно из самых значимых событий произошло в 2012-м. Ничего про это не знал тогда, да и сейчас это стало для меня большим сюрпризом.
И ещё мне очень понравилось сравнение автором эпохи AI с эпохой внедрения человечеством электричества. И то и другое уже изменило облик и всё, что происходит на планете Земля, только изменения, которые привносит прямо сейчас AI, могут оказаться даже более глобальными в итоге, чем это было в случае с электричеством.
Что же стало ясно как божий день, когда почти месяц сам начал интенсивно пользоваться нейросетями, да ещё послушал/почитал умных людей, которые «в теме», что называется?
Экспертиза доживает свои последние годы. Затрудняюсь определить направление, где её ожидает хоть что-то позитивное в будущем. Сам опробовал на себе такие далекие друг от друга направления и темы, как молекулярная биология, туризм, нумизматика, ботаника, философия и др. И везде результат превзошёл ожидания за считанные минуты и несколько итераций. А, если «эксперт с 20-летним опытом» вдруг допустил какую-то оплошность или что-то недоглядел (галлюцинациями, вроде, это зовётся?), призываешь на помощь «эксперта с 40-летним опытом», даёшь ему возможность покопаться в деталях, и он обязательно находит все ошибки, начинает говорить на совершенно другом, выраженно профессиональном языке и источники приводит самые, что ни на есть релевантные. И так по всем проверенным лично направлениям. Где сам знаю вопрос досконально и могу оценить качество ответов.
Конкуренция в бизнесе тоже меняется на глазах. Вместо маркетинга, барахтания в «красных океанах» и всей этой бла-бла-бла в товарах и услугах, всему этому приходит на смену скорость внедрения AI во все сферы бизнеса. Кто быстрее и эффективнее это реализует, тот и выиграл в долгосроке в своей нише. Неважно, какой бизнес. Важно, что удачливого игрока ожидает: 1) Снижение себестоимости, которое не сможет побить ни один конкурент; 2) Персонализация невиданных доселе масштабов; 3) И, разумеется, полное отсутствие конкуренции на самой вершине. Это иногда даже монополией зовут. А кто не успел, тот уже точно не успел. Пора ползти в другом направлении…
Что решил для себя? Экстренно необходимо становиться горячим амбассадором и внедрять AI в работу везде и во всём, где это только возможно и приносит пользу. Завтра будет поздно, потому что все туда ринутся, пихаясь локтями.
А на бытовом уровне меньше чем за месяц обращений к бесплатной версии, я уже понял, что границ по знаниям не существует. Границы, по сути, определяются только тарифом и его лимитами. То новое, что даёт тариф за 20$, мне ещё только предстоит узнать.
На простой вопрос «Есть ли то, чего ты не знаешь?» AI ответил тоже простыми 5-ю пунктами, среди которых были личные данные, мои мысли и будущее. Делаю вывод, что всё остальное не вызывает у него особых сложностей.
А в конце AI издевательски добавил: «Если хочешь, можешь попробовать найти мой предел — задай что-нибудь каверзное». На этом моменте я впал в ступор...
Примерно месяц назад я запустил эксперимент - настроил в качестве поисковика по умолчанию ИИ-сервис Perplexity. А сейчас буду возвращаться обратно на традиционную поисковую систему. И дело не в том, что Perplexity плохо работает, а в том, что с моими сценариями она не особо дружит.
Вообще, как помог понять эксперимент, большая часть моих запросов идёт по одному из 3 путей:
Быстрый поиск очень базовой информации: как расшифровывается аббревиатура, кто написал книгу, в каком году было событие. В поисковик достаточно просто бросить одно-два слова - и на странице поиска нужное точно найдётся прямо в сниппетах, без перехода по ссылкам.
Справка от ИИ дольше формируется, в ней ту самую очень базовую информацию надо всё-таки выцеплять. А если запрос неоднозначен, как с теми же аббревиатурами, ИИ может дать отличную справку, но - по другому значению)
Это частично устраняется более подробным формулированием запроса ("что значит ABC в контексте X"), но... зачем писать больше?
Наоборот, поиск подробной информации по какому-то вопросу. Поиск тут нужен только для того, чтобы выйти на статью, где будут расписаны все детали. Короткая выжимка от ИИ обычно неплоха, но закрывает только 60-70% тех самых интересных мне деталей, так что всё равно приходится нырять в первоисточники.
Сюда же, кстати, можно отнести поиск изображений чего-то. Тот же Perplexity выдаёт и картинки, но 3-4 штук не всегда достаточно.
И, наконец, просто использование поисковика для ленивого перехода на нужный сайт. Ну да, это как в Гугле писать "Яндекс", но иногда это... проще?
И вот эти три сценария - это примерно 90% запросов в омнибоксе браузера. Моего, your mileage may vary. Так что пока я всё же предпочту оставить поиск поиском, а нейросетям выделю постоянное место в боковой панели браузера и закреплённые вкладки.
Исследование показало, что некоторые учёные начали оставлять в своих научных статьях скрытые промты для ChatGPT, чтобы нейросеть хвалила их работу.
При проверке научного портала arXiv уже нашлись 17 работ от 14 ведущих вузов мира — в каждой статье были скрытые промпты, которые просили ИИ хвалить её и не подсвечивать минусы. Учёные в научных статьях прячут нужный промпт для ИИ в белом тексте минимального размера, а на выходе получают похвалы и восхищение их трудом от «прочитавших» статью ИИ-сервисов.
Поисковый трафик Google обвалился из-за ChatGPT.
Представлен дашборд для поиска в интернете данных по запросам ИБ CyberOSINT от геолокации до поисковых запросов в браузере пользователей, компаний по следам в интернете. Решенеи на базе конструктора Google Dork парсит информацию в открытых каналах.
Разведка по 2GIS: как отзывы выдают ваши секреты
Перед тем как пойти в новое место, многие лезут в отзывы. Казалось бы — обычное дело. Но что, если я скажу, что ваш безобидный отзыв на шаурму у метро может раскрыть о вас гораздо больше, чем вы думаете?
Сегодня разберём, почему стоит дважды подумать, прежде чем писать отзывы, если вам важна приватность. И заодно — как эти отзывы могут использовать злоумышленники.
Причем здесь 2GIS?
В приложении у каждого авторизованного пользователя есть профиль, на который можно подписаться и следить за всеми отзывами. Многие думают: «Ну и что? Я же под ником "Аноним Анонимов"!»
Но вот в чём подвох:
➜ Если кто-то добавит ваш номер телефона в контакты, 2GIS подсветит ваш профиль — со всеми отзывами, фотками и активностью.
Что можно узнать из ваших отзывов?
1️⃣ Интересы — кафе, бары, магазины, кинотеатры… Всё, что вы оцениваете, рисует ваш цифровой портрет.
2️⃣ Место жительства — некоторые пишут отзывы на свои ЖК, ТЦ рядом с домом и даже на подъезды.
3️⃣ Круг общения — если вы и ваши друзья ходите в одни и те же места и оставляете отзывы, связь легко отследить.
4️⃣ Фотографии — машина, питомец, случайно попавшие в кадр документы… Мелочи, которые могут стоить дорого.
Вывод
Интернет ничего не забывает. Даже невинный отзыв может стать кусочком пазла, который сложит вашу жизнь перед злоумышленником.
Больше контента в моем авторском telegram-канале: https://t.me/ru_vm (BritLab)
Как искать ролики на YouTube по локации?
Недавно наткнулся на древнюю, но любопытную Google-таблицу с подборкой OSINT-инструментов.
Сразу привлёк внимание инструмент для поиска YouTube-видео по координатам: YouTube Geofind
Где может пригодиться?
1️⃣ Проверка достоверности информации
Если из одной локации поступают противоречивые данные, можно найти все видео с этого места и сравнить их.
2️⃣ Расследования и журналистика
Установление места съёмки: если видео якобы снято в Сирии, а координаты ведут в другую страну — это повод усомниться.
Поиск свидетелей: можно найти ролики, снятые рядом с местом события, и посмотреть, кто там был.
3️⃣ Кибербезопасность
Выявление фейков, где одно и то же видео выдают за съёмки из разных мест.
4️⃣ Краеведение
Анализ изменений локации: стройки, разрушения, природные катаклизмы — можно сравнить, как место выглядело раньше и сейчас.
Главный недостаток
➖Не у всех видео есть привязка к геолокации (не вина инструмента)
Как сделать свой Youtube Geofind?
Ключевой принцип работы инструмента прост и завязан на YouTube API (документация).
Чтобы найти видео по координатам, достаточно одного запроса:https://www.googleapis.com/youtube/v3/search?part=snippet&type=video&location={latitude}2C{longitude}&locationRadius={radius}&publishedAfter={publishedAfter}&key={API_KEY}
Где:
— latitude и longitude - широта и долгота;
— radius - радиус
— publishedAfter - значение даты и времени в формате RFC 3339 (1970-01-01T00:00:00Z), которое указывает, что ответ API должен содержать только видео, созданные в указанное время или после него
— API_KEY - ваш API-ключ, который можно получить через Google Console
Пример запроса (все видео в радиусе 200 м от Красной площади, опубликованные после 00:00 9 мая 2025 года):https://www.googleapis.com/youtube/v3/search?part=snippet&type=video&location=55.7539%2C37.6208&locationRadius=200m&publishedAfter=2025-05-09T00:00:00Z&key=<ваш API-ключ>
В ответ получаем JSON с найденными видео (пример на прилагаемом к посту скриншоте).
Метод поддерживает и другие параметры — подробнее в официальной документации.
Заключение
Важно помнить, что любые инструменты — лишь вспомогательные средства. Не стоит забывать о критическом мышлении и перекрёстной проверке.
Больше контента в моем авторском telegram-канале: https://t.me/ru_vm (BritLab)
Три точки зрения на работу поисковиков
Ответ на вопрос о том, как работают поисковые системы, зависит от того, у кого вы спрашиваете. Рассмотрим верии основных носителей знаний.
🟢 Официальные представители поисковиков: поисковик — это библиотекарь
По крайне мере, в Google работу поисковых роботов представляют именно так: они постоянно сканируют интернет, переходят по ссылкам и запоминают содержимое сайтов. Рассматривают каждую страницу, как через увеличительное стекло, и сохраняют информацию в большом индексе.
Когда вы вводите запрос, система не ищет по всему интернету в реальном времени. Вместо этого она проверяет индекс, как библиотекарь, который листает каталог.
🟢 Инженеры: поисковик — интеллектуальный помощник
Инженеры поисковых систем стремятся превратить их в полноценного помощника. Например, при запросе «как приготовить пирог» система должна учитывать, что человек может быть новичком, страдать аллергией на определенные продукты или искать рецепт без духовки.
По сути, инженеры работают над тем, чтобы тот самый библиотекарь был персональным для пользователей. Он не просто выдает нужную книгу, он советует то, о чём вы еще даже не задумались.
🟢 SEO-специалисты: поисковик — это сад
SEO-специалисты часто сравнивают себя с садоводами. Они «выращивают» позиции сайта, «удобряют» контент ключевыми словами, «поливают» его внутренними ссылками, «подрезают» технические недочеты. При этом они знают, что даже самый ухоженный «сад» может не дать урожая, если алгоритмы поисковиков решат изменить правила.
Мышление SEO — это постоянные эксперименты и адаптация к новым условиям, ведь «климат» в саду постоянно меняется.
А подробнее о том, как работают поисковики, рассказываем в нашем блоге. Там найдете ссылки на кейсы специалистов, разборы утечек Google и цитаты инженеров.
Охота за файлами в VK
Сегодня расскажу про "хитрушку" VK, которую активно обсуждали около 10 лет назад. Со временем о ней стали забывать, хотя она до сих пор не потеряла актуальности.
К сути
Уже много лет во «ВКонтакте» существует встроенный инструмент для поиска файлов, доступный каждому пользователю. Поиск по документам может открыть доступ к уникальным данным, которые не найти в обычных поисковиках.
Как это работает?
1️⃣ Переходим в раздел «Файлы» → vk.com/docs
2️⃣ Вводим запрос (например, «ответы на ЕГЭ 2025», «внутренние инструкции», «отчет 2024»)
3️⃣ PROFIT!
Из личного опыта:
В студенчестве с помощью этого метода я находил ответы на экзамены, которые загружал кто-то из предшествующих потоков.
Где пригодится?
Поиск учебных материалов, анализ цифрового следа, журналистские расследования, … — возможности огромны!
Если вам понравился пост и вы хотите узнавать больше о подобных инструментах, то можете подписаться на мой авторский Telegram-канал!
Сегодня, в международный день космонавтики, Awakari запускает семантический поиск. Поехали!
Новый тип фильтра используется по умолчанию в "простом" режиме создания нового интереса. В продвинутом режиме он назван "Similarity".
Под капотом, Awakari извлекает текстовый сниппет из каждого нового события и конвертирует его в вектор используя языковую модель, которая понимает около 100 языков. Есть выбор из нескольких уровней совпадения:
Weak соответствует косинусу угла между векторами ≥ 0,75. Для более слабой фильтрации.
Medium: косинус ≥ 0,85. Рекомендуемый уровень по умолчанию, который неплохо работает во многих случаях.
Strong: косинус ≥ 0,95. Для получения строго совпадающих результатов.
