SEO и AI: что изменилось за последнее время
За последние недели накопилось много интересного в области SEO, AI-поиска, контента и digital PR.
Google всё активнее встраивает AI в привычные продукты, AI Overviews занимают всё больше коммерческой выдачи, а вокруг GEO уже начинают появляться первые формальные стандарты.
Мы собрали семь новостей, на которые точно стоит обратить внимание.
Google начинает пересказывать ваши письма с помощью AI
Google расширяет AI Inbox в Workspace: Gemini сможет автоматически делать саммари входящих писем. Для PR это довольно заметное изменение — теперь питч должен быть понятен не только журналисту, но и алгоритму, который потенциально покажет ему сокращённую версию письма.
BuzzStream и Aira протестировали, как Gemini пересказывает PR-питчи. Среднее саммари занимало около 29 слов, поэтому большая часть исходного письма просто не попадала в итоговый пересказ.
При этом 87,1% совпадений по ключевой информации приходилось на первую половину письма, а 81% — на первые два абзаца.
С маркированными списками тоже интересная ситуация. Информация из них появлялась в 65% саммари, но первый пункт попадал туда в 69% случаев, а второй — уже только в 15%.
Ссылки алгоритм практически не переносил: они появлялись примерно в 1% саммари. Экспертные цитаты — в 18%.
Есть ещё один важный момент. Google говорит, что AI Inbox может учитывать историю взаимодействия с отправителем. По данным BuzzStream, журналисты, которые уже отвечали конкретному контакту, в дальнейшем открывали его письма примерно в 1,5 раза чаще, а отвечали — в 19 раз чаще.
Получается, привычная рекомендация «ставьте самое важное в начало письма» становится ещё актуальнее. Главный инфоповод, цифра и причина обратить внимание на питч должны быть понятны буквально в первых строках.
31 AI-статья — и органика сайта начала разваливаться
JumpFly рассказал довольно показательный кейс клиента, который решил масштабировать контент с помощью AI.
До эксперимента на сайте уже было больше 500 материалов, написанных вручную. Затем команда опубликовала 31 AI-assisted статью. Каждую публикацию примерно 90 минут дорабатывал профильный эксперт.
Первые такие материалы начали выходить в июле 2025 года.
После December 2025 Core Update клики блога за 28 дней снизились на 30,7%. К маю 2026 года Google уже больше двух месяцев не индексировал восемь последних публикаций.
Дальше ситуация продолжила ухудшаться.
К августу блог потерял 67,8% кликов, а его доля в общем трафике сайта снизилась с 45,4% до 24%. Просадка затронула и другие части проекта: главная страница потеряла 77,2% кликов год к году.
В итоге JumpFly удалил все AI-assisted материалы и вернулся к предыдущей редакционной модели.
При этом сам кейс не стоит трактовать как доказательство того, что Google наказывает за AI-контент. Google не запрещает использование AI как инструмента.
Проблема скорее в другом: автоматизация позволяет очень быстро масштабировать контент, но если поисковик считает его недостаточно ценным, вместе с объёмом масштабируется и проблема.
JumpFly отдельно предупреждает, что восстановление после проблем с качеством или spam-сигналами может занимать от 6 до 18 месяцев и более.
Малый бизнес недооценивает Google сильнее, чем его клиенты
BrightLocal опросил 1 002 владельца локального бизнеса в США и обнаружил довольно большой разрыв между тем, как компании оценивают Google, и тем, как им пользуются потребители.
Только 22% владельцев бизнеса назвали Google главным источником новых клиентов. Выше оказались сарафанное радио — 35% — и социальные сети — 33%.
У клиентов картина другая.
61% начинают локальный поиск именно в Google: 52% используют обычную выдачу, ещё 9% — Google Maps. А на каком-либо этапе выбора Google используют уже 71% потребителей.
Google Business Profile есть у 85% опрошенных компаний, но активно ведут его только 35%.
30% обновляли профиль в течение последней недели, 72% — хотя бы за последние три месяца. При этом у 21% компаний последнее обновление было более трёх месяцев назад.
Есть здесь интересная связь и с AI-поиском.
В отдельном исследовании BrightLocal нашёл 415 каталогов и площадок, которые LLM использовали как источники информации о локальных компаниях. Среди заметных источников были Google Business Profile, Yelp, Facebook и TripAdvisor.
То есть актуальные локальные данные нужны уже не только для классической выдачи. Они могут влиять и на то, какую информацию о компании получают AI-системы.
Локальному SEO пока рановато на пенсию.
AI Overviews всё активнее появляются в коммерческих запросах
Semrush в течение 12 месяцев отслеживал фиксированную выборку из 400 коммерческих запросов в банковской сфере, e-commerce и софте.
Исследование охватывало пять типов коммерческих запросов:
- alternatives;
- brand vs brand;
- best X for Y;
- pricing/cost;
- reviews.
За год доля запросов с AI Overviews выросла примерно с 45,75% до 88%.
Причём рост затронул все категории. К августу 2026 года AI Overviews появлялись уже примерно в 82–96% запросов в зависимости от типа.
Один из самых заметных скачков произошёл у reviews: доля AIO выросла примерно с 30% почти до 90%.
У запросов формата best X for Y показатель дошёл до 96,12%.
Сильно изменилась и e-commerce-выдача: доля коммерческих запросов с AI Overviews выросла с 32,62% до 85,11%.
Это важный сдвиг.
AI Overviews всё меньше остаются историей только про информационные запросы. Они активно заходят туда, где пользователь сравнивает продукты, читает отзывы, выбирает сервис или находится уже довольно близко к покупке.
Поэтому коммерческим проектам теперь приходится думать не только о позиции в классическом ТОПе, но и о том, какие источники и бренды Google показывает внутри AI-блока.
AI-поиск предлагают перестать оценивать только по кликам
Майк Кинг из iPullRank предложил смотреть на AI-поиск не как на очередной performance-канал, а скорее как на верхнеуровневый канал брендинга и PR.
Причина понятна: если оценивать AI только по переходам, цифры пока выглядят довольно скромно.
В одном из исследований 100 сайтов ChatGPT отправлял примерно 0,62% от того объёма трафика, который давала органика Google.
В другом исследовании organic search давал примерно в 39 раз больше трафика и около 30 раз больше конверсий, чем AI-ассистенты.
Ещё один анализ — 632 теста на 12 сайтах — не обнаружил устойчивой связи между ростом AI-видимости и последующим увеличением брендового поиска или direct traffic.
Кинг не спорит с этими цифрами. Он предлагает по-другому трактовать сам канал.
Пользователь может увидеть бренд в ответе ChatGPT или другой AI-системы, запомнить его, вернуться к нему позже или сделать выбор без прямого перехода по ссылке.
В таком случае измерять влияние только последним кликом действительно сложно.
Для верхнего уровня воронки Кинг предлагает смотреть на share of voice в важных промптах, частоту упоминаний, позицию цитирования и тональность.
А брендовый поиск, direct traffic и self-reported attribution использовать уже как более поздние показатели — скорее на горизонте квартала, а не одного месяца.
Пока рано говорить, что рынок уже пришёл к единой системе измерения AI-поиска. Но дискуссия постепенно смещается от вопроса «сколько переходов получили?» к вопросу «какое место бренд занимает внутри AI-ответов?».
В Китае появился отдельный свод правил для GEO
После скандала с продвижением фейкового товара через AI-ответы в Китае появился добровольный стандарт для GEO.
Документ состоит из пяти частей и пытается определить, где заканчивается нормальная оптимизация и начинается манипуляция.
Интересно уже само появление такого стандарта. GEO пока остаётся довольно молодой и плохо стандартизированной областью: разные компании используют разные инструменты, методики замеров и даже определения самой AI-видимости.
В китайском документе пытаются формализовать этот процесс.
Например, стандарт вводит требования к методике измерения и минимальному количеству промптов для замера — 30. Также описываются требования к источникам и отдельные запрещённые практики.
Подрядчики могут использовать собственную методологию, но клиент должен понимать, что именно измеряется и каким образом рассчитываются показатели.
Отдельное внимание уделяется гарантиям.
В практическом разборе стандарта предлагается заранее фиксировать, какие результаты подрядчик не может гарантировать, проводить повторные замеры и не строить выводы на одном ответе AI-системы.
По сути, это один из первых случаев, когда GEO пытаются оформить как полноценную услугу со своей методологией, метриками, ограничениями и ответственностью.
Поэтому за этим экспериментом интересно наблюдать даже компаниям, которые вообще не работают с китайским рынком.
Источник — Search Engine Journal
Один и тот же запрос в ChatGPT может каждый раз собираться из разных данных
Seer провёл небольшой эксперимент, чтобы посмотреть, как ChatGPT ищет информацию внутри одного и того же запроса.
Команда несколько раз запускала один и тот же хешированный промпт и сохраняла не только финальные ответы, но и поисковые запросы и URL, которые система использовала внутри.
Результаты заметно отличались.
3 сентября ChatGPT нашёл 14 уникальных URL. 16 сентября — уже 40.
Но количество страниц, которые дошли до финального цитирования, изменилось совсем немного: с 5 до 6.
Получается, во втором случае 34 из 40 найденных страниц вообще не появились среди видимых пользователю цитат.
Ещё интереснее эксперимент 17 сентября.
Два запуска одного и того же промпта с разницей примерно восемь минут не дали ни одного полностью совпадающего внутреннего поискового запроса.
Выборка небольшая, поэтому делать по ней глобальные выводы о работе ChatGPT рано.
Но для измерения AI-видимости здесь есть важный момент.
Страница может попасть в retrieval — то есть система её нашла и рассмотрела — но не попасть в финальный ответ. И это совсем другая ситуация, чем когда ChatGPT вообще не увидел страницу.
Поэтому оценка только финальных цитат показывает далеко не всю картину.
Для более устойчивых измерений логичнее запускать приоритетные промпты несколько раз, сохранять одинаковую формулировку и смотреть не только на итоговый ответ, но и на повторяемость источников.
Один замер AI-видимости лучше воспринимать как один сэмпл, а не как окончательный результат.
Что в итоге
Главный общий тренд у всех этих новостей один: привычные SEO-метрики постепенно перестают показывать всю картину.
AI Overviews занимают всё больше коммерческой выдачи. AI-системы по-разному собирают информацию даже для одинаковых запросов. Локальные данные начинают использоваться не только классическим поиском, а GEO постепенно получает собственные правила и методики измерения.
При этом классическое SEO никуда не исчезает. Наоборот, становится ещё важнее понимать, откуда поисковые и AI-системы получают информацию, какие страницы они считают качественными и как присутствие бренда выглядит сразу в нескольких каналах.
© PhoenixProject, при полном или частичном копировании материала ссылка на первоисточник обязательна.
Комментариев: 0