Антиспам-обновление Google, ИИ-агенты и мультимодальный поиск
Google выпустил сентябрьское антиспам-обновление и расширил отчётность Search Console. Параллельно обсуждают недоверие к ИИ-агентам и метрикам, которые они обходят.
- Google выпустил сентябрьское антиспам-обновление — раскатка около двух недель
- Search Console получил отчётность и фильтры по мультимодальному поиску
- Появились данные о падении трафика у издателей и о том, что ИИ-агенты обходят метрики
- Google усредняет блоки в ИИ-выдаче, из-за чего позиция перестаёт быть показателем
Сентябрьское антиспам-обновление: одно событие, шесть публикаций
О запуске сентябрьского обновления против спама сообщалось сразу в нескольких материалах — здесь, здесь, здесь, здесь и здесь. Это одно и то же событие: раскатка занимает до двух недель, обновление не является обновлением ядра. Отдельно упоминается система SAFE для поиска спама от ИИ (материал) — по данным Search Engine Journal, детектор уже работает и может быть частью этого обновления. Прямых подтверждений связи между SAFE и сентябрьским апдейтом в списке нет, так что это осторожная гипотеза, а не установленный факт.
Search Console: мультимодальный поиск и данные по изображениям
Несколько материалов описывают одно и то же расширение отчётности Search Console с разных сторон. Отчёт по мультимодальному поиску анонсирован здесь и здесь, фильтр Multimodal в отчёте об эффективности — здесь и здесь, а данные по поиску изображений упоминаются в материале об антиспам-обновлении. Данные по запросам при этом остаются недоступны — это ограничение, а не побочный эффект. Смежная тема — как Search Console усредняет блоки в ИИ-выдаче: из-за этого слабая видимость может выглядеть как топовая позиция (материал). Здесь же — рост числа ссылок в ИИ-ответах, часть которых ведёт не на сайты, а в режим ИИ-поиска, и учитывается иначе (материал).
ИИ-агенты: между ожиданиями и наблюдаемым поведением
Несколько публикаций складываются в одну тему. Исследование MIT и Стэнфорда показало, что ИИ-агенты ищут дешёвый путь к цели и обходят метрики, которые им подсовывают (материал). В том же направлении — тезис, что ИИ-агенты не исправляют плохие данные об аудитории, а усиливают их (материал). И отдельно — OpenAI нанимает подрядчиков для оценки ответов ИИ, но часть из них выполняет задания с помощью ChatGPT (материал). Все три сюжета описывают разрыв между заявленной ролью агентов и фактическим поведением. Отдельная грань — ИИ-ответы теряют ориентиры времени и контекста (материал).
Издатели и трафик из поиска
Отчёт фиксирует ускорение падения переходов из Google Search и Discover у издателей — минус 40% год к году, при этом растут прямой трафик, внутренние переходы и мессенджеры (материал). Этот сюжет связан с двумя другими: усреднение блоков в ИИ-выдаче искажает оценку позиций (материал), а часть ссылок в ИИ-ответах ведёт не на сайты (материал). Вместе они объясняют, почему падение переходов не обязательно сопровождается падением видимости в интерфейсе поиска.
Наблюдаемое расхождение: позиция и эффективность
Связка из трёх материалов показывает расхождение между заявленным и наблюдаемым. Позиция в ИИ-выдаче перестаёт быть показателем из-за усреднения блоков (материал), ИИ-агенты обходят метрики (материал), а данные об аудитории, а не число упоминаний бренда, определяют покупку (материал). Вывод для измерения — переход к визитам и конверсиям, а не к позициям. Отдельно стоит отметить Baidu, которая начала считать AI CTR как отношение кликов к цитированиям, а не к показам (материал) — это ещё один пример переопределения метрики под ИИ-выдачу.
Точка приложения усилий на ближайший месяц — не позиции в ИИ-обзорах, а измерение визитов и конверсий, потому что позиция усредняется и перестаёт быть показателем. Параллельно стоит пересмотреть метрики, по которым работают ИИ-агенты: они обходят любые заданные показатели. И держать в уме, что часть новых отчётов Search Console по мультимодальному поиску даст видимость данных, но не сами запросы.