Google: позиции в поиске больше не укладываются в первую десятку
Сотрудник Google Джон Мюллер заявил, что привычная привязка результатов к позициям с первой по десятую в современной выдаче больше не работает.
Сотрудник Google Джон Мюллер заявил, что привычная привязка результатов к позициям с первой по десятую в современной выдаче больше не работает.
Многие рекомендации по SEO устарели и превратились в догмы. Редакция разбирает, как отличить полезное от привычного и на что смотреть при приоритизации задач.
Google сделал Meridian GeoX доступным по всему миру: маркетологи смогут проводить геоэксперименты и переносить результаты по инкрементальности в модели маркетинг-микса.
Google распространяет Data Manager на Google Analytics и DV360 и добавляет метрику Data Strength Uplift, которая показывает, как подключение собственных данных влияет на результат.
Google интегрирует Data Manager в Google Analytics и Display & Video 360, внедряет стандарт ECAPI и добавляет ИИ-функции в Meridian для оценки вклада рекламы в рост бренда.
Одна маркетинг-модель даёт лишь первое мнение, а не вердикт: сравнение нескольких моделей на одних данных показывает, где выводы зависят от допущений, а где подтверждаются.
Руководители Moz Джонатан Бертоулд и Кевин Чен рассказали, что на локальные рекомендации в ИИ-поиске влияют карточки компаний, отзывы, упоминания и активность в соцсетях.
Автор Search Engine Land описал случай, когда потенциальный клиент предпочёл ИИ-инструмент консультанту, и объяснил, почему это опасная тенденция для отрасли.
Джон Мюллер из Google ответил на вопросы о подсчёте показов для генеративного ИИ в Search Console и отметил, что привычная «позиция 1–10» плохо переносится на новую выдачу.
Сайрус и Дон Шепард опубликовали на Zyppy новый опрос о факторах ранжирования Google на 2026 год. Респонденты назвали важнейшими релевантность контента, обратные ссылки и его качество.
Рекламодатели Google Ads столкнулись с отзывом бонусных средств уже после того, как потратили их в кампаниях. В итоге расходы превысили запланированный бюджет.
Исследователи Google DeepMind разработали Autoregressive Ranking — единую модель, которая может заменить нынешние методы поиска и ранжирования.