Тезисы из доклада Артема Паклонского (wss.media). Это самый насыщенный, подробный и интересный доклад про Google Discover на русском за все время (презентация в Фигме).
— Топик-ориентированный подход - это то, что нужно изучать в ближайший год-два
— Лента Дискавера формируется на основе ваших интересов
— Topic = Entity = Сущность = Интерес
— Google Topic Interest использует данные Chrome, Google App, Maps, Youtube, историю браузера, запросы, историю местоположений и считает эффективность на основе истории взаимодействия с сервисами Гугла
— Google News, Discover и Trends тесно связаны друг с другом
— Google использует идентификатор Knowledge Graph, чтобы избежать путаницы с обозреваемой сущностью (Tesla - компания, автомобиль, аэропорт, персона)
— Google FLoC: интересы (5 на пользователя) вместо cookies
— Google Natural Language AI (тот же, что в Google Cloud) используется для распознавания каким Topics соответствует статья
— Картинки в статьях/новостях крайне важны, следите за соотношением сторон и используйте разные (16:9, дополнительно 1:1, 4:3), разрешение > 1200 px
— Добавьте max-image-preview:large
— Не используйте текст на изображениях
— Используйте реальные фото
— Следите за качеством AI-генераций и артефактами
— Используйте RSS (1 общий фид и отдельные под разные темы)
— Используйте категоризацию Гугла 1-2 уровня
— Entity-Linking: создайте между вашим сайтом и рекомендательным движком семантический слой, устраняющий неоднозначность в определении основной темы, и формирующий связь между несколькими темами внутри страницы или на разных сайтах
— Для этого используем: JSON-LD (sameAs со ссылками на Wikipedia, Wikidata и сам Гугл Поиск с идентификатором kgmid - сущность в графе знаний), перелинковку, структуру сайта
— Перелинковка: текст ссылки должен содержать основные сущности, которые содержит данная статья и слова, задающие тематику
— На Дискавер оказывают влияние ссылки из свежих материалов и материалов, которые регулярно обновляются
— Используйте разметку на страницах тегов
— На рынке есть 2 сервиса для анализа Discover'а - DiscoverSnoop и GDdash, они дают понимание, в каких категориях сколько публикуется материалов и есть ли там спрос, объем трафика
— Гугл Дискавер учитывает трафик из других источников, например, всплески трафика из соцсетей продвигают evergreen-контент
— Как повысить Relevance Score для основных топиков статьи:
- включите топики в Title, H1-H3, первые 500 символов статьи
- включите семантически связанные слова, самые важные - в первые 500 символов, самые-самые важные - в рамках одного пассажа
— SPO: Субъект-Предикат-Объект (Subject-Predicat-Object) - логическая связка, на основе которой Гугл понимает связи между сущностями (кто/что? - что делает? - с кем/чем?)
— Как все это организовать? Менять процессы и редакционную политику, проводить регулярный выборочный анализ и разбор топиков.

В докладе был упомянут интересный сервис https://entitieschecker.com/ для анализа сущностей в тексте. Он использует API TextRazor (Natural Language Processing API). Удобно проверять себя и конкурентов.

ОК, Гугл, что случилось с твоим антиспамом? :)

Интересный ответ Джона Мюллера из июньского выпуска SEO Office Hours:
— Почему Гугл считает статьи на LinkedIn Pulse первоисточником (оригиналом), хотя сначала они были опубликованы на нашем сайте?
— Во-первых, результаты поиска не указывают на то, что системы Гугла считают первоисточником. В общем, когда вы распространяете или переиздаете свой контент на разных платформах, вы обмениваете дополнительную видимость на этой платформе на возможность того, что другая платформа появится в результатах выше, чем ваш сайт. В некоторых случаях это может быть хорошо, например, если вы хотите повысить осведомленность о своем сайте или бизнесе в других местах. В других случаях вы можете предпочесть, чтобы в поиске отображался только ваш сайт. В конечном счете, это ваше бизнес-решение.

В десктопной выдаче Яндекса блок "Цены в магазинах" переехал из карточки товара в основную выдачу.

Дэниел Вайсберг (Search Advocate в Гугле) на испанской конференции SEonthebeach анонсировал новинку в интерфейсе Google Trends (уже запущено, проверил): можно сравнивать данные за разные годы на одном графике.
Напомню, что это относительное значение популярности запроса, а не абсолютное.

Промпт-инженеры как отдельная профессия вряд ли появятся, а вот умение работать с промптами уже стало полезным и массово востребованным навыком, и как минимум какое-то время таковым останется.
Как любой навык, его надо практиковать и оттачивать регулярными тренировками, но все ж и теорию немного знать полезно хотя бы ради того, чтоб знать, куда при нужде подглядывать.
Посему вот вам довольно фундаментальный труд, собравший a comprehensive vocabulary of 33 vocabulary terms, a taxonomy of 58 text-only prompting techniques, and 40 techniques for other modalities. We further present a meta-analysis of the entire literature on natural language prefix-prompting.
Семьдесят шесть страниц текста, богатая библиография; разок полезно самому прочитать, а дальше пусть с ним любимая модель работает, когда вопрос возникает.
https://arxiv.org/abs/2406.06608

Небольшое интервью с Сергеем Людкевичем - одним из пионеров SEO в рунете, автором канала Sealytics

— Есть ли, на ваш взгляд, большая разница в подходах и компетенциях оптимизатора при работе с информационными и коммерческими ресурсами?
— Разница есть, конечно. И, к сожалению, очень часто приходится видеть ситуации, когда оптимизаторы этой разницы не понимают и действуют по одному шаблону.

— Повлияли ли на вашу работу утечки Яндекса и Гугла?
— Те утечки, что были публичными - нет.

— Много ли сторонних инструментов для работы используете? Помимо панелей вебмастеров и систем веб-аналитики.
— Для анализа конкурентов - SimilarWeb и Ahrefs.

— Ваши прогнозы относительно AI Overviews и Яндекс Нейро: они займут свою небольшую нишу или значительным образом изменят серп и SEO-отрасль вообще?
— Не люблю прогнозы ). Но, думаю, что ответы от ИИ - это какое-то чисто маркетинговое соревнование. И не факт, что оно приживется. Как не прижился, к примеру, голосовой поиск, хотя в свое время по нему тоже соревновались, хоть и не так жестко.

— Кто, на ваш взгляд, из западных экспертов наиболее интересен своими исследованиями и находками?
— Наиболее интересными из буржуйских экспертов мне представляются Барри Шварц, Лили Рэй, Гленн Гейб и Гаган Готра.

— Какая часть работы оптимизатора вам больше всего нравится?
— Естественно, аналитика выдачи. А также поиск неочевидных ошибок конкретных сайтов, влияющих на корректную индексацию и ранжирование.

— Напоследок, посоветуйте, пожалуйста, нашим подписчикам интересную и впечатлившую вас книгу, любого жанра?
— Из последних прочитанных книг больше всего впечатлил "Его батальон" Василя Быкова.

Хорошая графика на случай важных переговоров про продуктовый подход в SEO. Источник.

Будет интересно посмотреть, как отразится переезд на видимости в поиске 🧐

а https://journal.tinkoff.ru/ пока оставили :)

точнее, вообще по частям переезжать решили.
https://www.tinkoff.ru/invest/stocks/GAZP/ - 200 ОК

Отголоски утечки Гугла. Крис Лонг отмечает:
1. Гугл учитывает содержимое вокруг анкорного текста: атрибуты "fullLeftContext" и "fullRightContext" указывают на то, что поисковик может оценивать текст вокруг анкорной фразы.
Это означает, что даже если используется анкорный текст "нажмите здесь", Гугл может использовать весь абзац, в котором он находится, чтобы понять, о чем на самом деле идет речь в анкорном тексте.

2. Гугл может хранить историю версий URL-адресов: Эндрю Ансли обнаружил, что Гугл ссылается на атрибут "urlHistory".
В нем говорится, что "если документ имеет более 20 изменений, мы сохраняем здесь только последние 20 изменений, чтобы не добавлять слишком много данных в его docjoin".
Это указывает на то, что поисковик может хранить предыдущие версии данной страницы, подобно Wayback Machine.

Новости антимонопольного дела против Гугла в США. Корпорация выписала чек на $2,3 млн для покрытия потенциального ущерба и таким образом избежала суда присяжных - дело будет рассматриваться судьей.

Apple обновила документацию про своих веб-роботов. Чтобы запретить использовать контент своего сайта в целях обучения ИИ-моделей в продуктах Apple (включая Apple Intelligence, сервисы и инструменты разработчиков), можно воспользоваться директивой в robots.txt:

User-agent: Applebot-Extended
Disallow: /

Applebot-Extended не сканирует страницы, в отличие от Applebot. Этот токен используется только для определения того, как использовать данные, полученные Applebot'ом.

Эрик Ланчерес приводит пример полного восстановления трафика сайта, пострадавшего от core апдейта (не уточняется, какого именно) и подчеркивает, что основная работа была проведена над значительным улучшением UX.

Гуглу понадобился 1 месяц после внедрения изменений на сайте, чтобы накопить и учесть данные о поведении пользователей.

Из статьи Wired с заголовком "Perplexity Is a Bullshit Machine" мы узнаем, что боты Perplexity могут игнорировать запрет сканирования в robots.txt.