Новость 1
Яндекс получил сертификат ISO/IEC 42001 для всех моделей семейства Alice AI. Аудит проверял управление ИИ целиком: от обучения сотрудников до внедрения готовых моделей в продукты. Это первый такой сертификат у российской компании такого масштаба.
Смотрю на это с двух сторон. С одной стороны – хороший сигнал для бизнеса и партнёров: есть внешний аудит, есть формальные процессы, есть с кого спросить. Для enterprise-клиентов и госзаказчиков это реально снимает вопросы на этапе тендеров. Я сам видел, как отсутствие такой бумажки тормозит переговоры с крупными брендами – юристы просят «покажите стандарт», и без него разговор не двигается.
С другой стороны – сертификат про процессы управления, не про качество и релевантность ответов Алисы. ISO 42001 – это как ISO 9001, только для ИИ: он подтверждает, что у компании есть система менеджмента рисков, документация, обучение персонала. Он не говорит, что модель меньше галлюцинирует или точнее отвечает на запросы.
Новость 2
Google добавил в Search Console трекинг переходов из соцсетей. На первый взгляд – удобство: видно клики из социальных сетей в одном отчёте с органикой. На деле метрика размывает падение кликов из-за AI Overviews и AI Mode. Общий отчёт растёт, а откуда реально приходит трафик – разобрать сложнее.
Тут два слоя, и оба неприятные.
Первый – статистический. Смешивать соцсети и поисковый трафик в одном графике – манипуляция восприятием. Клиенты и руководство видят рост «кликов из Google» и не задают вопросов про AI Overviews. А органика тем временем проседает уже который квартал у половины моих проектов в информационных нишах.
Второй слой глубже. Чтобы получить эту аналитику, нужно верифицировать соцпрофили через Google. Профиль верифицирован – значит, площадка отдаёт больше сигналов: контент, авторство и так далее. Это ложится в обучающие данные для тех же AI-моделей, которые потом генерируют ответы без клика на сайт/соц. сеть. Бизнес добровольно кормит систему, которая ворует его же трафик.
Что делать? Не радоваться росту сводного отчёта, разбивать трафик по источникам вручную через API или сторонние тулы, отдельно мониторить показы vs клики по AI запросам. Верификация профиля – ваше решение, но делайте его осознанно, а не потому что «Google предложил и это бесплатно».
Новость 3
Гэри Иллис из Google высказался про lastmod в XML sitemap. Логика простая: если дата обновления страницы указана неверно, лучше её вообще не указывать. Некорректный lastmod хуже отсутствия – хотя бы байты сэкономите.
Тема банальная на первый взгляд, но касается доверия к сайту в целом. Google годами использует lastmod как сигнал: стоит ли перечитывать страницу заново. Если тег врёт постоянно – система перестаёт ему верить. И вот тут проблема шире одного поля в sitemap.
Когда краулер фиксирует расхождение между заявленной датой и реальным изменением контента, он не просто игнорирует конкретный URL. Он снижает доверие ко всему sitemap. А дальше – к домену. Это медленный процесс, но накопительный эффект есть.
CMS автоматически ставит текущую дату при любом пересохранении, даже без изменения контента. Правите опечатку в тексте – lastmod обновился. Это классическое самоповреждение. Разработчики решают удобство, а страдает эффективность SEO.
Проблема в том, что нет прозрачного порога: сколько ложных lastmod допустимо, прежде чем сигнал полностью обесценится. Иллис говорит общими словами, без цифр и механики принятия решения. Для крупных сайтов с миллионами URL это критично – невозможно откалибровать процесс без понимания метрики.
Мой совет практический: если не готовы гарантировать точность lastmod – убирайте тег вообще. Пусть Google определяет частоту обхода другими сигналами. Полуправда в SEO обходится дороже честного молчания.
Новость 4
Google объявил, что с сентября 2026 года политики Shopping Ads и бесплатных листингов объединят в один документ. Правила для платных объявлений и для бесплатного листинга внутри документа останутся раздельными, просто структура станет общей.
Для селлеров и агентств это упрощает жизнь. Раньше приходилось держать в голове два разных свода правил и сверять, где какое требование действует. Один документ – меньше шансов пропустить обновление, которое касается и рекламы и бесплатного листинга одновременно.
Но здесь есть скрытая ловушка. Когда правила лежат в одном месте, легко начать применять логику ads объявлений к бесплатному листингу и наоборот. У Google исторически разные пороги модерации для платного и бесплатного трафика в Товары. Объединение документа не объединяет сами требования, и путаница на этапе внедрения почти гарантирована в первые месяцы после релиза.
Подобная консолидация документации у Google обычно предвещает и техническое объединение систем модерации в перспективе года-двух. Начинают с документа, потом синхронизируют бэкенд. Если у вас e-commerce проект с активными бесплатным листингом товаров, я бы уже сейчас проверил фид на соответствие требованиям ads-политик – вероятность, что их постепенно подтянут друг к другу, выше, чем кажется.
Новость 5
Google убрал ручной ввод товаров в Manufacturer Center. Теперь только API или фид, никакого «зайти и поправить карточку руками». Формально это не новость, а напоминание – фича умерла давно, просто Google решил официально закрыть тему.
Для бизнеса это удар по мелким брендам. Крупный производитель с командой настроит фид за день и забудет. А небольшая компания, где карточками занимался один маркетолог вручную раз в квартал, теперь должна либо тащить разработчика для API, либо генерировать XML-файл и понимать структуру атрибутов.
Google снова экономит на поддержке в пользу автоматизации, но перекладывает нагрузку на бизнес. Ручной режим часто был единственным способом быстро закрыть ошибку в описании или добавить сезонный товар без танцев с фидами. Теперь любая мелкая правка – это либо инженер, либо ожидание следующей выгрузки.
Я смотрю на это через призму GEO и вижу параллель: площадки, куда попадают структурированные данные о товарах, всё активнее требуют машиночитаемых форматов. Manufacturer Center – частный случай общей тенденции. LLM и AI Mode тоже питаются структурой, а не человеческим текстом. Кто раньше научился жить в фид и граф логике, тот легче адаптируется и к требованиям генеративного поиска.
Если у вас есть каталог, автоматизируйте выгрузку сейчас, не дожидаясь, когда Google выключит следующую ручную функцию. Ручной режим в любом гугловском продукте – временное явление, а не постоянная опция.
Новость 6
Джон Мюллер на прошлой неделе ответил в SEO-форуме на вопрос про долгие A/B-тесты. Кто-то спросил, накажет ли Google за годовой сплит-тест на сайте.
В зависимости от вашей конфигурации, для индексирования может использоваться либо одна, либо другая версия. Если они достаточно близки, это, вероятно, не имеет значения. Если же они значительно отличаются, это может быть заметно и в результатах поиска
При этом в официальной документации Google такие практики годами называют «клоакинг-подобным поведением» и обманом пользователя.
Вот это и есть самое интересное – противоречие между словами человека из Google и текстом их же гайдлайнов. Документация до сих пор пугает санкциями за долгие тесты, а представитель компании говорит – расслабьтесm. Кому верить – документу или человеку, который отвечает на форуме в свободное время?
У меня за много лет работы было три случая, когда клиенты боялись запускать A/B-тесты дольше месяца именно из-за этих формулировок в гайдлайнах. Теряли данные, теряли статистическую значимость, потому что тест сворачивали раньше времени. Если заявление Мюллера верно, это развязывает руки продуктовым командам и SEO-специалистам одновременно.
Но устное заявление сотрудника, даже если это Джон Мюллер – не гарантия. Google десятки раз менял позицию по мелким вопросам, а документация обновляется медленно. Ссылаться в отчете клиенту на комментарий с форума – риск. Я бы тестировал осторожно: canonical на вариант A, четкая логика редиректов, никакого дублирования контента без разметки. Слова словами, а страховка от ручных санкций не помешает.
Новость 7
Разобрал патент Google про information gain – механизм оценки уникальности контента. Главный тезис: длина текста не равно ценность, Google нормализует оценку по объёму. Патент описывает, как система сравнивает документ с корпусом похожих страниц и вычисляет, сколько новой информации он добавляет.
Я сам с 2019 года говорю клиентам: перестаньте гнаться за 3000 словами, если у вас нечего сказать сверх того, что уже есть в топ-10. Патент даёт техническую базу под эту интуицию. Потому я бера деньги за готовую статью, а не за количество знаков в ней. Статья должа быть такой длины чтобы ответить на все на что ответили конкуренты плюс дать больше.
Патент не значит, что механизм работает именно так в проде. Google подаёт десятки патентов, из которых применяется в лайв поиске хорошо если треть. Плюс information gain через сравнение с корпусом – это дорогая по вычислениям штука. На масштабе всего индекса такое считать в реальном времени физически сложно, значит вероятны упрощённые эвристики или ограниченная выборка сравнения.
Второй момент – патент не раскрывает пороговые значения. Сколько «новой информации» нужно, чтобы страница считалась уникальной? Это остаётся черным ящиком, и любые советы вида «добавьте 20% нового контента» – спекуляция.
Я смотрю на это проще. Я беру топ-10 по запросу, выписываю, что там повторяется у всех, и строю контент вокруг того, чего там нет. Работает без всяких патентов, просто здравый смысл плюс SERP-анализ.
Патент полезен как аргумент для команды контента, почему объём – не метрика успеха. Но не как техническое ТЗ для оптимизации.
Новость 8
АРИР выпустила исследование: 74% специалистов по продвижению уже используют GEO и AEO или планируют внедрить эти подходы в ближайшее время.
Цифра красивая, спорить не буду. Рынок реально повернулся в сторону оптимизации контента под нейросети.
Но давайте честно. «Планирую внедрить» и «внедрил и вижу результат» – это две разные вселенные. Я видел десятки опросов, где 70-80% респондентов «планируют» что-то делать. SEO, AMP, голосовой поиск, структурированные данные под расширенный сниппет. Половина этих планов испаряется через полгода, потому что руководство не выделило бюджет или задача провисла между отделами.
Слабое место таких исследований – они измеряют намерения, а не результат. Никто не спрашивает: а как вы измеряете эффективность GEO? Какой у вас KPI на упоминания в ответах ChatGPT или AI Overviews? У большинства компаний ответа на этот вопрос пока нет, потому что инструментов атрибуции толком не существует. Мы в GEOZR через это проходим каждый день с клиентами – спрос на аудит контента под LLM огромный, а метрики размытые. Все хотят «оптимизировать под нейросети», но мало кто понимает, что конкретно менять в структуре текста, чтобы модель зацепилась за него при генерации ответа.
Тренд правильный, тут возражений нет. Но между «74% используют подходы» и «74% получают измеримый эффект от этих подходов» – огромная дистанция. Индустрии сейчас нужны не опросы про намерения, а методология измерения результата. Без этого GEO рискует повторить путь SMM десять лет назад: все делают, никто толком не считает отдачу.
Остается только понять как нормально оптимизировать сайты для AI агентов и чат-ботов, если при этом надо блокировать весь зарубежный трафик.
Презентация к исследованию - https://akarussia.ru/wp-content/uploads/2026/04/issledovanie-izmenenij-v-praktikah-seo-i-ispolzovanii-ai-poiska.pdf