SiteAnalyzer

Исследование 50,000+ результатов поисковой выдачи по теме здоровья недавно выявило серьезную проблему с тем, как ИИ выбирает свои источники. Что произошло: Сервис технического аудита сайта SE Ranking проанализировал более 50,000 поисковых запросов на немецком языке, связанных со здоровьем, и обнаружил нечто тревожное. YouTube был самым цитируемым доменом в AI Overviews от Google, появляясь чаще, чем медицинские учреждения, государственные медицинские сайты или академические медицинские исследования...

Преобладающее мнение о поиске — что он умирает. Это неправда, и у меня есть веские доказательства. 1. SEO-трафик сократился на -25% и вскоре может уменьшиться на -50%. 2. Резкий рост числа LLM привёл к тому, что люди стали использовать LLM вместо поиска. 60%+ людей теперь используют LLM вместо поиска, а посещения Google стремительно сокращаются. 3. AI Overviews вызвал резкое снижение кликабельности, что привело к резкому снижению SEO-трафика. 4. Google «крадёт клики», смещая всё больше кликов с органики в пользу рекламы...

Сейчас все чаще в поиске появляются более длинные запросы на основе ИИ, поэтому сегментация по длине запроса на данный момент критична для понимания поисковых намерений пользователей. В связи с недавними изменениями в Google понимание собственных шаблонов запросов становится еще более важным. Чтобы сегментировать запросы GSC по разным сегментам можно использовать фильтры регулярных выражений RegEx. Запросы из 1 слова: ^[^" "]*$ Запросы из 2-4 слов: ^([^" "]*\s){1,3}[^" "]*$ Запросы из 5-8 слов:...

Amplitude выпустила трекер видимости бренда с использованием искусственного интеллекта, при этом инструмент совершенно бесплатен в использовании! Трекер отслеживает долю рынка, ТОП цитирований бренда и многое другое. Многие уже используют трекеры искусственного интеллекта, такие как Profound и AthenaHQ, чтобы понять, что происходит в LLM. Однако еще не все маркетологи смогли выделить бюджет на подобные инструменты. Что ж, буквально на днях Amplitude запустила собственный трекер искусственного интеллекта, совершенно бесплатный для использования и без регистрации...

В этой статье «атрибуты E-E-A-T» сопоставляются с фактическими факторами, обнаруженными в утечках Google API. E-E-A-T "не является прямым, машиночитаемым фактором ранжирования". Для того, чтобы E-E-A-T действительно существовала, Google нужен метрический способ оценки в масштабе. Одним из лучших способов выяснить, какие факторы на самом деле могут влиять на E-E-A-T, являются утечки API Google. Несмотря на то, что эти факторы официально не подтверждены, они определенно являются наиболее близким к фактической истине о том, что заставляет алгоритм Google работать...