Sneex SEO 🇺🇦

Google engineer фактично підтвердив те, про що SEO-ринок лише починає серйозно говорити: контент дедалі частіше потрібно оптимізувати не лише під людей і пошукові системи, а й під AI-агентів.Інженер Google Cloud Addy Osmani опублікував дуже сильний матеріал про Agentic Engine Optimization (AEO) — підхід до створення контенту, який AI-системам легше знаходити, читати, інтерпретувати й використовувати.Що найцікавіше зі статті:1. Проблема токенівДовгі тексти можуть займати занадто велику частину контекстного вікна. У результаті AI-агенти можуть обрізати контент, пропускати важливі блоки або взагалі не доходити до суті.2. Markdown замість перевантаженого HTMLAddy радить робити markdown-версії документів доступними для виявлення. Такий формат простіше обробляється агентами й часто краще підходить для машинного читання.3. Відповідь — якомога ранішеОдна з ключових думок: основна відповідь має бути в перших 500 токенах документа. У AI-агентів обмежене “терпіння” до довгих вступів і води перед суттю.4. llms.txtРинок ще не дійшов до повної стандартизації, але аргументів на користь впровадження llms.txt стає все більше. Це вже виглядає не як експеримент, а як потенційно корисний елемент нової SEO/AEO-інфраструктури.5. Agents.md для репозиторіївДля технічних проєктів, документації та code-based продуктів окремий файл з інструкціями для агентів може стати дуже практичним рішенням.Чому це важливо для SEO-фахівців уже зараз?SEO поступово розширюється в бік AEO / GEO. І скоро буде недостатньо просто ранжуватися в класичному пошуку. Потрібно буде ще й робити контент таким, щоб AI-системи могли:— швидко знайти відповідь— легко витягнути потрібний фрагмент— правильно інтерпретувати структуру— використати ваш контент у своїх відповідях та agentic-сценаріяхПо суті, виграватиме контент, який:— швидко відповідає на запит— добре структурований— не перевантажений зайвим— легко читається не лише людьми, а й машинамиПовна стаття:https://addyosmani.com/blog/agentic-engine-optimization/

Мілла Йовович, схоже, теж уже зайшла в AI-інструменти як й pewdiepie з проєктом у напрямку AI memory.Йдеться про MemPalace — open-source систему пам’яті для AI, яка, за словами авторів, працює не як більшість рішень на ринку.Замість того щоб зберігати ваш контекст десь у хмарі через фоновий агент, MemPalace працює локально: аналізує діалоги на вашому комп’ютері та збирає їх у структуровану систему "палацу пам’яті" — з окремими зонами, кімнатами та логікою зв’язків між фактами.Тобто ідея тут не в тому, щоб просто складати факти про користувача в один список, а в тому, щоб дати AI структуровану пам’ять, яку можна швидко читати, оновлювати, перевіряти на суперечності й використовувати в наступних діалогах.Що це дає на практиці:🟢 AI може "пам’ятати", хто ви, ще до нового запиту: ваші проєкти, звички, пріоритети, стиль роботи, вподобання та важливі деталі контексту, в принципі таке можна було у ChatGPT написати у налаштуваннях🟢 Пам’ять організовується не як хаотичний список нотаток, а як система доменів, типів інформації та зв’язків між ними🟢 Можна шукати контекст по старих діалогах семантично, а не вручну перегортати десятки чатів🟢 Використовується дуже компактне стиснення контексту — автори заявляють, що великий обсяг пам’яті можна вмістити приблизно у 120 токенів🟢 Є механіка виявлення суперечностей: система може помічати помилки в іменах, ролях, віці, займенниках та інших деталях ще до того, як це вилізе у відповіді AIЗа заявленими результатами, система показала дуже сильні метрики на memory-бенчмарках:🟢 100% recall на LongMemEval🟢 92.9% на ConvoMem🟢 100% на LoCoMo, включно зі складними multi-hop і temporal inference сценаріямиПосилання на хто пропустив у тексті Github: https://github.com/milla-jovovich/mempalace

Google знову вводить в оману SEO-спеціалістівGoogle заявив, що дані про покази в Google Search Console були неточними з 13 травня 2025 року: "Кліки та інші метрики не були порушені помилкою, і ця проблема торкнулася лише запису даних."Розгляньмо кілька моментів:Ми всі пам'ятаємо проблему з &num=100, яка сталася приблизно у вересні 2025 року.Це була моя перша підозра, що Google вже штучно підвищував покази, і сайти, які я моніторив, також повідомляли про значні падіння в GSC.Проте, в цьому випадку, я думаю, це було через serp трекери/LLMS, а не через помилку в їхньому звітуванні.Все ж, дані були дуже неточними.По-друге, як можна майже рік не повідомляти людям, що ваші дані були спотворені?Це просто повна байдужість до власників сайтів.Я вже неодноразово писав, що Google не дбає про власників сайтів.Нарешті, метрики GSC не працюють ізольовано.Якщо ви завищуєте покази, це безпосередньо вплине на CTR та середню позицію в рейтингу.Робота людей залежить від точних даних, а ви продовжуєте брехати про це.Google є злом.

Термінові оновлення SEO: що потрібно знати зараз!Занепокоєні останніми змінами в цифровому світі? Давайте розглянемо актуальні новини, які можуть вплинути на вашу стратегію.🔍 Важлива помилка в Google Search Console вплинула на звітність імпресій з травня 2025 року. Google підтвердив проблему, і це може призвести до зменшення імпресій. Слідкуйте за даними GSC в найближчі тижні.📍 ChatGPT впровадив функцію передачі локації для більш точного локального контенту. Ви можете вмикати та вимикати це для отримання актуальних новин та рекомендацій.🏅 Reddit, YouTube та LinkedIn стали трійкою лідерів серед найбільш цитованих доменів в AI-пошуках. До них приєднуються Wikipedia та Forbes.🛒 Bing Shopping тестує рекомендації на основі AI. Цей новий карусельний формат з'являється з відзначенням у верхньому правому куті.🗺 Функція "Ask Maps" для Google Maps, оснащена технологією Gemini, тепер доступна в США та Індії. Вона надає персоналізовані рекомендації та локальні результати.🏷 Bing випробовує майже прозорі спонсорські відмітки на SERP. Це не перше подібне тестування, адже Bing вже практикував використання прозорих міток для реклами протягом останніх років.Переконайтеся, що ваша стратегія актуальна перед усіма цими змінами. Аналізуйте дані, оновлюйтесь та залишайтеся на крок попереду!

Зміни в Chrome: Як Новий Класифікатор Покупок Змінить Ваш Досвід Онлайн 🛍Маєте хвилинку, щоб дізнатися про новинку від Chrome? Нещодавно випущена модель класифікатора тепер оцінює кожну вебсторінку, яку ви відвідуєте, щоб визначити, чи є вона сторінкою покупок. Дані зберігаються в історії браузера для персоналізації рекомендацій. Що це означає для SEO та маркетингу?• Кожна сторінка поділяється на 10 частин по ~100 слів. Кожна частина обрізається до 64 токенів. Половина ваших слів навіть не доходить до аналізу!• Це нова можливість для оптимізації контенту. Знаючи, як розбивати ваші сторінки на зрозумілі та місткі сегменти, ви можете підвищити видимість своїх товарів.• Персоналізація стає трендом! Дані про ваші відвідини використовуються для покращення рекомендацій, що сприяє зростанню конверсій.🎯 ПРАКТИЧНЕ ІНСАЙТ: Використовуйте ці зміни, щоб краще орієнтувати ваші SEO стратегії на оптимізацію вебконтенту під такі нові алгоритми. Це допоможе залишатися конкурентоспроможними та актуальними на постійно мінливому ринку.Стаття Chrome’s New Shopping Classifier: https://dejan.ai/blog/google-shopping-classifier/

Google представив TurboQuant: новий алгоритм стисненняGoogle щойно опублікував щось, що більшість SEO-спеціалістів можуть пропустити. Але не варто. Це називається TurboQuant - новий алгоритм стиснення від Google Research.На перший погляд, це виглядає як внутрішня інженерна перемога: швидші обчислення, менше використання пам'яті та краща інфраструктура для AI. Цікаво, але не ваша проблема, чи не так? Я б стверджував, що це важливіше для SEO, ніж здається.Google перетворює контент у вектори: списки чисел, які передають значення. Це те, що забезпечує семантичний пошук. Проблема в тому, що ці вектори є вимогливими, що накладає реальні обмеження на швидкість і розмір векторних індексів.TurboQuant змінює економіку:- 6-кратне зменшення пам'яті KV-cache для завдань з довгим контекстом- До 8 разів швидше обчислення логітів уваги на H100 GPU- Майже нульовий час попередньої обробки для побудови індексуЩоб було зрозуміло: це фундаментальне дослідження, яке буде представлене на ICLR 2026. Це не оновлення рейтингу, і нічого не змінилося в SERP сьогодні вранці. Але напрямок має значення.Оскільки пошук стає більш семантичним, контент з чітким значенням, сильним контекстом і міцною структурою продовжуватиме мати перевагу. TurboQuant не змінює цю траєкторію, а підсилює її, роблячи глибоку семантичну оцінку більш обчислювально можливою на масштабах Google.Індустрія витрачає багато часу на відстеження видимих функцій і змін. Але деякі з найважливіших змін відбуваються тихо, глибоко в інфраструктурному шарі.Саме там будується майбутнє пошуку.Джерело: https://research.google/blog/turboquant-redefining-ai-efficiency-with-extreme-compression/

Увага: дивні зміни в даних Google Search ConsoleЗараз відбувається щось незвичайне з даними Google Search Console. Подібно до змін, які стали відомі після відключення &num=100, покази знову різко зростають для певних поверхонь на десктопі.Наприклад, використання фільтра 'merchant listings' для пошукової видачі, який історично був незалежним від впливу трекерів позицій (оскільки покази фіксуються лише після вибору результату в сітці), тепер викликає плутанину.На кількох великих eCommerce сайтах дані CTR більше не є точними для десктопу, з'являється багато запитів, які явно пов'язані з інструментами, з суттєвим збільшенням показів, особливо за останній тиждень.Але, здається, не тільки трекери позицій викликають неточні дані; я також бачу постійну появу запиту "product" для кількох несумісних бізнесів. Цей запит не викликає результатів, пов'язаних з merchant listings, тому це не має сенсу.Як додаткову примітку, я бачу подібне в Google Images при використанні фільтра 'Images', де покази на десктопі знову дуже неточні. Оскільки відстеження стандартних органічних списків тепер складніше для скреперів, здається, що вони тепер звертають увагу на менш досліджені поверхні, такі як сітки продуктів і результати Google Image для отримання інсайтів в інструментах.Як я вже згадував, скрепер-сервіси, здається, є лише частиною проблеми. Я бачу набагато більше неточностей у даних, ніж раніше, для цих двох платформ. Було б чудово, якби команда Google Search Console могла розглянути це питання, оскільки це робить наші набори даних менш корисними, особливо в сегменті eCommerce.

Критично важливі правила для SEO:Це дослідження SEO перевіряло створення контенту за допомогою AI у великому масштабі на 20+ сайтах. Спочатку зростання було стрімким, але потім обвалилося на третьому місяці.Це була дуже цікава стаття від Богдана Бабяка. Він провів дослідження, в якому придбав 20 нових сайтів і протестував швидке масштабування AI-контенту на кожному з них. Вони охоплювали різні галузі, такі як розваги, бізнес, електронна комерція та інші. Він розмістив по 100 статей на кожному сайті, всього 2000 статей.Він потім відстежував вплив на різні домени протягом 16-місячного періоду:- Місяць 1: Контент на сайтах був досить швидко проіндексований. За 36 днів 70% контенту було в індексі Google. Почали з'являтися деякі враження в наборі даних. - Місяць 2: Показники продуктивності починають зростати. Покази зросли з 120K до 520K, а кліки з 200 до 780 на всіх сайтах. - Місяць 3: Величезний обвал у наборі даних. Google виявив це і негайно виштовхнув сайти з рейтингів. Лише 3% сторінок були навіть у топ-100 результатів. Контент залишився в індексі.Ще одне дослідження, яке показує, що повністю неконтрольований AI-контент може спричинити драматичні падіння. Я вважаю, що тут є деякі нюанси:1. AI значно покращився за останні 16 місяців.2. Ці сайти не мали жодних сигналів авторитетності, що робило їх легшими мішенями.Однак це все ще не змінює величезного ризику. Без відповідального впровадження, AI-контент у великому масштабі може дійсно нашкодити сайтам. Ми насправді бачили, як Google все ще видає ручні дії для них.Я вважаю, що є способи відповідально впроваджувати AI-контент. Але це має бути частиною системи контенту, а не програмним зусиллям копіювання/вставки.

Зміни в пошуку ChatGPT: що нового в GPT 5.4SEO-спеціалісти, зверніть увагу: ChatGPT кардинально змінив спосіб пошуку. GPT 5.4 тепер активно використовує "site:" пошук у fan-out запитах.Після прочитання статті від Writesonic про зміни в пошуку ChatGPT з версією GPT 5.4, я зацікавився, як саме еволюціонували fan-out запити. Одним з головних моментів у їхній статті було те, що Google тепер більше показує бренди.Це досягається за рахунок більш агресивного використання "site:" пошуку. Нерідко можна побачити 4+ "site:" запити в ланцюжку fan-out запитів.Початковий запит звужує список брендів і шукає інформацію для порівняння. Після кількох порівняльних запитів, ChatGPT починає виконувати "site:" пошуки для кожного бренду. Потім він оцінює контент на сайті і в кінцевому підсумку цитує його у вихідному результаті.Ось кілька висновків з цього:1. Контент на сайті, що відповідає запитам користувачів, стає значно важливішим. Якщо ваш продукт відомий своїми "AI features", вам слід мати кілька різних сторінок, що говорять про це на вашому сайті.2. Бренди безпосередньо цитуються у кінцевому результаті. Можливо, це рішення OpenAI для уникнення цитування спамних сторонніх статей. Вони отримують необхідну інформацію і потім цитують бренд у кінцевому результаті.3. Не варто забувати про зовнішні джерела (відгуки, згадки на сторонніх ресурсах). Я припускаю, що це важлива частина "процесу оцінки" у fan-out запитах.

ChatGPT бере 83% товарів для каруселі з Google ShoppingЗ’явилося цікаве дослідження про те, звідки ChatGPT бере товари для своїх продуктових каруселей. Аналіз показав, що більшість результатів фактично походить з екосистеми Google Shopping.Що показало дослідженняЗгідно з аналізом shopping-запитів у ChatGPT:- 83% товарів у product carousel походять із джерел Google Shopping- ChatGPT використовує механіку shopping query fan-outs- система генерує кілька підзапитів для одного товарного запиту- результати агрегуються у карусель товарівТобто коли користувач питає щось на кшталт:best wireless headphones under $200система може запускати кілька товарних пошукових запитів, після чого збирає результати у вигляді product carousel.Як працює механіка Shopping Query Fan-outsСпрощено процес виглядає так:1. Користувач вводить товарний запит2. Система створює кілька підзапитів3. Кожен підзапит знаходить потенційні товари4. Результати агрегуються у карусель рекомендаційЧерез це інтерфейс і логіка підбору товарів у ChatGPT часто дуже схожі на Google Shopping SERP.Чому це важливо для SEO та e-commerceЦе ще один сигнал, що AI-пошук не існує окремо від класичного пошуку. Багато AI-систем використовують ті ж самі commerce data pipelines, що і Google.Для e-commerce сайтів це означає, що важливими залишаються:- структуровані дані `schema.org/Product`- оптимізація Google Merchant Center feed- точні атрибути товарів- оптимізовані назви товарів- ціна, availability, рейтингФактично оптимізація під Google Shopping може впливати і на AI-рекомендації товарів.ВисновокЯкщо ваш e-commerce бренд хоче бути видимим у AI-пошуку та рекомендаціях, потрібно інвестувати не лише в контент SEO, а й у:- product feeds- structured data- Google Merchant CenterЙмовірно саме ці дані стають одним із джерел для AI-commerce discovery.Джерело: https://searchengineland.com/new-finding-chatgpt-sources-83-of-its-carousel-products-from-google-shopping-via-shopping-query-fan-outs-470723