惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Vercel News
Vercel News
The GitHub Blog
The GitHub Blog
博客园 - 【当耐特】
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Recent Announcements
Recent Announcements
D
Docker
GbyAI
GbyAI
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
WordPress大学
WordPress大学
The Cloudflare Blog
雷峰网
雷峰网
A
About on SuperTechFans
小众软件
小众软件
博客园 - Franky
博客园 - 聂微东
F
Full Disclosure
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
C
Check Point Blog
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
G
Google Developers Blog
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
U
Unit 42
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
V
V2EX
Engineering at Meta
Engineering at Meta
宝玉的分享
宝玉的分享
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
量子位
P
Proofpoint News Feed
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
博客园_首页
罗磊的独立博客
Martin Fowler
Martin Fowler
D
DataBreaches.Net
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
S
Secure Thoughts
Project Zero
Project Zero
L
LangChain Blog
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
T
Tailwind CSS Blog
S
Schneier on Security
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
The Hacker News
The Hacker News
Spread Privacy
Spread Privacy
Security Latest
Security Latest
NISL@THU
NISL@THU
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
J
Java Code Geeks

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Обзор последних исследований Semrush про AI-поиск: как на самом деле формируются ИИ-ответы
SEO_Performa · 2026-04-20 · via Все публикации подряд на Хабре

Уровень сложностиПростой

Время на прочтение8 мин

Охват и читатели1.5K

Обзор

Recovery Mode

Рынок потихоньку обретает опору вновь. 

Semrush выкатывает одни из первых внятных исследований про механику AI-ответов: какая логика отбора, какие используются источники и критерии контента.

How To Use Google ai Mode Effectively - Unlocking Google AI Mode: Google AI Mode Features Explained for an Effective Search Experience - PenBrief Blog

Итак, на обзоре 2 исследования от Semrush, идеально дополняющих друг друга:

  • первое исследование показывает наглядно показывает как то, что начиналось как обычный AI-ассистент, быстро превращается в измеримый канал привлечения (за несколько месяцев количество доменов, получающих трафик из ChatGPT, выросло с менее чем 10 000 до более чем 30 000 в день).

  • второе — объясняет, почему «заполнить сайт AI‑контентом» редко приводит к тому, что вас начинают выбирать алгоритмы (и люди) в верхней части выдачи.

Приступаю к обзору исследования с практическими выводами.

Дисклеймер

Важно: после/во время прочтения материала, я бы не советовал ограничиваться только практикой в ChatGPT. Наблюдения релевантны для большинства AI-ассистентов и LLM в целом, потому что логика работы, отбора источников и формирования ответов у них во многом сходная. О различиях писал в прошлой статье.

Так же и с рынком: хотя исследования и данные я привёл по буржунету (в основном, действительно, дельные только там и есть), для рунета они тоже показательны — там будет происходить или происходит тоже самое. По тем же паттернам, но с некоторой задержкой.


ChatGPT стал проводником в веб, но главный бенефициар — Google

Luke Harsel и команда Semrush разобрали 17 месяцев US‑кликстрима (мобайл+десктоп) и собрали хороший такой и тяжёлый массив: больше 1 млрд строк clickstream‑данных по сессиям из панели на 200 млн пользователей за период октябрь 2024 — февраль 2026. 

И что мы видим:

  • Трафик ChatGPT вышел на плато около ~1 млрд визитов в месяц примерно с ноября 2025 и держался до начала 2026. 

  • При этом исходящий referral‑трафик из ChatGPT в веб вырос на 206% (сравнение январь 2025 vs январь 2026). 

Теперь, как всё это связано с Гуглом:

  • Google забирает 21.6% всех рефералов из ChatGPT; следующие 9 доменов вместе дают ещё 8.6% — то есть чуть больше 30% всех переходов уходит всего в топ‑10 доменов на февраль 2026. 

  • Причём доля рефералов в сторону Google выросла примерно с ~14% в начале наблюдения до >21% к началу 2026. 

  • Концентрация по топ‑10 доменам не разовая: Semrush фиксирует, что 20–32% всех рефералов в топ‑10 доменов на всём измеримом отрезке, начиная с октября 2024. 

Какой тут можно и нужно сделать вывод: AI часто подталкивает пользователя обратно в классический поиск, чтобы уточнить, проверить или открыть конкретный бренд/страницу. Да, вы правильно понимаете: SEO‑фундамент всё равно придётся латать. 

Новая форма запросов: семантическое ядро уже не то

Самое полезное в этом исследовании с точки зрения подтверждения очень классной гипотезы — это новый язык промптов.

Semrush сопоставили промпты из датасета с собственной базой 27+ млрд ключевых слов и увидели следующее:

  • в течение большей части периода 65–85% промптов не мэтчились ни с одним традиционным поисковым запросом из keyword‑базы. 

  • но доля промптов, которая всё же ближе к классике, почти удвоилась: с 18.9% (окт 2025) до 34.9% (фев 2026). 

Это важная динамика: пользователь одновременно осваивает «разговорный поиск» и возвращается к коротким формулировкам там, где нужно просто быстро что-то найти. В основном это навигационные и транзакционные интенты. 

Почему это хорошая новость для GEO

Навигационный/транзакционный слой — это территория GEO (всё с этого и начиналось): входы в карты, бренды, логины, “купить X”, “записаться”, “рядом со мной”.

И это видно даже по топ‑промптам в кликах: в списке встречаются “google maps”, “gmail”, “notion login” и подобные сценарии. 

И ещё

Поведенчески AI‑сессия становится длиннее и «вдумчивее»:

  • Среднее число запросов за сессию в 2025 держалось в диапазоне 1.16–1.21, а затем подскочило на 50% и дошло до 1.75 запроса на сессию к февралю 2026. 

  • Параллельно меняется длина промптов:

    • для search‑enabled запросов (те самые, где AI подключает поиск в интернете) средняя длина почти удвоилась с 4.7 до 8.7 слов (сравнение янв–фев 2025 vs янв–фев 2026); 

    • для non‑search запросов средняя длина почти вдвое сократилась с 24.9 до 13.5 слов. 

То есть пользователи учатся задавать вопросы так, чтобы либо быстро получить ответ (короче), либо включить поиск и получить глубокий результат (тоже короче, но при этом содержательнее). И для GEO это означает: вам нужно работать с разными потребностями (сценариями) — важно знать их все, чтобы смочь прийти на помощь пользователю на любом этапе воронки.

GEO – это вероятностная задача?

Web‑search в ChatGPT включён примерно на одной трети запросов.

Semrush фиксируют: в феврале 2026 поиск был включён на 34.5% запросов, что ниже, чем 46% в конце 2024. 

Причём доля search‑enabled сессий очень сильно колеблется: от 15% до 66.3% на протяжении периода наблюдения. 

Отсюда мой практический тезис: если вы оцениваете GEO только по “упоминаниям в ответах”, вы заблуждаетесь — потому что существенная часть пользовательских взаимодействий может вообще не полагаться на веб‑поиск в моменте (а значит, и на вашу свежую оптимизацию). Чат будет брать данные из своей базы, а вы можете переоценить  скорость эффекта от изменений и недооценить роль долгосрочной репутации и накопленного «веса» источника. Это кроме того, что вы не видете всей картины и не можете оценить реальную долю влияния. Стремитесь к тому, чтобы попасть в эту базу — то есть, ИИ должен обучиться на вашем контенте и бренде. 

Дерзайте, Semrush показывает, что экосистема рефералов постепенно расширяется: количество доменов, которые получают рефералы, выросло с ~71k (окт 2024) до пика ~260k (окт 2025) и затем снизилось до ~170k (фев 2026). 

Чем хороша эта нарастающая конкуренция спросите вы? Отвечу: да, сайты заходят в эту игру, но внимание к источникам равномернее не стало. А всё потому что, многие ещё не прознали как правильно применять geo-знания. И вы можете этих “многих” опередить — вот в чём наша возможность. 


Как AI‑контент воспринимается выдачей и алгоритмами

Теперь вторая часть пазла — контент.

Давайте свяжем «ощущения рынка» и «реальную SERP‑картину». Для исследования Semrush:

  • взяли 20,000 ключей, выгрузили по ним топ‑10 результатов (в сумме 200,000 URL), отфильтровали только blog‑страницы (по шаблону “/blog/”) и получили 42,000 страниц; 

  • прогнали тексты через GPTZero, классифицировали как human / AI / mixed и посчитали вероятность типа контента по позициям; 

  • параллельно опросили 224 SEO‑профессионала (внутри: 58% создают/оптимизируют контент, 40% — согласуют). 

И вот что команде удалось выяснить:

  • чисто AI‑генерированные страницы попадали на позицию №1 только в 9% случаев, тогда как human‑контент — в 80% случаев (в рамках их классификации). 

  • если смотреть вероятности: на позиции №1 страницы имели 80.5% вероятность быть human‑written и лишь 10% — AI‑generated. 

То есть в топ‑1 попадают примерно в 8 раз чаще human‑written тексты. Таким образом, сам поиск вознаграждает оригинальностьЮ авторство и качество “финального продукта”. Не зная ваш процесс — видит результат. E-E-A-T в Гугле и ЭПОС теперь уже в Яндексе — одни из главных факторов современного ранжирования.

Почему всё именно ТАК?

Потому что AI:

  • либо ссылается на веб‑результаты (когда поиск включён), 

  • либо собирает ответ из уже известных паттернов баз, где выбирает того, кто попал в устойчивые источники и накопил доверие.

И вот ни в первом, ни во втором случае AI‑контент вас ничем не отличает. А без отличий вы не становитесь ни топ‑страницей, ни цитируемым источником, ни причиной клика.

Ещё больше цифр:

  • 87% команд сообщают, что их контент полностью написан человеком или хотя бы контролируется им; при этом самый массовый формат — второй (64%), а 23% вообще делают контент без AI. 

  • AI чаще всего используют в «текстовых» задачах: 65%+ — ресёрч/редактирование/on‑page; но на более сложных задачах провал: 28% визуал, 15% перевод, 9% видео/аудио. 

  • главная ценность от AI — скорость (70%) и помощь с идеями (62%), а вот «рост качества» признают только 19%. 

А вот восприятие рынка было посмотреть действительно интересно:

  • 72% SEO‑специалистов считают, что AI‑контент ранжируется “так же или лучше”, и эта доля выросла с 64% в 2024;

  • но одновременно выросла доля тех, кто считает, что он ранжируется хуже: с 9% до 13%;

  • “не уверен/не сравнивал” упало с 27% до 15% — рынок перестал фантазировать и начал мерить. Ура)

Мой вывод: рынок научился “делать быстрее и больше”, но верх выдачи (а значит — и шанс стать источником в AI‑ответах) всё ещё чаще забирают страницы, где есть человеческая экспертиза, уникальность и редактура. Это довольно таки экономическая логика конкуренции за верхние позиции. 

Мне важно было вставить это исследование сюда, потому что многие всё-таки забывают, что пишете вы в первую очередь для людей, а не для алгоритмов. Поэтому, что Гугл, что Яндекс, делают всё возможное, чтобы докричаться до нас в своей погоне.


Механика AI‑поиска через призму GEO: что именно оптимизируем

Давайте всё же разведём две разные механики: AI‑поверхности, где вы можете появляться.

Поверхность с веб‑поиском и ссылками

ChatGPT Search переписывает запрос в один или несколько таргетированных запросов и отправляет их сторонним поисковым провайдерам (в примере — партнёрам вроде Microsoft и Shopify). 

Для GEO это значит, что ChatGPT Search:

  • собирает примерную геолокацию по IP и может передавать эту «общую локацию» поисковому партнёру для релевантности результатов; 

  • в локальных запросах может переписать “near me” в “топ SEO-агентств в Москве”; 

  • может (опционально) использовать точную геолокацию устройства для ещё более локальных ответов. 

OpenAI пишет, что нет способа гарантировать топ‑размещение в ChatGPT Search; и если вы вообще хотите попадать в ответы, важно не блокировать OAI‑SearchBot и пропускать трафик с опубликованных IP‑диапазонов. 

Поверхность Google AI Overviews / AI Mode

Если говорить про Google, то в документации для владельцев сайтов позиция ещё более прямолинейная:

  • никаких “особых механик” для попадания в AI Overviews/AI Mode нет — работают базовые SEO‑практики. Индексируемость, корректный показ сниппета, например; 

  • AI‑ответы могут строиться через “query fan‑out” — серию связанных запросов по под‑темам, а затем подтягивать больше supporting pages. Например, вместо одного “лучшее SEO-агентство” — отдельно проверить рейтинг, кейсы, отзывы, услуги). Конкуренция не по одному запросу, а сразу по кластерам. 

  • отдельно подчёркивается важность актуальности данных в карточках бизнеса, каталогах и прочих агрегированных данных. Если у вас локальный бизнес или ecom — ваше присутствие в ИИ формируется зачастую вообще вне сайта. 

ИИ алгоритмы любят всю структурность, потому что это снижает неоднозначность. 

Операционная матрица: как соединить SEO, GEO и AI‑воронку – да так, чтобы это измерялось

Помним:

(а) поиск включается не всегда, 

(б) трафик не распределяется равномерно, 

(в) семантическое ядро нужно составлять внимательнее, 

(г) качество контента в топе всё ещё решает. 

Трекинг и аналитика: сначала научитесь правильно оценивать AI‑переходы

Если вы открыты для OAI‑SearchBot, то рефералы из ChatGPT автоматически помечаются UTM utm_source=chatgpt.com

Но хотелось бы знать ответы на конкретные вопросы:

  • какие страницы реально получают такие визиты;

  • какие интенты приводят к клику (локальные, коммерческие, навигационные);

  • каков post‑click (конверсия/время/глубина).

Будет здорово, если поисковики начнут предоставлять такую информацию, но пока советую вам пользоваться инструментами аналитики. У меня есть видеоролик с подробным обзором функционала — кому интересно можете глянуть. Не пренебрегайте глубиной, иначе вы рискуете впасть в заблуждение, а потом и в разочарование от инструмента)

Индексация и доступность: проверьте базу

Для Google‑AI — это базовое SEO. Для ChatGPT Search — это OAI‑SearchBot вне блокировки. Для локального бизнеса — это карты и карточки бизнеса в интернете (справочники, рейтинги в том числе). 

Помните, что огромная доля переходов уходит в Google и другие крупные площадки, а в картах и вовсе есть функция “спроси у AI”. 

Подытожим

GEO не обособленный инструмент, SEO будет жить — и эти два исследования Semrush укрепляют эту позицию. AI‑слой не заменяет поиск, а надстраивается над ним — и часто даже усиливает ваши сайты (возвратом в выдачу). 

Выдумывать не получится, потому что:

  • поиск в ChatGPT включается не всегда и ведёт себя нестабильно (34.5% запросов с веб‑поиском — варьируется от сессии к сессии с 15% до 66.3%); 

  • клики концентрируются у крупных доменов (21.6% только у Google, >30% у топ‑10), а значит преимущество у того, кто одновременно силён в классическом поиске и понятен как сущность с точки зрения алгоритмов; 

  • пренебрегать хорошими текстами не получится: AI‑контент редко занимает топ‑1. 

Итого, обойти систему не получится: AI усиливает сильных, а не вытаскивает слабых. Рекомендация одна: стройте систему вокруг бренда (seo+pr+репутационный маркетинг) и делайте из SEO дисциплину (не единоразово, а регулярно). 

Вопросы/предложения/пожелания, как всегда, в личке)