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

Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
SecWiki News
SecWiki News
Google DeepMind News
Google DeepMind News
WordPress大学
WordPress大学
小众软件
小众软件
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
Jina AI
Jina AI
N
Netflix TechBlog - Medium
GbyAI
GbyAI
IT之家
IT之家
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
AWS News Blog
AWS News Blog
G
GRAHAM CLULEY
L
Lohrmann on Cybersecurity
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
I
Intezer
T
Tor Project blog
P
Palo Alto Networks Blog
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
P
Privacy International News Feed
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
P
Proofpoint News Feed
T
Tailwind CSS Blog
C
Check Point Blog
Cloudbric
Cloudbric
Y
Y Combinator Blog
The Last Watchdog
The Last Watchdog
Forbes - Security
Forbes - Security
Last Week in AI
Last Week in AI
S
Security Affairs
博客园 - Franky
F
Fortinet All Blogs
量子位
M
MIT News - Artificial intelligence
C
Cisco Blogs
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
S
Secure Thoughts
V
Visual Studio Blog
AI
AI
美团技术团队
B
Blog RSS Feed
Application and Cybersecurity Blog
Application and Cybersecurity Blog
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
Engineering at Meta
Engineering at Meta
人人都是产品经理
人人都是产品经理
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
T
Threatpost
Cyberwarzone
Cyberwarzone

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
Фейковый бренд в AI-поиске и 2 000 AI-статей: что эксперименты SE Ranking говорят нам о будущем SEO
AndreyTrig · 2026-04-30 · via Все публикации подряд на Хабре

Уровень сложностиСредний

Время на прочтение4 мин

Охват и читатели805

AI-поиск всё сильнее меняет правила игры. Раньше мы боролись за позиции в Google, теперь всё чаще боремся за то, чтобы бренд попал в ответ ChatGPT, Perplexity, Gemini или Google AI Overviews.

И здесь у SEO-специалиста возникает неприятный, но важный вопрос:
AI-системы действительно выбирают лучшие источники — или просто те, которые чаще, понятнее и удобнее подсовывают им информацию?

Два эксперимента SE Ranking дают на это очень интересный ответ.

В первом исследовании команда проверяла, как AI-generated контент работает в обычном Google-поиске. Во втором — создала полностью фейковый бренд и посмотрела, сможет ли он получить видимость в AI-ответах.

Спойлер: да, сможет. Но не всё так просто.

Сначала — про AI-контент в Google

SE Ranking провели два теста.

Сначала они опубликовали шесть AI-assisted статей на своём основном блоге. Это был не сырой AI-текст: материалы дорабатывали редакторы, SEO-специалисты и эксперты. Итог за период с июня 2024 по июль 2025:

  • почти 555 000 показов;

  • 2 300+ кликов;

  • 3 из 6 статей попали в органический топ-10;

  • 4 статьи стали источниками в AI Overviews.

То есть AI-контент, если он проходит через человеческую редактуру, фактчекинг и нормальную SEO-обработку, вполне может работать.

Но дальше началась более интересная часть.

Команда запустила 20 новых сайтов, опубликовала на них 2 000 полностью AI-generated статей и почти ничего не делала дополнительно: без ссылок, без картинок, без внутренней перелинковки, без ручной доработки.

Первые результаты выглядели бодро. За 36 дней Google проиндексировал около 71% страниц. Сайты получили 122 000+ показов и 244 клика. Через 2–3 месяца показатели выросли до 526 000+ показов и 782 кликов.

На первый взгляд — мечта любителя массовой генерации контента.

Но примерно через три месяца всё резко сломалось. Доля страниц в топ-100 упала с 28% до 3%. Большая часть страниц осталась в индексе, но фактически перестала быть видимой.

И вот это ключевой момент:
индексация — не равно устойчивый SEO-результат.

Google может быстро протестировать новый контент, дать ему показы, собрать сигналы — а потом убрать его туда, где пользователь его уже не найдёт.

А теперь — фейковый бренд в AI-поиске

Во втором эксперименте SE Ranking пошли дальше. Они создали полностью вымышленный бренд, запустили основной сайт и 11 дополнительных доменов с контентом о нём.

Задача была понятная: проверить, смогут ли AI-системы распознать бренд, цитировать его и ставить рядом с реальными конкурентами.

Отслеживали пять систем:

ChatGPT, Google AI Overviews, Google AI Mode, Perplexity и Gemini.

За первый месяц собрали 15 835 AI-ответов по 825 промптам.

Главный вывод:
фейковый бренд действительно может получить AI-видимость.

Но почти вся она пришла из брендовых запросов. 96% видимости было связано с запросами, где пользователь уже спрашивал о бренде, его свойствах или уникальных утверждениях.

И это очень похоже на классическое SEO: новый домен почти не может конкурировать по широким темам, но может быстро занять пространство вокруг собственного бренда.

Что здесь важно для SEO

На мой взгляд, главный вывод из двух экспериментов такой:

AI и Google могут быстро подхватить новый контент, но устойчивость результата зависит от доверия, качества и контекста.

В Google полностью AI-generated сайты получили быстрый старт, но затем просели. В AI-поиске фейковый бренд смог получить цитирования, потому что информация о нём была структурирована, повторялась и была доступна для извлечения.

То есть AI-системы реагируют на:

  • понятную сущность бренда;

  • повторяемые формулировки;

  • наличие информации в разных источниках;

  • чёткие страницы “About”, “Guide”, “Review”, “Comparison”;

  • уникальные брендовые утверждения.

Но это не значит, что можно просто нагенерировать 500 страниц и победить. Эксперимент с 2 000 AI-статей как раз показывает обратное: краткосрочная видимость без ценности очень быстро превращается в SEO-шум.

AI-поиск больше любит “понятность”, чем авторитет?

Самая тревожная часть эксперимента с фейковым брендом в том, что AI-системы не всегда проверяют реальность бренда так, как нам хотелось бы.

Если информация:

  • структурирована;

  • повторяется;

  • выглядит как факт;

  • опубликована на доступных страницах;

она может попасть в AI-ответы.

Даже если бренд не существует.

С точки зрения SEO это означает, что мы переходим от оптимизации отдельных страниц к оптимизации информационной среды вокруг бренда.

Теперь важно не только то, что написано на сайте. Важно, как бренд описан в разных источниках, насколько единообразно сформулированы его преимущества и какие страницы AI может использовать как “источник истины”.

Почему топик-кластеры и массовый контент сами по себе не спасают

Оба исследования хорошо охлаждают популярные SEO-иллюзии.

В эксперименте с AI-поиском SE Ranking создали классический топик-кластер: хаб-страница и 10 поддерживающих статей. Всё было проиндексировано и связано внутренними ссылками.

Результат — ноль AI-цитирований.

В эксперименте с 20 сайтами массовая публикация 2 000 AI-статей дала ранний рост, но не дала долгосрочного результата.

Вывод простой:
структура и масштаб помогают только тогда, когда у страницы есть реальная причина быть выбранной.

AI и Google не обязаны вознаграждать сайт просто за то, что там много контента или аккуратная архитектура.

Что делать брендам уже сейчас

Если смотреть на это глазами SEO-специалиста, я бы вынес несколько практических правил.

Во-первых, нужно привести в порядок базовые брендовые страницы: About, product pages, сравнения, гайды, FAQ. Именно они могут стать первыми источниками, из которых AI будет формировать представление о компании.

Во-вторых, AI-контент нельзя оставлять сырым. Он может помочь с черновиком, структурой и масштабированием, но без редактора, эксперта и SEO-логики быстро превращается в одноразовый трафик.

В-третьих, нужно работать не только с ключевыми словами, но и с сущностями: кто вы, чем отличаетесь, какие утверждения о вас должны повторяться, какие вопросы о бренде пользователь может задать AI.

И наконец, важно помнить: AI-видимость — это не магия. Она строится на сигналах. Но эти сигналы пока ещё достаточно легко исказить.

Итог

Эксперименты SE Ranking показывают две стороны одной медали.

С одной стороны, AI даёт новые возможности. Даже новый бренд может быстро попасть в ответы, если информация о нём хорошо структурирована и доступна.

С другой — старые SEO-принципы никуда не исчезли. Массовый AI-контент без экспертизы, доверия и доработки может получить короткий всплеск, но не выдерживает проверку временем.

Поэтому главный вывод для меня такой:

будущее SEO — не в генерации контента ради контента, а в управлении доверием, сущностями и смыслом вокруг бренда.

AI может быстро заметить вас.
Но чтобы остаться видимым, одного “быстро” уже недостаточно.