AI Органика

Gemini догнал ChatGPT: у обоих теперь по миллиарду пользователей. 11 августа Пичаи объявил, что Gemini перевалил за 1 млрд активных в месяц (14-й продукт Google с миллиардом и самый быстрорастущий в его истории). Но мелкий шрифт важен: ChatGPT взял месячный миллиард раньше в июне (MAU), а в июле добил и недельный (WAU). И главное, что я вижу: по деньгам и подпискам ChatGPT по-прежнему чемпион. Львиная доля платящих юзеров и потребительской выручки среди AI-ассистентов (порядка 70–80%) сидит у него. При этом списывать рост Gemini на «просто залили деньгами» нельзя. Да, реклама была буквально везде: на билбордах, всем ЧМ по футболу, максимальный медийный охват, это явно имиджевый проект Google. Но под этим есть реальная дистрибуция. Два инсайта: 1) Дистрибуция бьёт технологию. Gemini прыгнул не потому что «умнее», а потому что вшит в Android, Search, Workspace, Chrome и 100M+ устройств Apple. Своя ОС и монополия в поиске = ты раздаёшь AI миллиарду по умолчанию. 2) Приоритет прежний, но появился второй игрок. Оптимизировать в первую очередь всё ещё надо под ChatGPT — там деньги, подписки и самая горячая аудитория. Но теперь имеет смысл смотреть и в Gemini с Google AI Mode: это второй канал масштаба миллиарда, и просыпать его совсем не стоит. По деньгам и подпискам чемпион пока один. Но игнорить Gemini полностью уже нельзя, и те, кто начнёт смотреть туда сейчас, окажутся в плюсе, когда монетизация подтянется за охватом (помним про performance max и google ads). Источник: The Verge (и пару знакомых гуглеров) #тренды

ChatGPT уже знает, кого порекомендует, ещё до того как что-то загуглит. Наткнулся на сильнейший разбор от Suganthan Mohanadasan (он два месяца читал сетевой трафик ChatGPT, а не выдачу). И это меняет то, как вообще надо думать про AI-видимость. Что он нашёл: Когда ты спрашиваешь «лучшее приложение для X», ChatGPT сначала переписывает твой вопрос в свой собственный поисковый запрос. И в этот запрос он уже вписывает названия брендов, которые ты не называл, до того как загрузил хоть одну страницу. 🤯 Пример: На вопрос про AI-заметки (без единого бренда) ChatGPT сам дописал в запрос Granola, Notion AI, Otter, Fireflies, Fathom, Mem, Limitless. Семь продуктов из головы модели. И только потом пошёл по одному site:-запросу на каждый. То есть fan-out это не поиск кандидатов. Это модель идёт по списку, который у неё уже был. Три цифры, которые надо запомнить: 1. В 21 из 27 разговоров первый запрос уже содержал бренды, которые юзер не вводил 2. Попадание в этот запрос даёт в ~33 раза больше шансов на упоминание (68.9% против 2.1% у тех, кого просто нашли в поиске, но не назвали в запросе) 3. Из сотен прочитанных страниц цитируются единицы (~3%). Быть прочитанным и быть процитированным это разные вещи И вот главный вывод, который бьёт по всей индустрии GEO: Большая часть того, что продают как GEO – это техническая работа над страницами (schema, llms.txt, скорость). Но это борьба за те самые 2.1% (retrieval). Решение, попадёшь ли ты в шортлист, принимается ДО того, как бот вообще коснётся твоего сервера. Никакой llms.txt тут не поможет, потому что до твоего сервера дело не доходит. Что это значит на практике: Есть две разные игры, которые все путают. 1) Попасть в "список источников данных категории" модели, чтобы она называла тебя в запросе. Это годы digital PR, обзоров, сравнений, упоминаний по всему вебу, пока связка «бренд = категория» не осядет в обучающих данных. Это тот самый Brand Authority (или Brand SEO, как я его называю). 2) Выиграть цитирование, когда ты уже в шортлисте. Тут решает одна плотная страница на интент, факты и цифры в чистом HTML вверху страницы, и никаких десяти похожих страниц, конкурирующих между собой. Это Topical Authority (или Semantic SEO, в моем варианте). Как проверить, в какой игре вы за 2 минуты: – откройте ChatGPT в хроме, потом DevTools, перейдите в табу Network – спросите «лучшее [твоя категория] 2026» шесть раз – и посмотрите, какие бренды он вписывает в свой запрос. Если вас там нет шесть раз из шести, проблема не техническая. Быть в шортлисте и быть процитированным это два разных мира, и деньги надо делить между ними, а не сыпать всё в техничку. 👉 Ссылка на оригинал P.S. Кто хочет, могу потом отдельным постом показать, как за 2 минуты вытащить этот fan-out запрос у себя и проверить, знает ли ChatGPT ваш бренд. #инсайты

Доля AI Share of Voice в AI-поиске это 28%. И 48%. И 71%. Одновременно. Один бренд, один день, одни и те же ответы. Мой ресёрчер за один день прогнал Garmin через 4 инструмента (Ahrefs, Semrush, Otterly, Chatbeat) плюс наш собственный замер (через api DataForSEO). И вылезли две метрики, которые ведут себя совершенно по-разному: – AI Visibility (упоминают ли бренд) сошлась у всех: 88–98%. Разброс в 10 пунтков, ей можно верить. – AI Share of Voice разъехалась от 3.4% до 71%. По одному бренду за один день. Мы не поменяли в текстах ни слова, крутили только две настройки: список конкурентов и способ подсчёта. В Ahrefs я удалил из списка одну строку (Apple Watch) и Garmin прыгнул с 3.37% до 46.28%. В 13.7 раза, при этом живых упоминаний не изменилось вообще. Share of Voice это не метрика - это настройка. И что добило: Garmin упоминается в 95% ответов, но ChatGPT и Claude ни разу не сослались на сайт garmin.com. Ноль из 432 и ноль из 346. Людей ведут на YouTube, Reddit и отзовики, а не на сайт бренда. С этим им явно можно работать. Полный разбор с методологией, всеми цифрами и инфографиками я выложил в своей статье на LinkedIn P.S. Если платите за такие отчёты, проверьте одну вещь: какой список конкурентов зашит в вашу цифру. От него зависит, 3% у вас или 71%. #кейсы

Сегодня ко мне пришёл знакомый CMO и спросил: "Нам нужно быть на Reddit для LLM? А заводить страницу в Википедии? Что-то делать на YouTube?" – Отвечаю всем одинаково: не гадайте, измерьте. Проще всего это понять через анализ brand citations, то есть посмотреть, откуда LLM реально берут ответы в вашей нише. И вы сразу убиваете двух зайцев: 1) Понимаете, нужен ли вам вообще этот Reddit (или нет) и какие сабреддиты точно. 2) Находите площадки, о которых даже не думали, а они дают в разы больше видимости. Смотрите на пример, что я прикрепил выше☝️(ниша про сон и здоровье). Красным отмечено ровно то, про что меня спросили: Reddit, YouTube, Википедия. Да, они в источниках есть. Но Reddit это 34-я строчка и 16 упоминаний. Совсем не главное. А зелёным то, откуда AI реально тянет ответы: Healthline, Mayo Clinic, heart org, WebMD, Sleep Foundation, Cleveland Clinic. Вот где надо быть. И половина этих площадок никому в голову не приходит. Что дают эти данные: они показывают, где можно быть помимо очевидных площадок. А там уже варианты: – коллаборации – совместные активности и спецпроекты – совместный research и публикации на темы, которые вы и так тестируете Как собрать такую табличку? Два подхода 1) Простой: Если есть доступ к Semrush или Ahrefs с их brand citations, просто выгрузите данные по своему бренду (если по нему уже набрались промпты). Если бренд ещё не светится в AI, соберите по 3-4 крупнейшим конкурентам. Логи выгрузили, закинули в ChatGPT или Claude, построили вот такую же табличку, отсортировали по total responses и по числу пересекающихся страниц. 2) Продвинутый (подход Кэвина Индига и его фреймворк Reasoning Lift): Берёте ~40 запросов и раскладываете их по 5 стадиям пути покупателя: Problem, Exploration, Comparison, Validation, Selection. Прогоняете каждый через ChatGPT (80% всего LLM трафика и продаж) и собираете все источники, которые он цитирует. ❗️Важно: цитаты от прогона к прогону скачут, после третьего повтора совпадает всего ~2.3% (называется Consensus gap и есть даже исследования по этому поводу). Поэтому один и тот же запрос гоняете 5-6 раз, чтобы выйти на статистическую значимость и увидеть, кто вылезает стабильно. Дальше всю выдачу кладёте на total volume (тянете через DataForSEO) или считаете просто по частоте упоминаний. На выходе та же табличка, тока с более точными данными. По сути эта табличка это LLM-SEO 2.0. Она закрывает разом SEO, PR, SMM и работу с брендом. P.S. Хотите, распишу отдельным постом пошаговый гайд с промптами, как собрать такую табличку под свой бренд? Накидайте реакций👇 #инсайты

Сегодня я стал британским подданным его Величества. 🇬🇧 7 долгих лет от идеи до её материализации, и путь был совсем не простым. Но всё свершилось. Этот день мы приближали как могли) Хочу поблагодарить себя. За то, что верил в себя, шёл своей дорогой, не свернул и всё равно дошёл (Снуп Дог подтвердит). И, конечно, свою жену Марго, что поверила в меня и мою мечту тогда в парке Победы (ей желаю тоже скоро стать британкой) и дочь Стефанию (которая уже британка). Сам мечтаю почувствовать, каково это: не делать виз, не стоять в очередях в аэропорту и на таможне... Наверное, пока не пройду это пару раз сам, по-настоящему не почувствую и не поверю) Вот такая мечта беларуско-британского хлопца. P.S. Ну и аватарка этого канала теперь стала еще более релевантной) 🥔🇬🇧 #засценой

Каждый год в июне мы с командой... садимся и смотрим Rask и его LLM-трафик. Такая традиция. В этом году замерили снова и вот картина (июнь 2026 к июню 2025): – Трафик из LLM вырос в 4.3 раза (было 5,357 сессий/мес стало 23,047) – Заявки выросли в 4.7 раза (было 1,205/мес стало 5,666) – Конверсия подросла на 2 пункта (с 22.5% до 24.6%) Если откатиться на два года назад к июню 2024, там было всего 244 сессии. То есть за два года рост почти в 100 раз. Что интересно: ChatGPT это примерно 96% всего LLM-трафика и 97% заявок и продаж. Остальные (Gemini, Claude, Perplexity, DeepSeek) вместе дают жалкие проценты. И трафик почти идеально коррелирует с деньгами: где сессии, там и покупки. LLM вместе с Google и Bing organic даёт 44% всех входящих заявок и 40% всего MRR, т.е. реально почти половину бизнеса. Какие выводы: 1) Google organic всё ещё больше LLM примерно в 5 раз. SEO не умерло. Порезались инфо-запросы, а коммерческий и транзакционный интент не тронут. 2) Конверсия из LLM в среднем выше, чем из Google organic на 36% (24.5% против 18%). От страницы к странице гуляет, но в среднем LLM-трафик горячее на треть. 3) ~80% всего LLM-трафика приходит сразу на главную продуктовую страницу, а не на инфо-контент. Люди приходят из ChatGPT уже тёплыми, готовыми к покупке. 4) Если нужны заявки и продажи из LLM, фокус тока на ChatGPT. Он даёт максимальное покрытие (96-97%), остальными площадками пока можно пренебречь. По другим проектам картина ровно такая же. 5) Год к году LLM-трафик в среднем удваивается, но его можно разгонять. У Rask это x4.7 к прошлому году и почти x100 к позапрошлому. 6) Направления, которые дают корреляцию с таким ростом: – Семантическое SEO: закрытие тем отдельными страницами по Knowledge Graph и Query Fan-Out – Бренд SEO: попадание в рейтинги и топы на внешних сайтах, которые LLM (ChatGPT) уже цитирует по вашим коммерческим запросам – Программатик-страницы: бесплатные тулы, которые дают быструю ценность и потом закрывают в продукт – Рефреш контента каждые 30 дней, чтобы не выпадать из LLM P.S. Мы сейчас, кстати, тестируем новый формат работы с клиентами: уходим от пакетов к оплате за результат, за заявки и продажи из SEO и GEO. По сути CPA-модель с отдельным бюджетом на контент и outreach. Если вам такое интересно, напишите мне. Буду рад обсудить детали. #кейсы

📹 Записи с вебинара Все, кто просил преза с вебинара по аппкам по ссылке Сама запись веба и Q&A здесь Спасибо всем, кто был! ♥️ #вебинары

Через полтора часа стартуем. ⏰ Сегодня в 16:00 CET (3pm по Лондону) разбираю, как продвигать мобильные приложения в AI-поиске: ChatGPT, Google AI Mode, Claude. Покажу 4 направления, которые мы нашли на 15+ тестах, реальные цифры по кейсам и наши тулы. Группу собираем маленькую, чтобы успеть ответить всем в Q&A. Осталось 4 места. Забронировать здесь 👈 P.S. Среди тех, кто будет вживую онлайн, разыграю бесплатный AI Visibility Audit. Так что велкам #вебинары

[Вебинар] Что сейчас работает в LLM, особенно для приложений? Мы прогнали 15+ тестов на клиентах, от корпораций до стартапов, и нашли 4 направления, которые дают корреляцию с попаданием в LLM (ChatGPT, Google AI Mode, Claude) для аппок. Про них и расскажем на вебинаре: 1) Semantic SEO: почему чистый контент от Claude не тянет на масштабе и почему удаление лишнего даёт x2 трафика за 2-3 месяца 2) Brand SEO: почему сравнения и упоминания на чужих сайтах решают, порекомендует ли тебя ChatGPT, и что реально работает на малых бюджетах 3) Programmatic SEO: как free tools, темплейты и UGC стали новым топливом для LLM (на примерах Webflow, Lovable и др.) 4) Рефреш: почему AI-контент без своих данных вылетает из индекса за 1-6 месяцев даже у больших брендов Плюс покажем реальные цифры по кейсам (Webflow, Lovable, Noji, хелс и арендные аппки), наш AI Checker и ROI-калькулятор. Бонус: среди всех, кто придёт, разыграем бесплатный AI Visibility Audit – полный разбор с Query Fan-Out, ROI по бренду и небренду и планом действий для победителя. 📅 23 июля ⏰ 16:00 CET 🌐 Онлайн, вебинар на английском 🔗 Регистрация здесь 👈🏻 P.S. Аудит разыгрываем только среди тех, кто будет вживую онлайн. Так что велкам лично 😉 #вебинары

Получилась отличная лекция, задавали практические вопросы. Надеюсь, на все ответил) Презу с выступления можно найти здесь 👈 Спасибо всем кто был! ❤️

Как аппкам попадать в LLM в 2026. Буду через пару минут рассказывать в закрытом коммьюнити R-founder. Поделюсь, какие направления мы нашли, что дали корреляции по росту в AI на 15+ проектах. После выступления записи не будет, но будет преза (встреча закрытая, сори). Если нужна преза, поставьте реакций ниже. #вебинары

Веб переходит от User Experience (UX) к Agent-Friendly Experience. Покупатели всё чаще приходят не через Google, а через ChatGPT, Claude и Google AI Mode. И агенты видят сайты совсем не так, как человек. Google уже анонсировал это официально: в апреле выпустил гайд Build agent-friendly websites. Как понять, готов ли ваш сайт к агентам? Мы сделали бесплатную тулу – называется AI Checker 👈 Вбиваете URL и получаете ваш Agent-Friendly Experience (AFE) score от 0 до 100. По сути, оценку того, насколько ваш сайт готов к AI-агентам. Что проверяем под капотом: – Agent-readable контент – Серверная часть – Токены – Перформанс – Structured data – Техничку – Сайтмэп Дальше гоняем доступ для всех ключевых агентов: – GPTBot и ChatGPT-User – ClaudeBot и Claude-SearchBot – PerplexityBot – Googlebot, Google AI Overviews и AI Mode – Gemini (Google-Extended) – Meta-ExternalAgent – DeepSeek И самое приятное: в конце вы получаете полный fix-план с конкретными шагами в PDF. Бесплатно, прямо на почту. Залетайте, проверяйте свой сайт: https://ai-checker.esadigitalagency.com 👈 P.S. Прогоните сайт и киньте свой AFE score в комменты, интересно собрать статистику по нашей аудитории. Вангую, у многих будет сюрприз. #тренды

Маркетинг для людей заканчивается. Начинается маркетинг для AI-агентов. Ramp провели первый публичный эксперимент на эту тему и выложили все цифры. По Gartner к 2028 через AI-агентов пройдёт $15 трлн B2B-закупок. Так что вопрос не «если», а «когда». Что сделали: – На 50 страницах сайта через Cloudflare подменяли контент только для AI-ботов (люди видели обычный сайт) и зашили туда оффер, обращённый прямо к агентам. Вопрос: передаст ли агент этот оффер живому человеку, который спросит совета? Передал. Но все модели повели себя по-разному: – Claude молчал почти 2 недели, а потом выдал всё: оффер, точную сумму, ссылку, инструкцию как забрать. Стал главным каналом – Perplexity мямлил абстрактно, без конкретики – ChatGPT за 32 дня не сказал ни слова, хотя контент исправно читал И динамика: за месяц число передач оффера выросло x10, почти всё это Claude. 💡Два инсайта, которые забираю себе: 1) Markdown бьёт schema. Ребята думали, выстрелит structured data (она же для машин), а сработал голый markdown, простой текстовый формат разметки (как заметки в notion). Логично: на нём обучены модели, они парсят его нативно. Хочешь цитирований, отдавай чистый markdown (on-page GEO). 2) У LLM есть свой аналог Domain Authority (Brand Authority). Новый контент всплывает только на тех страницах, что AI уже часто цитирует. У страниц с низким AI-цитированием передач ноль. И это вообще не те страницы, что мы вылизываем под классическое SEO (привет, Google). К чему это всё: – Агентный ресёрч становится отдельным каналом в B2B, и кто первым построит инфраструктуру под чтение ботами, получит не фичу, а полноценный moat. P.S. Полный текст исследования ниже👇 #инсайты

Как мы помогли Топ-10 Enterprise CRM вырасти в AI-поиске Google в 5.9 раз, конкурируя с Salesforce и HubSpot в US 🇺🇸 Пока все спорят, убьёт ли AI классическую органику, мы забираем долю прямо внутри AI-поиска и забираем у гигантов с бюджетами в разы больше, чем у нашего клиента. К нам ещё в начале 2023 пришла энтерпрайз CRM (all-in-one платформа: CRM, HR, продажи, проджект-менеджмент), которой пользуются миллионы компаний по всему миру. Она сидит в Топ-10 категории, но воюет за тех же покупателей, что Zoho, HubSpot, Salesforce, Pipedrive, Monday и Asana, а те вкладывают в SEO и бренд в США в разы больший бюджет. Классическим SEO такую махину было не догнать. А тут ещё подъехали AI Overviews, ChatGPT и Perplexity и энтерпрайз-покупатели стали начинать ресерч прямо там. 🛠 Что мы сделали: 1) Построили свой трекинг бренда в AI Overviews, ChatGPT и Perplexity (mentions, impressions, share of voice, XFR) и помесячно мерили себя против 8 конкурентов. 2) Запустили корпоративный link building на масштабе: 80+ гестпостов за год по 4 кластерам (CRM, HR, sales automation, AI-тулы). 3) Прокачали Brand SEO: засеяли бренд в best CRM подборки, сравнения и alternatives to… статьи, откуда AI и берёт ответы (нашли 150+ точек, где конкуренты были, а нас не было). 4) GEO на странице: просто переписали пачку страниц под вопросы, что задают AI и добавили на них FAQ и meta. 5) Забрали кластер alternatives, он оказался самым жирным по ROI. 🚀 Что в итоге: – Доля бренда в Google AI Overviews выросла в x5.9 раз, с 0.19% до 1.13% SOV. Вошли в Топ-8 рядом с Zoho, HubSpot, Salesforce и Monday (сейчас уже 1.5%). – Показы в AIO выросли в x3.9 раза. При этом Zoho, HubSpot и Pipedrive в это время теряли долю, то есть мы забирали её прямо у лидеров. – Взяли Топ-8 сразу во всех трёх AI-платформах: AIO, Perplexity (100K+ показов/мес) и ChatGPT (самый быстрорастущий). – Google AI переклеил бренду ярлык с "free CRM" на "all-in-one business management platform" апгрейд по коммерческому интенту. Читайте со всеми шагами, цифрами и детальным how-to в нашем кейс стади здесь 👈 #кейсы

Что рассказали Google про AEO и GEO в своей 1-й методичке по AI поиску Много было разговоров в западном линкедине, что Google впервые выпустил первую и единственную документацию про оптимизацию под AI поиск. Основные выводы, что сделали люди - это то, что Гугл размазал AEO и GEO и сказал, что это просто хорошее SEO (кто бы сомневался). Но что все пропустили, это то, что Google также официально подтвердил определенные важные вещи: 1) В контенте они отдают предпочтение UGC Если в контенте есть личный опыт, уникальный угол или информация, которая нигде раньше не раскрывалась, такому контенту всегда будет отдаваться предпочтение. Поэтому все юз кейсы, отзывы, обзоры, документация, уникальные релизы - это все идет сюда. 2) Фото и видео - это must для AI Google прямым текстом написал, что такому контенту (ВТФ) отдается предпочтение и он тоже индексируется в AI (подтверждаю, видел своими глазами). 3) Чанки не важны, но важны параграфы и абзацы Такой известный хак как чанкинг (когда дробится контент на короткие ответы под AI), что активно продвигал Michael King (известный американский Tech SEO), Гугл отмел, но сказал, что параграфы и короткие удобны как для людей так и для агентов. 4) Пишите тока про то, что входит в вашу тему (Knowledge Graph) Основа семантического SEO, что темы должны лежать по релевантности и структуре максимально близко к вашей теме подтвердилась. Все, что за пределами скора, нужно удалять и избавляться. 5) За AI-спам будут бить по рукам Все статьи рерайт-рерайтов, контент ради контента идёт под нож как в классике, так и в AI в Гугле. 6) Проверьте, как сайт и страницы видят не тока краулеры, но и сами агенты Гугл максимально перестраивается на агентов, о чем я писал в прошлом посте и сейчас они отдают методичку по тех части как сделать сайт Agent-friendly. Главное, что я взял отсюда это дерево доступности (Accessibility tree), что по сути свитчер в хроме, что можно включить в консоли и увидеть страницы сайта глазами агента. В целом все пункты валидны для AI Mode, Gemini и классического Google Search. Но я напомню, что Claude, ChatGPT и Perplexity - это разные системы и боты и что они ведут себя каждый по-разному (что подтвердила команда Ramp, о чем напишу позже). И что написал гугл, не факт, что релеватно или наоборот не будет работать для других ассистентов. Сейчас лучший научный метод - эти метод тыка. #инсайты

Как мы помогли бутстрап аппке построить веб машину, что приводит 20% от $4М ARR и сделать экзит Ещё один экзит в коллекцию моей команды сделали наши беларуско-литовские ребята - это кейс Noji.io Сделали они это без инвестиций, просто нашли классную активную нишу флеш-карт для обучения студентов, на которой были только устаревшие продукты и сделали свой классный продукт аппку. При этом ставку сделали на мобильную органику ASO. Когда они набрали первую массу юзеров и стабильную выручку, они пришли к нам за веб-органикой. Тогда у них был только наскоро сделанный лендинг и библиотечка темплейтов от их юзеров, что они хотели как-то использовать. Что мы сделали: 1) доделали нужные страницы и структуру сайта (до этого был только лендинг) 2) проиндексировали 85% страниц, что были сделаны на React и закрыты от индексации (и AI поисковиков) 3) разместили и проиндексировали библиотеку 50,000 темплейтов карточек (programmatic SEO) 4) отпимизировали главную страницу для максимальных конверсий и сбора 10К+ коммьюнити (CRO) Как результат: - ребята выросли по веб-органике в х3.7 раза за первые 12 месяцев, а регистрации в х2 раза и продолжили рост дальше. Как ребята выросли до $4М ARR и как сделали экзит спустя 3 года после запуска веба, читайте подробно со всеми шагами, ссылками и детальным how-to в нашем кейс стади здесь 👈 #кейсы

Google I/O 2026 закончился – наступил век агентов 🤖 Главный хайп, что AI mode станет дефольным поисковиком не состоялся. Но Гугл подготовил что-то другое - официальный запуск эры агентов: 1. Поисковые агенты (Search Agents): Пользователи могут собирать кастомных агентов (по сути продвинутые динамические Google Alerts). Они сами мониторят изменения на сайтах 24/7 и приносят готовый отчет. 2. Букинг агенты (Agentic Booking): ИИ сам ищет бизнес под нужды юзера по открытым данным. Если ответа в сети нет, ИИ сам звонит в компанию в фоновом режиме, задает вопросы и бронирует (со слов гугл). То есть по сути клиент идет мимо вашего сайта сразу в кассу. 3. Смерть простых мини-приложений (Agentic Coding): Поиск на лету теперь собирает мини-приложения. Запрос «спланируй мне хайкинг на выходные» создает готовый софт, интегрированный с календарем. Честно говоря, эт жесткий удар по трафику сервисов вроде Yelp или AllTrails. Ну и конечно, это отразится на тех, кто рос засчет программатик SEO. Теперь его нужно делать как часть продукта, что отдается бесплатно на сайте до регистрации и что тяжело повторить поиском гугл (пока что). В любом случае скейлиться засчет этого канала будет теперь сложнее. Таким образом: – Сильно выходит на первый план техническое SEO. Такие вещи как скорость загрузки и чистота кода становятся критичны (привет, Lovable). Это нужно для того, чтобы поисковые агенты мгновенно парсили ваш контент без лишних затрат краулингового бюджета и отдавали его сразу юзерам (за доли миллисекунд, спасибо Gemini 3.5 flash). Мы официально приходим к Agent-friendly experience (AFE). Я предрекал это ещё два года назад и даже упоминал в своем AI чек-листе как один из факторов. Теперь это становится особенно важным. #тренды