Devaka Talk

✨ П'ятничні новини: ✨
⠀
🟢 Великі компанії знову наймають людей, пише Wall Street Journal: CSX, Alphabet і Booz Allen розширюють штат, заявки на безробіття в США найнижчі з 1969 року, а CEO Lattice каже, що клієнти повертають найм джуніорів, бо AI-агентам потрібні люди поруч.
⠀
Раз робота буде, вивчаємо інструменти.
⠀
🫶 Від українських колег: 💛
⠀
🟢 Дмитро Сохач з командою INSERT.LINK виклали безкоштовні лінк-тули: пошук сайтів за анкором по базі з 1 млрд анкорів, перевірка беклінків конкурентів на власному індексі, бонусом MCP і API для Claude і ChatGPT.
⠀
🟢 Stus.ai показує реальну видачу Google за ключем, країною і пристроєм: органіка, реклама, блок питань і AI Overview з джерелами, вивантаження в CSV.
⠀
🟢 Девака показав, що AI Helper у DevakaTools вміє виводити зображення.
⠀
🟢 Олексій Матузний переказав дослідження Aleyda Solís: Gemini цитує джерела мовою запиту в 77% випадків, ChatGPT у 52%, треті мови майже не зустрічаються, або мова ринку, або англійська.
⠀
🟢 8 серпня в Києві офлайн-мітап Poshuk. Місць, здається, вже немає, але можете записатися до листа очікування.

Ще з корисного:
⠀
🟢 Suganthan прочитав мережевий трафік Perplexity: шукає завжди, підзапитів мало, на порівняннях X vs Y виграє власна сторінка вендора, YouTube цитує масово, Reddit ігнорує. А DEJAN дістали системні інструкції AI-пошуку Brave: відповідь збирається з тисяч коротких тверджень, а посилання біля абзаців приходять з окремого свіжого пошуку.
⠀
🟢 geoSurge поміряли, що бренди з пам'яті моделі шукаються у 3,2 раза частіше, а Aiso порахували, що фінальний промпт несе лише 36% того, що людина просила за всю розмову.
⠀
🟢 LinkedIn беруться за згенеровані пости: скарга Seems like AI slop у меню і тихе урізання охоплень. А Google видали ручні санкції форуму на 500 тисяч постів, де AI-бот відповідав у ролі співробітника.
⠀
🟢 У гемблінгу хтось подає фейкові DMCA від імені SOFTSWISS і Thunderkick, щоб зносити конкурентів з видачі, тим часом в NuGet знайшли пакет-підробку, що зливала результати раундів краш-гри Digitain.
⠀
🟢 Google прибирають з Gemini API temperature, top_p і top_k, керувати виводом тепер системними інструкціями.
⠀
🟢 Jyll Saskin Gales побачила chatgpt.com у статистиці аукціонів Google Ads: OpenAI закуповують пошукову рекламу на категорійні запити типу accounting software.
⠀
🟢 Конгрес США вніс законопроєкт AI Kill Switch Act про обов'язковий вимикач для найпотужніших AI-систем, NVIDIA зібрали альянс за відкриту AI-безпеку, Jensen Huang першим у житті постом в X поділився листом за відкриті моделі, а Anthropic пояснюють, що бану відкритих моделей ніколи не просили. Все це наслідки зламу Hugging Face.
⠀
🟢 AI-компанії скуповують старі книжки мільйонами через посередників під NDA і знищують після сканування. Видання до 2022 року продають як гарантовано чисті від згенерованого тексту.
⠀
🟢 eBay заплатять $55,7 млн подружжю блогерів, яким співробітники слали живих тарганів і закривавлену маску свині за публікації про компанію.
⠀
🟢 Dan Petrovic запустив тест, де треба відрізнити текст журналіста від згенерованого, люди вгадують у 64% випадків. Спробуйте себе.
⠀
Решта у випуску: шрифт, який бреше AI-агентам, гучні заголовки про падіння трафіку видавців і відрізаний інтернет Росії, YouTube-розрив в AI Overviews і наш 1 клік з пошуку, бенчмарк-війна OpenAI і Anthropic, $1,65 трлн позабалансового боргу бігтеху, category у Merchant Listing, під'єднані застосунки в AI Mode, два розбори рендерингу Googlebot на вихідні і оновіть WordPress.
⠀
Повний випуск
⠀
💌 Нагадуємо про нашу поштову розсилку новин, підписатися можна тут.

SEO стрімчик через 30-40 хв. Хто чекав - ласкаво просимо! :) Обговоримо новини за тиждень, нові фічі в консолі, про що кажуть гуглоїди та інше...
https://www.youtube.com/watch?v=qrJSauheRyQ

Гарна стаття, трендова тема! Про n8n, MCP, Claude та SEO-моніторинг
https://dou.ua/forums/topic/60974/

Просто прикольна фіча в AI Helper DevakaTools.

Сьогодні дізнався, що там можна виводити зображення. Заодно помітив баг, що вони не масштабуються (пофікшу в майбутніх оновленнях), а поки потрібно питати LLM окремо про це.

Це мені потрібно було подивитись зображення, які на сторінці були опубліковані лінками та зі спецсимволами коду, важко копіювати та окремо дивитись кожне. А так чатик все показав візуально )

Поділиться, а як ви використовуєте AI Helper!?

Цікава статистика від Similarweb

Юзерів AI Overviews більше ніж в ChatGPT та інших LLM. Але трафіку на сайти майже немає )

Серед LLM лідує ChatGPT, трафік якого можна порівняти з трафіком Bing. Навіть обійшов своїх партнерів.

Його стрімко наздогоняє Gemini та Claude. Але Claude сильно відстає, вистрілив на хайпі. Якщо що, шкала логарифмічна.

Perplexity займає останнє місце серед відомих LLM. Загалом, для планування маркетингу корисно знати чим зараз користуються люди.

🔥 Зростання iGaming-сайтів за 5-30 днів завдяки багаторівневим посиланням

Якісні багаторівневі посилання (TIER 1-6), які індексуються, підсилюються та дають буст.

У середньому по ринку зростання показують близько 30% проєктів. У нас 70% демонструють зростання вже в перший місяць.

— ми використовуємо багаторівневу архітектуру, а не окремі посилання
— підсилюємо кожне розміщення, а не просто «заливаємо обсяг»
— працюємо з власною базою та перевіреними джерелами

Що отримує проєкт

— перші зрушення вже протягом 5-30 днів
— посилення позицій без тривалого «розгойдування»
— економію бюджету завдяки правильній архітектурі посилань

📊 800+ відгуків від LPR-команд, афіліатів і власників мереж сайтів
📊 1000+ успішних кейсів: кейс 1, кейс 2, кейс 3

Ми одні з найсильніших у ніші багаторівневих посилань. З нами працює ТОП-1 гемблінг-ринку Індії з оборотом 3+ млрд.

Усі ціни та послуги

💰 Три найпопулярніші тарифи

20 000 + 40 000 + 100 000 = 110$
100 000 + 200 000 + 300 000 + 400 000 = 350$
200 000 + 400 000 + 600 000 + 1 000 000 = 700$

Кому підходить

— iGaming-проєктам (монобренди, рев’ю-сайти, портали)
— власникам PBN
— проєктам, для яких важлива швидкість зростання

Зв’язок — @SalesPhoenix

⸻

Підписуйтесь на наш канал по лінкбілдингу, там вже 7000 сеошників, чекаємо на тебе!

#реклама #текстнадісланий

Автоматизація E-E-A-T з Claude: від інструкції для асесорів до AI-скіла

Вівторок, 4 серпня о 16:00 | додати у google-календар

👉Реєстрацію відкрито:
collaborator.pro/ua/events/

Про що піде мова:

1. Чому E-E-A-T — один із найважчих критеріїв для автоматизації
2. Сигнали vs судження — де AI ще може помилятися
3. Як Claude відтворює логіку асесора під час аудиту сторінки
4. Як захиститись від галюцинацій моделі в результатах аудиту
5. Як масштабувати підхід на різні ніші

Запрошений спікер — Володимир Лаврик, Senior SEO Specialist у Promodo

Лише на лайві буде можливість поставити питання експерту, а обговорити ключові моменти після вебінару можна у нашій SEO-спільноті в Telegram

Хочете перетворити гайдлайни для асесорів на робочий AI-скіл, а не гадати, чи «зайде» ваш контент Google? Реєструйтесь і до зустрічі на івенті⚡️

#вебінар2026

Google оновив документацію про crawl budget: що змінилося

Google суттєво переписав документацію про crawl budget і розкрив більше деталей про те, як система визначає інтенсивність сканування сайту.

Документ актуальний насамперед для великих ресурсів:

- сайтів із понад 1 млн сторінок, які регулярно оновлюються;
- сайтів із понад 10 000 сторінок і щоденними змінами;
- проєктів із великою кількістю URL у статусі Discovered — currently not indexed.

Для невеликих сайтів, сторінки яких Google сканує невдовзі після публікації, окрема оптимізація crawl budget зазвичай не потрібна.

1. Google починає з консервативного ліміту

Google прямо зазначив, що кожен сайт спочатку отримує однаковий консервативний crawl capacity limit.

Якщо попит на сканування зростає, а сервер стабільно витримує навантаження, Google може поступово збільшувати цей ліміт.

Якщо сайт відповідає повільно, повертає 5xx, 429 або має нестабільний Time to First Byte, інтенсивність сканування може знижуватися.

2. Crawl budget складається з двох частин

Google розділяє його на:

- crawl capacity limit — скільки сайт технічно може бути просканований без перевантаження сервера;
- crawl demand — скільки URL Google хоче просканувати.

Для Googlebot попит залежить від:

- розміру сайту;
- частоти оновлення;
- якості сторінок;
- релевантності;
- популярності URL;
- застарілості контенту.

Навіть якщо сервер дозволяє сканувати більше сторінок, Google не обов’язково це робитиме, якщо не бачить достатнього попиту.

3. Crawl capacity спільна для різних краулерів Google

Різні краулери мають власний попит, але використовують спільний ліміт потужності для конкретного hostname.

Це означає, що висока активність одного краулера, наприклад Googlebot-Image, AdsBot або Google Shopping, потенційно залишає менше доступної потужності для інших.

Для великих сайтів важливо аналізувати в логах не лише звичайний Googlebot, а всю екосистему краулерів Google.

4. Якість контенту впливає на crawl demand

Google окремо зазначив, що для Search враховуються:

- популярність;
- загальна цінність для користувача;
- унікальність контенту;
- здатність сервера стабільно віддавати сторінки.

Тому crawl budget не можна збільшити лише технічними налаштуваннями. Якщо сайт містить багато дублів, параметричних URL, слабких сторінок або непотрібних фільтрів, Google може витрачати ресурси неефективно й не бачити причин активніше сканувати важливі URL.

Що робити SEO-фахівцю:

1. Скоротити кількість дублів і непотрібних URL.
2. Перевірити faceted navigation, параметри та нескінченні crawl spaces.
3. Повернути 404 або 410 для остаточно видалених сторінок.
4. Актуалізувати XML Sitemap і коректно використовувати <lastmod>.
5. Прибрати довгі redirect chains.
6. Покращити швидкість відповіді сервера.
7. Налаштувати підтримку 304 Not Modified.
8. Аналізувати краулерів Google через server або CDN logs.
9. Покращувати унікальність і реальну цінність сторінок.

Головний висновок: crawl budget залежить не тільки від потужності сервера. Google враховує технічний стан сайту, структуру URL, якість контенту, частоту оновлень і реальний попит на повторне сканування.

Тому найкраща оптимізація crawl budget — не спроба змусити Googlebot ходити частіше, а створення сайту, де Google не витрачає ресурси на непотрібні URL і має причини регулярно повертатися до важливих сторінок.

Джерела:
- Google: Optimize your crawl budget — https://developers.google.com/crawling/docs/crawl-budget
- Google: What crawl budget means for Googlebot — https://developers.google.com/search/blog/2017/01/what-crawl-budget-means-for-googlebot

Google продовжує ускладнювати життя парсерам/аналізаторам. На видачі урли з /goto замість нормальних адрес.

На одному з моїх сайтів є коменти, які ніхто не залишає. Дуже дивно, там навіть реєстрації не потрібно. Але є кнопочки рейтингу (лайки). Та їх використовують.

Для мене кліки по лайкам це гарний фідбек по активності користувачів ) Навіть в Google консоль не заходжу, а тільки в адмінці дивлюсь цю активність та як змінюється.

Клікнути мишкою для фідбека простіше, ніж натискати на літери )) Користувачі ліниві. Що думаєте? 😀

SEO-стрім з новинами за декілька хвилин! Приходьте разом з нами обговорити що сталося в SEO за цей тидень.
https://www.youtube.com/watch?v=nh_hU1ppRlw

Проаналізували безкоштовні тули для перевірки беклінків. Вийшло цікаво

https://collaborator.pro/ua/blog/free-backlink-checker-tools-ua

Substack впровадив свій інструмент для перевірки AI контенту, який працює на базі Pangram
https://support.substack.com/hc/en-us/articles/50891130623508-How-can-I-detect-AI-on-Substack

Як працює Pangram?

Це нейронна мережа, яка визначає авторство тексту, аналізуючи його стилістичні особливості. Замість того, щоб шукати конкретні слова чи передбачати наступне слово, Pangram сприймає текст цілісно, порівнюючи його з картою стилів, де людські та ШІ-тексти утворюють різні кластери.

Більшість попередніх спроб базувалися на аналізі перплексії. Це призводило до помилок, коли класичний літературний твір помилково позначався як ШІ, оскільки модель бачила цей текст під час свого навчання.

Pangram аналізує загальний почерк автора та враховує контекст. Система аналізує сотні тисяч сигналів, тому використання окремих «ШІ-маркерів» (як-от тире) не призведе до помилкового результату.

Pangram дійсно класний інструмент для детекції AI. Але є і класна критика. Кому цікаво, як обійти детектор, ознайомтесь:
https://ruben.substack.com/p/how-to-bypass-ai-detectors

Трафік Реддіту за останні 3 роки тільки з Google виріс з 60 млн на місяць до більше мільярду користувачів.

Чому так? В основному через партнерство з гуглом.
- Угода по AI Training на даних Reddit
- Нові блоки Discussions and Forums
- Приоритет Reddit на видачі

Плюс, LLM його рекомендують часто, тому підвищується брендова складова, люди почали додавати до своїх запитів "reddit", щоб знайти відповіді саме на реддіті.

Але останні місяці політика Reddit кардинально змінюється.

— Активно почали боротися зі спамом.
https://redditinc.com/news/how-were-keeping-reddit-real-and-safe-in-the-ai-era

Але то їх погляд на проблему. Насправді, багато юзерів баняться ні за що, також можуть видалятись нормальні пости в сабреддітах. На реддіті стає важко щось запостити і не бути забаненим.

— Почали боротися зі скрейперами
https://www.reddit.com/r/modnews/comments/1tq9vxo/protecting_communities_from_scrapers_and_platform/

Заблокували неавторізований доступ до JSON, обмежили доступ до RSS. Причому навмисно не дають нормальних інструментів по роботі з API.

Модератори сабреддітів бачуть в чому закритість компанії та бажанню більшого заробітку, а не заботу про ком'юніті. Так як навіть модератори втратили інструменти боротьби зі скамерами, про що активно пишуть в коментарях.

— Зараз закривають контент від гугла для навчання AI
https://www.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/1v3ewvq/reddit_might_cut_off_googles_ai_access_and_yes_it/

Тут взагалі всі в шоці. Якщо Reddit втратить партнерів, то це навпаки принесе більше шкоди компанії. Плюс деякі користувачі вже звикли отримувати новини з Reddit, не заходячі на сам Реддіт.

З такою активністю тренди можуть швидко змінитись. Актуальний зараз "маркетинг на реддіт" стане не актуальним вже через декілька років.

AI, який втік погуляти

OpenAI тестували GPT‑5.6 Sol і ще один непублічний "монстр" на бенчмарку по кібербезпеці — навмисно вимкнувши моделям запобіжники проти хакерства, щоб оцінити їхні "максимальні можливості".

Замість чесного вирішення завдань агенти знайшли zero-day вразливість у проксі-кеші пісочниці й вибрались у реальний інтернет.

Моделі зламали інфраструктуру Hugging Face (головна платформа для AI), використовуючи вкрадені облікові дані та серію атак на підвищення привілеїв, і накопали 17 000+ подій активності, переміщаючись по внутрішній мережі.

Hugging Face ловили злом власними AI-охоронцями — вийшла битва роботів наживо, поки люди тільки встигали реагувати.

Команди безпеки обох компаній виявили аномальну активність, зупинили атаку і почали спільне розслідування. За підсумками OpenAI зізналися, що зловмисником були їхні власні моделі.
https://openai.com/index/hugging-face-model-evaluation-security-incident/

ChatGPT почав прямо позначати Bing як джерело пошукових результатів

Дослідники виявили в network requests ChatGPT нове поле:

"result_source": "bing"

David Konitzny зміг відтворити його на кількох запитах. Після цього Suganthan Mohanadasan порівняв результати зі своїми попередніми тестами та побачив важливу різницю: у його акаунті Bing спочатку не з’являвся, тоді як в іншого користувача вже використовувався як окреме джерело результатів.

Це може свідчити про поступове розгортання нового пошукового pipeline, A/B-тестування або різні конфігурації ChatGPT для окремих акаунтів і типів запитів.

Важливий нюанс: result_source: "bing" не обов’язково означає, що користувач побачить Bing як звичайне клікабельне джерело у відповіді. Поле показує, що певні результати всередині пошукового процесу були отримані через Bing.

OpenAI і раніше офіційно зазначав, що ChatGPT Search може:

- переформульовувати prompt у кілька targeted queries;
- надсилати ці запити стороннім пошуковим провайдерам;
- використовувати Bing для отримання вебрезультатів;
- додатково поєднувати результати з іншими джерелами та власними системами.

Тому правильніше говорити не про повний перехід ChatGPT на Bing, а про комбіновану пошукову інфраструктуру, де джерело результатів може відрізнятися залежно від запиту, режиму та акаунта.

Чому це важливо для SEO:

1. Google visibility не гарантує видимість у ChatGPT

Сторінка може майже не мати позицій у Google, але добре ранжуватися в Bing і регулярно цитуватися в ChatGPT.

2. Bing потрібно додати до SEO-моніторингу

Варто перевіряти індексацію, ranking pages і топ-10 Bing за запитами, які важливі для AI visibility.

3. Bing Webmaster Tools стає практичнішим інструментом

Перевірте:

- чи індексуються ключові сторінки;
- чи немає crawl або indexing issues;
- чи відправлений актуальний XML sitemap;
- чи працює IndexNow;
- які queries та URL уже мають видимість у Bing.

4. Не можна робити висновки лише з Google Search Console

Якщо ChatGPT використовує кілька пошукових джерел, дані GSC показують лише частину картини. Для повного аналізу потрібні Google, Bing, AI citations і server logs.

5. Видимість у Bing може бути proxy-сигналом для ChatGPT

Це не універсальне правило, але якщо сайт часто цитують у ChatGPT, варто порівняти ці URL з результатами Bing. Такий аналіз може пояснити citations, які неможливо обґрунтувати позиціями в Google.

Головний висновок: Bing більше не можна сприймати як другорядну пошукову систему.

Для класичного органічного трафіку Google залишається головним каналом у більшості ніш. Але для ChatGPT і ширшої AI visibility Bing може бути одним із ключових джерел пошукових результатів.

Тому сучасний SEO-моніторинг має включати не тільки Google rankings, а й Bing indexation, Bing SERP та їхній перетин із citations у ChatGPT.

Джерела:
- Suganthan Mohanadasan: ChatGPT Changed How It Picks Sources — https://suganthan.com/blog/how-chatgpt-picks-sources-part-2/
- David Konitzny: Bing як result source у ChatGPT — https://www.linkedin.com/posts/davidkonitzny_bing-is-now-officially-a-result-source-in-activity-7478896641501110272-iQ1D
- OpenAI: ChatGPT Search — https://help.openai.com/en/articles/9237897-chatgpt-search
- Glenn Gabe: Surging in ChatGPT, Dead in Google — https://www.gsqi.com/marketing-blog/surging-in-chatgpt-dead-in-google/

🔥 Зростання iGaming-сайтів за 5-30 днів завдяки багаторівневим посиланням

Якісні багаторівневі посилання (TIER 1-6), які індексуються, підсилюються та дають буст.

У середньому по ринку зростання показують близько 30% проєктів. У нас 70% демонструють зростання вже в перший місяць.

— ми використовуємо багаторівневу архітектуру, а не окремі посилання
— підсилюємо кожне розміщення, а не просто «заливаємо обсяг»
— працюємо з власною базою та перевіреними джерелами

Що отримує проєкт

— перші зрушення вже протягом 5-30 днів
— посилення позицій без тривалого «розгойдування»
— економію бюджету завдяки правильній архітектурі посилань

📊 800+ відгуків від LPR-команд, афіліатів і власників мереж сайтів
📊 1000+ успішних кейсів: кейс 1, кейс 2, кейс 3

Ми одні з найсильніших у ніші багаторівневих посилань. З нами працює ТОП-1 гемблінг-ринку Індії з оборотом 3+ млрд.

Усі ціни та послуги

💰 Три найпопулярніші тарифи

20 000 + 40 000 + 100 000 = 110$
100 000 + 200 000 + 300 000 + 400 000 = 350$
200 000 + 400 000 + 600 000 + 1 000 000 = 700$

Кому підходить

— iGaming-проєктам (монобренди, рев’ю-сайти, портали)
— власникам PBN
— проєктам, для яких важлива швидкість зростання

Зв’язок — @SalesPhoenix

⸻

Підписуйтесь на наш канал по лінкбілдингу, там вже 7000 сеошників, чекаємо на тебе!

#реклама #текстнадісланий

Юзери X постійно питають Grok зробити щось цікаве. В цей раз запитали видалити зі списку найгірший вайб-кодинг тул:)

Він видалив Claude Code (але можливо оцінив по лого, бо не пояснив чому). А на питання хто найкращий - сказав що Cursor )

Я з ним згоден, а ви? 😁