Как устроены медиа

А вот еще, если вам интересно, Андрей Вырковский, заведующий кафедрой новых медиа и теории коммуникации факультета журналистики МГУ опросил кучу людей и написал текст про то, как ИИ изменит рынок медиа.

В тексте вы встретите мысли
- Саши Березкина (глав ред Московский новостей)
- Юры Погорилого (самый главный в Интерфаксе)
- Леши Березового (основатель платформы Give Me Feed)
- Екатерины Синяковой (преподаватель журфака МГУ и медиаисследователь)
- Александра Аюшина (шеф-редактор Market Power)
- Михаила Макеенко (заместитель декана по научной работе факультета журналистики МГУ)
- Тимура Ахиярова (владелец компании «Лейму», которая кажется печет хлеб)
- Саши Акулиничева (работающего в Шкулеве)
- Миши Сливинского из Яндекса
- Жанели Куандыковой из SETTERS Media

И какого то Ивана Макарова

Хотел написать, что проф. Андрей Вырковский (МГУ) собрал целый букет мнений топовых медиаменеджеров про будущее СМИ, но какой-то Иван Макаров меня опередил

Платформа Give Me Feed представлена на форуме «Вся Россия» в Сочи

Это был 30-й юбилейный журналистский форум. Организатор — Союз журналистов России.

Платформа получила положительные оценки со стороны организаторов, спикеров и участников конференции.

#GiveMeFeed #ВсяРоссия #ИИвмедиа

На следующей неделе выступлю на журналистской конференции «Вся Россия» в Сочи.

26-го августа, трек «ИИ в Медиа». Расскажу про редакционную ИИ-платформу GiveMeFeed.

Буду рад увидеться! 🙌

Можно читать мою статью, можно не читать. Это про работу.

Но вот что совершенно точно нужно сделать, это подписаться на рассылку Александра Амзина «Мы и Жо». Это больше, чем про журналистику и больше, чем про медиа. Это про жизнь.

Вот последний выпуск рассылки → https://themedia.substack.com/p/d22

Они не против, они за 😉

https://jrnlst.ru/2026/08/12/162069/

Офигеть. Google убрал кнопку поиска. Теперь отвечать на запросы пользователей будет AI Overview.

До свидания, трафик! Точнее, прощай

P.S. Меня тут справедливо поправляют, что кнопка ввода переехала ниже и находится под строкой поиска, но, честно говоря, паттерн нажатия на кнопку после ввода поискового запроса никуда не денется. И перемещение кнопки холодного поиска почти равно ее удалению.

Журнал «Секреты бизнеса» опубликовал мою статью о том, как ББР Банк закрыл две контентные задачи одной подпиской на Give Me Public.

Коротко перескажу суть. Банку нужен был ежедневный аналитический дайджест по рынку драгметаллов для продавцов и переработка внешних инфоповодов для соцсетей.

Традиционно эта задача решается наймом новостного аналитика. Реальная стоимость такого специалиста с учётом налогов, организации рабочего места и требований банковской безопасности — порядка 150 000 рублей в месяц.

Вместо найма ББР подключил сервис GMP: он мониторит источники, готовит дайджесты и драфты публикаций, за человеком остаётся финальный контроль. Модерация занимает у редактора 3–5 минут в день.

Мы заточили сервис так, что сейлзы банка получают не просто новости, а конкретные рекомендации, основанные на реальных новостях.

В статье я откровенно описал и проблемы — сервис не заработал с первого раза. Рабочую постановку промпта для дайджеста мы нашли только с третьей итерации: первые версии просто перечисляли новости, и лишь третья научилась переводить рыночную информацию в готовые аргументы для разговора с клиентом. Часть источников потребовала доработки парсера — программы, которая автоматически читает сайты и каналы.

Это я к чему.

За два года через GMP прошло немало редакций. Часть из них попробовала и отказалась. Главная причина отказа почти никогда не была связана с качеством работы сервиса. В 100% случаев причина была организационная: редакторы/журналисты были не готовы перестраивать привычные процессы.

«Будем публиковать вручную, потому что так привычнее». Никто не хочет дорабатывать промпты, но хочется получить идеальный результат сразу из коробки.

Понимаю это желание. Но так не бывает — ни с нейросетью, ни с живым сотрудником. Нового сотрудника тоже вводят в курс дела не один день: показывают стиль, возвращают первые тексты на доработку, объясняют, что важно именно вашей аудитории. Разница в том, что нейросеть нужно настроить один раз, и дальше она работает без отпусков и больничных. У ББР этот путь занял три итерации — а потом наступили те самые 3–5 минут контроля в день.

Отдельно скажу тем, кто уже использует сервис на одной редакции и присматривается, распространять ли опыт дальше. Кажется, кейс банка отвечает на этот вопрос: экономика внедрения не зависит от того, первая это ваша редакция или пятая.

Настройка GMP под каждую новую редакцию — работа конечная и предсказуемая, а экономия — ежемесячная.

Продукт работает. Экономику он считает в пользу заказчика. Самая трудная часть внедрения лежит не в технологиях, а в готовности команды один раз пройти настройку.

Кто дочитал до этого места и узнал свою ситуацию — вы знаете, где меня найти.

Березовой Алексей

👉👉

Несколько дней назад Digiday рассказал, как Time Magazine конвертировал свой контент в Markdown и продаёт рекламу внутри этих версий ИИ-агентам.

В личку пришли вопросы, поэтому я решил написать про этот кейс чуть подробнее. Это то, куда движется модель монетизации медиа.

Языковые модели не читают вёрстку. Даже наоборот — вёрстка мешает им понимать главное. Markdown убирает эту проблему.

Статья, которая в HTML весит 150 килобайт, в Markdown занимает 8–12 килобайт — чище, точнее, понятнее для модели. Именно поэтому ChatGPT, Perplexity и Claude чаще цитируют те издания, у которых контент структурирован через Markdown, а не те, у которых трафик больше.

В статье я разобрал: что такое Markdown, почему он важен для ИИ, как добавить Markdown-версии статей на сайт и что поменять в шаблоне лида — три конкретных действия для редакции, которые позволят вашему контенту подружиться с выдачей в LLM.

Читать здесь → alekseyberezovoy.ru

The Time начал показывать рекламу ИИ-агентам. Мы пошли дальше.

В прошлом месяце Time начал конвертировать все свои веб-страницы в упрощенные текстовые копии без дизайна и изображений, чтобы облегчить их чтение для агентов LLM. Чем проще доступ, тем больше шансов появиться в генеративных ответах на поисковые запросы.

В эти страницы Time встраивает рекламные блоки в формате FAQ — специально для LLM-скраперов. Логика простая: бот-трафик растёт, почему бы его не монетизировать .

Мы в Give Me Feed сделали кое-что похожее, но для новостей. Функционал GEO-оптимизации (Generative Engine Optimization) позволяет адаптировать контент статьи специально под то, как его читают языковые модели: структура, ключевые факты, атрибуция источника. По сути — то же самое, что делает Time с рекламой, только для редакционного контента.

Принцип идентичный: когда GPT, Perplexity или Claude парсит страницу вашего издания — он видит не просто текст, а версию, оптимизированную для LLM. С помощью GEO издание влияет на то, что нейронки запомнят и процитируют.

Time монетизирует бот-трафик рекламой. С помощью Give Me Feed вы можете повышать цитируемость ваших СМИ в LLM.

Ссылка на материал Digiday

Почитать про GiveMeFeed

Эпично закончилась история с Anthropic и пиратскими книгами. Как пишет Reuters, суд утвердил мировое соглашение, по которому Anthropic выплатит авторам $1,5 млрд.

Напомню, что произошло. Anthropic обучала свой Claude на книгах, которые скачала из пиратских библиотек. Параллельно компания скупала бумажные книги, сканировала их и утилизировала оригиналы. Авторы подали коллективный иск, и в сентябре 2025 года стороны договорились о выплате — по $3000 за каждую книгу, всего около 500 тысяч произведений.

Сейчас соглашение утверждено окончательно. Это крупнейшая денежная компенсация в истории споров об авторском праве.

В этой истории меня больше всего занимает не сумма, а прецедент. Суд в предыдущем решении постановил: обучение ИИ на легально купленных книгах — это допустимое использование. Платить пришлось не за обучение, а за пиратское скачивание. Иными словами, разработчикам ИИ показали границу: использовать контент для обучения можно только на платной основе.

Для издателей и авторов это хорошая новость. Теперь в переговорах с разработчиками ИИ у правообладателей есть аргументы, утверждённые в судебных инстанциях.

Хочется передать горячий привет Яндексу и Сберу. Желательно через юристов.

Liquid content — контент, меняющий формат в зависимости от канала дистрибуции

Google-трафик глобально упал на 33% глобально. AI-Overview и AI-браузеры — Perplexity Comet, OpenAI Atlas, Dia — делают персональные новостные подборки, не заходя на сайты издателей. 75% издателей в опросе Reuters Institute ожидают от этих инструментов «большого» или «очень большого» удара.

Вы публикуете статью. Читатель её не видит, потому что AI-алгоритмы пересобирают её в своём интерфейсе.

Появился термин liquid content — контент, который пересобирается под канал дистрибуции в момент прямо в потребления пользователем.

Reuters Institute включил этот термин в прогнозный доклад на 2026 год, опросив 280 медиаруководителей из 51 страны: «Контент, который не статичен, а адаптируется в реальном времени под контекст, местоположение, время и поведение пользователя. Это требует от медиакомпаний перехода от создания "статей" к гибким атомарным объектам».

Ключевое слово здесь — «атомарность». Факт, цитата, контекст, источник должны представлять из себя отдельные единицы, которые система может пересобрать в любой формат. Liquid content — база для генеративной оптимизации (GEO).

Небольшое отступление: GEO-оптимизация встроена в наш сервис GiveMeFeed. Каждую единицу контента сервис раскладывает на сущности: заг / герой / факт / дата и т.п. Эти сущности помещаются в раздел head текста — и парсеры LLM начинают «видеть» вашу новость.

Западные редакции не просто осваивают новый инструмент — они меняют логику редпроцесса. Статья перестаёт быть конечным продуктом и становится хранилищем структурированных данных.

Классический монолитный CMS (WordPress, Drupal) хранит контент и отображение вместе: одна запись = одна страница. Headless CMS разделяет содержание и представление: контент хранится в бэкенде в структурированном виде, а фронтенды — сайт, приложение, голосовой интерфейс, LLM — забирают нужное по API под свой формат/канал.

Этот переход западные издания делали последние 5–7 лет (NYT перешёл на внутреннюю headless-архитектуру ещё в 2017-м), именно он создал техническую основу для liquid content. Без структурированного хранения знаний пересобирать контент под канал невозможно.

Вот три кейса использования liquid content:

1. Washington Post запустил «Your Personal Podcast» — подкаст, который ИИ собирает индивидуально под каждого слушателя: темы, ведущие, длина, и всё это обновляется в течение дня вместе с новостной лентой. Запуск сопровождался скандалом — в выпусках обнаружили фактические ошибки и вымышленные цитаты. Liquid content трудно сделать точным — это честное предупреждение индустрии.

2. Норвежская VG построила VGX — новостной фид, где AI-агенты в реальном времени переупаковывают материалы из всего портфеля издания под разные форматы и поверхности. Та же VG в 2026 году показала результат 730% выше редакционной медианы по подписным материалам — один журналист с ИИ за восемь часов. Liquid content и производительность — идут рука об руку.

3. Финский вещатель Yle строит liquid content уже несколько лет. Формулировка их директора по стратегии Мики Раккунена — точнее всех: «Мы в эпохе liquid content: мы смотрим аудио, слушаем текст и читаем видео». Так он описывает новую норму потребления.

Что делать современной редакции

Думать о контенте не как о «формате», а как о «наборе данных».

Перейти от «публикую статью» к «создаю структурированные знания». Каждый материал должен иметь атомарные элементы: заголовок, краткое резюме (3–5 предложений), ключевые факты с источниками, полный текст. Это GEO-оптимизация — архитектура, которую ИИ-системы могут читать и пересобирать.

Внедрить headless или гибридный CMS. Пока контент живёт только в монолите — он твёрдый. API-first хранилище — минимальное техническое условие для liquid. Большинство современных платформ (GiveMeFeed, Contentful, Sanity, Storyblok) работают поверх существующей инфраструктуры.

Разделить роли в редакции. Нужны люди, которые думают о структуре данных, а не о текстах. В западных редакциях это называется «редактор знаний» или «контент-инженер» — человек на стыке журналистики и архитектуры информации. Без этой роли производство атомарного контента захлебнётся.

Настроить мониторинг цитирований. Liquid content означает, что ваши материалы потребляют без клика на сайт. Нужно измерять: как часто бренд упоминается в AI-ответах, насколько точно ИИ передаёт ваш контент, в каких LLM-платформах вы присутствуете. Трафик больше не единственная метрика видимости.

Начать с малого: структурировать один тип контента. Брифинги, новостные сводки, объяснители — форматы с чёткой структурой переходят в «жидкую» форму легче всего. Не пытайтесь сразу переупаковать весь архив.

Bauer Media CPO Марсель Земмлер сформулировал это так: «Если издатели не адаптируются, их контент не исчезнет — он станет невидимым. Он будет создавать ценность, но где-то ещё».

Статья как конечный продукт умрёт. Надо строить инфраструктуру до того, как это произойдёт.

───

По материалам: Digiday, Reuters Institute Trends 2026, Chartbeat (via Nieman Lab) и INMA

Господа гусары, все шутки про жидкую форму уже пошучены на этапе подготовки данного материала.

Алексей, добрый день! На связи команда Т-Бизнес секретов.

Мы с хорошими новостями — ваша статья попала в Google Discover и получила 17851 просмотров. Речь вот об этом материале https://secrets.tbank.ru/blogi-kompanij/5-principov-redakcionnogo-konvejera/

Спасибо за интересную статью! Будем рады опубликовать ваши новые материалы 💛

Я строю AI-сервисы для медиа и каждый день вижу, как устроена работа редакций изнутри.

Поводов присмотреться хватает: охваты падают, монетизация хромает, а доводить инфоповод до читателя надо быстрее, чем вчера.

Я сел и разложил, на что в редакции уходит время. Получилось три дыры:

Дыра первая — мониторинг. Один редактор пытается мониторить сотни источников. Часть хороших инфоповодов проходит мимо просто потому, что их вовремя не увидели.

Дыра вторая — приоритизация. Даже когда новость замечена, никто не считает, соберёт она аудиторию или нет. Решают на глаз и по интуиции. В итоге редакция может вложиться в материал, который читателю не нужен, и пропускает тот, что может залететь.

Дыра третья — производство. Одну и ту же новость надо переписать под Telegram/ Макс/ ВК, под сайт — и у каждого канала свой тон, длина, оформление. Редактор делает это по кругу каждый день.

Когда суммируешь эти часы, становится не по себе. Нифига себе творческая работа: переписать одну и ту же новость три раза с неизвестным охватом. В то время, как агрегаторы, новостные боты или конкуренты уже репостнули это.

Это я к чему. В новых реалиях выигрывает тот, кто быстрее доводит нужный инфоповод до читателя в нужном канале.

Ручной редпроцесс — самое дорогое, что у вас есть.

Ровно эту задачу решает Give Me Feed.

Сервис сам мониторит источники и не упускает важное. ИИ приоритизирует новости по охвату и важности для вашей аудитории — по правилам, а не на глаз. Сервис сам готовит рерайт под каждый канал: Telegram, ВК, сайт. Редактор больше не пишет с нуля: проверяет готовое и нажимает «опубликовать». Фактчекинг, генерация заголовков и изображений, SEO и GEO оптимизация — всё в одном интерфейсе, без VPN.

Что это даёт на практике: около 3,5 часов в день экономии на каждом редакторе и +40% к охвату. Те же люди, тот же бюджет — но инфоповоды выходят вовремя и во всех каналах.

Коллеги-редакторы и руководители бренд-медиа: посмотрите на свой редпроцесс с секундомером. Сколько проходит от «новость случилась» до «новость вышла во всех каналах»? Если больше 30 минукт — вы теряете охваты и рекламный бюджет. GMF позволяет опубликовать новость в вашей стилистике в ваших каналах в течение минуты после того, как она появилась в ленте мониторинга.

Понимаю, внедрять новый инструмент в работающую редакцию страшно. Но тут настройка занимает дни, а не месяцы. К тому же первый месяц можно просто попробовать и посмотреть на свои цифры.

Хотите примерить это на свою редакцию — напишите мне или приходите на короткое демо, покажу на ваших источниках вживую.

Алексей Березовой
фаундер GiveMeFeed

Кто судится с ИИ, а кто подписывает договоры: актуальная карта конфликтов

Press Gazette опубликовала обновлённую карту судебных споров и лицензионных сделок между издателями и ИИ-компаниями.

Против OpenAI возбуждено двенадцать исков, против Perplexity — шесть дел.

Одновременно список лицензионных соглашений растёт: Guardian, Schibsted, Axios подписали договоры с OpenAI, Reach — с Amazon для модели Nova и Alexa.

Google объявил о первых ИИ-сделках в декабре 2025 года в рамках расширения Google News Showcase.

Издатели оказались перед выбором — судиться или договариваться — забавно, что некоторые выбирают оба пути одновременно.

Ссылка: https://pressgazette.co.uk/platforms/news-publisher-ai-deals-lawsuits-openai-google

───

И 10 минут в Claude Code

Сходил за хлебушком в Гугол

Google пошёл в розничные продажи

На конференции I/O 2026 Google представил Universal Cart — AI-хаб, который собирает товары из поиска и YouTube в одну корзину.

Гугловская нейронка Gemini мониторит цены, проверяет совместимость комплектующих и даже совершает транзакции через обновленный протокол AP2 без участия человека.

Google метит в посредника, который будет контролировать путь пользователя от запроса до оплаты. Поиск превращается в торговую платформу.

Цифры:
— Рынок агентской коммерции к 2030 году оценивается в $5 трлн.
— Ритейлеры фиксируют падение трафика из-за перехода пользователей на AI-запросы.
— Протокол AP2 (Agent Payments Protocol) позволяет агентам совершать покупки автономно, используя криптографически защищенные протоколы.

Не то, что бы мы не знали, что эпоха «переходов на сайт» заканчивается. Просто немножко неожиданно, что она заканчивается именно агентским сервисом.

Получается, что даже те, кто гонит трафик на маркетплейсы, лишатся его (трафика). Похоже, Google заберет этот процесс внутрь своих интерфейсов.

А мы?

А что мы. Останемся поставщиком данных для обучения AI-агентов.

Почти не шутка


Что же делать российским медиа:
1. Перестать рассматривать SEO-трафик как на основной источник дохода. Если Google забирает транзакционную модель, ваш контент должен либо продавать подписку, либо создавать уникальную ценность, которую AI не может «схлопнуть» в AI-саммари.

2. Развивать прямые отношения с аудиторией через прямые каналы (рассылки, Telegram, собственные приложения). Чем меньше мы зависим от поисковой выдачи, тем сложнее алгоритмам обесценить наш контент.

3. Переходить к модели «контент как сервис». Условно говоря, если вы пишете обзоры, делайте их такими, чтобы пользователь хотел купить товар через вас, а не через «универсальную корзину» поисковика.

- - -

Уверен, что Яндекс скоро последует примеру Гугла. Вопрос в том, останется ли у издателей хоть какой-то рычаг влияния, когда «агент» решит за пользователя, что именно ему купить.

Хотелось бы (Российская ассоциация издателей ведёт диалог с Минцифрой, пожелаем им удачи).

«Своё поле» проводит митап — оч. сильный и по тематикам, и по спикерам.

26-27 мая — два полных дня — будут обсуждаться вопросы выживания СМИ: монетизация, медиаправо, внедрение ИИ, коллаборации, креативные решения. В том числе для печатных (!) СМИ.

Спикеры из Фонтанки, СНОБа, Seasons of life, Большого города и других медиа (рад быть в их числе!).

Приходите, потому что такое профессиональное событие — почти невероятно в современной России. И тем не менее, оно произойдёт.

Подробности тут → https://t.me/svoepole/3264

Написал для «Секретов Бизнеса» статью о том, как публиковать только важное и охватное. Почитайте, особенно если вы не редактор, а маркетолог.

https://secrets.tbank.ru/blogi-kompanij/5-principov-redakcionnogo-konvejera/