SЕ @sealytics
Showing posts older than #5542 · Back to latest
"Это механизм, посредством которого в отрасли формируется консенсус без каких-либо доказательств. Реальное число из одного контекста переназначается на утверждение из другого; дата меняется; принадлежность к организации повышается; исследование редактирования контента превращается в исследование разметки. Каждая мутация незначительна. Накопительный эффект — это область, которая абсолютно уверена в том, чего никто еще не продемонстрировал.Короче, дурят нашего брата всякие исследователи корреляций.
Решить этот вопрос на самом деле мог бы исследование, которое никто не проводил: рандомизированный тест, где единственное различие между страницами — это сама разметка: одинаковое видимое содержимое, один и тот же сайт, одинаковые условия ранжирования, — измеренное для каждого поискового движка, в течение достаточного времени, со статистическими корректировками, которые, как показал Фишман, необходимы. В своей статье Фишман сам призывает именно к этому. Пока кто-нибудь не проведет подобное исследование, честное резюме литературы по схемам и цитированиям ИИ сводится к четырем предложениям: корреляции реальны и неконтролируемы. В наиболее контролируемых исследованиях не было обнаружено никакого эффекта — или обнаружен небольшой отрицательный эффект. Любые другие цифры, которые вы слышали на эту тему, стоит проверить по первоисточнику, прежде чем повторять их. И усилия, которые микроразметка собиралась поглотить, должны быть направлены туда, куда указывают фактические доказательства: на ранжирование и на конкретные факты, видимые на странице."
"Это небольшой тест на рабочем столе, который поможет пользователям найти новые возможности для поиска. Это никак не повлияет на работу основного окна поиска – просто добавьте свой вопрос и нажмите "Ввод", как обычно (в любом случае, большинство людей ищут именно так!)"
"AEO Visibility Dashboard дополняет Agent Readiness, существующий инструмент в пакете, который проверяет, могут ли ИИ-помощники вообще найти и прочитать сайт. Вместе это предоставляет маркетологам данные, необходимые для понимания и оптимизации их контента."
"Common Crawl — это место, где начинается обучение большинства LLM. Инструмент проверки доступа показывает, могут ли краулеры ИИ читать ваш сайт прямо сейчас. Этот инструмент проверяет, что произошло на самом деле. Он считывает собственный индекс Common Crawl и показывает, сколько ваших страниц было просканировано за каждый месяц, когда CCBot последний раз посещал ваш сайт и в каком месяце впервые появился тот или иной блок. Если этот блок был создан CDN или плагином, он обычно об этом сообщает."
"Сотрудники Meta тайно написали мне в личные сообщения. Опубликовано с разрешения. Meta ЯКОБЫ создает собственную поисковую систему типа Google, чтобы поиск в интернете, который выполняет их ИИ, не попадал на сайт Google, поскольку Google мог бы использовать его для обучения ИИ. Поэтому они хотят создать собственный веб-индекс, который затем будут использовать в качестве собственной поисковой системы Meta для своего ИИ. Интересно."
"Здесь действуют два фактора:
1. Альтернативные имена: когда мы канонизируем URL-адрес, другие URL-адреса в кластере дубликатов, из которого он был выбран, могут стать так называемыми альтернативными именами. Они могут использоваться в результатах поиска, если пользовательский запрос заслуживает одного из этих альтернативных имен. Наиболее распространенный пример использования — запросы типа "site:". Если вы выполните поиск, например, [site:bit.ly], мы можем показать множество URL-адресов, которые фактически перенаправляют; они не индексируются в правильном смысле, это просто альтернативные имена канонического URL-адреса.
2. Альтернативные URL-адреса hreflang становятся такими альтернативными URL-адресами: они фактически не индексируются в правильном смысле слова."
Forwarded from Сергей Учватов — SEO и маркетинг
"Мне надоело наблюдать, как в индустрии фразы типа «это получил ИИ-бот» и «ChatGPT сказал, что это помогает» воспринимаются для файла llms.txt неопровержимое доказательство, поэтому я придумал стандарт под названием cats.txt: текстовый файл, в котором вы официально указываете своих офисных кошек, их профессии, породы и частоту их мурлыканья. Я написал спецификацию, опубликовал её в своём блоге и сделал пост в LinkedIn, объясняя, почему вам обязательно следует его внедрить, потому что, как мы все знаем, студенты магистратуры любят LinkedIn. Затем я проверил его на соответствие четырём «доказательствам», которые приводят люди для llms.txt. Он прошёл все четыре проверки. Его проиндексировали ИИ-боты. Google его проиндексировал. LLM вернули информацию о кошке, которой нет нигде, кроме этого файла. ChatGPT подробно подтвердил, что файл cats.txt может помочь мне занять более высокое место в рейтинге. Ничто из этого не является доказательством чего-либо, что, собственно, и было целью."
"единственный инструмент, который не просто оценивает видимость вашего ИИ-ресурса, но и точно объясняет, почему он не цитируется, и внедряет необходимые исправления."Доступно 3 бесплатных аудита в месяц.
