Google AI Overviews реже цитирует рейтинги с саморекомендацией бренда
Google AI Overviews стал реже использовать в качестве источников рейтинги B2B-софта, в которых компания ставит собственный продукт на первое место. К такому выводу пришла Лили Рэй, основательница SEO-консалтинговой фирмы Algorythmic, изучив около 100 поисковых запросов формата «лучший B2B-софт».
Обновлённые данные Рэй опубликовала 4 октября. В сентябре AI Overviews цитировал подобные страницы на 38% реже, чем во время аналогичного замера в июне. Речь идёт именно о материалах, где автор одновременно составляет рейтинг и продвигает собственный продукт как лучший вариант.
Ссылка на страницу не гарантирует рекомендацию бренда
Разрыв между цитированием материала и рекомендацией компании оказался ещё заметнее. В тех случаях, когда Google AI Overviews всё же обращался к такому рейтингу как к источнику, бренд, опубликовавший страницу, не попадал в итоговую рекомендацию в 83% случаев. В июньском исследовании этот показатель составлял 69%.
По наблюдениям Рэй, в 70% сентябрьских случаев собственный рейтинг помогал системе рекомендовать конкурентов, перечисленных на той же странице, но не саму компанию-автора. Иными словами, материал мог сохранять видимость в AI-ответе, однако его публикация не давала бренду преимущество при формировании списка рекомендаций.
Что это означает для GEO
Для оптимизации контента под генеративные поисковые системы важно разделять два результата: попадание страницы в число источников и присутствие бренда в финальном ответе. Компания может получить цитату на собственный обзор, но при этом уступить место конкурентам, упомянутым в том же материале.
При этом опубликованные цифры пока не подтверждают отдельное изменение алгоритма Google. Исследование охватывает примерно 100 запросов только в одной категории — B2B-софте — и рассматривает исключительно работу Google AI Overviews. Компания Google не объявляла о специальном понижении рейтингов с саморекомендацией, а независимого повторения сентябрьского замера пока нет.
Поэтому корректнее говорить об изменении в конкретной выборке, а не о доказанном обновлении алгоритма. Чтобы сделать более уверенные выводы, потребуются новые измерения на других тематиках, большем числе запросов и в разные периоды.
