Sneex SEO 🇺🇦
前往频道在 Telegram
Всім привіт, мене звати Олексій. Пишу новини про SEO, що знаходжу у X, Linkedin, тощо. Аналіз даних з нуля, Python та інших корисні інструменти для SEO. Реклама, питання писати сюди: @alexey_web https://oleksiimatuznyi.com/advertising_slots/ - реклама
显示更多2 728
订阅者
-524 小时
-107 天
+3130 天
数据加载中...
相似频道
标签云
进出提及
---
---
---
---
---
---
吸引订阅者
九月 '26
九月 '26
+9
在1个频道中
八月 '26
+94
在3个频道中
Get PRO
七月 '26
+129
在3个频道中
Get PRO
六月 '26
+99
在2个频道中
Get PRO
五月 '26
+66
在1个频道中
Get PRO
四月 '26
+101
在1个频道中
Get PRO
三月 '26
+82
在2个频道中
Get PRO
二月 '26
+49
在0个频道中
Get PRO
一月 '26
+63
在2个频道中
Get PRO
十二月 '25
+38
在1个频道中
Get PRO
十一月 '25
+66
在3个频道中
Get PRO
十月 '25
+52
在2个频道中
Get PRO
九月 '25
+90
在2个频道中
Get PRO
八月 '25
+90
在5个频道中
Get PRO
七月 '25
+59
在0个频道中
Get PRO
六月 '25
+77
在0个频道中
Get PRO
五月 '25
+47
在0个频道中
Get PRO
四月 '25
+67
在2个频道中
Get PRO
三月 '25
+72
在1个频道中
Get PRO
二月 '25
+33
在0个频道中
Get PRO
一月 '25
+34
在0个频道中
Get PRO
十二月 '24
+36
在1个频道中
Get PRO
十一月 '24
+35
在2个频道中
Get PRO
十月 '24
+64
在2个频道中
Get PRO
九月 '24
+64
在3个频道中
Get PRO
八月 '24
+121
在3个频道中
Get PRO
七月 '24
+57
在3个频道中
Get PRO
六月 '24
+30
在1个频道中
Get PRO
五月 '24
+37
在3个频道中
Get PRO
四月 '24
+47
在1个频道中
Get PRO
三月 '24
+110
在5个频道中
Get PRO
二月 '24
+70
在1个频道中
Get PRO
一月 '24
+32
在1个频道中
Get PRO
十二月 '23
+57
在1个频道中
Get PRO
十一月 '23
+64
在2个频道中
Get PRO
十月 '23
+39
在1个频道中
Get PRO
九月 '23
+116
在0个频道中
Get PRO
八月 '23
+134
在0个频道中
Get PRO
七月 '23
+97
在0个频道中
Get PRO
六月 '23
+261
在0个频道中
Get PRO
五月 '23
+43
在0个频道中
Get PRO
四月 '23
+98
在0个频道中
Get PRO
三月 '23
+75
在0个频道中
Get PRO
二月 '23
+600
在0个频道中
Get PRO
一月 '23
+9
在0个频道中
Get PRO
十二月 '22
+17
在0个频道中
Get PRO
十一月 '22
+8
在0个频道中
Get PRO
十月 '22
+9
在0个频道中
Get PRO
九月 '22
+9
在0个频道中
Get PRO
八月 '22
+8
在0个频道中
Get PRO
七月 '22
+18
在0个频道中
Get PRO
六月 '22
+9
在0个频道中
Get PRO
五月 '22
+3
在0个频道中
Get PRO
四月 '22
+37
在0个频道中
Get PRO
三月 '22
+348
在0个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 05 九月 | +2 | |||
| 04 九月 | 0 | |||
| 03 九月 | +4 | |||
| 02 九月 | +2 | |||
| 01 九月 | +1 |
频道帖子
Як зменшити витрати токенів у AI coding agents на 90%
Велика частина роботи AI coding agent — це не складне reasoning, а звичайний
I/O: прочитати кілька великих файлів, згенерувати типовий test file, оновити документацію або повторити вже існуючий pattern.
Проблема в тому, що для цього часто використовується дорогий frontier model.
У результаті сильна модель витрачає тисячі токенів на задачі, які може виконати значно дешевша модель.
Один із цікавих підходів — model routing: залишити Claude для reasoning, debugging та архітектури, а механічну роботу передавати дешевшому worker model.
У кейсі використали AiKA Modes у Portal by Spotify та створили два режими.
1. bulk-reader
Використовується, коли агенту потрібно прочитати кілька великих файлів лише для відповіді на конкретне питання.
Замість того щоб завантажувати всі файли в контекст Claude:
Large files → Gemini 2.5 Flash → structured summary → Claude
Claude отримує тільки короткий релевантний результат.
2. code-writer
Для передбачуваного boilerplate:
* tests;
* config files;
* type stubs;
* repetitive code;
* scaffolding.
Worker отримує specification + reference file, генерує код у тому самому стилі й може одразу записати його на диск.
Claude навіть не потрібно бачити фінальний output.
Як автоматично вирішується, що делегувати
Для Claude Code створили plugin shunt.
Він використовує PreToolUse hooks.
Наприклад, якщо Claude намагається прочитати файл більше ніж на 350 рядків, hook блокує повне читання і пропонує використати /bulk-reader.
А targeted reads через offset/limit залишаються доступними.
Тобто:
великий файл → дешевий model
конкретний фрагмент → Claude
Це важлива різниця.
Що показали тести
На Java monorepo середня економія токенів для bulk-read склала приблизно 90%.
А для генерації boilerplate економія потенційно ще більша, тому що без routing Claude:
1. читає reference files;
2. генерує весь код дорогими output tokens.
При delegation дешевша модель читає reference і одразу записує результат на диск.
Що не варто делегувати
Автор окремо виділяє три обмеження.
Не потрібно передавати дешевшій моделі:
* debugging складних проблем;
* architecture decisions;
* safety-critical code;
* задачі, де потрібне глибоке reasoning.
У тестах worker добре знаходив поверхневі patterns, але пропустив subtle thread-safety bug, який Claude швидко помітив після отримання правильного контексту.
Тобто ідея не в тому, щоб замінити сильну модель дешевою.
Ідея в тому, щоб не змушувати сильну модель виконувати роботу, для якої її capabilities просто не потрібні.
Для SEO-автоматизації цей принцип теж дуже цікавий.
Наприклад, можна розділити:
cheap model:
* читання великих crawl exports;
* класифікація URL;
* boilerplate Python;
* extraction;
* formatting;
* clustering.
frontier model:
* аналіз причин падіння;
* формування SEO hypotheses;
* складний technical audit;
* стратегічні рішення.
Frontier model має думати. Дешевша модель — читати, сортувати, генерувати шаблони та виконувати рутину.
Саме так model routing може радикально зменшити token costs без помітної втрати якості.
Джерела:
* Portal by Spotify: AiKA Modes — https://backstage.spotify.com/docs/portal/core-features-and-plugins/aika/modes
* GitHub: Shunt Claude Code plugin — https://github.com/sorantis/portal-ai-plugins/tree/add-shunt-claude/plugins/shunt
* Spotify Portal AI Plugins — https://github.com/spotify/portal-ai-plugins
* Gartner: AI coding costs — https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2026-06-24-gartner-predicts-ai-coding-costs-will-surpass-average-developer-salary-by-2028-as-token-consumption-surges| 2 |  Мільйони реальних ChatGPT prompts: безкоштовний dataset для AI keyword research
Знайшов дуже цікавий ресурс для тих, хто займається AEO, GEO або просто хоче зрозуміти, як люди насправді формулюють запити в AI.
WildChat — відкритий dataset від Allen Institute for AI з реальними діалогами користувачів із ChatGPT.
Дані збиралися через сервіс, який надавав безкоштовний доступ до моделей OpenAI в обмін на добровільну згоду анонімно використовувати діалоги для досліджень.
Перший WildChat був опублікований у 2024 році та містив близько 1 млн conversations і понад 2,5 млн interaction turns.
А зараз існує вже WildChat-4.8M: full-версія містить приблизно 4,74 млн розмов, а очищена від toxic content версія — близько 3,2 млн conversations.
І це дуже цікавий dataset саме для SEO.
Чому?
Традиційний keyword research показує:
best crm software
А реальний AI prompt може виглядати так:
I run a small sales team of 8 people and need a CRM that integrates with Gmail, doesn't require a full-time admin and costs under $50 per user. What should I choose?
Це зовсім інша структура попиту.
У швидкому аналізі частини WildChat автор вихідного дослідження помітив кілька патернів:
- prompts значно довші за класичні search queries;
- дуже часто використовуються action verbs на кшталт write, explain, create, compare;
- багато prompts мають структуру Verb + Object + Topic;
- велика частина взаємодій пов'язана з writing, coding та explanation tasks.
Ці цифри я б не сприймав як універсальну статистику без окремого відтворення аналізу. Але сам dataset дозволяє провести набагато цікавіші дослідження.
Що SEO-фахівець може зробити з WildChat:
1. Вивантажити prompts своєї тематики.
2. Знайти реальні формулювання задач користувачів.
3. Виділити повторювані modifiers та entities.
4. Кластеризувати prompts за intent.
5. Порівняти AI-language з keywords із Ahrefs або Semrush.
6. Побудувати бібліотеку натуральних prompts для AI visibility tracking.
7. Використовувати реальні патерни як основу для synthetic prompt generation.
Особливо цікавий сценарій — не генерувати 1000 prompts з нуля через LLM, а спочатку дати моделі приклади реальних WildChat-запитів і попросити створювати нові prompts у схожій структурі.
Так synthetic tracking dataset буде ближчим до того, як люди реально взаємодіють з AI.
Є й обмеження.
WildChat — це не повна вибірка всіх користувачів ChatGPT. Люди користувалися спеціальним сервісом для безкоштовного доступу до моделей, тому demographics та поведінка можуть відрізнятися від загальної аудиторії ChatGPT.
Також старі частини dataset відображають поведінку користувачів 2023–2024 років, коли AI використовували інакше, ніж сьогодні.
Але як джерело для дослідження мови prompts, intents, long-tail формулювань та conversational search patterns — це справжня знахідка.
Головний висновок: AI keyword research не обов'язково починати із синтетичних prompts.
У нас уже є мільйони реальних прикладів того, як люди формулюють задачі для ChatGPT. І їх можна використовувати, щоб будувати набагато реалістичніші AEO/GEO дослідження.
Джерела:
- Hugging Face: WildChat — https://huggingface.co/datasets/allenai/WildChat
- Hugging Face: WildChat-4.8M — https://huggingface.co/datasets/allenai/WildChat-4.8M
- arXiv: WildChat: 1M ChatGPT Interaction Logs in the Wild — https://arxiv.org/abs/2405.01470
- WildVis — https://wildvisualizer.com/ | 416 |
| 3 |  Google Trends додав фільтри за категоріями: новий спосіб шукати SEO-теми
Google оновив сторінку Explore у Google Trends і додав category filters.
Тепер можна не просто аналізувати конкретний keyword, а обмежувати дані певною тематикою — наприклад:
- Books & Literature;
- Finance;
- Health;
- Shopping;
- Travel;
- Business;
- Computers & Electronics.
Це особливо корисно для запитів, які можуть мати кілька різних значень.
Наприклад, Java може означати:
- мову програмування;
- острів;
- каву.
Категорія дозволяє прибрати зайвий шум і подивитися trend data тільки в потрібному контексті.
Але найцікавіший сценарій — взагалі не вводити query.
Google прямо рекомендує:
1. Відкрити Google Trends → Explore.
2. Не вводити пошуковий запит.
3. Вибрати потрібну категорію.
4. Встановити країну.
5. Вибрати timeframe.
6. Подивитися top-searched та related terms усередині конкретної ніші.
Для SEO це фактично ще один безкоштовний спосіб topic discovery.
Наприклад, якщо працюєте з ecommerce у категорії Beauty, можна:
- вибрати потрібну категорію;
- встановити Україну або США;
- порівняти останні 30 днів із 12 місяцями;
- знайти теми, інтерес до яких починає зростати;
- перевірити їх через Ahrefs, Semrush або GSC;
- додати перспективні запити в контент-план.
Ще один хороший use case — перевірка сезонності.
Замість того щоб починати з уже відомого keyword, можна спочатку подивитися, що загалом набирає популярність у категорії, а вже потім проводити детальний keyword research.
Це допомагає знаходити теми, які:
- ще не мають великого search volume;
- тільки починають рости;
- не потрапили в бази SEO-інструментів;
- можуть стати актуальними через кілька тижнів або місяців.
Також category filtering корисний для конкурентного аналізу.
Можна взяти бренд або продукт із неоднозначною назвою та обмежити його конкретною категорією. Так trend data буде значно чистішим і не змішуватиметься з іншими значеннями слова.
Тепер можна починати дослідження не з конкретного запиту, а з категорії та дивитися, що саме користувачі шукають у ній зараз.
Джерело:
- Google Trends: нові category filters — https://goo.gle/4xEoYc2 | 762 |
| 4 |  Нестандартний спосіб знайти long-tail запити через чатбот конкурентів
Є простий спосіб знайти реальні формулювання клієнтських проблем, які часто не видно в Ahrefs, Semrush або стандартному keyword research.
Зайдіть на сайт великого бренду, відкрийте його customer support chatbot і поставте запитання:
Які питання клієнти ставлять найчастіше, але на сайті немає чіткої відповіді?
Наприклад, у випадку з H&M чатбот почав пропонувати питання на кшталт:
- “Моя посилка затримується, але статус tracking незрозумілий. Що він означає?”
- “Чи можна змінити адресу доставки після оформлення замовлення?”
- “Коли саме refund з’явиться на моїй картці?”
І це вже цікавіше за черговий список keywords із volume.
Чому?
Тому що такі питання показують реальну мову користувача, його confusion і конкретну задачу, а не просто набір ключових слів із бази SEO-інструмента.
Особливо корисно ставити чатботу додаткові питання:
1. Що найбільше плутає клієнтів щодо X?
2. Що люди питають перед покупкою?
3. Що вони питають після покупки?
4. Що найчастіше заважає завершити покупку?
5. З чим клієнти порівнюють цей продукт?
6. Якими словами користувачі реально описують цю проблему?
Після цього отримані питання можна перевірити через:
- Ahrefs;
- Semrush;
- Google Search Console;
- Google Autocomplete;
- People Also Ask;
- Reddit;
- форуми та community platforms.
Тобто chatbot тут не замінює keyword research. Він працює як додаткове джерело гіпотез.
З таких запитів можна знайти:
- нові FAQ;
- content gaps;
- long-tail queries;
- теми для support content;
- проблеми після покупки;
- objections перед покупкою;
- формулювання для category та product pages.
Є важливе обмеження: якщо чатбот каже “клієнти часто питають X”, це ще не означає, що він справді аналізує реальні support tickets.
Він може генерувати правдоподібні відповіді на основі контенту сайту або своєї моделі.
Тому правильний workflow виглядає так:
Chatbot → гіпотеза → перевірка попиту → SERP analysis → контент
А не:
Chatbot → одразу створюємо 100 сторінок
Головний висновок: customer service chatbots можуть бути несподівано хорошим джерелом customer language та long-tail ідей.
Іноді корисний keyword research tool буквально весь цей час знаходився в маленькому чат-вікні, яке ми зазвичай закриваємо одразу після відкриття сайту. | 690 |
| 5 | Serpstat теж тут, і теж пофіксили у себе пробивки :) | 834 |
| 6 | SEO та AI Search: головні новини тижня
Цього тижня одночасно змінились і класичний Google Search, і механіка AI-пошуку. Найважливіше: Google завершив spam update, ChatGPT суттєво перебудовує retrieval, а стратегія “оптимізуємось під одну платформу, яку зараз часто цитують” стає дедалі ризикованішою.
1. Google завершив August 2026 Spam Update
Апдейт стартував 18 серпня і завершився вже 21 серпня, тобто rollout зайняв лише три дні.
Google підтвердив, що оновлення глобальне та стосується всіх мов.
Якщо після 18–21 серпня ви бачите сильні зміни:
- перевірте visibility;
- порівняйте landing pages, що втратили позиції;
- окремо проаналізуйте шаблонні та масштабовані сторінки;
- перегляньте відповідність Google Spam Policies.
Важливо: Google не назвав це link spam update або site reputation abuse update.
2. Після GPT-5.6 сильно змінився citation mix ChatGPT
Аналіз Tomek Rudzki показав, що після зміни default-моделі ChatGPT різко скоротилась частота цитування деяких популярних платформ:
- Reddit: приблизно -88% citations;
- arXiv: -84%;
- YouTube: -78%.
При цьому Reddit став приблизно на 63% рідше навіть потрапляти в candidate sources.
Натомість зростає присутність:
- офіційних сайтів;
- спеціалізованих видань;
- конкурентів;
- government sources;
- вертикальних платформ.
Для GEO це дуже важливий урок: сьогоднішній “найкращий канал для citations” завтра може перестати ним бути.
Не будуйте всю AI visibility strategy навколо Reddit, YouTube або будь-якої іншої окремої платформи.
3. ChatGPT перебудував сам механізм web search
Suganthan Mohanadasan зафіксував цікаву зміну між 16 і 20 серпня.
Раніше ChatGPT передавав пошукові запити у звичайному JSON. Тепер використовується компактніша query-мова, в якій видно:
- search query;
- freshness window;
- domain targeting;
- окремі verticals для products, places та images.
Особливо цікаві два сигнали:
site:domain.com
і часові обмеження на кшталт:
|7|
тобто пошук інформації за останні сім днів.
Для SEO це ще одне підтвердження важливості freshness, першоджерел і чіткої присутності бренду на власному домені.
4. Google дає користувачам більше контролю над джерелами
Google розширює Preferred Sources.
Користувач може вибирати publishers, контент яких він хоче частіше бачити в Search та AI experiences.
Для медіа й контентних сайтів це створює новий тип retention:
не просто отримати клік із Google, а переконати користувача зберегти сайт як preferred source.
Тобто бренд і лояльна аудиторія стають ще важливішими для SEO.
5. Перевірте JSON-LD
Google змінив extraction JSON-LD і тепер робить лише один HTML unescaping pass.
Якщо schema містить нестандартне або подвійне escaping, Google більше не буде автоматично “виправляти” його так, як раніше.
Потрібно використовувати:
- стандартні JSON escapes;
- або Unicode escapes на кшталт \u0026.
Особливо варто перевірити шаблони ecommerce-сайтів, де schema генерується CMS або frontend-фреймворком.
6. Не оптимізуйте third-party citations за принципом “де зараз цитує AI”
Aleyda Solís запропонувала більш стійкий framework.
Перед інвестиціями в Reddit, YouTube, review sites, marketplaces або publishers варто оцінювати:
1. Citation influence.
2. Brand association.
3. Marketing alignment.
4. Business value.
5. Strategic durability.
6. Expected effort.
І це, мабуть, головний висновок тижня.
AI Search змінюється надто швидко, щоб будувати стратегію навколо одного citation hack.
Сильніша ставка — власні дані, якісний продукт, незалежні reviews, authoritative mentions, актуальний контент і присутність у джерелах, які мають бізнес-цінність навіть тоді, коли ChatGPT завтра знову змінить retrieval.
Джерела:
- Search Engine Roundtable: August 2026 Spam Update — https://www.seroundtable.com/google-august-2026-spam-update-done-41906.html
- Google: Personalization in Search, Discover and News — https://blog.google/products-and-platforms/products/search/personalize-search-discover-news/
- Search Engine Roundtable: JSON-LD Extraction Changes — https://www.seroundtable.com/json-ld-extraction-googlebot-41921.html
- Suganthan Mohanadasan: ChatGPT Rebuilt Its Search Tool — https://suganthan.com/blog/chatgpt-new-search-language/
- Lily Ray: Evolving ChatGPT Fan-Out Queries — https://lilyraynyc.substack.com/p/what-we-can-learn-from-evolving-chatgpt
- Aleyda Solís: Third-Party Citation Optimization Framework — https://www.aleydasolis.com/en/ai-search/third-party-citation-optimization-ai-search/ | 806 |
| 7 | Привіт! DataForSEO тут) Тільки що викатили апдейт і тепер повертаємо дайрект посилання в абсолютно всіх елементах, в тому числі AIO 🫡 | 731 |
| 8 |  Google масово переводить SERP-посилання через `google.com/goto`
Google почав широко розгортати новий механізм у пошуковій видачі: замість прямого URL результату в HTML SERP дедалі частіше з’являється проміжне посилання виду:
google.com/goto?...
Після кліку Google робить server-side redirect на реальну сторінку.
Для звичайного користувача майже нічого не змінюється. Але для SEO-інструментів, rank trackers, SERP APIs і AI-систем, які збирають Google SERP, зміна набагато важливіша.
Навіщо Google це робить
Google офіційно підтвердив rollout і пояснив його як частину технічних заходів проти “evolving forms of abuse”.
Компанія прямо не сказала: “це зроблено проти SEO scrapers”. Але технічно ефект саме такий.
Раніше scraper міг отримати SERP, прочитати href органічного результату й одразу побачити реальний destination URL.
Тепер він бачить щось на кшталт:
google.com/goto?url=ENCODED_VALUE
Сам destination URL із цього значення напряму не витягується.
Щоб зрозуміти, куди веде результат, потрібно окремо пройти redirect.
Чому це проблема для rank trackers
За оцінкою Nozzle, якщо потрібно розшифрувати всі результати для великої SERP-вибірки, кількість запитів може зрости в сотні разів.
Тобто замість:
1 SERP request → усі URLs
може вийти:
1 SERP request + окремий redirect request для кожного результату
Це означає:
- більше requests;
- вищу вартість інфраструктури;
- більше шансів отримати rate limiting;
- складніший scraping;
- більший ризик CAPTCHA та блокувань.
Nozzle повідомив, що бачить майже 100% rollout goto links на частині residential IP providers.
Але “захист” уже навчилися обходити
DataForSEO повідомили, що вже навчилися автоматично resolve google.com/goto redirects і зараз повертають прямі destination URLs приблизно для 99,99% organic SERP.
Найбільше проблем поки залишається не в класичній органіці, а в SERP features:
- AI Overviews;
- Local Pack;
- частково Featured Snippets.
Тобто це хороший приклад постійної гонки:
Google ускладнює scraping → SERP providers адаптуються → Google додає нові обмеження.
Що це означає для SEO-фахівця
Для більшості команд нічого терміново змінювати не потрібно.
Але якщо ви використовуєте:
- власні SERP parsers;
- Python-скрипти для збору Google;
- custom rank tracking;
- внутрішні competitive intelligence tools;
- AI pipelines, які напряму парсять SERP;
варто перевірити, чи ваш інструмент уже коректно обробляє google.com/goto.
Особливо цікаво спостерігати за AI Overviews: за даними DataForSEO, саме там зараз залишається найбільша частка unresolved goto URLs.
Головний висновок: Google продовжує ускладнювати масовий збір SERP-даних.
Після обмежень num=100, CAPTCHA, anti-bot measures та інших змін google.com/goto стає ще одним шаром захисту.
Але поки це не “кінець rank tracking”. Швидше чергове підвищення технічної складності й вартості отримання Google SERP data.
Джерела:
- Search Engine Roundtable: Google Search Rolling Out google.com/goto — https://www.seroundtable.com/google-search-goto-tracking-41957.html
- Search Engine Land: Google confirms deploying goto URL redirects — https://searchengineland.com/google-confirms-deploying-goto-url-redirects-to-search-results-links-485926
- DataForSEO: Google’s Goto Rollout — https://dataforseo.com/update/googles-goto-rollout-we-already-resolve-99-99-of-urls
- DemandSphere: An update on Google's goto redirects — https://www.demandsphere.com/blog/google-goto-redirects/ | 836 |
| 9 | Шукаєте крауд-посилання на трафікових сайтах із високою індексацією та надійною гарантією? Обирайте Contacher.
🔗 Наші переваги:
– Індивідуальний підбір майданчиків під кожен проєкт.
– Фільтруємо за трафіком, DR, DA та іншими параметрами.
– Якісний, релевантний контент.
– Гарантія безкоштовної заміни у разі видалення посилань.
– Індексація 80–99% вже за тиждень.
📋 Тарифи та умови розміщення
– Пакети від $4 за посилання
– Гнучкі терміни публікації
– Практично всі ніші
– 40+ мов і гео
• Працюємо з форумами, web 2.0, сабмітами та профільними посиланнями.
При замовленні вкажи промокод "Sneex SEO" та отримай знижку 10% на будь-який пакет посилань!
Цікавить детальніше?
👉 Переходь на наш сайт або звертайся сюди @contacher | 747 |
| 10 |  Boost360° SEO Edition 2.0 — благодійна конференція від Boosta
📅 16 вересня, 11:00 (Київ)
💻 Онлайн + офлайн-афтепаті у Варшаві
Практичні доповіді, панель про побудову бізнесів і нові формати без слайдів — SEO News, Hot Seat, Linkbuilding Bingo.
🔥 Спікери: Дмитро Бондар (Boosta), Анастасія Красюкова (UPCONR), Сергій Кокшаров (DevakaTalk), Ігор Шулежко (Rankup), Яна Шульга (Semscale), Світлана Величко (Links-Stream) та інші.
🇵🇱 Після ефіру — офлайн у Варшаві: SEO-дебати, нетворкінг, живе спілкування
💸 Донат від 500 грн — 100% на фонд KOLO
👉 Реєстрація: https://bit.ly/4wTsVJe | 697 |
| 11 |  ChatGPT менше цитує listicles і comparison pages: pSEO для GEO починає втрачати ефект
Останні дані Peec AI показують цікаву зміну в тому, як ChatGPT шукає джерела перед формуванням відповіді.
Після переходу на GPT-5.6 частка цитувань сторінок формату:
- Best X;
- Top X;
- X vs Y;
- X alternatives;
- reviews;
- comparisons
помітно знизилась.
У дослідженні Peec AI аналізувались близько 180 млн джерел для одного й того самого набору з 1 млн prompts до та після зміни моделі.
Результати:
- Listicles: з 15,77% до 7,80% усіх citations, тобто падіння приблизно на 50%;
- Comparison pages: з 9,08% до 6,17%, падіння приблизно на 32%.
Але ще цікавіше те, що одночасно змінилися самі fan-out queries.
ChatGPT став рідше додавати:
best
top
reviews
comparison
vs
і значно частіше використовувати оператор:
site:domain.com
За даними Peec AI, 18,37% чатів тепер містять хоча б один fan-out query з `site:`.
Lily Ray припускає, що це може бути частиною механізму, через який ChatGPT намагається точніше вибирати джерела та відсіювати частину низькоякісного або надмірно оптимізованого контенту.
Наприклад, замість:
best CRM software reviews
система може піти безпосередньо до сильного джерела:
site:salesforce.com pricing
або:
site:g2.com Salesforce reviews
Це поки гіпотеза, а не підтверджений OpenAI spam filter, але зміна патерну добре помітна в даних.
Для SEO тут є важливий сигнал.
Останні два роки багато компаній масштабували pSEO саме через сторінки:
- [competitor] alternatives;
- [our product] vs [competitor];
- 10 best [category];
- top [service] companies;
- шаблонні review pages.
Такі сторінки могли добре працювати для GEO, тому їх почали генерувати сотнями та тисячами.
Тепер ця перевага може поступово зменшуватися.
Що робити SEO-фахівцю:
1. Не видаляти всі comparison і listicle pages. Якісні сторінки все ще цитуються.
2. Перевірити масштабовані pSEO-шаблони, особливо якщо вони майже не мають унікальної інформації.
3. Не створювати сотні X vs Y лише тому, що цей формат колись добре працював у ChatGPT.
4. Посилювати першоджерела: pricing, product pages, документацію, дослідження, datasets, характеристики.
5. Аналізувати власні fan-out queries, а не покладатися на GEO-тактики 2025 року.
Джерела:
- Lily Ray: What We Can Learn from Evolving ChatGPT Fan-Out Queries — https://lilyraynyc.substack.com/p/what-we-can-learn-from-evolving-chatgpt
- Peec AI: Patterns We See in ChatGPT Query Fanouts — https://peec.ai/blog/patterns-we-see-in-chatgpt-query-fanouts
- Mark Williams-Cook: коментар про pSEO та зміну retrieval у ChatGPT — https://www.linkedin.com/posts/markseo_seo-activity-7497761410559438848-rvF2 | 788 |
| 12 |  Google оновив документацію про canonicalization
20 серпня Google оновив два основні документи про canonicalization:
- What is canonicalization;
- Fix canonicalization issues.
Це не новий алгоритм і не зміна правил роботи rel="canonical". Google переважно переробив структуру документації та чіткіше пояснив, що робити, коли пошуковик вибирає не той canonical URL, який очікує SEO-фахівець.
Але в оновленні є кілька корисних нагадувань.
1. rel="canonical" залишається сигналом, а не директивою
Ви можете вказати preferred canonical, але Google все одно може вибрати іншу URL.
При canonicalization Google враховує різні сигнали:
- rel="canonical";
- redirects;
- URL у sitemap;
- HTTP/HTTPS;
- схожість основного контенту;
- інші сигнали, отримані під час crawling та indexing.
Тому сам факт наявності правильного canonical tag ще не гарантує, що Google погодиться з вашим вибором.
2. Google дав чіткіший алгоритм troubleshooting
Якщо Google вибрав неправильний canonical, тепер документація рекомендує йти по конкретній послідовності:
1. Перевірити Google-selected canonical через URL Inspection.
2. Знайти технічні конфлікти в canonical signals.
3. Перевірити, чи сторінки справді достатньо відрізняються одна від одної.
4. Після виправлень запросити повторну індексацію важливих URL.
Особливо цікавий третій пункт.
Google прямо пише, що якщо сторінки знаходяться в одному duplicate cluster, технічних змін може бути недостатньо. Якщо ви хочете, щоб Google почав сприймати URL як окрему сторінку, її основний контент має суттєво відрізнятися.
3. Переоцінка canonical може займати до двох тижнів
Навіть після виправлення контенту Google може продовжувати тримати URL у старому duplicate cluster до двох тижнів.
Тому змінили canonical, натиснули Request Indexing і через день побачили старий результат — це ще не означає, що зміна не спрацювала.
4. Google окремо нагадує про типові проблеми
Серед причин неправильного canonical:
- CMS або плагін генерує неправильний rel="canonical";
- conflicting redirects;
- server misconfiguration;
- однаковий контент на різних доменах;
- проблеми з локалізованими сторінками та hreflang;
- syndicated content;
- hacked pages із чужим cross-domain canonical.
Для міжнародних сайтів окремо важливо: якщо сторінки для США, Великої Британії та Австралії мають майже однаковий контент англійською, Google рекомендує використовувати і canonicalization, і hreflang.
Головний висновок: canonicalization — це не просто тег у `<head>`.
Google кластеризує схожі сторінки та сам визначає найбільш репрезентативну URL. Тому якщо Google постійно ігнорує ваш canonical, потрібно шукати не тільки технічну помилку, а й дивитися на контент, дублювання та сукупність сигналів між URL.
Джерела:
- Google: What is URL Canonicalization — https://developers.google.com/search/docs/crawling-indexing/canonicalization
- Google: Fix Canonicalization Issues — https://developers.google.com/search/docs/crawling-indexing/canonicalization-troubleshooting
- Search Engine Roundtable: Google Makes Minor Updates To Canonicalization Help Docs — https://www.seroundtable.com/google-updates-canonicalization-help-docs-41925.html | 943 |
| 13 | 🟢 Завершено: August 2026 spam update
Початок: 18 серпня 2026 року (09:27 за US/Pacific)
Завершення: 21 серпня 2026 року (01:49 за US/Pacific)
Тривалість розгортання: 2 дн. 16 год.
Rollout завершено — тепер можна робити висновки.
Як аналізувати:
• почекай ~3–7 днів після завершення для стабілізації, далі порівнюй період до старту з періодом після;
• відділяй дрібні флуктуації (поз. 2→4) від реальних просідань (4→29);
• сегментуй: типи сторінок, кластери/інтенти, шаблони — шукай патерн, а не окремі ключі;
• склади список winners/losers (свої й конкуренти) — що спільного у тих, хто виріс.
• spam: якщо просів — шукай порушення spam-політик і усувай їх, далі чекай переобробки сайту. | 988 |
| 14 | э | 2 |
| 15 | Netpeak зростає, і ми шукаємо SEO Specialist’а in-house.
Це роль для тих, хто хоче напряму впливати на видимість наших сайтів Netpeak в Україні, Казахстані та США.
Що на тебе чекає:
— робота з продуктом і можливість бачити прямий вплив своїх рішень на результат;
— велика SEO-спільнота — 100+ спеціалістів, з якими можна обмінюватися досвідом;
— весь необхідний софт, власні інструменти Netpeak, скрипти та підтримка Tech Lead у питаннях автоматизації;
— прозора карта розвитку та зрозумілий шлях до Senior;
— можливість розвивати особистий бренд: виступати на конференціях, писати статті та ділитися кейсами;
— багато простору для аналітики, експериментів і пошуку нових точок росту.
Шукаємо спеціаліста з 1,5+ роками досвіду в SEO, який хоче більше самостійності, відповідальності та впливу на результат.
Якщо хочеш розвивати SEO бренд Netpeak разом із сильною командою — приєднуйся до нас!
Детальніше за посиланням: https://netpeak.me/seo-in-house | 1 060 |
| 16 | Підписуйтесь щоб не пропускати апдейти - @sneex_channel_bot | 997 |
| 17 | Підписуйтесь щоб не пропускати апдейти - @sneex_channel_bot | 1 |
| 18 | 🔴 Старт: August 2026 spam update
https://status.search.google.com/incidents/LEubPCm2octf2uMqCFKE
Початок: 18 серпня 2026 року (09:27 за US/Pacific)
Розгортання: до 2 тижнів
Що це: посилення антиспам-систем. Це enforcement політик Google, а не переоцінка якості контенту.
Під час rollout:
• позиції й трафік коливаються по кілька разів — це нормально для періоду розгортання;
• не роби різких висновків і «швидких фіксів» до завершення апдейту;
• зафіксуй базові метрики зараз (позиції, трафік по сегментах, видимість) — буде з чим порівнювати після rollout.
Перевір на відповідність spam-політикам Google:
• scaled content abuse — масові низькоцінні / AI / скрейп-сторінки без користі;
• некваліфіковані платні посилання — постав rel="sponsored" або rel="nofollow";
• cloaking — контент для бота ≠ контент для користувача;
• expired domain abuse і site reputation abuse (паразит-SEO на чужому авторитеті);
• прихований текст, keyword stuffing, зламані сторінки / інʼєкції.
Що робити: якщо є порушення — усунути їх. Відновлення після спам-апдейту = прибрати причину й дочекатися переобробки сайту. | 1 094 |
| 19 | 🔴 Google розпочав August 2026 spam update
https://status.search.google.com/incidents/LEubPCm2octf2uMqCFKE
Старт: 18 серпня 2026 року (09:27 за US/Pacific)
Тривалість розгортання: до 2 тижнів
Це оновлення спрямоване на боротьбу зі спамом у пошуковій видачі Google.
У період розгортання апдейту можливі:
• коливання позицій у видачі;
• зміни рівня органічного трафіку;
• тимчасова нестабільність окремих груп запитів;
• зміни у видимості навіть без внесення змін на сайт.
Що важливо враховувати:
• реакція пошукової видачі може змінюватися кілька разів до завершення оновлення;
• просідання або зростання позицій у цей період не завжди є показником помилки на сайті;
• коректно оцінювати динаміку варто після завершення rollout та стабілізації результатів. | 341 |
| 20 |  🔥Просмажка сайтів з Олександром Заходою
18 серпня безкоштовно надсилайте запит на просмажку у SEO-чаті Collaborator
Отримайте відповіді від експерта:
🔹 Що може заважати сайту отримувати більше органічного трафіку та конверсій?
🔹 Як знаходити точки зростання?
🔹 Які технічні й контентні проблеми варто виправляти вже зараз?
Початок: 18 серпня, 10:00–20:00
Важливо: відповіді експерта будуть доступні лише до 10:00 19 серпня
Встигніть взяти участь, це безкоштовно
Приєднуйтесь до SEO-чату Collaborator, щоб не пропустити:
👉t.me/collaborator_conf | 1 043 |
