Core-оновлення Discover, реклама в AI Mode та політика сканування

Останні оновлення в екосистемі Google демонструють системні зміни у підходах до ранжування контенту, монетизації пошуку та взаємодії з AI-сервісами.

У лютому 2026 року Google запустив окреме core-оновлення для Discover — вперше офіційно заявлене як таке, що стосується саме цієї стрічки рекомендацій, а не класичного пошуку. Оновлення спрямоване на покращення якості контенту в Discover, зокрема через підвищення видимості локально релевантних матеріалів, зменшення частки сенсаційного та клікбейт-контенту, а також посилення ролі глибоких, оригінальних і експертних публікацій. Розгортання оновлення почалося для англомовних користувачів у США з подальшим масштабуванням на інші регіони.

Для SEO-спеціалістів це означає необхідність окремо відстежувати трафік Discover, оскільки зміни у стрічці можуть відбуватися незалежно від позицій у пошуковій видачі. Це підвищує важливість роботи з тематичною експертизою, контентною глибиною та локальною релевантністю матеріалів.

Паралельно Alphabet розкрив деталі розвитку AI Mode у пошуку. За словами керівництва компанії, запити в AI-режимі вже приблизно втричі довші за традиційні пошукові запити, що відкриває нові можливості для монетизації складніших і раніше «важких для реклами» сценаріїв. Компанія тестує показ реклами безпосередньо під AI-відповідями, що може змінити структуру рекламного інвентарю та поведінку користувачів у пошуку.

Ще одним важливим напрямом стала дискусія щодо оптимізації контенту для AI-ботів. Представники Google висловили скепсис щодо практики створення окремих форматів контенту (наприклад, Markdown-версій) спеціально для LLM-ботів, вказуючи на технічні та стратегічні ризики такого підходу.

Загалом ці зміни свідчать про перехід Google до більш AI-орієнтованої моделі пошуку та дистрибуції контенту. Для бізнесу це означає необхідність адаптації стратегій SEO та контент-маркетингу до нової логіки: фокус на експертності, контексті використання контенту та роботі з повним шляхом користувача, а не лише з класичними пошуковими сигналами.

Монетизація AI Mode та нові рекламні можливості

Деталі монетизації AI Mode мають більше значення, ніж самі фінансові показники доходу. Google розглядає AI Mode як додатковий рекламний інвентар, а не як заміну традиційній пошуковій рекламі. Подовження пошукових запитів у розмовному форматі формує нові рекламні поверхні, які не існували в епоху коротких запитів із кількох слів. Для спеціалістів із платного пошуку це означає появу нових можливостей для роботи з кампаніями в сегменті conversational search.

Окрему увагу Google приділяє поведінковим метрикам. Згідно з даними компанії, користувачі проводять більше часу всередині екосистеми Google під час використання AI Mode. Подовження сесій розглядається як драйвер зростання, а рекламна інфраструктура розвивається відповідно до цієї логіки. Водночас потенційним ризиком залишається зниження реферального трафіку на зовнішні сайти, оскільки AI Mode створює безшовний користувацький шлях без необхідності переходу на сторонні ресурси.

Позиція Google щодо оптимізації контенту для LLM-ботів

Окремо варто відзначити позицію Google щодо оптимізації контенту для LLM-ботів. Представник Google Search Джон Мюллер критично оцінив ідею віддавати AI-краулерам Markdown-версії сторінок замість стандартного HTML. Основна проблема полягає в тому, що Markdown може позбавляти сторінки структурних елементів, які допомагають пошуковим системам розуміти зв’язки між сторінками, навігацію та ієрархію контенту. Такий підхід розглядається як технічний ризик, а не як ефективна оптимізація для AI-систем.

Проблеми сканування у WooCommerce та реакція Google

Ще одним важливим сигналом стала участь Google у вирішенні проблем сканування на рівні плагінів. Команда Search Relations повідомила про передачу звітів про помилки розробникам плагінів WordPress і WooCommerce, які генерують зайві URL-адреси через параметри дій, наприклад add-to-cart. Такі сторінки створюють додаткове навантаження на crawl budget без формування пошукової цінності.

Для e-commerce-сайтів, що використовують WooCommerce, це означає необхідність аудиту плагінів і перевірки crawl-статистики в Google Search Console. Особливу увагу слід приділити URL із параметрами кошика або оформлення замовлення, які не повинні потрапляти до індексу.

Видимість у AI-пошуку: результати досліджень LinkedIn

LinkedIn опублікував результати внутрішнього тестування щодо факторів, які впливають на видимість контенту в результатах пошуку, згенерованих штучним інтелектом. За даними компанії, у частині B2B-тем небрендовий трафік, спрямований на формування впізнаваності, скоротився до 60% по ринку.

Дослідження показало, що структурований контент частіше використовується в AI-цитуваннях. Найкращі результати демонструють сторінки з чітко вказаними авторами, підтвердженими професійними даними та прозорими датами публікації. Також LinkedIn працює над створенням нових інструментів аналітики для відстеження трафіку з LLM-систем і моніторингу поведінки AI-ботів у CMS-логах.

Значення для SEO-спеціалістів

Результати LinkedIn узгоджуються з рекомендаціями самих AI-платформ. Незалежні висновки як з боку джерел контенту, так і з боку платформ, що формують відповіді, свідчать про формування стабільних принципів видимості в AI-пошуку. Це зменшує рівень невизначеності та дає ринку більш чіткі орієнтири для оптимізації контенту.

Головний тренд тижня: фрагментація екосистеми Google

Останні оновлення свідчать про те, що Google більше не є єдиною системою для моніторингу. Компанія почала розділяти оновлення Discover і Search, розвиває окремі рекламні формати в AI Mode, формує політику взаємодії ботів із контентом та втручається у проблеми сканування на рівні плагінів.

Паралельно з цим ринок отримує нові канали вимірювання трафіку, зокрема для LLM-джерел. Якщо раніше для оцінки ефективності було достатньо одного графіка в Search Console, то сьогодні аналітика розподіляється між Discover, Search, AI Mode та AI-генерованими переходами.

Висновок

Для маркетологів ці зміни означають поступовий перехід від класичної моделі SEO та paid search до багатоканальної екосистеми видимості в пошуку. AI-пошук уже змінює структуру трафіку: частка небрендового інформаційного трафіку може скорочуватися, особливо в B2B-сегменті, тому зростає роль впізнаваності бренду, експертності та довіри до джерела.

Критично важливою стає якість і структура контенту. Матеріали з чітко визначеним авторством, підтвердженою експертизою, датами публікації та логічною структурою значно частіше потрапляють у відповіді AI-систем. Водночас з’являються нові джерела трафіку, які потрібно розглядати окремо: трафік із LLM, AI Mode, Discover та класичного пошуку поступово розходиться за поведінкою користувачів і впливом на конверсії.

SEO більше не можна сприймати як один канал. Стратегія цифрової присутності повинна одночасно враховувати пошук, Discover, AI-відповіді та conversational search. Через це ускладнюється і аналітика: одного графіка в Search Console вже недостатньо, необхідно аналізувати трафік у розрізі середовищ і сценаріїв взаємодії користувача з контентом.

У новій реальності ключовими активами стають глибина експертизи, оригінальність і практична цінність контенту. Пошукові та AI-системи дедалі частіше віддають перевагу матеріалам, які дають повну відповідь на задачу користувача, а не просто оптимізовані під конкретні ключові слова. Загалом маркетинг поступово зміщується від оптимізації під запити до оптимізації під намір, контекст і реальні потреби аудиторії.

Читайте статтю англійською мовою.

https://uamaster.net/discover-core-update-ai-mode-ads-and-scanning-policy