Телеграм канал «SEO inside»

Мабуть наші земляки пробували сеошити. Джерело https://www.interlochenpublicradio.org/ipr-news/2026-08-17/prism-news-shuts-down-network-of-more-than-200-ai-generated-local-news-sites
Після лише кількох місяців роботи мережа Prism News, що складається з понад 200 видань, створених за допомогою штучного інтелекту, які видавали себе за місцеві редакції та сайти про хобі, закрилася.
Це включає місцеву «редакцію на базі штучного інтелекту» Prism Grand Traverse County, яка публікувала новини про північно-західний Мічиган. Як повідомляв IPR у липні , це висвітлення було створено за допомогою штучного інтелекту для агрегування новин з місцевих ЗМІ та перепрофілювання дещо змінених статей Prism під новими підписами авторів.

Отже, що сталося?

Жоден із цих підписів не належав реальним людям. Натомість вони представляли «персонажів зі штучним інтелектом». Один із цих персонажів навіть мав титул «Доктор» — Олена Родрігес.

Today we released the August 2026 spam update. We'll update our ranking release history page when the rollout is complete.

Я думаю, що більшість із нас теж бачать цей баг. Гуглери як завжди, по дорозі до пивбару загубили частину даних. А тоді порахують середнє до багу і скажуть: "уже все зае...сь".

Дивлюся CTR в Discover у багатьох сильно знизився. Як кажуть "за щастя" зараз мати десь в районі 9 відсотків. Що сталося з часами, коли було 13 чи 15%?

🤖 Оновлення в INSERT.LINK: Backlink API + MCP для автоматизації.

В INSERT.LINK з’явилися безкоштовні інструменти для роботи з беклінками, серед яких є рішення, аналогів яким наразі практично немає на ринку.

👇🏻 Наприклад:

• Anchor Text Lookup — допомагає знаходити сайти за конкретними анкорами
• Backlink Lookup — показує беклінки конкурентів на основі власної бази INSERT.LINK

Також доступні Domain Lookup, Backlink Gap та Bulk Donor Check.

🔥 Тепер усі ці інструменти можна використовувати через ChatGPT або Claude.

Достатньо підключити INSERT.LINK через MCP і попросити AI:
Проаналізуй беклінки трьох моїх конкурентів, знайди сайти, які посилаються хоча б на двох із них, але не посилаються на мене.
або
Знайди сторінки про email marketing, CRM та automation, де можна органічно розмістити посилання на наш продукт.
AI сам використає дані INSERT.LINK і поверне готовий результат.

Також доступний Marketplace API для пошуку сайтів, створення замовлень та автоматизації лінкбілдингу.

👉 https://insert.link

У кого був такий досвід роботи з Клодом, коли він "іде у відмову" :)

Як я формулюю промти для Opus 5, щоб отримувати правду

LLM за своєю природою (як авторегресійні мовні моделі) навчені генерувати текст до кінця. Якщо в промті є завдання "зроби висновок", модель оптимізує ймовірність тексту так, щоб цей висновок був. Навіть якщо даних немає. Кілька прийомів, які реально змінюють якість відповіді.

Я явно даю моделі право сказати, що даних недостатньо, і прошу окремим блоком перелічити те, що з даних не випливає. Без цього дозволу модель добудовує відсутнє, бо її формат відповіді передбачає завершений висновок.

Я прошу окремо розділяти три речі: що прямо підтверджується цифрами, що є правдоподібною інтерпретацією і що потребує додаткової перевірки з іншого джерела. Це найкорисніша структура відповіді, яку я знайшов, і вона економить години на суперечках із клієнтом.

Я прошу назвати умову, за якої гіпотеза була б хибною. Якщо такої умови сформулювати не виходить, гіпотеза беззмістовна - гіпотеза, яку неможливо спростувати, не є науковою чи практичною.

Я не довіряю моделі точні дати апдейтів Google і назви інструментів по пам'яті. Це перевіряється окремо. Так само не довіряю жодним числам, які вона витягла з великої таблиці очима, — тільки тим, що порахував код або функція.

І я двічі проганяю ключовий аналіз у різних сесіях, без згадки про перший результат. Розбіжність між двома прогонами — найдешевший індикатор того, що висновок тримається на інтерпретації, а не на даних.