Реклама. ООО «Доверительный интервал», ИНН 7813655856. Erid: 2SDnjefzo1m
Артем Паклонский Основатель и CBDO WSS Сооснователь WSS Артем Паклонский пришел в подкаст к SEO-эксперту Михаилу Шакину, чтобы рассказать все, что наша команда знает о Google Discover. За последние два года мы накопили много инсайтов о том, как Google отбирает материалы и какие публикации получают показы.
В статье — ключевые выводы из выступления Артема: чем различаются персонализированные и неперсонализированные рекомендации, какие публикации попадают в них и зачем редакциям учитывать оба механизма.
| Это первая часть материала о продвижении в Google Discover. В следующих публикациях мы расскажем, как технически подготовить материал к показу в ленте и как редакции работать с трендами. Полную запись вебинара о Discover смотрите по ссылке. |
Что такое Google Discover и почему он не такой персонализированный, как кажется
Google Discover — это лента рекомендаций со статьями и видео, которую поисковик формирует для пользователя. Ее можно увидеть в приложении Google, на странице новой вкладки Chrome и на некоторых Android-смартфонах свайпом вправо с главного экрана. Поисковая система сама подбирает публикации и определяет порядок карточек — пользователю не нужно вводить поисковый запрос.
Где можно увидеть рекомендации Google Discover
Google описывает Discover как персонализированную ленту, которая предлагает контент с учетом интересов и активности пользователя.
На самом деле персонализация — это только часть механизма работы Discover. Команда WSS изучила репозитории, SDK приложения Google Search и Chrome и сопоставила эти данные с собственной телеметрией Discover, где можно определить, относятся ли карточки к персонализированным.
Оказалось, что в ленте появляются и неперсонализированные рекомендации, которые не ограничены уже сформированными интересами пользователей и получают широкий охват.
Телеметрия нашего сервиса Discover Trends показывает, что более чем в 90% случаев первой в ленте Google появляется неперсонализированная карточка.
Персонализированный и неперсонализированный Discover — это не две отдельные вкладки. Google использует разные механизмы отбора материалов внутри общей ленты, поэтому в ней соседствуют оба типа рекомендаций.
Чем различаются персонализированные и неперсонализированные рекомендации
Персонализированные рекомендации формируются на основе геолокации, языка операционной системы и интересов конкретного пользователя. Лента подстраивается под человека и темы, которыми он интересуется.
Неперсонализированные рекомендации учитывают геолокацию и язык операционной системы. Фид в этом случае создается на основе значимых событий и трендов для целого сегмента аудитории, объединенного общей геолокацией.
Вот основные различия между двумя типами рекомендаций:
|
| Персонализированные рекомендации | Неперсонализированные рекомендации |
| Что учитывается при выборе темы | Геолокация, язык операционной системы и интересы конкретного пользователя | Геолокация, язык операционной системы, значимые тренды для целого сегмента аудитории |
| Кому поисковик показывает материал | Пользователям, у которых Google уже определил соответствующий интерес | Широкой аудитории, не обязательно уже интересовавшейся темой |
| Что повышает шансы на показы | Совпадение материала с интересами пользователя и свежесть этих интересов | Актуальность темы, окно входа в тренд и потенциальная кликабельность карточки |
| Плюсы для издателя
| Возможность продолжать работать с аудиторией, которая уже заинтересовалась темой | Возможность получить большой объем трафика на теме, которая быстро набирает популярность |
| Пример | Обзор нового смартфона для человека, который недавно интересовался этой моделью или другими гаджетами | Новость о презентации нового смартфона Apple, которая становится массовым трендом |
Какие материалы появляются в персонализированных рекомендациях
Персонализированный Discover подхватывает тему уже после того, как человек ей заинтересовался. Предположим, вы загуглили "кроссовки Nike" и посетили несколько сайтов, чтобы прочитать обзоры. После этого Discover будет показывать в своей ленте новые тексты на похожие темы: обзоры других кроссовок или новые коллаборации и коллекции Nike этого года.
Важна "свежесть интереса". В первые сутки материалов больше, а через 30 дней упоминания Nike практически исчезают из ленты, если вы не проявляете интерес к этим публикациям. Со временем в Discover чаще появляется вечнозеленый контент.
Кстати, один и тот же сюжет может работать сразу в двух механизмах рекомендаций. Событие может сначала получить широкий охват как тренд, а затем сформировать у части пользователей новый интерес.
Например, новость о презентации нового флагмана Samsung Galaxy сначала работает как массовый событийный тренд и собирает большой объем трафика. После этого у части аудитории формируется интерес к бренду Samsung и новой модели смартфона. Для этой аудитории в персонализированных рекомендациях появляются более узкие материалы: обзоры модели, сравнения с новыми iPhone, разборы нагрева, устройства смартфона и других его особенностей.
Примерно 5% материалов в событийных трендах получают дальнейшее развитие: вокруг исходного инфоповода появляются новые вопросы и связанные публикации.
Вывод для редакции: если публикация о событии хорошо сработала, тему не стоит бросать. Посмотрите, какие вопросы могут дополнительно возникнуть у аудитории, и подготовьте следующие материалы, пока интерес к событию сохраняется.
Что попадает в неперсонализированный Discover
В неперсонализированном Discover встречаются самые разные материалы — от новостей до UGC-контента. Для редакций особенно интересны тренды — это темы, которые привлекают внимание широкой аудитории и способны быстро принести большой охват. Их можно условно разделить на пять типов.
Типы трендов в Google Discover
Событийные тренды возникают вокруг определенного инфоповода и обычно "живут" недолго. Например, тема об увеличении квот ОПЕК продержалась в трендах чуть больше суток. В ленту попадали "Интерфакс", "Ведомости", Финансы Mail и другие издания — каждое со своим углом подачи. Такие сюжеты собирают большой трафик, но публиковать их лучше как можно быстрее.
Сезонные тренды можно хотя бы отчасти предсказать заранее. Это 8 Марта, Пасха, китайский Новый год, отпускной сезон, Олимпиада, погодные явления и даже солнечные или лунные затмения. Иногда сезонность соединяется с другим растущим интересом. Например, перед 8 Марта в Discover хорошо сработал материал Леди Mail.ru о десяти самых желанных духах. А «Хибины.ру» заметили интерес к рецепту салата «Машенька» и продолжили тему другими подобными публикациями — рецептами салатов «Хулиганка», «Смуглянка», «Аленушка» и другими.
Пример сезонного тренда: публикации «Хибин» о салатах к 8 Марта получили сотни тысяч показов в Discover
Вечнозеленые тренды — погода, курсы валют, питание, рецепты, сезонные заболевания и т. п. — пользуются спросом намного дольше. Например, в феврале и марте 2026 года почти весь "погодный" тренд в Санкт-Петербурге занимала "Фонтанка". Издание регулярно выпускало новые материалы о циклонах, возвращении зимы и резких изменениях температуры. Такие темы приносят трафик долго, но закрепиться в них новому издателю сложнее.
Мигрирующие тренды переходят с одного рынка на другой, если аудитории стран достаточно близки по интересам и культурному контексту. Например, тема об "эффекте Долиной" — спорах о возврате жилья после продажи под влиянием мошенников — после всплеска интереса в России через две недели стала появляться в ленте пользователей из Беларуси.
Мегатренды — особенно масштабные темы, которые привлекают большое внимание множества людей, например геополитические события или военные конфликты. Такие тренды неделями развиваются в разных направлениях и дают новые сюжеты для публикаций.
| Тренды могут менять форму: например, из коротких событийных становиться долгосрочными. |
Может ли одна статья попасть и в персонализированные, и в неперсонализированные рекомендации
Один материал может участвовать сразу в нескольких сценариях показа. Google классифицирует публикации по разным признакам, учитывая тематику, связь с трендом и интересы пользователя. На этой основе система определяет, в каких рекомендациях появляется материал и какой аудитории его показывать.
Представьте, например, материал о матче "Ливерпуля" и "Тоттенхэма". Перед игрой интерес к событию растет, поэтому публикация попадает в трендовый контент. Одновременно Google определяет ее как материал о спорте и "Ливерпуле". А для пользователя, который уже интересовался этой командой, тот же материал соответствует еще и персональному интересу.
Одна публикация может сочетать несколько признаков: быть спортивным материалом, частью растущего тренда и одновременно соответствовать интересу конкретного человека.
Так что граница между персонализированными и неперсонализированными рекомендациями не всегда проходит на уровне самой статьи.
Почему издателям особенно интересен неперсонализированный Discover
Главное преимущество неперсонализированного Discover для издателя — возможность выйти за пределы аудитории, которая уже интересуется той или иной темой. Если сюжет становится массовым, публикация может получить показы у гораздо более широкого круга пользователей и за короткое время принести большой трафик.
Но найти перспективную тему мало — важно еще и выбрать подходящий момент для публикации. У каждого тренда свое окно входа: одни сюжеты стоит подхватывать почти сразу, другим нужно время, чтобы интерес аудитории набрал силу. Так что быстрее не всегда значит лучше.
При этом окно может быть очень маленьким. В краткосрочных трендах отдельные материалы держатся меньше пяти минут. Если карточка не подтверждает ожидаемую реакцию аудитории, показы прекращаются. Зато удачный выбор момента позволяет за короткий срок собрать большой охват.
Время входа в тренд — невероятно важный показатель. Когда вы смотрите на продолжительность тренда, конкуренцию и средний срок жизни статьи, это не имеет ничего общего с классическими SEO-процессами. Паблишер заходит в тренд в нужное время — и тогда тренд у него отрабатывает.
| Чтобы быстрее находить перспективные темы, используйте Discover Trends. С этим инструментом вы будете замечать тренды на ранней стадии, оценивать их потенциальный трафик и выбирать время публикации. На дашборде удобно отслеживать изменения видимости и охватов, а также действия конкурентов. Применяйте Discover Trends, чтобы находить актуальные темы и удачные моменты для публикации. |
Что в итоге
Персонализированный и неперсонализированный Discover используют разные принципы отбора материалов, но и в том, и в другом случае Google сначала должен корректно получить и обработать публикацию. На показы влияют заголовок, изображение, локаль, доступность страницы и другие технические детали.
Для издателя это значит, что одной удачной темы недостаточно. Даже материал с хорошим потенциалом может не получить охват, если на странице есть технические ошибки.
Комментариев: 0