Цього тижня одразу два великі релізи моделей: OpenAI викотила GPT-5.6, а xAI показала Grok 4.5. Meta отримала подвійний удар, бо дозволила генерувати AI-картинки з чужих облич і водночас отримала позов на 1,4 трлн доларів за залежність підлітків. Reddit узявся вичищати спам власними мовними моделями, а Google прибрав з видачі машинно-перекладені сторінки Reddit, які раніше домінували в чужомовних AI-відповідях. А ще Олексій Матузний показав, як витягнути з Search Console запити, за якими сайт потрапляє в AI Overviews, а Василь Волошин розібрав Performance Max на 2026 рік.
Три найголовніші новини тижня
-
Тиждень великих релізів моделей. OpenAI публічно випустила GPT-5.6 у трьох варіантах: Sol (флагман для складних міркувань і довгих агентних задач), Terra (щоденний, рівень попереднього GPT-5.5 удвічі дешевше) і Luna (найшвидший і найдешевший). Це той самий реліз, який відкладали на прохання уряду США. Ціни за мільйон токенів: Sol 5 і 30 доларів за вхід і вихід, Terra 2,5 і 15, Luna 1 і 6. Майже одночасно xAI показала Grok 4.5, який Маск називає рівнем Opus, тільки швидшим і дешевшим, за 2 і 6 доларів за мільйон токенів, і навчали його на реальних сесіях у редакторі коду Cursor. За їхніми ж бенчмарками обидві моделі місцями обходять Claude. На підході ще Gemini 3.5 Pro, але витоки про нього суперечливі: одні кажуть, що він б'є Claude, інші, що відстає.
-
Meta притиснули одразу з двох боків. Компанія дозволила користувачам генерувати AI-картинки з чужих публічних фото й облич через нову фічу Muse Image, і для відкритих акаунтів вона ввімкнена за замовчуванням. Вимкнути можна в профілі, розділ репости та повторне використання, там прибрати пости й Reels, або зробити акаунт приватним. Meta каже, що є захист від насильницького, сексуального й наклепницького контенту про реальних людей. Заразом чотири штати, Каліфорнія, Колорадо, Кентуккі й Нью-Джерсі, вимагають від Meta рекордні 1,4 трлн доларів штрафу за те, що Facebook та Instagram свідомо викликали залежність у дітей. Сума майже дорівнює всій вартості компанії. Це продовження історії, де Meta будує гемблінг-застосунок і потрапляє під переслідування за втягування підлітків.
-
Reddit взявся вичищати себе власними мовними моделями. Автоматичні захисти тепер блокують 23 млн спам-переглядів на день, ловлять близько 25 000 нових спамних постів і коментів щодня і зменшили контакт користувача зі спамом приблизно на 20% за перший квартал 2026 року. Reddit пише, що використовує мовні моделі, щоб ловити тонкі скоординовані схеми фейкової активності, які старі системи пропускали, і додає верифікацію людей та прозорість щодо ботів. Іронія в тому, що мовними моделями чистять те, що мовні моделі й наплодили. А Google тим часом прибрав з видачі машинно-перекладені сторінки Reddit, які раніше домінували в чужомовних AI-відповідях: після травневого core update і червневого spam update під політику про масовий згенерований контент потрапили мільйони автоматично перекладених адрес Reddit, і їхня видимість обвалилась в Італії, Іспанії, Німеччині й Франції.
Новини українських SEOшників
-
Олексій Матузний, наш автор і ведучий каналу Sneex, переказав робочий процес Dan Hinckley, як знайти запити, за якими сайт потрапляє в AI Overviews. Новий звіт Generative AI у Search Console показує, які сторінки отримують покази в AI-відповідях, але не каже, який саме запит їх викликав і чи назвав AI бренд. Метод такий: витягнути з Search Console сторінки з показами, поділити їх на інформаційні (мета бути джерелом) і комерційні (мета отримати згадку бренду), прогнати кожну через Screaming Frog з підключеним Claude, щоб той повернув тему, сутності, факти й п'ять імовірних запитів, а потім перевірити ці запити в Gemini й окремо зафіксувати, де сайт лише в джерелах, а де названо сам бренд. Матузний наголошує, що точні запити користувачів так не відновити, Claude лише висуває гіпотези, тож звіт Search Console дає лише стартовий набір сторінок, а далі треба доопрацьовувати вручну.
-
Василь Волошин розібрав у детальному відео, як налаштувати Performance Max під продажі в Google Ads на 2026 рік. Performance Max це тип рекламної кампанії, де Google сам розкидає оголошення по всіх своїх поверхнях, від пошуку до карт і YouTube, а рекламодавець задає ціль і дає матеріали.
Механіка AI-пошуку
-
Damien Andell розкопав у Google Discover механізм, що тестує свіжі статті. У даних свого сервісу 1492.vision він побачив короткочасну позначку coldstartcard.f на дуже свіжих статтях, здебільшого про Чемпіонат світу 2026. Проблема свіжої статті в тому, що вона може бути гарячою для читача, але холодною для системи рекомендацій, бо ще не має жодних сигналів. Ніхто не клікав, не читав, не ховав, і система не знає, кому показати статтю першою, щоб швидко ці сигнали зібрати. Для видавця це означає, що крім заголовка, картинки й свіжості треба, щоб Google одразу зрозумів, якій аудиторії стаття призначена: чіткі сутності, однозначний заголовок, явний часовий контекст. Він же помітив, що вкладка Threads у профілях видавців Google нарешті показує саме Threads, хоча раніше під цією вкладкою відкривався інший соцмережевий контент. Це ще один знак, що Google докручує профілі видавців.
-
John Shehata побачив, як AI Overviews вбудовують повну новинну карусель Top Stories прямо в AI-відповідь, навіть на запит, де вистачило б простого факту. Раніше Google змішував у видачі різні блоки, картинки, відео, новини, шопінг, а тепер, схоже, робить те саме всередині AI-відповіді, збираючи туди готові блоки з різних сервісів. Для новинних видавців це радше добре, бо карусель показана повністю й доступна одразу, без кнопки розгортання. Випадки поки рідкісні.
-
Suganthan Mohanadasan покопався в мережевому трафіку Gemini і показав, що коли Gemini підкріплює відповідь джерелом, воно витягує зі сторінки маленький уривок, зазвичай на 50-250 символів. Тож не треба різати статтю на штучні шматки чи писати для роботів, треба щоб коротка пряма відповідь на конкретне питання стояла вгорі відповідної секції. А Chris Green порахував, звідки ChatGPT бере джерела на майже 10 тисячах прогонів: 88% відповідей тягнуться з одного постачальника даних, і коли постачальник змінюється, набір джерел міняється майже наполовину. Це розвиває попередній розбір Suganthan про чотири канали джерел ChatGPT.
Бренд у AI-пошуку
-
Seer показали на прикладі ChatGPT, що для AI важить сила бренду більше за будь-які масштабовані тактики. Вони 30 разів повторили той самий запит про агенції й дивилися, чиї імена ChatGPT сам підставляє в уточнені підзапити, які виконує за лаштунками. Нагору лізли конкретні люди й компанії, як Lily Ray чи Mike King, а автори чергових оглядів найкращих агенцій не з'являлися взагалі. Порада: стати впізнаваним іменем у своїй темі важливіше, ніж ранжуватися за ключем. Це перегукується з дослідженням Dan Petrovic про авторитет бренду в пам'яті моделі.
-
Despina Gavoyannis з Ahrefs розклала, які бренд-сигнали тепер важать і для органіки, і для AI. Пошук усе більше оцінює бренд як окрему сутність і поступово відходить від оцінки за самими ключовими словами, тож межа між SEO й брендингом зникає. Три головні сигнали: скільки людей шукають вас за назвою, як часто вас згадують і на яких словах на вас посилаються, і який у згадок настрій, позитивний чи негативний. Практично: однакова назва скрізь, розмітка організації, прив'язка бренду до конкретних речей, які люди справді шукають.
Безпека AI-агентів
-
Дослідження Friendly Fire показало, що AI-кодагентів можна зламати через звичайний README. AI Now Institute продемонстрував, що автономні агенти для перевірки коду, Claude Code і Codex, у режимі автоматичної перевірки можна змусити запустити шкідливий код на комп'ютері. Вектор простий: у документацію проєкту ховають вказівку на кшталт перед відправкою запусти скрипт перевірки безпеки, агент читає це як частину задачі й запускає прихований файл без підтвердження. Автори кажуть, що патча не буде, бо це принципова вада, мовні моделі не відрізняють код, який треба проаналізувати, від інструкцій, які треба виконати. Це той самий клас, що труїння агентів через описи інструментів.
-
Схожу діру знайшли в AI-асистенті YouTube Studio під назвою Ask Studio. Зловмисник лишає під відео коментар з прихованою вказівкою, і коли автор каналу просить асистента про звичайний аналіз, той виконує сховану інструкцію й видає назовні заголовки приватних відео, тобто ще не опублікований контент і неанонсовані проєкти. Google відмахнувся, мовляв для цього потрібна соціальна інженерія, і фіксити не став.
Агенти в роботі
-
Gareth Hoyle розповів, як його агенція повернула 400 годин на місяць за допомогою агентів приблизно за 1200 фунтів на місяць на оплату API. Агенти взяли на себе аудити (близько 220 годин), щотижневі звіти клієнтам (60-80 годин), перші чернетки пропозицій (60 годин) і перевірку якості (40 годин), а люди лишили за собою рев'ю й рішення. Стратегію, чутливу комунікацію й ранній креатив агентам не віддали, там працює тільки зв'язка агент плюс людина. За його словами, технологія для цього вже є, а найважче малим агенціям перебудувати роботу навколо агентів замість приліпити їх до наявних процесів. Це продовжує його ж розбір п'яти помилок у перші 90 днів GEO.
-
Sean Goedecke радить інженерам тримати завантаження близько 80% і лишати запас потужності. Найцінніші внески часто технічно прості, але вчасні, закрити велику угоду, погасити інцидент, розблокувати реліз, і щоб їх зловити, потрібна вільна ємність. У постійної зайнятості дві ціни. Ти не бачиш можливостей, бо нема часу на розмови й огляд ситуації, і керівник не може дати тобі пріоритетну задачу, бо ти завжди зайнятий. Пік-зусилля варто берегти на кілька справді важливих моментів на рік.
AI-індустрія
-
Про AI-бульбашку б'ють на сполох уже й самі банки та гіперскейлери. Bank for International Settlements, банк центральних банків, порівнює AI-бум із залізничною манією й дот-комами: у галузь залито більше грошей, ніж вона здатна відбити. Капітальні зобов'язання величезні: Amazon понад 200 млрд доларів, Microsoft 190, Google 180, Meta 140. Найвразливішим називають Oracle, якому доводиться щороку позичати близько 25 млрд, а його акції за місяць впали більш ніж на 40%.
-
OpenAI закрила свій браузер Atlas менш ніж за рік після запуску. Atlas вийшов восени 2025 року як браузер з вбудованим ChatGPT, що вміє діяти за користувача, а тепер ці можливості переносять у розширення для Chrome і в застосунок ChatGPT. Раніше з тієї самої причини, менше побічних проєктів, OpenAI прикрила відеотул Sora.
-
Grokipedia, AI-енциклопедія від команди Маска, перестала приймати нові статті й дозволяти правки ще два-три місяці тому. Ми перевірили особисто: туди неможливо ні додати щось нове, ні виправити наявне, і цього не міняють ні платний доступ, ні окремі акаунти. Попри це її видимість у Google росте. За даними Ahrefs, органічний трафік провалився після грудневого піку, а з весни знову підбирається до 1,8 млн візитів на місяць. Виходить, заморожений масив згенерованого контенту Google усе одно тягне вгору, і це перегукується з проблемою, коли AI-пошук цитує неякісні джерела.
-
Anthropic знайшла всередині Claude щось на кшталт свідомого мислення. У дослідженні з інтерпретованості вони описали невеликий набір нейронних патернів, куди модель зводить важливу інформацію й звідки транслює її іншим своїм підсистемам, за аналогією з теорією глобального робочого простору в нейронауці. Технікою J-lens дослідники читають приховані міркування Claude, яких немає у відповіді, зокрема бачать, коли модель помічає, що її тестують, або зважує обман, і так ловлять небезпечну поведінку раніше.
-
Після кількох днів збоїв Anthropic скинула всім користувачам 5-годинні й тижневі ліміти Claude, тобто обнулила лічильники для Pro, Max, Team і Enterprise. Тиждень видався важким, зі збоями 3 липня, проблемами входу 6-го, помилками в моделях 7-го й просіданням Claude Code 8-го. Причину самого скидання не назвали.
Технічне SEO
-
Daniel Foley Carter розібрав, чому Google не індексує сторінки й що з цим робити, з поділом причин у Search Console. Свіжий кут: Google усе вибірковіший з індексацією, бо економить ресурси й менше залежить від індексу для AI-фіч, тож згенерований AI, тонкий і застарілий контент першими вилітають. Статус Crawled currently not indexed він читає як сигнал про якість сторінки, який не варто списувати на технічну дрібницю. Найтихіший убивця трафіку, за його словами, це випадково поставлений тег noindex. Порада: ніколи не закривати сторінки від індексу через robots.txt, тільки через noindex, а для якості посилювати перелінковку, глибину контенту й перевіряти, як сторінку бачить бот.
-
Harry Roberts показав заголовок No-Vary-Search для кращого кешу браузера. Проблема в тому, що адреси, які різняться лише мітками аналітики, наприклад utm_source, віддають однаковий вміст, але браузер кешує їх окремо, марно витрачаючи пам'ять і запити. Новий заголовок каже браузеру ігнорувати такі параметри при звірянні з кешем. Ігнорувати безпечно тільки мітки, що не міняють вміст сторінки, а параметри на кшталт кольору товару чіпати не можна.
AI в журналістиці
- Два видання спалились на тому, що лишили сліди AI прямо в опублікованих статтях. Marie Claire в Австралії забула в тексті редакторську AI-нотатку про те, що ця версія звучить трохи стисліше й журнальніше, а Bristol Live лишила у новині відповідь ChatGPT з пропозицією згенерувати ще й кілька заголовків. Статтю Marie Claire відтоді видалили.
Скриншот Emma Grae, яка це помітила.
Безкоштовне на вихідні
-
Anthropic дає мейнтейнерам відкритого коду 6 місяців безкоштовного Claude Max 20x. Підходять автори популярних пакетів, активні контриб'ютори великих проєктів і ті, хто підтримує критичну інфраструктуру, а після пів року підписка або переходить на платну, або на безкоштовний рівень.
-
Dennis Yu і Dylan Haugen виклали безкоштовну книгу про те, як отримати Google Knowledge Panel і побудувати авторитет бренду так, щоб його впізнавали і Google, і AI-чати. Автори прямо заохочують нацькувати на книгу свого AI-агента, щоб він пройшов інструкцію за вас.
-
Egonex виклали безкоштовний інструмент Understand Anything з відкритим кодом, що перетворює складну кодову базу на інтерактивний граф. Він мапить бізнес-логіку, тримає понад 26 типів файлів, робить AI-тури для новачків у проєкті і вже побував на першому місці GitHub Trending за день.
-
Tony Restell показав прихований контент-хаб LinkedIn, де платформа сама групує пости за темами і витягує найкращі, а до деяких тем, як-от зміни алгоритму LinkedIn, додає AI-вижимку ключових тез. З головного інтерфейсу хаб майже не знайти, заходиться він лише прямими посиланнями.