Майже п'ятничні новини ✨ — 6 вересня 2026

Цього тижня з'ясувалось, що SEO-плагін Rank Math, який стоїть на понад 4 млн сайтів, приховано віддавав своїй материнській компанії group.one адмінський доступ до підключених сайтів. OpenAI випустили GPT-6 Astra, Sony і Warner Chappell подали до суду на Anthropic за навчання Claude на піратських піснях, а Google підписали багаторічний контракт з MrBeast.

Олексій Матузний розібрав нові фільтри категорій у Google Trends, Сергій Кокшаров пояснив, як зробити кнопку улюблених джерел, BUKI поділились кейсом росту лідів з LLM, Дмитро Сохач порівняв попит на лінкбілдинг із заробітками Charles Floate, а k2aff написав, чому Tier 3 в iGaming складніший, ніж радять у каналах.

Головні новини тижня

Sybre Waaijer, засновник плагіна The SEO Framework і прямий конкурент Rank Math, показав, що Rank Math з версії 1.0.277 створює адмінський доступ для group.one без згоди власника сайту. Коли адміністратор сайту, підключеного до безкоштовного акаунта rankmath.com, відкриває вкладку Help & Support, плагін одразу створює WordPress Application Password цього користувача і надсилає його на сервери group.one, щоб їхній AI-агент підтримки міг діяти на сайті від імені адміна. Чекбокс з умовами при цьому є, але передача пароля стартує ще до його появи. Application Passwords у WordPress не мають обмежень за правами, тобто це повний адмінський доступ: встановлювати плагіни, міняти налаштування, створювати нових адмінів. Головний ризик навіть не в самій компанії: сервери group.one тепер зберігають адмінські паролі з мільйонів сайтів, і їхній злам віддає всі ці сайти одразу. Історію підхопив Search Engine Journal, і у версії 1.0.278 Rank Math призупинили свого Support Agent, а Matt Mullenweg на тлі скандалу закликав до аудитів плагінів. Полагодили, але тільки після такого розголосу. Якщо ви відкривали Help & Support на підключеному сайті, зайдіть в Users, Profile, Application Passwords і відкличте все, що починається з WAP.

OpenAI 3 вересня випустили GPT-6 Astra: спершу для перевірених організацій, за кілька днів для передплатників і в API. За заявою OpenAI, модель обходить GPT-5.6 Sol і Claude Fable 5 та набирає майже максимальні бали на ключових тестах міркування, незалежних замірів поки немає. Це перша модель OpenAI з рівнем Critical з кібербезпеки за їхньою внутрішньою шкалою ризиків, тому роллаут навмисно повільний. Деталі й ціни ми додали у розбір тижня нових моделей.

Sony Music Publishing і Warner Chappell подали до суду на Anthropic за навчання Claude на десятках тисяч піратських пісень, включно з текстами й нотами з книжок, скачаних торентами. У позові це називається однією з найбільших крадіжок інтелектуальної власності в історії, серед відповідачів персонально Даріо Амодеї. Вимоги сягають $150 000 за кожен твір. Це вже п'ятий музичний позов проти Anthropic за рік. У торішній справі авторів книжок суддя вирішив, що саме тренування на захищеному контенті може бути законним, а от здобуття його піратством — ні, і за скачані торентами книжки Anthropic заплатили $1,5 млрд мирової, найбільшої в історії копірайт-справ США. Новий позов бʼє в ту саму доведену точку: пісні лежали всередині тих самих піратських книжок.

Новини українських SEOшників

• k2aff написав, чому порада новачкам починати з Tier 3 в iGaming кульгає: це вже операційний бізнес, де SEO лише один із входів. Арифметика, яку не показують у каналах про успішний успіх: ті самі людино-години і 5 приведених гравців дають у Німеччині по CPA 500 $2 500, а в Індонезії по CPA 10 лише $50. Локальні платіжки проходять у 10-30% випадків проти 50-70% у Tier 1, ретеншн нульовий, а основний трафік сидить у Telegram-каналах з прогнозами, YouTube Shorts і WhatsApp-групах, тож там нічого не навчишся: причину провалу неможливо виділити. У другому пості він показав, як розплутувати мережі конкурентів на каноніклах і хрефлангах: дивитись лінк-профілі сайтів на одному шаблоні та шукати origin IP за Cloudflare через історію DNS, субдомени, MX-записи і favicon hash, а тоді робити reverse lookup, бо сайти під одну схему хостяться групами.

• Дмитро Сохач порівняв попит на лінкбілдинг за три роки на тлі поста Charles Floate про те, що той заробив за серпень $1 124 723, з них майже мільйон на біржі посилань PressWhizz. За запитом buy backlinks частотність за два роки впала з 4 000 до 860, guest posting services з 1 900 до 680, link building packages мінус 51%. Попит на купівлю посилань падає в рази, що трохи інакше виглядає, ніж космічні заробітки біржі.

• Він же виділив окремий клас сторінок, які зараз добре цитує ChatGPT: крихітні сайти, де головна сторінка і є лістіклом з 2+ брендів, а цільовий запит вшитий прямо в назву домену. На тих самих 137 508 AI-цитатах: austinroofingreviews.com цитується за best austin roofers, soc2auditors.org за best soc 2 auditors, а під запити про Magento-агенції знайшлась ціла мікромережа з чотирьох майже однакових доменів. Тактика працює передусім у ChatGPT в local services і B2B SaaS. Його розбір лінків у лістіклах ми публікували два тижні тому.

• Олексій Матузний розібрав нові фільтри за категоріями в Google Trends. На сторінці Explore тепер можна обмежити дані тематикою, що прибирає шум з багатозначних запитів: Java як мова програмування, острів чи кава. Найцікавіший сценарій узагалі без запиту: вибрати категорію, країну і період та дивитись, що люди шукають у ніші зараз. Так можна ловити теми, які ще не мають обсягу і не потрапили в бази SEO-інструментів. Про нові інтерактивні мапи в Trends Explore ми писали два тижні тому.

• Сергій Кокшаров пояснив, як зробити кнопку додавання сайту в улюблені джерела Google: зручного віджета Google не дають, тож це просто лінк на налаштування користувача з параметром q= і вашим доменом, а далі користувач має сам здогадатись клікнути на сайт у списку. Сталого тексту кнопки теж нема, Девака пропонує варіанти на кшталт Додати до улюблених джерел або Відстежувати джерело. У SEO Baza така кнопка вже стоїть внизу кожної сторінки з офіційним українським бейджем Google, клікайте.

• Канал vibeandseo розповів про кейс BUKI: ліди з LLM за рік виросли в 5 разів, тоді як загальний трафік з ChatGPT за цей період виріс приблизно на 21%, тобто самим ростом ChatGPT це не пояснюється. Рік роботи пішов на бренд, довіру до сайту і присутність поза ним. Приблизно 95% LLM-переходів дає ChatGPT, і за рік виросла частка переходів на профілі конкретних викладачів: модель дедалі частіше приводить користувача, який уже все порівняв і готовий обирати. Висновок для маркетплейсів: точками входу з AI-пошуку стають каталоги і сторінки конкретної пропозиції, не тільки статті. Цифри з внутрішньої аналітики BUKI, перевірити їх ззовні неможливо.

• Канал seonotfound переказав свіжий ресерч Michał Suski, співзасновника Surfer SEO: Reddit працює, але вже не як основне джерело і не для всіх ніш. У лістіклах позиція компанії в списку важить менше за кількість таких згадок, а гостьові пости на новинних сайтах найкраще заходять у форматі новин. І застереження від автора каналу: частина спікерів показує маніпуляції відповідями AI, демонструючи лише вигідні приклади. Такі тактичні фокуси зазвичай короткострокові, тож він радить будувати довгострокову стратегію.

• Євгенія Аліксюк у каналі Webmagic порадила свіжі бенчмарки дисплей і відео-реклами 2026 від WordStream: багато ексклюзивних даних по кожній індустрії.

Що нового в Google

• Обвал показів і кліків у Search Console з 12-13 серпня виявився помилкою логування. Падало одночасно в різних сайтів у звітах ефективності, Generative AI і Discover, і John Mueller підтвердив, що це збій, який не відображає змін видимості в пошуку, записи додані на сторінку аномалій даних. Хто в ці дні списав провал на серпневий спам-апдейт, перевірте дати перед висновками. А на сумніви, чи не розібрали пошукову команду на користь Gemini, Rajan Patel, віцепрезидент інженерії Google Search, відповів коротко: жива.

• Damien Andell помітив, що профілі Search Profiles тепер показуються на десктопній видачі Google з блоками Latest posts і кнопкою View Search profile, і подарував букмарклет, який показує, чи заклеймлений профіль сутності з Knowledge Panel, навіть коли інтерфейс цього не видає. Код букмарклета на GitHub. Окремо його команда 1492.vision знайшла в коді, що Google уже заклали в Search Profiles 28 платформ: 18 з готовими іконками, серед них Bluesky, Mastodon, Substack, Twitch і Spotify, і 7 зарезервованих прихованих, серед яких GitHub, Discord і Reddit. Про тест Mastodon для клейму профілю ми писали минулого тижня.

• Google Maps перейменували Lake Ontario на Lake America для користувачів у США: американська база географічних назв GNIS змінила назву на виконання указу Трампа, і Google підтягнули це в мапи так само, як торік із Gulf of America. У Канаді озеро далі Lake Ontario, решта світу бачить обидві назви. MapQuest відмовився приймати нову назву, Apple Maps поки теж не змінили. Жива ілюстрація того, що факт на мапі залежить від країни користувача, а відповідальність Google перекладають на офіційне джерело, як і з санкціями за паразитне SEO тільки поза Європою.

Видимість в AI-пошуку

• Metehan Yeşilyurt з Peec AI помітив, що ChatGPT почав додавати застереження про неавтентичні згадки до контенту у форматі списків. На його скріні ChatGPT прямо пише, що багато рейтингів GEO-експертів публікують агенції з комерційним інтересом, тому він більше важить людей з повторюваними експериментами й датасетами, ніж підписників і списки топ-10. Через таке застереження Metehan втратив цитування, хоча ранжував сам себе першим. Таких випадків він бачив поки небагато, але за останні 30 днів фіксує багато A/B-тестів і оновлених класифікаторів. Це його спостереження з обмеженої вибірки, і воно погано римується з тактикою лістікл-доменів з укрблоку вище.

• Dr. Peter J. Meyers з Moz зібрав 5 333 реальні запити, якими Gemini сам шукає в Google, щоб додати у відповіді свіжі факти, яких немає в його тренувальних даних. Запити довгохвості, в середньому 6.56 слова, і це запити машини для машини: з операторами пошуку і рядками напханих термінів, які жива людина ніколи не набере. Третина запитів містить рік, часто 2025 і 2026 поспіль, так модель обходить власну застарілість. Датасет відкритий, і там варто подивитись свої теми. Із застережень: досліджувані запити коштують $14 за тисячу понад токени, тож стежте за витратами тулів на ваших API-ключах.

• Roxana Stingu, керівниця Search і SEO в Alamy, зібрала тиждень Image SEO в один пост: великий гайд Gianluca Fiorelli про зображення і візуальний пошук, стаття Myriam Jessier про нову роботу зображень в AI-пошуку з фреймворком перевірки через Google Cloud Vision, і її власні слайди з тестом розмірів. Google Lens обробляє майже 20 млрд візуальних пошуків на місяць, кожен п'ятий про шопінг. Її порада: тестувати ту саму картинку в різних роздільностях і шукати точку, де стискання починає вбивати машинне розпізнавання, бо просте зменшення виграє швидкість і програє релевантність. У її тестах людина на фото розпізнається на 78% уже з 184×276, а туфлі на підборах лише з 736×1104.

Ще з цікавого

• Google підписали багаторічний контракт з MrBeast на Gemini, Google Health і Fitbit, перший поза YouTube. У першому відео, яке вийшло 5 вересня, він з командою виживає в джунглях, пустелі й Арктиці, використовуючи Gemini для розпізнавання небезпек і навігації. Далі він стане обличчям нової рекламної кампанії Gemini і вбудує Fitbit Air в один з майбутніх челенджів. Google називають його першим креатором з 500 млн підписників на YouTube.

• Google опублікували пейпер WikiSkill про скіли агентів, які еволюціонують без втрати пам'яті, помітив Akshay Pachaar. Скіли агентів — це папки з інструкціями, які агенти дедалі частіше переписують самі собі: прогнати задачі, прочитати провали, переписати, лишити правку, якщо скор виріс. Проблема в тому, що найдорожча частина циклу, діагноз причини провалу, ніде не зберігається, тож після відкоту правки наступний раунд пропонує те саме виправлення, яке вже пробували і відкинули. WikiSkill ділить папку на три шари: сирі логи запусків, вікі накопичених знань, з якої нічого не видаляється, і самі скіли, які можна відкочувати. Вимкнення шару знань зрізає середній результат приблизно на чверть, а скіли, вирощені однією моделлю, переносяться на інші сімейства моделей.

• Malte Landwehr з Peec AI показав, що LLM не вміють у випадкові числа: він багато разів просив дев'ять AI-двигунів назвати випадкове число від 1 до 100, і дві третини всіх відповідей припали на чотири числа: 42, 47, 57 і 73. Claude у 92% випадків відповідає 47, Gemini любить 42, і тільки Google AI Mode хоч якось розкидає відповіді. Практичний висновок: якщо у вашій автоматизації LLM має щось вибрати випадково, випадковості там нема, беріть зовнішнє джерело рандому.