2025 m. spalio informacija apie Google atnaujinimus ir naujienas

2025 spalio 22

Parengė – Skaitmeninio marketingo specialistė Kristina Filipavičė (SEO, EEAT, GEO)

Rugpjūčio mėnesio Google (Spam update) startavo 08-26 ir baigėsi 09-22. Tai nėra „core“ atnaujinimas — Google jį apibrėžia kaip reikšmingus automatinių šlamšto prevencijos sistemų patobulinimus. Tikslas – geriau aptikti ir sumažinti šlamštą paieškos rezultatuose (agresyvias nuorodas, automatiškai generuotą žemos vertės turinį ir pan.), o ne perrikiuoti paieškos rezultatus. Kaip sako pati Google: „Mūsų automatinės šlamšto aptikimo sistemos veikia nuolat, bet retkarčiais padarome reikšmingus patobulinimus.“

Nuo dienos, kuomet išleistas šis atnaujinimas Lietuvoje matėsi didesni svyravimai. Po to situacija stabilizavosi ir tokių svyravimų buvo nebematyti. Tačiau SEOgrafas šiuo metu neveikia, taip pat raktažodžių stebėjimas šiuo metu sudėtingas ir kitais įrankiai, tad situaciją geriausia vertinti remiantis Google Search Console (GSC) duomenimis. To priežastis, jog Google pakeitė savo paieškos atvaizdavimą ir ankstesnė galimybė gauti viename lange 100 rezultatų – tampa neįmanoma. Dėl to įrankiai, kurie seka raktažodžius turi persiorientuoti ir prisitaikyti prie naujos tvarkos.
Taip pat svarbu paminėti, kad šiuo metu Google paieškoje fiksuojami trikdžiai. Google patvirtino, jog nuo spalio 3 d. tinklalapiams gali kilti problemų su pateikimu paieškoje („serving issue“). Trikdžiai susiję su duomenų centro veikla ir gali laikinai paveikti tinklalapių matomumą tam tikruose regionuose. Google jau dirba prie sprendimo, o kitas atnaujinimas numatytas per artimiausias 48 valandas (apie tai Google informavo spalio 4 d.)

LLMs.txt AI SEO: nauda ar laiko švaistymas?

Pastaraisiais mėnesiais LLMs.txt failas tapo karšta tema SEO bendruomenėje: vieni jį vadina „lobio žemėlapiu“ AI sistemoms, kiti – dar vienu triuku be realios naudos. „Search Engine Journal“ analizė pabrėžia, kad šiandien tai vis dar tik pasiūlymas, o ne priimtas standartas.

Pagrindinis LLMs.txt tikslas – pateikti LLM’ams nuorodų sąrašą į cituotiną turinį, tarsi specialų AI „sitemap“. Tačiau esminis klausimas: ar tai turi praktinės naudos? Šiuo metu net didieji žaidėjai (Google, OpenAI ir kt.) viešai nėra patvirtinę, kad failą naudoja kaip signalą; todėl praktinė nauda – abejotina.

Google atstovas John Mueller yra pasakęs, kad LLMs.txt vertė panaši į kadaise naudotą (ir nenaudingą) meta keywords žymą – tai, ką tinklalapio savininkas sako apie savo turinį, bet sistemoms vis tiek tenka tikrinti patį puslapį. Kitaip tariant, jei AI vis tiek turi „skaityti“ HTML, tad papildomas failas mažai ką keičia.

Tuo pat metu yra siūloma LLMs.txt kaip „ateities draugišką“ praktiką ir net siūlo įdiegti funkcionalumą (pvz., Rank Math), bet net ir čia akcentuojama, kad tai labiau eksperimentas be garantuotos įtakos AI matomumui dabar.

Yra ir optimistiškesnių požiūrių (pvz., „Search Engine Land“), teigiančių, kad LLMs.txt skiriasi nuo meta keywords ir gali tapti naudingu „rankiniu žemėlapiu“ AI sistemoms ateityje. Bet ir ši nuomonė pripažįsta, kad šiandien tai garantuotos įtakos AI matomumui nėra.

Trumpai tariant: dabar LLMs.txt nėra prioritetas. Esant norui – galima pasiruošti ateičiai ir tvarkingai nurodyti „geriausio turinio“ URL’us, tačiau realios, išmatuojamos naudos AI peržvalgose ar citatose tikėtis dar anksti. Kur kas efektyviau susitvarkyti HTML turinį, atlikti E-E-A-T auditą ir susitvarkyti problemines tinklalapio vietas, antraštes ir struktūruotus duomenis – būtent tai AI sistemos skaito ir cituoja šiandien.

Daugiau duomenų: kaip veikia Google paieška

Taip pat rugsėjo mėnesį dalinomės Marie Haynes atradimais kaip veikia Google paieška, kaip ir buvome minėję, Google yra įsivėlusi į teismus, tad nemažai dalykų jiems tenka aiškinti teisėsaugos pareigūnams. Dokumentai vieši, tad išaiškėjo ir dar daugiau įdomių detalių, šį kartą dėmesys skiriamas būtent dirbtiniam intelektui.

Trumpai pristatome:

• Dauguma Google AI mokymo duomenų gaunami iš vidinio „Google Common Corpus“, o ne vien iš „Common Crawl“.
• Anot teismo dokumentų, dauguma Google AI (pvz., Gemini) iš anksto mokomi su „Google Common Corpus“ – vidiniu duomenynu iš neseniai „Googlebot“ lankytų puslapių („Docjoins“), o ne vien iš „Common Crawl“.
• Yra konkreti Gemini versija, vadinama MAGIT. Ji specialiai pritaikyta, kad generuotų tekstą AI apžvalgoms (AI Overviews).
• Google nenaudoja vartotojų užklausų ar paspaudimų duomenų Gemini mokymui; kaip parenkamos AIO nuorodos neatskleidžiama (gali būti „FastSearch“ arba įprastas reitingavimas).
• OpenAI sukūrė nuosavą paieškos indeksą dėl kokybės problemų su trečiųjų šalių tiekėjais.
• Istoriškai ChatGPT rėmėsi Bing indeksu, bet testai rodo, kad dalis informacijos gali būti imama ir iš Google.
• Vizija – „super asistentas“.
• „Google DeepMind“ generalinis direktorius Demis Hassabis rašė, kad Google vizija – sukurti pasaulio modelį, kuris leistų jai tapti universaliu dirbtinio intelekto asistentu. Tai būtų skirta ne tik paieškai internete, bet ir realiame pasaulyje. Straipsnyje kalbama apie tokių agentų kaip „Google Genie“, kurie gali imituoti realaus pasaulio aplinką ir apmokyti robotus atlikti realias užduotis.

Šaltiniai

• https://status.search.google.com/incidents/pW6WN7Ymo49q7z8pKk9w
• https://www.searchenginejournal.com/llms-txt-for-ai-seo/556576/
• https://www.searchenginejournal.com/google-says-llms-txt-comparable-to-keywords-meta-tag/544804/
• https://www.seroundtable.com/google-ai-llms-txt-39607.html
• https://searchengineland.com/no-llms-txt-is-not-the-new-meta-keywords-458199
• https://rankmath.com/kb/llms-txt/
• https://www.mariehaynes.com/google-doj-trial-on-ai/