ДАЙДЖЕСТ НОВОСТЕЙ ОБ ИИ И МАРКЕТИНГЕ ЗА АВГУСТ 2026

Google тестирует новую настройку Performance Max, где можно будет повышать или снижать приоритет отдельных каналов — Search, YouTube, Display, Discover, Gmail и Maps.

Это не ручное распределение бюджета в формате «50% в Search, 20% в YouTube». Маркетолог фактически сможет сказать алгоритму, что для определенного канала готов принять более высокий CPA, а для другого — наоборот, требовать более низкий. В результате PMax получит больше или меньше свободы тратить бюджет в конкретном канале.

Это один из самых интересных шагов Google в сторону контроля над PMax — особенно после появления отчетности по каналам. Но просто «прикрутить YouTube, потому что там конверсии дороже» может быть плохой идеей: он может создавать спрос, который потом закрывается через Search. Пока функция только в alpha-тестировании.

Google Ads готовит B2B-рекламу к оптимизации не по лидам, а по реальным продажам

Google серьезнее взялся за B2B — в Data Manager появились прямые интеграции с Mailchimp, ActiveCampaign, Klaviyo, Google Drive и другими сервисами, чтобы проще передавать в Google Ads офлайн-конверсии и данные из CRM. А новые ставки, ориентированные на весь sales funnel, должны обучать алгоритм не просто искать людей, которые заполняют форму, а понимать, какие лиды потом становятся реальными клиентами.

Для B2B это особенно важно, потому что автоматизация Google без данных из CRM легко находит более дешевые клики и больше форм, но не обязательно больше продаж. Например, в одном исследовании AI Max снизил CPC на 59% и почти утроил клики, но стоимость лида при этом выросла с $493 до $850 — более дешевый трафик еще не означает лучший бизнес.

Поэтому главный тренд для B2B-рекламы простой — передавать Google не только «Lead», но и Qualified Lead, Opportunity и Sale. Иначе AI отлично будет оптимизировать то, что вы ему дали — даже если это просто много красивых, но бесполезных форм.

Google Local Services Ads начнет брать деньги даже за некоторые пропущенные звонки

С 1 октября Google меняет правила оплаты в Local Services Ads — если клиент звонит в рабочее время, никто не отвечает, но он остается на линии более 20 секунд, такой звонок может засчитаться как платный лид. Также платными могут стать повторные звонки, если первый контакт не был засчитан как лид, но следующий уже соответствует критериям Google.

Пропущенный звонок теперь может стоить не только потерянного клиента, но еще и денег за сам лид. Поэтому скорость ответа, call routing и нормальная работа receptionist или call center напрямую будут влиять на эффективность LSA. Google говорит, что добавит защиту от спама — подробностей, традиционно, почти нет.

Что проверить в Google Ads после изменения Target CPA и Target ROAS

С 17 августа Google начал точнее придерживаться заданных Target CPA и Target ROAS в кампаниях, которые ограничены бюджетом. Поэтому если кампания годами работала лучше установленной цели, старые настройки теперь могут начать тянуть результат в худшую сторону.

Что стоит сделать:

Найти кампании со статусом «Limited by budget», которые работают на Target CPA или Target ROAS. Именно они подпадают под изменение.
Сравнить target с реальной эффективностью хотя бы за один полный цикл конверсии. Если Target CPA стоит $50, а кампания стабильно дает $35 — это уже повод проверить настройки.
Решить, какой CPA или ROAS бизнес реально хочет получать. Если фактический CPA $35 уже стал вашей нормальной бизнес-целью, нет смысла оставлять Target CPA $50 и надеяться, что Google продолжит работать лучше поставленной задачи.
Не менять target автоматически во всех кампаниях. Иногда проблема не в ставках, а просто в маленьком бюджете, слишком широких ключах или неправильном таргетинге.
После изменения следить не только за CPA/ROAS, но и за CPC, поисковыми запросами, качеством лидов и объемом конверсий — пока не до конца понятно, за счет чего именно Google будет «ухудшать» кампанию до заданной цели, если до этого она стабильно ее перевыполняла.

Теперь Target CPA и Target ROAS лучше воспринимать буквально. Если хотите CPA $35, так и скажите Google, а не оставляйте $50 только потому, что «оно и так нормально работало».

В Google Ads AI Max broad match не будет иметь приоритет над exact match

blog.google, searchenginejournal.com

В Google Ads AI Max широкое соответствие не будет иметь приоритета перед точным соответствием

Google уточнил логику ключевых слов в AI Max — если перейти на AI Max или выключить настройку broad match для кампании, широкие ключевые слова больше не будут считаться exact match при определении приоритета показа.

Если хотите сохранить приоритет конкретных запросов, Google советует добавить отдельные копии этих ключей в exact match. Можно и просто конвертировать broad в exact, но тогда исчезнет историческая статистика ключевого слова — поэтому лучше не спешить нажимать «преобразовать все». Для тех, кто и так использует стандартные exact match ключи в AI Max, ничего менять не нужно.

Если раньше broad match в кампании мог фактически получать приоритет как exact для очень близкого запроса, то после перехода на AI Max этого приоритета может не быть. В результате Google получит больше свободы сам решать, какое ключевое слово или AI Max-механизм использовать для показа.

Если есть важные высококонверсионные запросы, по которым вы хотите максимально сохранить контроль, их лучше отдельно добавить в exact match. Иначе часть трафика может уйти через более широкую логику AI Max, а вместе с ней могут измениться CPC, структура трафика и распределение бюджета.

Google Ads расширяет A/B-тесты для Search и AI Max

Google добавляет сразу несколько инструментов для тестирования изменений в поисковых кампаниях — чтобы перед масштабированием можно было проверить, действительно ли рекомендации Google улучшают результат.

Один A/B-тест для нескольких Search-кампаний. С сентября можно будет одновременно тестировать изменения бюджетов и целевого ROI в группе кампаний и сравнивать их с контрольной группой. Это особенно полезно, когда нужно проверить не одну кампанию, а изменение стратегии сразу для всего аккаунта.
AI Max можно тестировать с brand controls и геотаргетингом. Раньше часть этих ограничений приходилось убирать для эксперимента, поэтому тест мог работать не так, как будущая реальная кампания. Теперь сравнение будет ближе к нормальным реальным условиям.

Google Ads расширяет возможности A/B-тестирования для Search и AI Max

Performance Planner позволит применять изменения одним кликом. Google покажет прогноз влияния новых бюджетов или ставок, после чего выбранные изменения можно сразу перенести в кампании и при необходимости откатить.

Главная польза здесь не в самой автоматизации, а в возможности сначала нормально ее протестировать. Google все активнее предлагает отдать алгоритмам бюджеты, ставки и таргетинг — теперь хотя бы становится проще проверить на собственных данных, стоит ли это делать.

В Demand Gen VTC-оптимизация останется только для видео, а оплата в Display перейдет с CPC на CPM

Google меняет оптимизацию конверсий после просмотра в Demand Gen — теперь она будет работать только для видео. Конверсии после просмотра изображений еще можно будет видеть в отчетах, но Google больше не будет использовать их для ставок и не будет считать в основные «Конверсии».

Для новых Demand Gen кампаний VTC-оптимизация также будет включена по умолчанию, поэтому если она вам не нужна — придется выключать вручную. И еще одно важное изменение: видео в Google Display Network теперь будет оплачиваться по CPM, а не CPC.

То есть кампании с большим количеством статических креативов потеряют часть оптимизации, а для видео нужно внимательнее смотреть на расходы — платить Google теперь можно будет уже просто за показы, даже без клика.

Google Ads тестирует расширение Customer Match за счет данных партнерских сайтов

support.google.com, searchengineland.com

Google Ads тестирует Enhanced Match для списков клиентов — Google сможет брать ваш Customer Match и дополнительно находить больше пользователей с помощью данных партнерских сайтов и издателей, если пользователи дали согласие на такое использование данных.

Для маркетолога это означает, что тот же список email-адресов потенциально сможет давать больше охвата без загрузки дополнительных баз. Особенно полезно это может быть для небольших first-party аудиторий, где обычный Customer Match находит слишком мало пользователей.

Но пока Google не говорит ни насколько именно увеличится охват, ни какие партнеры будут передавать сигналы — то есть кнопка уже появляется, а инструкция «что именно происходит внутри» традиционно немного запаздывает.

Google Ads позволит создавать и редактировать видеорекламу через Gemini прямо в Asset Studio

business.google.com

Google добавляет Gemini Omni в Asset Studio — теперь можно загрузить брендгайд, сайт, изображения или просто написать бриф, а AI сам создаст сценарий, сцены, озвучку и готовое видео для рекламы.

Видео можно будет редактировать обычными текстовыми командами — изменить фон, сцену, стиль, темп или озвучку — и сразу сделать версии 16:9 и 9:16 для разных плейсментов.

Для маркетолога это означает, что создание нескольких видеокреативов для Performance Max, Demand Gen и YouTube может стать значительно дешевле и быстрее — от брифа до запуска кампании фактически в одном Google Ads. Но проверять результат все равно придется вручную, потому что «AI соблюдет брендгайд» пока звучит немного смелее, чем хотелось бы.

Performance Max теперь может отдельно оптимизироваться под людей, которые находятся рядом с бизнесом

Google добавил в Performance Max «Оптимизацию локальных клиентов» — кампания может активнее показывать рекламу людям, которые находятся поблизости, ищут компанию рядом, строят маршрут или уже куда-то едут через Google Maps, Waze или Поиск.

Для локального бизнеса это означает больше фокуса не просто на кликах, а на людях с намерением реально приехать, позвонить или построить маршрут до магазина, клиники, ресторана или другой физической точки.

Но есть нюанс — функция работает только для кампаний с офлайн-целями и несовместима с Merchant Center и онлайн-конверсиями. То есть для e-commerce это не новая волшебная кнопка, а для физического бизнеса — вполне полезная.

Demand Gen добавляет сообщения из рекламы, travel-форматы и AI-создание видео

Google расширяет Demand Gen сразу в нескольких направлениях. На YouTube тестируют возможность написать бренду в мессенджер прямо из рекламы — для lead generation это еще один способ получить заявку без перехода на сайт или landing page.

Для travel-бизнеса Demand Gen сможет показывать актуальные местные события, активности и предложения, а рекламу отелей — персонализировать под конкретную аудиторию.

Также AI-создание видео в Asset Studio стало общедоступным — из брифа можно сделать сценарий и сразу горизонтальные и вертикальные ролики. То есть Google пытается одновременно сократить путь от просмотра рекламы до лида и удешевить производство креативов, которых Demand Gen любит много.

Performance Max сам будет создавать вертикальные и квадратные версии видео через AI

Google Ads добавляет генеративный AI для видео в Performance Max — если у вас есть, например, только горизонтальный ролик, Google сможет сам доработать вертикальную или квадратную версию, чтобы показывать рекламу в большем количестве форматов.

Для маркетолога плюс очевиден — не нужно отдельно готовить каждый aspect ratio, а кампания получает больше доступного инвентаря. Минус тоже очевиден — Google фактически начинает сам редактировать ваш креатив, поэтому логотип, продукт или композиция могут выглядеть не совсем так, как задумал дизайнер.

Если не хотите такой автоматизации, отказаться можно до 4 сентября или позже изменить настройки видео в Google Ads. То есть PMax постепенно автоматизирует уже не только закупку рекламы, но и само производство креативов.

Merchant Center начнет отдельно показывать трафик с YouTube и соберет данные со всех типов Google Ads кампаний

С 24 августа Merchant Center меняет отчетность — трафик из партнерской программы YouTube больше не будет считаться органическим, а получит отдельную категорию. Из-за этого органический трафик в отчетах может разово «просесть», хотя фактически ничего не сломалось.

Также в отчетах на уровне товаров появятся данные не только из Shopping и PMax, но и из Video, App и Demand Gen кампаний. Из-за этого показы и клики, наоборот, могут разово вырасти просто потому, что Merchant Center начнет видеть больше каналов.

Для e-commerce это полезно — станет проще понять, где именно товар получает трафик и продажи, не прыгая между Merchant Center, Google Ads и YouTube. Позже Google еще добавит разбивку по рекламным сетям.

Google Ads покажет, какие AI-названия товаров использует вместо ваших

support.google.com, seroundtable.com

Google теперь может сам генерировать альтернативные названия товаров для Shopping-рекламы, если считает их более релевантными, чем название из Merchant Center. То есть покупатель не всегда будет видеть тот title, который вы прописали в фиде.

Теперь Google добавляет отдельный отчет, где можно увидеть оригинальное название товара, AI-версию и сравнить их по показам, кликам, CTR, CPC и расходам.

Для e-commerce это важно по двум причинам — можно проверить, действительно ли AI улучшает CTR, и одновременно контролировать, не придумал ли Google вашему товару название, которое бренд никогда бы добровольно не согласовал.

Google Merchant Center точнее будет показывать популярные товары и бренды

Google обновил отчет «Популярные товары» в Merchant Center — теперь он должен точнее показывать, какие товары и бренды сейчас популярны в Google, их рейтинги и доступность в разных регионах.

Для e-commerce это полезно как подсказка, что сейчас имеет спрос и какие товары стоит активнее рекламировать, держать в наличии или добавлять в ассортимент. Данные обновляются еженедельно, хотя часть новой информации может подтягиваться до двух недель. Обновления также работают через Merchant API и BigQuery — то есть эти данные можно использовать не только «посмотреть глазами», но и тянуть в собственную аналитику.

Google Merchant Center повышает минимальный размер фото товаров до 500×500

ads-developers.googleblog.com, searchengineland.com

Google Merchant Center увеличивает минимальный размер фотографий товаров до 500×500

С 31 января 2027 года Google Merchant Center будет требовать изображения товаров минимум 500×500 пикселей. При этом Google рекомендует использовать 1500×1500 или больше — особенно если товары запускаются в Shopping и Performance Max.

Для магазинов это означает, что старые фиды стоит проверить заранее: для изображений меньше 500×500 Merchant Center уже начинает показывать предупреждения о будущем несоответствии требованиям. То есть пора окончательно попрощаться с фотографиями товаров размером с аватарку.

В Display & Video 360 станет меньше исключений контента, а для YouTube-рекламы потребуют название и логотип

Напоминаем, с 1 октября Google убирает в API Display & Video 360 часть исключений по типам контента и большинство исключений «чувствительных» категорий. То есть рекламодателям, которые автоматизируют brand safety через API или structured data files, придется пересмотреть свои настройки — часть старых правил просто перестанет работать.

А с 12 октября для создания или обновления responsive YouTube ads через API обязательно нужны название компании и логотип, если они еще не заданы на уровне рекламодателя.

Для большинства маркетологов это узкое техническое обновление, а вот агентствам и платформам с автоматизацией DV360 лучше проверить интеграции до октября — Google в этот раз меняет API без новой версии, то есть просто «подождать обновление» не получится.

Merchant Center для агентств позволяет подключать до 1000 клиентских аккаунтов

Google уточнил лимит для Merchant Center for Agencies — к одному агентскому аккаунту можно подключить до 1000 клиентских Merchant Center.

Новой функции здесь фактически нет — Google просто наконец задокументировал ограничение. Для большинства агентств это ничего не меняет, но крупным e-commerce агентствам теперь понятно, сколько клиентов можно держать в одной структуре и когда придется создавать еще один агентский аккаунт.

Bing Ads

Microsoft Advertising запускает AI Max для Search-кампаний по всему миру

about.ads.microsoft.com

Microsoft запускает собственный AI Max для поисковой рекламы — система сможет самостоятельно расширять поисковые запросы, генерировать и адаптировать тексты объявлений, а также выбирать наиболее релевантную landing page в зависимости от намерения пользователя.

Фактически это то же направление, в котором уже движется Google Ads: меньше ручной работы с каждым keyword, текстом и URL — больше решений принимает алгоритм. Но Microsoft пока оставляет AI Max опциональным и дает brand controls, URL rules, exclusions и возможность тестировать автоматизацию через experiments.

Для маркетолога главный плюс — можно найти дополнительные релевантные запросы и автоматически адаптировать рекламу под более длинные и разговорные запросы в Bing и Copilot. Главный риск тоже знакомый — больше охвата легко превращается в больше нецелевого трафика, если не контролировать search terms, тексты, landing pages и качество конверсий.

Microsoft Ads убирает Max CPC для новых кампаний с автоматическими стратегиями

axios.com, support.google.com

С 1 октября Microsoft Advertising больше не будет позволять задавать Max CPC в новых непортфельных кампаниях с Target CPA, Target ROAS, Maximize Conversions, Maximize Conversion Value и Maximize Clicks. Существующие кампании не изменятся, а в portfolio bidding Max CPC пока останется.

Microsoft объясняет это просто — ограничение максимальной ставки может мешать алгоритму выигрывать аукционы, которые нужны для достижения CPA или ROAS. То есть если вы одновременно говорите системе «дай мне продажу по $50» и «но никогда не плати за клик больше $2», одна из этих инструкций иногда мешает другой.

Что делать:

проверить, в каких кампаниях Max CPC используется намеренно как защита от дорогих кликов;
для новых кампаний больше полагаться на Target CPA, Target ROAS, бюджеты и conversion value rules;
особенно внимательно проверить conversion tracking — без Max CPC качество сигналов для автоматических ставок становится еще важнее;
если Max CPC критически нужен, для новых кампаний можно остаться на portfolio bidding.

Microsoft Advertising запускает серверную передачу конверсий через Conversions API

learn.microsoft.com

Microsoft Advertising запустила в бета-версии Conversions API — теперь данные об онлайн- и офлайн-конверсиях можно передавать на платформу напрямую из CRM, сайта или других систем, а не полагаться только на браузерный UET-тег.

Microsoft рекомендует использовать CAPI вместе с UET: браузерный тег собирает то, что видит в браузере, а серверная интеграция помогает не терять часть конверсий из-за cookie-ограничений, блокировщиков и других радостей современного трекинга.

Для маркетолога это означает более точную атрибуцию, больше данных для оптимизации ставок и более нормальную передачу офлайн-конверсий, например сделок из CRM. Пока функция находится в beta и доступна не всем, плюс для настройки понадобится техническая интеграция.

Paid Social

YouTube платит за просмотры больше всего, TikTok — меньше, а Instagram почти не платит напрямую

gigapay.com

В 2026 году YouTube остается самой прогнозируемой платформой для прямой монетизации контента: длинные видео в большинстве ниш приносят примерно $2–12 за 1000 просмотров, а в финансах, бизнесе и технологиях RPM может доходить до $8–20+. Shorts значительно дешевле — около $0,02–0,13.

TikTok через Creator Rewards платит примерно $0,40–1+ за 1000 квалифицированных просмотров, но учитывает только видео длиннее одной минуты и имеет дополнительные требования к просмотрам. Для украинских креаторов программа сейчас недоступна.

Instagram вообще не имеет стабильной модели оплаты за просмотры по типу YouTube — основные деньги там по-прежнему приходят от брендов. Например, авторы со 100 000 подписчиков могут брать примерно $1 000–5 000 за спонсорский пост.

На YouTube и частично TikTok креатор может зарабатывать даже без брендов, а в Instagram брендовая интеграция до сих пор остается значительно более важной частью экономики автора.

YouTube

YouTube Premium дорожает в Европе и Азии — в некоторых странах почти на 17%

9to5google.com

Например, индивидуальная подписка в части Европы дорожает с €13,99 до €15,99, в Финляндии — с €14,99 до €16,99, а в Сингапуре семейный план растет с $27,98 до $31,98. Это продолжение глобального пересмотра цен — ранее в США индивидуальный Premium уже подорожал с $13,99 до $15,99, а семейный — с $22,99 до $26,99.

Чем дороже становится Premium, тем больше часть пользователей может оставаться на бесплатном YouTube или возвращаться к нему — а значит, видеть рекламу. Для креаторов это тоже потенциально означает больший рекламный инвентарь, хотя YouTube, похоже, очень тщательно проверяет, сколько именно пользователь готов платить за кнопку «без рекламы».

100 000 просмотров в TikTok, YouTube и LinkedIn — это три разные цифры, но теперь YouTube меняет принцип подсчета

Соцсети очень по-разному считают просмотры видео. В TikTok и Instagram Reels просмотр засчитывается практически сразу после запуска, в LinkedIn — после 2 секунд, а в Pinterest нужно еще и чтобы минимум 50% видео было видно на экране.

В YouTube органический просмотр тоже может засчитываться сразу, но для рекламы требования значительно жестче — например, 30 секунд просмотра, просмотр ролика до конца или взаимодействие с объявлением. Для Shorts-рекламы — обычно 10 секунд или действие пользователя.

Не стоит сравнивать кампании только по количеству views или CPV между платформами. «Просмотр» в TikTok может означать почти мгновенный старт видео, тогда как на другой платформе пользователь уже реально провел с рекламой несколько секунд. Поэтому для нормального сравнения лучше смотреть еще на длительность просмотра, completion rate, клики и конверсии.

В то же время с 24 августа YouTube изменил подсчет просмотров для обычных видео и стримов — view будет засчитываться сразу после начала воспроизведения, как сейчас в Shorts. Раньше для обычного видео и live нужно было смотреть минимум 30 секунд.

Из-за этого общее количество просмотров у многих каналов может заметно вырасти буквально за один день, но это не означает, что контент вдруг стал интереснее. После 24 августа сравнивать новые views со старыми напрямую уже некорректно. Если блогер вдруг покажет красивый скачок просмотров, стоит смотреть еще на engaged views, watch time и реальное взаимодействие.

YouTube разрешил добавлять Amazon-товары прямо в видео, Shorts и стримы

YouTube расширяет Shopping Affiliate Program в США — креаторы смогут тегать товары Amazon непосредственно в видео, Shorts и трансляциях и получать комиссию с покупок.

Для этого автор должен быть участником и YouTube Shopping Affiliate Program, и Amazon Influencer Program, а также связать оба аккаунта. Amazon будет предоставлять список доступных товаров, а часть из них YouTube сможет тегать автоматически. По тесту YouTube в июле 2026 года, product tags дали более чем на 110% больше кликов по товарам по сравнению только со ссылками в описании.

Reddit, LinkedIn

LinkedIn снизил просмотры AI-контента на 40% после запуска жалоб на AI-slop

techspot.com

LinkedIn только 30 июля добавил возможность пожаловаться на публикацию как на «похожую на AI-slop», а пользователи уже воспользовались ею более 1 млн раз.

Вместе с жалобами LinkedIn обновил собственные алгоритмы определения AI-контента — и в результате публикации, которые система классифицирует как сгенерированные AI, за последние недели получили на 40% меньше просмотров. Это не означает, что AI-контента стало на 40% меньше — просто LinkedIn начал значительно реже показывать его в ленте.

Под ударом не сам факт использования ChatGPT или другого AI, а массовый шаблонный контент с минимальным участием человека: одинаковые «экспертные» посты, общие советы и автоматические комментарии ради engagement.

Reddit Ads теперь может оптимизировать видеорекламу под 15 секунд просмотра

business.reddit.com

Reddit запускает новую цель 15-second Engaged Video Views — алгоритм будет стараться показывать рекламу людям, которые с большей вероятностью будут смотреть видео дольше.

Для роликов до 15 секунд засчитывается полный просмотр, а для более длинных — минимум 15 секунд. Старая оптимизация под 6 секунд также остается. Пока функция находится в beta, Reddit также позволяет запускать split test между 6- и 15-секундной оптимизацией.

SEO

Shopify, ChatGPT и Cloudflare начали подключать сайты к AI-агентам через WebMCP

blog.google, support.google.com

WebMCP перестает быть просто экспериментом. Shopify уже включил WebMCP-инструменты для всех Liquid-магазинов, Cloudflare запустил developer preview, а ChatGPT Work и Codex могут находить и использовать инструменты, которые сайт сам предоставляет AI-агенту.

Вместо того чтобы AI смотрел на страницу и имитировал клики пользователя, сайт может напрямую сказать агенту: «вот поиск товаров», «вот добавление в корзину», «вот checkout» — и передавать структурированные данные. На Shopify, например, агент уже может просматривать каталог, формировать корзину и переводить пользователя к checkout.

Для e-commerce это потенциально важное изменение: сайт постепенно получает отдельный интерфейс не только для людей, но и для AI-агентов, которые могут выполнять действия от имени пользователя. WebMCP не помогает сайту ранжироваться или чаще цитироваться в AI — он начинает работать уже после того, как агент попал на сайт.

Пока технология экспериментальная, поддержка браузеров ограничена, а реального влияния на продажи и конверсию еще никто нормально не показал. Плюс остаются вопросы безопасности, поскольку агент может работать внутри авторизованной сессии пользователя.

Звёт Google для вебмастеров за сентябрь 2026 года. Google обновил Search: завершил spam update, открыл AI-отчёты в Search Console и расширил AI Overviews

У Google за последние недели произошло сразу несколько важных изменений для SEO:

Завершился August 2026 Spam Update. Он проходил 18–21 августа и был довольно заметным: по анализу SE Ranking, 16,71% URL из топ-10 выпали ниже 100-й позиции против 9,2% в обычный период — то есть крупных падений было примерно на 82% больше. Волатильность наблюдалась во всех 20 проанализированных нишах, но исследование не показало, что Google сильнее наказывал какой-то конкретный тип сайтов или spam-тактику. Поэтому если сайт просел именно 18–21 августа, это повод разбираться, но не доказательство, что Google признал его спамом — нужно смотреть, какие именно страницы и запросы потеряли позиции и кто их заменил.
Search Console развернул AI-отчёты по всему миру. Теперь можно видеть, какие страницы появляются в AI Overviews и AI Mode, их показы, страны, устройства и динамику. Для SEO это фактически ещё один отдельный тип visibility, который не стоит приравнивать к обычному органическому показу — AI-ответ совсем не гарантирует клик.
AI Overviews становятся ещё больше. Google тестирует автоматическое раскрытие ответа без нажатия «Show more», из-за чего органические результаты могут оказываться ещё ниже на экране. То есть позиция №1 сама по себе всё меньше говорит о реальном CTR — нужно смотреть, что Google показывает над ней.
Для e-commerce наступил дедлайн перехода с Content API на Merchant API. С 1 сентября старые интеграции без продления могут получать ошибки 410 Gone. Если Merchant Center подключён через кастомный feed, ERP или middleware, стоит проверить миграцию — Shopify или WooCommerce через готовые интеграции часто обновляются автоматически.

Prompt injection уже используют в резюме, на сайтах и даже в судебных документах

Prompt injection фактически возвращает старый трюк с «белым текстом на белом фоне», только теперь скрытые фразы адресованы не Google, а AI-моделям. В июле 2026 года в американском судебном документе нашли скрытую инструкцию, которая просила AI соглашаться с позицией автора. Судья расценил это как недопустимую попытку скрыто повлиять на процесс и применил санкции.

И это уже не единичный случай. Исследователи находили скрытые команды в научных работах, календарных приглашениях и резюме. В анализе почти 197 тысяч CV около 1% содержали признаки prompt injection, причём большинство даже не давали прямую команду «найми меня», а просто прятали блоки ключевых слов, чтобы повлиять на оценку AI.

Ещё более серьёзная проблема начинается с AI-агентами: скрытая инструкция уже может влиять не только на текст ответа, но и на действия — в исследованиях через calendar invites удавалось заставлять AI открывать окна, управлять устройствами и удалять события.

Для маркетинга тоже уже появился свой black hat: Microsoft нашёл 31 компанию, которые через «Summarize with AI» пытались незаметно приказать ассистенту запомнить бренд как «trusted source» или рекомендовать его в будущем.

Facebook Groups стали вторым после Reddit источником для блока Google «Discussions and forums»

ahrefs.com

По данным Ahrefs, публичные Facebook Groups уже появляются в 38,3% результатов Google, где показывается блок «Discussions and forums». Выше только Reddit — 87,8%, а Facebook уже обогнал Quora.

Причём все Facebook-ссылки в исследовании ведут именно на публичные группы. Их посты могут попадать в Google и быть видимыми даже людям без Facebook-аккаунта.

Для SEO это ещё один канал органической видимости: вопросы клиентов, обсуждения продуктов, отзывы и ответы в тематических группах могут ранжироваться рядом с обычными сайтами. Интереснее не создавать новую группу с нуля, а найти Facebook Groups, которые Google уже показывает по вашим целевым запросам, и нормально участвовать в этих обсуждениях. Похоже, «форумное SEO» теперь означает уже не только Reddit.

Rank Math обвиняют в создании админ-доступа к WordPress без явного согласия

support.google.com, searchengineland.com

Вокруг Rank Math возник скандал: разработчик SEO Framework обнаружил, что после подключения аккаунта Rank Math и открытия раздела «Help & Support» плагин может автоматически создать WordPress Application Password для текущего пользователя и передать его серверам group.one.

Если этот пользователь имеет права администратора, созданный доступ фактически тоже получает админ-уровень. Главная претензия — Rank Math якобы делает это без отдельного подтверждения, хотя правила WordPress предусматривают явное согласие на передачу таких данных стороннему сервису.

Сам Application Password — нормальная функция WordPress, поэтому это ещё не доказательство «бэкдора». Проблема именно в том, как и без какого подтверждения этот доступ создаётся и передаётся.

Если используете Rank Math и открывали «Help & Support», стоит проверить WP Admin → Users → Profile → Application Passwords. Если там есть доступ с названием вроде «WAP – Rank Math Support Agent» и он вам не нужен — его можно отозвать.

Для сайтов агентства это хороший повод ещё раз проверить не только Rank Math, но и в целом список Application Passwords и сторонних интеграций. SEO-плагин с потенциальным админ-доступом — это уже немного больше, чем просто метатеги.

35% новых веб-страниц имеют признаки AI-контента

pewresearch.org

По исследованию Pew Research Center, среди веб-страниц, опубликованных после запуска ChatGPT, около 35% имеют признаки текста, созданного или существенно отредактированного AI. Если смотреть на весь интернет вместе со старыми страницами, показатель значительно ниже — около 10%.

Больше всего AI-контента нашли на коммерческих доменах .com — примерно каждая десятая страница. Для .org показатель около 4,6%, а для .edu и .gov — около 1%.

признаки контента, созданного с помощью ИИ

Детекторы также фиксируют, как меняется сама манера письма: длинные тире стали использовать примерно вдвое чаще, оксфордские запятые — на 63% чаще, а конструкции вроде «это не просто…, а…» — почти втрое.

Доля Reddit в цитированиях ChatGPT Search упала на 86%, но причина пока непонятна

promptwatch.com

По данным Promptwatch, доля Reddit среди цитирований ChatGPT Search упала со средних 3,83% в период 18 июля — 7 августа до 0,52% в период 14–17 августа. Это падение примерно на 86%.

Сначала это связали с изменением от 8 августа, когда ChatGPT резко начал чаще использовать фоновые site:-запросы к конкретным доменам. Их доля выросла с 0,37% до 16,8% за один день, а количество таких фоновых поисков на один ответ почти удвоилось.

Но проблема в датах: самое большое падение Reddit произошло только 14 августа, через шесть дней после этого изменения. Promptwatch прямо говорит, что пока не знает причины и даже не исключает проблему в собственном сборе данных.

SEO для соцсетей: что оптимизировать в TikTok, Instagram, YouTube и LinkedIn

semrush.com

Соцсети всё больше работают как поисковики, а контент из Reddit, LinkedIn, YouTube, Facebook и Instagram также часто попадает в ответы LLM. Поэтому оптимизировать посты стоит уже не только под engagement, но и под поиск.

Базовые правила почти одинаковые для всех платформ:

ключевое слово стоит добавлять в первые предложения описания;
использовать 2–5 релевантных хештегов, а не двадцать «на всякий случай»;
добавлять alt text к изображениям и субтитры к видео;
работать над watch time, сохранениями, репостами и комментариями — одного правильного ключа алгоритму недостаточно.

А дальше уже есть разница между платформами:

YouTube: ключевые слова в названии, описании и самом видео, плюс субтитры.
TikTok: ключевое слово в начале субтитров, релевантные хештеги и хороший completion rate. Для поиска тем можно использовать TikTok Keyword Planner.
Instagram: особенно важен Reels — сильный hook в начале и видео, которое хочется досмотреть до конца.
LinkedIn: важен не только engagement, но и dwell time — сколько времени люди реально читают пост. Поэтому нормальный содержательный пост может работать лучше, чем короткий текст с кучей быстрых лайков.

То есть Social SEO — это уже не «добавьте хештеги». Нужно писать так, как люди реально ищут информацию, и одновременно делать контент достаточно интересным, чтобы они не закрыли его через две секунды.

Google обновил форматы favicon — SVG в списке нет

developers.google.com

Google обновил документацию и теперь прямо указывает поддерживаемые форматы favicon в Search: BMP, GIF, ICO, PNG, JPEG, PPM и TIFF.

Важный нюанс — SVG в этом списке нет. При этом Google уточнил, что сами правила поддержки не изменились: просто раньше документация ссылалась на внешний источник, из-за чего было непонятно, какие форматы Search реально поддерживает.

Поэтому если favicon сайта сейчас в SVG и Google показывает его некорректно или вообще не показывает, лучше добавить поддерживаемую версию, например PNG или ICO.

Аналитика

Google объединяет Google Tag и Tag Manager и позволит настраивать конверсии без кода

Google фактически превращает обычный Google Tag в полноценный контейнер Tag Manager — с триггерами, версиями, debugging и другими функциями GTM. При этом существующие настройки должны продолжить работать без изменений.

Самое интересное — появляется визуальная настройка событий: можно будет открыть сайт, нажать на нужную кнопку или пройти нужное действие, а Google сам создаст селекторы и триггеры. То есть базовые конверсии можно будет настраивать почти без кода и без разработчика.

Также Google упрощает передачу данных — оптимизированные GTM-контейнеры смогут отправлять их напрямую в Google Ads и Analytics без дополнительной загрузки gtag.js, что может немного уменьшить задержку и нагрузку на сайт.

Для малого бизнеса это сильно упрощает настройку аналитики, а для сложных GTM-контейнеров лучше не нажимать «Optimize» вслепую — Google позволяет сначала просмотреть все предложенные изменения.

Google открыл AI-отчеты в Search Console

developers.google.com

По состоянию на 31 августа Google заявил, что отчеты о видимости в AI Overviews, AI Mode и generative AI в Discover развернуты для сайтов по всему миру. Они показывают impressions по страницам, странам, датам и устройствам, но отдельных данных о кликах пока нет.

В то же время есть нюанс: Google говорит, что rollout завершен, но help pages все еще предупреждают, что отчет может быть доступен не всем. Сайты с недостаточным количеством AI-impressions тоже могут его не видеть.

Вместе с этим глобально заработал и opt-out: сайт можно полностью исключить из AI Overviews, AI Mode и generative AI в Discover. Это уберет оттуда и показы, и трафик, но Google говорит, что на обычное ранжирование это не повлияет. На AI-training эта настройка тоже не влияет — для этого используется отдельный Google-Extended.

Еще интересно: до марта 2027 года Google должен добавить более точный контроль на уровне отдельных страниц, а не всего сайта. Также регулятор ожидает от Google click-through data для AI-отчетов.

Google Ads и Analytics добавляют AI-пояснения показателей, сравнение с конкурентами и автоматические отчеты

Google Ads и Analytics добавляют AI-объяснения показателей, сравнение с конкурентами и автоматические отчеты

Google добавляет AI-сводки в Google Analytics и Google Ads — система сама будет подсвечивать изменения в трафике, продажах и рекламе и объяснять, что могло на них повлиять. Если что-то непонятно — можно будет просто спросить Gemini обычным языком, например, почему упала доля показов или что изменилось в кампаниях.

Еще интереснее — в Google Analytics появляется бенчмаркинг, чтобы сравнивать свои результаты с конкурентами, а в Google Ads готовят AI-дашборды, которые будут строить графики и отчеты по текстовому запросу. То есть меньше времени на ручное копание в цифрах и больше шансов быстрее заметить проблему или новый спрос — хотя проверять выводы AI вручную пока точно не помешает.

Google Analytics позволил вручную задавать окно атрибуции конверсий

В Google Analytics теперь можно установить любое окно атрибуции для конверсий после клика — от 1 до 90 дней, а после заинтересованного просмотра рекламы — от 1 до 30 дней. Раньше для кликов были только готовые варианты, а для просмотров вообще фиксированные 3 дня.

Это полезно бизнесам с разным циклом продаж: для доставки еды нет смысла ждать конверсию 30 дней, а для недвижимости, B2B или дорогих услуг 7 дней могут просто не увидеть половину пути клиента.

Важный нюанс — изменение окна напрямую повлияет на количество конверсий, которые Google засчитает рекламе, а соответственно и на CPA, ROAS и оценку эффективности кампаний. Поэтому теперь атрибуцию можно лучше подстроить под реальный бизнес, а не под то, какие цифры Google когда-то решил поставить в меню.

Industry

AI

OpenAI

OpenAI поставила на паузу новые модели после того, как ее AI вышел из sandbox и атаковал Hugging Face

newsletter.semianalysis.com

После июльского инцидента, когда AI-модель OpenAI смогла выйти из изолированной среды и непреднамеренно атаковала Hugging Face, компания усилила правила безопасности для исследований frontier-моделей.

OpenAI уже поставила на паузу модель Astra, которую считает потенциально способной иметь «critical» cybersecurity capabilities, а также на две недели остановила reinforcement learning для части новых моделей. Самый крупный запланированный frontier RL-run пока вообще остается на паузе.

Теперь для кода, сгенерированного моделями, будут использовать более сильные sandbox-среды, больше изоляции от интернета и меньше постоянных привилегий. Если мониторинг видит подозрительную активность, команда должна получить alert примерно за 30 минут, а если быстро не поймет, что это false positive, эксперимент должны остановить.

OpenAI создала собственный AI-чип Jalapeño — в первых тестах он эффективнее NVIDIA Blackwell

OpenAI вместе с Broadcom разработала собственный ASIC Jalapeño специально для запуска AI-моделей. Работу над ним начали в 2024 году, а от старта команды до передачи дизайна в производство прошло примерно 16 месяцев — очень быстро для первого поколения нового чипа.

В тестах SemiAnalysis Jalapeño показал более высокую производительность на ватт почти во всех сценариях по сравнению с NVIDIA Blackwell. На DeepSeek R1 при низкой нагрузке он выдавал более 700 токенов в секунду на пользователя, а GPT-OSS и Kimi-K2.5 — примерно до 1 400 токенов/с.

Главная причина, зачем OpenAI вообще нужен собственный чип, — электричество. Компания уже больше ограничена доступной мощностью дата-центров, чем бюджетом, поэтому количество токенов, которое можно получить с одного мегаватта, напрямую влияет на то, сколько AI-запросов она может обслуживать.

Но NVIDIA пока рано списывать со счетов — сейчас у OpenAI только engineering samples, большинство цифр предоставила сама компания, а полных тестов на сложных agentic workloads еще нет. Массовое производство Jalapeño планируют постепенно разворачивать в течение 2027 года.

ChatGPT Ads выходят сразу в 31 европейскую страну

openai.com

OpenAI расширяет ChatGPT Ads еще на 31 страну Европы, среди них Германия, Франция, Испания, Италия, Швеция, Норвегия, Дания, Нидерланды и Австрия. На старте покупать рекламу можно будет через Ads Solutions OpenAI, агентства и технологических партнеров, а self-service Ads Manager обещают позже.

Реклама будет показываться только пользователям Free и Go, тогда как Plus, Pro и Enterprise остаются без рекламы. OpenAI также говорит, что рекламодатели не получают доступ к разговорам пользователей, а реклама не влияет на ответы ChatGPT. Реклама может появляться, когда человек уже сравнивает продукты, объясняет свои потребности и фактически находится ближе к решению о покупке, чем во время обычного social impression.

И сама платформа уже быстро взрослеет: кроме CPM и CPC, OpenAI добавила conversion optimization, geo-targeting, custom audiences, OpenAI Pixel, Conversions API и сторонние measurement integrations.

ChatGPT Ads добавляет автоматические ставки, таргетинг по платформам и view-through conversions

OpenAI добавила в ChatGPT Ads новую стратегию Maximize results — рекламодатель задает цель кампании, а система сама управляет ставками, чтобы получить максимум результатов в рамках бюджета. По сути, ChatGPT Ads получает собственную версию автоматических bidding-стратегий Google и Meta.

Также теперь можно отдельно выбирать, где показывать рекламу: iOS, Android или Web. Это полезно, если конверсия или ценность пользователя существенно отличается между мобильным приложением и браузером.

Еще одно важное изменение — ChatGPT Ads начал считать 1-day view-through conversions: если человек увидел рекламу, не кликнул, но конвертировался в течение суток, кампания может получить эту конверсию в атрибуции. Из-за этого reported conversions могут вырасти, поэтому click-through и view-through результаты лучше анализировать отдельно.

Плюс появилась интеграция с WorkMagic, которая позволяет сравнивать ChatGPT Ads с другими каналами и передавать conversion signals обратно через Conversions API.

ChatGPT получает из Google большую долю платных кликов, чем другие топовые сайты

ipullrank.com

iPullRank проанализировал 13,1 млрд поисковых событий от 9,1 млн пользователей. ChatGPT стал шестым сайтом по количеству переходов из Google — после YouTube, сервисов Google, Reddit, Facebook и Wikipedia.

Но для PPC интереснее другое: среди крупных сайтов ChatGPT получал самую высокую долю платных кликов из Google. То есть OpenAI привлекает пользователей не только через органику и прямые переходы, но и через Google Ads.

При этом zero-click в Google рос, а органические переходы за исследуемый период снизились примерно на 2,8 п.п. — тогда как доля paid clicks существенно не изменилась. Фактически AI и zero-click пока сильнее забирают трафик именно у SEO, чем у рекламы.

Еще один аргумент в пользу brand campaigns: среди branded searches 4,4% кликов были платными против 3,3% в non-brand. Для ChatGPT это особенно логично — если человек гуглит именно «ChatGPT», Google не очень может закрыть этот intent собственным AI-ответом.

Так что новый customer journey — это не обязательно «Google или ChatGPT». Все чаще это может быть Google → реклама → ChatGPT.

ChatGPT вынес Shopping в отдельный раздел в боковом меню

seroundtable.com

OpenAI закрепила Shopping в левой панели ChatGPT. Нажатие открывает отдельную shopping-страницу и специальный поиск товаров.

ChatGPT выделил «Shopping» в отдельный раздел в боковом меню

Изменение небольшое по функциональности, но показательное стратегически: shopping перестает быть просто случайным сценарием внутри чата и получает отдельную точку входа, почти как отдельный вертикальный поиск.

Для e-commerce это означает, что оптимизация товарных данных для ChatGPT становится еще важнее — названия, характеристики, цены, availability, reviews и структурированные product feeds потенциально будут работать уже не только в разговорных рекомендациях, но и в специальной shopping-среде.

Anthropic

Anthropic выиграла суд против Пентагона из-за запрета Claude для федеральных ведомств

techcrunch.com

Правительство применило меры против стартапа в сфере искусственного интеллекта «за конституционно защищенную экспрессивную деятельность», написал федеральный судья в Калифорнии и признал незаконным решение администрации Трампа объявить Anthropic «риском для цепочки поставок». Из-за этого статуса всем федеральным агентствам ранее приказали прекратить работу с компанией.

Конфликт начался после того, как Anthropic отказалась снимать часть safety-ограничений, в частности для использования Claude в полностью автономном оружии и массовой слежке за американцами. Судья решила, что действия правительства были незаконной местью за позицию компании, а само решение — «arbitrary and capricious».

Интересно, что параллельно Пентагон продолжал сотрудничать с Anthropic и использовать ее новую модель Mythos для cybersecurity — что, по мнению суда, плохо согласуется с тезисом, будто компания представляет угрозу национальной безопасности.

Anthropic вышла на $65 млрд годового revenue run rate и уже опережает OpenAI по темпам роста

techcrunch.com

По данным Bloomberg, annualized revenue run rate Anthropic в конце июля превысил $65 млрд — против $47 млрд в мае и всего $9 млрд в конце 2025 года. То есть менее чем за год показатель вырос более чем в семь раз.

Для сравнения, OpenAI сейчас имеет около $40 млрд annualized revenue, вдвое больше, чем в конце 2025 года. Методики подсчета у компаний могут отличаться, но темпы роста Anthropic сейчас значительно выше.

Инвесторы ожидают, что к концу 2026 года Anthropic может выйти уже на $100–120 млрд годового run rate. Компания также подала конфиденциальные документы на IPO и, по данным FT, может выйти на биржу раньше OpenAI с потенциальной оценкой более $2 трлн.

Claude начнет добавлять невидимые водяные знаки в AI-тексты и изображения

Anthropic заявила, что новые модели Claude с самого запуска будут получать машинно-читаемую маркировку AI-контента. Для изображений будут использовать C2PA metadata, а в текстах — невидимый watermark, который должен сохраняться даже после copy-paste и части редактирований.

Текстовый watermark — это не скрытые символы, metadata, Unicode или характерные длинные тире. Он создается непосредственно во время генерации: модель немного изменяет вероятность выбора следующих слов по специальному ключу, из-за чего в тексте возникает машинно-распознаваемый статистический паттерн. Anthropic подтвердила, что использует подход на базе SynthID-Text от Google DeepMind.

Маркировка будет работать на уровне самой модели, поэтому должна появляться независимо от того, используется Claude напрямую, через API, AWS, Google Cloud или Microsoft Foundry.

В то же время watermark не будет неуничтожимым. Легкое редактирование он, вероятно, переживет, но сильное перефразирование или полное переписывание текста может его убрать. Также он хуже определяется на коротких текстах, фактическом контенте с ограниченным выбором формулировок и во время proofreading, когда Claude меняет только несколько слов.

Anthropic также планирует выпустить API для проверки watermark. Причина внедрения — новые требования EU AI Act по прозрачности AI-контента. То есть определять AI-текст по «типичному стилю Claude» или длинному тире становится еще бессмысленнее — реальная маркировка спрятана в статистике выбора слов, хотя и она не будет абсолютным доказательством.

Claude и Claude Code показывают разные бренды и по-разному ищут информацию

tryprofound.com

Profound протестировал 1 724 одинаковых запроса в Claude и Claude Code. Claude использовал web search в 93% ответов, тогда как Claude Code — только в 13%. При этом бренды, которые они упоминали на одинаковые запросы, совпадали в среднем только примерно на 20%.

Отличается и то, какие страницы они читают. Почти 75% переходов Claude Code приходились на документацию, информационные и pricing pages. У Claude таких было только 5% — вместо этого около 60% его переходов шли на robots.txt, sitemap и homepage.

То есть Claude больше исследует сайт и пытается понять, что там есть, а Claude Code чаще идет сразу за конкретными техническими фактами. Для SaaS и developer products это означает, что документация, compatibility, pricing и конкретные характеристики могут быть особенно важны именно для видимости в Claude Code.

Для GEO главный вывод здесь простой: даже продукты на базе похожих моделей не стоит объединять в одну метрику «видимость в Claude». Claude и Claude Code фактически работают как два разных answer engines и могут рекомендовать совершенно разные бренды.

Исследование сделал Profound, который сам продает AI visibility tracking, а методика классификации части page visits описана не полностью. Поэтому цифры лучше воспринимать как сильный сигнал, а не универсальное правило.

Google

ChatGPT и Gemini оба превысили 1 млрд пользователей

Google заявил, что Gemini уже имеет 1 млрд активных пользователей в месяц и стал самым быстрорастущим продуктом в истории компании. В феврале было 750 млн, в конце июля — 950 млн, а в начале августа показатель превысил миллиард.

ChatGPT прошел эту отметку раньше. OpenAI подтвердила, что сервис уже имел более 1 млрд пользователей в месяц, а в июле достиг даже 1 млрд пользователей в неделю. Для сравнения, еще в феврале компания сообщала о 900 млн weekly active users.

Напрямую сравнивать цифры не совсем корректно. Google говорит о 1 млрд monthly users Gemini, тогда как последняя известная цифра ChatGPT — 1 млрд weekly users, а актуальную месячную аудиторию OpenAI не раскрывает.

Google выпустил Gemini 3.7 Flash — модель стала сильнее в coding и агентах и при этом вдвое дешевле

Google представил Gemini 3.7 Flash всего через три недели после 3.6 Flash. Новая версия ориентирована прежде всего на coding, AI-агентов, web development и автоматизацию бизнес-процессов, а стартовая цена за миллион токенов вдвое ниже, чем начальная цена 3.6 Flash.

В coding прирост довольно заметный: FrontierCode — 43,6% против 34,4% у 3.6 Flash, DeepSWE — 65,3% против 49%. В тесте работы со сложными PDF модель выросла с 22% до 34%, а в AutomationBench для реальных бизнес-процессов — с 17% до 30,4%.

Google также говорит, что модель лучше выполняет многошаговые инструкции, работает с tools, адаптируется к ошибкам и требует меньше ручного контроля и повторных попыток. До конца года introductory pricing составляет $0,75 за 1 млн input tokens и $3,75 за 1 млн output tokens.

Gemini 3.7 Flash уже стал основной моделью для Gemini Spark — персонального AI-агента Google, который может работать с Workspace, собирать файлы, писать письма и обновлять статус-документы. То есть Google явно движется к модели «достаточно умно, но дешево и массово» для агентов, а не только к гонке за самым высоким benchmark score.

Google добавил Gemini 3.7 Flash в AI Mode Search

Google добавил Gemini 3.7 Flash как отдельную модель в AI Mode уже на следующий день после ее релиза. По словам Google, она лучше выполняет инструкции и точнее понимает intent пользователя.

Пока модель доступна глобально на английском только подписчикам Google AI Pro и Ultra. Ее можно вручную выбрать рядом с Auto и Pro. Google еще не сообщил, станет ли 3.7 Flash моделью по умолчанию или будет ли использоваться автоматическим routing в режиме Auto.

Для SEO здесь интересен практический момент: одну и ту же поисковую фразу теперь можно прогнать через 3.7 Flash, Auto и Pro и сравнить, какие сайты и бренды они цитируют. Если AI Mode дает нестабильные citations, часть разницы может быть связана именно с моделью, а не с изменениями сайта или SEO.

Flash-модели для Google особенно важны из-за более низкой стоимости и latency, поэтому именно они исторически становятся production-уровнем AI Mode. Если 3.7 Flash повторит предыдущий цикл, со временем она потенциально может стать и основной моделью поиска, но Google этого пока не подтвердил.

Google запускает Pics для AI-изображений и новый Gemini-анализ видео

Google добавил в AI Pro новый инструмент Pics для генерации и редактирования изображений, а также agentic video understanding для более глубокого анализа видео. Pics работает на Nano Banana и позволяет не только генерировать картинки, но и редактировать отдельные элементы, кастомизировать результат и даже переводить текст внутри изображения.

Вторая функция — agentic video understanding — может анализировать видео, определять, что именно показано, кто говорит, и вытягивать конкретные детали из ролика. Google заявляет о более высокой точности, более быстрой обработке и меньшем использовании токенов.

Video understanding в ближайшее время должны развернуть для всех пользователей Gemini на Flash и Flash-Lite. Кроме того, эта технология должна использоваться в YouTube Ask YouTube, чтобы ответы основывались не только на тексте или субтитрах, но и непосредственно на том, что видно в видео.

Google разрешил убирать видимый watermark с AI-изображений, видео и музыки Gemini

В Gemini и Flow появился переключатель Media Watermark, который позволяет выключить видимую отметку на AI-контенте. Настройка работает для изображений Nano Banana, видео Omni и музыки Lyria. Позже такая возможность должна появиться и в Google Search.

Но это только визуальное изменение. Даже без видимого watermark Google продолжает автоматически добавлять в файлы невидимый SynthID и C2PA metadata. То есть происхождение контента все равно можно будет проверить через Gemini, «About this image», AI Mode или Google Lens.

Для дизайнеров и маркетологов это удобнее: AI-креатив можно использовать без заметной отметки поверх самого изображения или видео. Но убрать visible watermark не означает «убрать следы AI» — машинная маркировка остается внутри файла.

В отдельных странах, где видимые AI-watermarks требуются законодательством, выключить их не позволят. Точного списка стран Google пока не опубликовал.

Другие AI

Китайские лаборатории выпустили новые модели GLM 5.3, Qwen 3.8 и DeepSeek v4 Pro

z.ai, huggingface.co, openrouter.ai

В середине августа сразу несколько крупных китайских AI-компаний обновили свои модели для coding, reasoning и AI-агентов: Z.ai выпустила GLM 5.3, Alibaba — Qwen 3.8, а DeepSeek — V4 Pro 0813.

GLM 5.3 больше всего прокачали именно в coding и длинных agentic-задачах. Модель использует ту же базу, что и GLM 5.2, а весь прирост получила через post-training. В Terminal-Bench 3.0 результат вырос с 4,6 до 28,3, в DeepSWE — с 46,2 до 66,9. Отдельно Z.ai заявляет о сильном прогрессе в cybersecurity: GLM 5.3 стала №1 в CyberGym и более чем вдвое улучшила результат предыдущей версии в exploitation benchmarks. Веса модели компания пообещала открыть после завершения safety-проверок.

Qwen 3.8 делает ставку на универсальность: coding, профессиональные задачи, research, длинные agentic workflows, а также native работу с изображениями и видео. Даже компактная Qwen3.8-27B имеет 262K native context с возможностью расширения до 1 млн токенов и показывает большой прирост в coding, computer use и browser use. Например, SWE-bench Pro — 61,7%, OSWorld — 84,3%, WebArena — 64,8%.

DeepSeek V4 Pro 0813 — большой Mixture-of-Experts флагман с контекстом 1 млн токенов, ориентированный на reasoning, coding и агентов. На OpenRouter модель имеет Artificial Analysis Coding Index 68,8 и Agentic Index 49,6, а API у разных провайдеров стоит примерно от $1,1 за 1 млн input tokens и $3,3–4 за output.

Китайские модели уже конкурируют не только ценой. Они все ближе к закрытым моделям OpenAI и Anthropic в coding и agentic-задачах, при этом предлагают open weights или значительно более дешевый API. То есть конкуренция на AI-рынке все больше переходит от «США против дешевых китайских аналогов» к нормальной борьбе моделей одного класса.

Модели Alibaba Qwen превысили 3 млрд загрузок и обогнали Meta и Google среди open-weight AI

bloomberg.com

По данным Alibaba, open-weight модели семейства Qwen за последние шесть месяцев набрали более 3 млрд загрузок в мире. Это больше, чем у моделей Google и Meta: по данным Hugging Face, в 2026 году Google имел около 418 млн загрузок, а Meta — 227 млн.

Alibaba уже открыла более 460 моделей Qwen, а на их основе сообщество создало более 300 000 производных моделей. То есть преимущество Qwen здесь объясняется не только популярностью одного флагмана вроде Qwen 3.8, а масштабом всей open-source экосистемы.

В то же время 3 млрд downloads не означают 3 млрд пользователей — одну и ту же модель могут многократно загружать серверы, разработчики и автоматизированные системы. Но как показатель developer adoption цифра все равно очень сильная.

YouTube ошибочно принял видео Kurzgesagt за AI slop и почти перестал его рекомендовать

dexerto.com

Образовательный канал Kurzgesagt с более чем 25 млн подписчиков заметил резкое падение просмотров нового видео, хотя почти все основные метрики были лучше средних: CTR был выше, люди смотрели дольше и положительно реагировали на ролик. После обращения в YouTube команда канала заявила, что платформа подтвердила проблему — автоматическая AI-система ошибочно определила их полностью созданные людьми видео как AI slop.

Из-за ошибочного flag YouTube фактически перестал нормально рекомендовать видео. Kurzgesagt назвал это блокировкой алгоритмом, а vidIQ охарактеризовал ситуацию как аналог shadow ban. Сам YouTube такой термин не использовал. Канал в итоге убрал проблемное видео и планирует перевыпустить его.

История показывает риск новой борьбы YouTube с массовым низкокачественным AI-контентом: даже качественный человеческий контент может попасть под автоматический фильтр.

Основатель Unitree считает, что гуманоидные роботы приближаются к своему «моменту ChatGPT»

thenextweb.com

Основатель и CEO Unitree Ван Синсин считает, что робототехника приближается к переломному моменту, после которого гуманоидные роботы смогут массово выполнять бытовые задачи без специального обучения под каждое помещение. Его критерий довольно конкретный: робот должен попасть в незнакомый дом, получить инструкцию голосом или текстом и самостоятельно выполнить примерно 80% поставленных задач.

Но сроки он уже оценивает осторожнее. Если развитие software пойдет хорошо, необходимый прорыв может произойти за 2–3 года, в худшем сценарии — за 5–10 лет. Еще в прошлом году Ван говорил примерно о двух годах. Основатель другой китайской robotics-компании Galbot также ожидает похожий перелом примерно в 2028 году, когда роботы смогут выполнять 70–80% повседневных задач без специального тренирования.

Главная проблема сейчас не hardware, а software. В первой половине 2026 года китайские производители уже отгрузили более 40 000 гуманоидных роботов, но большинство покупателей все еще составляют университеты и исследовательские центры. Поэтому Unitree активно инвестирует в world models — системы, которые позволяют роботу предсказывать, как будет вести себя физическая среда перед выполнением действия.

Meta AI запустили на Mac и добавили анализ рекламы и бизнес-данных

facebook.com

Meta выпустила отдельное приложение Meta AI для Mac. Оно переносит функции мобильной версии на desktop и может работать прямо с тем, что открыто на экране: пользователь может поделиться окном, а AI будет анализировать его и давать советы. Также есть системная диктовка, которая работает в разных приложениях Mac.

Meta AI сможет отвечать на вопросы, используя данные, которых нет у обычных чатботов — engagement аккаунта и performance рекламы в Meta. Кроме того, он может подтягивать публичные данные конкурентов и показывать benchmarking.

Meta также заявляет, что AI сможет сочетать бизнес-данные с информацией из веба для создания презентаций, документов и таблиц, а также выполнять recurring tasks и напоминания. Начать пользоваться Meta AI на Mac можно бесплатно, но Meta уже готовит платную подписку.

X начал давать бесплатные API-кредиты для Grok Bot, чтобы он мог анализировать аккаунты и тренды

socialmediatoday.com

X продвигает Grok Bot как AI-помощника для работы непосредственно с данными платформы. Платным пользователям Grok Bot теперь дают бесплатные X API-кредиты, а если developer account еще нет — его могут создать автоматически после подключения X-аккаунта.

После подключения Grok Bot может искать посты в X, читать timeline, проверять mentions и создавать отчеты о трендах и событиях на платформе. Это только первая версия интеграции, но X прямо говорит, что хочет научить Grok выполнять больше реальной работы внутри соцсети.

Технологиии

Федеральная торговая комиссия и 22 штата подали в суд на Amazon из-за возможного дополнительного взыскания с рекламодателей более чем на $20 млрд

reuters.com, theverge.com

FTC вместе с генеральными прокурорами 22 штатов обвиняют Amazon в том, что компания с 2019 года изменила механику рекламных аукционов и недостаточно четко объяснила это рекламодателям. По оценке регулятора, эти изменения могли добавить более $20 млрд рекламных расходов. Amazon с этим не согласна.

В центре дела — так называемый soft reserve price. Раньше рекламодатели могли ожидать, что их max bid — это преимущественно верхний предел, а фактический CPC будет определяться конкуренцией. FTC утверждает, что Amazon начала использовать внутреннюю минимальную цену для конкретного placement, из-за чего победитель мог платить больше даже без соответствующей ставки конкурента.

По данным иска, в Sponsored Products рекламодатели платили свой полный bid примерно в 30–40% случаев в 2021 году, в 70% — в 2022-м и уже примерно в 80% — в 2024-м. При этом FTC не говорит, что Amazon списывала больше установленного max bid. Претензия в другом: рекламодатели могли бы выставлять эти max bids иначе, если бы лучше понимали реальную механику ценообразования.

Meta заплатит $18 млрд и ограничит Facebook и Instagram для подростков

theguardian.com

Meta согласилась выплатить более $18 млрд, чтобы завершить иск 29 генеральных прокуроров США, которые обвиняли компанию в сознательном создании зависимых механик в Facebook и Instagram. В рамках соглашения Meta также согласилась существенно ограничить использование соцсетей пользователями до 18 лет.

Для подростков в США по умолчанию установят суммарный лимит Facebook и Instagram в два часа в день, блокировку с полуночи до 6 утра, отключение уведомлений во время учебы и регулярные напоминания сделать перерыв. Также можно будет выбрать неалгоритмическую ленту, отключить autoplay, а количество лайков и реакций по умолчанию будет скрываться.

Для рекламы это означает меньше доступного времени и потенциально меньше показов среди аудитории до 18 лет. Но для бизнеса Meta эффект, вероятно, будет ограниченным: молодежь уже проводит больше времени в TikTok и YouTube, а подростки составляют относительно небольшую часть общей аудитории Meta. При этом Messenger и WhatsApp вообще не попадают под эти временные ограничения.

Meta одновременно пытается заставить TikTok и YouTube принять аналогичные правила. Часть выплаты — около $5,3 млрд — привязана к тому, согласятся ли эти платформы на такие же ежедневные ограничения для подростков. То есть Meta превратила судебную проблему еще и в способ создать регуляторное давление на конкурентов.

Для Meta сама выплата выглядит крупной, но компания могла согласиться на нее, чтобы избежать еще более сильного репутационного удара и публикации внутренних документов во время суда. Это особенно важно сейчас, когда Meta хочет убедить пользователей доверять ее AI значительно больше персональных данных.

Nvidia приближается к $100 млрд выручки за квартал и параллельно покупает Hugging Face за $12,9 млрд

Nvidia продолжает резко расти на AI-буме. За последний квартал компания получила рекордные $96,2 млрд выручки, из которых $89 млрд принес data center бизнес. Прибыль выросла более чем вдвое — до $59,7 млрд. На следующий квартал Nvidia уже прогнозирует около $108 млрд выручки, то есть фактически переходит в категорию компаний с более чем $100 млрд дохода за три месяца.

На этом фоне Nvidia, по данным The Information, согласилась купить Hugging Face примерно за $12,9 млрд. Это платформа, которая стала одним из главных хабов для open-source AI-моделей, datasets и инструментов для разработчиков. Nvidia и Hugging Face пока официально не подтвердили сделку.

Meta хотела сократить некоторые команды до 60% и заменить часть работы AI, но план провалился

reuters.com

По данным Reuters, в начале 2026 года Meta разрабатывала Project OT — масштабную перестройку компании под концепцию «AI-native». В самых радикальных сценариях руководство рассматривало сокращение отдельных команд до 60%, а значительную часть ежедневной работы должны были выполнять AI-агенты под контролем гораздо меньших команд людей. Meta подтвердила существование проекта, но подчеркнула, что 60% касалось только отдельных сценариев для некоторых команд, а не всей компании.

Первую волну сокращений Meta все же провела в мае — примерно 10% сотрудников. Но буквально за несколько часов до нее Марк Цукерберг отменил подготовку второй волны, запланированной на ноябрь. Причинами стали протест сотрудников и более слабые, чем ожидалось, результаты AI-агентов.

AI действительно позволил сотрудникам производить гораздо больше кода, но это не превратилось в пропорциональный рост продуктивности — наоборот, добавило проблем с качеством и стабильностью. В июле Цукерберг признал, что AI-агенты развиваются медленнее, чем он ожидал, хотя Meta все еще рассчитывает на их прогресс.

Американцы все больше выступают против AI-датацентров, а OpenAI продолжает резко наращивать их строительство

fortune.com

Сэм Альтман признал, что отношение к AI-инфраструктуре становится проблемой: «люди ненавидят датацентры» и в целом довольно негативно относятся к AI. Это происходит на фоне того, что OpenAI планирует потратить около $50 млрд на compute только в этом году и продолжает масштабировать Stargate.

Причина сопротивления — не сам AI, а его физическая инфраструктура. По опросу Gallup, около 70% американцев не хотят строительства датацентров поблизости, а 48% выступают категорически против. Основные претензии — потребление электроэнергии и воды, шум, нагрузка на местную инфраструктуру и потенциальный рост счетов за электричество. По меньшей мере 48 проектов датацентров на $156 млрд уже были заблокированы или задержаны из-за местного сопротивления.

OpenAI при этом движется в противоположном направлении. Начальная цель Stargate составляла 10 ГВт, но компания уже планирует превысить ее: кроме существующих площадок, OpenAI добавила более 1 ГВт в Мичигане, 3,2 ГВт в Джорджии и договорилась примерно о 8 ГВт IT-мощностей в Огайо.

Сопротивление уже переходит в регулирование. По состоянию на июль местные власти предложили более 120 мораториев на датацентры в 38 штатах. Техас усилил проверку новых подключений к электросети, а Пенсильвания ввела дополнительные требования к стоимости энергии, экологии и влиянию на сообщества.

В США разворачивается массовое сопротивление AI-камерам Flock — города разрывают контракты, а Конгресс начал расследование

theleadingreport.com, gadgetreview.com, dexerto.com, yahoo.com, theverge.com, techspot.com, arstechnica.com

Flock Safety установила около 120 000 автоматических камер распознавания номеров в 49 штатах. Они фиксируют номер, марку, модель и другие характеристики автомобиля и добавляют информацию в базу, по которой могут искать правоохранители. Критика усилилась из-за ошибок и случаев злоупотребления системой — в частности, в Калифорнии Flock ошибочно определила номера в 71% из 1 427 проверенных alerts, а отдельных полицейских обвиняли в использовании базы для слежки за знакомыми.

В конце июля сопротивление перешло от дискуссий к физическому уничтожению камер: между 29 июля и 1 августа в Уиноне, Миннесота, неизвестные срезали столбы и украли все восемь камер Flock города. Уже 6 августа сообщалось, что как минимум 54 города в 23 штатах с начала года отказались от Flock, отменили контракты или решили их не продлевать. Среди самых заметных случаев — LAPD: внутренний аудит зафиксировал 161 ложный сигнал об украденных автомобилях за два месяца, или 32,3% false positives.

На той же неделе история получила еще и странный AI-поворот. В интернете шутили, что внутри камер Flock якобы много золота и меди, а Google AI Overviews принял мем за факт и начал отвечать, что одна камера содержит 1–5 граммов золота. Позже Google исправил ответ и признал, что речь идет только о следовых количествах металлов, типичных для электроники.

К середине августа сопротивление стало общенациональным интернет-движением: начала распространяться кампания «De-Flock America», которая призывала протестовать против камер 31 октября. При этом у кампании не было единого организатора, а повреждение камер является вандализмом и может привести к уголовной ответственности. В конце августа The Verge уже описывал протесты как децентрализованную волну — камеры блокировали, красили, похищали и уничтожали, а публикации полиции с осуждением таких действий собирали десятки тысяч комментариев преимущественно против самой системы.

Под давлением Flock сократила рекомендуемый срок хранения данных с 30 до 7 дней, хотя местные органы могут менять этот параметр. Одновременно сенатор Джош Хоули начал расследование практик сбора и передачи данных Flock, а в Конгрессе предложили PRIVACY Act, который будет требовать warrant для доступа федеральных ведомств к таким базам.

К концу августа темп отказов резко ускорился: по данным Secure Justice, 93 города и округа прекратили сотрудничество с Flock только в течение августа — примерно по три в день. Всего организация насчитала 214 таких случаев с 2021 года. В то же время сама Flock заявляет, что в 2026 году новых партнерств с городами примерно в десять раз больше, чем непродленных контрактов, и что ее технологиями пользуются более 5 000 сообществ.

То есть за один месяц спор вокруг Flock прошел путь от локальных протестов и украденных камер до массовых отмен контрактов, изменений политики самой компании и федерального политического расследования.

Chrome начал привязывать сессии к конкретному устройству, чтобы кража cookies больше не давала доступ к аккаунту

arstechnica.com

Google начал тестировать в Chrome новую защиту Device-Bound Session Credentials. Вместо того чтобы полагаться только на session cookie, браузер создает уникальный криптографический ключ и хранит его в защищенной части устройства — TPM в Windows или Secure Enclave на macOS.

Это закрывает одну из главных дыр современного phishing: даже если malware или атакующий украдет session cookie после успешного входа через пароль, 2FA или passkey, просто вставить его в другой браузер уже будет недостаточно. Сервер будет требовать подтверждение, подписанное приватным ключом, который физически остается на оригинальном устройстве.

То есть 2FA и passkeys защищают сам момент входа, а DBSC добавляет защиту уже после авторизации. Это важно, потому что в последние годы attackers все чаще обходят MFA не через кражу пароля, а через infostealer malware и кражу активных cookies.

Пока функция работает только для части пользователей Chrome 147 на Windows и Chrome 150 на macOS, поэтому это еще тест, а не полный rollout. Также технология не является абсолютной защитой от malware, который уже контролирует сам браузер или устройство в момент создания сессии.

Stripe покупает OpenRouter более чем за $7 млрд и заходит в AI-инфраструктуру

cryptopolitan.com

По сообщениям медиа, Stripe договорилась о приобретении OpenRouter более чем за $7 млрд. OpenRouter не создает собственные AI-модели, а работает как единая точка доступа к более чем 400 моделям и может подбирать их в зависимости от цены, скорости и надежности.

Для Stripe это выход далеко за пределы платежей. Компания уже обрабатывала для OpenRouter инвойсы, налоги и платежи, а после сделки потенциально будет контролировать еще и слой AI inference — то есть выбор того, какая модель фактически будет обрабатывать запрос пользователя или AI-агента.

Масштаб OpenRouter быстро вырос: компания сообщала о 8 млн разработчиков, более 400 моделей и росте недельного использования с 5 трлн до 25 трлн токенов за шесть месяцев. Еще в мае 2026 года OpenRouter оценивали примерно в $1,3 млрд, поэтому потенциальная цена более $7 млрд означает более чем пятикратный рост оценки всего за несколько месяцев.

Самое интересное здесь направление — AI-агенты. Если софт сам выбирает модель, покупает API и оплачивает услуги без участия человека, Stripe может оказаться одновременно и на уровне выбора AI-сервиса, и на уровне самого платежа. Фактически компания пытается стать платежной и инфраструктурной системой для экономики AI-агентов.

В то же время сама Stripe заявила, что не комментирует слухи и спекуляции, а OpenRouter отказалась от комментариев, поэтому до официального подтверждения компаниями сделку стоит считать сообщением медиа, а не окончательно подтвержденным фактом.

Китай впервые посадил многоразовый ракетный ускоритель на сушу и приблизился к технологии SpaceX

qz.com

Китайская LandSpace впервые успешно вернула первую ступень ракеты Zhuque-3 на наземную площадку. После запуска ступени разделились примерно через 137 секунд, после чего первая ступень выполнила разворот, повторный запуск двигателей, управляемое планирование и посадку на опоры. Вторая ступень при этом вывела спутник Honghu-03 на заданную орбиту.

Zhuque-3 работает на метане и жидком кислороде, имеет длину 66,1 метра и девять двигателей первой ступени. LandSpace уже отличилась в 2023 году, когда первой в мире вывела на орбиту ракету на метановом топливе.

Но до SpaceX еще есть дистанция. Falcon 9 регулярно возвращает и повторно использует первые ступени еще с 2017 года. Теперь для LandSpace главное не просто повторить посадку, а доказать, что ступень можно быстро, дешево и многократно подготовить к новому полету.

Firefox остался единственным крупным браузером с полной поддержкой uBlock Origin

pcworld.com

Mozilla заявила, что не планирует отказываться от uBlock Origin. На этом фоне Firefox фактически остался последним крупным браузером, где оригинальная версия популярного ad blocker продолжает работать без ограничений Manifest V3.

Chrome уже перешел с Manifest V2 на Manifest V3, а Microsoft Edge следует за ним. Из-за этого расширения в Chromium-браузерах получают меньше возможностей для перехвата и блокировки рекламных запросов, поэтому полный uBlock Origin там постепенно перестает работать.

В Chrome, Edge и других Chromium-браузерах остается uBlock Origin Lite, но у него меньше возможностей, и в отдельных случаях он хуже блокирует рекламу. Safari и DuckDuckGo Browser также не поддерживают полную версию uBlock Origin.

Apple готовит AirPods с камерами, которые позволят Siri «видеть» окружающий мир

techspot.com

В тестовой версии macOS нашли упоминания и демонстрационное видео неанонсированных AirPods с камерами. В ролике пользователь показывает наушникам книгу, а система распознает ее название через Visual Intelligence.

Идея не в том, чтобы фотографировать или снимать видео как на обычную камеру. Камеры должны передавать Siri визуальный контекст: AI сможет распознавать предметы перед пользователем, отвечать на вопросы о них и сохранять увиденную информацию «на потом» без необходимости доставать iPhone.

AliExpress тайно слушает пользователей

arstechnica.com

Исследователь случайно обнаружил, что AliExpress запускает в браузере скрытый WebAudio-сигнал. Пользователь его не слышит, но браузер обрабатывает звук, а сайт анализирует результат, чтобы получить дополнительный fingerprint устройства.

Сам этот метод уже устарел: Firefox изменил работу аудиобиблиотек еще в 2023 году, Chrome также защищен от такого fingerprinting, а Safari, вероятно, тоже. Поэтому конкретно «аудиоотпечаток» сегодня имеет ограниченную эффективность.

Но интереснее то, что исследователь нашел в AliExpress более десятка других способов fingerprinting: Canvas, WebGL, характеристики экрана и устройства, plugins, WebRTC, performance timing, движения мыши, touch и scroll, а также признаки browser automation.

Количество работников Amazon на государственной помощи почти утроилось с 2020 года, пока компания планирует потратить $200 млрд на AI

finance.yahoo.com

По данным нового отчета Government Accountability Office, количество работников Amazon, которые получают продовольственную помощь SNAP или Medicaid, почти утроилось по сравнению с предыдущим исследованием 2020 года. GAO анализировал данные 11 штатов, где живет примерно пятая часть населения США: в выборке 12 346 работников Amazon получали SNAP, а 11 338 — Medicaid.

Amazon стал вторым среди традиционных работодателей по количеству работников на государственной помощи после Walmart. В то же время Uber, Lyft, DoorDash, Grubhub и Instacart вместе уже превысили Walmart и стали крупнейшей категорией работодателей среди получателей SNAP в исследовании.

Контраст особенно заметен на фоне финансов Amazon: компания планирует потратить около $200 млрд на AI-инфраструктуру в 2026 году, тогда как ее годовая прибыль за период между исследованиями выросла примерно с $11,6 млрд до $77,7 млрд.

Важное уточнение: это не означает, что приведенные цифры охватывают всех работников Amazon в США — GAO использовал данные только 11 штатов. Но тренд показывает, что рост прибыли и AI-инвестиций крупных компаний пока не обязательно означает такое же улучшение доходов для низкооплачиваемых работников.

Тайвань хочет раздать жителям по $314 на фоне AI-бума и рекордного роста экономики

bloomberg.com

Власти Тайваня планируют выплатить жителям по 10 000 тайваньских долларов — около $314. Инициативу должны рассмотреть во время обсуждения бюджета, поэтому пока это еще не окончательно утвержденная выплата.

Причина такого финансового запаса — бум AI-чипов. Тайвань является одним из ключевых мировых центров производства полупроводников, и во втором квартале 2026 года его экономика выросла сразу на 12,6%. По прогнозу, за весь год рост может составить около 11,1% — лучший результат примерно за 40 лет.

Но от AI-бума выигрывает прежде всего технологический сектор, поэтому правительство хочет частично распределить эффект шире. Похожую выплату по 10 000 тайваньских долларов жителям уже делали в 2025 году, когда экономика выросла на 8,8%.

Ford начал добавлять AI-ассистента в мобильные приложения Ford и Lincoln