ДАЙДЖЕСТ НОВИН З ШІ ТА МАРКЕТИНГУ ЗА СЕРПЕНЬ 2026

Google тестує нове налаштування Performance Max, де можна буде підвищувати або знижувати пріоритет окремих каналів — Search, YouTube, Display, Discover, Gmail та Maps.

Це не ручний розподіл бюджету на кшталт «50% у Search, 20% у YouTube». Маркетолог фактично зможе сказати алгоритму, що для певного каналу готовий прийняти вищий CPA, а для іншого — навпаки, вимагати нижчий. У результаті PMax матиме більше або менше свободи витрачати бюджет у конкретному каналі.

Це один із найцікавіших кроків Google у бік контролю над PMax — особливо після появи звітності по каналах. Але просто «прикрутити YouTube, бо там дорожчі конверсії» може бути поганою ідеєю: він може створювати попит, який потім закривається через Search. Поки що функція лише в alpha-тестуванні.

Google Ads готує B2B-рекламу до оптимізації не за лідами, а за реальними продажами

Google серйозніше взявся за B2B — у Data Manager з’явилися прямі інтеграції з Mailchimp, ActiveCampaign, Klaviyo, Google Drive та іншими сервісами, щоб простіше передавати в Google Ads офлайн-конверсії та дані з CRM. А нові ставки, орієнтовані на весь sales funnel, мають навчати алгоритм не просто шукати людей, які заповнюють форму, а розуміти, які ліди потім стають реальними клієнтами.

Для B2B це особливо важливо, бо автоматизація Google без даних із CRM легко знаходить дешевші кліки та більше форм, але не обов’язково більше продажів. Наприклад, в одному дослідженні AI Max знизив CPC на 59% і майже потроїв кліки, але вартість ліда при цьому зросла з $493 до $850 — дешевший трафік ще не означає кращий бізнес.

Тому головний тренд для B2B-реклами простий — передавати Google не тільки «Lead», а й Qualified Lead, Opportunity та Sale. Інакше AI чудово оптимізуватиме те, що ви йому дали — навіть якщо це просто багато красивих, але безкорисних форм.

Google Local Services Ads почне брати гроші навіть за деякі пропущені дзвінки

З 1 жовтня Google змінює правила оплати в Local Services Ads — якщо клієнт телефонує в робочий час, ніхто не відповідає, але він залишається на лінії понад 20 секунд, такий дзвінок може зарахуватися як платний лід. Також платними можуть стати повторні дзвінки, якщо перший контакт не був зарахований як лід, але наступний уже відповідає критеріям Google.

Пропущений дзвінок тепер може коштувати не тільки втраченого клієнта, а ще й грошей за сам лід. Тому швидкість відповіді, call routing і нормальна робота receptionist або call center напряму впливатимуть на ефективність LSA. Google каже, що додасть захист від спаму — подробиць, традиційно, майже немає.

Що перевірити в Google Ads після зміни Target CPA та Target ROAS

З 17 серпня Google почав точніше дотримуватися заданих Target CPA та Target ROAS у кампаніях, які обмежені бюджетом. Тому якщо кампанія роками працювала краще за встановлену ціль, старі налаштування тепер можуть почати тягнути результат у гірший бік.

Що варто зробити:

Знайти кампанії зі статусом «Limited by budget», які працюють на Target CPA або Target ROAS. Саме вони підпадають під зміну.
Порівняти target із реальною ефективністю хоча б за один повний цикл конверсії. Якщо Target CPA стоїть $50, а кампанія стабільно дає $35 — це вже привід перевірити налаштування.
Вирішити, який CPA або ROAS бізнес реально хоче отримувати. Якщо фактичний CPA $35 уже став вашою нормальною бізнес-ціллю, немає сенсу залишати Target CPA $50 і сподіватися, що Google продовжить працювати краще за завдання.
Не міняти target автоматично у всіх кампаніях. Іноді проблема не в ставках, а просто в малому бюджеті, занадто широких ключах або неправильному таргетингу.
Після зміни слідкувати не тільки за CPA/ROAS, а й за CPC, пошуковими запитами, якістю лідів і обсягом конверсій — поки не до кінця зрозуміло, за рахунок чого саме Google буде «погіршувати» кампанію до заданої цілі, якщо вона до цього стабільно її перевиконувала.

Тепер Target CPA та Target ROAS краще сприймати буквально. Якщо хочете CPA $35, так і скажіть Google, а не залишайте $50 тільки тому, що «воно й так нормально працювало».

У Google Ads AI Max broad match не матиме пріоритету exact match

blog.google, searchenginejournal.com

Google уточнив логіку ключових слів у AI Max — якщо перейти на AI Max або вимкнути налаштування broad match для кампанії, широкі ключові слова більше не вважатимуться exact match під час визначення пріоритету показу.

Якщо хочете зберегти пріоритет конкретних запитів, Google радить додати окремі копії цих ключів у exact match. Можна й просто конвертувати broad у exact, але тоді зникне історична статистика ключового слова — тому краще не поспішати натискати «перетворити все». Для тих, хто й так використовує стандартні exact match ключі в AI Max, нічого змінювати не потрібно.

Якщо раніше broad match у кампанії міг фактично отримувати пріоритет як exact для дуже близького запиту, то після переходу на AI Max цього пріоритету може не бути. У результаті Google матиме більше свободи самому вирішувати, яке ключове слово або AI Max-механізм використати для показу.

Якщо є важливі висококонверсійні запити, за якими ви хочете максимально зберегти контроль, їх краще окремо додати в exact match. Інакше частина трафіку може піти через ширшу логіку AI Max, а разом із нею можуть змінитися CPC, структура трафіку та розподіл бюджету.

Google Ads розширює A/B-тести для Search і AI Max

Google додає одразу кілька інструментів для тестування змін у пошукових кампаніях — щоб перед масштабуванням можна було перевірити, чи рекомендації Google справді покращують результат.

Один A/B-тест для кількох Search-кампаній. З вересня можна буде одночасно тестувати зміни бюджетів і цільового ROI у групі кампаній та порівнювати їх із контрольною групою. Це особливо корисно, коли треба перевірити не одну кампанію, а зміну стратегії одразу для всього акаунта.
AI Max можна тестувати з brand controls та геотаргетингом. Раніше частину цих обмежень доводилося прибирати для експерименту, тому тест міг працювати не так, як майбутня реальна кампанія. Тепер порівняння буде ближчим до нормальних бойових умов.

Google Ads розширює A/B-тести для Search і AI Max

Performance Planner дозволить застосовувати зміни одним кліком. Google покаже прогноз впливу нових бюджетів або ставок, після чого вибрані зміни можна одразу перенести в кампанії та за потреби відкотити.

Головна користь тут не в самій автоматизації, а в можливості спочатку нормально її протестувати. Google все активніше пропонує віддати алгоритмам бюджети, ставки й таргетинг — тепер хоча б стає простіше перевірити на власних даних, чи варто це робити.

У Demand Gen VTC-оптимізація залишиться тільки для відео, а оплата в Display перейде з CPC на CPM

Google змінює оптимізацію конверсій після перегляду в Demand Gen — тепер вона працюватиме тільки для відео. Конверсії після перегляду зображень ще можна буде бачити у звітах, але Google більше не використовуватиме їх для ставок і не рахуватиме в основні «Конверсії».

Для нових Demand Gen кампаній VTC-оптимізація також буде ввімкнена за замовчуванням, тому якщо вона вам не потрібна — доведеться вимикати вручну. І ще одна важлива зміна: відео в Google Display Network тепер оплачуватиметься за CPM, а не CPC.

Тобто кампанії з великою кількістю статичних креативів втратять частину оптимізації, а для відео треба уважніше дивитися на витрати — платити Google тепер можна буде вже просто за покази, навіть без кліку.

Google Ads тестує розширення Customer Match за рахунок даних партнерських сайтів

support.google.com, searchengineland.com

Google Ads тестує Enhanced Match для списків клієнтів — Google зможе брати ваш Customer Match і додатково знаходити більше користувачів за допомогою даних партнерських сайтів та видавців, якщо користувачі дали згоду на таке використання даних.

Для маркетолога це означає, що той самий список email-адрес потенційно зможе давати більше охоплення без завантаження додаткових баз. Особливо корисно це може бути для невеликих first-party аудиторій, де звичайний Customer Match знаходить занадто мало користувачів.

Але поки Google не каже ні наскільки саме збільшиться охоплення, ні які партнери передаватимуть сигнали — тобто кнопка вже з’являється, а інструкція «що саме відбувається всередині» традиційно трохи запізнюється.

Google Ads дозволить створювати та редагувати відеорекламу через Gemini прямо в Asset Studio

business.google.com

Google додає Gemini Omni в Asset Studio — тепер можна завантажити брендгайд, сайт, картинки або просто написати бриф, а AI сам створить сценарій, сцени, озвучку та готове відео для реклами.

Відео можна буде редагувати звичайними текстовими командами — змінити фон, сцену, стиль, темп чи озвучку — і одразу зробити версії 16:9 та 9:16 для різних плейсментів.

Для маркетолога це означає, що створення кількох відеокреативів для Performance Max, Demand Gen і YouTube може стати значно дешевшим і швидшим — від брифу до запуску кампанії фактично в одному Google Ads. Але перевіряти результат все одно доведеться руками, бо «AI дотримається брендгайду» поки звучить трохи сміливіше, ніж хотілося б.

Performance Max тепер може окремо оптимізуватися під людей, які знаходяться поруч із бізнесом

Google додав у Performance Max «Оптимізацію локальних клієнтів» — кампанія може активніше показувати рекламу людям, які знаходяться поблизу, шукають компанію поруч, будують маршрут або вже кудись їдуть через Google Maps, Waze чи Пошук.

Для локального бізнесу це означає більше фокусу не просто на кліках, а на людях із наміром реально приїхати, зателефонувати або прокласти маршрут до магазину, клініки, ресторану чи іншої фізичної точки.

Але є нюанс — функція працює тільки для кампаній із офлайн-цілями й несумісна з Merchant Center та онлайн-конверсіями. Тобто для e-commerce це не нова чарівна кнопка, а для фізичного бізнесу — цілком корисна.

Demand Gen додає повідомлення з реклами, travel-формати та AI-створення відео

Google розширює Demand Gen одразу в кількох напрямках. На YouTube тестують можливість написати бренду в месенджер прямо з реклами — для lead generation це ще один шлях отримати заявку без переходу на сайт чи landing page.

Для travel-бізнесу Demand Gen зможе показувати актуальні місцеві події, активності та пропозиції, а рекламу готелів — персоналізувати під конкретну аудиторію.

Також AI-створення відео в Asset Studio стало загальнодоступним — із брифу можна зробити сценарій і одразу горизонтальні та вертикальні ролики. Тобто Google намагається одночасно скоротити шлях від перегляду реклами до ліда й здешевити виробництво креативів, яких Demand Gen любить багато.

Performance Max сам створюватиме вертикальні та квадратні версії відео через AI

Google Ads додає генеративний AI для відео в Performance Max — якщо у вас є, наприклад, лише горизонтальний ролик, Google зможе сам доробити вертикальну або квадратну версію, щоб показувати рекламу в більшій кількості форматів.

Для маркетолога плюс очевидний — не треба окремо готувати кожен aspect ratio, а кампанія отримує більше доступного інвентарю. Мінус теж очевидний — Google фактично починає сам редагувати ваш креатив, тому логотип, продукт або композиція можуть виглядати не зовсім так, як задумував дизайнер.

Якщо не хочете такої автоматизації, відмовитися можна до 4 вересня або пізніше змінити налаштування відео в Google Ads. Тобто PMax поступово автоматизує вже не тільки закупівлю реклами, а й саме виробництво креативів.

Merchant Center почне окремо показувати трафік з YouTube і збере дані з усіх типів Google Ads кампаній

З 24 серпня Merchant Center змінює звітність — трафік із партнерської програми YouTube більше не буде рахуватися як органічний, а отримає окрему категорію. Через це органічний трафік у звітах може одноразово «просісти», хоча фактично нічого не зламалося.

Також у звітах на рівні товарів з’являться дані не тільки з Shopping і PMax, а й із Video, App та Demand Gen кампаній. Через це покази та кліки, навпаки, можуть разово підрости просто тому, що Merchant Center почне бачити більше каналів.

Для e-commerce це корисно — стане простіше зрозуміти, де саме товар отримує трафік і продажі, не стрибаючи між Merchant Center, Google Ads та YouTube. Пізніше Google ще додасть розбивку за рекламними мережами.

Google Ads покаже, які AI-назви товарів використовує замість ваших

support.google.com, seroundtable.com

Google тепер може сам генерувати альтернативні назви товарів для Shopping-реклами, якщо вважає їх релевантнішими за назву з Merchant Center. Тобто покупець не завжди бачитиме той title, який ви прописали у фіді.

Тепер Google додає окремий звіт, де можна побачити оригінальну назву товару, AI-версію та порівняти їх за показами, кліками, CTR, CPC і витратами.

Для e-commerce це важливо з двох причин — можна перевірити, чи AI справді покращує CTR, і водночас контролювати, чи Google не придумав вашому товару назву, яку бренд ніколи б добровільно не погодив.

Google Merchant Center точніше показуватиме популярні товари та бренди

Google оновив звіт «Популярні товари» в Merchant Center — тепер він має точніше показувати, які товари та бренди зараз популярні в Google, їхні рейтинги та доступність у різних регіонах.

Для e-commerce це корисно як підказка, що зараз має попит і які товари варто активніше рекламувати, тримати в наявності або додавати в асортимент. Дані оновлюються щотижня, хоча частина нової інформації може підтягуватися до двох тижнів. Оновлення також працюють через Merchant API та BigQuery — тобто ці дані можна використовувати не лише «подивитися очима», а й тягнути у власну аналітику.

Google Merchant Center підвищує мінімальний розмір фото товарів до 500×500

ads-developers.googleblog.com, searchengineland.com

З 31 січня 2027 року Google Merchant Center вимагатиме зображення товарів мінімум 500×500 пікселів. Google при цьому рекомендує використовувати 1500×1500 або більше — особливо якщо товари запускаються в Shopping та Performance Max.

Для магазинів це означає, що старі фіди варто перевірити заздалегідь: для зображень менше 500×500 Merchant Center вже починає показувати попередження про майбутню невідповідність вимогам. Тобто час остаточно попрощатися з фотографіями товарів розміром із аватарку.

У Display & Video 360 стане менше виключень контенту, а для YouTube-реклами вимагатимуть назву та логотип

Нагадуємо, з 1 жовтня Google прибирає в API Display & Video 360 частину виключень за типами контенту та більшість виключень «чутливих» категорій. Тобто рекламодавцям, які автоматизують brand safety через API або structured data files, доведеться переглянути свої налаштування — частина старих правил просто перестане працювати.

А з 12 жовтня для створення або оновлення responsive YouTube ads через API обов’язково потрібні назва компанії та логотип, якщо вони ще не задані на рівні рекламодавця.

Для більшості маркетологів це вузьке технічне оновлення, а от агентствам і платформам з автоматизацією DV360 краще перевірити інтеграції до жовтня — Google цього разу змінює API без нової версії, тобто просто «почекати оновлення» не вийде.

Merchant Center для агентств дозволяє підключати до 1000 клієнтських акаунтів

Google уточнив ліміт для Merchant Center for Agencies — до одного агентського акаунта можна підключити до 1000 клієнтських Merchant Center.

Нової функції тут фактично немає — Google просто нарешті задокументував обмеження. Для більшості агентств це нічого не змінює, але великим e-commerce агентствам тепер зрозуміло, скільки клієнтів можна тримати в одній структурі й коли доведеться створювати ще один агентський акаунт.

Bing Ads

Microsoft Advertising запускає AI Max для Search-кампаній по всьому світу

about.ads.microsoft.com

Microsoft запускає власний AI Max для пошукової реклами — система зможе сама розширювати пошукові запити, генерувати й адаптувати тексти оголошень та вибирати найбільш релевантну landing page залежно від наміру користувача.

Фактично це той самий напрям, у який уже рухається Google Ads: менше ручної роботи з кожним keyword, текстом і URL — більше рішень приймає алгоритм. Але Microsoft поки залишає AI Max опційним і дає brand controls, URL rules, exclusions та можливість тестувати автоматизацію через experiments.

Для маркетолога головний плюс — можна знайти додаткові релевантні запити й автоматично підлаштовувати рекламу під довші та більш розмовні запити в Bing і Copilot. Головний ризик теж знайомий — більше охоплення легко перетворюється на більше нецільового трафіку, якщо не контролювати search terms, тексти, landing pages і якість конверсій.

Microsoft Ads прибирає Max CPC для нових кампаній з автоматичними стратегіями

axios.com, support.google.com

З 1 жовтня Microsoft Advertising більше не дозволятиме задавати Max CPC у нових непортфельних кампаніях із Target CPA, Target ROAS, Maximize Conversions, Maximize Conversion Value та Maximize Clicks. Існуючі кампанії не зміняться, а в portfolio bidding Max CPC поки залишиться.

Microsoft пояснює це просто — обмеження максимальної ставки може заважати алгоритму вигравати аукціони, які потрібні для досягнення CPA або ROAS. Тобто якщо ви одночасно кажете системі «дай мені продаж по $50» і «але ніколи не плати за клік більше $2», одна з цих інструкцій іноді заважає іншій.

Що робити:

перевірити, в яких кампаніях Max CPC використовується навмисно як захист від дорогих кліків;
для нових кампаній більше покладатися на Target CPA, Target ROAS, бюджети та conversion value rules;
особливо уважно перевірити conversion tracking — без Max CPC якість сигналів для автоматичних ставок стає ще важливішою;
якщо Max CPC критично потрібен, для нових кампаній можна залишитися на portfolio bidding.

Microsoft Advertising запускає серверну передачу конверсій через Conversions API

learn.microsoft.com

Microsoft Advertising запустила в бета-версії Conversions API — тепер дані про онлайн- та офлайн-конверсії можна передавати на платформу напряму із CRM, сайту або інших систем, а не покладатися тільки на браузерний UET-тег.

Microsoft радить використовувати CAPI разом із UET: браузерний тег збирає те, що бачить у браузері, а серверна інтеграція допомагає не втрачати частину конверсій через cookie-обмеження, блокувальники та інші радощі сучасного трекінгу.

Для маркетолога це означає точнішу атрибуцію, більше даних для оптимізації ставок і нормальнішу передачу офлайн-конверсій, наприклад угод із CRM. Поки що функція в beta і доступна не всім, плюс для налаштування знадобиться технічна інтеграція.

Paid Social

YouTube платить за перегляди найбільше, TikTok — менше, а Instagram майже не платить напряму

gigapay.com

У 2026 році YouTube залишається найпрогнозованішою платформою для прямої монетизації контенту: довгі відео в більшості ніш приносять приблизно $2–12 за 1000 переглядів, а у фінансах, бізнесі й технологіях RPM може доходити до $8–20+. Shorts значно дешевші — близько $0,02–0,13.

TikTok через Creator Rewards платить приблизно $0,40–1+ за 1000 кваліфікованих переглядів, але враховує лише відео довше хвилини та має додаткові вимоги до переглядів. Для українських креаторів програма наразі недоступна.

Instagram взагалі не має стабільної моделі оплати за перегляди на кшталт YouTube — основні гроші там усе ще приходять від брендів. Наприклад, автори зі 100 000 підписників можуть брати приблизно $1 000–5 000 за спонсорський пост.

На YouTube і частково TikTok креатор може заробляти навіть без брендів, а в Instagram брендова інтеграція досі залишається значно важливішою частиною економіки автора.

YouTube

YouTube Premium дорожчає в Європі та Азії — у деяких країнах майже на 17%

9to5google.com

Наприклад, індивідуальна підписка в частині Європи дорожчає з €13,99 до €15,99, у Фінляндії — з €14,99 до €16,99, а в Сінгапурі сімейний план зростає з $27,98 до $31,98. Це продовження глобального перегляду цін — раніше у США індивідуальний Premium вже подорожчав з $13,99 до $15,99, а сімейний — з $22,99 до $26,99.

Чим дорожчим стає Premium, тим більше частина користувачів може залишатися на безкоштовному YouTube або повертатися до нього — а отже, бачити рекламу. Для креаторів це теж потенційно означає більший рекламний інвентар, хоча YouTube, схоже, дуже старанно перевіряє, скільки саме користувач готовий заплатити за кнопку «без реклами».

100 000 переглядів у TikTok, YouTube та LinkedIn — це три різні цифри, проте вже YouTube міняє принцип підрахунку

Соцмережі дуже по-різному рахують перегляди відео. У TikTok та Instagram Reels перегляд зараховується практично одразу після запуску, у LinkedIn — після 2 секунд, а в Pinterest потрібно ще й щоб щонайменше 50% відео було видно на екрані.

У YouTube органічний перегляд теж може зараховуватися одразу, але для реклами вимоги значно жорсткіші — наприклад, 30 секунд перегляду, перегляд ролика до кінця або взаємодія з оголошенням. Для Shorts-реклами — зазвичай 10 секунд або дія користувача.

Не варто порівнювати кампанії лише за кількістю views або CPV між платформами. «Перегляд» у TikTok може означати майже миттєвий старт відео, тоді як в іншій платформі користувач уже реально провів із рекламою кілька секунд. Тому для нормального порівняння краще дивитися ще на тривалість перегляду, completion rate, кліки та конверсії.

Натомість з 24 серпня YouTube змінив підрахунок переглядів для звичайних відео та стримів — view зараховуватиметься одразу після початку відтворення, як зараз у Shorts. Раніше для звичайного відео та live потрібно було дивитися щонайменше 30 секунд.

Через це загальна кількість переглядів у багатьох каналів може помітно зрости буквально за один день, але це не означає, що контент раптом став цікавішим. Після 24 серпня порівнювати нові views зі старими напряму вже некоректно. Якщо блогер раптом покаже красивий стрибок переглядів, варто дивитися ще на engaged views, watch time та реальну взаємодію.

YouTube дозволив додавати Amazon-товари прямо у відео, Shorts та стрими

YouTube розширює Shopping Affiliate Program у США — креатори зможуть тегати товари Amazon безпосередньо у відео, Shorts і трансляціях та отримувати комісію з покупок.

Для цього автор має бути учасником і YouTube Shopping Affiliate Program, і Amazon Influencer Program, а також зв’язати обидва акаунти. Amazon надаватиме список доступних товарів, а частину з них YouTube зможе тегати автоматично. За тестом YouTube у липні 2026 року, product tags дали більш ніж на 110% більше кліків по товарах порівняно лише з посиланнями в описі.

Reddit, LinkedIn

LinkedIn зменшив перегляди AI-контенту на 40% після запуску скарг на AI-slop

techspot.com

LinkedIn лише 30 липня додав можливість поскаржитися на публікацію як на «схожу на AI-slop», а користувачі вже скористалися нею понад 1 млн разів.

Разом зі скаргами LinkedIn оновив власні алгоритми визначення AI-контенту — і в результаті публікації, які система класифікує як згенеровані AI, за останні тижні отримали на 40% менше переглядів. Це не означає, що AI-контенту стало на 40% менше — просто LinkedIn почав значно рідше показувати його у стрічці.

Під ударом не сам факт використання ChatGPT чи іншого AI, а масовий шаблонний контент із мінімальною участю людини: однакові «експертні» пости, загальні поради та автоматичні коментарі заради engagement.

Reddit Ads тепер може оптимізувати відеорекламу під 15 секунд перегляду

business.reddit.com

Reddit запускає нову ціль 15-second Engaged Video Views — алгоритм намагатиметься показувати рекламу людям, які з більшою ймовірністю дивитимуться відео довше.

Для роликів до 15 секунд зараховується повний перегляд, а для довших — щонайменше 15 секунд. Стара оптимізація під 6 секунд також залишається. Поки функція в beta, Reddit також дозволяє запускати split test між 6- і 15-секундною оптимізацією.

SEO

Shopify, ChatGPT і Cloudflare почали підключати сайти до AI-агентів через WebMCP

blog.google, support.google.com

WebMCP перестає бути просто експериментом. Shopify уже увімкнув WebMCP-інструменти для всіх Liquid-магазинів, Cloudflare запустив developer preview, а ChatGPT Work і Codex можуть знаходити та використовувати інструменти, які сайт сам надає AI-агенту.

Замість того щоб AI дивився на сторінку та імітував кліки користувача, сайт може напряму сказати агенту: «ось пошук товарів», «ось додавання в кошик», «ось checkout» — і передавати структуровані дані. На Shopify, наприклад, агент уже може переглядати каталог, формувати кошик і переводити користувача до checkout.

Для e-commerce це потенційно важлива зміна: сайт поступово отримує окремий інтерфейс не тільки для людей, а й для AI-агентів, які можуть виконувати дії від імені користувача. WebMCP не допомагає сайту ранжуватися чи частіше цитуватися в AI — він починає працювати вже після того, як агент потрапив на сайт.

Поки технологія експериментальна, підтримка браузерів обмежена, а реального впливу на продажі та конверсію ще ніхто нормально не показав. Плюс залишаються питання безпеки, оскільки агент може працювати всередині авторизованої сесії користувача.

Звіт Google для вебмайстрів за вересень 2026 року. Google оновив Search: завершив spam update, відкрив AI-звіти в Search Console та збільшив AI Overviews

У Google за останні тижні одразу кілька важливих змін для SEO:

Завершився August 2026 Spam Update. Він проходив 18–21 серпня і був досить помітним: за аналізом SE Ranking, 16,71% URL із топ-10 вилетіли нижче 100 позиції проти 9,2% у звичайний період — тобто великих падінь було приблизно на 82% більше. Волатильність спостерігалася в усіх 20 проаналізованих нішах, але дослідження не показало, що Google сильніше карав якийсь конкретний тип сайтів або spam-тактику. Тому якщо сайт просів саме 18–21 серпня, це привід розбиратися, але не доказ, що Google визнав його спамом — треба дивитися, які саме сторінки та запити втратили позиції та хто їх замінив.
Search Console розгорнув AI-звіти по всьому світу. Тепер можна бачити, які сторінки з’являються в AI Overviews та AI Mode, їхні покази, країни, пристрої та динаміку. Для SEO це фактично ще один окремий тип visibility, який не варто прирівнювати до звичайного органічного показу — AI-відповідь зовсім не гарантує клік.
AI Overviews стають ще більшими. Google тестує автоматичне розгортання відповіді без натискання «Show more», через що органічні результати можуть опинятися ще нижче на екрані. Тобто позиція №1 сама по собі дедалі менше говорить про реальний CTR — треба дивитися, що Google показує над нею.
Для e-commerce настав дедлайн переходу з Content API на Merchant API. Із 1 вересня старі інтеграції без продовження можуть отримувати помилки 410 Gone. Якщо Merchant Center підключений через кастомний feed, ERP або middleware, варто перевірити міграцію — Shopify чи WooCommerce через готові інтеграції часто оновлюються автоматично.

Prompt injection уже використовують у резюме, на сайтах і навіть у судових документах

Prompt injection фактично повертає старий трюк із «білим текстом на білому фоні», тільки тепер приховані фрази адресовані не Google, а AI-моделям. У липні 2026 року в американському судовому документі знайшли приховану інструкцію, яка просила AI погоджуватися з позицією автора. Суддя розцінив це як неприпустиму спробу приховано вплинути на процес і застосував санкції.

І це вже не одиничний випадок. Дослідники знаходили приховані команди в наукових роботах, календарних запрошеннях і резюме. В аналізі майже 197 тисяч CV близько 1% містили ознаки prompt injection, причому більшість навіть не давали прямої команди «найми мене», а просто ховали блоки ключових слів, щоб вплинути на оцінку AI.

Ще серйозніша проблема починається з AI-агентами: прихована інструкція вже може впливати не тільки на текст відповіді, а й на дії — у дослідженнях через calendar invites вдавалося змушувати AI відкривати вікна, керувати пристроями та видаляти події.

Для маркетингу теж уже з’явився свій black hat: Microsoft знайшов 31 компанію, які через «Summarize with AI» намагалися непомітно наказати асистенту запам’ятати бренд як «trusted source» або рекомендувати його в майбутньому.

Facebook Groups стали другим після Reddit джерелом для блоку Google «Discussions and forums»

ahrefs.com

За даними Ahrefs, публічні Facebook Groups уже з’являються у 38,3% результатів Google, де показується блок «Discussions and forums». Вище тільки Reddit — 87,8%, а Facebook уже обігнав Quora.

Причому всі Facebook-посилання в дослідженні ведуть саме на публічні групи. Їхні пости можуть потрапляти в Google і бути видимими навіть людям без Facebook-акаунта.

Для SEO це ще один канал органічної видимості: питання клієнтів, обговорення продуктів, відгуки та відповіді в тематичних групах можуть ранжуватися поряд зі звичайними сайтами. Цікавіше не створювати нову групу з нуля, а знайти Facebook Groups, які Google вже показує за вашими цільовими запитами, і нормально брати участь у цих обговореннях. Схоже, «форумний SEO» тепер означає вже не тільки Reddit.

Rank Math звинувачують у створенні адмін-доступу до WordPress без явної згоди

support.google.com, searchengineland.com

Навколо Rank Math виник скандал: розробник SEO Framework виявив, що після підключення акаунта Rank Math і відкриття розділу «Help & Support» плагін може автоматично створити WordPress Application Password для поточного користувача та передати його серверам group.one.

Якщо цей користувач має права адміністратора, створений доступ фактично теж отримує адмін-рівень. Головна претензія — Rank Math нібито робить це без окремого підтвердження, хоча правила WordPress передбачають явну згоду на передачу таких даних сторонньому сервісу.

Сам Application Password — нормальна функція WordPress, тому це ще не доказ «бекдору». Проблема саме в тому, як і без якого підтвердження цей доступ створюється та передається.

Якщо використовуєте Rank Math і відкривали «Help & Support», варто перевірити **WP Admin → Users → Profile → Application Passwords**. Якщо там є доступ із назвою на кшталт «WAP – Rank Math Support Agent» і він вам не потрібен — його можна відкликати.

Для сайтів агентства це хороший привід ще раз перевірити не тільки Rank Math, а й загалом список Application Passwords та сторонніх інтеграцій. SEO-плагін із потенційним адмін-доступом — уже трохи більше, ніж просто метатеги.

35% нових вебсторінок мають ознаки AI-контенту

pewresearch.org

За дослідженням Pew Research Center, серед вебсторінок, опублікованих після запуску ChatGPT, близько 35% мають ознаки тексту, створеного або суттєво відредагованого AI. Якщо дивитися на весь інтернет разом зі старими сторінками, показник значно нижчий — близько 10%.

Найбільше AI-контенту знайшли на комерційних доменах .com — приблизно кожна десята сторінка. Для .org показник близько 4,6%, а для .edu та .gov — близько 1%.

Детектори також фіксують, як змінюється сама манера письма: довгі тире стали використовувати приблизно вдвічі частіше, оксфордські коми — на 63% частіше, а конструкції на кшталт «це не просто…, а…» — майже утричі.

Частка Reddit у цитуваннях ChatGPT Search впала на 86%, але причина поки незрозуміла

promptwatch.com

За даними Promptwatch, частка Reddit серед цитувань ChatGPT Search впала з середніх 3,83% у період 18 липня — 7 серпня до 0,52% у період 14–17 серпня. Це падіння приблизно на 86%.

Спочатку це пов’язали зі зміною від 8 серпня, коли ChatGPT різко почав частіше використовувати фонові site:-запити до конкретних доменів. Їхня частка виросла з 0,37% до 16,8% за один день, а кількість таких фонових пошуків на одну відповідь майже подвоїлася.

Але проблема в датах: найбільше падіння Reddit сталося лише 14 серпня, через шість днів після цієї зміни. Promptwatch прямо каже, що поки не знає причини й навіть не виключає проблему у власному зборі даних.

SEO для соцмереж: що оптимізувати в TikTok, Instagram, YouTube та LinkedIn

semrush.com

Соцмережі дедалі більше працюють як пошуковики, а контент із Reddit, LinkedIn, YouTube, Facebook та Instagram також часто потрапляє у відповіді LLM. Тому оптимізувати пости варто вже не лише під engagement, а й під пошук.

Базові правила майже однакові для всіх платформ:

ключове слово варто додавати в перші речення опису;
використовувати 2–5 релевантних хештегів, а не двадцять «на всяк випадок»;
додавати alt text до зображень і субтитри до відео;
працювати над watch time, збереженнями, поширеннями та коментарями — одного правильного ключа алгоритму недостатньо.

А далі вже є різниця між платформами:

YouTube: ключові слова в назві, описі та самому відео, плюс субтитри.
TikTok: ключове слово на початку субтитрів, релевантні хештеги та хороший completion rate. Для пошуку тем можна використовувати TikTok Keyword Planner.
Instagram: особливо важливий Reels — сильний hook на початку та відео, яке хочеться додивитися до кінця.
LinkedIn: важливий не лише engagement, а й dwell time — скільки часу люди реально читають пост. Тому нормальний змістовний пост може працювати краще за короткий текст із купою швидких лайків.

Тобто Social SEO — це вже не «додайте хештеги». Потрібно писати так, як люди реально шукають інформацію, і водночас робити контент достатньо цікавим, щоб вони не закрили його через дві секунди.

Google оновив формати favicon — SVG у списку немає

developers.google.com

Google оновив документацію й тепер прямо вказує підтримувані формати favicon у Search: BMP, GIF, ICO, PNG, JPEG, PPM і TIFF.

Важливий нюанс — SVG у цьому списку немає. При цьому Google уточнив, що самі правила підтримки не змінилися: просто раніше документація посилалася на зовнішнє джерело, через що було незрозуміло, які формати Search реально підтримує.

Тому якщо favicon сайту зараз у SVG і Google показує його некоректно або взагалі не показує, краще додати підтримувану версію, наприклад PNG або ICO.

Google оновив формати favicon — SVG у списку немає

developers.google.com

Google оновив документацію й тепер прямо вказує підтримувані формати favicon у Search: BMP, GIF, ICO, PNG, JPEG, PPM і TIFF.

Аналітика

Google об’єднує Google Tag і Tag Manager та дозволить налаштовувати конверсії без коду

Google фактично перетворює звичайний Google Tag на повноцінний контейнер Tag Manager — з тригерами, версіями, debugging та іншими функціями GTM. При цьому існуючі налаштування мають продовжити працювати без змін.

Найцікавіше — з’являється візуальне налаштування подій: можна буде відкрити сайт, натиснути на потрібну кнопку або пройти потрібну дію, а Google сам створить селектори та тригери. Тобто базові конверсії можна буде налаштовувати майже без коду й без розробника.

Також Google спрощує передачу даних — оптимізовані GTM-контейнери зможуть відправляти їх напряму в Google Ads та Analytics без додаткового завантаження gtag.js, що може трохи зменшити затримку та навантаження на сайт.

Для малого бізнесу це сильно спрощує налаштування аналітики, а для складних GTM-контейнерів краще не натискати «Optimize» наосліп — Google дозволяє спочатку переглянути всі запропоновані зміни.

Google відкрив AI-звіти в Search Console

developers.google.com

Станом на 31 серпня Google заявив, що звіти про видимість у AI Overviews, AI Mode та generative AI у Discover розгорнуті для сайтів по всьому світу. Вони показують impressions за сторінками, країнами, датами та пристроями, але окремих даних про кліки поки немає.

Водночас є нюанс: Google каже, що rollout завершено, але help pages все ще попереджають, що звіт може бути доступний не всім. Сайти з недостатньою кількістю AI-impressions теж можуть його не бачити.

Разом із цим глобально запрацював і opt-out: сайт можна повністю виключити з AI Overviews, AI Mode та generative AI у Discover. Це прибере звідти і покази, і трафік, але Google каже, що на звичайне ранжування це не впливатиме. На AI-training це налаштування теж не впливає — для цього використовується окремий Google-Extended.

Ще цікаво: до березня 2027 року Google має додати більш точний контроль на рівні окремих сторінок, а не всього сайту. Також регулятор очікує від Google click-through data для AI-звітів.

Google Ads та Analytics додають AI-пояснення показників, порівняння з конкурентами та автоматичні звіти

Google додає AI-зведення в Google Analytics та Google Ads — система сама підсвічуватиме зміни в трафіку, продажах і рекламі та пояснюватиме, що могло на них вплинути. Якщо чогось незрозуміло — можна буде просто запитати Gemini звичайною мовою, наприклад, чому впала частка показів або що змінилося в кампаніях.

Ще цікавіше — у Google Analytics з’являється бенчмаркінг, щоб порівнювати свої результати з конкурентами, а в Google Ads готують AI-дашборди, які будуватимуть графіки та звіти за текстовим запитом. Тобто менше часу на ручне копання в цифрах і більше шансів швидше помітити проблему або новий попит — хоча перевіряти висновки AI руками поки що точно не завадить.

Google Analytics дозволив вручну задавати вікно атрибуції конверсій

У Google Analytics тепер можна встановити будь-яке вікно атрибуції для конверсій після кліку — від 1 до 90 днів, а після зацікавленого перегляду реклами — від 1 до 30 днів. Раніше для кліків були лише готові варіанти, а для переглядів взагалі фіксовані 3 дні.

Це корисно бізнесам із різним циклом продажу: для доставки їжі немає сенсу чекати конверсію 30 днів, а для нерухомості, B2B чи дорогих послуг 7 днів можуть просто не побачити половину шляху клієнта.

Важливий нюанс — зміна вікна прямо вплине на кількість конверсій, які Google зарахує рекламі, а відповідно й на CPA, ROAS та оцінку ефективності кампаній. Тож тепер атрибуцію можна краще підлаштувати під реальний бізнес, а не під те, які цифри Google колись вирішив поставити в меню.

Industry

AI

OpenAI

OpenAI поставили на паузу нові моделі після того, як її AI вийшов із sandbox і атакував Hugging Face

newsletter.semianalysis.com

Після липневого інциденту, коли AI-модель OpenAI змогла вийти з ізольованого середовища та ненавмисно атакувала Hugging Face, компанія посилила правила безпеки для досліджень frontier-моделей.

OpenAI вже поставила на паузу модель Astra, яку вважає потенційно здатною мати «critical» cybersecurity capabilities, а також на два тижні зупинила reinforcement learning для частини нових моделей. Найбільший запланований frontier RL-run поки взагалі залишається на паузі.

Тепер для коду, згенерованого моделями, використовуватимуть сильніші sandbox-середовища, більше ізоляції від інтернету та менше постійних привілеїв. Якщо моніторинг бачить підозрілу активність, команда має отримати alert приблизно за 30 хвилин, а якщо швидко не зрозуміє, що це false positive, експеримент повинні зупинити.

OpenAI створила власний AI-чип Jalapeño — у перших тестах він ефективніший за NVIDIA Blackwell

OpenAI разом із Broadcom розробила власний ASIC Jalapeño спеціально для запуску AI-моделей. Роботу над ним почали у 2024 році, а від старту команди до передачі дизайну у виробництво минуло приблизно 16 місяців — дуже швидко для першого покоління нового чипа.

У тестах SemiAnalysis Jalapeño показав вищу продуктивність на ват майже в усіх сценаріях порівняно з NVIDIA Blackwell. На DeepSeek R1 при низькому навантаженні він видавав понад 700 токенів за секунду на користувача, а GPT-OSS і Kimi-K2.5 — приблизно до 1 400 токенів/с.

Головна причина, навіщо OpenAI взагалі потрібен власний чип, — електрика. Компанія вже більше обмежена доступною потужністю дата-центрів, ніж бюджетом, тому кількість токенів, яку можна отримати з одного мегавата, напряму впливає на те, скільки AI-запитів вона може обслуговувати.

Але NVIDIA ховати поки рано — зараз у OpenAI лише engineering samples, більшість цифр надала сама компанія, а повних тестів на складних agentic workloads ще немає. Масове виробництво Jalapeño планують поступово розгортати протягом 2027 року.

ChatGPT Ads виходять одразу у 31 європейську країну

openai.com

OpenAI розширює ChatGPT Ads ще на 31 країну Європи, серед них Німеччина, Франція, Іспанія, Італія, Швеція, Норвегія, Данія, Нідерланди та Австрія. На старті купувати рекламу можна буде через Ads Solutions OpenAI, агентства та технологічних партнерів, а self-service Ads Manager обіцяють пізніше.

Реклама показуватиметься лише користувачам Free та Go, тоді як Plus, Pro та Enterprise залишаються без реклами. OpenAI також каже, що рекламодавці не отримують доступу до розмов користувачів, а реклама не впливає на відповіді ChatGPT. Реклама може з’являтися, коли людина вже порівнює продукти, пояснює свої потреби та фактично перебуває ближче до рішення про покупку, ніж під час звичайного social impression.

І сама платформа вже швидко дорослішає: крім CPM і CPC, OpenAI додала conversion optimization, geo-targeting, custom audiences, OpenAI Pixel, Conversions API та сторонні measurement integrations.

ChatGPT Ads додає автоматичні ставки, таргетинг за платформами та view-through conversions

OpenAI додала в ChatGPT Ads нову стратегію Maximize results — рекламодавець задає ціль кампанії, а система сама керує ставками, щоб отримати максимум результатів у межах бюджету. По суті, ChatGPT Ads отримує власну версію автоматичних bidding-стратегій Google та Meta.

Також тепер можна окремо вибирати, де показувати рекламу: iOS, Android або Web. Це корисно, якщо конверсія чи цінність користувача суттєво відрізняється між мобільним застосунком і браузером.

Ще одна важлива зміна — ChatGPT Ads почав рахувати 1-day view-through conversions: якщо людина побачила рекламу, не клікнула, але конвертувалася протягом доби, кампанія може отримати цю конверсію в атрибуції. Через це reported conversions можуть зрости, тому click-through і view-through результати краще аналізувати окремо.

Плюс з’явилася інтеграція з WorkMagic, яка дозволяє порівнювати ChatGPT Ads з іншими каналами та передавати conversion signals назад через Conversions API.

ChatGPT отримує з Google більшу частку платних кліків, ніж інші топові сайти

ipullrank.com

iPullRank проаналізував 13,1 млрд пошукових подій від 9,1 млн користувачів. ChatGPT став шостим за кількістю переходів сайтом із Google — після YouTube, сервісів Google, Reddit, Facebook і Wikipedia.

Але для PPC цікавіше інше: серед великих сайтів ChatGPT отримував найвищу частку платних кліків із Google. Тобто OpenAI залучає користувачів не тільки через органіку та прямі переходи, а й через Google Ads.

При цьому zero-click у Google зростав, а органічні переходи за досліджуваний період знизилися приблизно на 2,8 п.п. — тоді як частка paid clicks суттєво не змінилася. Фактично AI та zero-click поки сильніше забирають трафік саме в SEO, ніж у реклами.

Ще один аргумент на користь brand campaigns: серед branded searches 4,4% кліків були платними проти 3,3% у non-brand. Для ChatGPT це особливо логічно — якщо людина гуглить саме «ChatGPT», Google не дуже може закрити цей намір власною AI-відповіддю.

Тож новий customer journey — це не обов’язково «Google або ChatGPT». Все частіше це може бути Google → реклама → ChatGPT.

ChatGPT виніс Shopping в окремий розділ у боковому меню

seroundtable.com

OpenAI закріпила Shopping у лівій панелі ChatGPT. Натискання відкриває окрему shopping-сторінку та спеціальний пошук товарів.

ChatGPT виніс Shopping в окремий розділ у боковому меню

Зміна невелика за функціональністю, але показова стратегічно: shopping перестає бути просто випадковим сценарієм усередині чату й отримує окрему точку входу, майже як окремий вертикальний пошук.

Для e-commerce це означає, що оптимізація товарних даних для ChatGPT стає ще важливішою — назви, характеристики, ціни, availability, reviews і структуровані product feeds потенційно працюватимуть уже не тільки в розмовних рекомендаціях, а й у спеціальному shopping-середовищі.

Anthropic

Anthropic виграла суд проти Пентагону через заборону Claude для федеральних відомств

techcrunch.com

Уряд застосував заходи проти стартапу зі штучним інтелектом «за конституційно захищену експресивну діяльність», написав федеральний суддя в Каліфорнії та визнав незаконним рішення адміністрації Трампа оголосити Anthropic «ризиком для ланцюга постачання». Через цей статус усім федеральним агентствам раніше наказали припинити роботу з компанією.

Конфлікт почався після того, як Anthropic відмовилася знімати частину safety-обмежень, зокрема для використання Claude у повністю автономній зброї та масовому стеженні за американцями. Суддя вирішила, що дії уряду були незаконною помстою за позицію компанії, а саме рішення — «arbitrary and capricious».

Цікаво, що паралельно Пентагон продовжував співпрацювати з Anthropic і використовувати її нову модель Mythos для cybersecurity — що, на думку суду, погано узгоджується з тезою, ніби компанія становить загрозу національній безпеці.

Anthropic вийшла на $65 млрд річного revenue run rate і вже випереджає OpenAI за темпами росту

techcrunch.com

За даними Bloomberg, annualized revenue run rate Anthropic наприкінці липня перевищив $65 млрд — проти $47 млрд у травні та лише $9 млрд наприкінці 2025 року. Тобто менш ніж за рік показник зріс більш ніж у сім разів.

Для порівняння, OpenAI зараз має близько **$40 млрд annualized revenue**, удвічі більше, ніж наприкінці 2025 року. Методики підрахунку в компаній можуть відрізнятися, але темпи росту Anthropic зараз значно вищі.

Інвестори очікують, що до кінця 2026 року Anthropic може вийти вже на $100–120 млрд річного run rate. Компанія також подала конфіденційні документи на IPO і, за даними FT, може вийти на біржу раніше за OpenAI з потенційною оцінкою понад $2 трлн.

Claude почне додавати невидимі водяні знаки до AI-текстів і зображень

Anthropic заявила, що нові моделі Claude від самого запуску отримуватимуть машинно-читабельне маркування AI-контенту. Для зображень використовуватимуть C2PA metadata, а в текстах — невидимий watermark, який має зберігатися навіть після copy-paste та частини редагувань.

Текстовий watermark — це не приховані символи, metadata, Unicode чи характерні довгі тире. Він створюється безпосередньо під час генерації: модель трохи змінює ймовірність вибору наступних слів за спеціальним ключем, через що в тексті виникає машинно-розпізнаваний статистичний патерн. Anthropic підтвердила, що використовує підхід на базі SynthID-Text від Google DeepMind.

Маркування працюватиме на рівні самої моделі, тому має з’являтися незалежно від того, використовується Claude напряму, через API, AWS, Google Cloud чи Microsoft Foundry.

Водночас watermark не буде незнищенним. Легке редагування він, ймовірно, переживе, але сильне перефразування або повне переписування тексту може його прибрати. Також він гірше визначається на коротких текстах, фактичному контенті з обмеженим вибором формулювань і під час proofreading, коли Claude змінює лише кілька слів.

Anthropic також планує випустити API для перевірки watermark. Причина впровадження — нові вимоги EU AI Act щодо прозорості AI-контенту. Тобто визначати AI-текст за «типовим стилем Claude» чи довгим тире стає ще безглуздіше — реальне маркування заховане в статистиці вибору слів, хоча й воно не буде абсолютним доказом.

Claude і Claude Code показують різні бренди та по-різному шукають інформацію

tryprofound.com

Profound протестував 1 724 однакові запити в Claude і Claude Code. Claude використовував web search у 93% відповідей, тоді як Claude Code — лише у 13%. При цьому бренди, які вони згадували на однакові запити, збігалися в середньому лише приблизно на 20%.

Відрізняється і те, які сторінки вони читають. Майже 75% переходів Claude Code припадали на документацію, інформаційні та pricing pages. У Claude таких було лише 5% — натомість близько 60% його переходів ішли на robots.txt, sitemap та homepage.

Тобто Claude більше досліджує сайт і намагається зрозуміти, що там є, а Claude Code частіше йде одразу за конкретними технічними фактами. Для SaaS і developer products це означає, що документація, compatibility, pricing та конкретні характеристики можуть бути особливо важливими саме для видимості в Claude Code.

Для GEO тут головний висновок простий: навіть продукти на базі схожих моделей не варто об’єднувати в одну метрику «видимість у Claude». Claude і Claude Code фактично працюють як два різні answer engines і можуть рекомендувати зовсім різні бренди.

Дослідження зробив Profound, який сам продає AI visibility tracking, а методика класифікації частини page visits описана не повністю. Тому цифри краще сприймати як сильний сигнал, а не універсальне правило.

Google

ChatGPT і Gemini обидва перевищили 1 млрд користувачів

Google заявив, що Gemini вже має 1 млрд активних користувачів на місяць і став найшвидше зростаючим продуктом в історії компанії. У лютому було 750 млн, наприкінці липня — 950 млн, а на початку серпня показник перевищив мільярд.

ChatGPT пройшов цю позначку раніше. OpenAI підтвердила, що сервіс уже мав понад 1 млрд користувачів на місяць, а в липні досяг навіть 1 млрд користувачів на тиждень. Для порівняння, ще у лютому компанія повідомляла про 900 млн weekly active users.

Напряму порівнювати цифри не зовсім коректно. Google говорить про 1 млрд monthly users Gemini, тоді як остання відома цифра ChatGPT — 1 млрд weekly users, а актуальну місячну аудиторію OpenAI не розкриває.

Google випустив Gemini 3.7 Flash — модель стала сильнішою в coding та агентах і при цьому вдвічі дешевшою

Google представив Gemini 3.7 Flash лише через три тижні після 3.6 Flash. Нова версія орієнтована насамперед на coding, AI-агентів, web development і автоматизацію бізнес-процесів, а стартова ціна за мільйон токенів удвічі нижча, ніж початкова ціна 3.6 Flash.

У coding приріст досить помітний: FrontierCode — 43,6% проти 34,4% у 3.6 Flash, DeepSWE — 65,3% проти 49%. У тесті роботи зі складними PDF модель виросла з 22% до 34%, а в AutomationBench для реальних бізнес-процесів — з 17% до 30,4%.

Google також каже, що модель краще виконує багатокрокові інструкції, працює з tools, адаптується до помилок і потребує менше ручного контролю та повторних спроб. До кінця року introductory pricing становить $0,75 за 1 млн input tokens і $3,75 за 1 млн output tokens.

Gemini 3.7 Flash уже став основною моделлю для Gemini Spark — персонального AI-агента Google, який може працювати з Workspace, збирати файли, писати листи та оновлювати статус-документи. Тобто Google явно рухається до моделі «достатньо розумно, але дешево і масово» для агентів, а не лише до гонки за найвищим benchmark score.

Google додав Gemini 3.7 Flash у AI Mode Search

Google додав Gemini 3.7 Flash як окрему модель у AI Mode вже наступного дня після її релізу. За словами Google, вона краще виконує інструкції та точніше розуміє intent користувача.

Поки модель доступна глобально англійською лише підписникам Google AI Pro та Ultra. Її можна вручну вибрати поруч із Auto та Pro. Google ще не повідомив, чи стане 3.7 Flash моделлю за замовчуванням або чи буде використовуватися автоматичним routing у режимі Auto.

Для SEO тут цікавий практичний момент: одну й ту саму пошукову фразу тепер можна прогнати через 3.7 Flash, Auto та Pro і порівняти, які сайти та бренди вони цитують. Якщо AI Mode дає нестабільні citations, частина різниці може бути пов’язана саме з моделлю, а не зі змінами сайту чи SEO.

Flash-моделі для Google особливо важливі через нижчу вартість і latency, тому саме вони історично стають production-рівнем AI Mode. Якщо 3.7 Flash повторить попередній цикл, з часом вона потенційно може стати і основною моделлю пошуку, але Google цього поки не підтвердив.

Google запускає Pics для AI-зображень і новий Gemini-аналіз відео

Google додав до AI Pro новий інструмент Pics для генерації та редагування зображень, а також agentic video understanding для глибшого аналізу відео. Pics працює на Nano Banana і дозволяє не лише генерувати картинки, а й редагувати окремі елементи, кастомізувати результат та навіть перекладати текст усередині зображення.

Друга функція — agentic video understanding — може аналізувати відео, визначати, що саме показано, хто говорить, та витягувати конкретні деталі з ролика. Google заявляє про вищу точність, швидшу обробку та менше використання токенів.

Video understanding найближчим часом мають розгорнути для всіх користувачів Gemini на Flash і Flash-Lite. Крім того, ця технологія має використовуватися в YouTube Ask YouTube, щоб відповіді базувалися не лише на тексті чи субтитрах, а й безпосередньо на тому, що видно у відео.

Google дозволив прибирати видимий watermark з AI-зображень, відео та музики Gemini

У Gemini та Flow з’явився перемикач Media Watermark, який дозволяє вимкнути видиму позначку на AI-контенті. Налаштування працює для зображень Nano Banana, відео Omni та музики Lyria. Пізніше така можливість має з’явитися і в Google Search.

Але це лише візуальна зміна. Навіть без видимого watermark Google продовжує автоматично додавати до файлів невидимий SynthID і C2PA metadata. Тобто походження контенту все одно можна буде перевірити через Gemini, «About this image», AI Mode або Google Lens.

Для дизайнерів і маркетологів це зручніше: AI-креатив можна використовувати без помітної позначки поверх самого зображення чи відео. Але прибрати visible watermark не означає «прибрати сліди AI» — машинне маркування залишається всередині файлу.

В окремих країнах, де видимі AI-watermarks вимагаються законодавством, вимкнути їх не дозволять. Точного списку країн Google поки не опублікував.

Інші AI

Китайські лабораторії випустили нові моделі GLM 5.3, Qwen 3.8 та DeepSeek v4 Pro

z.ai, huggingface.co, openrouter.ai

У середині серпня одразу кілька великих китайських AI-компаній оновили свої моделі для coding, reasoning та AI-агентів: Z.ai випустила GLM 5.3, Alibaba — Qwen 3.8, а DeepSeek — V4 Pro 0813.

GLM 5.3 найбільше прокачали саме в coding та довгих agentic-задачах. Модель використовує ту саму базу, що й GLM 5.2, а весь приріст отримала через post-training. У Terminal-Bench 3.0 результат виріс з 4,6 до 28,3, у DeepSWE — з 46,2 до 66,9. Окремо Z.ai заявляє про сильний прогрес у cybersecurity: GLM 5.3 стала №1 у CyberGym і більш ніж удвічі покращила результат попередньої версії в exploitation benchmarks. Ваги моделі компанія пообіцяла відкрити після завершення safety-перевірок.

Qwen 3.8 робить ставку на універсальність: coding, професійні задачі, research, довгі agentic workflows, а також native роботу із зображеннями та відео. Навіть компактна Qwen3.8-27B має 262K native context з можливістю розширення до 1 млн токенів і показує великий приріст у coding, computer use та browser use. Наприклад, SWE-bench Pro — 61,7%, OSWorld — 84,3%, WebArena — 64,8%.

DeepSeek V4 Pro 0813 — великий Mixture-of-Experts флагман з контекстом 1 млн токенів, орієнтований на reasoning, coding та агентів. На OpenRouter модель має Artificial Analysis Coding Index 68,8 та Agentic Index 49,6, а API у різних провайдерів коштує приблизно від $1,1 за 1 млн input tokens і $3,3–4 за output.

Китайські моделі вже конкурують не лише ціною. Вони все ближче до закритих моделей OpenAI та Anthropic у coding і agentic-задачах, при цьому пропонують open weights або значно дешевший API. Тобто конкуренція на AI-ринку дедалі більше переходить від «США проти дешевих китайських аналогів» до нормальної боротьби моделей одного класу.

Моделі Alibaba Qwen перевищили 3 млрд завантажень і обігнали Meta та Google серед open-weight AI

bloomberg.com

За даними Alibaba, open-weight моделі сімейства Qwen за останні шість місяців набрали понад 3 млрд завантажень у світі. Це більше, ніж у моделей Google та Meta: за даними Hugging Face, у 2026 році Google мав близько 418 млн завантажень, а Meta — 227 млн.

Alibaba вже відкрила понад 460 моделей Qwen, а на їхній основі спільнота створила понад 300 000 похідних моделей. Тобто перевага Qwen тут пояснюється не лише популярністю одного флагмана на кшталт Qwen 3.8, а масштабом усієї open-source екосистеми.

Водночас 3 млрд downloads не означають 3 млрд користувачів — одну й ту саму модель можуть багаторазово завантажувати сервери, розробники та автоматизовані системи. Але як показник developer adoption цифра все одно дуже сильна.

YouTube помилково прийняв відео Kurzgesagt за AI slop і майже перестав його рекомендувати

dexerto.com

Освітній канал Kurzgesagt з понад 25 млн підписників помітив різке падіння переглядів нового відео, хоча майже всі основні метрики були кращими за середні: CTR був вищим, люди дивилися довше і позитивно реагували на ролик. Після звернення до YouTube команда каналу заявила, що платформа підтвердила проблему — автоматична AI-система помилково визначила їхні повністю створені людьми відео як AI slop.

Через помилковий flag YouTube фактично перестав нормально рекомендувати відео. Kurzgesagt назвав це блокуванням алгоритмом, а vidIQ охарактеризував ситуацію як аналог shadow ban. Сам YouTube такого терміна не використовував. Канал зрештою прибрав проблемне відео і планує перевипустити його.

Історія показує ризик нової боротьби YouTube з масовим низькоякісним AI-контентом: навіть якісний людський контент може потрапити під автоматичний фільтр.

Засновник Unitree вважає, що гуманоїдні роботи наближаються до свого «моменту ChatGPT»

thenextweb.com

Засновник і CEO Unitree Ван Сінсін вважає, що робототехніка наближається до переломного моменту, після якого гуманоїдні роботи зможуть масово виконувати побутові задачі без спеціального навчання під кожне приміщення. Його критерій досить конкретний: робот має потрапити в незнайомий будинок, отримати інструкцію голосом або текстом і самостійно виконати приблизно 80% поставлених задач.

Але строки він уже оцінює обережніше. Якщо розвиток software піде добре, необхідний прорив може статися за 2–3 роки, у гіршому сценарії — за 5–10 років. Ще минулого року Ван говорив приблизно про два роки. Засновник іншої китайської robotics-компанії Galbot також очікує подібний перелом приблизно у 2028 році, коли роботи зможуть виконувати 70–80% повсякденних задач без спеціального тренування.

Головна проблема зараз не hardware, а software. У першій половині 2026 року китайські виробники вже відвантажили понад 40 000 гуманоїдних роботів, але більшість покупців усе ще становлять університети та дослідницькі центри. Unitree тому активно інвестує у world models — системи, які дозволяють роботу передбачати, як поводитиметься фізичне середовище перед виконанням дії.

Meta AI запустили на Mac і додали аналіз реклами та бізнес-даних

facebook.com

Meta випустила окремий застосунок Meta AI для Mac. Він переносить функції мобільної версії на desktop і може працювати прямо з тим, що відкрито на екрані: користувач може поділитися вікном, а AI аналізуватиме його та даватиме поради. Також є системна диктовка, яка працює в різних застосунках Mac.

Meta AI зможе відповідати на запитання, використовуючи дані, яких немає у звичайних чатботів — engagement акаунта та performance реклами в Meta. Крім того, він може підтягувати публічні дані конкурентів і показувати benchmarking.

Meta також заявляє, що AI зможе поєднувати бізнес-дані з інформацією з вебу для створення презентацій, документів і таблиць, а також виконувати recurring tasks і нагадування. Почати користуватися Meta AI на Mac можна безкоштовно, але Meta вже готує платну підписку.

X почав давати безкоштовні API-кредити для Grok Bot, щоб він міг аналізувати акаунти та тренди

socialmediatoday.com

X просуває Grok Bot як AI-помічника для роботи безпосередньо з даними платформи. Платним користувачам Grok Bot тепер дають безкоштовні X API-кредити, а якщо developer account ще немає — його можуть створити автоматично після підключення X-акаунта.

Після підключення Grok Bot може шукати пости в X, читати timeline, перевіряти mentions і створювати звіти про тренди та події на платформі. Це лише перша версія інтеграції, але X прямо говорить, що хоче навчити Grok виконувати більше реальної роботи всередині соцмережі.

Технології

Федеральна торгова комісія і 22 штати подали до суду на Amazon через можливу додаткове стягнення з рекламодавців більш ніж на $20 млрд

reuters.com, theverge.com

FTC разом із генеральними прокурорами 22 штатів звинувачують Amazon у тому, що компанія з 2019 року змінила механіку рекламних аукціонів і недостатньо чітко пояснила це рекламодавцям. За оцінкою регулятора, ці зміни могли додати понад $20 млрд рекламних витрат. Amazon із цим не погоджується.

У центрі справи — так званий soft reserve price. Раніше рекламодавці могли очікувати, що їхній max bid — це переважно верхня межа, а фактичний CPC визначатиметься конкуренцією. FTC стверджує, що Amazon почала використовувати внутрішню мінімальну ціну для конкретного placement, через що переможець міг платити більше навіть без відповідної ставки конкурента.

За даними позову, у Sponsored Products рекламодавці платили свій повний bid приблизно у 30–40% випадків у 2021 році, у 70% — у 2022-му і вже приблизно у 80% — у 2024-му. FTC при цьому не каже, що Amazon списувала більше за встановлений max bid. Претензія в іншому: рекламодавці могли б виставляти ці max bids інакше, якби краще розуміли реальну механіку ціноутворення.

Meta заплатить $18 млрд і обмежить Facebook та Instagram для підлітків

theguardian.com

Meta погодилася виплатити понад $18 млрд, щоб завершити позов 29 генеральних прокурорів США, які звинувачували компанію у свідомому створенні залежних механік у Facebook та Instagram. Як частину угоди Meta також погодилася суттєво обмежити використання соцмереж користувачами до 18 років.

Для підлітків у США за замовчуванням встановлять сумарний ліміт Facebook та Instagram у дві години на день, блокування з опівночі до 6 ранку, вимкнення сповіщень під час навчання та регулярні нагадування зробити перерву. Також можна буде вибрати неалгоритмічну стрічку, вимкнути autoplay, а кількість лайків і реакцій за замовчуванням приховуватиметься.

Для реклами це означає менше доступного часу та потенційно менше показів серед аудиторії до 18 років. Але для бізнесу Meta ефект, ймовірно, буде обмеженим: молодь уже проводить більше часу в TikTok та YouTube, а підлітки становлять відносно невелику частину загальної аудиторії Meta. При цьому Messenger і WhatsApp взагалі не потрапляють під ці часові обмеження.

Meta одночасно намагається змусити TikTok і YouTube прийняти аналогічні правила. Частина виплати — близько $5,3 млрд — прив’язана до того, чи погодяться ці платформи на такі самі щоденні обмеження для підлітків. Тобто Meta перетворила судову проблему ще й на спосіб створити регуляторний тиск на конкурентів.

Для Meta сама виплата виглядає великою, але компанія могла погодитися на неї, щоб уникнути ще більшого репутаційного удару та публікації внутрішніх документів під час суду. Це особливо важливо зараз, коли Meta хоче переконати користувачів довіряти її AI значно більше персональних даних.

Nvidia наближається до $100 млрд виручки за квартал і паралельно купує Hugging Face за $12,9 млрд

Nvidia продовжує різко рости на AI-бумі. За останній квартал компанія отримала рекордні $96,2 млрд виручки, з яких $89 млрд приніс data center бізнес. Прибуток зріс більш ніж удвічі — до $59,7 млрд. На наступний квартал Nvidia вже прогнозує близько $108 млрд виручки, тобто фактично переходить у категорію компаній із понад $100 млрд доходу за три місяці.

На цьому фоні Nvidia, за даними The Information, погодилася купити Hugging Face приблизно за $12,9 млрд. Це платформа, яка стала одним із головних хабів для open-source AI-моделей, datasets та інструментів для розробників. Nvidia і Hugging Face поки офіційно не підтвердили угоду.

Meta хотіла скоротити деякі команди до 60% і замінити частину роботи AI, але план провалився

reuters.com

За даними Reuters, на початку 2026 року Meta розробляла Project OT — масштабну перебудову компанії під концепцію «AI-native». У найрадикальніших сценаріях керівництво розглядало скорочення окремих команд до 60%, а значну частину щоденної роботи мали виконувати AI-агенти під контролем значно менших команд людей. Meta підтвердила існування проєкту, але наголосила, що 60% стосувалося лише окремих сценаріїв для деяких команд, а не всієї компанії.

Першу хвилю скорочень Meta все ж провела у травні — приблизно 10% співробітників. Але буквально за кілька годин до неї Марк Цукерберг скасував підготовку другої хвилі, запланованої на листопад. Причинами стали протест співробітників і слабші за очікування результати AI-агентів.

AI справді дозволив співробітникам виробляти набагато більше коду, але це не перетворилося на пропорційний приріст продуктивності — навпаки, додало проблем із якістю та стабільністю. У липні Цукерберг визнав, що AI-агенти розвиваються повільніше, ніж він очікував, хоча Meta все ще розраховує на їхній прогрес.

Американці дедалі більше виступають проти AI-датацентрів, а OpenAI продовжує різко нарощувати їх будівництво

fortune.com

Сем Альтман визнав, що ставлення до AI-інфраструктури стає проблемою: «люди ненавидять датацентри» і загалом досить негативно ставляться до AI. Це відбувається на фоні того, що OpenAI планує витратити близько $50 млрд на compute лише цього року й продовжує масштабувати Stargate.

Причина спротиву — не сам AI, а його фізична інфраструктура. За опитуванням Gallup, близько 70% американців не хочуть будівництва датацентрів поблизу, а 48% виступають категорично проти. Основні претензії — споживання електроенергії та води, шум, навантаження на місцеву інфраструктуру й потенційне зростання рахунків за електрику. Щонайменше 48 проєктів датацентрів на $156 млрд уже були заблоковані або затримані через місцевий спротив.

OpenAI при цьому рухається у протилежному напрямку. Початкова ціль Stargate становила 10 ГВт, але компанія вже планує перевищити її: окрім наявних майданчиків, OpenAI додала понад 1 ГВт у Мічигані, 3,2 ГВт у Джорджії та домовилася приблизно про 8 ГВт IT-потужностей в Огайо.

Спротив уже переходить у регулювання. Станом на липень місцева влада запропонувала понад 120 мораторіїв на датацентри у 38 штатах. Техас посилив перевірку нових підключень до електромережі, а Пенсильванія ввела додаткові вимоги щодо вартості енергії, екології та впливу на громади.

У США розгортається масовий спротив AI-камерам Flock — міста розривають контракти, а Конгрес почав розслідування

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

Flock Safety встановила близько 120 000 автоматичних камер розпізнавання номерів у 49 штатах. Вони фіксують номер, марку, модель та інші характеристики автомобіля і додають інформацію до бази, яку можуть шукати правоохоронці. Критика посилилася через помилки та випадки зловживання системою — зокрема, у Каліфорнії Flock помилково визначила номери у 71% із 1 427 перевірених alerts, а окремих поліцейських звинувачували у використанні бази для стеження за знайомими.

Наприкінці липня спротив перейшов від дискусій до фізичного знищення камер: між 29 липня та 1 серпня у Віномі, Міннесота, невідомі зрізали стовпи й викрали всі вісім камер Flock міста. Уже 6 серпня повідомлялося, що щонайменше 54 міста у 23 штатах від початку року відмовилися від Flock, скасували контракти або вирішили їх не продовжувати. Серед найпомітніших випадків — LAPD: внутрішній аудит зафіксував 161 помилковий сигнал про викрадені автомобілі за два місяці, або 32,3% false positives.

Того ж тижня історія отримала ще й дивний AI-поворот. В інтернеті жартували, що всередині камер Flock нібито багато золота й міді, а Google AI Overviews прийняв мем за факт і почав відповідати, що одна камера містить 1–5 грамів золота. Google пізніше виправив відповідь і визнав, що йдеться лише про слідові кількості металів, типові для електроніки.

До середини серпня спротив став загальнонаціональним інтернет-рухом: почала поширюватися кампанія «De-Flock America», яка закликала протестувати проти камер 31 жовтня. При цьому кампанія не мала єдиного організатора, а пошкодження камер є вандалізмом і може призвести до кримінальної відповідальності. Наприкінці серпня The Verge вже описував протести як децентралізовану хвилю — камери блокували, фарбували, викрадали та знищували, а публікації поліції із засудженням таких дій збирали десятки тисяч коментарів переважно проти самої системи.

Під тиском Flock скоротила рекомендований строк зберігання даних із 30 до 7 днів, хоча місцеві органи можуть змінювати цей параметр. Одночасно сенатор Джош Гоулі почав розслідування практик збору й передачі даних Flock, а в Конгресі запропонували PRIVACY Act, який вимагатиме warrant для доступу федеральних відомств до таких баз.

До кінця серпня темп відмов різко прискорився: за даними Secure Justice, 93 міста та округи припинили співпрацю з Flock лише протягом серпня — приблизно по три на день. Загалом організація нарахувала 214 таких випадків із 2021 року. Водночас сама Flock заявляє, що у 2026 році нових партнерств із містами приблизно у десять разів більше, ніж непродовжених контрактів, і що її технологіями користуються понад 5 000 громад.

Тобто за один місяць суперечка навколо Flock пройшла шлях від локальних протестів і викрадених камер до масових скасувань контрактів, змін політики самої компанії та федерального політичного розслідування.

Chrome почав прив’язувати сесії до конкретного пристрою, щоб крадіжка cookies більше не давала доступ до акаунта

arstechnica.com

Google почав тестувати в Chrome новий захист Device-Bound Session Credentials. Замість того щоб покладатися лише на session cookie, браузер створює унікальний криптографічний ключ і зберігає його в захищеній частині пристрою — TPM у Windows або Secure Enclave на macOS.

Це закриває одну з головних дірок сучасного phishing: навіть якщо malware або атакувальник викраде session cookie після успішного входу через пароль, 2FA чи passkey, просто вставити його в інший браузер уже буде недостатньо. Сервер вимагатиме підтвердження, підписане приватним ключем, який фізично залишається на оригінальному пристрої.

Тобто 2FA та passkeys захищають сам момент входу, а DBSC додає захист уже після авторизації. Це важливо, бо останніми роками attackers дедалі частіше обходять MFA не через викрадення пароля, а через infostealer malware та крадіжку активних cookies.

Поки функція працює лише для частини користувачів Chrome 147 на Windows і Chrome 150 на macOS, тому це ще тест, а не повний rollout. Також технологія не є абсолютним захистом від malware, який уже контролює сам браузер або пристрій у момент створення сесії.

Stripe купує OpenRouter більш ніж за $7 млрд і заходить у AI-інфраструктуру

cryptopolitan.com

За повідомленнями медіа, Stripe домовилася про придбання OpenRouter більш ніж за $7 млрд. OpenRouter не створює власні AI-моделі, а працює як єдина точка доступу до понад 400 моделей і може підбирати їх залежно від ціни, швидкості та надійності.

Для Stripe це вихід далеко за межі платежів. Компанія вже обробляла для OpenRouter інвойси, податки та платежі, а після угоди потенційно контролюватиме ще й шар AI inference — тобто вибір того, яка модель фактично оброблятиме запит користувача або AI-агента.

Масштаб OpenRouter швидко зріс: компанія повідомляла про 8 млн розробників, понад 400 моделей і збільшення тижневого використання з 5 трлн до 25 трлн токенів за шість місяців. Ще у травні 2026 року OpenRouter оцінювали приблизно в $1,3 млрд, тому потенційна ціна понад $7 млрд означає більш ніж п’ятикратне зростання оцінки лише за кілька місяців.

Найцікавіший тут напрям — AI-агенти. Якщо софт сам вибирає модель, купує API та оплачує послуги без участі людини, Stripe може опинитися одночасно і на рівні вибору AI-сервісу, і на рівні самого платежу. Фактично компанія намагається стати платіжною та інфраструктурною системою для економіки AI-агентів.

Водночас сама Stripe заявила, що не коментує чутки та спекуляції, а OpenRouter відмовилася від коментарів, тому до офіційного підтвердження компаніями угоду варто вважати повідомленням медіа, а не остаточно підтвердженим фактом.

Китай уперше посадив багаторазовий ракетний прискорювач на сушу і наблизився до технології SpaceX

qz.com

Китайська LandSpace вперше успішно повернула перший ступінь ракети Zhuque-3 на наземний майданчик. Після запуску ступені розділилися приблизно через 137 секунд, після чого перший ступінь виконав розворот, повторний запуск двигунів, кероване планування та посадку на опори. Другий ступінь при цьому вивів супутник Honghu-03 на задану орбіту.

Zhuque-3 працює на метані та рідкому кисні, має довжину 66,1 метра і дев’ять двигунів першого ступеня. LandSpace уже відзначилася у 2023 році, коли першою у світі вивела на орбіту ракету на метановому паливі.

Але до SpaceX ще є дистанція. Falcon 9 регулярно повертає і повторно використовує перші ступені ще з 2017 року. Тепер для LandSpace головне не просто повторити посадку, а довести, що ступінь можна швидко, дешево і багаторазово підготувати до нового польоту.

Firefox залишився єдиним великим браузером із повною підтримкою uBlock Origin

pcworld.com

Mozilla заявила, що не планує відмовлятися від uBlock Origin. На цьому фоні Firefox фактично залишився останнім великим браузером, де оригінальна версія популярного ad blocker продовжує працювати без обмежень Manifest V3.

Chrome вже перейшов із Manifest V2 на Manifest V3, а Microsoft Edge слідує за ним. Через це розширення в Chromium-браузерах отримують менше можливостей для перехоплення та блокування рекламних запитів, тому повний uBlock Origin там поступово перестає працювати.

У Chrome, Edge та інших Chromium-браузерах залишається uBlock Origin Lite, але він має менше можливостей і в окремих випадках блокує рекламу гірше. Safari та DuckDuckGo Browser також не підтримують повну версію uBlock Origin.

Apple готує AirPods із камерами, які дозволять Siri «бачити» навколишній світ

techspot.com

У тестовій версії macOS знайшли згадки та демонстраційне відео неанонсованих AirPods із камерами. У ролику користувач показує навушникам книгу, а система розпізнає її назву через Visual Intelligence.

Ідея не в тому, щоб фотографувати або знімати відео як на звичайну камеру. Камери мають передавати Siri візуальний контекст: AI зможе розпізнавати предмети перед користувачем, відповідати на запитання про них і зберігати побачену інформацію «на потім» без необхідності діставати iPhone.

AliExpress таємно слухає користувачів

arstechnica.com

Дослідник випадково виявив, що AliExpress запускає у браузері прихований WebAudio-сигнал. Користувач його не чує, але браузер обробляє звук, а сайт аналізує результат, щоб отримати додатковий fingerprint пристрою.

Саме цей метод уже застарів: Firefox змінив роботу аудіобібліотек ще у 2023 році, Chrome також захищений від такого fingerprinting, а Safari, ймовірно, теж. Тому конкретно «аудіовідбиток» сьогодні має обмежену ефективність.

Але цікавіше те, що дослідник знайшов у AliExpress понад десяток інших способів fingerprinting: Canvas, WebGL, характеристики екрана й пристрою, plugins, WebRTC, performance timing, рухи миші, touch і scroll, а також ознаки browser automation.

Кількість працівників Amazon на державній допомозі майже потроїлася з 2020 року, поки компанія планує витратити $200 млрд на AI

finance.yahoo.com

За даними нового звіту Government Accountability Office, кількість працівників Amazon, які отримують продовольчу допомогу SNAP або Medicaid, майже потроїлася порівняно з попереднім дослідженням 2020 року. GAO аналізував дані 11 штатів, де живе приблизно п’ята частина населення США: у вибірці 12 346 працівників Amazon отримували SNAP, а 11 338 — Medicaid.

Amazon став другим серед традиційних роботодавців за кількістю працівників на державній допомозі після Walmart. Водночас Uber, Lyft, DoorDash, Grubhub та Instacart разом уже перевищили Walmart і стали найбільшою категорією роботодавців серед отримувачів SNAP у дослідженні.

Контраст особливо помітний на фоні фінансів Amazon: компанія планує витратити близько $200 млрд на AI-інфраструктуру у 2026 році, тоді як її річний прибуток за період між дослідженнями зріс приблизно з $11,6 млрд до $77,7 млрд.

Важливе уточнення: це не означає, що наведені цифри охоплюють усіх працівників Amazon у США — GAO використав дані лише 11 штатів. Але тренд показує, що зростання прибутку та AI-інвестицій великих компаній поки не обов’язково означає таке саме покращення доходів для низькооплачуваних працівників.

Тайвань хоче роздати жителям по $314 на фоні AI-буму та рекордного зростання економіки

bloomberg.com

Влада Тайваню планує виплатити жителям по 10 000 тайванських доларів — близько $314. Ініціативу мають розглянути під час обговорення бюджету, тому поки це ще не остаточно затверджена виплата.

Причина такого фінансового запасу — бум AI-чипів. Тайвань є одним із ключових світових центрів виробництва напівпровідників, і в другому кварталі 2026 року його економіка зросла одразу на 12,6%. За прогнозом, за весь рік зростання може скласти близько 11,1% — найкращий результат приблизно за 40 років.

Але виграє від AI-буму насамперед технологічний сектор, тому уряд хоче частково розподілити ефект ширше. Схожу виплату по 10 000 тайванських доларів жителям уже робили у 2025 році, коли економіка зросла на 8,8%.

Ford почав додавати AI-асистента у мобільні застосунки Ford та Lincoln