Краткое введение
Новый анализ показал, что AI Overviews Google стали точнее: в феврале они давали правильные ответы в 91% случаев по стандартному фактическому бенчмарку SimpleQA. Однако улучшение точности сопровождается ростом доли ответов без надёжной опоры на источники — это повышает риск дезинформации и меняет потоки трафика для издателей.
Основные детали новости
Исследование было проведено стартапом Oumi совместно с The New York Times. Эксперты протестировали 4 326 запросов в Google с помощью SimpleQA — одного из общепринятых наборов для оценки фактической корректности систем ИИ. В октябре AI Overviews на базе Gemini 2 давали точные ответы в 85% случаев; после обновления до Gemini 3 точность выросла до 91% в феврале.
Важный контекст: Google обрабатывает более 5 триллионов поисковых запросов в год. Даже высокий процент точных ответов означает, что при таком объёме десятки миллионов ответов в час потенциально могут содержать ошибки.
Дополнительные факты
Главная слабость — источники. Oumi обнаружила, что в феврале более половины корректных ответов были «негрунтованными»: ссылки, которые предлагал AI Overview, не подтверждали полностью выданную информацию или даже противоречили ей. В октябре такая доля правильных, но негрунтованных ответов составляла 37%; к февралю она выросла до 56%.
Пара наглядных примеров из расследования NYT:
- По запросу о том, когда дом Боба Марли стал музеем, AI Overview ответил 1987 год, тогда как правильный год — 1986; при этом указанные источники либо не подтверждали дату, либо давали противоречивую информацию.
- По вопросу о включении Ви-Ви Ма (Yo-Yo Ma) в Classical Music Hall of Fame Google привёл ссылку на сайт организации, но заявил, что следов его индукции нет.
- В другом случае система правильно назвала возраст Дика Драго на момент смерти, но ошиблась в дате его смерти.
Google публично оспорил анализ. Представитель компании Нед Адрианс (Ned Adriance) заявил, что исследование использовало «не совсем подходящий бенчмарк» и обладает «серьёзными недостатками». Компания также напомнила, что AI Overviews опираются на механизмы ранжирования и системы безопасности для снижения спама и что Google давно предупреждает пользователей о возможных ошибках в ответах ИИ.
Почему это важно для SEO
Для специалистов по продвижению и владельцев сайтов результаты имеют несколько практических последствий.
- Изменение роли ссылок. Google всё активнее не просто показывает ссылки, а генерирует сводки по запросам. Если итоговая сводка не опирается на явные доказательства, пользователю может быть не нужно переходить на источник — это снижает прямой трафик к издателям и меняет правила конкуренции за клики.
- Риск репутации. Негрунтованные ответы способны приписывать вашей странице искажённые тезисы или не отразить её фактическое содержание. Даже корректный по сути ответ может вызвать сомнения, если ссылка не подтверждает данные — это усложняет работу по верификации контента.
- Изменение приоритетов SEO. Рост точности при падении качества обоснований означает, что теперь важно не только быть релевантным, но и явственно демонстрировать авторитетность данных на страницах: структурированные данные, явные цитирования, скриншоты источников и быстрый доступ к первоисточникам станут ценнее.
- Масштабный эффект ошибок. При объёме Google в триллионы запросов даже небольшой процент ошибок даёт огромное количество неверных ответов в час. Это важно учитывать при планировании репутационных рисков и мониторинге бренда.
Вывод прост: качество AI Overviews растёт, но вместе с этим обостряется проблема прозрачности источников. Для SEO-специалистов это сигнал — усилить работу над доказательной базой контента и подготовиться к тому, что трафик и видимость могут перераспределяться не только из‑за ранжирования, но и из‑за того, как Google суммирует и ссылается на ваши материалы.
