Google Web Guide: что это такое, как работает и что означает для SEO

Материал основан на разборе Ahrefs. Ниже — главное и практические шаги, которые можно быстро применить в работе.

---

Изменения в интерпретации пользовательских намерений и представлении информации Google становятся заметными. Это можно воспринимать как динамически формируемую поисковую выдачу, которая сочетает в себе AI-сводки (сводки на основе ИИ) с органическими результатами.

Web Guide отличается от AI Overviews и AI Mode тем, что реально стимулирует пользователей кликать, что делает его наиболее подходящей функцией поиска для сайтов с AI.

Это ли возвращение кликов, которого мы все так ждали?!

Ниже — что такое Web Guide, как он работает изнутри и что можно сделать для оптимизации под него.

Важно: ниже я опираюсь на разбор Ahrefs о Web Guide, включая наблюдения авторов за выдачей Search Labs, описание механики query fan-out и сравнение Web Guide с AI Overviews и AI Mode. Когда в статье встречаются оценки кликабельности или выводы о поведении пользователей, это пересказ конкретных наблюдений и исследования из исходного материала, а не абстрактные допущения.

Но сначала — быстрый взгляд на то, как он выглядит.

Что такое Google Web Guide?

Google Web Guide — это эксперимент в Search Labs, который использует специальную версию Gemini для организации результатов поиска в тематические группы, а не отображает традиционные 10 синих ссылок.

Google запустил Web Guide 24 июля 2025 года как эксперимент с возможностью подключения по желанию. Изначально он появлялся только во вкладке «Web» поиска Google, однако с тех пор Google тестирует его в основной вкладке «All» для части пользователей.

Вместо единого ранжированного списка по запросу вроде «лучшие пешеходные маршруты в Колорадо» вы можете увидеть:

1. Введение в пешеходный туризм Колорадо на основе AI
2. Тематический раздел «Комплексные путеводители по маршрутам» со ссылками на соответствующие руководства
3. Ещё один раздел «Лёгкие пешеходные маршруты», подкреплённый другими ссылками
4. Модуль «Рекомендации сообщества» с релевантными обсуждениями Reddit и динамическими блоками цитат
5. Блок отзывов «Лучшие маршруты по оценкам местных жителей и туристов»

Для сложных запросов плоский список результатов может оказаться не самым эффективным способом поиска информации.

Web Guide предоставляет разнообразные результаты, организованные по разным точкам зрения, подтемам и намерениям, которые AI извлекает из вашего запроса.

Google характеризует свою динамическую выдачу как способ упрощения поиска информации и веб-страниц с помощью AI.

Как работает Google Web Guide?

В основе Web Guide лежат три ключевых элемента.

Что такое query fan-out и как он влияет на результаты

Расширение запроса (query fan-out) — это механизм, в котором AI обрабатывает исходный запрос и создаёт несколько связанных подзапросов для более обширного поиска результатов.

Web Guide использует процесс AI query fan-out для поиска информации, которую вы иначе могли бы не обнаружить в стандартной поисковой выдаче. Это подтверждается официальным анонсом Web Guide от Google.

Расширение запроса (query fan-out) увеличивает охват исходного запроса пользователя, формируя несколько подзапросов, а затем группируя результаты в тематические кластеры, которые отображаются в Web Guide.

Вот пошаговый процесс:

1. Вы вводите поисковый запрос, например «лучшие пешеходные маршруты в Колорадо»
2. Специальная модель Gemini анализирует ваш запрос и находит подзапросы или связанные углы зрения, такие как «маршруты для начинающих в Колорадо», «сложные четырнадцатитысячники» и «живописные прогулки рядом с Денвером» — это и есть часть «fan-out»
3. Эти подзапросы затем выполняются одновременно
4. Результаты из всех поисковых выдач по подзапросам собираются и дедуплицируются — удаляются URL, встречающиеся более одного раза
5. Gemini организует результаты в тематические кластеры (наборы результатов, объединённых общей подтемой) и присваивает каждому описательный заголовок
6. Сгруппированные результаты отображаются вам через Web Guide

Процесс fan-out также находит применение в AI Mode и AI Overviews, где каждый блок и заголовок в Google Web Guide представляют собой отдельные группы результатов, созданные в результате fan-out.

Персонализация результатов в Web Guide

Результаты Web Guide в значительной мере персонализированы под данные пользователя.

Генеральный директор Wordlift, Андреа Вольпини, исследовал сетевой трафик и подтвердил, что процесс fan-out формируется под влиянием факторов персонализации.

• История поиска пользователя (например, если вы недавно искали информацию о подготовке к марафону, Web Guide может приоритизировать кластеры, связанные с фитнесом, для широкого запроса вроде «советы по восстановлению»)
• Интересы (например, пользователь, который регулярно читает контент о фотографии, может увидеть кластеры, связанные с камерами, по запросу «лучшее туристическое снаряжение»)
• Местоположение (например, поиск «пешие прогулки на выходных» в Денвере выдаст другие результаты, чем тот же запрос в Лондоне)
• Устройство (например, поиск с iPhone может выдать другие рекомендации по приложениям или аксессуарам, чем поиск с Chromebook)

Андреа Вольпини, генеральный директор Wordlift, прокомментировал: 'Web Guide представляет собой переход от классических веб-страниц к пониманию и гиперперсонализации, когда AI собирает более широкий набор результатов, организуя их в тематические кластеры для пользователя. Это не просто новая функция; это взгляд в будущее способов, которыми мы будем получать и использовать знания.'

FastSearch в Google Web Guide: что это и зачем нужно

Web Guide нередко показывает «Быстрые совпадения» (Quick matches) в верхней части поисковой выдачи. Это обычные синие, нетематические органические ссылки.

По словам доктора Пита Майерса из Moz, такие результаты работают на FastSearch (быстром поиске) — лёгкой, оптимизированной системе поиска.

Вместо того чтобы обращаться к полному индексу Google, FastSearch использует RankEmbed — модель глубокого обучения — для возврата семантически релевантных результатов за считанные миллисекунды.

Система, лежащая в основе Web Guide, ценит эффективность и ясность — и это важно понимать каждому SEO-специалисту. Раздутый, плохо структурированный контент с трудом пройдёт отбор. Чтобы попасть в определённые результаты Web Guide, ваш контент должен быть очевидным «да» для системы, поскольку у неё нет времени копать глубоко.

Как включить Google Web Guide

Web Guide в настоящее время доступен как эксперимент с возможностью подключения через Google Search Labs. Вот как его включить:

1. Войдите в свой аккаунт Google
2. Перейдите в Google Search Labs (labs.google.com/search) и нажмите «Web Guide»
3. Найдите эксперимент «Web Guide» и включите его
4. Выполняйте поиск как обычно — результаты Web Guide будут появляться во вкладке Web

По состоянию на март 2026 года Web Guide доступен в США, и Google расширяет его на дополнительные рынки.

Эксперименты Search Labs могут быть свёрнуты или переведены в основной продукт в любое время. Долгосрочный статус Web Guide не подтверждён, однако Google публично заявил, что получил положительные отзывы пользователей и расширяет эксперимент на большее количество типов запросов.

Чем Google Web Guide отличается от AI Overviews и AI Mode

В скором времени у Google может появиться три официальных поисковых AI-функции: Web Guide, AI Overviews и AI Mode.

Чтобы лучше понять место Web Guide в новой выдаче, полезно отдельно посмотреть генеративную поисковую оптимизацию: как адаптировать контент под ответы нового типа и как повысить видимость в ChatGPT на основе данных. Эти материалы помогают увидеть, чем Web Guide отличается от других AI-слоев поиска с точки зрения кликов и видимости сайта.

Как Web Guide влияет на кликабельность сайта (CTR)

Web Guide — наиболее «дружелюбная к сайтам» из трёх AI-функций, поскольку каждый результат представляет собой кликабельную ссылку.

В отличие от AI Overviews и AI Mode, которые способны удовлетворить запрос без единого клика, Web Guide организует поисковую выдачу (SERP) в сегменты журнального типа, поддерживаемые карточками со ссылками и мультимедийным контентом. Несмотря на наличие вспомогательных AI-резюме, пользователям всё равно приходится переходить по ссылкам, чтобы получить основное содержание.

С другой стороны, исследования показывают, что AI Overviews снижают количество кликов примерно на 58%. А исследование Pew Research обнаружило, что лишь 8% поисковых запросов завершаются кликом при наличии AI Overviews, тогда как без них этот показатель составляет 15%.

Web Guide полностью обходит эту проблему нулевых кликов.

Вместе с тем на данный момент он появляется только для определённых типов запросов — например, исследовательских («что посмотреть в Токио»), сложных («лучший подход к подготовке к триатлону для начинающих») и открытых («что нужно знать перед открытием бизнеса?»). Он не вытесняет традиционный поиск для навигационных или простых фактических запросов, поэтому влияние на CTR (показатель кликабельности) будет зависеть от типа запроса.

Web Guide против AI Overviews и AI Mode: что победит?

Говорить об этом пока рано, однако главное преимущество Web Guide состоит в том, что его проще монетизировать Google.

Традиционно пользователь выполняет поиск, видит рекламу рядом с результатами, переходит на сайт — и рекламодатель платит. Но AI Overviews и AI Mode удовлетворяют намерение пользователя прямо на странице SERP, что уничтожает клик, от которого целиком зависит рекламная модель Google.

В прошлом году AI Overviews появлялись лишь в 5,5% запросов с коммерческим намерением. Однако недавнее исследование 20,9 млн торговых SERP, проведённое Джеффом Оксфордом, генеральным директором Visibility Labs, показало, что AIO теперь появляются в 14% коммерческих торговых запросов — рост в 5,6 раза за четыре месяца.

Помимо этого, доля рекламы, появляющейся рядом с AI Overviews, выросла примерно с 3% в январе до 40% к ноябрю 2025 года. Google агрессивно наращивает монетизацию — но одновременно с этим поглощает собственный наиболее ценный рекламный инвентарь.

Web Guide — это прямолинейное решение данной проблемы. Он представляет каждый результат в виде кликабельной ссылки, что сохраняет рекламные возможности в неприкосновенности.

Ещё одно преимущество Web Guide перед AI Overviews и AI Mode заключается в том, что это «облегчённое AI»-решение, которое дешевле в эксплуатации. Он использует AI для организации и маркировки результатов, а не для генерации развёрнутых ответов, что означает значительно более низкие вычислительные затраты. Если рекламная выручка Google упадёт или затраты на AI-вычисления начнут съедать маржу, это может сделать Web Guide более предпочтительным форматом в долгосрочной перспективе.

«Мне очень нравится этот опыт. Я думаю, что Web Guide + Gemini станут победителями. Скорее всего, стандартный режим + AI Mode исчезнут. Это в каком-то смысле то, что [Google] всегда делал с раздробленным намерением — показывал смешанные результаты, — но теперь они действительно организованы и по сути отображают AIO для каждого раздела.» — Патрик Стокс, Product Advisor, Ahrefs

Как оптимизировать контент для Web Guide

Оптимизация под Web Guide сводится к двум вещам: всестороннему охвату тем и чёткой структуре контента. Я бы добавил третье — последовательность: разовая публикация здесь не работает, нужна система.

Создавайте тематические кластеры, а не изолированные страницы

В традиционном поиске первая позиция получает больше всего кликов, а вторая страница — это место, куда мы прячем трупы.

Но в Web Guide специализированная страница, охватывающая один узкий угол темы, может занять своё место в курируемом блоке, даже если она не попала бы в топ-10 обычной SERP. Небольшие специализированные сайты имеют здесь больше шансов.

Если вы написали исчерпывающую страницу об одном узком подтеме, Web Guide может дать вам возможность получить видимость в обход более крупных и авторитетных доменов.

Например, при поиске довольно экзотического продукта «Purple laser pointer» («фиолетовая лазерная указка») в SERP появляется множество нишевых сайтов — в том числе Product Advisor Патрик Стокс со старой экспериментальной страницей на его сайте.

Вы можете дать себе наилучший шанс на видимость, выстраивая тематические кластеры. Создайте хаб-страницу для основной темы, а также вспомогательные статьи, которые глубоко охватывают конкретные подтемы.

Допустим, вы нацелены на тему «типы травм». Вместо того чтобы писать один большой обобщённый пост, создайте отдельные страницы для «травмы вращательной манжеты», «подошвенного фасциита», «разрыва ПКС» — чем дальше, тем детальнее. Когда кто-то выполняет поиск, связанный с травмами, и Web Guide разворачивает запрос, каждая из этих подтем вполне может стать собственным кластером. Если у вас есть страница для каждой из них, вы с большей вероятностью появитесь сразу в нескольких кластерах по одному поисковому запросу.

Parent Topics в Ahrefs Keywords Explorer покажет вам, как нишевые поисковые темы выстраиваются в более крупные тематические столпы. Используйте этот инструмент, чтобы составить карту различных углов и подтем для построения кластерного контента.

Создавайте контент вокруг тем fan-out Gemini

Поскольку query fan-out разбивает тему на подтемы, сайты, всесторонне охватывающие эти подтемы, с большей вероятностью появятся под несколькими заголовками в результатах Google Web Guide.

Проблема в том, что Google не раскрывает fan-out-запросы, которые генерирует Gemini. Однако они предсказуемы и, как правило, совпадают с подтемами и вопросами, которые люди уже ищут.

Чтобы найти идеи для fan-out-запросов, введите целевое ключевое слово в Ahrefs Keywords Explorer и откройте отчёт Matching terms. Затем перейдите на вкладку отчёта Questions: она выводит конкретные вопросы, которые пользователи задают по вашей теме, — они могут соответствовать различным разделам-заголовкам, которые курирует Web Guide.

В Brand Radar вы также можете увидеть тысячи fan-out-запросов, сгенерированных ChatGPT и Perplexity, чтобы получить представление о том, как кастомная модель Gemini может аналогичным образом расширять длиннохвостовый запрос.

Не важно, удастся ли вам в точности воспроизвести внутренние fan-out-запросы Gemini. Важнее анализировать большое количество тем и вопросов в масштабе, чтобы выявить повторяющиеся темы и углы намерений, которые Gemini может учитывать при формировании результатов Web Guide.

SEO-эксперты Майк Кинг и доктор Пит Мейерс оба предпринимали попытки классифицировать различные типы fan-out-запросов. Майк Кинг основывал свою классификацию на официальных патентах, указывающих на подход Google к построению синтетических fan-out-запросов. Доктор Пит Мейерс избрал несколько иной подход, изучив многочисленные заголовки Web Guide для построения фреймворка, соответствующего расширению запросов Gemini.

Их классификации включают такие категории, как:

• Сравнительные запросы (например, «Что прочнее: Dogma F или Cervélo S5?»)
• Персонализированные запросы (например, «Dogma F road bike near me»)
• Атрибутивные запросы (например, «Влияют ли дисковые тормоза в сравнении с ободными на аэродинамику?»)
• Обучающие запросы (например, «Как заменить обмотку руля на интегрированном руле»)
• Запросы по сущностям (например, «Стоят ли велосипеды Canyon своих денег?»)

Вы можете использовать их как отправную точку для собственного исследования. В Ahrefs Keywords Explorer применяйте фильтры, чтобы выявить ключевые слова, соответствующие этим типам fan-out. Например, добавление фильтра presets в отчёте Matching Terms выводит сравнительные темы. Или добавление фильтра includes для ключевых фраз «how to» или «guide» поможет вам сопоставить результаты с обучающими fan-out-запросами, тогда как модификаторы вроде «near me» помогут найти запросы персонализационного типа.

Цель — убедиться, что вы охватываете типы подтем и вопросов, которые Gemini, вероятно, генерирует за кулисами.

Используйте чёткие и описательные заголовки

Gemini должен быстро категоризировать подтему, которую охватывает ваша страница.

Страницы с хорошо структурированным контентом и конкретными заголовками вроде «Как доставляемость email влияет на показатели открываемости» легче категоризировать, чем страницы с расплывчатыми заголовками вроде «Ключевые выводы» или «Что стоит учесть».

Структурируйте статьи с помощью тегов H2 и H3, описывающих конкретный угол, который охватывает каждый раздел. Вы можете проверить отсутствующие теги H2 в отчёте Page Explorer в Site Audit, используя соответствующий фильтр.

Кроме того, вы можете проверить структуру заголовков с помощью Ahrefs SEO Toolbar при просмотре своего контента. Или просто загрузите статью в Ahrefs AI Content Helper и проверьте вкладку «Headings» — она покажет вам рекомендации наряду со структурой заголовков ваших главных конкурентов.

Выстраивайте сильные внутренние ссылки

Ссылки критически важны для видимости в Web Guide. Они обеспечивают ранжирование, которое включает вас в пул рассмотрения Gemini в процессе fan-out.

Практически эту логику хорошо дополняют фокусные ключевые слова: что это такое и как выбрать правильно и как сосредоточиться на темах, а не на ключевых словах в вашей SEO-стратегии. Они показывают, как соединять внутренние ссылки, кластеры и намерения в единую структуру контента.

В частности, вам необходимо ссылаться из вспомогательных статей обратно на хаб-страницу и друг на друга. Это сигнализирует Google (и Gemini) о том, что ваши страницы образуют единый тематический кластер.

Используйте отчёт Internal Link Opportunities в Site Audit для выстраивания более прочных связей между страницами. Он работает следующим образом: анализирует топ-10 ключевых слов для вашей страницы и находит их упоминания на других страницах, предоставляя вам готовые рекомендации по ссылкам.

Если ваша статья об «email deliverability» ссылается на хаб «email marketing» и на статью «email subject lines», это сигнал для Gemini о том, что все три страницы принадлежат одному тематическому кластеру.

Изучайте типы намерений с помощью Identify Intents в Keywords Explorer

Вы можете получить представление о типах заголовков, которые с наибольшей вероятностью будут генерироваться в SERP Web Guide, с помощью инструмента Identify Intents (определение намерений).

Чтобы воспользоваться им, просто введите ключевое слово в Ahrefs Keywords Explorer. Затем прокрутите вниз и нажмите «Identify Intents».

Для запроса «best hiking trails in Colorado» («лучшие пешеходные маршруты в Колорадо») Identify Intents выявляет некоторые из тех же категорий заголовков, что появились в Web Guide, включая пешеходные маршруты по местоположению и рекомендации сообщества.

Само собой разумеется, что традиционные результаты SERP более общие, чем Web Guide, — именно поэтому 58% страниц, показанных выше, представляют собой широкие списки «лучшего». Точного совпадения намерений вы не найдёте. Но в традиционной SERP всё равно скрываются полезные подсказки о намерениях, вокруг которых вы можете выстраивать кластерный контент, если хотите появляться в Web Guide.

Как отслеживать видимость в Google Web Guide

Специального инструмента для отслеживания Web Guide пока не существует. Однако вы можете мониторить сигналы, указывающие на видимость в Web Guide.

Создайте список ключевых слов в Ahrefs Rank Tracker, включив в него основной запрос и все ключевые слова по подтемам, которые вы определили в ходе исследования. Если вы начнёте ранжироваться по запросам сразу по нескольким связанным подтемам, возможно, ваш сайт появляется в кластерах Web Guide.

Метрика Share of Voice (доля голоса) особенно полезна в данном случае — она показывает, какой процент общей поисковой видимости захватывает ваш сайт по всему набору ключевых слов.

Также следите за Web Analytics или Google Search Console на предмет изменений показателей показов и кликов на страницах подтем. Web Guide может выводить страницы, которые ранее не получали показов по определённым запросам. Неожиданный рост показов на нишевой или вспомогательной статье может сигнализировать о включении в Web Guide.

Вы также можете использовать Ahrefs Brand Radar для мониторинга того, как AI-функции цитируют ваш контент. Хотя Brand Radar отслеживает AI Overviews и AI Mode, а не Web Guide напрямую, изменения в паттернах цитирования AI могут указывать на то, насколько часто Gemini выводит ваши страницы.

По мере того как Web Guide будет развиваться и потенциально перейдёт из Search Labs в полноценный продукт, SEO-платформы, вероятно, добавят специализированный трекинг. Возможно, мы даже увидим эти данные в отдельном разделе Google Analytics или Search Console.

Исторически Google хранил в тайне данные о низкокликовых AI-поверхностях, объединяя их с данными органического поиска — однако с Web Guide ситуация может сложиться иначе. В конце концов, это SERP, который активно поощряет клики, а значит, скрывать цифры особого смысла нет. Остаётся только ждать и наблюдать.

Типичные ошибки при оптимизации под Web Guide

Понимая механику Web Guide, я вижу несколько устойчивых паттернов, которые мешают сайтам попасть в кластеры.

Ставка на одну «мегастатью» вместо кластера. Один длинный материал, охватывающий всё подряд, хуже работает в Web Guide, чем набор специализированных страниц. Gemini ищет чёткое соответствие подтеме — широкий обзор даёт слабый сигнал.

Слабая структура заголовков. Расплывчатые H2 вроде «Полезная информация» или «Дополнительные советы» не дают Gemini зацепки для категоризации. Каждый заголовок должен однозначно описывать угол раздела.

Отсутствие внутренних ссылок между страницами кластера. Если вспомогательные статьи не ссылаются на хаб и друг на друга, Gemini не видит тематической связи. Это прямые потери видимости, которые легко устранить через отчёт Internal Link Opportunities в Site Audit.

Игнорирование персонализационных сигналов. Web Guide учитывает историю поиска, устройство и местоположение пользователя. Контент, который не отвечает на конкретные вопросы аудитории, проигрывает более узким материалам даже при более высоком общем авторитете домена.

Отсутствие мониторинга подтемных страниц. Многие SEO-специалисты отслеживают только основные ключевые слова. Но именно нишевые вспомогательные страницы первыми получают показы в Web Guide — и без трекинга этих сигналов вы просто не узнаете, что уже попали в кластер.

Что Google Web Guide означает для вашего сайта

Пока что Web Guide — это эксперимент, но, возможно, это тихое решение Google для нескольких всё более громких проблем: сокращения кликов по рекламе и роста затрат на вычисления AI.

Это также сигнализирует о том, куда может двигаться Google Search: от ранжирования к курированию. Подобно редактору журнала, Google решает, что актуально, и как информация должна быть сгруппирована, выстроена в последовательность и преподнесена пользователям.

Сайты, которые мыслят как редакторы — выстраивая чёткое, хорошо структурированное тематическое покрытие — именно те, которым Gemini будет легко отдавать предпочтение.

Часто задаваемые вопросы о Google Web Guide

Для каких типов запросов появляется Web Guide?

Web Guide появляется преимущественно для исследовательских, сложных и открытых запросов — например, «что посмотреть в Токио» или «лучший подход к подготовке к триатлону для начинающих». Для навигационных и простых фактических запросов он не вытесняет традиционный поиск.

Влияет ли Web Guide на CTR так же негативно, как AI Overviews?

Нет. В отличие от AI Overviews, которые в исследовании Ahrefs ассоциировались со снижением количества кликов примерно на 58%, Web Guide организует выдачу в кликабельные блоки — пользователям нужно переходить по ссылкам, чтобы получить основное содержание. Поэтому он выглядит заметно более дружественной к сайтам AI-функцией поиска из тех, что Google выпустил на сегодняшний день.

Как небольшой сайт может попасть в Web Guide?

Нужно создавать специализированные страницы, глубоко охватывающие конкретные подтемы, выстраивать тематические кластеры с сильными внутренними ссылками и использовать чёткие описательные заголовки H2/H3. Web Guide даёт нишевым сайтам шанс получить видимость в обход крупных авторитетных доменов.

Как понять, что мой сайт уже появляется в Web Guide?

Отслеживайте ключевые слова по подтемам в Ahrefs Rank Tracker и следите за ростом показов в Google Search Console на нишевых вспомогательных страницах. Неожиданный рост показов на странице, которая раньше не ранжировалась по запросу, — один из главных сигналов включения в кластер Web Guide.

Чем расширение запроса (query fan-out) отличается от обычного поиска?

При обычном поиске Google обрабатывает один запрос и возвращает ранжированный список. Query fan-out разбивает запрос на несколько связанных подзапросов, выполняет их одновременно, удаляет дубли результатов и группирует их в тематические кластеры. Именно эти кластеры и отображаются в Web Guide в виде отдельных тематических блоков.