Персонализированный и неперсонализированный Google Discover: в чем разница

Реклама. ООО Доверительный интервал, ИНН 7813655856. Erid: 2SDnjefzo1m

Артём Паклонский

Основатель и CBDO WSS

В статье – ключевые выводы из выступления Артема: чем различаются персонализированные и неперсонализированные рекомендации, какие публикации попадают в них и зачем редакциям учитывать оба механизма.

Что такое Google Discover и почему он не такой персонализированный, как кажется

Google Discover – это лента рекомендаций со статьями и видео, которую поисковик формирует для пользователя. Ее можно увидеть в приложении Google, на странице новой вкладки Chrome и на некоторых Android-смартфонах свайпом вправо с главного экрана. Поисковая система сама подбирает публикации и определяет порядок карточек – пользователю не надо вводить поисковый запрос.

Где можно увидеть рекомендации Google Discover

Google описывает Discover как персонализированную ленту, которая предлагает контент с учетом интересов и активности пользователя.

На самом деле персонализация – это только часть механизма работы Discover. Команда WSS изучила репозитории, SDK приложения Google Search и Chrome и сопоставила эти данные с собственной телеметрией Discover, где можно определить, относятся ли карточки к персонализированным.

Оказалось, что в ленте появляются и неперсонализированные рекомендации, которые не ограничены уже сформированными интересами пользователей и получают широкий охват.

Телеметрия нашего сервиса Discover Trends показывает, что больше чем в 90% случаев первой в ленте Google появляется неперсонализированная карточка.

Персонализированный и неперсонализированный Discover – это не две отдельные вкладки. Google использует разные механизмы отбора материалов внутри общей ленты, поэтому в ней соседствуют оба типа рекомендаций.

Чем различаются персонализированные и неперсонализированные рекомендации

Персонализированные рекомендации формируются на основе геолокации, языка операционной системы и интересов конкретного пользователя. Лента подстраивается под человека и темы, которыми он интересуется.

Неперсонализированные рекомендации учитывают геолокацию и язык операционной системы. Фид в этом случае создается на основе значимых событий и трендов для целого сегмента аудитории, объединенного общей геолокацией.

Вот основные различия между двумя типами рекомендаций:

Какие материалы появляются в персонализированных рекомендациях

Персонализированный Discover подхватывает тему уже после того, как человек ей заинтересовался. Предположим, вы загуглили «кроссовки Nike» и посетили несколько сайтов, чтобы прочитать обзоры. После этого Discover будет показывать в своей ленте новые тексты на похожие темы: обзоры других кроссовок или новые коллаборации и коллекции Nike этого года.

Важна «свежесть интереса». В первые сутки материалов больше, а через 30 дней упоминания Nike практически исчезают из ленты, если вы не проявляете интерес к этим публикациям. Со временем в Discover чаще появляется вечнозеленый контент.

Кстати, один и тот же сюжет может работать сразу в двух механизмах рекомендаций. Событие может сначала получить широкий охват как тренд, а затем сформировать у части пользователей новый интерес.

Например, новость о презентации нового флагмана Samsung Galaxy сначала работает как массовый событийный тренд и собирает большой объем трафика. После этого у части аудитории формируется интерес к бренду Samsung и новой модели смартфона. Для этой аудитории в персонализированных рекомендациях появляются более узкие материалы: обзоры модели, сравнения с новыми iPhone, разборы нагрева, устройства смартфона и других его особенностей.

Примерно 5% материалов в событийных трендах получают дальнейшее развитие: вокруг исходного инфоповода появляются новые вопросы и связанные публикации.

Вывод для редакции: если публикация о событии хорошо сработала, тему не стоит бросать. Посмотрите, какие вопросы могут дополнительно возникнуть у аудитории, и подготовьте следующие материалы, пока интерес к событию сохраняется.

Что попадает в неперсонализированный Discover

В неперсонализированном Discover встречаются самые разные материалы – от новостей до UGC-контента. Для редакций особенно интересны тренды – это темы, которые привлекают внимание широкой аудитории и способны быстро принести большой охват. Их можно условно разделить на пять типов.

Типы трендов в Google Discover

Событийные тренды возникают вокруг определенного инфоповода и обычно «живут» недолго. Например, тема об увеличении квот ОПЕК продержалась в трендах чуть больше суток. В ленту попадали «Интерфакс», «Ведомости», Финансы Mail и другие издания – каждое со своим углом подачи. Такие сюжеты собирают большой трафик, но публиковать их лучше как можно быстрее.

Сезонные тренды можно хотя бы отчасти предсказать заранее. Это 8 Марта, Пасха, китайский Новый год, отпускной сезон, Олимпиада, погодные явления и даже солнечные или лунные затмения. Иногда сезонность соединяется с другим растущим интересом. Например, перед 8 Марта в Discover хорошо сработал материал Леди Mail.ru о десяти самых желанных духах. А «Хибины.ру» заметили интерес к рецепту салата «Машенька» и продолжили тему другими подобными публикациями – рецептами салатов «Хулиганка», «Смуглянка», «Аленушка» и другими.

Пример сезонного тренда: публикации «Хибин» о салатах к 8 Марта получили сотни тысяч показов в Discover

Вечнозеленые тренды – погода, курсы валют, питание, рецепты, сезонные заболевания и т. п. – пользуются спросом намного дольше. Например, в феврале и марте 2026 года почти весь «погодный» тренд в Санкт-Петербурге занимала «Фонтанка». Издание регулярно выпускало новые материалы о циклонах, возвращении зимы и резких изменениях температуры. Такие темы приносят трафик долго, но закрепиться в них новому издателю сложнее.

Мигрирующие тренды переходят с одного рынка на другой, если аудитории стран достаточно близки по интересам и культурному контексту. Например, тема об «эффекте Долиной» – спорах о возврате жилья после продажи под влиянием мошенников – после всплеска интереса в России через две недели стала появляться в ленте пользователей из Беларуси.

Мегатренды – особенно масштабные темы, которые привлекают большое внимание множества людей, например геополитические события или военные конфликты. Такие тренды неделями развиваются в разных направлениях и дают новые сюжеты для публикаций.

Может ли одна статья попасть и в персонализированные, и в неперсонализированные рекомендации

Один материал может участвовать сразу в нескольких сценариях показа. Google классифицирует публикации по разным признакам, учитывая тематику, связь с трендом и интересы пользователя. На этой основе система определяет, в каких рекомендациях появляется материал и какой аудитории его показывать.

Представьте, например, материал о матче «Ливерпуля» и «Тоттенхэма». Перед игрой интерес к событию растет, поэтому публикация попадает в трендовый контент. Одновременно Google определяет ее как материал о спорте и «Ливерпуле». А для пользователя, который уже интересовался этой командой, тот же материал соответствует еще и персональному интересу.

Одна публикация может сочетать несколько признаков: быть спортивным материалом, частью растущего тренда и одновременно соответствовать интересу конкретного человека. 

Так что граница между персонализированными и неперсонализированными рекомендациями не всегда проходит на уровне самой статьи.

Почему издателям особенно интересен неперсонализированный Discover

Главное преимущество неперсонализированного Discover для издателя – возможность выйти за пределы аудитории, которая уже интересуется той или иной темой. Если сюжет становится массовым, публикация может получить показы у гораздо более широкого круга пользователей и за короткое время принести большой трафик.

Но найти перспективную тему мало – важно еще и выбрать подходящий момент для публикации. У каждого тренда свое окно входа: одни сюжеты стоит подхватывать почти сразу, другим нужно время, чтобы интерес аудитории набрал силу. Так что быстрее не всегда значит лучше.

При этом окно может быть очень маленьким. В краткосрочных трендах отдельные материалы держатся меньше пяти минут. Если карточка не подтверждает ожидаемую реакцию аудитории, показы прекращаются. Зато удачный выбор момента позволяет за короткий срок собрать большой охват.

Время входа в тренд – невероятно важный показатель. Когда вы смотрите на продолжительность тренда, конкуренцию и средний срок жизни статьи, это не имеет ничего общего с классическими SEO-процессами. Паблишер заходит в тренд в нужное время – и тогда тренд у него отрабатывает.

Что в итоге

Персонализированный и неперсонализированный Discover используют разные принципы отбора материалов, но и в том, и в другом случае Google сначала должен корректно получить и обработать публикацию. На показы влияют заголовок, изображение, локаль, доступность страницы и другие технические детали.

Для издателя это значит, что одной удачной темы недостаточно. Даже материал с хорошим потенциалом может не получить охват, если на странице есть технические ошибки.