TacTics

Gemini – не просто чат-бот. Это один из ключевых интерфейсов нового поколения поиска, где ответы формируются не по ссылкам, а по содержанию. И если ваш сайт не попадает в рекомендации Gemini, вы теряете трафик на этапе, где пользователь ещё не дошёл до Google. Важно понимать: Gemini не индексирует сайт как Google. Он извлекает информацию из уже проиндексированных источников, но делает выбор строго по критериям авторитетности, структурной чёткости и семантической релевантности. Это не SEO в привычном смысле. Это GEO (Generative Engine Optimization) – оптимизация под генеративные движки. Что влияет на попадание в рекомендации?Авторитетность источника. Gemini отдаёт приоритет сайтам с высоким Domain Authority, большим объёмом качественных внешних ссылок и историей публикации экспертного контента. Но не только. Особенно важна тематическая авторитетность: если сайт десять лет пишет про SaaS-интеграции и имеет упоминания в отраслевых медиа – шансы выше, чем у новостного портала с общим рейтингом DA 80. Структура контента. Генеративные модели любят явную иерархию: заголовки H1–H3, краткие абзацы, маркированные списки (но не таблицы – они плохо парсятся), чёткие определения в первых предложениях. Особенно важно: – Первые 120 слов должны содержать суть – Gemini часто формирует ответы на их основе. – Избегайте «воды»: фразы вроде «в современном мире» или «как показывает практика» снижают плотность сигнала. – Включайте ключевые термины в естественной форме – без переспама, но с полным охватом темы. Формат «вопрос-ответ». Gemini часто ищет готовые ответы, а не строит их с нуля. Если ваша статья содержит чёткие, лаконичные ответы на типовые вопросы («Что такое…?», «Как работает…?», «Почему…?»), вероятность цитирования резко растёт. Особенно эффективны блоки с подзаголовками вида «Как настроить X за 5 минут» или «Чем отличается Y от Z». Цитируемость и уникальность. Если ваш материал уже цитируют другие качественные ресурсы (в том числе в англоязычном сегменте), это сигнал доверия. Но важно: уникальная интерпретация, а не пересказ. Gemini умеет отличать оригинальный анализ от копипасты – даже если она перефразирована. Обновляемость. Статьи, обновлённые в последние 6-12 месяцев, имеют преимущество перед «вечнозелёными» текстами без даты или с пометкой 2020+. Особенно критично для тем, связанных с ИИ, API, регуляторикой. Как проверить, попадаете ли вы в рекомендации?Простой способ – спросить Gemini напрямую: Если в ответе нет вашего домена – вы вне зоны охвата. Но это не приговор: в отличие от поисковых алгоритмов, генеративные движки реагируют на изменения быстрее. Основные ошибки, из-за которых сайты «не видны» Gemini: Отсутствие структурированной разметки (Schema.org). Особенно Article, HowTo, FAQPage. Дублирование заголовков и мета-описаний по всему сайту. Контент, написанный под клик, а не под ответ: длинные вступления, отсутствие ядра на первой «экранной» странице. Отказ от обновления старых материалов – даже если они по-прежнему в ТОПе Google. Скрытие ключевой информации за формами, регистрацией или JS-рендером без SSR. Что делать уже сегодня?Проведите аудит 5-10 ключевых страниц: убедитесь, что первые 3 абзаца – это сжатый, точный, цитируемый ответ на главный вопрос темы. Добавьте блоки FAQ в конце статей (даже если это не «часто задаваемые вопросы» – просто переформулируйте разделы в вопросительную форму). Обновите даты публикации на актуальных материалах (через<time datetime="…">и в тексте – «Обновлено в ноябре 2025»). Используйте разметку speakable для ключевых определений – это повышает шанс попадания в голосовые ответы (а они часто дублируются в текстовых). Gemini – это не «ещё один канал». Это смена парадигмы: пользователь получает ответ до того, как решит, стоит ли переходить по ссылке. И ваша задача – быть тем самым источником, на который ИИ опирается, а не тот, который он игнорирует.

Telegram анонсировал старт конкурса Design Contest 2025. В его рамках предполагается разработать концепцию Telegram Nodes. Предполагается, что внутри мессенджера будут созданы отдельные инстансы под названием Telegram Nodes. Цель такого инструмента – разделение личного общения и рабочих процессов. Организаторы сравнивают новую функцию с серверами в Discord или рабочими пространствами в Slack. Nodes будут созданы как полноценные пространства с разными типами чатов – от голосовых до видеокомнат. Сообщается, что они будут иметь систему администрирования и ролей пользователей. Главная особенность функции заключается в возможности настройки уникального профиля. Пользователи смогут устанавливать для каждого пространства отдельные аватары, никнеймы и описания, отличающиеся от основного аккаунта. Переключаться между Nodes и главным списком чатов можно будет через боковое меню. Чтобы принять участие в конкурсе, участником необходимо: Разработать макеты для iOS и Android, включая светлую и темную темы. Продумать пользовательские сценарии и административную панель. Создать демо-видео в фирменном стиле блога Telegram. Работы на конкурсе принимаются до 15 декабря 2025 года. Победители получат по $10 000 и возможность присоединиться к дизайн-команде мессенджера.

Китайская компания DeepSeek выпустила новое поколение языковых моделей – V3.2 и флагманскую V3.2-Speciale. Обе версии умеют выстраивать сложные цепочки рассуждений. V3.2 выступает преемником экспериментальной сентябрьской версии и позиционируется как универсальная модель «на каждый день». Разработчики отмечают, что по качеству ответов и скорости она сопоставима с решениями уровня GPT-5. Speciale – более мощная версия для задач на логику и анализ. Эта модель показала лучшие результаты в тестах международного уровня в олимпиадной математике и информатике, а в свежем бенчмарке AIME превзошла Gemini 3.0 Pro и GPT-5 High. В рейтинге CodeForces её оценка почти совпадает с топовой нейросетью Google. При этом обычная V3.2 успешно конкурирует в агентных задачах благодаря отличному умению планировать действия. Источник: DeepSeek В основе обеих моделей лежит оптимизированная для работы с длинным контекстом архитектура DeepSeek Sparse Attention. Но есть и ограничения: обучение на меньших вычислительных мощностях привело к тому, что модели уступают конкурентам в широте фактических знаний, а Speciale расходует больше токенов, так как ее высокие результаты достигаются за счёт длинных цепочек рассуждений. Стандартная V3.2 уже работает в веб-версии, приложениях и через API. Модель Speciale временно доступна только по API и будет открыта до середины декабря 2025-го года без поддержки инструментов. Код и веса обеих моделей опубликованы на Hugging Face.

Да, традиция тех самых «ugly sweaters» живёт и процветает, но в этом году у Microsoft получилось что-то особенно странное. Свитеры выполнены в фирменных цветах компании, украшены пиксельной графикой и аллюзиями на Windows, Xbox и другие продукты — но выглядят они, мягко говоря, на любителя. Некоторые модели кажутся прикольными в стиле ретро-гика, но большинство всё же больше напоминают результат творческого эксперимента, вышедшего из-под контроля. Такое ощущение, что дизайнеры решили смешать всё подряд: снежинки, логотипы, старые иконки Windows, зелёный Xbox… и всё это на одном полотне. Короче, свитеры, скажем так, — ну так себе, конечно 😝 Хотя, если цель была создать максимально «уродливые», то, пожалуй, они попали в точку. И фанаты Microsoft, как всегда, всё равно раскупят.

Корпорация Microsoft выпустила сразу три «уродливых» рождественских свитера 2025 года. Первая модель называется Artifact, на ней изображены ретро-иконки программы Paint, также скрепка-компаньон Клиппи, Internet Explorer, MS-DOS и другие. Такой свитер, как отмечает компания, прославляет любимые инструменты, которые сформировали нашу цифровую жизнь. Два других свитера посвящены брендам Zune и Xbox. Источник: Microsoft Стоимость моделей Artifact и Zune составляет по 79,95 доллара (около 6,2 тысяч рублей), а свитер с Xbox обходится в 59,95 доллара (примерно 4,6 тысяч рублей). Первая партия уже была распродана, покупателям обещают доставить заказы к январю 2026 года. Сейчас же возможен только предзаказ на сайте Microsoft Merchandise. Покупателям на выбор доступны размеры от XS до 4XL.

Разработчики в ходе проектирования программного обеспечения используют разные подходы, которые отличаются по архитектуре и по способу взаимодействия компонентов. В случае с микросервисной архитектурой (MSA) программный продукт строится из независимых модульных сервисов. Они взаимодействуют друг с другом через четко определенные интерфейсы и API, обеспечивая гибкость и масштабируемость системы. В этой статье мы расскажем о микросервисной архитектуре, ее ключевых особенностях и способах применения. Особенности микросервисной архитектурыМикросервисная архитектура (MSA) строится на основе распределенных программных компонентов. Они представляют собой небольшие независимые сервисы, которые предназначены для выполнения узких задач. Такой подход позволяет создавать адаптивные приложения, где каждый микросервис выполняет строго определенную функцию и работает автономно. Каждый микросервис имеет собственный код, базу данных и механизмы взаимодействия с другими элементами системы. Это позволяет разработчикам применять различные технологии и языки программирования в пределах одной архитектуры. Такой подход особенно эффективен для облачных вычислений, работы с цифровыми потоками и реализации онлайн-рекламных сервисов. Несмотря на автономность, микросервисы активно обмениваются информацией внутри приложения. Для этого создается схема взаимодействия с четко определенными конечными точками (endpoints) и каналами связи. Входящие и исходящие сообщения обрабатываются каждым сервисом отдельно, а данные передаются через каналы, что обеспечивает надежное и упорядоченное взаимодействие. Для связи между микросервисами обычно используется базовый API, который упрощает процесс обмена данными и минимизирует риски возникновения ошибок. Сложности работы с микросервисамиНесмотря на многочисленные преимущества микросервисной архитектуры, ее интеграция может быть сопряжена с рядом сложностей. Ключевые проблемы проявляются в следующих аспектах: Управление модулями. Система часто включает десятки или сотни отдельных сервисов, каждый из которых имеет собственный код, версии, команды и язык программирования. Такое разнообразие усложняет управление и требует внедрения эффективных инструментов оркестрации. Сложности взаимодействия. Микросервисы обмениваются данными через сетевые запросы, что может создавать точки отказа. При высоких нагрузках или нестабильности сети эффективность системы может значительно снизиться. Обеспечение целостности данных. В микросервисной архитектуре информация распределяется между модулями. Это усложняет синхронизацию данных, из-за чего их обработка может быть фрагментированной. Тестирование и отладка. Тестирование микросервисов представляет особую сложность, поскольку каждый компонент системы работает автономно, но взаимодействует с другими сервисами. Обеспечение безопасности. Каждый микросервис является отдельной точкой уязвимости. В случае компрометации одного из них может быть взломана вся система. Для минимизации негативных факторов необходимо внедрять современные подходы к управлению микросервисами, использовать автоматизированные инструменты мониторинга и уделять особое внимание вопросам безопасности. Из чего состоит микросервисная архитектураМикросервисная архитектура создана с учетом потребностей крупных компаний, которым нужны масштабируемые и независимые системы. Для реализации этой концепции были разработаны соответствующие компоненты. МикросервисыНебольшие автономные компоненты, которые легко разворачиваются и распределяются в системе. Каждый микросервис выполняет конкретную задачу и взаимодействует с другими через четко определенные интерфейсы. Они не зависят от серверной инфраструктуры, на которой работают. API и правила взаимодействияСвязь между микросервисами осуществляется через API, которые обеспечивают интеграцию и управление функционалом приложения. Они содержит команды, интерфейсы и инструменты, которые позволяют настроить взаимодействие всех звеньев системы. API-шлюзы (API Gateways)API-шлюзы играют роль центрального звена в обработке входящих данных для приложения. Они обеспечивают маршрутизацию запросов, проверку уровня доступа пользователя, валидацию запросов и их передачу к нужным микросервисам. Базы данныхКаждый микросервис имеет собственное виртуальное хранилище данных, где информация распределяется по файлам и таблицам. Эти базы содержат структурированную информацию, которая поддерживает работу сервисов, включая сведения о товарах, клиентах и операциях. Мониторинг и аналитикаСистема мониторинга собирает метрики производительности, фиксирует ошибки, анализирует запросы и взаимодействие компонентов приложения. Это позволяет разработчикам оценивать эффективность работы микросервисов, выявлять аномалии и повышать стабильность системы. Конфигурация и настройкаДля управления микросервисами используются механизмы, которые позволяют изменять параметры и конфигурации системы. Разработчики могут быстро настроить или модифицировать отдельные сервисы, чтобы адаптировать их к текущим требованиям. КонтейнеризацияКонтейнеризация обеспечивает надежную изоляцию и управления сервисами, предотвращая их взаимное влияние в рамках одного приложения. Этот метод позволяет легко развертывать, масштабировать и переносить микросервисы между серверами. Благодаря таким решениям микросервисная архитектура позволяет сделать систему гибкой, масштабируемой и устойчивой к сбоям. Микросервисная vs монолитная архитектура: плюсы и минусыВыбор между микросервисной и монолитной архитектурой зависит от потребностей компании, ее стратегических задач и особенностей программного продукта. Рассмотрим основные особенности, преимущества и недостатки каждого подхода. Монолитная архитектураМонолитная архитектура — это традиционный подход, где приложение представляет собой единый блок, который включает все функциональные сервисы. Управление программой и доступ к информации осуществляются из одного места через единую базу данных. Преимущества монолитной архитектуры: Простота разработки. Все сервисы расположены в одной системе, что делает проектирование и реализацию прозрачными и понятными. Легкость развертывания. Монолитное приложение не требует сложных инструментов управления, потому что работает как единый сервис. Низкие затраты. Реализация монолитной архитектуры обходится дешевле, поскольку она не требует сложной инфраструктуры. Стабильность без сетевой зависимости. ПО выполняет все процессы локально, что снижает риск сбоев из-за сетевых проблем. Недостатки монолитной архитектуры: Сложность масштабирования. Расширение функционала требует значительных усилий, особенно при больших объемах веб-сервиса. Затруднительная корректировка. Изменение одной части программы иногда затрагивает всю систему, вызывая дополнительные проблемы. Неудобство поддержки. Обслуживание крупных приложений и сервисов усложняется из-за необходимости глубокого понимания всей внутренней структуры. Ограниченная гибкость. Монолитное ПО плохо адаптируется к изменениям. Микросервисная архитектураМикросервисная архитектура позволяет разделить приложение на независимые модули. Такой подход дает следующие преимущества: Гибкость. Изменения можно вносить в конкретный сервис без необходимости модификации всей системы. Масштабируемость. Микросервисы позволяют легко увеличивать нагрузку, добавляя или модифицируя отдельные модули. Изоляция. Каждый микросервис автономен, что снижает риски взаимного влияния компонентов. Свобода выбора технологий. Для каждого микросервиса можно использовать разные инструменты, что повышает адаптивность системы. Недостатки микросервисной архитектуры: Сложность управления. Координация большого количества микросервисов требует использования специализированных инструментов и методологий. Сетевая зависимость. Постоянное взаимодействие между микросервисами увеличивает нагрузку на сеть, что может привести к сбоям. Высокие затраты. Проектирование, разработка и поддержка микросервисной архитектуры обходятся дороже из-за сложной инфраструктуры. ИтогМонолитная архитектура лучше подходит для небольших проектов с ограниченной функциональностью, где важны простота и низкие затраты. В свою очередь, микросервисная архитектура является лучшим выбором для крупных систем, где важны гибкость, изоляция компонентов и способность адаптироваться к изменениям. Инструменты для создания и разработки микросервисовДля создания микросервисной архитектуры важно использовать технологии, которые позволяют оптимизировать процесс разработки и управления компонентами. Spring BootЭто фреймворк на языке Java, который упрощает создание и развертывание микросервисов. Spring Boot предоставляет функции и готовые инструкции для быстрого проектирования микросервисных приложений, включая настройку, управление зависимостями и интеграцию с другими инструментами. Node.jsСервис на основе JavaScript, который хорошо подходит для разработки серверных приложений. Node.js обеспечивает высокую производительность и масштабируемость, благодаря чему он стал популярным выбором для микросервисных решений. DockerЭто инструмент для контейнеризации, который автоматизирует процесс развертывания, масштабирования и управления микросервисами. Docker позволяет изолировать приложения в контейнерах, обеспечивая стабильность и упрощенную миграцию между различными средами. Для разработки микросервисной архитектуры есть множество других инструментов. Выбор подходящего решения зависит от особенностей проекта, требований инфраструктуры и предпочтений разработчиков. Каким проектам подходит микросервисная архитектураМикросервисная архитектура не является универсальным решением. Но существуют критерии, которые помогут определить, подходит ли она для конкретной задачи: Скорость работы системы. Микросервисная архитектура эффективна для проектов, где требуется высокая скорость обработки данных и выполнения запросов в приложении. Масштабируемость. Если проект предполагает работу с большими объемами данных или постепенное увеличение нагрузки, микросервисы позволяют масштабировать отдельные части системы не затрагивая всей инфраструктуры. Гибкость архитектуры. В проектах, где часто добавляются новые функции или требуется замена компонентов, микросервисы обеспечивают адаптивность и простоту обновления системы. Микросервисная архитектура оптимально подходит для компаний, которые работают со сложной бизнес-логикой, а также для проектов, где необходимо эффективно управлять множеством автономных процессов. Она позволяет разделять функции на независимые сервисы и улучшает управляемость системы. ЗаключениеМикросервисная архитектура получила высокую популярность в IT-разработке, благодаря своей гибкости и масштабируемости. Однако выбор нужно делать в зависимости от целей и масштабов проекта. Для сервисов с простой логикой часто используется монолитный подход, который позволяет быстрее запустить продукт в ограниченных условиях. Микросервисы, напротив, лучше подходят для крупномасштабных проектов, где важна адаптивность, управление сложной логикой и возможность простого масштабирования.

Google готовит к внедрению новую функцию Call Reason для приложения «Телефон» на Android – это отметка, которая указывает, что звонок важен и требует внимания. Перед набором номера пользователь сможет установить пометку «срочно», и тогда эта информация отобразится на экране у собеседника. Если вызов будет пропущен, значок сохранится в журнале звонков, чтобы напомнить адресату о необходимости перезвонить, отмечают в The Verge. Функция задумана как способ выделить важные звонки на фоне потоковых. В эпоху, когда многие игнорируют входящие из-за спама или нежелательных разговоров, короткая пометка может повлиять на решение взять трубку или хотя бы вернуться к вызову позже. По мнению разработчиков, это снизит риск пропустить срочные сообщения. Есть и ограничения. Call Reason будет работать только при использовании фирменного приложения Google «Телефон». Оба абонента должны быть сохранены в контактах друг у друга – это защитит от спам-звонков. Пока обновление проходит этап бета-тестирования, и его появление на конкретном устройстве зависит от производителя и версии прошивки. Пользователям, желающим попробовать Call Reason раньше остальных, стоит следить за обновлениями в Google Play.

В данный момент я активно работаю над его созданием. Скоро здесь появится удобная платформа для общения и обмена мнениями. Благодарю вас за терпение! Пожалуйста, загляните позже, чтобы увидеть результаты работы.