Google выложил новое руководство по Robots.txt

Google выложил новое руководство по Robots.txt

Компания Google представила обновленное руководство по Robots.txt, которое должно помочь издателям и SEO-специалистам лучше понять, как работать с краулерами и другими ботами . В новой документации приводятся примеры, как блокировать определенные страницы, такие как корзины, ограничивать доступ для конкретных ботов и настраивать поведение сканирования с помощью простых правил.

Руководство начинается с краткого введения в основы Robots.txt и постепенно углубляется, описывая, что издатели и SEO-специалисты могут делать с помощью этого протокола и как это может принести им пользу.

Если файл Robots.txt отсутствует, Google Search Console отобразит ошибку 404. Это нормальное явление, но если вас раздражает такое сообщение в GSC, вы можете подождать 30 дней, и предупреждение исчезнет. Как вариант, вы можете создать пустой файл Robots.txt, который также будет принят Google.

Вот некоторые расширенные функции, которые предлагает Robots.txt:

• Возможность настраивать поведение конкретных поисковых ботов с помощью различных правил;
• Блокировка URL, таких, как PDF‑файлы или страницы поиска;
• Детальный контроль над поведением отдельных ботов;
• Поддержка комментариев для внутренней документации.

Google представил обновлённую версию нейросети Gemini 2.0 Flash

Главная особенность этой версии — возможность редактирования изображений на основе текстовых описаний, предоставленных пользователем.

В Google отмечают, что Gemini 2.0 Flash объединяет в себе несколько технологий: мультимодальный ввод, расширенные возможности логического мышления и понимание естественного языка. Это позволяет создавать изображения с высокой точностью.

По мнению разработчиков, новая версия нейросети лучше всего подходит для следующих задач:

• создание иллюстрированных историй: Gemini 2.0 Flash может рассказать историю и проиллюстрировать её;
• редактирование изображений в режиме реального времени: нейросеть помогает вносить изменения в фотографии;
• создание реалистичных изображений: благодаря глубоким знаниям и улучшенным рассуждениям, нейросеть создаёт изображения, которые выглядят как настоящие;
• наложение текста на изображения без потери качества и искажений: модель справляется с этой задачей.