Что будет, если генерировать тексты с ИИ⁠⁠

Пока одни уверенно перекладывают написание материалов на нейросети, другие утверждают: поисковики и аудитория не любят сгенерированный контент. Думаю, не правы ни первые, ни вторые. Попробую разобраться сегодня, какие плюсы и минусы есть у ИИ-текстов, как к ним относятся «Яндекс» и Google и что происходит, когда AI-материалы становятся неотъемлемой частью вашей контент-стратегии на разных этапах воронки.

Преимущества генерации текстов

Причины, по которым многие компании и независимые эксперты, стали использовать нейросети для текстов, достаточно очевидны. Здесь срабатывает простой расчет: если можно каким-то образом выпускать контент быстрее и дешевле, бизнес не упустит этот шанс.

• Масштаб работы. То, что раньше занимало недели, теперь делается за часы. Нейросеть помогает подготовить десятки материалов за один рабочий день: от SEO-статей и товарных карточек до постов в Telegram и цепочек писем.

• Экономия. Многое, что раньше делалось стажерами или новичками, теперь можно поручить нейросети. Она берет на себя рутину, за счет чего сеошники, копирайтеры, маркетологи и SMMщики могут сосредоточиться на вещах, где нужна экспертиза: гипотезы, аналитика и так далее. Если в штате нет сотрудника, нейросети могут закрыть часть задач дешевле, чем услуги фрилансера. Но это при условии, что есть навык написания промптов и базовой редактуры.

• Творческая поддержка. Если вы сами пишете тексты или предлагаете идеи для контента, то знаете, что часто самое сложное — это начать. Нейросеть помогает преодолеть страх белого листа: набрасывает черновик, подсказывает, как переформулировать мысль, или предлагает десяток вариантов заголовка. Дальше уже проще: достаточно поправить формулировки, добавить факты и детали, и текст начинает складываться сам.

Что говорят поисковые системы об ИИ-контенте

У Google прозрачная позиция: в Search Central есть отдельное руководство по использованию генеративного контента. Компания подчеркивает, что учитывается не способ создания текста, а его качество. В основе работают системы ранжирования, которые оценивают полезность материала и проверяют надежность информации. Если контент создан для людей, отвечает на запрос и соответствует принципам E-E-A-T, он получает преимущество. Массовая генерация ради поисковиков, наоборот, рассматривается как спам и со временем уводит сайт вниз.

E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) — набор факторов ранжирования Google. Он означает, что контент должен основываться на опыте автора, демонстрировать его экспертность, подтверждать авторитет и вызывать доверие. Эти критерии особенно важны для сфер, где ошибка в информации может повлиять на здоровье, финансы или правовые решения пользователя. В первую очередь, это медицинские, юридические, финансовые и образовательные материалы, а также контент о безопасности и государственных услугах.

Позицию «Гугла» подтверждает исследование Ahrefs. Аналитики проверили 600 тысяч страниц и не нашли зависимости между долей ИИ-текста и позициями в Google. Чисто машинные статьи действительно реже попадают в топ, но смешанный формат (человек + ИИ) показывает те же результаты, что и полностью «человеческие» тексты.

У «Яндекса» отдельного документа по генеративному контенту нет. В справке «Вебмастера» и в официальных комментариях компания не раскрывает, как алгоритмы относятся именно к ИИ-текстам. Есть только общий принцип: поиск пессимизирует малополезный контент (МПК), независимо от того, кто его написал. При этом «Яндекс» активно развивает собственные нейросети, что показывает: инструмент как таковой не считается проблемой.

Что на самом деле пессимизирует контент в поисковой выдаче

Поисковики не отслеживают, кто писал текст — человек или нейросеть. Они наказывают за бесполезность. Страницы теряют позиции, если не приносят ценности и не решают задачу пользователя. Это касается и статей, и карточек товаров, и лендингов.

Вода. Когда тексты выглядят связными, но не несут ценности, пользователи быстро это считывают и уходят. А нейросети часто выдают именно такие материалы, особенно если делать их на скорую руку, то есть без детального промпта и добавления собственной экспертизы. В итоге на странице с AI-контентом растет число отказов и алгоритмы начинают понижать ваше место в выдаче.

Еще одна проблема — шаблонность: искусственный интеллект пишет «одинаково» даже на разные темы. Например, повторяются типичные клише вроде «включает в себя», «такие как», в тексте присутствуют одни и те же связки и обороты, а введения и заключения напоминают школьные сочинения. В результате текст теряет индивидуальность, не цепляет читателя и создает ощущение «серой массы». Читатели это замечают мгновенно, особенно если раньше блог, рассылка или Telegram-канал были наполнены качественным живым контентом.

Недостоверные материалы. И пользователи, и поисковики по умолчанию ждут подтвержденных фактов, точных цифр и прозрачных источников. Но нейросети склонны к «галлюцинациям»: они придумывают даты, статистику, цитаты, причинно-следственные связи и убедительно вплетают их в текст. Для читателя это выглядит правдоподобно, но для бренда оборачивается потерей доверия, а для сайта — падением позиций. Если хотите проверить, как это работает, попробуйте пару раз не согласиться с нейросетью.

Отсутствие голоса бренда. Сам по себе нейтральный стиль текстов никак не отражается на попадании в топ, но влияет на поведенческие факторы: тексты без индивидуальности аудитория читает по диагонали, чаще закрывает на середине и почти не делится. Нейросети особенно подвержены этой проблеме: они подбирают «средние» формулировки и выдают одинаковый тон даже для разных тем. Например, GPT даже в последней модели не умеет по умолчанию в сторителлинг и никогда не добавляет в текст ситуативные шутки и интересные уместные метафоры (пошлые сравнения не в счет). А значит, он попросту не создает эмоционального контакта с читателем. В результате материалы не отражают характер бренда, из-за чего аудитория теряет интерес. Представляете, что будет, если Vizit или Aviasales будут юзать ИИ на постоянной основе?

Неуникальный контент. Поисковики не поднимают в топ страницы с переписанными под копирку текстами. А языковые модели, как известно, либо обучены на чужих материалах, либо напрямую обращаются за информацией в интернет. Более того, если до вас кто-то уже генерировал ИИ-текст на ту же тему и в той же нейросети, уникальность контента на выходе будет в районе 60–70%. Это может быть не слишком критично для соцсетей или писем, но для публикации на своем сайте или в стороннем медиа — весьма.

Как аудитория относится к сгенерированному контенту

Итак, поисковики пессимизируют сгенерированный контент, только если он бесполезный и некачественный. Но ИИ-тексты могут попасть туда, где алгоритмы «Яндекса» и Google уже никак не влияют, например, в рассылки, соцсети и отраслевые медиа. Здесь главным судьей становится аудитория.

В email-маркетинге данные пока неоднозначные: исследование GetResponse показало, что письма, написанные с помощью ИИ, имеют процент открываемости ниже, чем те, что написаны вручную. Особенно это заметно в спортивной и юридической сферах. Для справки: исследование проводилось на чем 16 000 электронных письмах. А вот опрос ContentGrip дает более тревожную картину: 80% потребителей заявили, что могут сменить бренд, если коммуникация выглядит слишком машинной, и более половины воспринимают такие письма негативно. Это прямое доказательство того, что однообразный тон снижает доверие и лояльность. 

Та же логика работает в медиа. Издания не хотят рисковать репутацией и прямо прописывают запрет на публикацию ИИ-контента. У портала E-xecutive, например, есть требование: материалы должны быть оригинальными и написанными человеком. Если у редакции возникают сомнения, текст проверят дополнительно, а при выявлении ИИ-генерации могут даже забанить автора.

А что в итоге?

После всех рассуждений самое время ответить на вопрос из названия статьи. Если вы один раз сделали текст с помощью ИИ и опубликовали его, ничего страшного не случится. Более того, в краткосрочной перспективе это может дать хороший результат. У меня был такой опыт: в 2023 году, когда ChatGPT только стал популярным, в качестве эксперимента я публиковала статью про то, как писать тексты с нейросетями. Фишка заключалась в том, что я полностью сгенерировала материал с ИИ: структура, текст, иллюстрации.

Как видно на графике выше, публикация принесла много трафика в корпоративный блог. Однако со временем ситуация изменилась. Когда вышли более экспертные материалы на данную тематику и ИИ-модели получили обновление, язык статьи стал восприниматься как искусственный. В результате и позиции упали, и число отказов многократно выросло. Добавила ли эта статья в карму контент-эксперта каких-то плюсов? Пожалуй, в этом заключается главный вопрос.

Поэтому главная ошибка бизнеса заключается не в том, чтобы использовать ИИ для текстов, а в том, чтобы верить, что можно делать контент с нейросетями без малейшего участия человека. Без четкого техзадания, с поверхностным пониманием темы, без последующей редактуры и так далее. Практика показывает, что реальную эффективность бизнесу приносит только осознанная работа с текстами, которые основаны на его опыте или экспертных знаниях.