Наиболее популярные в России поисковые системы, такие как Yandex и Google, постоянно совершенствуют свои алгоритмы для выявления и обработки контента, созданного с помощью искусственного интеллекта (ИИ). Это происходит не из-за стремления "наказать" ИИ, а из-за необходимости обеспечить пользователям качественный и релевантный поиск информации, избегая потока неинформативных или даже вводящих в заблуждение текстов.
Анонсированный Яндексом в конце марта 2025 новый алгоритм как раз и делает акцент на фильтрации страниц с генерированным контентом. Но как поисковики распознают тексты, написанные не человеком?
Поисковые системы не обладают единым, открытым алгоритмом для определения ИИ-генерированного контента - как, впрочем, они не раскрывают и другие алгоритмы ранжирования сайтов в поиске. Вместо этого они используют комбинацию различных сигналов и методов, которые можно условно разделить на несколько категорий:
1. Анализ языковых моделей
Среди множества языковых моделей поисковые алгоритмы могут выделить следующие точки контроля:
- Стиль и структура текста: ИИ-генераторы часто создают тексты с определенной стилистической предсказуемостью, используя ограниченный набор фраз и шаблонов. Поисковые системы анализируют частоту слов, сложные синтаксические конструкции, наличие «излишней» детализации или, наоборот, резких переходов в стиле изложения. Отсутствие естественного, человеческого потока мысли – важный признак генерированного контента.
- Повторяемость и предсказуемость: ИИ-модели могут генерировать фрагменты текста, которые повторяются или сильно похожи друг на друга. Поисковые системы выявляют такие повторяющиеся шаблоны, анализируя плотность и частоту ключевых слов и фраз.
- Семантическая целостность: ИИ-генерированный текст может быть логически несогласованным, содержать противоречия или иметь слабую связь между отдельными частями текста. Поисковые системы оценивают логическую связь между предложениями, параграфами и всей статьей, а также тематикой сайта и статьями, расположенными "по соседству" на этом же сайте.
- Недостаток оригинальности: Хотя ИИ может генерировать уникальный текст, в отдельных случаях он воспроизводит уже существующий контент, используя фрагменты или фразы из других источников. Поисковые системы анализируют сходство с другими текстами в интернете.
2. Анализ технических особенностей
- Отсутствие ссылок на авторов и источники: В случае с ИИ-генерированным текстом часто отсутствуют ссылки на авторов, источники информации или подтверждения фактов. Отсутствие этих данных является одним из индикаторов.
- Поведенческие паттерны: искусственный интеллект может создавать текст слишком быстро, не учитывая его релевантность или контекст, особенно в рамках тематики сайта. Поисковые системы анализируют скорость индексации страницы и другие поведенческие параметры, выявляя «искусственность».
- Использование «нечеловеческих» инструментов: Поисковые системы могут выявлять страницы, сгенерированные с использованием известных инструментов ИИ, используя определённые технические сигналы. Среди наиболее популярных в качестве генератора текстов моделей ИИ - OpenAI GPT-4, DALL-E 3, Midjourney V5, LLaMA 3, Jasper AI и другие.
3. Машинное обучение и анализ больших массивов данных
Поисковые системы обучают свои алгоритмы на огромных объемах данных, в том числе на множестве примеров сгенерированных текстов. Они предлагают алгоритмам все известные модели генерации, списки этих моделей пополняются практически ежедневно.
Используя машинное обучение, поисковые системы выявляют корреляции между признаками, которые указывают на ИИ-генерированный текст, и другими параметрами страницы.
Интересно, что проблема массовой генерации контента как бы объединяет все поисковые системы в мире. Развитие инструментов и подходов для распознавания ИИ-контента может вестись совместно с другими поисковыми компаниями, обменивающимися информацией о выявленных паттернах.
Важно понимать, что распознавание ИИ-генерированного текста является довольно сложной задачей. Поисковые системы постоянно совершенствуют свои алгоритмы, и методы определения ИИ-текстов постоянно эволюционируют. Например, Яндекс до запуска алгоритма "Тайфун" тестировал выявление созданных ИИ текстов более полугода.
Однако и искусственный интеллект не стоит на месте. Многие страны включают развитие ИИ в свои национальные проекты на общегосударственном уровне. В будущем, скорее всего, произойдёт еще более глубокое проникновение искусственного интеллекта в процесс поиска, и поисковые системы вынуждены будут адаптироваться к новым видам сгенерированного контента.
Резюмируя, можно сказать, что с точки зрения SEO использовать искусственный интеллект в работе можно и нужно. Однако необходима тщательная ручная проверка достоверности информации, предлагаемой ИИ, удаление при обнаружении явных признаков генерации (см. выше), а также четкое понимание того, какой контент на ваших страницах будет действительно интересен и полезен вашему пользователю.
чтобы узнать почему SEO не приносит результатов.
.png)
