Полезные статьи о SEO, контент-маркетинге и использовании искусственного интеллекта для создания эффективного контента
Привычный мир поиска, где десять синих ссылок борются за ваше внимание, стремительно меняется. Сегодня на запросы всё чаще отвечает не список документов, а искусственный интеллект. Google SGE, Microsoft Copilot, Perplexity — эти системы не просто ранжируют сайты, они читают их, извлекают факты и синтезируют готовый ответ прямо на странице результатов.
Поиск переживает системное изменение: привычный список ссылок всё чаще заменяется единым кратким ответом с указанием источников. Пользователь получает готовую выжимку, а переход на сайт становится лишь одним из возможных шагов. Этот формат закрепился не только в Google, Яндексе и Bing, но и в сервисах вроде Perplexity или ChatGPT Search. Логика работы меняется: внимание сосредоточено на ответе, а не на результатах в целом.
Языковые модели сегодня умеют многое: они генерируют тексты в разных стилях, переводят, резюмируют и отвечают на сложные вопросы. Но при всей их функциональности остаётся одна распространённая проблема — склонность к так называемым «галлюцинациям», когда модель уверенно выдаёт выдуманную или неточную информацию.
AI-контент всё чаще становится основой для информационных страниц, блогов и продуктовых материалов. Он экономит время, хорошо структурирован, соответствует требованиям по объёму и ключевым словам. Однако при переходе от генерации к анализу метрик возникает диссонанс: статьи читаются хуже, вовлечённость падает, глубина просмотра не растёт.
Контент, особенно сгенерированный нейросетями, всё чаще читается как «ничего»: много слов — мало смысла. Страницы заполняются текстами, которые не цепляют, не помогают и не конвертируют. Они выглядят формально правильно, но ощущаются пустыми. Это и есть «вода» — бесполезные фразы, общие формулировки, растянутые конструкции без сути.
Вы читаете текст, не зная: это писал человек или ИИ. Грамотно, ровно, без ошибок, но скучно. Почему так происходит? ИИ не различает главное и второстепенное, он использует усреднённые шаблоны, избегает конкретики и эмоциональной окраски, часто повторяет одну мысль разными словами или строит предложения с безличными формулировками вроде «можно заметить» или «это стоит учитывать». Всё это делает текст механическим.
Почему тексты от нейросетей вроде GPT выглядят гладко, но читаются пусто? Вместо мыслей — шаблонные фразы, вместо примеров — общие слова. В этом материале разбираемся, как устроено машинное письмо, почему оно часто лишено смысла и что с этим делать: как редактировать AI-черновики, выявлять слабые места и превращать их в осмысленные тексты.
Инструменты на базе ИИ всё чаще используются для генерации статей, описаний товаров и других текстов в рабочих процессах. Возможность быстро получить статью по заданной теме выглядит удобно и привлекательно, особенно когда времени мало или задач много. Однако результат может разочаровать — нейросеть часто выдаёт общий текст без учёта специфики темы или нужного стиля подачи.
Когда мы работали с SEO-проектами, столкнулись с типичной проблемой: большинство инструментов автоматизации либо ограничиваются шаблонной генерацией текста, либо не учитывают особенности русскоязычного поиска. В результате значительную часть работы приходится выполнять вручную — от сбора данных до финальной правки.