В этой статье хочу обсудить использование сгенерированного ИИ-контента и влияние на продвижение сайта. Можно ли использовать тексты созданные нейросетями для наполнения сайта и можно ли продвинуть сайт, который использует сгенерированный контент.
Начать стоит с того, что генерация текстов в целях продвижения сайтов используется давно, еще до того, как нейросети стали популярными.
Вот несколько примеров:
- На крупных сайтах, например интернет-магазинах, текст генерировали для описания категорий, товаров, страниц. Был шаблонный текст в который в определенные места подставлялись названия и числовые характеристики. Вот пример такого шаблона: «Купить [товар] по [цене] в [городе]. Большой выбор [товар] в [категория] от [минимальная цена в категории]
- Для дорвеев (сайты, специально созданные под трафик и перенаправления на другой сайт) были простые алгоритмы, например цепи Маркова — математической модели, которая позволяет генерировать в том числе и тексты. Тексты были нечитаемые для людей, но алгоритму поисковика казались логичными и такие тексты ранжировались.
Я помню, как писал программисту шаблоны для генерации текстов для продвижения интернет-магазина запчастей еще в 2009 году .
Современное использование нейросетей для генерации текстов
В последние годы тексты, сгенерированные языковыми моделями (ChatGPT, GPT-3/4 и др.), стали массово появляться на сайтах. Исследования показывают, что уже большинство популярных страниц частично содержат ИИ-контент. Например, недавний анализ 600 тысяч страниц от Ahrefs выявил, что большинство страниц в топ-20 результатов поиска имеют долю сгенерированного текста.
Это означает, что многие компании и сайты активно используют ИИ для создания контента-от описаний товаров и справочных статей до новостных заметок. Такая практика распространена во всех языках и нишах, включая корпоративные сайты и сайты услуг.
Что говорят представители поисковых систем?
Поисковые системы (и Google и Яндекс) официально заявляют, что оценивают контент по качеству, а не по способу его создания. Иными словами, хорошо написанная статья, даже если она создана при помощи ИИ, может ранжироваться высоко, если удовлетворяет запросы пользователей и демонстрирует экспертизу, оригинальность и доверие (принципы E-E-A-T).
Напротив, низкокачественный “сгенерированный ради SEO” текст будет считаться поисковиками бесполезным, так же как и слабый человеческий текст. Google в феврале 2023 прямо подчеркнул: “Как бы ни был создан контент, наши системы стремятся показывать оригинальную, качественную, полезную информацию»
Михаил Сливинский, амбассадор вебмастеров в Яндексе, в интервью сказал, что Яндекс не санкционирует сайты лишь за факт использования нейросетей. Важен конечный «продукт» — полезен ли материал людям. Если AI-текст поверхностен, не решает задачу и не нравится пользователям, такие страницы теряют позиции
Выгода генерации контента
Крупные компании начали экспериментировать с генерацией контента, чтобы масштабировать наполнение сайтов и сэкономить на копирайтинге.
Так, SaaS-стартап AIContentfy за 12 месяцев опубликовал 6000 статей, сгенерированных ИИ, дополнив их 600 ссылками, и достиг ~200 тыс. посетителей в месяц. Они описывают стратегию: быстрый выпуск множества ИИ-статей кластерами, отслеживание в Google Search Console, затем доработка и линкбилдинг для тех, что получили трафик.
По их данным, такой поток контента не привёл к санкциям-напротив, сайт стремительно вырос.
Другие компании используют ИИ для генерации описаний товаров, FAQ, постов в блог. Если есть редактор, это помогает быстро наполнить сайт полезной информацией.
Даже крупные медиа начали эксперименты: в 2023 году BuzzFeed объявил о планах внедрять ИИ для персонализации квизов и контента, а портал CNET тихо опубликовал серию финансовых статей, написанных “внутренней” моделью ИИ (с последующей редактурой людьми). Многие новостные агентства уже давно автоматизировали рутинные тексты (биржевые сводки, отчёты о погоде или спорте)-современные ИИ лишь расширяют эти возможности.
Методы определения ИИ-сгенерированных текстов
Определить, написан ли текст нейросетью, не всегда просто, но существует ряд подходов:
Лингвистический анализ и детекторы ИИ.
Существуют специальные инструменты (на базе тех же моделей), которые по стилю и статистике слов оценивают вероятность машинного происхождения текста.
Примеры:
- OpenAI Text Classifier,
- GPTZero,
- GigaCheck
- Originality.AI и др.
Они используют модели, обученные различать человеческие и ИИ-тексты, анализируя вероятность распределения слов в тексте и другие характеристики.
Однако их надёжность ограничена: сам OpenAI признал, что универсальный классификатор показывает слишком низкую точность и отключил свой инструмент летом 2023 года («низкий уровень точности… на 20 июля 2023 сервис больше недоступен»). Тесты показывали, что он правильно определял лишь ~26% ИИ-текстов и давал до 9% ложных срабатываний на человеческие тексты.
Другие детекторы тоже склонны ошибаться, особенно на текстах не на английском или написанных нетипичным стилем. Бывали случаи, когда они принимали за ИИ даже отрывки из классической литературы.
Статистические “водяные знаки”.
Разработчики моделей исследуют метод watermarking -встроенная пометка генерируемого текста.
Идея в том, чтобы при генерации слегка смещать вероятности выбора слов по особому списку, незаметно для смысла, но создавая статистический след. Затем специальный алгоритм может обнаружить этот след и с высокой вероятностью понять, что текст сгенерирован данным ИИ.
Такой подход обещает точное обнаружение, но нужно, чтобы была договоренность и все крупные сервисы добавляли такую разметку. На данный момент открытых данных о внедрении водяных знаков в популярных моделях нет, большинство генерируемых текстов не помечены.
Кроме того, желающие могут использовать нейросети, в которых нет таких пометок. А моделей очень много (хотя реально хорошие все на слуху)
Анализ логики и вероятностей (DetectGPT).
Один из научных методов — алгоритм DetectGPT, предлагающий выявлять машинный текст по характерному “отпечатку” в пространстве вероятностей модели.
Исследования показали, что тексты от LLM имеют особую кривизну логарифма вероятностей: если слегка случайно мутировать предложения и сравнить вероятности, оригинальный ИИ-текст будет заметно отличаться по метрике кривизны. Такие методы могут выявлять скрытые статистические особенности генерации без необходимости обучать детектор на конкретных данных.
Однако их точность тоже ограничена и требует доступа к исходной модели, которая сгенерировала текст (что не всегда известно).
Чисто человеческая экспертиза.
Практика показывает, что люди часто не могут надёжно отличить хороший ИИ-текст от человеческого, особенно если автор старался придать ему естественный вид.
В некоторых случаях опытный редактор может заподозрить “неживой” стиль: избыточно шаблонные фразы, безэмоциональность, отсутствие ошибок, общие рассуждения вместо конкретики, фактические неточности или выдуманные детали.
У меня такое было, готовили статью в крупное СМИ и решили схалтурить. Редактор написал, что видит, что мы использовали нейрость. Хотя текст был очень хорош и не определялся в популярных сервисах как сгенерированный.
Тексты ИИ часто слишком ровные по тону и структуре, могут не содержать живых примеров или эмоциональных окрашиваний. Также нейросеть может уверенно писать ложные факты-например, перечислять несуществующие книги в рекомендации. Однако по мере улучшения моделей и при грамотной доработке отличить такой текст “на глаз” становится всё сложнее.
Гарантий определения не существует
Ни один метод не даёт абсолютной гарантии.
Определение ИИ-текста — это гонка вооружений. Новые модели учатся писать всё более правдоподобно, а детекторы пытаются не отставать. Уже сейчас ИИ легко обходят простые фильтры (достаточно перефразировать текст или попросить модель писать более “человечно”).
Специалисты предупреждают, что полагаться на автоматические детекторы в ответственных случаях опасно: есть риск и огульно обвинить человека в плагиате, и пропустить сгенерированный спам.
Поэтому при аудите сайтов применяют комбинацию инструментов и ручной проверки, а поисковые системы ориентируются прежде всего на конечное качество контента, а не на метод его создания.
Что будут делать поисковые системы?
Есть ли у поисковых систем “детектор ИИ”? Да, поисковые платформы вкладываются в выявление автоматически сгенерированного контента-в первую очередь для борьбы со спамом.
В команде ранжирования Google прямым текстом указывается задача “обнаружения и обработки ИИ-сгенерированного контента”.
Недавний пример: профиль старшего аналитика Google Криса Нельсона (соавтора официальных рекомендаций по ИИ-контенту) подтвердил, что его команда занимается распознаванием такого контента и защитой результатов поиска от злоупотреблений.
Это не противоречит публичной позиции Google, просто компания рассматривает массовую авто-генерацию низкопробных текстов как “новый тип угрозы”, аналогично другим видам спама.
Для фильтрации задействованы существующие алгоритмы: например, система SpamBrain анализирует аномальные шаблоны и сигналы спама независимо от того, человеком или ИИ создан текст.
Характерные признаки:
- отсутствие пользы,
- неестественное повторение ключевиков,
- противоречие фактам и т.д.
И если такое обнаружено, страница будет понижена в рейтинге или вовсе исключена.
Официальная политика Google.
В начале 2023 года Google обновил руководства для вебмастеров, уточнив отношение к контенту от ИИ.
Коротко: “Допустимо использование ИИ и автоматизации, если это не нарушает наши правила и приносит пользу пользователям”.
Запрещено по-прежнему то, что и раньше, т.е. автогенерированный текст с основной целью манипулировать результатами поиска (как было сказано, это нарушение антипоискового спама).
С правилами можно ознакомиться по ссылке: Правила Google Поиска в отношении контента, созданного искусственным интеллектом
Вместе с тем Google прямо отказался вводить запрет на все ИИ-тексты, пояснив, что автоматизация десятилетиями служит для создания полезного контента (приведены примеры спортивных счётов, погодных сводок, стенограмм) и что лучше фокусироваться на качестве, чем на способе производства.
В разделе FAQ компания подчеркнула, что не “награждает” и не “карает” страницы просто за факт использования ИИ. Для алгоритма это “просто контент”, который может ранжироваться хорошо, если он «полезный, помогающий, оригинальный», либо плохо, если нет.
Таким образом, акцент на оценки E-E-A-T и полезности: в частности, по темам YMYL (медицина, финансы, правовые вопросы) любая слабая по качеству статья (кем бы ни написана) будет занижена, а высокая экспертиза и достоверность-наоборот, повысит рейтинг.
Google советует авторам самим задаваться вопросами “Кто, Как и Зачем создавал контент” и прозрачно раскрывать эти данные, если у аудитории могут возникнуть сомнения. Например, на новостных сайтах лучше указывать реального автора, а об использовании ИИ можно сообщить, если это важная часть процесса.
В целом, Google не требует маркировать каждый ИИ-текст, но призывает к честности с пользователями.
Позиция Яндекса в отношении сгенерированных текстов
Яндекс (в лице того же Сливинского) нам говорит о том, что само по себе использование нейросетей не снижает позиции, если результат удовлетворяет пользователя, обладает ценностью и экспертизой. Любые попытки обмана алгоритма, включая массовую генерацию нехорошей информации, становятся бесполезны
На Вебмастерской весной 2025 Яндекс анонсировал значимое обновление алгоритма для определения качественного контента в поиске. Цель изменений — повысить приоритет действительно полезных, экспертных и заслуживающих доверия материалов, снизив видимость сайтов с некачественными и автоматически сгенерированными текстами.
Можно ознакомиться с анонсом по ссылке https://webmaster.yandex.ru/blog/updating-search-algorithms-and-high-quality-content-on-websites
Поисковик стал точнее определять низкокачественные документы (в том числе ИИ-контент), повысив точность фильтрации до 99%. Материалы с бесполезным или переоптимизированным содержимым теперь реже попадают на первую страницу.
Также, все могут наблюдать, что Яндекс сам добавляет в выдачу ответы сгенерированные собственным сервисом Нейро.
Другие поисковики
Bing (поисковик Microsoft) публично заявлял схожие принципы с Google. Им важнее релевантность и полезность. В целом все поисковые системы стремятся обеспечить удовлетворённость пользователя, поэтому будут бороться именно с бессмысленным авто-сгенерированным “шумом”, а не с самими технологиями ИИ.
Кейсы и эксперименты
Автоматизировать выпуск финансовых статей
Известным кейсом стала попытка крупного технологического медиа CNET в конце 2022-начале 2023 автоматизировать выпуск финансовых статей. Под псевдонимом “CNET Money Staff” было опубликовано 77 материалов, написанных внутренней моделью ИИ. Руководство позиционировало это как эксперимент для помощи редакторам.
Однако вскоре вскрылись проблемы: более половины этих статей содержали фактические ошибки, а многие абзацы оказались позаимствованы у других сайтов. В результате CNET пришлось публично признавать недочёты, внести исправления в 41 статье и временно приостановить программу.
Ситуация привлекла внимание Google. Хотя официально о санкциях не сообщалось, в сообществе появились подозрения, что сайт мог потерять часть трафика из-за “тонны однотипного контента”.
Фейковые обзоры
Похожий скандал произошёл с ресурсом Sports Illustrated: в 2023 году обнаружилось, что на сайте размещены обзоры, сгенерированные ИИ и опубликованные под фейковыми именами авторов.
Общественность отреагировала негативно, статьи удалили, репутации изданий был нанесён ущерб. Эти примеры подчеркивают: если использовать ИИ-контент, то с полным контролем качества. Иначе ошибки и обвинения в плагиате неизбежно приведут к потере доверия и аудитории-а значит, и поискового трафика.
Положительные кейсы
Платформа Bankrate (финансовые советы) одновременно с CNET тестировала публикацию статей, написанных ИИ и отредактированных редакторами и некоторые из них успешно ранжировались в Google.
Компания BuzzFeed, внедряя ИИ в создание развлекательного контента, заявила, что делает это для «улучшения пользовательского опыта», а не просто для потока SEO-текстов.
Многие интернет-магазины применяют генеративные модели для заполнения карточек товаров и мета-описаний, получая уникальные тексты там, где раньше были шаблонные дубли-это может положительно сказаться на SEO, если тексты информативны.
Медиаагентства экспериментируют с ИИ для черновиков пресс-релизов, описаний услуг, перевода и локализации статей на другие языки.
Во всех таких случаях играет роль “человеческий фактор”. Лучшие результаты у тех, кто использует ИИ как ускоритель работы автора, а не как замену ему.
Исследования влияния на ранжирование.
На сегодняшний день нет свидетельств, что поисковики автоматически занижают сайт за сам факт ИИ-контента.
Напротив, крупное исследование от Ahrefs (2025) не выявило никакой корреляции между долей ИИ-текста на странице и её позицией в Google. Страницы с минимальным ИИ иногда ранжировались чуть лучше, но связь статистически близка к нулю.
Более того, 4,6% топ-страниц были полностью сгенерированы ИИ, и они успешно держались на своих позициях. Это подтверждает слова Google: алгоритм “не вознаграждает и не наказывает” за ИИ как таковой.
Однако есть и другая сторона медали: компания Originality.AI, разработчик детектора, ведёт мониторинг поисковой выдачи и отмечала, что в 2024-2025 году доля ИИ-контента в топ-20 Google колеблется в районе 15-19%. После взрывного роста в 2023 доля даже немного снизилась к середине 2025-го. Это может говорить о том, что Google внедрил обновления (например, Helpful Content Update), которые выявляют и понижают “сгенерированный шум”.
Проще говоря, спам-страницы, целиком сделанные ради трафика, стали реже попадать в топ-их вытесняют либо более качественные ИИ-генерации, либо контент от людей. Эта тенденция согласуется с политикой Google: после всплеска ИИ-контента в начале 2023 года поисковик призвал «не увлекаться бездумно генерацией текстов», а сосредоточиться на пользе для аудитории.
В частности, было подчеркнуто, что массовое “накачивание” сайта некачественными ИИ-страницами или использованием ИИ для манипуляций (например, для генерирования текстов с целью размещения SEO-ссылок) противоречит правилам и может привести к ручным мерам.
Известны случаи, когда Google всё же вручную наказывал ресурсы за злоупотребление ИИ-контентом (факт применения таких санкций подтвердили представители компании в 2023 году). Но эти меры касались явно спамных сеток сайтов. Для обычных же компаний рецепт такой: создавайте лучший контент для пользователей и не важно, при помощи ИИ или без, главное, чтобы результат был ценным.
Выводы
Итоговая рекомендация проста: использовать сгенерированные тексты можно и нужно, но осторожно и внимательно.
Современные языковые модели способны существенно ускорить подготовку материалов и сократить расходы, не жертвуя качеством, если над контентом по прежнему работает эксперт.
Сгенерированный текст стоит рассматривать как черновик или сырье: его надо вычитывать, проверять факты, дополнять уникальными данными и адаптировать под читателя. Именно такой подход позволяют получить выгоду (масштаб, экономия времени) без ущерба для SEO.
Многие успешные кейсы подтверждают: ИИ-контент, прошедший редактуру, приносит трафик наравне с авторским, а иногда и превосходит его по скорости выпуска.
Поисковые системы не стремятся блокировать ИИ-контент, они адаптируются к новой реальности. Google, Яндекс и другие будут поощрять те материалы, которые решают задачи пользователей. Если алгоритмы заметят, что текст “пустышка”, неважно, написана она роботом или человеком, то страница не получит высоких позиций.
Зато полезная статья, даже сгенерированная частично, вполне может занять место в топе.
