16 
Нейросети, вроде ChatGPT, давно стали частью рабочих процессов, а объемы контента, сгенерированного машинами, растут экспоненциально. Еще немного — и можно просто скролить мемы, пока контент сам себя пишет. Однако для SEO-специалистов и линкбилдеров это как огромные перспективы, так и риски. Действительно ли AI может масштабировать линкбилдинг, или в конце концов это прямая дорога к санкциям Google и репутационным потерям?
Разберем, какие реальные возможности дает AI, а какую работу лучше не доверять нейросети. И самое главное — как использовать потенциал AI на максимум без вреда для сайта.
Что такое AI-контент и почему он стал трендом?
Под AI-контентом в нашем контексте подразумеваем тексты (статьи, описания, идеи, письма), созданные алгоритмами нейросетей. Их столь стремительную популярность объясняют несколько факторов:
- Скорость и масштаб: AI генерирует тексты молниеносно, за считанные минуты, а их объемы — легко масштабируются.
- Доступность: появилось (и продолжает появляться) огромное количество инструментов (от бесплатных до платных) с разным функционалом, поэтому каждый может найти что-то под свои задачи.
- Потенциальная экономия: генерирование контента с AI дешевле потенциального найма профессиональных копирайтеров, особенно для рутинных задач.
- Новые возможности: AI может помогать с задачами, на которые раньше требовалось много времени — от брейншторминга до базового анализа.
Однако как и любая мощная технология, AI имеет свою «светлую» и «темную сторону силы». Как именно это работает на практике — рассказываем далее.
"Светлая сторона" AI-контента для линкбилдинга
Конечно, нельзя отказываться от AI-контента, как от возможной угрозы, особенно когда все вокруг становятся в разы быстрее и креативнее. Просто это дополнительная пара цифровых рук в линкбилдинге, где масштаб и регулярность имеют значение. AI станет хорошим помощником, если использовать его с умом. Вот где AI действительно облегчит жизнь:
- Генерация идей, если застряли с темами для гестпостов. AI предложит десятки идей на основе ключевых слов, анализа конкурентов или специфики сайта-донора. Он может подсказать интересные углы подачи или форматы контента (инструкции, списки, кейс-стади).
- Помощь в аутриче. AI создаст базовые шаблоны аутрич-листов (важно: их обязательно нужно персонализировать вручную, чтобы не выглядеть спамером). Также AI быстро проанализирует тематику сайта, найдет релевантные разделы или недавние публикации для более точного питчинга.
- Создание структуры и черновиков. AI прекрасно справляется с построением логической структуры статьи или гестпоста. Это сэкономит время на «набор» базового материала (однако использование для PBN — отдельная тема, требующая максимальной осторожности и фокуса на уникальности и ценности).
- Исследование и анализ. AI соберет информацию о потенциальных площадках для размещения ссылок или проанализирует бэклинк-профили конкурентов для поиска идей.
- Перефразирование, когда нужно переформулировать мысль или абзац — AI предложит хорошие варианты.
И если «светлая сторона» выглядит привлекательно, то «темная» может незаметно подкосить результаты, если не учесть критические моменты. Поэтому далее честно поговорим о рисках, которые лучше иметь в виду, прежде чем полностью полагаться на AI.
"Темная сторона" AI-контента для линкбилдинга
Эйфория от возможностей AI быстро проходит, когда сталкиваешься с реальными рисками. Часто AI выдает красиво написанные факты, смешанные с полной чушью. И иногда эта чушь спрятана очень глубоко в тексте. Словом, если вы не специалист в области права, сгенерировать экспертный контент о нюансах налогового законодательства или судебной практике будет очень непросто. Но возможно.
Где-то на этом этапе и становятся очевидными "грабли" AI-контента, на которые чаще всего наступают SEO-специалисты и контент-маркетологи, это:
- низкое качество и отсутствие экспертизы, ведь часто AI-тексты поверхностные, "водянистые" и банальные. Им не хватает глубины, авторского стиля и реального опыта.
Кроме того, AI может «галлюцинировать» — выдумывать факты или предоставлять неточную информацию. А такой контент прямо противоречит принципам Google E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness — опыт, экспертность, авторитетность, надежность). Особенно критерию «Опыт».
Однако здесь все не так однозначно, и сам факт машинного происхождения текста — еще не приговор.
Как на самом деле Google «относится» к AI-контенту
Google неоднократно подчеркивал, что его основная цель — предоставлять пользователям полезный, надежный и высококачественный контент, независимо от того, как он был создан — человеком, AI или в тандеме. Использование AI само по себе не нарушает правила Google.
Однако решающее здесь намерение и результат. Google борется с контентом, специально созданным для манипулирования результатами поиска, а не для того, чтобы помочь пользователям. Именно сюда попадает низкокачественный, массово сгенерированный AI-контент без нормального редактирования и добавления ценности. Для Google это уже спам.
Google не столько пытается идентифицировать «был ли этот текст написан AI», сколько оценивает контент по ряду сигналов через свои сложные системы, в частности Helpful Content System:
- Анализ полезности. Google проверяет, действительно ли контент отвечает на запрос пользователя, дает полный и понятный ответ, и оставляет ли читателя довольным, или тот вынужден искать дальше. Если текст выглядит поверхностным, просто переписанным из других источников и не дает ничего нового (что часто бывает с сырым AI-контентом), он получает негативную оценку.
- Оценка E-E-A-T: особенно для тем YMYL (Your Money or Your Life), касающихся здоровья или финансов. Google обращает внимание на опыт, экспертность, авторитетность и надежность. Сгенерированным текстам часто не хватает настоящего опыта и глубоких знаний, из-за чего они получают более низкую оценку.
- Выявление спам-паттернов. Если контент массово генерируют по одному шаблону, он поверхностный, переполненный ключевыми словами или создан только для того, чтобы появляться в поиске без реальной пользы — Google распознает такие попытки как спам. И неважно, кто его писал — человек или нейросеть.
- Глубокий анализ текста (NLP): современные алгоритмы (вроде BERT, MUM и их более новые версии) дают возможность Google глубоко понимать нюансы текста, его оригинальность, наличие уникальных инсайтов, логическую структуру и даже потенциальные фактические ошибки, характерные для некачественных AI-генераций.
