48 
Нейромережі, на кшталт ChatGPT, давно стали частиною робочих процесів, а об’єми контенту, згенерованого машинами, зростають експоненційно. Ще трохи — і можна просто скролити меми, поки контент сам себе пише. Проте для SEO-спеціалістів і лінкбілдерів це як шалені перспективи, так і ризики. Чи справді AI може масштабувати лінкбілдинг, чи врешті це пряма дорога до санкцій Google і репутаційних втрат?
Розберемо, які реальні можливості дає AI, а яку роботу краще не довіряти нейромережам. І найголовніше — як використовувати потенціал AI на максимум без шкоди для сайту.
Що таке AI-контент і чому він став трендом?
Під AI-контентом у нашому контексті маємо на увазі тексти (статті, описи, ідеї, листи), створені алгоритмами нейромереж. Їхню таку стрімку популярність пояснюють кілька факторів:
- Швидкість і масштаб: AI генерує тексти блискавично, за лічені хвилини, а їхні об’єми — легко масштабуються.
- Доступність: з'явилася (і продовжує з’являтися) величезна кількість інструментів (від безкоштовних до платних) з різним функціоналом, тому кожен може знайти щось під свої задачі.
- Потенційна економія: генерування контенту з AI дешевше за потенційний найм професійних копірайтерів, особливо для рутинних завдань.
- Нові можливості: AI може допомагати з завданнями, на які раніше потрібно було багато часу — від брейнштормінгу до базового аналізу.
Проте як і будь-яка потужна технологія, AI має свою “світлу” й “темну сторону сили”. Як саме це працює на практиці — розповідаємо далі.
"Світла сторона" AI-контенту для лінкбілдингу
Звісно, не можна відмовлятися від AI-контенту, як від можливої загрози, особливо коли всі навколо стають в рази швидшими й креативнішими. Просто це додаткова пара цифрових рук у лінкбілдингу, де масштаб і регулярність мають значення. AI стане хорошим помічником, якщо використовувати його з розумом. Ось де AI справді полегшить життя:
- Генерація Ідей, якщо застрягли з темами для гестпостів. AI запропонує десятки ідей на основі ключових слів, аналізу конкурентів чи специфіки сайту-донора. Він може підказати цікаві кути подачі або формати контенту (інструкції, списки, кейс-стаді).
- Допомога в аутрічі. AI створить базові шаблони аутріч-листів (важливо: їх обов'язково потрібно персоналізувати вручну, щоб не виглядати спамером). Також AI швидко проаналізує тематику сайту, знайде релевантні розділи чи недавні публікації для точнішого пітчингу.
- Створення структури та чернеток. AI прекрасно справляється з побудовою логічної структури статті чи гестпосту. Це зекономить час на "набір" базового матеріалу (проте використання для PBN — окрема тема, що вимагає максимальної обережності й фокусу на унікальності й цінності).
- Дослідження та аналіз. AI збере інформацію про потенційні майданчики для розміщення посилань або проаналізує беклінк-профілі конкурентів для пошуку ідей.
- Перефразування, коли потрібно переформулювати думку чи абзац — AI запропонує хороші варіанти.
І якщо "світла сторона" виглядає привабливо, то "темна" може непомітно підкосити результати, якщо не врахувати критичні моменти. Тому далі чесно поговоримо про ризики, які краще мати на увазі, перш ніж повністю покладатися на AI.
"Темна сторона" AI-контенту для лінкбілдингу
Ейфорія від можливостей AI швидко минає, коли зіштовхуєшся з реальними ризиками. Часто AI видає красиво написані факти, змішані з повною нісенітницею. Й іноді ця нісенітниця захована дуже глибоко в тексті. Словом, якщо ви не фахівець у галузі права, згенерувати експертний контент про нюанси податкового законодавства чи судову практику буде дуже непросто. Але можливо.
Десь на цьому етапі й стають очевидними “граблі” AI-контенту, на які найчастіше наступають SEO-спеціалісти й контент-маркетологи, це:
- низька якість і відсутність експертизи, адже часто AI-тексти поверхневі, "водянисті" й банальні. Їм бракує глибини, авторського стилю і реального досвіду.
Крім того, AI може "галюцинувати" – вигадувати факти або надавати неточну інформацію. А такий контент прямо суперечить принципам Google E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness – досвід, експертність, авторитетність, надійність). Особливо критерію "Досвід".
Однак тут усе не так однозначно, і сам факт машинного походження тексту — ще не вирок.
Як насправді Google “ставиться” до AI-контенту
Google неодноразово наголошував, що його основна мета — надавати користувачам корисний, надійний і високоякісний контент, незалежно від того, як він був створений — людиною, AI чи в тандемі. Використання AI саме собою не порушує правила Google.
Проте вирішальний тут намір і результат. Google бореться з контентом, спеціально створеним для маніпулювання результатами пошуку, а не для того, щоб допомоги користувачам. Саме сюди потрапляє низькоякісний, масово згенерований AI-контент без нормального редагування й додавання цінності. Для Google це вже спам.
Google не стільки намагається ідентифікувати "чи був цей текст написаний AI", скільки оцінює контент за низкою сигналів через свої складні системи, зокрема Helpful Content System:
- Аналіз корисності. Google перевіряє, чи справді контент відповідає на запит користувача, чи дає повну й зрозумілу відповідь, і чи залишає читача задоволеним, чи той змушений шукати далі. Якщо текст виглядає поверхневим, просто переписаним з інших джерел і не дає нічого нового (що часто буває з сирим AI-контентом), він отримує негативну оцінку.
- Оцінка E-E-A-T: особливо для тем YMYL (Your Money or Your Life), що стосуються здоров’я чи фінансів. Google звертає увагу на досвід, експертність, авторитетність і надійність. Згенерованим текстам часто не вистачає справжнього досвіду й глибоких знань, через що вони отримують нижчу оцінку.
- Виявлення спам-патернів. Якщо контент масово генерують за одним шаблоном, він поверхневий, переповнений ключовими словами або створений лише для того, щоб з'являтись у пошуку без реальної користі — Google розпізнає такі спроби як спам. І байдуже, хто його писав — людина чи нейромережа.
- Глибокий аналіз тексту (NLP): сучасні алгоритми (на кшталт BERT, MUM та їхні новіші версії) дають можливість Google глибоко розуміти нюанси тексту, його оригінальність, наявність унікальних інсайтів, логічну структуру і навіть потенційні фактичні помилки, характерні для неякісних AI-генерацій.
