Письма к Алисе: как писать тексты в соавторстве с ИИ для продвижения в поиске и нейровыдаче

Людмила Булгакова, руководитель отдела контента в «Ашманов и партнёры», разбирает, какие подходы к контенту перестали приносить результат, как изменились требования поиска и нейроответов, а также как выстроить процесс, в котором ИИ помогает ускорять работу без потери качества и экспертности.

Почему ИИ-сгенерированный контент стал фактором риска для сайтов

С появлением генеративных моделей писать стало проще и дешевле, а контентом занялись даже те компании, которые раньше никогда не вели блогов. Казалось, что нейросети открывают дорогу к безграничным ресурсам для наращивания трафика и позиций в поисковой выдаче. Некоторые сайты действительно взлетели в поиске, но ненадолго.

В текстах появились ошибки и «галлюцинации», содержание стало одинаковым, снизилась ценность для читателей. Логично, что пользователи стали негативно реагировать на такой контент: снизилось время на сайте, ухудшились поведенческие метрики. В итоге на сайты с ИИ-текстами поисковики стали накладывать санкции. В 2025 году Яндекс и Google усилили борьбу с низкокачественным контентом и сделали её приоритетом в долгосрочной перспективе.

Под ограничения попадает не сам ИИ-контент, а малополезные, неуникальные материалы. Google и Яндекс подчеркивают, что важен не способ создания текста, а его качество и реальная польза. В Google Search Central даже указано, что языковые модели могут быть полезны в работе, но массовое производство малополезного контента рассматривается как спам.

Ставка на объём больше не работает. При этом возвращение к ручному копирайтингу не позволяет поддерживать конкуренцию или обходится для рядового сайта слишком дорого.

Как найти компромисс между качеством и эффективностью

Решение, которое сегодня подходит большинству сайтов ― гибридная модель создания контента, где роли распределяются между редакторами и нейросетью. Нейросети делегируются объемные и трудоемкие задачи, а за редактором остаются проверка фактов или экспертиза. Такая схема в разы ускоряет работу и сохраняет качество на уровне авторских текстов. Обычно работа строится в три этапа.

Подготовка. Здесь ИИ максимально полезен. Он обрабатывает гайдлайны, брендбуки и внутренние документы, собирает выжимки и варианты тезисов намного быстрее человека. Точечные ошибки, галлюцинации на этом этапе некритичны. Дальше нейросеть делает один или несколько вариантов тезисного плана. И уже редактор выбирает тот, что больше подходит под цели заказчика и требования площадки. В сложных тематиках, например, медицине, финансах, ручная доработка может потребоваться уже на этом этапе, так как к данным тематикам у поисковиков отдельные требования.

Производство. Когда каркас готов, на его основе нейросеть генерирует текст. Большие статьи часто собираются по частям. ИИ разворачивает тезисы, предлагает формулировки, «упаковывает» цифры в таблицы, списки, адаптирует тональность с учётом корпоративного стиля и целевой аудитории.

Проверка, публикация и контроль. На этом этапе начинается самая тонкая работа. Сначала редактор вручную проверяет цифры, названия, ссылки на первоисточники и спорные утверждения. После материал уходит на верификацию к эксперту со стороны клиента или профильному специалисту, который исправляет технические неточности, добавляет материалу уникальный опыт и кейсы. Это невозможно сделать ни одним промптом. На финальном этапе с нейросетью готовятся метатеги, анонсы и адаптации под другие площадки. После публикации аналитики отслеживают статистику, поведенческие метрики и смотрят, попадал ли материал в ответы нейросетей.

За счет ручной доработки и экспертизы генерированный контент получает ценность. Он хорошо ранжируется в поиске и интересен читателям. Для поисковиков внимание пользователей — главное мерило качества страниц.

Часть схемы можно автоматизировать и превратить в последовательный рабочий процесс с реализацией через нейросети. В отдельный контур можно вынести сбор данных, подготовку тезисов, черновиков, метатегов, анонсов и адаптаций под разные форматы. За редактором остаются проверка фактов и смысла, а также финальное решение о публикации. Так производство получает хорошую скорость и приемлемое качества.

Что важно знать, чтобы тексты сайта цитировались в нейроответах

Gartner еще в 2024 году прогнозировал, что к 2026 году объем традиционного поиска сократится на 25% из-за перехода части пользователей к AI-чатботам и виртуальным агентам. Это пока еще гипотеза, но то, что сегодня важно, чтобы сайт цитировался в нейроответах как источник ― уже факт.

Про продвижении в ИИ-выдаче поисковых систем, важно помнить, что нейросети вроде Алисы не ищут и не ранжируют сайты, а импровизируют на основе результатов обычного поиска. То есть с одной стороны, задача попадания в нейроответы ― это задача специалиста по поисковому продвижению. С другой стороны, если при поисковом ранжировании роль текста ещё с 2017 года сведена к минимуму, то для попадания в нейро-выдачу текст на сайте необходим, так как на его базе генерируется ответ.

Полезно иметь на странице не просто текст, насыщенный ключевиками, а примерно полный ответ на соответствующий запрос. С учетом дополнительных запросов, которыми поисковик его уточняет. Хорошо, если текст классифицирован по максимуму параметров.

Рабочая схема «ИИ + редактор + эксперт» идеально подходит для создания таких текстов в больших объёмах. Нейросеть готовит черновую основу, редактор дорабатывает материал, а эксперт добавляет уникальные факты и профессиональный опыт. В результате текст лучше отвечает требованиям генеративного поиска и получает больше шансов на показ в нейроответе.

Присылайте свои комментарии к ситуации на digital-рынке (короткие или развёрнутые, во втором случае сделаем вам полноценную колонку в статейной ленте Коссы):

Email: 42@cossa.ru
Телеграм: @cossawer
VK: vk.com/cossa