В каждой статье, которую мы публикуем в Ahrefs, так или иначе используется ИИ.
Да, в каждой.
(Это могло бы привести к... но мы используем его иначе, и я объясню почему.)
Важно отметить: я не считаю, что количество используемого ИИ делает контент «мусором». Как и типичные стилистические признаки: обилие тире, слова вроде «погрузиться» или конструкции «это не X, это Y».
Удалите все тире и запрещенные фразы, и поздравляю: теперь у вас может быть «мусор» с более чистой пунктуацией.
Вот моя попытка определить, что такое «мусорный» ИИ-контент:
ИИ-мусор — это контент, опубликованный без достаточного человеческого понимания, суждений, доказательств или оригинального вклада, чтобы оправдать внимание читателя.
Короче говоря, такой контент перекладывает усилия с автора на читателя.
Издатель пропускает сложные этапы: исследование темы, проверку утверждений, формирование мнения и определение того, что действительно важно. Читателю же приходится самому разбираться, что из этого заслуживает доверия, актуально или написано человеком, который разбирается в предмете.
Автор экономит время. Все остальные платят за это.
В Ahrefs подход «ИИ прежде всего» не означает отказ от практик, которые делали контент ценным еще до появления ИИ. Это означает поиск способов сохранить их, даже когда ИИ берет на себя больше работы.
1. Выполняйте человеческую работу до написания черновика
Для большинства авторов написание текста раньше было основной работой. На это уходили часы. ИИ сделал эту часть невероятно дешевой, поэтому большая часть наших усилий должна переместиться на более ранние этапы: решение о том, что стоит писать, как структурировать материал и что мы можем привнести от себя.
Прежде чем просить ИИ написать текст, мне нужна примерная концепция, отвечающая на вопросы:
- Читатель: Для кого это и чего они пытаются достичь?
- Обещание: Что они должны понять или чему научиться после прочтения?
- Точка зрения: Что именно я пытаюсь сказать и где кто-то может не согласиться?
- Доказательства: Какие утверждения требуют источников, данных, демонстраций или экспертного мнения?
- Прирост информации: Что мы можем добавить такого, чего еще нет в результатах поиска?
Как видите, это не новые вопросы. Они существовали до ИИ и должны существовать даже с ним.
ИИ может помочь ответить на эти вопросы. Я могу попросить его проанализировать поисковую выдачу, оспорить мой подход, найти контраргументы или указать на недостающие доказательства. Но он не должен принимать эти решения за меня.
Планирование — это только половина дела. Модели также нужно дать что-то интересное для работы.
Дайте ему тот же интернет, что есть у всех остальных, и он выдаст вам версию той же статьи, что и у всех. Детальный промпт по стилю это не исправит. Вам нужны исходные материалы, которые он не смог бы создать сам: интервью, внутренние знания, проприетарные данные, реальные демонстрации, неудачные эксперименты и конкретные примеры из вашей работы.
Здесь вам нужны такие вещи, как «Источник истины» (Source of Truth) для вашей работы. Например, мой коллега Матеуш создал приложение «Источник истины» в Letaido: библиотеку с возможностью поиска информации, на которую полагаются он и его агент при создании контента.
Его инструмент хранит четыре типа контента: факты и статистику, объяснения, детали продуктов и пошаговые руководства.
Лично для меня самым большим практическим изменением стало то, что я начал говорить, а не печатать.
Когда я печатаю, я редактирую по ходу дела. Я превращаю хаос в своей голове в аккуратное резюме еще до того, как его увидит ИИ. К сожалению, этот хаос часто содержит самое полезное: неуверенность, оговорки, мнения и полусформированные связи.
Поэтому я диктую с помощью Wispr Flow. Я хожу по комнате или сижу за столом и говорю. Я рассуждаю вслух, пытаясь выгрузить из головы как можно больше вещей, чтобы дать ИИ больше сырого материала для работы.
Да, по сути, я веду подкаст с самим собой. Без редактирования.
Или я прошу ИИ взять у меня интервью, найти пробелы и вытащить возможные аргументы, прежде чем предлагать план. Его больше не просят изобретать суть. Он организует и анализирует суть, которую я предоставил.
2. Создавайте точки для остановки и оценки
ИИ очень хорош в том, чтобы скрывать решения внутри отполированного текста.
Один промпт выбирает исследование, угол подачи, структуру, аргументы, примеры и тон — все сразу. К тому моменту, как вы видите эти решения, они уже упакованы в статью. Они кажутся более окончательными, чем есть на самом деле.
Вот почему конвейер Райана повторяет рабочий процесс человеческой редакции, а не просто создает один таинственный финальный файл. Исследование, пробелы в контенте, план и черновик сохраняются отдельно. Он может проверить любой этап, исправить вывод или инструкцию, вызвавшую проблему, и перезапустить процесс с последней приемлемой точки.
Вам не нужен конвейер на базе Claude Code с 23 навыками, чтобы скопировать этот принцип. Разбейте работу на этапы и принимайте решение между ними:
- Фильтр идей: Есть ли у нас что-то полезное, чтобы добавить, или эта статья просто повторит то, что уже в топе?
- Фильтр плана: Помогает ли каждый раздел читателю и поддерживает ли он обещание статьи?
- Фильтр доказательств: Можем ли мы подтвердить важные утверждения? Что еще требует тестирования или проверки?
- Фильтр черновика: Не протащил ли ИИ уверенность, «воду» или примеры, которые мы не заслужили?
На каждом этапе автор должен вынести суждение. Это может означать запрос на дополнительные исследования, удаление раздела, изменение угла подачи или полный отказ от статьи.
Это важно, потому что дешевый результат создает странный вид невозвратных затрат. Как только ИИ выдает вам 2000 отполированных слов, вам хочется их улучшить, а не задаваться вопросом, зачем они вообще существуют.
Ошибка невозвратных затрат, если хотите. Только ИИ может создавать такие затраты каждые шесть минут.
Или, если вы не создаете конвейер и используете ИИ для одной статьи, разбейте работу на этапы. Начните с мозгового штурма. Никаких черновиков. Затем, когда вы будете довольны углом подачи после обсуждения, переходите к следующему этапу. Попросите план. Продолжайте работать и перерабатывать его с ИИ, пока не будете довольны, затем переходите дальше. Вы даже можете попросить его усилить ваши аргументы в процессе.
Суть в том, чтобы принимать лучшие решения, а не наблюдать за ростом количества слов.
Иначе ИИ превратит вас в редактора раньше, чем вы закончите быть мыслителем.
3. Тратьте время, сэкономленное ИИ, на создание лучшего контента
Думаю, именно здесь Ahrefs отличается от многих компаний, использующих ИИ для контента.
Очевидный способ экономии — производить примерно ту же статью за меньшие деньги, а затем тратить сэкономленное на объем. Больше статей. Больше ключевых слов. Больше страниц для индексации Google.
Чтобы внести ясность: мы используем ИИ для автоматизации утомительной работы, чтобы тоже экономить время. Было бы глупо притворяться, что это не так.
Например, «Центр обновления данных» (Data Refresh Hub), который я создал, экономит как минимум день ручной работы каждый месяц за счет получения, очистки и подготовки обновлений для 12 наборов данных. Работа, которая раньше выполнялась ежеквартально, нерегулярно или не выполнялась вовсе, теперь может происходить каждый месяц.
Так что да, ИИ помогает нам публиковать и обновлять больше.
Но объем — не единственный возможный результат повышения эффективности.
Написание и публикация никогда не были единственными ограничениями для нашего контента. Часто более серьезным ограничением было все то, что мы хотели добавить вокруг статьи, но не могли обосновать или инвестировать в это.
Например, если нам нужно было провести простой анализ данных (не масштабное исследование), нам могла потребоваться помощь специалиста по анализу данных. Если мы хотели создать бесплатный инструмент, нам был нужен разработчик. Для более интерактивной статьи требовалась помощь дизайнера и инженера. Крупный исследовательский проект мог оказаться слишком трудоемким для одного контент-маркетолога.
ИИ снижает эти барьеры. Теперь автор может проанализировать набор данных, создать прототип инструмента, разработать интерактивный элемент, улучшить пользовательский интерфейс публикации или автоматизировать часть исследовательского проекта. Не идеально и не без помощи специалистов, когда ставки высоки. Но порог для начала работы стал гораздо ниже.
Именно так обычная вставка TablePress может превратиться в более богатый интерфейс для изучения наиболее цитируемых доменов в AI Mode.
Или так контент-маркетолог может создать викторину, бесплатный инструмент или визуализацию данных, не дожидаясь редкого свободного времени разработчика. Как наш бесплатный генератор LLMs.txt:
Это то различие, которое нас волнует. Вы можете использовать ИИ, чтобы избавиться от рутины при написании каждой статьи, или использовать его, чтобы взяться за работу, которую раньше не могли себе позволить.
Не спрашивайте только о том, сколько еще статей позволяет вам публиковать ИИ. Спросите себя, что теперь вы можете добавить в статью, что раньше было невозможно.
Возможность масштабирования все еще требует сдержанности. Мы не пытаемся превратить каждого автора в фабрику контента. Цель состоит в том, чтобы расширить возможности того, что может создать каждый автор, не снижая при этом стандартов того, что достойно публикации.
4. У каждой статьи должен быть владелец и второй человек
ИИ может выполнить большую часть процесса, но конкретный человек все равно должен нести ответственность за результат.
Человек, управляющий рабочим процессом, должен достаточно хорошо разбираться в теме, чтобы подтвердить ее утверждения, исправить дезинформацию, объяснить, откуда взялись доказательства, и решить, готов ли он поставить под этим свое имя.
Вот почему Райан не публикует сотни статей за ночь, даже с его конвейером.
Как директор по контент-маркетингу, он также является редактором всего нашего контента. Короче говоря, он читает каждое слово каждой статьи, которая попадает в блог Ahrefs.
И как идейный лидер в отрасли, Райан также обладает способностью прочитать материал и поставить под сомнение предпосылку, подвергнуть сомнению доказательства, выявить общие разделы и спросить, действительно ли статья выполняет свое обещание читателю.
Человек в цикле значит очень мало, если он только формально одобряет результат. Ему нужны знания, авторитет и готовность сказать «нет».
И да, даже если материал создан или подготовлен с помощью ИИ, мы все равно тратим достаточно человеко-часов (автор и редактор), чтобы убедиться, что он достоин публикации.
Заключительные мысли
Контент, созданный ИИ, не является автоматически мусором. Как показывает наше исследование того, как Google относится к контенту, созданному ИИ, страницы, в значительной степени созданные ИИ, могут занимать высокие позиции, даже в первой тройке.
Но по мере роста использования ИИ эффективность поиска имела тенденцию к снижению. Вероятная причина не в том, что Google наказывает за контент, созданный ИИ. А в том, что компании часто используют ИИ, чтобы пропустить сложную работу и публиковать больше среднего контента.
Это возвращает нас к сути этой статьи: проблема не в ИИ. Проблема в отказе от ответственности.
ИИ делает исполнение дешевым. Это должно дать нам больше времени на суждения, доказательства, опыт и идеи, которые делают статью достойной прочтения.
Поэтому важный вопрос не в том, сколько или какие слова написал ИИ. А в том, понял ли человек, оценил, проверил и поручился ли он за то, что было опубликовано.
Если никто по-настоящему не отвечает за результат, это мусор.
