Недавно я вновь пересмотрела свои услуги. Дело в том, что прошло больше года работы редактором для SEO-агентства, выпущено более ста лонгридов, создано множество промптов автоматизации, разработано и проведено наставничество по SEO-блогам для экспертов длиной в полгода, но результат таков, если кратко:
- Экспертам тексты даются сложно.
- За нейросетями нужен глаз да глаз.
- Опытный редактор справляется быстрее и лучше нейросетей.
В этой статье я объясняю, как работают нейросети, каковы требования к текстам поисковых систем и почему редактор лучше. А среди моих услуг вместо наставничества теперь SEO-блоги под ключ.
Как работают языковые модели и почему возникают ошибки
Многие представляют ChatGPT как огромную энциклопедию, которая знает ответы на любые вопросы. На самом деле это не так.
Языковая модель (Large Language Model, LLM — большая языковая модель) не ищет готовый ответ в базе знаний. Во время генерации текста она каждый раз предсказывает, какое слово или даже часть слова должна появиться следующей. Такие части слов называются токенами.
Модель делает это на основе огромного количества текстов, на которых её обучали. Она оценивает вероятности и выбирает наиболее подходящее продолжение. Поэтому ответы выглядят связными и логичными.
Но есть важная особенность: модель не умеет отличать достоверную информацию от правдоподобной. Её задача — построить наиболее вероятную последовательность слов, а не установить истину.
Из-за этого возникают так называемые галлюцинации — случаи, когда модель уверенно сообщает неверные сведения, придумывает исследования, цитаты, ссылки или факты. Это не программная ошибка и не редкий сбой, а следствие принципа работы больших языковых моделей. Полностью устранить такие ошибки пока невозможно.
Поэтому уверенный тон ChatGPT ничего не говорит о достоверности ответа. Даже если текст звучит убедительно, любую важную информацию — цифры, даты, ссылки, исследования и цитаты — необходимо проверять по первоисточникам.
Это одна из важнейших причин, почему без проверки человека пока не обойтись.
Почему даже RAG и поиск по источникам не решают проблему полностью
Но ведь можно подключить поиск по источникам? К сожалению, не совсем.
Сегодня многие сервисы используют технологию RAG (Retrieval-Augmented Generation — генерация с дополнением через поиск). Перед тем как ответить на вопрос, модель сначала ищет информацию в документах или интернете, а затем использует найденные материалы при генерации текста.
Такой подход действительно повышает качество ответов. Но он не устраняет главную проблему: модель по-прежнему не понимает смысл текста так, как его понимает человек.
Даже если источник найден правильно, модель может:
- неверно интерпретировать информацию;
- сделать вывод, которого в источнике нет;
- объединить несколько корректных фактов в ошибочное утверждение;
- использовать устаревшие или недостоверные данные, если они попали в базу поиска.
Вот почему даже современные системы генерации не отменяют роль редактора. Задача человека на этапе фактчекинга — проверить, соответствуют ли выводы источникам, не появились ли логические ошибки и не исказился ли смысл при пересказе.
Приведу простой пример:
Источник: «В исследовании обнаружена корреляция…»
ИИ: «Исследование доказало…»
Редактор: «Нет. Корреляция не означает причинно-следственную связь».
Для информационных и экспертных материалов это особенно важно. Читатель не знает, как создавался текст. Он видит только результат. Если в статье есть неточности, доверие теряется. И это лишь часть работы редактора — устранить такие нестыковки.
Почему хорошего текста недостаточно
Если десять лет назад для продвижения сайта было достаточно собрать ключевые запросы и написать текст нужного объёма, то сегодня этого уже мало.
Google прямо говорит, что ценит контент, созданный прежде всего для людей, а не для поисковых алгоритмов. Поисковая система рекомендует отвечать на реальные вопросы читателей, опираться на собственный опыт, демонстрировать экспертные знания и не создавать статьи только ради высоких позиций в выдаче.
Хорошая статья, по мнению Google, должна:
- отвечать на вопрос читателя, а не просто содержать ключевые слова;
- объяснять тему понятно и без противоречий;
- опираться на проверенные источники;
- содержать реальные примеры, наблюдения или опыт автора, когда это уместно;
- вызывать доверие к компании и эксперту (об этом я написала ранее отдельную статью).
Недостаточно просто сгенерировать текст и немного его отредактировать. Статья должна быть полезной и свежей, а не повторять выдачу поисковых систем. А полезность складывается из качества информации, структуры и точности формулировок, даже из оформления самой статьи.
Задачей редактора становится — не конкурировать с искусственным интеллектом, а превращать черновики в материалы, которым читатель сможет доверять, грамотно и полно отвечая на его вопрос и одновременно подсвечивая, как компания/эксперт может ему помочь. Именно такие статьи работают на репутацию компании и остаются полезными ещё долго после публикации.
Как я работаю над SEO-статьёй сегодня
За последний год мой процесс работы заметно изменился. Если раньше большую часть времени занимало написание первого черновика, то теперь эту задачу во многом помогает решить искусственный интеллект.
Зато значительно больше времени стало уходить на другое.
Работа над статьёй обычно выглядит так.
1. Подбираю и изучаю тему и задачу статьи
Выбираю тему, которая актуальна и подходит для SEO. Смотрю, что уже написано по теме. Разбираюсь в продукте и целевой аудитории, целях материала. Изучаю, какие вопросы задают клиенты, какие возражения возникают и какую информацию стоит объяснить. Так бизнес может быть уверен, что тема статьи проработана полно и качественно.
2. Подбираю семантику
Собираю основные поисковые запросы, релевантные ключевые слова и LSI-фразы (слова и выражения, которые помогают поисковой системе лучше понять тему текста). На этом этапе важно определить, что именно ищет пользователь и какой материал будет для него полезен. От полноты подбора фраз зависит и полнота раскрытия темы.
3. Собираю информацию
Изучаю материалы клиента, официальные документы, исследования и другие надёжные источники. Важно не просто найти информацию, а понять её смысл и ограничения. Именно редактор отвечает за то, что следует, а что нет включать в статью.
4. Готовлю черновик
На основе собранной информации создаю структуру и первый вариант статьи. Черновик — это рабочий материал, а не готовый текст, тогда как начинающий копирайтер или эксперт может принять его за готовую работу и поместить в блог.
5. Проверяю факты
Сверяю цифры, даты, цитаты, ссылки и выводы с первоисточниками. Именно здесь чаще всего обнаруживаются неточности, которые легко пропустить при беглом чтении. Так ваш бренд защищён от репутационных рисков и нелепых ошибок, которые часто допускает ИИ.
6. Редактирую текст
Проверяю структуру, логику, очищаю и делаю более выразительным язык, исправляю ошибки. Убираю смысловые повторы, штампы и ИИ-клише, воду, двусмысленности и всё, что могло остаться от ИИ, что делает текст «пластиковым», не работает на материал и мешает читателю разобраться в теме. Структурирую материал, работаю над стилем и интересностью подачи.
7. Финально проверяю SEO и читаемость
Убеждаюсь, что статья отвечает поисковому запросу и содержит естественно включённую нужную семантику. Здесь уже в ход идут различные сервисы.
Если посмотреть на этот процесс целиком, становится понятно, что генерация текста — лишь один из этапов. Самая ответственная работа начинается до и происходит после неё. Материал нужно сделать по-настоящему полезным, чистым, логичным, а ещё — легко читаемым. Он должен отразить смыслы бренда или эксперта и работать долго.
Вместо заключения
За последний год я перепробовала десятки подходов к работе с нейросетями, написала множество промптов и убедилась в одной простой вещи.
Искусственный интеллект действительно экономит время. Он помогает быстрее собрать информацию, предложить структуру или подготовить первый черновик. Но качество статьи определяется совсем не этим.
Оно появляется тогда, когда кто-то тщательно проверяет факты, замечает неточные формулировки, привносит в статью новую ценность для читателя и помогает выстроить линию повествования по законам человеческого восприятия.
Чем доступнее становятся инструменты генерации текста, тем выше требования к статьям. И только намётанный глаз редактора способен их удовлетворить наиболее полно, сделать материал точным, понятным и заслуживающим доверия как у людей, так и у машин.
Наверное, именно это изменение я считаю главным итогом своего последнего года работы.
Источники:
