Как делать тексты на сайте уникальными, даже если вы генерируете их с нейросетями
Как отстроиться от конкурентов в выдаче, когда ИИ генерирует сотни однотипных статей? Почему нейросетевой контент вредит отношениям вашего бренда с аудиторией? Об этом и о том, как сохранять оригинальность текстов при их машинном создании, в Pressfeed.Журнале рассказывает руководитель диджитал-агентства LZ.Media Александр Любаков.
Каждый день в мире создают тысячи текстов. ChatGPT, Grok, Claude и десятки других нейросетей ускорили процесс в несколько раз. Контент перестал быть дефицитом, и теперь на повестке — нехватка внимания и доверия аудитории. Еще в 2023 году эксперты прогнозировали, что к 2026 году до 90% контента в интернете будет создано с помощью генеративного ИИ. В подобных условиях уникальность перестает быть опцией и становится фактором выживания. В этой статье я хочу рассказать, почему так важна оригинальность в производстве текстового контента и что это вообще такое в нейросетевую эпоху.
Первая и главная проблема заключается в том, что нейросеть может выдать неуникальный текст: вы по-быстрому генерируете статью на какую-нибудь популярную тему в бесплатной версии ChatGPT, а антиплагиат уже показывает совпадения с чужими материалами. Почему так? Дело в том, что кто-то до вас задал модели тот же короткий вопрос и опубликовал результат без редактуры. Нейросеть выдает похожие ответы на одинаковые запросы, и если сотни людей спрашивают «что такое CRM», они получают тексты с идентичными формулировками и структурой.
Даже 100% уникальности в антиплагиатах типа Text.ru или Advego — не гарантия оригинальности, потому что техническая чистота не равна ценности. Здесь важно различать уникальные формулировки и уникальные идеи, поскольку сейчас любой может создать с помощью нейросети серию постов или статей.
Например, нейросеть генерирует тексты «Топ-10 трендов SMM-маркетинга в 2026», «Как работать с SMM в 2026 году?», «Что вам нужно знать про маркетинг в социальных сетях в 2026-м» и так далее. Антиплагиат, скорее всего, не найдет больших совпадений. Но по сути это та же информация, что уже есть в сотнях статей, просто переписанная другими словами.
Почему важна уникальность контента на вашем сайте
Рост позиций в выдаче
Скачать PDF-инструкцию «Где и как публиковать широкоохватные статьи бесплатно»Поисковики всегда негативно относились к самому факту плагиата, но сейчас стали важнее информационная ценность и добавочная польза. Кроме того, сами пользователи дольше задерживаются на страницах с уникальными текстами, а поведенческие факторы уже давно учитываются в «Яндекс» и Google при ранжировании. Отказы, глубина просмотра, возвраты к поиску — всё это сигналы, говорящие о пользе (или бесполезности) сайта и влияющие на его позиции.
Для поисковых систем главное — польза для аудитории, а каким образом написан контент, — неважно
Если упростить, это работает примерно так. Вы пишете статью про настройку рекламы в VK. Если текст содержит лишь пересказ официальной инструкции, пользователь быстро уйдет. Но если вы добавите свой опыт, покажете ошибки и дадите конкретные советы, человек прочитает до конца, а может, и поделится страницей с кем-то, кто тоже ищет информацию о таргетинге. Поисковик это заметит и будет держать вашу страницу в топ-10.
Отсутствие проблем с авторским правом
Плагиат — это всегда юридический риск, поэтому собственное мнение или эксклюзивные интерпретации данных снижают вероятность претензий. Даже если вы не копируете текст дословно, но берете чужие наблюдения и выводы, это может быть расценено как нарушение. Особенно если речь идет о кейсах, исследованиях или авторских методиках.
Использование чужого контента может привести к репутационным потерям. Даже если в суд не подадут, аудитория заметит, что вы взяли чужую идею и выдали за свою. В профессиональных сообществах это распространяется быстро: один пост в tg-канале или комментарий на отраслевой площадке — и репутация под вопросом.
Доверие аудитории
Когда читатель видит в тексте реальный опыт, подтвержденный конкретными цифрами, он понимает: автор знает, о чем говорит. Это работает и для личных блогов, и для корпоративных медиа. Люди устали от шаблонных советов вроде «повышайте лояльность клиентов» или «работайте над качеством сервиса». Такие фразы ни к чему не обязывают и ничему не учат.
Уникальный контент позитивно работает на узнаваемость бренда. Если вы регулярно публикуете материалы со своей позицией, аудитория ассоциирует определенные темы именно с вами. Вы становитесь экспертом не потому, что так написали в разделе «О нас», а потому что делитесь опытом, который нельзя скопировать.
Получается, что всё сводится к доверию как аудитории, так и поисковых систем. Поисковики оценивают поведение пользователей и поднимают в выдаче те материалы, которые удерживают внимание. Читатели возвращаются к авторам, которые дают реальную пользу, а не переписывают очевидные вещи.
Главные проблемы ИИ-контента
Риски для SEO
Плохо отредактированный ИИ-текст редко обладает теми показателями, на которые смотрят современные поисковые алгоритмы. Нейросети часто генерируют водянистые материалы с избыточными повторениями ключевых слов, длинными вводными конструкциями и общими фразами без конкретики. Поисковики научились распознавать такие паттерны и понижают подобные страницы в выдаче.
Кроме того, ИИ-тексты часто не дают ответ на конкретный запрос пользователя, а уходят в рассуждения вокруг темы. Человек приходит с вопросом «как настроить конверсии в “Яндекс Директе”», а получает три абзаца про важность аналитики и только потом — пошаговую инструкцию. Пользователь уходит, время на странице падает, отказы растут, и поисковик делает выводы не в пользу сайта.
Конечно, многие из таких проблем можно решить, если подходить к генерации текстов осознанно и подбирать авторов и редакторов с опытом промптинга и ИИ-инжиниринга. Но это не самая легкая задача, требующая у бизнеса значительных расходов.
Повторение информации и ошибки
Языковые модели не создают новое знание, а пересобирают открытые данные. Даже если у сервиса есть доступ к интернету, он работает с тем, что уже опубликовано. Получается парадокс: ИИ берет данные из тысяч источников, перемешивает их и выдает текст, который формально не совпадает ни с одним из них, но смыслы остаются теми же.
Кроме того, нейросети склонны к галлюцинациям — они могут придумывать факты, цифры, названия исследований или имена экспертов, которых не существует. Модель подбирает правдоподобные формулировки на основе статистики, но не проверяет их на соответствие реальности. В результате текст выглядит убедительно, но содержит ошибки.
Галлюцинирование и использование для обучения открытых данных приводит к риску, который обсуждают всё чаще. Вскоре контент может настигнуть проблема, когда нейросети будут обучаться на неверных сгенерированных данных других моделей. Подобное называется model collapse. Когда люди бездумно публикуют в онлайне генеративные тексты, ошибки начинают накапливаться и усиливаться. Отличить правду от правдоподобного искажения становится всё сложнее.
Этот феномен подробно описали исследователи из Оксфорда и Кембриджа в 2023 году. Они доказали, что когда нейросети обучаются на данных, созданных другими моделями, происходит неизбежная деградация. Сначала исчезают редкие, маловероятные события — детали, которые делают контент интересным и разнообразным. Затем модель начинает смешивать разные концепции и выдавать всё более однообразные результаты.
Эксперименты показали: даже при обучении простейших моделей через несколько поколений вариативность теряется. Для языковых моделей типа GPT это означает, что через несколько итераций тексты станут не просто похожими, а бессмысленными. Один ИИ придумал несуществующую статистику, другой обучился на этом и воспроизвел ошибку с вариациями, третий закрепил искажение как факт.
Пример из исследования: модель OPT-125m обучали на тексте о средневековой архитектуре. После нескольких поколений она начала генерировать текст о зайцах с разноцветными хвостами
Вывод и еще одна причина, почему нужно публиковать уникальный контент: единственный способ избежать model collapse — сохранять доступ к оригинальным данным, созданным людьми.
Скепсис аудитории
Наряду с теми, кто готов доверить GPT все свои секреты, есть люди, которые относятся к ИИ-контенту настороженно (и не безосновательно, правда?). Узнаваемые паттерны, усредненный стиль, отсутствие позиции — всё это выдает генерацию. Если читатель заподозрил, что текст написала нейросеть, негатив может распространиться и на материалы, созданные человеком. При этом доверие разрушается быстрее, чем алгоритмы и люди успевают заметить проблему.
По этой причине многие медиа в редполитике прописали жесткое правило про отсутствие следов генерации в текстах
Почему ИИ всегда пишет «как у всех»
ИИ оптимизирован под вероятность, а не под ценность, поэтому он избегает резких формулировок и не встает на чью-либо сторону. В результате получаются сглаженные тексты без позиции и с одинаковыми выводами. Попросите нейросеть написать статью про удаленную работу, и она выдаст что-то вроде: «Удаленная работа имеет как преимущества, так и недостатки. С одной стороны, это гибкость и экономия времени. С другой — сложности с коммуникацией». Текст корректный, но пустой и без позиции.
Как правило, в ответах модели всё гладко: ребенок не будет сопротивляться читать (даже вместе) или игнорировать просьбы и сидеть в телефоне
Всё дело в работе языковых моделей. Они анализируют миллиарды текстов и подбирают наиболее вероятные продолжения фраз, но это не значит, что они выбирают самые ценные или точные варианты. Модель выдает нейтральные формулировки, чтобы минимизировать риск ошибки. Поэтому ИИ-тексты часто звучат как переписанная «Википедия»: общеизвестные факты, сглаженные выводы, с которыми сложно не согласиться, но которые ничего не меняют в понимании темы. Экспертность начинается там, где появляется точка зрения, а ИИ этого дать не может.
Как добиться по-настоящему уникального контента
Выработать собственный стиль
Логика, ритм, способ аргументации — это то, что отличает один текст от тысяч других. Даже если вы пишете на избитую тему, стиль сделает материал узнаваемым. Кто-то пишет короткими абзацами и использует много примеров, кто-то строит длинные рассуждения с отсылками к исследованиям. Кто-то любит метафоры, кто-то предпочитает сухие факты.
Сюда же я отнесу и эмоциональную подачу. Эмоции делают текст живым и запоминающимся. Если tone of voice позволяет, можно использовать даже юмор и самоиронию. Читатель, вероятно, забудет конкретные цифры, но он точно запомнит, как текст заставил его улыбнуться, разозлиться или задуматься.
Кстати, по этой части нейросети пока проигрывают: языковые модели не умеют быть по-настоящему смешными или искренне ироничными. Если попросить ChatGPT добавить юмор, он выдаст что-то вроде натянутой шутки или банальной игры слов, которая звучит искусственно. Настоящая ирония требует контекста, понимания аудитории и чувства момента, а этого у ИИ нет. Поэтому тексты с живыми эмоциями, удачными шутками или тонкой иронией сразу выделяются на фоне генеративного контента.
Продолжаем предыдущий диалог с GPT: энциклопедии про динозавров стали «глупыми», книги про «фу» и «бу» — книгами про какашки
Показать свое мнение
Даже если оно непопулярно и вызывает спор. Именно позиция отличает ценный контент от информационного шума. Например, все пишут, что удаленная работа — это будущее, а вы можете сказать, почему в вашей отрасли этот формат не работает. Назвать конкретные причины, показать цифры. Да, кто-то не согласится, но это вызовет обсуждение, а значит, повысит вовлеченность.
Мнение делает текст живым. Читатель видит, что за статьей стоит человек, а не алгоритм. Это особенно важно в сферах с высокой конкуренцией, где все пишут примерно об одном и том же. Если осмелиться сказать что-то против общепринятого и аргументировать это со своей точки зрения, можно получить классный эффект.
Также собственная позиция помогает привлечь аудиторию. Люди, которые разделяют ваши взгляды, будут возвращаться за новыми материалами. Те, кто не согласен, вероятно, уйдут или будут хейтить, но это нормально — невозможно нравиться всем.
Добавить актуальные данные и контекст
Уникальная статистика, практический опыт, кейсы и наблюдения — это то, чего нет в обучающих данных нейросетей. Допустим, вы пишете статью про таргет в социальных сетях и можете процитировать данные годовалой давности из открытых источников. А можете привести цифры из своих кампаний за последний месяц, показать скриншоты, рассказать, что изменилось. Второй вариант будет уникальным, потому что это личный опыт, а не общедоступная информация.
Нельзя забывать и про контекст, так как он делает материал полезнее. Недостаточно просто сказать «вот вам статистика». Нужно объяснить, что она значит для вашей аудитории, как её применить, какие выводы можно сделать. Это превращает сухие данные в инсайты, которые больше нигде нельзя получить.
Кроме того, личный опыт и наблюдения невозможно скопировать. Нейросеть может пересказать чужие мысли, но она не знает, как прошла ваша рекламная кампания, какие гипотезы сработали, а какие провалились, и почему. Эти детали делают текст ценным и отличают его от тысяч похожих материалов.
Уточнить промпт при работе с ИИ
Если вы всё-таки используете нейросети для подготовки контента, качество результата напрямую зависит от того, насколько детально вы сформулировали задачу. Простой запрос «напиши статью про SEO» даст общий текст, который ничем не отличается от других. Но если вы дадите развернутое техническое задание — укажете целевую аудиторию, тон, структуру, примеры, которые нужно включить, надиктуете собственные мысли, — результат будет гораздо ближе к тому, что вам нужно.
Кроме того, не стоит ограничиваться одной итерацией. Первый вариант текста — это черновик, который нужно дорабатывать. Уточняйте промпты, просите переписать отдельные абзацы, добавляйте свои мысли и правки. Только через несколько итераций можно получить материал, который будет действительно полезным и уникальным.
Вместо заключения
Конечно, сегодня нейросети могут обходить технические проверки на уникальность. Но языковые модели так и не научились создавать смыслы. Только человек может взять разрозненную информацию, пропустить через свой опыт и дать выводы, которых раньше не было. Только человек может занять позицию, рискнуть и иронично высказать непопулярное мнение, показать контекст, который понятен только тем, кто связан с конкретной сферой.
Само собой, я не отговариваю пользоваться нейросетями. Наоборот, это классный инструмент, который позволяет в разы сократить время на подготовку контента. Но им нужно уметь пользоваться. Если просто взять сгенерированный текст и опубликовать без редактуры, получится очередной шаблон, который не запомнят.
Работа со смыслами требует навыка и понимания аудитории. Нужно знать, какие вопросы волнуют читателей, какие примеры будут им близки. Нужно уметь превратить набор фактов в историю, которая цепляет и убеждает. А если у вас нет времени или ресурсов на это, стоит делегировать задачу тем, кто работает со смыслами профессионально: контент-маркетологам, редакторам и авторам, которые понимают, как создавать материалы с реальной ценностью.
Комментарии