Почти все SEO-каналы сегодня утром

Особенно часто пишут о сайтах, которые продвигали через дроп-домены: у одних такие сайты выпали из топа, у других выдача пока просто скачет.

Есть версия, что сильнее задело «склейки» через canonical и hreflang. Но это пока наблюдения по отдельным сеткам, а не подтверждённое объяснение происходящего.

Вы что думаете?

Почему AI-тексты проверять сложнее, чем человеческие?

Мне есть что сказать на эту тему — намучились с этой проблемой, когда делали свой инструмент.

Заметила, что у людей преобладает убеждение, мол, AI править легче, чем человека.

Звучит логично. Опечаток не делает, строит предложения грамматически правильно и, если дать ему достаточно контекста, генерирует вполне корректный текст.

Что может пойти не так?

Всё.

Когда у нас накопился большой массив сгенерированных текстов, стало понятно: ошибки у AI совсем другого типа. Они могут быть почти незаметны в одном абзаце — зато прекрасно масштабируются на всю статью.

Почему так вообще происходит?

1. Модель выбирает статистически вероятную конструкцию, а не формулировку, которую носитель действительно использовал бы в этой ситуации.

2. Одинаковые инструкции порождают одинаковые решения. Если секции генерируются отдельно по похожим ТЗ, модель снова и снова начинает абзацы одинаково, использует один порядок слов и повторяет одну логику.

3. AI очень последователен даже в ошибочных решениях. Например, он неправильно понял, как классифицировать платёжные методы, а затем аккуратно разнёс эту классификацию по тексту, таблицам и спискам.

4. Гладкий язык маскирует проблему. В человеческом тексте ошибка часто выделяется. У AI каждое отдельное предложение может звучать уверенно и прилично.

Именно поэтому не советуем проверять один ИИ другим или запускать ему самопроверку без контроля. Что получится — смотрите вот в этом посте.

Звучит так, будто мы сейчас скажем "единственный способ избежать этого — поставить человеческого редактора". Но мы попытались решить эту проблему максимальной автоматизацией. Как именно — расскажем в следующей части.

Даша,
CMO iGamingTextLab

Skills для Claude: как мы перестали исправлять одни и те же ошибки в AI-текстах

Если очень коротко, рецепт выглядит так:

1. Создаёте отдельный skill для ресерча.
2. Ещё один — для структуры.
3. Подключаете справочники и доверенные источники.
4. Просите Claude использовать всё это на нужных этапах.
5. Готово, качество текстов выросло :)

Технически всё это действительно можно повторить. Никакой магии в самих skills нет.

Мы тоже ввели их на каждом этапе Human-Assisted AI:

— playbook’и для ресерча разных типов iGaming-страниц;
— правила создания структуры по entity-based подходу;
— списки доверенных сайтов;
— справочники по регуляторам, законам и лицензиям для всех GEO.

Но skill — это всего лишь способ передать Claude инструкции и контекст. Он сам по себе не знает, как правильно исследовать bonus page, чем источники для casino review отличаются от источников для legal content и какая конструкция действительно звучит естественно для носителя языка.

Если попросить Claude с нуля написать себе такие инструкции, он это сделает. Получится вполне убедительный документ, в котором модель аккуратно систематизирует собственные представления о том, как нужно создавать контент.

Вместе со всеми своими слепыми зонами.

Поэтому наши skills составляет команда редакторов. Они определяют, какие сущности нужны для конкретной страницы, каким источникам можно доверять, как разрешать противоречия и где у общего правила начинаются исключения.

Справочники при этом постоянно обновляются.

Внешние источники система периодически обходит повторно: проверяет, действует ли ещё закон, не изменились ли требования регулятора и не появился ли новый документ.

Внутренние справочники дополняются решениями редакторов. Если мы разобрали новый случай, то сохраняем не только правку, но и контекст, в котором она работает. После аппрува это решение используется в следующих задачах.

В итоге система действительно становится эффективнее с каждым днём. Но не потому, что Claude каким-то образом обучает сам себя.

Claude помогает нам реализовать то, что мы уже знаем о создании iGaming-контента. А что именно нужно реализовать — определяют редакторы.

В следующем посте поделимся одним таким skill, чтобы вы реализовали такое же у себя :)

Вова,
Founder iGamingTextLab