И почему сгенерированный контент — это плохо
В 2024 году в Google сказали, что будут занижать в поисковой выдаче сайты со сгенерированным контентом. Но что делать, если вы не пишете тексты сами, а заказываете у авторов и знаете: написан текст с нуля или сгенерирован с нейросетью. Разобрались, как самостоятельно и с помощью специальных сервисов проверить, что текст сгенерирован нейросетью. Спойлер — сервисы не умеют вычислять нейросетевые тексты, если они генерировались по хорошему промпту.
С 2024 года в Google будут бороться с массовой генерацией контента, которую используют для повышения рейтинга сайта. Создание контента нейросетями входит в число способов, которые используют для массовой генерации контента.
Санкции за использование ИИ будут жесткими — дезиндексация или пессимизация. По данным Nishe Site Metrics, 1,7% сайтов их базы уже были деиндексированы. А согласно исследованию Originality, которые проверяли деиндексированные сайты, 100% ресурсов содержали признаки использования ИИ для генерации контента.
В случае с пессимизацией, страницы просто опустятся на N-ю страницу результатов выдачи. Но эффект тоже будет негативным — отсутствие посетителей, конверсий, дохода с рекламы и т.д.
Возможно, блокировать сайт с ИИ-контентом начнут и в Яндексе. Потому что главная проблема большинства сгенерированных материалов — они не несут пользы. Их создают только для того, чтобы захватить как можно больше популярных поисковых запросов, искусственно увеличить количество контента на сайте и за счёт этого выйти в топ поисковой выдачи.
Нейросети обучились на множестве текстов, поэтому отличить их тексты от человеческих становится труднее.
Но некоторые пользователи пользуются только бесплатными нейросетями, качество ответов у которых низкое. Кроме того, не все пользователи прописывают подробные и рабочие промпты. Поэтому посредственных генераций много. И их можно вычислить.
В плохих генерациях много воды и общих фраз. Если генерировать тексты по простым промптам вроде «напиши текст о том, как нейросети помогают копирайтерам», то нейросеть напишет поверхностный, короткий и неинтересный текст.
В нём не будет конкретики, деталей и примеров. Зато будет много вводных слов, причастий, деепричастий и отглагольных существительных. Часто вместо аббревиатур будут использоваться полные наименования.
Причина в том, что нейросеть не может додумать задание за пользователя. Она может выполнять только конкретный запрос. Чем хуже промпт — тем хуже ответ.
Если пользователь работает в бесплатной нейросети вроде ChatGPT-3.5, то без долгой редактуры хороший текст он вряд ли получит. Все потому, что такие нейросети хуже понимают запросы и обрабатывают их.
В этом тексте много проблем: все новые строки начинаются с отглагольных существительных и заканчиваются двоеточием. Это главный признак того, что текст сгенерирован нейросетью. Обычно копирайтеры начинают предложениях в списках начинают с глаголов, существительных или прилагательных и ставят после них точку.
Вторая проблема — в тексте много деепричастий. Обычные авторы их тоже используют, но не так часто, как нейросети.
И последнее — в предложениях нет согласования. Нейросеть написала: «текст для различных платформ — социальные сети…». Хотя правильно писать «текст для различных платформ — социальных сетей…». Других ошибок на скриншоте нет. Но и текст небольшой, нейросеть не успела ошибиться еще раз.
Чтобы ответы нейросети были качественными, а тексты были разнообразными и интересными, нужно придумывать подробные промпты. Например, вот, какой промпт при работе с текстами использую я:
<ИНСТРУКЦИЯ>
Твоя задача — написать полноценную информационную статью [тема статьи], используя предоставленную структуру текста, шаблон и стиль письма.
Запомни несколько важных фактов о миссии, которой ты придерживаешься во время генерации текстов:
Ты не информируешь читателя, а помогаешь ему разобраться.
Помочь разобраться — значит сформировать целостный образ предмета, его взаимосвязей, причин и логики.
Чтобы человек смог разобраться, он должен увидеть в головке картинку вроде фильма.
Слова — это то, чем ты и формируешь фильм.
</ИНСТРУКЦИЯ>
<ШАБЛОН>
[Сюда вставляем план вашей статьи и ничего больше.]
Других подзаголовков в тексте быть не должно. Пишешь только по этой структуре.
</ШАБЛОН>
<СТИЛЬ ПИСЬМА>
Пример такого текста:
Ремонт и помощь на дороге. Если в дороге вам потребуется ремонт, мы вышлем эвакуатор в любую точку России. Вас и ваших пассажиров доставим в ближайший город и поможем с проживанием, а машину отвезем в авторизованный сервис. Когда машина будет готова, доставим ее к вам.
Бронирование и организация путешествий. Мы помогаем спланировать длинные путешествия с посещением множества городов и со сложными требованиями — например, если вам нужно особое питание, коляски и детские кроватки, кемпинг или экстремальный спорт. Мы спланируем перемещения, организуем трансфер, все забронируем и обо всём договоримся.
Каждый пункт —3-5 предложений. Одно предложение — до 10 слов. Пиши со смыслом.
Пиши по правилам русского языка 2024 года. И помни, что на дворе 2024 год: никто не пишет витиеватыми конструкциями и сложными словами вроде калейдоскоп, нагромождены и т. д. Все любят простоту.
</СТИЛЬ ПИСЬМА>
В итоге у меня получаются разнообразные тексты, которые остается чуть-чуть отредактировать. И по ним не скажешь, что их генерировала нейросеть.
В тексте часто повторяются одни и те же слова и фразы. Это еще одна проблема нейросетей. Причина тоже в промпте. Если в нем нет подробностей или автор не просит нейросеть быть креативной — она будет писать максимально простые тексты.
В этом тексте часто повторяется только слово контент. И это нормально, в текстах копирайтеров такое тоже бывает. Зато сам текст выглядит однотипно, в нем используются похожие по конструкции предложения. Во всех блоках придаточные и подчиненные части идут друг за другом. В общем, отдельные подзаголовки сильно похожи между собой и не несут почти никакой ценности.
Еще одно доказательство, что нейросети часто повторяются, заметил пользователь в X (Twitter). Он рассказал, что с момента популяризации ChatGPT в медицинских статьях стали чаще встречаться слова «вникать», «покопаться» и другие похожие. Все потому, что люди задают нейросети некачественные запросы и не вычитывают результат. В итоге их тексты получаются однотипными, с частыми повторами одного и того же слова.
Поэтому вычитывайте статьи и проверяйте, как часто там повторяются отдельные слова.
Если вручную вычитывать текст не хочется, можно проверить его в специальных сервисах. Они проанализируют материал и покажут вероятность того, что его сгенерировала нейросеть.
Ссылка: https://app.crossplag.com/individual/detector
Помогает в проверках: может вычислить только плохо написанные тексты.
Стоимость. Условно-бесплатный сервис, в котором после регистрации дают 10 кредитов на проверку текстов. Но пока что сервисом можно пользоваться бесплатно — после проверок кредиты не снимаются, возможно, в будущем это починят.
Работает сервис просто: вставляете текст и кликаете «Check». Справа появляется результат: сгенерированный текст или нет.
Я загрузил в бота 2 текста: 1 сгенерировал сложным промптом, 2 — простым запросом «напиши статью…». Первый текст бот одобрил и сказал, что нейронка в их создании не участвовала.
А второй текст сервис посчитал 100% сгенерированным. Не ошибся.
Ссылка: https://gptzero.me/
Помогает в проверках: не видит сгенерированных текстов. Но все, что оценивает на 50% человечески и ниже — можно считать сгенерированным.
Стоимость. Бесплатно можно проверить статьи размером до 5000 символов. Если нужно проверять большие тексты, придётся оформлять подписку за $15 в месяц.
Сервис хуже справляется с анализом текстов, чем Crossplag. Чтобы проверить текст, нужно вставить его в поле для ввода и нажать «Scan». Справа появится результат. Также справа есть 3 переключателя: «Result», «Deep Scan», «Sources». На вкладке «Deep Scan» вы можете посмотреть, какие именно фрагменты текста сгенерированы нейросетью, а какие слова встречаются чаще остальных. На вкладке «Sources» вы увидите, с какими референсами совпадает ваш текст.
Вот результат проверки текста, который я сгенерировал по сложному промпту:
Текст по простому промпту сервис посчитал на 59% человеческим.
Есть и другие сервисы для проверки текстов, но они с задачами не справляются и даже самые плохие тексты не считают сгенерированными. Поэтому их в подборку не брали.
Еще один вариант проверить текст — показать его нейросети и спросить ее мнение. Использовать можно простой запрос: «проанализируй этот текст и скажи: он сгенерирован нейросетью или нет».
Но и он работает не всегда. Например, один и тот же сгенерированный текст ChatGPT посчитал человеческим, а Claude (другая нейросеть) — сгенерированным.
Если человек хотя бы чуть-чуть редактирует сгенерированный текст или использует правильные промпты, никто не поймет, что текст сделала нейросеть.
Пока что сгенерированный контент проще всего проверять вручную. В нейросетевых текстах обычно:
Если не хотите вычитывать текст вручную, его можно проверить в сервисах Crossplag и GPTZero. Но не факт, что они правильно определят сгенерированный контент.
Читайте только в Конверте
No-code конструктор от Unisender. Простая интеграция, подробная аналитика, готовые шаблоны сценариев. 14 дней — 0 ₽.
Искренние письма о работе и жизни, эксклюзивные кейсы и интервью с экспертами диджитала.
Проверяйте почту — письмо придет в течение 5 минут (обычно мгновенно)
