Как попасть в выдачу ИИ: Если завтра все перестанут писать, ИИ-поиск умрёт через месяц

Умрет, потому что нейросети просто нечего будет обрабатывать. Она как каннибал: питается живыми текстами, но сам рождает мёртвые.

Дальше расскажу, почему нельзя вот так взять и прямо повлиять на поиск в нейросети.

Как попасть в выдачу ИИ: Если завтра все перестанут писать, ИИ-поиск умрёт через месяц

Сейчас половина рынка уверена, что тексты больше не нужны — ведь «ИИ сам всё напишет».

Проблема в том, что ИИ не созидает, он паразитирует. Он собирает куски чужого опыта, склеивает их в усреднённое мнение и подаёт это как истину.

Если поток оригинального контента остановится, то через пару обновлений модель начнёт питаться своими же клонами — а значит, качество ответов рухнет.

То есть чем больше в сети живых авторов, тем точнее и умнее сам ИИ. И наоборот — чем больше копий, тем тупее становятся поисковые нейросети. Вот такой замкнутый круг: интеллект, который без человека перестаёт быть умным.

Поэтому парадокс эпохи нейроконтента прост:

Чтобы ИИ работал, люди должны продолжать писать.

Если убрать человеческое письмо — ИИ станет зеркалом пустоты. Он не выдумает новых идей, не создаст новых слов, не поймёт контекста, в котором живёт человек. Он просто начнёт жевать старые данные, как пережёванную жвачку, теряя вкус с каждым циклом.

#1: Перестаньте считать тексты расходным материалом

Писать ради индексации или охватов — всё равно что готовить еду не для людей, а для холодильника. Если хочешь, чтобы твой контент попал в нейровыдачу, начни с осознанного смысла: зачем этот текст существует и кому он может реально помочь. ИИ прекрасно чувствует, когда текст написан «на отвали» — он видит пустоту между словами.

#2: Дайте структуру и доказательства

Нейросети не мыслят абзацами, они мыслят связями. Каждый факт, цитата, дата, ссылка, таблица — это ориентир для модели, сигнал, что материал живой и проверяемый.

Пока другие гонятся за «тональностью» и за вот этим пресловутым «надо чуть докрутить текст», ты уясни простую формулу: тезис, объяснение, пример, вывод.

Там — про то, как построить текстовую архитектуру, которую нейропоисковики действительно читают, понимают и цитируют.

2
Начать дискуссию