Что значат итоги May Core Update 2026 для iGaming контента?

Главный мой вывод: Google начал жёстче разделять страницы на два типа: те, где пользователь закрывает задачу, и те, где ему рассказывают о том, как её можно закрыть. Вторые просели.

Плохая новость для аффилиатов. Но не конец света. В принципе, ключевая идея остаётся той же, что и полгода назад — пользователь, который приходит на страницу, должен уйти с ответами на все вопросы, которые у него были: лицензия, бонус, минималки, вывод, поддержка. От этого и стоит плясать, когда составляете тз/промпт.

Формат страницы теперь имеет значение не меньше, чем её содержание. Если по запросу Google хочет показать таблицу сравнения — статья с таблицей внутри проиграет странице, которая этой таблицей и является. В сфере iGaming сразу вспоминаются сравнения бонусов, казино по параметрам, платёжных методов.

Ещё один интересный момент — просели форумы. Reddit больше не king, как это любили поговаривать в LinkedIn, прости господи. Это, кстати, первый апдейт за пару лет, где «живой пользовательский опыт», который Google сам же активно продвигал в 2023-2024, начал терять позиции. По крайней мере, пока. Экспертиза нужна, но в формате, где ответ виден сразу, а не зарыт в пяти абзацах живого опыта.

И последнее, что стоит держать в голове: авторитет домена больше не защита. Просели nih.gov, springer.com, who.int. Причина: перестали быть лучшим типом источника для конкретных запросов. Главный вопрос, который стоит задать себе: не «насколько авторитетен мой домен», а «является ли моя страница лучшим форматом ответа на этот запрос».

Информацию брала отсюда: https://www.aleydasolis.com/en/ai-search/google-may-2026-core-update-analysis-intent-market-fit-and-source-type-drove-the-biggest-visibility-shifts/

Но всё это из разряда — рассуждения на тему. Никто не знает, как оно будет на практике:)

Даша,
CMO iGamingTextLab

🔥Гайд по созданию цифровых персонажей с настоящим E-E-A-T готов!

Вы просили, ставили огонёчки, и мы делимся, как обещали :)

👉 Скачать по ссылке: https://dub.sh/M6aMedQ

Мы создали несколько цифровых персон по этому чек-листу. Результат: тексты, написанные от их имени, попадали в топы. При этом простая языковая имитация E-E-A-T + ссылки на соцсети такого эффекта не дали.

Подробно о нашем опыте можно почитать в этом посте.

Скачивайте, делитесь с коллегами и подписывайтесь на наш канал :) Сейчас активно тестируем один новый инструмент, поэтому впереди много гайдов по iGaming контенту.

Даша,
CMO iGamingTextLab

Чему стоит научить LLM-модель, чтобы получать хорошие тексты, а где она не справится без человека?

Вступили в полемику по этому поводу с владельцем очень классного канала по сеошке: SEO, Деньги, Два слота.

Дмитрий — крутой сеошник, много экспериментирует с AI, и его позиция сильно расходится с нашей. Но тем интереснее. Потому что спорить с умным оппонентом — одно удовольствие.

Вот ответ Дмитрия:

Мое мнение по подходам к написанию AI-контента несколько отличается от позиции друзей из iGamingTextLab. Я считаю, что нейросети уже давно пишут тексты достаточно хорошего качества при минимальном количестве настроек и микроменеджмента, и этого с головой хватает для высоких позиций в Google. Контент — это важно, но, к счастью или к сожалению, он стоит далеко не на первом месте среди факторов ранжирования.

Если вы сами настраиваете LLM-модель под свои SEO-задачи, вот 5 важных аспектов, на которых стоит сфокусироваться:

1. Изолированные базы знаний. Не так важно, какую модель вы используете, главное правило — не сваливать всю фактуру в одну кучу. Под каждый проект, а в идеале и под каждый семантический кластер, нужно создавать свою отдельную базу знаний. Так, нейросеть не будет путаться. При этом я бы не стал кормить ее "примерами хороших и плохих фрагментов, комментариями редакторов, типичными ошибками авторов и правилами фактчекинга". Это излишне.

2. Стиль написания на основе поисковой выдачи. SERP диктует стиль написания. В одних кластерах выдача требует информационного стиля без жестких призывов к действию. В других — нужен агрессивный коммерческий язык. Стоит анализировать топ выдачи и задавать модели понятный tone of voice. Так, шанс на удовлетворение алгоритмов Google будет значительно выше.

3. Понимание целевой аудитории и ГЕО. LLM уже достаточно умны, чтобы различать паттерны клиентов. Я считаю, что им не нужны глубокие биографии персонажей — достаточно точного описания ЦА. Например, если мы пишем для игроков из Tier-1, мы просим ИИ делать упор на безопасность и жирные бонусы. А если целимся в Tier-3 страны, то там важнее доступность игры для широкой аудитории с невысоким доходом: возможность внести минимальный депозит и получить хоть какой-то стартовый бонус. Модели уже давно отлично улавливают эту разницу без подробных примеров.

4. Анализ конкурентов и интента. На самом первом этапе работы ИИ должен понимать, с кем он соревнуется при написании контента и какие типы сайтов стоят в топе. Например, если мы пишем тексты под монобренды, нейросеть должна уметь отличать официальный сайт казино, наших конкурентов-аффилейтов с такими же монобрендами, крупные сайты-ревьюшники и случайные ветки на Reddit.

5. LSI и векторы сущностей Google. Прямые вхождения ключей, раскиданные по тексту, уже давно не обещают топа. Модель нужно научить хотя бы базово разбираться в смысловых сущностях и векторах. Вполне достаточно "скормить" ей алгоритмы Google или выжимки от экспертов, чтобы она понимала, как правильно развивать облако смыслов. Если мы пишем про казино, текст должен органично обрастать связанными сущностями — "бонус за регистрацию", "фриспины", "депозит" и их синонимами. Итог будет выглядеть так, как это сделал бы живой человек в контексте темы.

А где ИИ «проседает»?

Коллеги пишут про проблемы с естественностью языка и фактчекингом. Но, на мой взгляд, ИИ уже сложно назвать "проседающим". Он практически полностью заменяет людей.

При запуске пачки однотипных сайтов ручная проверка и редактура — это неблагодарный труд, который сжирает кучу времени и денег. Большую часть работы по самопроверке можно делегировать либо самой нейронке, либо вообще забить на это.

Да, местами тексту от LLM может не хватать живого человеческого опыта или 100% естественности. Это круто, когда ваш текст вычитывает супер-редактор с глубоким опытом в нише. Но для SEO в iGaming это не столь важно.

👉 Где мы с Дмитрием категорически не сходимся, расскажем в следующем посте. А развёрнутую версию нашей позиции мы выложили уже у него на канале, залетайте: https://t.me/gambling_seo_affiliate/169

⬆️ А знаете, я даже в чём-то с Дмитрием соглашусь. Хоть и немного стреляю себе этим в ногу.

Но с одной оговоркой — ЭТО РАБОТАЕТ СЕЙЧАС.

Я не сеошник. И, кажется, чтобы понять, куда всё едет, это скорее плюс: когда ты по уши в тактике выдачи, горизонт не видно.

Смотрите. Мы же все мечтаем вложиться в акции FB в 2000-м. Купить битки по копейке в 2010-м. И так далее.

То есть мы все хотим заглянуть чуть дальше за горизонт и сделать что-то, что даст великие иксы через несколько лет. Как говорит Безос:

None of the people who report to me should really be focused on the current quarter.

Заглядывать за горизонт мы вроде как согласны. Но бизнесы почему-то строим исключительно на текущих темках.

Нет, я понимаю — без денег "сейчас" мы до следующего квартала не доживём. Но то, что происходит с органикой и igaming-сеошечкой — весь этот сбор выпавших из чужих воронок геймеров через семантические крохи на генеренке — это реально темки.

И я совершенно согласен: гугл и сам не понимает, что творится с выдачей и как фильтровать нейрослоп, который растёт в качестве. Турбулентность дикая. Самое время ловить хоть что-то.

Но за горизонтом есть вещи, с которыми сложно спорить. Например, закон убывающей ценности информации. Уверен, в ближайшие годы всё в нише будет основано на нём.

Если органика вообще выживет, Гугл обязан будет научиться вычленять именно новую информацию. ИИшки тоже. А принципиален новую информацию ИИ не выдаёт — технически не может.

Значит, когда вся имеющаяся в мире инфа будет переварена, в топах окажутся те, кто даёт что-то принципиально новое. А это могут только белковые мешки.

И да, не спорю: упаковать готовую мысль в текст ИИ уже делает быстрее и часто чище, чем средний автор. Но ИДЕЯ, экспертиза и фактчекинг всегда остаются за человеком. И сейчас, и тем более потом.

Вот в этом и наша концепция, над которой мы работаем сейчас всей командой: эксперт + ИИ. Человек приносит опыт, идею и здравый смысл, ИИ — скорость и исполнение.

И вместе с коллегами, которые тоже смотрят за горизонт, мы уже собираем решения, которые будут работать на нас через пару лет (по нынешним меркам — далёкое будущее).

Если честно, каждый, кто читает этот пост, в ближайшие годы не раз всплакнёт над тем, что работало и вдруг упало в ноль.

А хочется заниматься тем, что будет круто в будущем. Чтобы не плакали ни мы, ни клиенты. А чтобы было так: «как хорошо, что мы тогда взяли битки по цене пиццы!»

Вова,
Фаундер iGamingTextLab

Кул стори: пока все наши прогнозы ЧМ сбываются!

На вчерашний матч выдали прогноз дня за 2-3: Победа Мексики с форой —1,5 с коэффициентом 2,23 по линии букмекерской конторы Винлайн. Зашла.

На финал Ролан Гарос у женщин — зашла. Финал Лиги чемпионов — зашла.

Из сложностей:

1) Объяснить авторам, что мы не можем писать прогнозы под ВСЕ матчи, а не только под самые интересные — они протестуют, им интересно
2) Заставить авторов укладываться в 550 слов — опять же, им интересно
3) Очень сильно хочется спать

В общем, what a year this week has been 🙈

Лучи поддержки нашему главреду Светлане. Для выражения лучей поддержки нажмите на огонёк под этим постом🔥

Параллельно с ЧМ начнётся Уимблдон, и там лучи очень понадобятся.

А я пока на радостях думаю, куда на сайт в раздел "букмекерские обзоры" вставить кнопку "позолотить ручку"😁

Даша,
CMO iGamingTextLab

Длинные тире — баг или фича?

Вы заметили, что LLM-ки пихают тире всюду? И если для текстов на русском это еще куда ни шло, то в нормальном  грамотном английском и других языках они не употребляются в таком количестве никогда.

Окончательно выбесившись на это самоуправство, решила спросить у Claude напрямую, в чем дело. Ответ убил:

Скорее баг. Тире (em-dash) — задокументированный маркер Claude. ИИ-тексты ими злоупотребляют, и читатели, которые много видели LLM-output, быстро считывают паттерн. Грамматически это не ошибка, но для поста, который должен читаться как написанный человеком, такая текстура — выдаёт с головой.
Большинство задач, которые решает тире, можно закрыть запятой (короткая вставка), точкой (сильный разрыв), скобками (отступление) или двоеточием («вот что я имею в виду»).

Самое противное в этом — когда ему говоришь не спамить длинными тире, он убирает их там, где они нужны 🤬

Интересно, когда это починят разработчики. Ну, реально ведь эти тире уже стали мемом.

А вы уже отучили свой ИИ ставить тире там, где не нужно?

Алина,
Head of Content iGamingTextLab

Пока оправдываем идею сделать на сайте кнопку "Позолотить ручку" 😁

Наш автор собрал табличку со всеми прогнозами и результатами.

Для эксперимента взяли виртуальный банкролл $2000 и фиксированную ставку $100 на каждый прогноз. Результат виден на скрине🔥

Но больше всего мне нравится не результат, а причина.

Во-первых, у нас собралась действительно сильная команда спортивных авторов.

Это люди, которые следят за командами, знают составы, отслеживают форму игроков и тренеров и могут объяснить не только на что ставить, но и почему.

Во-вторых, мы изначально договорились с клиентом не гнаться за количеством.

Вместо прогнозов на каждый матч выбираем только самые интересные события для аудитории. В итоге клиент не тратит бюджет на проходные материалы, а авторы могут глубже проработать каждый прогноз.

В-третьих, очень нравится, как реализовали E-E-A-T.

Все прогнозы публикуются под реальными именами наших авторов, с фотографиями, био и профилями экспертов на сайте. Получается не безликий контент, а авторская аналитика, за которой стоит конкретный человек.

В общем, это один из самых любимых моих проектов за последнее время 🫶

На всякий случай напоминаю — ЧМ заканчивается 19 июля, Уимблдон начинается 29 июня, US Open — в августе. А людей, которые и живут спортом, и знают, как качественно писать прогнозы, найти непросто :)

Ни на что не намекаю, но, если что, вы знаете, где нас найти 😏

Даша,
CMO iGamingTextLab

Почему многие до сих пор не перешли на ИИ в контенте?

Мы-то знаем почему. Но, дабы не быть голословной, решила покопаться в исследованиях и опросах и посмотреть, подтверждают ли наши наблюдения реальные данные.

Вот какие причины чаще всего называют:

1. Сложно достигнуть нужного уровня качества

ИИ хорошо синтезирует общедоступную информацию, но плохо воспроизводит личный опыт, нюансированный отраслевой взгляд, стратегическую проницательность и оригинальное мышление, особенно в узкоспециализированных нишах.

Вывод сделан на основе опроса Brafton, где 87 из 132 опрошенных маркетологов пожаловались, что контент получается тонким и обезличенным, 51 — что он ссылается на устаревшую или неверную информацию, а 43 сказали, что он не отражает их реальной экспертизы.

Наше мнение: подтверждаем. Как люди, которых регулярно просят переписать тексты как раз с такой вот "экспертной" точки зрения.

2. Галлюцинации и фактические ошибки

Неожиданно, но рост возможностей модели не означает, что она меньше выдумывает. Свежий пример — тест GPT-5.5. В тесте AA-Omniscience модель показала один из лучших результатов по фактической точности (57%), но одновременно вошла в число лидеров по «уверенным галлюцинациям»: когда ответа нет, примерно в 86% случаев она всё равно выдаёт выдуманный вариант вместо того, чтобы признать неопределённость. Для сравнения, у Claude Opus 4.7 этот показатель составляет около 36%.

При этом причина ошибок не в том, что модель берёт плохие источники. Она выдумывает информацию с нуля, потому что такой ответ выглядит статистически правдоподобным.

Наше мнение: такая проблема есть. Причём что самое интересное, ИИ продолжает галлюцинировать, даже если прописываешь ему ссылку на источник.

3. SEO-риски

Google не штрафует за ИИ-контент, как таковой. По оценке Originality.ai на сентябрь 2025 года, около 17% результатов в топ-20 были сгенерированы ИИ.

Однако топ-1 почти всегда за людьми: по данным Semrush, человеческий контент занимает позицию №1 в ~80% случаев против ~9% у чисто ИИ-страниц.

Наказывают прежде всего за качество и отсутствие "information gain", т.е. если страница покрывает ту же территорию, что и сотни других, теми же структурой и выводами, у Google нет стимула её индексировать. А именно так выглядит большинство ИИ-генерированного SEO-контента.

Наше мнение: согласны. Уникальность — это именно то звено, которое никогда не сможет быть заменено ИИ. Отсюда, кстати, и родилась идея про то, что у нас будет не просто ИИ-инструмент, а human-assisted ИИ.

Идея в том, что если добавить в генеренку умного редактора, то он может привнести в текст то, с чем у ИИ сложности: реальный опыт, эмоции, свою позицию. А пруфридер может поправить стиль и формулировки для тех, кому нужен максимально аутентичный контент.

Даша,
CMO iGamingTextLab

Google ловит AI-спам всё более интересными способами.

Наткнулась тут на одну статью, потом полезла читать первоисточник от Google, а потом продолжение. Вообще-то, изначально в исследованиях речь шла про видеоплатформы и бан скоординированных аккаунтов, а не про ранжирование в поиске. Но мне стало интересно, куда в принципе смещается фокус и будет ли он применяться в текстах. Поделюсь наблюдениями — зря, что ли, разбиралась из жажды быть с SEO-народом на одной волне :)

Если коротко, поштучная проверка контента перестаёт справляться с AI-спамом: массовую генерацию специально делают так, чтобы перегрузить качественные фильтры. Каждый кусок чуть-чуть другой, и обычные методы его не ловят.

В ответ на это у Google появилась Scalable Cluster Termination System (S-CTS) — система защиты от скоординированного спама. Суть в следующем: она уходит от оценки отдельной единицы контента к кластерам скоординированных каналов и аккаунтов.

Интересно, по каким критериям оценивают кластер — не по одному признаку, а по совокупности сразу:

• синтетический контент
• скоординированное поведение
• связность сети.

Что зацепило именно нас, контентщиков: в статье проговаривают, что ИИ-текст оставляет различимый след, и что текстовые эмбеддинги (вроде Sentence-BERT) используют, чтобы вылавливать шаблонные, «скриптовые» ИИ-нарративы. Но сам по себе этот след — не приговор: кластер кладут не за него одного, а когда ИИ-шаблонность сходится со скоординированным поведением и связностью сети.

То есть для одиночного бренда AI-паттерн в тексте не фатален. А вот если ты при этом работаешь как сетка, он становится тем самым подтверждающим признаком.

А продолжение этой работы — Scaled Abuse Forensics Examiner (SAFE). Это мульти-агентная система, которая разбирает, как каналы связаны между собой, как координируются через синхронные загрузки и общие инфраструктурные отпечатки, и что у них с контентом. Она коррелирует три типа улик: инфраструктуру, поведение и контентные артефакты. А потом выносит вердикт как аналитик-форензик, а не как один вероятностный балл.

Какие выводы из этого можно сделать?

Главный — и это уже мои наблюдения, а не цитата из статей: фокус смещается с отдельного текста на систему его производства. Кто его делает, как, по какой схеме и с какой инфраструктурой за спиной. Да, формально это всё ещё про видеоплатформы и бан аккаунтов, а не про вашу выдачу.

Но направление считывается: оценивают не единицу контента, а паттерн производства за ней. И мне сложно поверить, что в текстах рано или поздно не появится та же логика.

А дальше — простая рыночная история. «Делать много контента» больше не будет преимуществом. Оно образуется вокруг реальных данных, экспертизы, редактуры, контроля качества. Именно это делает контент по-настоящему отличающимся, а не переписанным другими словами.

Вопрос в том, как соединить это с ИИ-инструментами при минимальных издержках и для контенщиков, и для заказчиков. Мы сейчас над этим активно думаем, и, хочу сказать, довольно успешно :)

Можете со мной не соглашаться, кидаться помидорами, я мужественно приму ответ в комментариях.

Даша,
CMO iGamingTextLab

📍 Едем на iGB L!VE London 2026

От нас будет Уилл Кларк — BizDev и главный редактор iGamingTextLab:)

Уилл больше 5 лет работает с локализацией для iGaming и Fintech брендов и готов поделиться опытом, как адаптировать SEO-контент, CRM и промоматериалы под разные рынки. Особенно классно наш биздев разбирается в англоязычных проектах, потому что, как можно было догадаться по фамилии, наш Уилл — коренной британец :)

Так что если вы работаете с этой темой, особенно в десятке гео сразу, ловите Уилла на кофе. Он передаст вам коллективные знания iGamingTextLab.

Заодно можем обсудить, как оптимизировать бюджеты на производство, если контента нужно много, на разных языках и под разные гео. Пара идей у нас есть :)

А ещё будет здорово повидаться со старыми клиентами и поболтать о ваших проектах🫶

1-2 июля, iGB L!VE, бронь встречи ➡️
!UPD! @igamingtextbot

Даша,
CMO iGamingTextLab

⬆️ А вот что лично меня больше всего бесит при работе с ИИ

Конечно, понимаю: это и без ИИ было кармой любого контент-менеджера. Но чёрт возьми, Энакин, ты должен был бороться со злом, а не примкнуть к нему! Я бы даже сказала возглавить.

Потому что мы заметили, что разные модели хороши для разных задач. В итоге, лично мне чтобы собрать одну единицу контента, приходится лазить по куче вкладок и платить за кучу подписок на разные сервисы. Плюс потом руками очень много править.

Бесит 🙄

Даша,
CMO iGamingTextLab

Напоминаем, что нашего биздева Уилла Бонда Кларка можно будет завтра поймать на конференции 🔥

На вашем месте, я бы обязательно поймала, чтобы выудить все пикантные подробности о нашем human-assisted AI. Потому что это реально интересно — у меня самой язык чешется всё рассказать. Но пока некоторые вещи можем говорить только ограниченному числу людей в британских кулуарах 🧐☕️

Ещё можно поспрашивать про локализацию: Уилл в этом действительно шарит.

В общем, записывайтесь, пока не поздно :)

P.S. Когда делали этот баннер, было много вариантов. Уилл Холмс, Уилл Джонс, Уилл Виндзор, Уилл-гвардеец в мохнатой шапке... Остановились всё-таки на Бонде, потому что у него тоже был NDA проклятый 👹

Денег в эпоху ИИ заработает тот, кто решит проблему "tool sprawl" — "расползания инструментов"

На прошлой неделе я запостила мем про миллион вкладок и решила: если уж ныть, то хотя бы со ссылками на источники.

Поискала информацию и оказалось, что я не одна такая негодующая. Проблема, когда для одной рабочей задачи приходится прыгать между десятком сервисов, уже получила отдельное название — tool sprawl.

В мае термин даже попал в рубрику New Words на блоге Cambridge Dictionary. Там его объясняют как ситуацию, когда в компании накапливается слишком много платформ, каналов и цифровых инструментов, из-за чего рабочая среда становится дорогой, неэффективной и раздражающей.

Минутка интересных фактов.

Согласно опросу WalkMe, 53% людей переключаются между 2–3 сервисами, чтобы сделать ОДИН кусок работы. Один.

Как результат, из-за этого 37% вообще отказываются от использования ИИ, потому что это тормозит их рабочий процесс. А среди тех, кто использует больше 8 приложений, процент отказа достигает 54%. И я этих работников прекрасно понимаю.

Почему так получается?

Мой опыт говорит, что нет одной модели, которая хороша во всём. GPT лучше держит мой тон, потому что я его долго тренировала. Но без нормальных вводных всё равно уверенно пишет фигню. Claude лучше думает. Gemini лучше ищет информацию.

А перед этим нужно ещё зайти в Ahrefs, собрать ресёрч, проверить факты, прогнать текст через ИИ-детектор, антиплагиат и ещё пять вкладок, которые ты открыл «на всякий случай» и теперь боишься закрыть.

В итоге один несчастный текст собирается из связки сервисов, как Франкенштейн. А потом всё равно редактируется руками, потому что идеала магическим образом не получилось :)

Почему это может обернуться в будущем большими проблемами?

1. Скорость, ради которой всё затевалось, исчезает. ИИ-то быстрый. Но время на переключения уходит много. По исследованию Hubstaff, на глубокую работу у людей остаётся лишь 39% времени — это 2–3 продуктивных часа в день. Остальное съедает "работа вокруг работы".

2. Деньги. Каждый сервис — отдельная подписка. По отдельности недорого, в сумме — статья расходов, которую никто не считает. Добавьте сюда ещё бесконечные токены, которые дорожают. Интересно, придём ли мы к тому, что использовать человека окажется дешевле, чем ИИ?

3. Качество. Когда у тебя всё распихано по разным вкладкам, оно ожидаемо страдает. Потому что каждый новый инструмент становится ещё одной точкой, где может потеряться контекст.

В общем тот, кто придумает, как решить проблему tool sprawl, обогатится. И я сейчас не шучу. Подумайте об этом на досуге :)

Даша,
CMO iGamingTextLab

Как найти жирный слот для контента ещё до того, как он стал мейнстримом?

Мы знаем, что это — боль и один из главных вопросов, который задают себе многие iGaming SEO. По нашим разговорам с ребятами из индустрии, есть четыре рабочих сигнала:

1. Смотреть, что пушат операторы
2. Мониторить инфлюенсеров в индустрии
3. Ловить сиквелы хитов
4. Следить за общими трендами, желательно в разрезе конкретного ГЕО

Например, сейчас хорошо видно два направления.

Первое — instant/crash-like механики. После успеха Aviator рынок понял, что игрокам заходят короткие сессии, быстрый риск и понятное действие.

Второе — ностальгия. Пиксели, 8-битная озвучка, простые визуальные циклы и механики, которые напоминают старые мобильные, браузерные и sandbox-игры. Миллениалы и Gen Z давно вернули ретро-гейминг в культуру, а провайдеры это, конечно, тоже заметили.

Например, недавно у Pixmove Games вышел Falling Pickaxe — instant-тайтл, на котором можно хорошо разобрать оба тренда.

Механика простая: игрок крутит барабан, напоминающий рулетку из кейсов, получает кирку, а дальше она падает вниз по полю и выбивает награду. Всё считывается за пару секунд: пиксели, mining, залипательно падающая кирка, награда.

И тут с продуктовой точки зрения прикольная вещь — Falling Pickaxe выглядит не как классический слот, а как короткий игровой клип. Его легко показать в short video, легко объяснить без длинного туториала и легко привязать к Minecraft-like эстетике, вокруг которой уже сейчас органически генерируется трафик.

Не факт, что каждый такой тайтл станет новым Aviator. Но если сходится бинго: тренд + hook + пуш + пустая выдача, то у слота есть шанс. В конце концов, главная задача — поймать сигнал на пару месяцев раньше рынка и занять SERP, пока он ещё пустой. Всё остальное — вопрос скорости 🙂

Подписывайтесь на iGamingTextLab и Pixmove!

Смотрите, сайтопад! 💫

Похоже, после очередного апдейта многие снова возвращаются к вечному вопросу: что делать с просевшими сайтами?

Наткнулась на пост Андрея Сороки, где он планирует тестировать разные подходы: переписывать контент разными AI, отдавать часть текстов копирайтерам, менять шаблоны сайтов.

Тесты — это, конечно, хорошо. Только вот по ИИ-части у меня риторический вопрос:

Достаточно ли просто сменить модель или раздобыть супер-промпт, чтобы получить принципиально другой результат?

Вот наш опыт показывает, что нет.

Google неоднократно заявлял, что он не наказывает ИИ-контент как таковой. Тем не менее, генеренка стабильно вылетает. Значит, есть подозрения, что она не удовлетворяет другим требованиям, которые гуглу реально важны. Например:

1. Писать реальную информацию о продукте.

ИИ галлюцинирует. Причём иногда так жестко, что начинает смешивать между собой разные игры и даже продукты из других ниш. Или противоречить самому себе в одном тексте.

2. Добавлять ценность.

ИИ берёт инфу из своей базы и выдаёт среднюю выжимку того, о чём писали конкуренты. Чаще всего это информация, которая за 3 секунды парсится с официального сайта.

При этом упускается огромный пласт циферок, статистики и интересных с точки зрения Google фактов о продукте, которые находятся в виджетах сайта, на форумах и отзовиках. Они могли бы создать эту "добавочную" ценность. Но увы и ах.

3. Подтверждать экспертизу через реальное авторство.

Я видела, что люди уже пытаются решить это с помощью экспериментов с промптами, "блоговым" форматом и прикреплением фоток и био в конце каждого текста. Это работает, но ограниченно — по-настоящему хорошо, когда есть ссылки на соцсети или статьи в других источниках.

Бонус-проблема, которая неизменно возникает при использовании массмаркетного ИИ — мало закинуть редполитику в ИИ-шку, чтобы она сама разобралась. Важно добавлять ее на нужных стадиях генерации, чтобы модель не мешала все данные в одну кучу, получая множество несостыковок и противоречивых инструкций.

Но есть способ использовать ИИ в контенте более эффективно.

Изменить не промпт, не модель, а сам процесс производства.

Во-первых, он должен решать на уровне архитектуры хотя бы часть слабых мест, которые я описала выше.

Во-вторых, в цепочке должен присутствовать человек, который будет контролировать ИИ на каждом шаге.

Да, эти тексты всё ещё не будут так же хороши, как те, что пишут люди. Топы по-прежнему занимают тексты живых авторов — это видно и по отраслевым исследованиям, и по нашей собственной практике. Но такая генеренка будет уже добротным средним уровнем без нейрослопа, с ценностью и разумным бюджетом.

Расскажу в следующем посте, как мы это организовали:)

Даша,
CMO iGamingTextLab