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

Повлияют ли водяные знаки Claude на ранжирование?

В опросе мнения разделились, поэтому я пошла читать, что об этом пишут SEO-специалисты. Чтобы гадания на кофейной гуще проходили более аргументированно, так сказать.

1. DR. Max пишет: подтверждений, что Google использует метку Claude для ранжирования, нет. Вызывает опасение другое: когда проверка метки станет доступнее, биржи статей, партнёрские сети и площадки для гостевых постов смогут отказывать в размещении. Сценарий с Google он тоже допускает, но пока это прогноз.

2. Олег Шестаков, СPA Compass обсуждают skill для удаления водяных знаков. Состоит он из Layer A, который убирает Unicode-cледы, и Layer B, который переписывает предложения, пытаясь ослабить статистическую метку. И если первый уровень почти все используют, то ко второму советуют обращаться с осторожностью.

3. iGaming SEO Lab, а также множество англоязычных SEO из LinkedIn вообще считают, что все зря паникуют и, возможно, специально форсят эту тему, чтобы продавать потом очистку от меток.

Что же, время покажет, кто был прав. Лично моё мнение: опасаться стоит тонны безликих одинаковых статей, которые будут рассказывать 20 раз одно и тоже и не отвечать на запрос пользователя, а не меток 🤷‍♀️

Кстати, в нашем кастомном ИИ-пайплайне Human-Assisted AI мы подстелили себе соломку на случай, если водяные знаки будут реально влиять на ранжирование. Расскажем потом, как реализовали.

Даша,
CMO iGamingTextLab

Skill для хуманизации AI-контента

Помните наш чек-лист по определению генеренки в iGaming-контенте?

На его основе мы собрали типичные AI-паттерны в igaming-ai-humanizer — бесплатный скилл для Claude от редакции iGamingTextLab.

Внутри:
— маркеры AI-текстов на русском и английском
— отдельный список iGaming-клише
— правила работы со структурой, повторами и ритмом
— чек-лист проверки перед выдачей текста

👉 Скачать скилл и посмотреть инструкцию на GitHub

Дисклеймер: после использования скилла мы всё равно советуем отдавать тексты на проверку редактору. Скилл помогает убирать типичные AI-паттерны, но при переписывании может изменить смысл, потерять важное уточнение или убрать формулировку, которая была уместна в контексте.

Забирайте, пробуйте на своих текстах и рассказывайте, что получилось.

И ждите новых скиллов по ГЕО от нас — судьба следующего решается в опросе выше 👆

Убираете водяные знаки с помощью завирусившегося skill?

Мы вот в нашем Human-Assisted AI от этой идеи отказались.

Во-первых, этот skill гарантированно почистит только Unicode-следы, а не стилистические паттерны.

Во-вторых, если начать чистить и стилистические паттерны, вместе с ними можно поломать структуру, смысл и качество текста.

Но зачем вообще удалять водяные знаки Claude из готового текста, если можно просто не создавать их на финальном этапе?

Claude Opus и Sonnet пока одни из лучших моделей для ресерча, подготовки данных и составления структуры. Поэтому именно для этих задач мы их и используем.

Причём не одним, не двумя и даже не тремя промптами: в среднем на одну статью у нас приходится 30–40 обращений к моделям и инструментам по API.

Они делают всю необходимую подготовку:

— ресерч, подтверждённый источниками
— сбор сущностей
— структуру
— распределение информации по секциям
— требования к таблицам, спискам и иллюстрациям
— заданный ToV цифровой персоны

После этого остаётся собрать из подготовленных данных финальный текст.

И вот для этого отлично подходят китайские модели. Публично о подобной маркировке их текстов пока не заявляли.

Результаты, кстати, получаются вполне достойными.

Но сразу оговорка: у нас есть классные редакторы, которые страхуют результат. Потому что перекладывать весь контроль качества с одной нейросети на другую было бы довольно своеобразным решением.

Бесплатно потестить нашу схему можно тут :)

Вова,
Founder iGamingTextLab

Skill по ГЕО Германия для iGaming-контента 🇩🇪

Германия в нашем опросе победила, поэтому держите обещанный skill.

Собрали в нём локальные правила и редакционные подсказки для текстов на немецком специально под нашу индустрию :)

Skill поможет:
- написать контент с учётом немецкого легала
- адаптировать язык и подачу под немецкую аудиторию
- проверить лицензии, бонусы и платежи
- проверить готовый текст и дать нужные правки

Используйте для обзоров, бонусных страниц, лендингов и FAQ при написании с нуля или проверке готового материала.

👉 Скачивайте архив из этого поста и добавляйте skill в Claude

Всегда ставьте редактора после генерации. Skill задаёт правила работы, а факты о конкретном операторе нужно подтверждать по актуальным источникам.

Скоро новый опрос и новый скилл, так что подписывайте на нас своих коллег и друзей 😁

Google будет вводить спам-санкции за неактуальный контент?

Такой риск есть.

Помните наш опрос, где многие ответили, что не проверяют актуальность данных, и им норм?

После нового руководства по ИИ-контенту от Google есть повод об этом задуматься.

Google ясно дал понять, что ему надоели галлюцинации и ошибки, которые наводнили Интернет вместе с ИИ-контентом. Теперь он прямо требует вручную проверять на достоверность и точность материалы, тайтлы, дескрипшены и alt-тексты изображений.

Для iGaming-контента, где постоянно меняются бонусы, игры, способы оплаты и сроки вывода, это особенно актуально.

А мы, получается, зрели в корень, когда включали живого редактора в наш Human-Assisted AI, чтобы он проверял факты и актуальность данных👌

Даша,
CMO iGamingTextLab

О ситуации в SEO сегодня

Как получить $40 на тест iGaming-контента?

Мы тут активно рассказываем про наш Human-Assisted AI. Но недавно ко мне пришло несколько подписчиков, которые оказались совершенно не в курсе, что мы предлагаем бесплатно затестить инструмент.

Вот и подумалось — а вдруг кто-то из вас до сих пор не знает, что можно получить $40 на тест? 😱

Поэтому вот инструкция 👇

1. Зарегистрируйтесь
Вот тут: https://client.igamingtextlab.com/register

2. Укажите GEO, язык и ключевой запрос. Можно загрузить своё ТЗ и редполитику. Если их нет — составим сами, это необязательный пункт.

3. Заберите готовый текст в кабинете через сутки. К этому моменту его уже проверит iGaming-редактор :)

Один текст обычно стоит около $25, поэтому после первого заказа от $40 на балансе останется примерно $15. Их можно потратить на дополнительные опции: инфографику, иллюстрации или оформление текста от лица виртуального автора с подготовленными соцсетями.

Тратить весь баланс сразу необязательно :)

Попробуйте на реальной задаче — со своим GEO, языком и ключом. И расскажите, как вам результат: фидбек нам очень нужен.

Даша,
CMO iGamingTextLab

Как было бы здорово собрать контент-завод: всех уволить, всё автоматизировать, платить копейки и получать нормальный продукт.

Все об этом однажды думали. Мы, кстати, не исключение 👀

Но забавно, что, пытаясь реализовать эту идею, все раз за разом набивают ровно одни и те же шишки.

Недавно обсуждала эту идею со знакомым SEO, который работает соло. Ему надоело тратить кучу времени на контент в чат-ботах, и он решил собрать свою консоль: пусть машина пишет сама, а проверок будет по минимуму.

С разных сторон подходил, много возился. Но, сколько бы ни бился, не смог решить следующие проблемы:

1. Контент получался сырой, однобокий, написанный по чёткому паттерну нейронки. Ещё и сдобренный типичными багами кривого вайбкодинга.

2. Невозможно было нормально проанализировать конкурентов: многие сайты выдавали сообщение о закрытом доступе.

3. С новыми брендами работать почти нереально: достоверную информацию нейронкам неоткуда брать. Нужно физически лезть на сайт и вбивать всё вручную.

Пробовал чужие сервисы, которые обещают полностью автоматический пайплайн, — то же самое.

И да, мы тоже пытались собрать такое, чтобы люди вообще не участвовали. И у нас не получилось без потери качества.

Должен быть кто-то, кто заходит на сайты, проверяет информацию, лезет за регу, общается с поддержкой, делает скриншоты динамических элементов и отсеивает ненадежные источники для ИИшки. Когда Гугл называет критически важным ручной фактчек, это особенно актуально.

У нас этой работой занимается редактор. Честно — я не представляю, как можно сделать что-то приличное без него и не повеситься.

А у вас как?

Даша,
CMO iGamingTextLab

Мы тут серьёзно переделали ресёрч в Human-Assisted AI

Помните наш Data Pool — данные, которые редактор собирает перед созданием статьи?

Теперь мы подключили к этому процессу диалогового ресерч-агента. Расскажу, что он делает.

Для начала дали ему довольно большой набор инструментов:

— доступ к Ahrefs и DataForSEO
— парсинг страниц через прокси нужного GEO
— наши собственные скиллы и отобранные публичные
— внутренние справочники по iGaming

Агент изучает выдачу, отбирает страницы для анализа, проходит по официальным и доверенным сайтам. Сравнивает информацию, добирает семантику и вопросы из People Also Ask, сверяется с нашими справочниками.

Технически работы там много ещё до того, как появится первое предложение будущей статьи.

И вот тут важно — мы отдельно запретили агенту додумывать ответы, если данных недостаточно.

Не нашёл нужную информацию — спрашивает редактора. Не понимает, как разрешить противоречие, — тоже спрашивает.

Редактор может дать источник, объяснить, куда копать дальше, или принять решение по конкретному случаю. Агент продолжает исследование с учётом этого ответа.

При этом часть данных редактор по-прежнему собирает руками: заходит на сайты после регистрации или авторизации, делает скриншоты динамических элементов, дополняет базу.

В конце проверяет и аппрувит собранную информацию.

На выходе получаем аккуратно размеченный массив данных, подготовленный для следующих этапов пайплайна. По нашей оценке, к этому моменту уже сделано около 80% работы над статьёй.

Генерировать из такой базы финальный текст становится гораздо понятнее: уже определено, что именно мы можем рассказать, какими источниками это подтверждено и где остались ограничения.

А способность агента вовремя обратиться за помощью оказалась очень полезным функционалом. Иногда хороший ресёрч начинается с признания, что ты чего-то не знаешь :)

На первый тест нашей схемы начисляем $40. Попробовать можно тут.

Вова,
Founder iGamingTextLab