Уровень проверки: почему автоматизация SEO все еще нуждается в человеческом суждении

от

Современные технологии искусственного интеллекта теперь способны эффективно справляться с широким спектром задач поисковой оптимизации. Он помогает в разработке контента, выборе ключевых слов, создании метаданных и выявлении потенциальных проблем. Мы давно прошли начальную фазу энтузиазма, поскольку его эффективность была ясно продемонстрирована.

Купил акции на все деньги, а они упали? А Илон Маск снова написал твит? Знакомо. У нас тут клуб тех, кто пытается понять этот цирк и не сойти с ума.

Купить на падении (нет)

Несмотря на свой быстрый темп и кажущуюся полезность, необходимо признать фундаментальный факт: искусственный интеллект может ошибаться. И когда это происходит, он может делать это весьма убедительно.

Система часто придумывает статистические данные, неправильно понимает цель ваших запросов, выдает устаревшие и неверные инструкции как передовые практики и упорно повторяет опровергнутые мифы, которые вы годами исправляете. В таких отраслях, как финансы, здравоохранение и юриспруденция, где действуют строгие правила, эти ошибки – это не просто источник смущения, они могут быть потенциально вредными или рискованными.

Цена ошибки растет с ускорением.

Важность точности в бизнесе — это не просто гипотетическое понятие, а вполне осязаемая и быстро растущая необходимость. Фактически, с 2020 по 2022 год ежегодно подавалось более 200 исков, связанных с ложной рекламой, особенно в сфере продуктов питания и напитков. Это значительный скачок по сравнению с всего 53 исками, поданными в 2011 году, что свидетельствует о четырехкратном увеличении только в одной отрасли.

В различных секторах окружные суды Калифорнии рассмотрели более 500 случаев дел о ложной рекламе в 2024 году. В 2023 году мировые соглашения по коллективным искам и судебные решения, исполненные государственными органами, составили более 50 миллиардов долларов из-за проблем с ложной рекламой. Недавний анализ отрасли показывает, что штрафы за ложную рекламу в Соединенных Штатах почти удвоились за последние десять лет.

Вместо того, чтобы сосредотачиваться исключительно на избежании неловких ошибок, важно учитывать растущий риск юридических последствий по мере увеличения объема вашего контент-производства. Каждое описание продукта, созданное искусственным интеллектом, автоматически сгенерированная статья в блоге и целевая страница, разработанная алгоритмически, потенциально может подвергнуть вас юридическому риску, если они содержат неподтвержденные утверждения, которые не были проверены.

Вот интересный момент: темпы роста этой тенденции поразительны. Юристы отмечают ежегодный всплеск судебных исков с 2020 по 2023 год, исчисляемый сотнями. Кроме того, отраслевая статистика показывает резкий рост исков о ложной рекламе. Потребители становятся все более разборчивы в отношении маркетинговых стратегий, регулирующие органы усиливают свои усилия, а социальные сети позволяют жалобам распространяться быстрее, чем когда-либо.

По мере того как искусственный интеллект создает все больше контента в больших объемах, потенциал для распространения дезинформации стремительно растет. Если нет систем для проверки точности этого контента, вы не только автоматизируете создание контента, но и создаете юридические проблемы для себя.

Маркетологи стремятся к надежной автоматизации контента, где они могут написать описание продукта только один раз, а затем немедленно опубликовать его, не беспокоясь о несоответствиях или ошибках. Успех этого подхода зависит от доверия к системе, чтобы избежать нечестности, отклонения от первоначального замысла или самопротиворечий.

Высокий уровень доверия обусловлен не самим генератором контента, а сущностью, которая проверяет его подлинность – верификатором.

Маркетологи предпочитают надежные источники; им нужны данные, которые являются точными, проверяемыми и дают стабильные результаты. Последний выпуск ChatGPT продемонстрировал этот сдвиг в требованиях. Раньше нам приходилось адаптироваться к изменениям алгоритмов Google. Теперь речь идет об адаптации к обновлениям моделей, которые могут влиять не только на ответы, предоставляемые пользователям, но и на функциональность и производительность инструментов, разработанных с использованием этих базовых структур.

Чтобы завоевать доверие к этим моделям, компании, стоящие за ними, разрабатывают универсальные верификаторы.

Что такое универсальный верификатор на самом деле

Универсальный верификатор представляет собой ИИ-проверку правдивости, выступающую в качестве посредника между моделью и пользователем. По сути, это система, предназначенная для проверки информации, сгенерированной ИИ, перед ее предоставлением вам или вашей целевой аудитории. Эта система обучается независимо от модели, генерирующей контент. В ее основные обязанности входит обнаружение несоответствий, логических ошибок, непроверяемых утверждений, этических промахов и любых других неточностей или бессмыслицы. Она функционирует как цифровой проверяющий факты с исключительной памятью и нулевой терпимостью к дезинформации.

С технической точки зрения, как специалист по цифровому маркетингу, я бы сказал, что универсальный верификатор является универсальным для различных моделей. Он может оценивать результаты, полученные из любой модели, независимо от того, была ли она обучена на том же наборе данных или нет, или если она не понимает конкретный запрос. Вместо этого он сосредотачивается на том, что было заявлено, что является фактическим, и соответствуют ли эти факты действительности.

В сложных системах, вместо того, чтобы просто отвечать с «да» или «нет», это может обеспечить рейтинг надежности или уровень доверия. Это может пометить неопределенные или рискованные случаи. При некоторых обстоятельствах это также может приостановить или предотвратить развертывание, когда риск чрезмерно высок.

Ссылки:
1. Baumgartner, T., Hofmann, M., & Пернул, М. (2018). Опрос об объяснении искусственного интеллекта для критических систем безопасности. IEEE Access, 6, 47594-47607.
2. Dwork, C., & Рот, А. (2014). Алгоритмическая дебаты о прозрачности: объяснение алгоритмов и практики данных аудита в государственном и частном секторах. Колумбийский юридический обзор, 114 (5), 1163-1279.

Это мечта. Но пока это еще не реальность.

Где исследования на сегодняшний день

Согласно отраслевым отчётам, похоже, что OpenAI работает над внедрением универсальных верификаторов в архитектуру GPT-5. Недавние утечки информации указывают на то, что эта технология сыграла значительную роль в завоевании OpenAI золотой медали на Международной математической олимпиаде. Исследователь из OpenAI, Джерри Творек, намекнул, что эта система обучения с подкреплением потенциально может стать основой для общего искусственного интеллекта. Хотя OpenAI подтвердила своё достижение — золотую медаль на IMO, похоже, что модели, улучшенные с помощью верификаторов, не будут доступны для публичного использования ещё несколько месяцев, и в настоящее время нет доступного производственного API.

Компания DeepMind создала систему под названием Оцениватель Фактической Достоверности с Поисковым Усилением (SAFE), которая согласуется с человеческими фактчекерами примерно в 72% случаев. Когда возникает разногласие, SAFE оказывается права примерно в 76% случаев. Эта производительность в исследованиях многообещающая, но пока недостаточно хороша для проверки медицинской информации или финансовых отчетов.

Во многих отраслях существуют прототипные верификаторы, ограниченные контролируемыми условиями. В настоящее время они проходят тестирование в отделах безопасности и пока не сталкивались с реальными сценариями, такими как шум, крайние случаи или крупномасштабные операции.

Если вы задумываетесь о том, как это повлияет на вашу работу, вы опережаете время. И это хорошее место, чтобы быть.

Что такое «достоверная» точность?

Вот тут-то и начинаются сложности. Какой степени уверенности будет достаточно?

В регулируемых отраслях требуемая точность весьма значительна. Для верификатора необходимо точно подтверждать примерно 95-99 случаев из 100, причем не в общем смысле, а для каждого предложения, утверждения или результата, который он генерирует.

В более гибких сценариях, таких как контент-маркетинг, можно допустить уровень неточности, который может достигать 90%. Однако это субъективно и зависит от таких факторов, как воспринимаемый риск для вашего бренда, потенциальные юридические осложнения и ваша готовность исправлять любые ошибки или несоответствия.

Проблема заключается в том, что существующие модели верификации значительно не достигают желаемых пороговых значений. Например, система SAFE от DeepMind, лидирующая в области проверки фактов с помощью ИИ, достигает точности всего в 72% при сравнении с оценками людей. Проще говоря, она работает лишь немного лучше, чем подбрасывание монеты (примерно на 22%). Однако, этот уровень производительности не внушает доверия – он лишь немного выше вероятности случайного угадывания.

Где живет Верификатор – и почему вы пока не можете до него дотронуться

Одним из способов перефразирования данного заявления на более естественном и простого для чтения может быть: «Есть проблема, о которой не обсуждалось: универсальные проверки вряд ли будут найдены в инструментах SEO, и они не будут сидеть рядом с вашим редактором контента или интегрируются с вашим CMS».

В более простых терминах в утверждении говорится, что универсальные проверки (какими бы они ни были) не будут найдены в общих инструментах SEO, таких как программное обеспечение или приложения, и при этом они не будут расположены рядом с человеком, редактирующим контент или интегрированы в систему управления контентом.

Они живут внутри большой языковой модели.

Несмотря на то, что организации, такие как OpenAI, DeepMind и Anthropic, создают уровни доверия для своих моделей, эти проверочные данные недоступны вам напрямую. Это подразумевает, что независимо от того, насколько мощным может быть инструмент проверки, он не будет способствовать вашей поисковой оптимизации, если не продемонстрирует свою методологию.

Вот как это может измениться:

Данные проверки включаются в окончательный результат, создаваемый большой языковой моделью (LLM). Это означает, что в каждом ответе, который вы получаете, вы можете найти дополнительные сведения, такие как оценка достоверности, предупреждения о сомнительных утверждениях или краткий критический обзор. Эти дополнительные детали генерируются не той же моделью, а добавляются отдельно проверяющей моделью.

Инструменты поисковой оптимизации начинают демонстрировать результаты верификации, отображая оценки доверия или индикаторы риска рядом с разделами контента. Это может проявляться в виде зеленых, желтых или красных меток непосредственно в пользовательском интерфейсе. Это визуальное руководство служит сигналом для вас либо опубликовать контент, временно приостановить его, либо передать на рассмотрение человеку.

Автоматизация рабочих процессов учитывает сигналы верификации для автоматического удержания контента, чей показатель доверия ниже 90%. Эта система также помечает потенциально высокорискованные темы для проверки. Кроме того, она отслеживает конкретные модели, запросы и форматы контента, которые чаще всего дают сбои. Таким образом, автоматизация контента превращается в автоматизацию с контролируемыми рисками.

Verifiers играют решающую роль в определении готовности к ранжированию. Вместо этого он будет оцениваться на основе того, может ли он пройти через фильтр Verifier, гарантировать, что он извлечен, синтезирован и достаточно безопасен для отображения. Например, если Verifier Google предложит утверждение, имеющее низкую уверенность, этот контент даже не может быть извлечен.

Предоставят ли поставщики моделей возможность доступа к результатам их верификации через API? Неясно, сделают ли они это, и даже если сделают, неизвестно, когда это может произойти. Если данные верификации станут доступными, то вы потенциально сможете создавать панели мониторинга, устанавливать пороги доверия и внедрять отслеживание ошибок. Однако это зависит от того, будут ли предоставлены необходимые данные вообще.

В настоящее время вы не найдёте универсального верификатора в вашем наборе инструментов для SEO (поисковой оптимизации). Однако, крайне важно структурировать ваши инструменты таким образом, чтобы они могли легко его принять, когда он станет доступным.

Когда доверие внедряется в систему, определяющую рейтинги и процессы обработки контента, победят те, кто предвидел это. Это различие в доступности повлияет на то, какие стороны примут это изначально и с какой скоростью.

Первопроходцы: команды YMYL и бренды, критичные к соблюдению нормативных требований

Первоначальная реализация проверки будет обходить сектора электронной коммерции и блогинга, вместо этого сосредотачиваясь на банковской сфере, страховании, здравоохранении, государственном секторе и юридической отрасли.

В этих областях существуют установленные процессы для проверки контента. Они регулярно отслеживают и регистрируют цитаты. Прежде чем что-либо будет опубликовано, это проходит тщательную проверку юридическим отделом, отделом соответствия и отделом управления рисками.

Полученные данные для проверки служат дополнительным пунктом в контрольном списке. Когда модель способна предоставить эту информацию, команды будут использовать её для усиления контроля и ускорения утверждений. Они будут регистрировать оценки проверки, изменять допустимые пределы и разрабатывать панели обеспечения качества, которые больше похожи на интерфейсы служб безопасности, чем на маркетинговые инструменты.

Будущее начинается с того, что люди, ответственные за свой опубликованный контент, уже несут за него ответственность.

Как SEO-командам подготовиться

Вы не можете установить подтверждение сегодня. Но вы можете создать систему, готовую к нему.

Начните с проектирования вашего процесса контроля качества так, как это сделал бы тестировщик:

  • Отслеживайте, какие части контента, созданного ИИ, чаще всего не проходят проверки. Это ваши обучающие данные для того момента, когда придут верификаторы. Всегда ли статистика ошибается? Галлюцинируют ли описания продуктов, приписывая несуществующие функции? Распознавание закономерностей эффективнее, чем реактивное исправление.
  • Определите внутренние пороги доверия. Что считается «достаточно хорошим» для публикации? 85%? 95%? Задокументируйте это сейчас. Когда станут доступны оценки уверенности верификаторов, вам понадобятся эти ориентиры для установки автоматических правил удержания.
  • Создавайте журналы. Кто что проверил и почему? Это ваш путь аудита. Эти записи становятся бесценными, когда вам нужно доказать надлежащую осмотрительность для юридических команд или скорректировать пороги на основе того, что на самом деле ломается.
  • Аудит инструментов. Когда вы рассматриваете новый инструмент для помощи в вашей SEO работе с использованием ИИ, обязательно спросите, учитывают ли они данные от верификаторов. Будут ли их инструменты готовы принимать и использовать эти данные, когда они станут доступны? Как они подходят к вопросу данных от верификаторов?
  • Не стоит ожидать данных верификатора в ваших инструментах в ближайшее время. Хотя отраслевые отчеты указывают на то, что OpenAI интегрирует универсальные верификаторы в GPT-5, нет никаких признаков того, что метаданные верификатора будут доступны пользователям через API. Технология может переходить от исследований к производству, но это не означает, что данные верификации будут доступны SEO-командам.

Речь не о чрезмерной подозрительности. Скорее, это о том, чтобы оставаться в курсе событий и действовать на опережение, поскольку доверие становится все более важным показателем.

Ваша работа не исчезнет. Она станет умнее.

Люди слышат «верификатор ИИ» и предполагают, что живой рецензент больше не нужен.

Это не так. Вместо этого, рецензенты-люди поднимаются выше в рейтинге.

С этого момента тебе не нужно будет просматривать каждую строку по отдельности. Вместо этого ты будешь сосредотачиваться на обработке сигналов от верификатора, установке пороговых значений и определении приемлемого уровня риска. По сути, ты будешь интерпретировать намерения верификатора.

Внедрение слоя верификации не за горами. Вместо того, чтобы гадать, примете ли вы его, подумайте о том, готовы ли вы к моменту его появления. Начните готовиться сейчас, потому что в поисковой оптимизации опережение конкурентов на полгода дает конкурентное преимущество, а отставание требует наверстывания упущенного.

Похоже, что доверие имеет уникальный коэффициент масштабирования по сравнению с контентом. Команды, которые интегрируют доверие как фундаментальный аспект дизайна, имеют большие шансы доминировать в будущем поиска.

Смотрите также

2025-08-14 17:34