ИИ разрушает экономику контента

от

Когда у очень популярного веб-сайта начинает резко падать количество посетителей, что это говорит нам о том, как работают онлайн-контент и деньги?

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)

Я внимательно следил за статистикой, и мы наблюдаем реальное снижение человеческого трафика на Wikipedia за последние несколько месяцев. Становится очевидным, что генеративный ИИ играет большую роль – особенно потому, что поисковые системы теперь предоставляют людям ответы *непосредственно* в результатах поиска, что означает, что они больше не переходят на такие сайты, как наш.

1. Структура: Вечнозеленый против Аддитивного контента

  • Вечнозеленый контент = Образовательный контент, охватывающий устоявшиеся, вневременные темы.
  • Дополнительный контент = Контент, который предоставляет новые идеи, аналитику и темы для обсуждения.

Википедия остаётся неизменно актуальным ресурсом. В отличие от платформ, таких как Reddit или YouTube, которые сосредоточены на новых идеях и обсуждениях, Википедия в основном предоставляет подробные объяснения хорошо известных тем. В то время как такие сайты, как Reddit, YouTube и LinkedIn, процветают благодаря обмену новыми взглядами и информацией, Википедия концентрируется на всестороннем освещении устоявшихся тем.

ИИ разрушает ценность одного, одновременно повышая её для другого.

2. Проблема: Искусственный интеллект делает ответы на вопросы менее ценными

Как цифровой маркетолог, я слежу за тенденциями трафика Wikipedia, и они немного вызывают беспокойство. Хотя посещения от реальных людей фактически снизились на 5% по сравнению с прошлым годом, мы наблюдаем огромный скачок трафика от автоматизированных скраперов и ботов – более 10% для скраперов и колоссальные 162% для ботов! Особенно поразительно то, что эти автоматизированные источники теперь составляют почти столько же трафика, сколько и реальные человеческие посетители. По моему мнению, это сигнализирует об уходе от Wikipedia как места, куда люди идут *получать* ответы, и больше как о источнике данных *для* машин. Это заставляет задуматься, не подрывается ли основное ценностное предложение.

В то время как всё больше людей посещают Википедию напрямую (рост примерно на 23%) и через ChatGPT (увеличение в 3,5 раза по сравнению с прошлым годом), меньше людей приходят из поисковых запросов Google – снижение на 35%. Вероятно, это связано с тем, что новые AI Overviews от Google предоставляют пользователям необходимую информацию прямо в результатах поиска, поэтому им не нужно переходить по ссылкам.

Примерно в то же время, когда Wikipedia зафиксировала падение посещений примерно на 90 миллионов, Google начал отображать больше AI Overviews – эти прямые ответы на вопросы – и они часто использовали информацию из Wikipedia.

3. Масштаб: AI Обзоры близки к 50%

Почти половина всех поисковых запросов в Wikipedia отображает заметный информационный блок в самом верху страницы результатов. Это не необычно – аналогичные результаты появляются в Reddit для 46% поисковых запросов и в YouTube для 38%.

4. Shift: AI Rewards Additive Content

Google и ChatGPT вознаграждают аддитивный контент.

ChatGPT ссылается на Википедию в три раза чаще, чем напрямую ссылается на сайт. Он упоминает Reddit так же часто, как и ссылается на него, но ссылается на контент YouTube примерно в 250 раз чаще, чем упоминает платформу. Поскольку люди редко кликают по ссылкам, простое упоминание источника оказывает большее влияние.

5. Экономика контента

До того, как искусственный интеллект стал широко распространенным, создание контента, который оставался актуальным в течение длительного времени (evergreen content), было прибыльным. Он привлекал клики из Google, и некоторые из этих посетителей становились клиентами. Однако новые инструменты искусственного интеллекта, такие как ChatGPT и Google’s AI Overviews, уделяют приоритетное внимание предоставлению пользователям прямых ответов, а не отправке их на веб-сайты. Это делает опыт более похожим на просмотр TikTok, чем на использование традиционной поисковой системы.

Большие языковые модели учатся на онлайн-источниках, таких как Wikipedia, но они не явно указывают источник, когда используют его информацию. Это создает проблему: Wikipedia полагается на пожертвования, однако ее контент по сути используется для работы этих моделей без какой-либо прямой выгоды для самой Wikipedia. Это в конечном итоге ставит Wikipedia в сложное положение, когда она просит о продолжении финансовой поддержки.

За последние 12 месяцев сайты, предлагающие добавленный UGC, получили видимость LLM [4]:

  • Reddit.
  • LinkedIn.
  • Youtube.
  • Quora.
  • Yelp.
  • Tripadvisor.
  • И т.д.

Веб-сайты с контентом, который остаётся актуальным в течение длительного времени, также столкнулись с резким падением посещаемости и общей ценности.

  • Stackoverflow.
  • Chegg.
  • Britannica.
  • Wiktionary.
  • History.com.
  • eHow.
  • И т.д.

Поскольку всё меньше людей переходят по ссылкам, и, возможно, ни одного в будущем, становится неясным, стоит ли создавать контент, который остаётся актуальным в течение длительного времени – и это проблема не только для Wikipedia.

6. Сдвиг от вечнозеленого к аддитивному контенту

Решение заключается в том, чтобы сместить фокус с вечнозеленых тем на совершенно новые идеи:

  1. Инвестируйте больше в дополнительный контент: истории на основе данных, исследования, истории успеха клиентов, лидерство мнений и т.д. Oura, Ramp, Okta и другие уже переходят на это и нанимают экономистов, журналистов и исследователей. [6, 7, 8]
  2. Снизьте ваши инвестиции в вечнозелёный контент в пользу аддитивного контента. Мы не знаем правильного соотношения, но 50/50 или даже 70/30 кажется лучше, чем 80/20.
  3. Когда стоит сохранять вечнозеленый контент: для удобства пользователей (важно для понимания темы), для достижения тематического авторитета или когда вы можете автоматизировать + обогатить его уникальными данными.
  4. При создании вечнозеленого контента сосредоточьтесь на сверхдлинных ключевых фразах, соответствующих вашим персонам аудитории и позиционированию, по которым никто другой не отображается.

Оцените, как добавленный контент влияет на контентный пайплайн, включая его производительность в таких областях, как LLM цитаты, упоминания, доля охвата и освещение издателями.

Смотрите также

2025-10-28 17:10