Итирий 
Тендеры и лиды
Информация
Лишь 6 % пользователей по-настоящему доверяют контенту, созданному ИИ. Об этом сообщает РБК со ссылкой на исследования экспертов Иннополиса, РАНХиГС, ВШЭ. В этом же исследовании говорится, что 7 россиян из 10 легко отличат нейроконтент от авторского. Во всяком случае, они так считают.
Путем несложных математических вычислений получается, что 70–75 россиян из 100 уйдут с сайта или из сообщества, если распознают ИИ-контент и не найдут в нем признаков живого опыта. Особенно, если особенно если человек пришел за экспертизой, советом или решением проблемы. Особенно в YMYL-сегменте. Одновременно с этим будет вынесен приблизительно такой вердикт: сайт недостоверный, делать здесь нечего в принципе. Всем спасибо, всем пока.
Если это ваш сайт, то как заказчик текста вы не сделали ничего криминального: наняли опытного копирайтера, оплатили его работу как авторский текст и выложили его в блог. Или вообще обратились в контент-агентство за услугой контент-маркетинга. Вы просто не знали, что текст может быть сгенерирован ИИ со всеми вытекающими. Поверили, так сказать, на слово.
Вывод прост: в 2026 проводить проверку текстов на предмет написание нейросетями — базовый момент, как в свое время, да и сейчас, — проверка уникальности. Сегодня расскажу, как это делать, потому что на первый взгляд нейротекст выглядит как настоящий. Но только на первый.
В превью к статье я рассказал только про верхушку айсберга. На самом деле контент, созданный при помощи ИИ в один промпт без последующей глубокой проработки, формирует три ключевых конфликта.
Допустим, вы нанимаете копирайтера. Платите ему как эксперту: за опыт, насмотренность, умение упаковать мысль. А он открывает ChatGPT, вбивает ваш заголовок и через пять минут присылает результат. Формально — текст готов. Технически — уникален. По факту — вы заплатили за то, что могла сделать Леночка из бухгалтерии в обеденный перерыв. Причем Леночка сделала бы это за полдня отгула на утренник дочери в детском саду. Скорее всего, с тем же качеством. Обидно? Очень. Поэтому умение распознавать ИИ-текст — это еще и способ защитить свой бюджет от ленивых исполнителей, которые маскируют генерацию под авторскую работу.
Люди устают от синтетических статей, где за красивыми оборотами прячется отсутствие смысла. Такой контент раздражает и подрывает доверие к площадке.
Google и Яндекс учатся выявлять машинный текст и могут пессимизировать сайты, где такого контента слишком много. Правда, тут нужно понимать тонкий момент. Поисковики не делят контент на «ИИ и человеческий». Они делят его на качественный и некачественный: ценят уникальную экспертизу, а не пересказ того, что модель насобирала в интернете. Поэтому речь здесь не о ИИ-контенте в принципе, а именно некачественном ИИ-контенте.
Здесь важно разделить два случая: когда ИИ-текст объективно вреден, а когда он просто бесит.
Отсутствие фактчекинга. Модель может придумать несуществующее исследование, перепутать даты или сослаться на закон, которого нет. Она не проверяет факты, она предсказывает следующее слово. В медицинских, юридических или финансовых текстах это может привести к реальным последствиям.
В моей практике был пример, когда нейронка выдумала несуществующую песню
А вот пример посерьезнее: нейронка перепутала федеральные законы, а потом несколько раз «переобувалась»:
Есть знатоки закупочного законодательства? 223 ФЗ — это про тендеры, а не теплоснабжение
Проблемы с авторским правом. Прямой плагиат — редкость, но модель может перефразировать чужую экспертизу настолько близко к первоисточнику, что это станет проблемой. А может просто взять кусок авторской статьи, поменять «тоже» на «также» и выдать за свое творение.
SEO-риски. Как я уже сказал, поисковики учатся давать предпочтение контенту с реальным опытом (E-E-A-T). Статья, где эксперт делится личным кейсом, объективно ценнее, чем компиляция общеизвестных фактов от ИИ.
Кратко: объективный вред в том, что за такой текст, скорее всего, прилетят прямые измеримые последствия. Падение доверия к сайту — в лучшем случае. Разбирательства по линии авторских прав — в худшем. Судебные разбирательства из-за последствий применения — в самом худшем.
Одинаковая ритмика. Тексты нейросетей часто напоминают плавный поток без акцентов. Мало резких, коротких фраз. Мало сбоев ритма, которые свойственны живой речи. Так и слышится «Бу-бу-бу-бу-бу».
Структура «гамбургера». Введение, три-четыре абзаца с маркированными списками, заключение с «таким образом». И так в каждой статье. Блог, где все посты такие — верный признак работы ИИ без редактуры.
«Токсичная вежливость». Нейросети обучены быть безопасными и обходительными. Они редко занимают жесткую позицию, избегают конфликтных утверждений и постоянно используют смягчающие конструкции: «стоит отметить», «несомненно», «является важным аспектом».
Итог: текст становится пресным. Его можно прочитать и забыть через секунду, потому что он не задел, не удивил, не дал новой мысли. Как плохой боевик: пока смотрел, было интересно, вышел из кинотеатра — забыл и не вспомнил.
Читатели с радостью встретили текст от ИИ
Есть несколько маркеров, которые бросаются в глаза. По отдельности они ни о чем не говорят, но когда сходятся три-четыре, можно делать соответствующие выводы.
Представьте, что текст писал человек, который никогда не злится, не радуется, не ошибается в построении фразы. У живого автора всегда есть речевые привычки, любимые слова, случайные повторы. У LLM — нет.
Текст без единой опечатки, но при этом какой-то «пластмассовый». Человек может допустить опечатку, но выдать яркий образ. Нейросеть — наоборот.
Отсутствие конкретики. Живой эксперт пишет: «В июле 2023 года мы запустили рекламу в Дзене и получили CPA 340 рублей при бюджете 50 тысяч». Нейросеть пишет: «Реклама в социальных сетях может быть эффективным инструментом при правильном подходе». Чувствуете разницу? Модель не пережила этот опыт, поэтому оперирует общими категориями.
Вода и самоповторы. Нейросеть часто гоняет одну и ту же мысль разными формулировками. Она как будто ходит вокруг да около, боясь остановиться. Если вы можете сократить абзац на 40 % без потери смысла — скорее всего, его писал не человек.
Проблемы с абсурдом и юмором. Попросите нейросеть пошутить, и вы получите объяснение шутки вместо самой шутки. Тонкая ирония, сарказм, игра слов — все это дается LLM тяжело. Если текст написан ровно и без улыбки — подозрительно.
Чтобы не надо было ничего распознавать, мы изначально пишем экспертные статьи с привлечением профессионалов в своей области. Вот пример такого кейса — рост трафика из блога в 241,2 раза, конверсий в 16,5 раз.
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13698 тендеров
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
Все признаки из предыдущего раздела можно сложить в чек-лист и пытаться вычислять ИИ механически, но есть путь короче. Это насмотренность: вы не анализируете текст по пунктам, а просто чувствуете: «что-то не то». Как опытный механик определяет неисправность в двигателе, не заглядывая под капот. Прямо как я.
Насмотренность — это навык, который формируется, когда вы прочитали сотни сгенерированных текстов и сотни живых. Мозг обучается вычленять паттерны быстрее, чем вы успеваете их осознать. Мы в Итирии называем такие вещи нейроартефактами.
Разберу ключевые триггеры, по которым глаз бьет тревогу.
Нейросети свойственно строить фразы через противопоставление: «это не просто инструмент, а целая философия», «не разовая акция, а проект». Один раз — ок. Когда таких конструкций три на абзац — перед вами LLM.
Модель иногда собирает слова, которых не существует, например, «Взаимодейственность» — реальный пример.
Да, это маркер. Большинство людей при наборе текста используют «е» вместо «ё», особенно в неформальной переписке. Нейросеть же почти всегда выдает: «всё», «ещё», «чёрный». Для русскоязычного глаза, привыкшего к «е» в печатных текстах, обилие «е» создает легкий дискомфорт — как будто текст написан очень старательным, но неестественно аккуратным человеком.
Нейросеть любит структурировать. Если в тексте на 500 слов три маркированных списка — подозрительно. Если каждый список еще и начинается с заглавного слова жирным — почти гарантия.
В живом тексте обычно есть перекосы: где-то автор увлекся и выдал абзац на полстраницы, где-то бросил короткую реплику. Нейросеть же держит абзацы примерно одинаковой длины.
Нейросеть пытается украсить текст образами, но достает (часто не к месту) из себя заезженные конструкции, которые выглядят красиво, пока не вчитываешься. Было (ИИ): «Данные — это новая нефть. А искусственный интеллект — это двигатель, который превращает нефть в энергию».
Стало (человек): «Данные стали главным активом. Но без нормальной аналитики это просто мертвые цифры на сервере».
Каждый блок, каждый абзац модель стремится закрыть красиво: «таким образом», «это позволяет сделать вывод», «в конечном счете». В жизни люди часто обрывают мысль или переходят к следующей без ритуальных фраз.
Да, на потоке уровня контент-заводов такие артефакты имеют место быть. Редакторы, из-за огромного количества контента, физически не могут увидеть их все.
Читайте также: Нейросети для контента: 4 главных риска и 6 правил, которые могут спасти вам репутацию
Ручной метод хорош для грубой оценки, но что делать, когда нужно проверить десяток текстов или нужны аргументы для заказчика? Здесь в ход идут детекторы.
Большинство из них анализируют два параметра:
Насколько текст предсказуем. Если каждое следующее слово легко угадывается, значит, у текста низкая перплексия и высокая вероятность машинной генерации. Человек чаще использует неожиданные, но уместные слова.
Вариативность длины и структуры предложений. Человек пишет то длинно, то коротко. Нейросеть часто держит ровный, предсказуемый ритм. Бу-бу-бу-бу-бу.
Детекторы вычисляют вероятность того, что текст сгенерирован, и выдают результат в процентах. Важно понимать: это не точный тест, а вероятностная оценка. Ни один детектор не дает 100 % гарантии.
Я не стану углубляться в многообразие детекторов, тестировать их и описывать, потому что такой задачи перед этой статье не стоит. Покажу на примере, как они работают. Для эксперимента я взяла популярный сервис Text.ru со встроенным ИИ-детектором. Сервис платный, 10 000 символов для проверки стоит 100 рублей.
Для начала закинула текст, сгенерированный нейросетью, вот результат:
Почти 70-процентная вероятность, что текст сгенерирован нейросетью — все верно
Затем я грубо отрерайтила этот же кусок ручками и снова отправил на проверку:
Даже поверхностная проработка позволяет получить заключение о том, что текст написан человеком
Вывод: ИИ-детекторы в целом справляются с проверкой на предмет написания нейросетью и могут быть использованы для этих целей.
Особенно важно проверять статьи на нейронность, когда вы пишете статьи о конкретном продукте, где все данные должны быть проверены и перепроверены. Мы пишем продуктовые материалы, где все согласовано с заказчиком точно по ТЗ. Вот написали кейс, где всего с одной статьи мы получили 14 регистраций в сервисе.
Это главный блок для авторов. Вместо того чтобы думать, как пройти проверку, лучше писать так, чтобы ни у кого даже не возникло мысли проверять текст. Рецепт прост:
Делитесь опытом, а не пересказом. Нейросеть может пересказать статью из Википедии. Она не может рассказать, как вы внедряли эту методику и что пошло не так.
Используйте цифры и факты, которые можно проверить. Если вы пишете «по данным опроса нашей компании, 67 % клиентов…», это либо правда (и тогда это мощно), либо ложь. Но это уже ответственность автора.
Формируйте авторскую позицию. Нейросеть избегает оценок. А вы можете сказать: «Этот инструмент — пустая трата денег, и вот почему». Такое не спишешь.
Не бойтесь быть несовершенным. Живой текст имеет право на шероховатость. Он может быть резким, эмоциональным, неровным. Именно это делает его человеческим.
Лет эдак 5 назад, во времена повального увлечения инфостилем, я тоже старался максимально сушить текст от, казалось бы, мусора. Убирал вводные слова, лишние обороты и так далее. Теперь у меня и мысли нет сдерживать себя. Именно они делают текст человечным, а именно это и ценится. При прочтении Т-Ж времен редакторства господина Ильяхова мне казалось, что все статьи там пишет один и тот же автор. Сейчас бы я сказал, что все они сгенерированы нейронкой: стерильные, пластмассовые и безликие.
Живые экспертные статьи такими никогда не будет. Для Kokoc Performance мы подготовили серию интервью с экспертами агентства и получили рост узнаваемости бренда в 7,6 рублей.
Если вы — заказчик, доверяйте, но проверяйте. Если текст кажется слишком гладким, в нем нет живого опыта и конкретики, а ритм усыпляюще ровный (я уже говорил бу-бу-бу?), с большой вероятностью перед вами работа нейросети. При сомнениях прогоните фрагмент через пару детекторов.
Если вы — автор, не пытайтесь обмануть систему. Используйте ИИ как инструмент, а не как замену себе. Добавляйте опыт, эмоции, позицию. Это единственное, что машина не может подделать по-настоящему.
В свое время я читал фантастический рассказ о том, как людей со сверхспособностями отправляли в место, где ими нельзя было пользоваться. На год. Герой рассказа промучился месяц и чуть не сошел с ума. Пошел в лес, чтобы попрактиковаться в передвигании предметов — у него был дар телекинеза. И вот что заметил герой: за месяц его, прежде совершенные, способности как будто ухудшились.
Поверьте, если злоупотреблять нейронками, то же самое будет и с вашими талантами по написанию текстов — проверено на себе. Да и вообще для уважающего себя автора это ниже собственного достоинства. Ну если только не писать по этим правилам.
Используйте этот чек-лист для самопроверки:
Есть ли в тексте личный опыт или конкретные кейсы?
Меняется ли ритм предложений или все монотонно?
Можно ли сократить текст на 30 % без потери смысла?
Есть ли четкая авторская позиция или сплошное «с одной стороны, с другой стороны»?
Прошел ли текст проверку хотя бы двумя разными детекторами?
Если на первые четыре вопроса вы ответили «да», а последний показал меньше 30 % вероятности ИИ, вы написали хороший, живой текст. И никакая нейросеть вам не конкурент.
И традиционное «мясо» от автора, то есть меня. Пользователи перекормлены контентом и найти любую информацию — дело двух секунд. Поэтому сейчас, в 2026 году, ценна информация, поданная через фильтр личного опыта. У нейросети с этим большие проблемы экзистенциального свойства. Теория без практики мертва. А статьи от нейросетей — это пока только про теорию.
