60% запросов Google уже без кликов: контент с нейросетями теряет смысл без фильтра

Габриэль Диллон, руководитель направления персонализации в Contentful, на вебинаре Search Engine Journal сформулировал проблему прямо: когда ИИ делает производство текстов почти бесплатным, объём перестаёт быть стратегией. Единственный контент, который ещё получает внимание, привязан к конкретному бизнес-результату, написан для конкретного человека и проверен реальными данными. Вместе с ведущим стратегом Contentful Джоном Грэмом он разобрал, почему тексты, созданные с помощью ИИ, дрейфуют к одинаковому результату, и предложил систему из четырёх вопросов, которую прогоняет через каждый маркетинговый текст перед публикацией.

Почему весь ИИ-контент звучит одинаково?

Диллон объясняет механику так: ваш ИИ-ассистент ведёт себя как идеальный подчинённый, который всегда соглашается, а ваши собственные предубеждения подпитывают этот цикл.

Наши предубеждения при написании контента с помощью роботов в итоге пожирают тот контент, который мы производим. Мы попадаем в цикл создания материалов, которые кажутся нам хорошими, но на самом деле не делают то, что мы думаем. : Габриэль Диллон, руководитель направления персонализации, Contentful

Результат предсказуем: текст либо подтверждает то, во что вы и так верили, либо копирует блоги конкурентов из обучающих данных (training data, массивов текстов, на которых обучалась модель). Оба варианта бесполезны для читателя.

Противовес Диллон называет словом «вкус», но уточняет определение: это не про эстетику, а про способность различать, интуицию и готовность сделать утверждение, которое ни один ИИ-инструмент не предложит сам. Человек встаёт в цепочку между ИИ как исследовательским слоем и финальным текстом, который уходит в публикацию.

Четыре вопроса, которые фильтруют слабый контент

Перед отправкой любого B2B-маркетингового текста Диллон прогоняет его через одну и ту же проверку:

• Даёт ли текст ожидаемый бизнес-результат? Если нет данных, подтверждающих эффективность, масштабировать нечего.
• Для кого именно написан этот контент?
• Как вы идентифицируете этих людей?
• Как найденный инсайт масштабируется?

Если у нас нет данных, доказывающих, что наш контент хорош, мы не можем думать о том, как его масштабировать или сделать эффективнее. : Габриэль Диллон, Contentful

Эксперименты и персонализация в этой модели работают как две стороны одной монеты: не серия разовых A/B-тестов, а система, где каждый тест встроен в цикл ответственности за результат.

Персонализация без сложных внедрений?

Диллон считает, что B2B-персонализация годами не оправдывала ожиданий по одной причине: команды брались за слишком амбициозные программы и буксовали на сложности.

Его предложение: начать с сигналов, которые ваш стек уже собирает. Три уровня по нарастающей:

• Первый: новый посетитель против вернувшегося. У них разные намерения, и показывать им одинаковый заголовок на главной странице значит терять различие.
• Второй и третий: сигналы из рекламных кампаний и программ лояльности, которые уже генерируют данные. Диллон назвал текущее использование одного из этих сигналов «упущенной возможностью».

Для российских маркетологов это прямая параллель: те же уровни персонализации доступны в связке Яндекс Метрики и CRM без дорогих зарубежных платформ.

Аргументы за: контент с нейросетями можно спасти

Диллон не призывает отказаться от ИИ. Его позиция: ИИ полезен как исследовательский и контекстный слой, проблема не в инструменте, а в отсутствии фильтра между генерацией и публикацией.

• Контент с нейросетями экономит время на черновиках, фактчекинге, структурировании.
• Персонализация, наложенная поверх ИИ-генерации, возвращает тексту адресность.
• Когда руководство требует объёмы, данные позволяют доказать, что меньше качественных материалов приносит больше результата. Диллон формулирует это прямо: «Покажите через данные, что можно создавать лучший контент, который даёт нужные бизнес-результаты, производя меньше, но качественнее».

Аргументы против: объём тоже имеет смысл

Честности ради, Диллон сам признал один аргумент в пользу массового производства. Полный контекст этой уступки он раскрыл в вебинаре, но сам факт признания показателен: бывают сценарии, где количество оправдано.

• Сервисные SEO-страницы не обязательно требуют уникального голоса. Диллон разделяет голос и эффективность: для технических страниц важнее точность и структура, чем авторский стиль.
• Некоторые ниши пока не охвачены ИИ-резюме Google, и там классический SEO-объём ещё работает.
• Полный отказ от ИИ-генерации означает проигрыш по скорости конкурентам, которые используют нейросети с фильтром качества.

Zero-click поиск меняет правила для всех

Диллон утверждает: вопрос «штрафует ли Google за ИИ-контент» вообще неправильный. Распознавание ИИ-текстов он назвал битвой, которую «Google не выиграет», потому что идентификация будет только усложняться.

Настоящая проблема в другом: 60% запросов в Google (по данным, приведённым на вебинаре) уже заканчиваются без клика. Клиенты Contentful фиксируют резкое падение органического трафика, потому что ИИ-резюме в верхней части выдачи поглощают клики.

Практический ответ: конкурировать за слой ИИ-ответов. GEO (Generative Engine Optimization, оптимизация под генеративные поисковики) и AEO (Answer Engine Optimization, оптимизация под системы ответов) определяют, отразит ли ИИ-резюме в выдаче именно ваш бренд.

Что делать прямо сейчас, по ролям

Автору Дзена. Прогоните свои последние пять текстов через четыре вопроса Диллона. Если на первый вопрос («даёт ли текст ожидаемый результат?») нет ответа с цифрой, значит, публикации работают вслепую. Контент с нейросетями полезен на этапе черновика, но финальный текст обязан пройти через ваш экспертный фильтр.

Маркетологу. Статистика zero-click поиска (60% запросов без клика) требует пересмотра контент-стратегии уже в этом квартале. Если вы закладываете бюджет на SEO-тексты, часть ресурсов стоит перенаправить на оптимизацию под ИИ-ответы в Яндексе и Google.

Предпринимателю в РФ и СНГ. Яндекс с «Нейро» уже встраивает ИИ-ответы в поисковую выдачу, тренд zero-click актуален и для российского рынка. Из доступных в РФ инструментов для генерации и проверки контента: YandexGPT, GigaChat, доступные через API.

Чего ждать дальше?

Доля zero-click запросов будет расти: Яндекс и Google наращивают ИИ-ответы в выдаче, и обратного хода у этого процесса нет. Контент с нейросетями не исчезнет, но выживет только тот, который проходит через экспертный фильтр, привязан к измеримому результату и оптимизирован не только под поисковую строку, а под слой ИИ-ответов. Авторам, которые уже сейчас выстроят цикл «генерация, проверка вопросами, замер результата, корректировка», через полгода не придётся догонять.