ТОП-7 случаев когда нейросети вредны для SEO

Как нейросети, в частности OpenAI может навредить SEO? Как неумелое обращение с нейросетями могут убить сайт и потерять все позиции на поиске? Как нужно работать с ИИ инструментариями, чтобы не загнать сайт под фильтры?

В связи с массовой популярностью использования нейросетей, сфера SEO не стала исключением, и первый производственный процесс, который SEO’шники отдали нейронкам — это генерация текстов. Но всё ли так однозначно и может дьявол кроется в деталях? Давайте разбираться по пунктам.

Как я уже писал ранее в предыдущих статьях, AI — мощный инструмент и помощник для SEO в умелых руках. Он автоматизирует генерацию текстов, анализирует конкурентов, помогает с кластеризацией и многое другое. Однако, у этой медали есть тёмная обратная сторона. AI может не только усилить, но и навредить SEO, если использовать его без должного понимания.

В этой статье я рассматриваю 7 ключевых угроз с подтверждённых кейсами и опытом SEO-специалистов, и личными наблюдениями в выдаче Google и Яндекса.

1. Массовая генерация «мусорного» контента

В чём суть:

Тысячи сайтов сейчас публикуют AI-сгенерированные статьи без редактуры. Результат — переизбыток одинаковых текстов, которые:

• Не несут уникальной ценности.
• Не закрывают или косвенно закрывают интент пользователя.
• Плохо индексируются, или быстро теряют позиции если на сайте есть бытробот.

Пример:

В 2023–2024 Google запустил серию обновлений (Helpful Content Update), понижающих страницы, написанные «в первую очередь для SEO, а не для людей».

Кейс:
Сайт в нише «туризм по России» потерял 80% трафика за 2 месяца, опубликовав 300+ AI-статей без доработки. Причина — дублирование структур, слабое соответствие запросам.

2. Потеря экспертности (E-E-A-T)

В чём суть:

AI не обладает опытом, авторством, ни доверием. Алгоритмы Google и Яндекса всё чаще требуют:

• Авторства с экспертизой (особенно в YMYL-нишах).
• Указания источников.
• Реальных знаний, подтверждённых фактами.

Пример:

В Google Search Quality Rater Guidelines указано, что «контент, не написанный экспертом, но подающийся как экспертный, снижает доверие».

Риски: медицинский или юридический сгенерированный AI-контент без указания авторов или первоисточника может попасть под фильтры.

3. Повышенная токсичность и галлюцинации

В чём суть:

AI может «придумать» факты, цифры или советы. Это называется «галлюцинацией». Такое явление часто я наблюдаю при работе с ChatGPT.

Пример:

AI написал статью для CPA-сайта по заработку, где рекомендовал несуществующий банк и фиктивную ставку по кредиту.
 Итог: жалобы от пользователей, падение доверия со стороны клиентов и поисковика, пессимизация в выдаче.

Google:

«Неверная информация, особенно в YMYL-темах, приводит к потере позиций вне зависимости от структуры текста.» (из Search Central, 2023).

Однако стоит понимать, что Google и Яндекс в основе своих движков так же использую принципы ИИ при работе с информацией. А значит, они тоже могут заблуждаться и выдавать не самую достоверную информацию в некоторых вопросах. Или заведомо ложную информацию считать достоверной.

4. Переспам ключевых слов

В чём суть:

Если AI работает по шаблону «один абзац — один ключ», легко получить keyword stuffing. Особенно в плохих промптах или шаблонах. Но опять же есть нюансы, нужно еще понимать, что есть «плохой промт» и если абзацы в 2-3 предложения или меньше, тогда жди беды.

Результат:

• Фильтр по переоптимизации (особенно в Яндексе).
• Снижение CTR из-за неестественных тайтлов и мета-описаний.

Пример:
Сайт на WordPress использовал AI-генерацию с шаблоном «Купить {товар} недорого в {город}«. Через 2 недели Яндекс наложил «Баден-Баден».

5. Каннибализация ключевых запросов

В чём суть:

AI часто пишет очень похожие тексты на близкие запросы. В результате — несколько страниц сайта начинают бороться за один и тот же ключ. Поисковики как правило не сильно заморачиваются и могут наложить санкции под грифом «поисковый спам».

Это приводит к:

• Каннибализации.
• Падению позиций всех страниц по ключу.
• Расфокусу семантики.
• Возможны поисковые санкции.

Решение:
Нужна строгая кластеризация запросов, контроль интента и обязательная редактура сгенерированного текста.

6. Проблемы с индексацией

В чём суть:

Google и Яндекс научились не индексировать очевидно AI-шные тексты без добавленной ценности.

Даже если статья «уникальна» технически, она может считаться «бесполезной».

Кейс:
AI-сайты, созданные для Amazon-партнёрки, столкнулись с тем, что 70–90% новых страниц не попадали в индекс Google (по данным Ahrefs, 2024).

7. Падение лояльности и репутации

В чём суть:

Если пользователь распознаёт шаблонность и «искусственность» текста — он не возвращается. Время на странице и поведенческие метрики падают. Это влияет на ранжирование.

Факт:
По данным SEMrush, средняя глубина просмотра на AI-сайтах на 30–40% ниже, чем у редактируемого экспертного контента.

AI не панацея для решения всех проблем

AI может усиливать SEO, но:

• не заменяет человека,
• требует контроля,
• нуждается в редактуре и проверке фактов.

Чтобы AI работал в плюс:

1. Используй его как черновик, а не финальный текст.
2. Проверяй факты, источники, релевантность.
3. Строй E-E-A-T: указывай авторов, опыт, экспертизу.
4. Избегай переоптимизации и каннибализации.

Лично я сейчас провожу массу экспериментов по генерации контента по разным тематикам, структуре текста и долей их редактирования. Обо всех своих результатах я буду писать в следующих постах.