В 2025 году нейросети развиваются с такой скоростью, что SEO-индустрия едва успевает подстраиваться под изменения. Еще год назад генерация текстов считалась вспомогательным инструментом, а теперь всё больше сайтов получают трафик именно за счет AI-контента. При этом поисковики тоже не стоят на месте — алгоритмы научились отличать машинные тексты от «живых» и снижать их позиции в выдаче.
Мы поговорили с Максимом Котенковым, основателем школы AI-автоматизации SEO, о том, реально ли сегодня вывести сайт на трафик только с помощью нейросетей, какие инструменты работают лучше всего и где проходит грань между автоматизацией и ручной доработкой.
Обычно говорят, что ИИ-контент без доработки быстро палится поисковиками. А реально ли сейчас вывести сайт в топ только на таких текстах, если все грамотно построить? Или все равно придется вмешательство человека, чтобы обойти фильтры?
Да, возможно. Если не просто генерировать тексты каким-то «супер секретным промтом», а создавать систему генерации. Три основные проблемы, почему ваши тексты не сработают:
- ИИ не знает все по вашей теме (дайте ей нужные знания);
- ИИ не обладает опытом по теме (дайте ей ваш опыт);
- ИИ обучается на данных прошлых лет (дайте ей исследования).
Покройте эти 3 проблемы, напишите текст «супер секретным промтом» + «промт очеловечивание», и ваши тексты будут ранжироваться.
Какие инструменты вы считаете самыми рабочими под SEO-задачи? Что лично у вас входит в основной стек — какие нейросети и сервисы используете для генерации и анализа?
Что использую в формате чата для работы: ChatGPT-5 Pro для аналитики. ChatGPT-5 — универсальный инструмент.
Что использую по API: Claude Sonet 4.5 — написание текстов. Gemini 2.5 Pro — для работы с семантикой и обработки массивов данных.
80% работы приходится в агентных системах: N8N — в нем система генерации контента и выполнения многоэтапных задач. Genspark для создания прототипов сайтов, презентаций, инфографики.
Как относитесь к подходу, когда тексты от ИИ почти не редактируют, а только «причесывают» под фильтры? В арбитраже, например, такие материалы не допускают, потому что они обычно хуже ранжируются. Вы согласны с этим или видите альтернативный подход?
В связке «промт писать» + «редактора» да, это слабо и нужно руками дотачивать тексты. А если использовать покрытие проблем из ответа 1, то будет достаточно. Мы на этапе генерации делаем следующие шаги:
— 4 шага анализа структуры статьи;
— 2 шага глубокого ресерча для актуальных знаний ИИ. Идет примерно 40-50 запросов в Perplexity для ресерча актуальной информации для 1 статьи;
— подключение опыта компании или автора;
— создание профиля автора для имитации человеческого написания;
— 2 шага генерации контента;
— 4 шага редактуры: фактчекинг относительно конкурентов, проверка ошибок, проверка ссылок и фактов, «посмотреть глазами читателя» и только в конце редактура для очеловечивания.
По цене выходит примерно 300-500 рублей за 1 огромный лонгрид. Что в раз 10 дешевле если заказывать у SEO-копирайтера. Только SEO-копирайтер не будет делать вам такой ресерч и такую глубокую проработку структуры за 5к. Это будет уже стоить тысяч 10 минимум за лонгрид.
По сути сейчас можно перенести весь процесс человеческого написания контента в агентные системы. Тут главное понять, что генерация контента в чате — это собирать семантическое ядро в Водстате руками, а агенты — это Кей Коллектор.
Если говорить о стратегии: что дает лучший результат — публиковать много ИИ-контента с минимальной правкой или делать меньше, но с плотной «человеческой» доработкой и вычиткой?
Мой алгоритм выше + финальная проверка человеком, чтобы было все складно. После такого цикла генерации статьи человеку нужно проверить, чтобы просто не было очевидных дефектов.
