Кейс: как ИИ-контент был пессимизирован августовским HCU...

Кейс: как ИИ-контент был пессимизирован августовским HCU апдейтом (Helpful Content Update)

Оригинал: пост Кевина Индига (https://www.kevin-indig.com/case-study-ai-content-punished-by-the-hcu-update/).

Ярким примером сгенерированного машинным интеллектом контента является https://www.throughtheclutter.com/ - он содержит профили знаменитостей и истории про фильмы. Это тот уровень качества контента, который бы понижен HCU апдейтом.

На пике они получали 1 млн переходов из Гугла в месяц. 30 августа трафик начал падать. Через неделю он упал почти до нуля.

Даже просто глядя на структуру страницы, вы можете сказать, что с ней что-то не так.

Видимость домена показывает типичное развитие трафика для сайтов, которые агрессивно масштабируются с помощью ИИ-контента: резкий рост, плато и резкое снижение.

Чтобы доказать, что текст был создан ИИ, автор проанализировал образец с помощью двух разных инструментов обнаружения ИИ-контента: GLTR (инструмент от IBM Watson и Harvard NLP, основанный на GPT-2 и Huggingface's GPT-2 Output Detector.

Они измеряют визуальный след текста, чтобы оценить вероятность его автоматической генерации.

Google может обнаруживать ИИ-контент просто на основании того, насколько «предсказуемым» является текст, особенно по сравнению со всем остальным контентом на ту же тему в его корпусе.

Стратегический шаг для компаний заключается не в том, чтобы использовать ИИ-контент целиком, а в том, чтобы использовать такие инструменты в своих процессах создания контента, и снижать предсказуемость текста, чтобы повысить вероятность привлечения органического трафика.

Источник новости https://t.me/notjohnmu/137...