В эксперименте АЙNET авторские тексты обошли ИИ до 2,5 раза

Согласно сообщению пресс-службы АЙNET от 29 октября 2026 года, после восьми месяцев на десяти новых доменах пять текстов бьюти-экспертов получили в «Яндексе» 71,4% поисковой видимости против 28,6% у пяти материалов нейросетей, то есть почти в 2,5 раза больше. Агентство следило за публикациями и в Google.

Результат отвечает на вопрос об устойчивости только в границах этого опыта: к финалу авторская группа лидировала в обеих системах, но на промежуточном этапе ИИ-тексты сокращали разрыв и даже выходили вперёд в Google. Руководитель направления поисковой оптимизации АЙNET Ярослав Домбровский в комментарии CNews сказал: «Эксперимент показал, что поисковые системы отличают сгенерированный текст от экспертного, просто делают это не сразу». Позиции показывают разворот, однако сами по себе не раскрывают причину решения алгоритмов.

Как устроили сравнение текстов

Вместо существующего спроса агентство придумало слово «липигидродация» для одновременного увлажнения и питания кожи. Это позволяло поместить публикации в выдачу по одной фразе без уже сложившейся конкуренции. Все сайты имели одинаковый дизайн на HTML и CSS, работали на одном сервере и появились одновременно; у доменов не было прежней истории и внешних ссылок.

Эксперты получили общее техническое задание, а Manus, ChatGPT, Perplexity, Gemini и DeepSeek — единый запрос для генерации. Готовые материалы одинаково оптимизировали под придуманную фразу. По описанию агентства, о доменах знали только сотрудники, проводившие опыт, а запрос никто не вводил в обычный поиск; позиции фиксировали ежемесячно через Rush Analytics.

Такой дизайн убирал часть различий между площадками, но не превращал тексты в полностью сопоставимые образцы: каждый эксперт и каждый инструмент создал отдельную публикацию. Разницу могли дать содержание, полнота ответа, формулировки или особенности конкретной страницы. Опыт не включал поток реальных запросов, на которых могли бы проявиться спрос, конкуренция и поведение пользователей.

Как менялись результаты за время опыта

В первые недели «Яндекс» разместил экспертные страницы на пяти верхних местах: доля их видимости составляла 72,7% против 27,3% у ИИ. Google тогда почти не различал группы по этому показателю: 49,1% у авторов и 50,9% у сгенерированных материалов. Поэтому старт в двух системах не давал единой картины даже при одинаковой схеме публикации.

К четвёртому месяцу доля авторов в «Яндексе» снизилась до 54,5%, а ИИ выросла до 45,5%. Manus и Gemini поднялись на первые две строки выдачи. В Google нейросетевые материалы получили 63,6% видимости, экспертные — 36,4%; среди пяти верхних результатов оставался один текст человека. На этом срезе вывод о неизбежном преимуществе авторов был бы неверным.

Финальный замер снова изменил расклад: в «Яндексе» авторские страницы заняли места со второго по шестое, средняя позиция их группы составила 4 против 8,2 у ИИ. В Google доля авторов достигла 67,3% против 32,7%, а средние позиции составили 3,6 и 7,4. Если пересчитать опубликованные доли в процентные пункты, доля авторов в Google от середины до финала прибавила 30,9 пункта, а в «Яндексе» — 16,9. Именно этот поздний сдвиг объясняет разницу между промежуточным впечатлением и итогом.

Исключение Manus и пределы объяснения

Текст Manus завершил наблюдение первым в «Яндексе» и третьим в Google, хотя группа ИИ-публикаций в целом уступила экспертной. Gemini прошёл обратную траекторию: его страница сразу стала первой в Google, удерживала место до середины опыта и к финалу оказалась десятой. В «Яндексе» материалы Gemini, Perplexity и ChatGPT вышли за пределы первой десятки. Разброс внутри группы важен: итоговая доля складывается из результатов отдельных страниц, а не показывает судьбу любой будущей ИИ-публикации.

Предположение о том, что поисковики сначала принимают генерацию, а затем распознают её и штрафуют, остаётся объяснением участников, а не измеренным механизмом. В опыте известны позиции и расчётная видимость, но нет прямого наблюдения за внутренними сигналами ранжирования. К тому же одна узкая тема и выдуманное слово не представляют коммерческие запросы, действующие сайты с историей или материалы, которые человек и ИИ готовят совместно.

Что меняется в работе автора с ИИ

Для автора проверяемый результат опыта относится к готовым публикациям, поэтому он не требует исключать ИИ из подготовки текста. Он требует различать быстрый черновик и итоговый материал, за смысл которого отвечает специалист. Рекомендации Google для авторов сайтов допускают ИИ при изучении темы и построении структуры, но отдельно требуют вручную проверять точность и пользу сгенерированного содержания; массовый выпуск страниц без добавленной ценности может нарушать правила против поискового спама.

В задачах, где текст должен объяснять предмет и выбирать существенные факты, эксперт нужен для собственных выводов, проверки утверждений и окончательной редакции. ИИ-черновик может помочь с планом или первыми формулировками, но опыт АЙNET не измерял эффективность такого смешанного процесса. Выдавать его итог за доказанное преимущество любой схемы «эксперт плюс ИИ» было бы так же поспешно, как объявлять все сгенерированные страницы обречёнными после результата Manus.

Для собственного сайта предмет сравнения иной: реальные запросы, регулярные показы, клики и фактические переходы к публикации. Разумно сопоставлять материалы близкой темы и схожего возраста, а затем смотреть, как меняются их позиции и переходы спустя месяцы после выпуска. Это проверяемый редакционный шаг, предложенный по мотивам опыта, а не ещё один результат агентства. Он отделяет долю видимости в контролируемой выдаче от того, получает ли страница нужную аудиторию.