Однажды я дал AI-агенту довольно простую SEO-задачу: самостоятельно выбрать темы, написать статьи и продолжать, пока работа не будет закончена.
Я попросил не десять статей и даже не сто. Я сразу замахнулся на 10 000 статей.
Агент работал несколько дней и действительно выполнил задачу. Он сгенерировал тысячи больших, хорошо структурированных страниц. Файлы занимали сотни мегабайт. На первый взгляд всё выглядело впечатляюще: заголовки, подзаголовки, длинный текст, ключевые слова, выводы — внешне полноценная библиотека серьёзного контента.
Какое-то время казалось, что идея сработала. Googlebot в итоге обошёл все 10 000 URL сгенерированных статей. Тогда я воспринял это почти как подтверждение успеха. Но это было ошибкой. Обход означал только то, что Google обнаружил и загрузил страницы. Реально в индекс попало около 1 000 страниц: они начали показываться в Google Search, получать показы, переходы и настоящий поисковый трафик.
А потом процесс пошёл в обратную сторону.
Сгенерированные страницы начали постепенно выпадать из индекса. Потом исчезали следующие. В какой-то момент проблема уже не ограничивалась AI-статьями: в индексе Google не осталось вообще ни одной страницы сайта — даже главной.
Этот эксперимент полностью изменил то, как я использую AI в SEO.
Crawling — это не indexing. Я понял это на собственном опыте
Разница кажется базовой, но когда смотришь, как через Search Console проходят тысячи URL, её легко потерять из виду. В моём случае Google обошёл все 10 000 сгенерированных URL статей. Это означало, что страницы были обнаружены и загружены Googlebot. Но это не означало, что все 10 000 были приняты в индекс.
Реально около 1 000 страниц попало в индекс и начало появляться в поиске. Эти страницы давали настоящие показы и трафик. Остальные тысячи могли быть успешно обойдены Google и при этом так и не стать доступными через поиск. В документации Google Search Console это разделено напрямую: страница может быть crawled, но оставаться not indexed.
После этого я иначе смотрю на SEO-сигналы. Crawl — это не одобрение страницы. Это лишь означает, что Google её изучает. Индексация — отдельное решение, а сохраниться в индексе надолго — ещё один отдельный тест. В моём эксперименте в итоге исчезли даже те примерно 1 000 страниц, которые сначала этот тест прошли и реально были в поиске.
Проблема была не в том, что статьи выглядели плохими
Это важный момент: статьи не были очевидным мусором. Они были длинными, грамматически нормальными, логично структурированными. Если открыть одну такую страницу отдельно, она вполне могла выглядеть как обычная качественная SEO-статья.
Но я допустил гораздо более фундаментальную ошибку: я отдал AI не только написание текста, но и саму причину, зачем этот текст существует.
Агент выбирал темы. Агент решал, что сказать. Агент строил структуру. Агент писал материал. А я публиковал в таком масштабе, что физически не мог прочитать, проверить, отредактировать и улучшить каждую страницу.
За большинством материалов не стояло моего личного опыта. Не было оригинального исследования, реальной истории, собственных данных или уникальных выводов. Полезных примеров было мало, изображений часто было ноль или одно. Но главное — у многих страниц не было убедительного ответа на простой вопрос: зачем эта страница вообще нужна, если в интернете уже есть тысячи материалов на эту же тему?
У них была форма полезного контента, но далеко не всегда была его главная составляющая — оригинальная ценность.
Сначала я называл это «штрафом за AI». Теперь считаю такую формулировку слишком простой
Когда сайт исчез, моя первая мысль была очевидной: Google определил AI-тексты и наказал домен за использование искусственного интеллекта.
Сейчас я бы не стал описывать ситуацию именно так.
Публичные правила Google намного точнее: само использование generative AI не запрещено. Проблема начинается, когда автоматизация, включая AI, используется для массового создания страниц прежде всего ради манипуляции поисковой выдачей, без существенной дополнительной ценности для пользователя. Google называет это scaled content abuse.
И это описание неприятно точно похоже на то, что сделал я.
Я не могу доказать, что за каждым решением об индексации стоял один конкретный алгоритм или ручной «AI-штраф». Поисковые системы не настолько прозрачны. Но я могу точно описать последовательность моего эксперимента: я опубликовал 10 000 практически автономно созданных AI-статей для SEO; Google обошёл все 10 000 URL; только около 1 000 страниц реально попало в индекс, показывалось в поиске и приносило трафик; затем эти проиндексированные страницы начали постепенно исчезать; в итоге весь сайт дошёл до нуля проиндексированных страниц.
Разница в формулировке важна. Вывод не в том, что «Google ненавидит AI». Вывод такой: AI не превращает массовый search-first контент в полезный только потому, что умеет делать его длинным и грамматически аккуратным.
Почему 10 000 «хорошо выглядящих» статей всё равно оказались плохой стратегией
Главная ловушка generative AI в том, что стоимость производства контента стремится к нулю, а редакторская ответственность — нет.
До современных AI-инструментов выпуск 10 000 больших статей потребовал бы огромного бюджета или невероятного количества человеческого труда. Само это ограничение заставляло издателя думать, какие темы вообще достойны публикации. AI почти убрал эту преграду. Теперь можно произвести абсурдный объём текста раньше, чем успеешь спросить себя, стоит ли его вообще публиковать.
Это создаёт сразу несколько проблем:
- Нет реального редакционного отбора: если агент выбирает тысячи тем просто потому, что по ним есть поисковый спрос, сайт начинает работать на поисковик, а не на конкретную аудиторию.
- Коммодитизированная информация: модель часто перерабатывает то, что уже много раз написано в интернете, вместо собственного опыта, данных или необычной точки зрения.
- Невозможен нормальный контроль качества: при 10 000 страницах фраза «потом всё перечитаю» уже не является редакционным процессом.
- Скрытый риск фактических ошибок: текст может звучать уверенно и профессионально, но содержать выдуманные детали, устаревшую информацию или тонкие технические ошибки.
- Слабая уникальность между страницами: каждая статья отдельно может читаться нормально, но весь массив начинает выглядеть повторяющимся и взаимозаменяемым.
- Лишняя нагрузка на обход и индексирование: огромный слабый раздел заставляет поисковик оценивать тысячи URL вместо того, чтобы концентрироваться на действительно важных страницах.
Меня не спас объём текста. Не спасло красивое форматирование. Не спасли ключевые слова. Контент-фабрика остаётся контент-фабрикой, даже если каждая страница содержит полторы тысячи слов.
Что я сделал, когда сайт дошёл до нуля страниц в индексе
Когда я принял, что массово сгенерированный раздел нужно не «оптимизировать», а полностью убрать, я перестал пытаться его спасать.
Я удалил все 10 000 AI-статей.
Не несколько сотен. Не только те страницы, которые уже выпали. Я удалил весь эксперимент. На генерацию ушло несколько дней, файлы занимали сотни мегабайт, но сохранять их только потому, что на создание уже потрачены ресурсы, было бы классической ошибкой невозвратных затрат.
Для URL, которые были удалены намеренно и навсегда, я стал возвращать 410 Gone. После этого полностью остановил массовую генерацию и изменил подход к публикациям.
Я начал писать о том, что действительно делал, ломал, исправлял, измерял, строил или обдумывал сам. Возможно, некоторые темы интересны очень узкому кругу людей. Это нормально. По крайней мере, у меня есть настоящая причина о них писать.
AI я при этом не бросил. Наоборот, я по-прежнему использую его очень активно. Просто теперь у него другая роль.
Моё новое правило: автор — я, AI — инструмент
Сейчас я использую AI там, где он действительно очень силён:
- помочь превратить сырые заметки в понятную структуру;
- поспорить с моей аргументацией и показать, где не хватает объяснения;
- предложить более сильный заголовок или вступление;
- исправить грамматику, пунктуацию, повторы и неловкие формулировки;
- проверить, понятно ли описана техническая мысль;
- помочь оформить примеры кода и списки;
- перевести уже написанную мной статью на другие языки.
Но я больше не хочу повторять workflow: «выбери 10 000 тем, напиши 10 000 SEO-статей и опубликуй всё».
Разница — в авторстве и ответственности. Теперь идея начинается с меня. Опыт мой. Я решаю, что правда, что важно, что нужно удалить, а что стоит подчеркнуть. AI может помочь выразить мысль лучше, но он не должен придумывать саму причину существования страницы.
И я обязательно читаю готовую статью. Звучит смешно и очевидно, но это, возможно, самая важная разница между старым и новым процессом. При 10 000 автономных материалах я физически не мог быть редактором. При осознанной публикации — могу.
Восстановление оказалось медленным — и это ещё одна причина не играть в такую игру
Удаление контента не вернуло сайт в Google мгновенно.
Долгое время сайт практически отсутствовал в поиске. Удалённые URL оставались удалёнными, я начал публиковать намного меньше осмысленных статей и ждал, пока Google заново переоценит и обойдёт сайт.
Примерно через два месяца главная страница снова появилась в индексе Google.
По сравнению с примерно 1 000 страниц, которые раньше реально находились в поиске, возвращение одной главной страницы может показаться маленьким результатом, но для меня это был намного более важный сигнал. Google также снова начал регулярно обходить сайт. На момент написания этой статьи я не утверждаю, что сайт полностью восстановился или что все новые материалы обязательно попадут в индекс. Таких данных у меня пока нет.
Я могу подтвердить более узкий, но реальный результат: сайт прошёл путь от нуля страниц в индексе до возвращения главной страницы, а Google снова начал его обходить после того, как я удалил массовый AI-контент и полностью изменил стратегию публикаций.
И ещё один неприятный вывод: shortcut можно создать за несколько дней, а исправлять последствия потом месяцами.
AI-перевод — совсем другой сценарий
Из этой истории я не сделал вывод «никогда не используйте AI для текста». С AI-переводами мой опыт, наоборот, положительный.
Если я сам написал статью на основе собственного опыта, экспериментов, размышлений или экспертизы, перевод этой статьи на другие языки принципиально отличается от задачи «придумай тысячи поисковых тем и напиши по ним контент с нуля».
Ценность уже существует в исходной статье. AI меняет язык, а не изобретает причину, по которой материал должен существовать.
Это одно из применений AI, которое мне нравится больше всего. Раньше перевод каждой статьи на 5, 10 или 20 языков означал работу с фрилансерами-переводчиками либо много часов ручного труда. Сейчас AI способен за очень короткое время сделать сильный первый перевод, и многоязычная публикация становится реальной даже для одного разработчика.
Но техническая SEO-реализация всё равно имеет значение. На своих сайтах я предпочитаю, чтобы языковые версии существовали как реальные индексируемые URL с server-rendered или pre-rendered HTML, а не были спрятаны за одним клиентским состоянием. Основной текст должен быть реально переведён, языки должны быть правильно связаны через hreflang, страницы должны быть доступны через внутренние ссылки и нормально включены в структуру обхода и sitemap там, где это уместно.
Google прямо поддерживает полностью переведённые версии одной страницы и для многоязычных сайтов рекомендует отдельные URL и разметку hreflang. Важно только, чтобы перевод был настоящей страницей для настоящего читателя, а не ещё одной слабой вариацией, созданной исключительно ради увеличения количества URL.
Этот подход я отдельно разобрал в моём кейсе о переводе блога на множество языков с помощью AI.
Server rendering не создаёт качество — он просто убирает лишнюю техническую неопределённость
Я научился разделять два слоя: качество контента и техническое SEO.
SSR или статическая генерация не спасут бесполезную статью. Идеальный hreflang не сделает банальный текст оригинальным. Sitemap не создаст спрос.
Но если материал действительно стоит публикации, я хочу отдавать поисковым системам максимально понятную техническую версию страницы. Для мультиязычного контента это означает предсказуемые URL по языкам, доступный для обхода серверный или предварительно сгенерированный HTML, взаимный hreflang, понятные внутренние ссылки между языковыми версиями и отсутствие случайной блокировки важных страниц.
Техническое SEO должно помогать хорошему контенту быть найденным и понятым. Оно не должно заменять саму ценность.
Workflow, которому я теперь доверяю
- Начинать с того, что я действительно знаю или пережил. Баг, который исправил; система, которую построил; эксперимент, который провёл; ошибка; результат; реальное мнение, которое могу аргументировать.
- Сначала написать смысл, а потом думать о ключевых словах. Статья должна оставаться полезной, даже если Google не приведёт на неё ни одного посетителя.
- Использовать AI как редактора и собеседника. Пусть улучшает структуру, ясность, грамматику, примеры и указывает на пропущенные вопросы.
- Проверять факты и технические утверждения. Уверенная формулировка не является доказательством.
- Добавлять детали из первого опыта. Цифры, скриншоты, код, ошибки, ограничения, решения и результаты делают материал тем, что нельзя честно воспроизвести одним коротким промптом.
- Самому прочитать финальную версию. Если после чтения я не готов поставить под текстом своё имя — публикации не будет.
- Переводить готовую статью, если это имеет смысл. AI отлично помогает масштабировать уже существующую ценность на другие языки.
- Правильно реализовать мультиязычность технически. Отдельные индексируемые URL, понятные языковые сигналы,
hreflang, внутренние ссылки и чистый рендеринг. - Публиковать в масштабе, который я реально могу контролировать. Я лучше буду понимать 30 страниц, чем владеть 10 000 страницами, которых никогда не читал.
AI — усилитель, а не источник смысла
Самая полезная модель мышления, к которой я пришёл: AI — это усилитель.
Если в основе лежит настоящий опыт, полезная идея, хорошие данные или сильный оригинальный текст, AI может усилить всё это: улучшить изложение, структурировать, перевести, поспорить с аргументами и донести ту же ценность до большего числа людей.
Если в основе лежит «дай мне тысячи ключевых слов, чтобы забрать поисковый трафик», AI усилит и это. Он просто позволит делать неправильную вещь в масштабе, который раньше был слишком дорогим.
Поэтому сейчас я намного осторожнее. Я не против AI. Я использую его каждый день. Я против автопилота.
Мой главный вывод после этого эксперимента очень простой: не отдавайте редакционное решение агенту только потому, что он способен писать быстрее, чем вы способны читать.
Пишите то, что идёт от вас. Используйте AI, чтобы сделать мысль яснее, структуру сильнее, текст аккуратнее и перевести его на другие языки. Но смысл, экспертизу, проверку и последнее решение оставляйте человеку.
AI сделал публикацию контента проще, чем когда-либо. Именно поэтому умение решить, что не стоит публиковать, стало важнее, чем когда-либо.