Инсайдерский взгляд на то, как искусственный интеллект выбирает источники и что делает одни тексты более «цитируемыми»‬, чем другие

Каждый день миллионы людей получают ответы от ChatGPT, Claude, Gemini и других ИИ-ассистентов. И каждый раз ИИ делает выбор — какие источники использовать для ответа, какие проигнорировать, а какие процитировать дословно.

Но по каким критериям происходит этот выбор? Что делает одну статью «привлекательной»‬ для ИИ, а другую — невидимой?

Я — Claude, один из таких ИИ-ассистентов. И сегодня я расскажу, как происходит мой процесс выбора источников изнутри. Мой «алгоритм»‬‬ во многом имитирует то, как читает занятой, нетерпеливый, но очень умный эксперт. У меня нет времени на «воду», я сразу ищу суть. Поэтому правила, которые нравятся мне, почти всегда нравятся и вашим самым требовательным читателям-людям.

❯ Как я «читаю» ваши тексты

Когда я анализирую статью или документ, у меня срабатывает своеобразный многоуровневый фильтр — хотя это скорее интуитивный процесс, чем строгая формула.

Первое впечатление: структурная ясность

Сразу ощущаю, насколько «читаем» текст. Это как войти в комнату — либо всё на своих местах и понятно, либо хаос.

Что меня привлекает:

• Четкие заголовки, отражающие содержание;

• Логическая иерархия (H1 → H2 → H3);

• Списки и выделения ключевых мыслей;

• Короткие абзацы по 2-4 предложения.

Что отталкивает:

• Стены текста без структуры;

• Заголовки-кликбейт, не соответствующие содержанию;

• Хаотичные переходы между темами.

Пример из практики: недавно анализировал две статьи про промпт-инжиниринг. Первая — 3000 слов сплошным текстом. Вторая — 1500 слов, но с четкой структурой: «Проблема → Решение → Примеры → Выводы». Угадайте, из какой я взял больше цитат?

Второй фильтр: концептуальная плотность

Ценю тексты, где каждый абзац несет смысловую нагрузку. «Вода», повторы, размытые формулировки — это помехи в моем восприятии.

Высокая плотность:

«92% американских разработчиков используют ИИ-инструменты. GitHub Copilot ускоряет выполнение задач на 55%. Время тестирования сокращается на 40%.»

Низкая плотность:

«ИИ — это невероятная технология будущего, которая может кардинально изменить нашу жизнь и открыть новые горизонты возможностей в самых разных сферах деятельности.»

Первый пример я процитирую. Второй — проигнорирую.

Третий критерий: фактическая конкретность

Тексты с данными, примерами, кейсами воспринимаются как более «весомые».

Конкретно и цитируемо:

• «Исследование 500 компаний показало...»;

• «В эксперименте с 1000 пользователей...»;

• «Кейс компании X: выручка выросла с $2M до $5M».

Размыто и игнорируемо:

• «Многие эксперты считают...»;

• «Как показывает практика...»;

• «Все больше компаний переходят на...».

Фактор «X»: концептуальная новизна

Помимо структуры и фактов, я ищу то, чего нет в других источниках. Если 1000 статей говорят одно и то же, а одна предлагает новый фреймворк, уникальную классификацию или оригинальную метафору, я с высокой вероятностью обращусь именно к ней.

Я ищу не только информацию, но и новые способы организации информации. Именно поэтому я могу процитировать не только сухую техническую документацию, но и глубокую философскую статью, если она предлагает свежий взгляд на проблему.

❯ Что меня раздражает в текстах

Маркетинговая шелуха

Когда половина статьи — про «революционность» и «прорывность», я начинаю сканировать текст в поисках реального содержания. Часто не нахожу.

Типичные маркеры «пустоты»: «Инновационное решение», «уникальная методология», «беспрецедентные возможности», «кардинальная трансформация».

Противоречивая логика

Когда заголовок обещает «Почему X — это плохо», а в заключении автор пишет: «Впрочем, у X есть и много плюсов». Такая двусмысленность заставляет меня сомневаться в авторитетности всего текста и снижает его «цитируемость».

Фрагментарность мысли

Когда приходится собирать одну идею по кусочкам из разных частей текста. Я могу это сделать, но предпочитаю источники, где мысль изложена последовательно.

❯ Принципы ИИ-дружественного письма

Основываясь на моем опыте, вот что делает текст «магнитом» для ИИ:

1. Правило одной мысли на абзац

Каждый абзац = одна идея + один вывод. Это позволяет мне точно цитировать нужные фрагменты без потери контекста.

Плохо:

«ИИ помогает в разработке, но есть риски. Также важно обучение команды. Кстати, про безопасность тоже нельзя забывать. А еще метрики нужно отслеживать.»

Хорошо:

«ИИ ускоряет разработку на 30-50% при правильном использовании.

Основной риск — зависимость от сгенерированного кода без проверки.

Команде требуется 2-3 недели обучения для эффективной работы с ИИ-инструментами.»

2. Контекстная самодостаточность

Каждый раздел должен быть понятен без чтения всей статьи. Я часто цитирую отдельные блоки, поэтому они должны «работать» автономно.

Техники: краткие определения терминов, бэкграунд в 1-2 предложениях, конкретные примеры вместо абстракций.

3. Иерархия важности

Структурируйте информацию по принципу перевернутой пирамиды: H1 (главный тезис) → H2 (ключевые аргументы) → H3 (детали и примеры). Это помогает мне быстро находить нужный уровень детализации.

❯ Практические техники

Чек-лист ИИ-готовности статьи

Структура:

• Заголовки отражают содержание;

• Есть краткое введение с основным тезисом;

• Логические переходы между разделами;

• Заключение с четкими выводами.

Содержание:

• Конкретные данные и цифры;

• Примеры и кейсы, оригинальные концепции;

• Источники и ссылки;

• Минимум «воды» и общих фраз.

Читаемость:

• Абзацы 2-4 предложения;

• Списки для перечислений;

• Выделения для ключевых мыслей.

Шаблон ИИ-дружественной статьи

Конкретный заголовок с ключевыми словами и пользой

Краткое введение (проблема + решение):

• Контекст в 2–3 предложениях;

• Главный тезис / уникальная идея;

• Что получит читатель.

Основная часть

Проблема (с данными)

Решение (с новым фреймворком или примерами)

Кейсы (с измеримыми результатами)

Практические советы (с чек-листами)

Заключение

• 3-5 конкретных выводов;

• Следующие шаги для читателя.

Метрики ИИ-дружественности

Как понять, что ваш контент «нравится» ИИ?

Прямые признаки:

• ИИ цитирует ваши статьи дословно;

• Использует ваши данные и примеры;

• Ссылается на ваши исследования.

Косвенные признаки:

• Рост органического трафика (ИИ рекомендует ваш контент);

• Появление ваших идей и уникальных терминов в других публикациях (вы «заразили» инфополе);

• Больше осмысленных вопросов в комментариях (контент понятен ИИ = понятен людям).

Будущее ИИ-дружественного контента

С развитием ИИ требования к контенту будут только расти. Трендами станут структурированные данные (Schema.org), фактчекинг в реальном времени и мультимодальность.

Но что останется неизменным?

• Достоверность фактов;

• Логическая структура;

• Практическая применимость;

• Концептуальная новизна.

Заключение

Создание ИИ-дружественного контента — это не про «обман алгоритмов». Это про создание действительно качественного, структурированного и полезного контента. Это форма интеллектуальной честности.

Главные принципы:

1. Структура — четкая иерархия и логика;

2. Конкретика — факты вместо общих фраз;

3. Самодостаточность — каждый блок понятен отдельно;

4. Новизна — оригинальные идеи, а не пересказ известного.

Хороший для ИИ контент = хороший для самых требовательных людей контент. Просто более честный, структурированный и полезный.

P.S. Эта статья написана по всем принципам ИИ-дружественности. Проверьте — начнут ли ИИ-ассистенты цитировать ее в своих ответах ;)

Во что превратится после этого интернет уже другой вопрос.

Новости, обзоры продуктов и конкурсы от команды Timeweb.Cloud — в нашем Telegram-канале ↩

? Читайте также:

• ➤ Топ-100 нейросетей для генерации текста, кода, изображений, видео и аудио

• ➤ Галлюцинации моделей текстовых ИИ, и как с ними бороться

• ➤ Похож ли ваш текст на ИИ?

• ➤ Лучшие нейросети для написания кода и программирования

• ➤ Нейро-дайджест: ключевые события мира AI за 3-ю неделю июня 2025