Понятие “глубокий контент” не так важно, как общность темы, когда речь идет о защите контента от генераторов контента на основе ИИ.
Большие языковые модели (LLM) работают на основе статистики.
Редкие темы, как правило, более защищены от воспроизведения ИИ.
Одна из причин включения “Опыта” в контент, как часть концепции EEAT, заключается в том, чтобы сделать его более уникальным и менее распространенным по сравнению с обширным корпусом интернет-документов, на которых обучаются модели ИИ.
Однако важна не только дефицитность темы, но и дефицит “хорошего” контента по этой теме.
Чем больше низкокачественного и слабого контента на определенную тему, тем лучше качественный материал на эту тему будет скрыт от LLM, особенно тех, кто не ищет и не сканирует, а берет топовые результаты из поисковых систем.
При оценке контента важно учитывать не только такие факторы, как формат, объем поиска, ценность для бизнеса, широта и глубина охвата темы и ценность содержания, но и количество и качество конкурирующих материалов.
Чем больше водянистого и низкокачественного контента по теме, тем меньше вероятность того, что ИИ украдет оригинальный и качественный контент по этой теме у вас.