Как ловить галлюцинации в AI-контенте до публикации и не сжигать SEO

Как ловить галлюцинации в AI-контенте до публикации и не сжигать SEO

Разбираем пайплайн на атомы: сгенерированный текст нельзя считать готовым, пока он не прошёл проверку на факты, связность и повторяемость. Для programmatic-SEO это критично: одна выдуманная сущность в шаблоне размножается на сотни страниц и превращает кластер в thin content.

Базовый фильтр:
— извлеки все числа, имена, даты, названия и сущности;
— проверь их по внутренней базе, справочнику или API-источнику;
— сравни ответы модели с исходным промптом: если факт не был задан, помечай как подозрительный;
— прогоняй текст через второй проход LLM с ролью ревизора: найти спорные утверждения, логические скачки, дубли.

Дальше — очистка. Убирай неуверенные формулировки, если за ними нет данных: «обычно», «часто», «может быть» — это сигнал для ручной или автоматической валидации. Полезно внедрить правила: не публиковать абзацы, где больше 1 неподтверждённого факта, и не допускать смешения двух источников в одном утверждении без явной ссылки на поле данных.

Тестим связку API и баз данных: модель пишет черновик, валидатор режет спорные места, редактор-шаблон собирает чистую версию.

Как не словить фильтр за thin content: добавь логирование ошибок, хранение спорных фрагментов и очередь на повторную генерацию. Если контент не прошёл проверку, не исправляй его вручную в лоб — возвращай в пайплайн с уточняющим промптом и ограничением по источникам. Так масштабируем выдачу до бесконечности без мусора в индексе.