Галлюцинации в AI-контенте: как ловить их до публикации и не сжечь SEO

Галлюцинации в AI-контенте: как ловить их до публикации и не сжечь SEO

Разбираем пайплайн на атомы: сгенерированный текст нельзя пускать в индекс без проверки. Базовый фильтр — три слоя:
— факт-чек по источникам и внутренней базе знаний;
— проверка чисел, дат, названий, URL и терминов;
— поиск уверенных, но пустых формулировок: «обычно», «часто», «всегда», когда за ними нет опоры.

Масштабируем выдачу до бесконечности: после генерации прогоняйте текст через второй запрос к модели с ролью ревизора. Задача ревизора — не переписать статью, а пометить сомнительные утверждения, конфликты логики и места, где модель домыслила факты. Это дешевле, чем вручную читать всё подряд, и лучше ловит скрытые ошибки в длинных текстах.

Тестим связку API и баз данных: если у вас programmatic-SEO, держите таблицу с полями `claim`, `status`, `source`, `reviewer`, `fix`. Любой абзац без подтверждения уходит в `pending`, а не в публикацию. Для массовой очистки используйте правила: удалять неподтверждённые цифры, заменять точные факты на нейтральные формулировки, резать предложения, где модель строит вывод без данных.

Как не словить фильтр за thin content: финальный проход должен отвечать на один вопрос — можно ли это утверждение проверить без гадания? Если нет, вычищаем. Лучше короче текст и выше доверие, чем длинный монолог с красивой, но липовой уверенностью.