Сеанс черной магии с разоблачением, или как управлять репутацией в ИИ

Безусловно, управлять репутацией в нейросетях (то есть тем, какой ответ выдает искусственный интеллект на запрос о человеке или компании) важно. В первую очередь — предпринимателям, топ-менеджерам, инвесторам и компаниям, поскольку имидж в ИИ напрямую влияет на их деловую и финансовую жизнь. Например, на то, получится ли открыть счет в банке, ведь нейросетями сегодня пользуются сотрудники банковского комплаенса при проверке клиентов на благонадежность. Устаревшая или ошибочная информация в ответах ИИ-ассистента может привести к присвоению статуса «лицо высокого риска» и отказу в обслуживании. Игнорировать новую интернет-реальность нельзя.

При этом тему искусственного интеллекта и репутации в нем многие воспринимают как что-то совершенно новое и требующее принципиально иных подходов к онлайн-коммуникации. Мы же в Avagard уже два года создаем для клиентов имидж в Яндекс Алисе, GigaChat, ChatGPT, Claude и Gemini, при этом формально не имея отдельной услуги по продвижению в нейросетях… Клиенты получают желаемый образ в ИИ-ответах как следствие работы с поисковыми системами и СМИ, на которой мы специализируемся. 

В общем, вокруг темы искусственного интеллекта сложилось много мифов — в этой статье хочется их развенчать и ясно ответить на вопрос о том, как же все-таки управлять репутацией в ИИ. 

Главный миф о нейросетях, на мой взгляд, — это представление о них как о принципиально новом инструменте поиска информации в интернете. В этом смысле их часто противопоставляют традиционным Яндексу и Google, что правдиво лишь отчасти. Да, ИИ-сервис не только находит множество ресурсов, но и готовит обобщенный ответ на их основе — однако использует он все те же источники. 

Все данные для нейросетей можно условно разделить на две большие группы: внутренние (те, что заложены в модель на этапе обучения) и внешние (к которым модель обращается в реальном времени).

Это огромные массивы информации, на которых нейросеть обучается. Сюда входят книги, научные статьи, энциклопедии (включая Википедию), архивы СМИ, сохранённые веб-страницы, а также, в зависимости от модели, аудио-, видео- и фотоматериалы.

Модель анализирует колоссальный объём контента. Главный ограничитель здесь один: данные «замораживаются» на момент завершения последнего этапа обучения, информация устаревает.

Поскольку тренировочные данные устаревают, современные модели нейросетей активно используют технологию Retrieval-Augmented Generation (RAG). Благодаря ей модель в момент генерации ответа обращается к поисковой выдаче и подтягивает свежие данные, включая вчерашние новости.

Скриншот ниже показывает этапы подготовки ответа ИИ-помощником Grok (разработка компании xAI Илона Маска). Ассистент сразу обращается к поиску, причем использует как русский язык, на котором был задан вопрос, так и английский — чтобы дать пользователю наиболее полную картину. 

В каких случаях нейросети используют поиск? Когда для ответа необходима актуальная информация. В случае запросов о людях и компаниях, поиск включается практически всегда, поскольку биографии и истории развития бизнесов требуют обновления. 

ИИ-ассистенты сканируют страницы, которые ранжируются наиболее высоко в поисковой выдаче, и синтезируют информацию с этих страниц в связный ответ. 

Отдельно нужно выделить такие популярные ИИ-сервисы, как Яндекс Алиса и Google AI Mode / Google AI Overviews. Они встроены прямо в поиск и максимально интегрированы с ним. ИИ-ответы здесь выступают частью поисковой выдачи и даже выглядят похожим образом — пользователь может сразу увидеть список источников, которые применила нейросеть. 

Ниже представлен скриншот выдачи Google AI Mode и первой страницы классического поиска Google. Обратите внимание: ссылки на ресурсы повторяются. 

Таким образом, миф № 1 разоблачен: нейросети не используют какие-то принципиально новые источники информации в интернете, а обращаются к уже привычным нам поисковым системам. Поэтому управление репутацией в эпоху ИИ требует работы с видимостью в классических поисковых системах.

Второй популярный миф о нейросетях заключается в том, что нейросети — это черный ящик, тайна работы которого покрыта мраком. Однако все гораздо проще, чем кажется: ИИ-ассистенты используют для генерации ответов всего два определенных типа источников. Соответственно, влияя на эти источники, мы можем повлиять и на саму нейросетевую выдачу.

Тренировочными данными для моделей становятся не только книги и энциклопедии, но и архивированные копии веб-страниц. Опубликованные в интернете сайты регулярно посещают краулеры — специальные роботы, считывающие код. Это могут быть как краулеры самих нейросетей (например, YandexAdditionalBot для ИИ-моделей Яндекса), так и краулеры репозиториев данных (компаний, которые занимаются сбором данных в интернете). Последние затем передают материалы ИИ-компаниям, а те используют их в очередном обучающем цикле. 

Как контролировать репутацию в ИИ через тренировочные данные? Публиковать контент нужного содержания на различных ресурсах — как собственных (официальный сайт, профили в социальных сетях), так и сторонних. Чем более авторитетный домен будет у сайта, тем с большей вероятностью он попадет в корпус обучающих данных. В частности, приоритет получают популярные СМИ, контентные площадки и Википедия.

Возможность повлиять на обучающие данные нейросетей ограничена. Во-первых, между этапами обучения ИИ-моделей проходят месяцы и годы, то есть изменить информацию в моменте не получится. Во-вторых, нельзя гарантировать попадание определенного контента в репозитории данных: контроль здесь полностью на стороне разработчиков.

Зато можно повлиять на второй большой источник данных для ИИ — поисковую выдачу. 

Как влиять? С помощью цифрового профиля — единственного инструмента, который позволяет контролировать каждую позицию первых страниц поиска по определенному запросу (например, когда пользователь ищет ФИО человека или название компании).

Еще один миф о генеративных моделях — это то, что они работают по другим принципам, нежели поисковые системы. Однако и теория, и практика говорит об обратном: контент, который высоко ранжируется в поиске, попадает и в ИИ-ответы. 

Ниже — основные принципы успешной работы над репутацией в нейросетях. 

Контролировать топ поисковой выдачи

Материалы, ссылки на которые вы хотите видеть в ответах ИИ, должны высоко ранжироваться в поисковых системах. Иными словами, необходимо создать цифровой профиль.

Что поможет создать цифровой профиль в поиске: 

• правильный выбор сайтов для публикации — с учетом авторитета домена, размера аудитории, количества входящих ссылок, тематики;
• SEO-оптимизация текста и кода страницы — включая ключевые слова в заголовках, метатегах, самом тексте и структуре url;
• специальное программное обеспечение, ссылочное усиление и другие технические инструменты.

Сформировать «экосистему цитат»

Искусственный интеллект воспринимает информацию как достоверную, когда она многократно повторяется в разных источниках. Публикации на десятках площадок формируют вокруг бренда или персоны экосистему взаимных ссылок и цитат: ИИ начинает считать ее объективной реальностью и «истиной по умолчанию».

Поэтому при работе с репутацией в нейросетях важно обеспечить последовательность подаваемой информации. Ключевые факты — история основания компании или детали биографии — должны излагаться одинаково на всех ресурсах. 

Публиковаться на авторитетных сайтах

Нейросети отдают предпочтение авторитетным источникам. Безусловные лидеры — Википедия и сайты крупных СМИ. Кстати, услуга по созданию страниц в Википедии — одна из наиболее запрашиваемых в Avagard. 

Иметь цифровой профиль на иностранном языке

Если ваш бизнес уже представлен на международном рынке или вы готовитесь к выходу за рубеж, важно создать цифровой профиль на всех нужных языках (языке страны присутствия, русском, английском). Для этого мы в Avagard организовываем для клиентов публикации в международных СМИ и продвигаем их в топ поисковой выдачи Google.

Как видите, создание репутации бренда или персоны в ИИ — это не загадочная «черная магия». Системное выстраивание своего цифрового профиля в Яндексе и Google естественным образом ведет к нужной репрезентации в Алисе, GigaChat, ChatGPT, Gemini и других нейросетях.

Поэтому лучший способ управлять тем, как вас видят нейросети, — это управлять тем, что находится в топе поисковой выдачи.