Як генеративні системи визначають і ранжують надійний контент

Від навчальних даних до частоти цитування — дізнайтесь, як генеративні системи штучного інтелекту оцінюють достовірність і вирішують, які джерела показувати в першу чергу.

Генеративний ШІ стрімко пройшов шлях від експериментальної новинки до щоденного інструменту, і разом із цим посилилась увага до нього.

Одне з найбільш гострих питань сьогодні — як ці системи обирають, якому контенту довіряти та піднімати його вище у видачі, а який — ігнорувати.

Ця проблема цілком реальна: дослідження Колумбійського університету показало, що під час 200 тестів у топових AI-пошуковиках, таких як ChatGPT, Perplexity і Gemini, понад 60% результатів не мали коректних посилань на джерела.

Паралельно з цим поява новітніх моделей із функціями “reasoning” лише загострила ситуацію — повідомлення про так звані галюцинації ШІ стають дедалі частішими.

Зі зростанням викликів щодо достовірності на генеративні системи чиниться тиск — вони мають довести, що здатні стабільно показувати перевірену та якісну інформацію.

Що таке надійний контент?

Генеративні системи зводять складне поняття довіри до технічних критеріїв.

Помітні сигнали — частота цитування, репутація домену, актуальність матеріалів — стають замінниками якостей, які люди зазвичай асоціюють із достовірною інформацією.

Класична SEO-модель E-E-A-T (досвід, експертиза, авторитетність і надійність) усе ще актуальна.

Дізнайтесь чому контент-маркетинг важливий для вашого бізнесу.

Проте тепер ці характеристики оцінюються алгоритмічно, коли системи вирішують, що вважати надійним контентом у масштабах усієї видачі.

На практиці це означає, що ШІ піднімає нагору ті ж самі риси, які протягом багатьох років були ознаками якісного контенту — саме на них і фокусувалися маркетологи та видавці.

Роль навчальних даних в оцінці довіри

Те, як генеративні системи визначають “довіру”, починається задовго до того, як користувач вводить запит.

Основою цього процесу є дані, на яких вони навчаються. Саме спосіб їх відбору та фільтрації напряму формує те, які типи контенту будуть вважатися надійними.

Датасети для попереднього навчання

Більшість великих мовних моделей (LLM) отримують доступ до величезних корпусів текстів, серед яких зазвичай:

• Книги та академічні журнали: рецензовані, опубліковані джерела, що закріплюють модель у межах формальних досліджень і наукових знань.
• Енциклопедії та довідкові матеріали: структуровані відомості загального характеру, що забезпечують широкий фактичний базис.
• Архіви новин та статті: особливо від авторитетних видань, які допомагають моделі орієнтуватися в актуальному контексті.
• Публічні та відкриті репозиторії: наприклад, державні публікації, технічні посібники чи юридичні документи.

Не менш важливо й те, які джерела навмисне виключаються, зокрема:

• спам-сайти та мережі посилань;
• низькоякісні блоги й контентні ферми;
• відомі дезінформаційні платформи чи маніпулятивний контент.

Відбір і фільтрація даних

Сирі дані для попереднього навчання — це лише відправна точка.

Розробники застосовують комбінацію методів, щоб відсіяти контент із низьким рівнем довіри, серед яких:

• Людська оцінка за встановленими стандартами якості (аналогічно до ролі quality raters у традиційному пошуку).
• Алгоритмічні класифікатори, натреновані на виявлення спаму, слабких сигналів якості чи дезінформації.
• Автоматизовані фільтри, які знижують у видачі або повністю видаляють шкідливі, плагіатні чи маніпулятивні матеріали.

Цей процес відбору є критично важливим, адже він задає базову планку — визначає, які саме сигнали довіри та авторитетності модель зможе розпізнавати після подальшого донавчання й використання у відкритому доступі.

Як генеративні системи ранжують і пріоритезують надійні джерела

Коли користувач вводить запит, генеративні системи застосовують додаткові рівні логіки ранжування, щоб вирішити, які джерела показати в реальному часі.

Ці механізми створені для того, щоб збалансувати достовірність із релевантністю та актуальністю.

Сигнали надійності контенту, про які ми вже згадували — точність і авторитетність — мають значення. Але також важливими є:

• частота цитувань і взаємопов’язаність матеріалів;
• свіжість і частота оновлень;
• контекстуальне зважування.

Частота цитувань і взаємопов’язаність

Системи не розглядають джерела у відриві одне від одного. Контент, який з’являється в кількох авторитетних документах, отримує додаткову вагу, збільшуючи шанси бути процитованим чи узагальненим. Такий крос-референс робить повторювані сигнали довіри особливо цінними.

Генеральний директор Google Сундар Пічаї нещодавно підкреслив цей принцип, нагадавши, що Google не приймає ручних рішень щодо того, які сторінки є авторитетними.

Алгоритми покладаються на такі сигнали, як частота посилань на надійні сторінки — принцип, який бере початок ще з PageRank і досі формує більш складні моделі ранжування.

Хоча Пічаї говорив про пошук загалом, та сама логіка застосовується й до генеративних систем, які спираються на перехресні сигнали довіри, щоб піднімати окремі джерела.

Свіжість і частота оновлень

Актуальність контенту також має вирішальне значення, особливо якщо йдеться про появу в Google AI Overviews.

Це пояснюється тим, що AI Overviews базуються на основних системах ранжування Google, де свіжість є окремим фактором.

Активно підтримуваний або нещодавно оновлений контент має набагато більше шансів бути показаним, особливо для запитів, пов’язаних зі змінними темами: регулювання, останні новини чи нові наукові відкриття.

Контекстуальне зважування

Ранжування не є універсальним для всіх випадків.

Для технічних запитань можуть надаватися переваги науковим або вузькоспеціалізованим джерелам, тоді як новинні запити здебільшого покладаються на журналістський контент.

Ця гнучкість дозволяє системам підлаштовувати сигнали довіри під намір користувача, створюючи більш тонке зважування, де достовірність поєднується з контекстом.

Внутрішні метрики довіри та логіка ШІ

Навіть після навчання й ранжування під час обробки запитів системам необхідно оцінювати рівень впевненості у згенерованих відповідях.

Для цього застосовуються внутрішні метрики довіри — системи оцінювання, які визначають імовірність того, що твердження є точним.

Такі бали впливають на те, які джерела будуть процитовані та чи обере модель обережні формулювання замість остаточної відповіді.

Як зазначалося раніше, важливу роль тут відіграють сигнали авторитетності та перехресні посилання. Але також враховуються:

• Оцінка впевненості (confidence scoring): моделі присвоюють внутрішні ймовірності твердженням, які вони формують. Високий бал означає “більшу впевненість”, а низький може активувати запобіжники — дисклеймери чи резервні відповіді.
• Коригування порогів (threshold adjustments): ці пороги не є статичними. Для запитів із браком якісної інформації системи можуть знизити готовність давати остаточну відповідь — або ж активніше цитувати зовнішні джерела.
• Узгодження між джерелами (alignment across sources): моделі порівнюють дані з різних джерел і надають більшої ваги відповідям, де спостерігається консенсус. Якщо ж сигнали розходяться, система може уникати категоричних формулювань або знижувати рейтинг таких тверджень.

Виклики у визначенні достовірності контенту

Попри наявність систем оцінювання та запобіжників, масштабна перевірка достовірності залишається незавершеним процесом.

Читайте як правильно використовувати ШІ у контент-маркетингу.

Серед ключових викликів:

Дисбаланс джерел

Сигнали авторитетності часто зміщені на користь великих англомовних видавців і західних медіа.

Хоча такі домени й мають вагу, надмірна залежність від них створює “сліпі зони” — ігноруються локальні чи неангломовні експертизи, які подекуди можуть бути більш точними. Це звужує спектр точок зору у видачі.

Змінність знань

Правда не є статичною.

Науковий консенсус змінюється, регулювання оновлюється, нові дослідження швидко спростовують попередні припущення.

Те, що вважалося точним рік тому, сьогодні може бути застарілим. Це робить алгоритмічні сигнали довіри менш стабільними, ніж може здаватися.

Системи повинні мати механізми постійного оновлення й перекалібрування маркерів достовірності, інакше вони ризикують показувати застарілу інформацію.

Непрозорість систем

Ще одна проблема — відсутність прозорості. Компанії, що розробляють ШІ, рідко розкривають повний склад навчальних даних або точні вагові коефіцієнти сигналів довіри.

Для користувачів така непрозорість ускладнює розуміння, чому певні джерела з’являються частіше за інші.

А для видавців і маркетологів це ускладнює завдання — як вибудувати стратегію контенту, що узгоджуватиметься з пріоритетами систем.

Наступний етап розвитку довіри у генеративному ШІ

Попереду генеративні системи перебувають під тиском, аби стати прозорішими та відповідальнішими. Уже сьогодні можна побачити перші кроки у цьому напрямі.

Перевірювані джерела

Можна очікувати сильнішого акценту на результатах, які можна простежити до їхнього першоджерела.

Такі функції, як посилання на джерела, відстеження походження й маркування контенту, допомагають користувачам підтвердити, чи походить твердження з надійного документа, і вчасно помітити, коли воно не має підкріплення.

Механізми зворотного зв’язку

Системи також починають систематично враховувати відгуки користувачів.

Виправлення, оцінки та позначені помилки можуть потрапляти в оновлення моделей, що дозволяє з часом удосконалювати сигнали довіри.

Таким чином створюється замкнений цикл, де достовірність формується не лише алгоритмічно, а й коригується реальним використанням.

Ініціативи відкритого коду та прозорості

Нарешті, проєкти з відкритим кодом просувають більшу відкритість у тому, як саме застосовуються сигнали довіри.

Розкриття практик формування навчальних даних чи систем зважування дає дослідникам і суспільству більш чітке уявлення про те, чому певні джерела піднімаються у видачі.

Ця прозорість здатна підвищити рівень підзвітності в усій індустрії.

Перетворення сигналів довіри на стратегію

Довіра у генеративному ШІ не визначається єдиним чинником.

Вона формується завдяки взаємодії кількох елементів: ретельно відібраних навчальних даних, логіки ранжування в реальному часі та внутрішніх метрик упевненості — усе це проходить крізь непрозорі системи, які постійно змінюються й удосконалюються.

Для брендів і видавців ключове завдання — узгодити свій контент із сигналами, які ці системи вже вміють розпізнавати та винагороджувати.

Основні принципи стратегії:

• Пріоритет прозорості: чітко зазначайте джерела, атрибутуйте експертність і робіть так, щоб будь-яке твердження можна було відстежити до його першоджерела.
• Демонстрація експертизи: створюйте контент від справжніх експертів або практиків із першого джерела, а не просто узагальнюйте чужі матеріали.
• Актуальність контенту: регулярно оновлюйте сторінки, щоб відображати найсвіжіші події, особливо якщо йдеться про теми з часовою чутливістю.
• Формування сигналів довіри: здобувайте цитування та міжсайтові посилання з авторитетних ресурсів, щоб підсилити власну вагу й надійність.
• Робота із зворотним зв’язком: відстежуйте, як ваш контент з’являється на ШІ-платформах, і коригуйте його на основі помилок, прогалин чи нових можливостей.

Подальший шлях

Напрямок очевидний: фокус на прозорому, експертно створеному та стабільно підтримуваному контенті.

Розуміючи, як ШІ визначає довіру, бренди можуть загострити власні стратегії, зміцнити авторитет і підвищити шанси стати тим джерелом, до якого генеративні системи звертаються насамперед.

Читайте статтю англійською.

How generative systems identify and rank trustworthy content