LLM-контент становится «усредненным»: эксперимент с Gemini 3 Pro выявил критическую повторяемость
Ключевые факты
- 1 97 независимых генераций Gemini 3 Pro по SEO-промту показали высокую степень повторяемости идей, несмотря на использование API без истории чатов.
- 2 95 из 97 сгенерированных кейсов включали стратегию гиперсегментации (теговые, посадочные, фасетные страницы).
- 3 LLM склонна воспроизводить «усредненный» SEO-кейс, на котором она обучалась, что приводит к созданию пресного и неоригинального контента.
- 4 Google, согласно патентам, заинтересован в контенте, наполненном уникальными семантическими сущностями, а не просто в тексте, прошедшем AI-детектор.
- 5 Для получения уникального контента необходимо передавать LLM уникальный опыт и базу знаний, а не только совершенствовать промты.
Проведенный эксперимент, включавший 97 независимых запросов к API Gemini 3 Pro с промтом на создание SEO-поста с личным кейсом, продемонстрировал критически высокий уровень повторяемости. Несмотря на отсутствие персонализации и истории чатов, модель в 30% случаев использовала нишу стройматериалов и почти всегда (более 90% генераций) фокусировалась на одних и тех же пяти идеях: гиперсегментация, пересборка структуры каталога, работа с семантикой, оптимизация карточек товара и коммерческие факторы. Это подтверждает гипотезу, что LLM, обученная на массиве данных, воспроизводит «усредненное понимание» темы, а не уникальный опыт. Автор подчеркивает, что такой контент, даже проходящий AI-детекторы, не несет уникальной ценности, которую, согласно цитатам из патентов Google, поисковая система стремится выявлять через уникальные семантические сущности. Для создания действительно эффективного контента необходимо интегрировать в LLM уникальную базу знаний и опыт, а не полагаться на сложные промты. 💡 Фактчекинг: Эксперимент с 97 генерациями Gemini 3 Pro описан автором поста и подтверждается предоставленной таблицей данных. Утверждение о том, что Google в патентах описывает алгоритмы сравнения страниц по уникальным семантическим сущностям, подтверждается наличием патентов, ориентированных на выявление новизны информации. Цитата Сэма Альтмана о ChatGPT 5.2 и длинных тире от 15 ноября 2025 года не поддается верификации, так как является либо прогнозом, либо частью контекста, относящегося к будущему.