Оригинальный контент вне рейтинга, скопированные сайты в TOP10 丨 Алгоритм Google против “контентных ферм” перестал работать

За последние три года частота обновлений основного алгоритма Google увеличилась на 47%, но это не смогло остановить безудержное расширение контентных ферм (Content Farms). Эти сайты используют ИИ для переписывания текстов, манипулируют сетями сайтов и имитируют поведение пользователей, ежедневно похищая более 2 миллионов оригинальных материалов и создавая огромную черную цепочку трафика.

Когда ценность оригинального контента продолжает падать в весе алгоритма, нам стоит задаться вопросом: не стала ли система оценки “EEAT” (экспертность, авторитетность, доверие), о которой заявляет Google, инструментом массовой монетизации для контентных ферм?

Закон “плохие деньги вытесняют хорошие” в экосистеме контента

В августе 2023 года технический блог “CodeDepth” опубликовал статью объемом 6000 слов о глубоком анализе архитектуры модели Transformer. Автор потратил три недели на алгоритмические выводы и экспериментальные проверки.
После публикации статьи Google потратил 11 дней на ее индексацию, и максимальное место в поиске было лишь на 9-й странице. В то время как агрегатор “DevHacks” использовал распределенный краулер, чтобы скопировать статью, переформатировать абзацы с помощью ИИ и вставить 30 популярных ключевых слов. Через 2 часа статья была проиндексирована Google, а через 48 часов она заняла 3-е место в поисковой выдаче по целевым ключевым словам.

Самое ироничное, что когда оригинальная статья была автоматически понижена в рейтинге из-за “дублированного контента”, сайт-агрегатор, имея более высокую CTR (8,7% против 2,1% у оригинала) и более быструю скорость загрузки (1,2 секунды против 3,5 секунд), был признан алгоритмом как “лучший пользовательский опыт” и продолжил доминировать в топе.

Приведенные выше примеры “CodeDepth” и “DevHacks” являются вымышленными, используемыми для наглядной демонстрации противостояния алгоритмов между контентными фермами и оригинальными авторами, но сам феномен действительно существует.

Из-за вовлеченности в черные и серые схемы и авторские споры большинство реальных пострадавших сайтов предпочитают оставаться анонимными, чтобы избежать мести.

С помощью инструмента Ahrefs было установлено, что оригинальный контент в среднем занимает 14,3 дня, чтобы попасть в ТОП-100, в то время как сайты-агрегаторы делают это за 3,7 дня. Что касается создания внешних ссылок, оригинальные статьи получают 2-3 ссылки в неделю, в то время как сайты-агрегаторы массово покупают устаревшие домены и могут инжектировать более 500 ссылок в день.

Еще более тревожным является тот факт, что согласно мониторингу SEMrush, контентные фермы обманывают алгоритм “веса актуальности” Google, подделывая “даты публикации” (отмечая украденный контент как опубликованный на 1-2 недели раньше оригинала), что приводит к тому, что 70% оригинальных статей помечаются как “подозрительный дублированный контент” в результатах поиска.

Как Google определяет “качественный контент”?

В 2022 году Google официально добавил “EEAT” (Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness, Experience) в свой Руководство по оценке качества поиска, заявив, что это золотой стандарт для оценки качества контента.
Но на практике алгоритм сталкивается с проблемами:

1. Ловушка поклонения сертификатам: Одна из медицинских контентных ферм “HealthMaster” наняла писателей без медицинской лицензии, но добавила на страницу вымышленную “сертификацию Американской медицинской ассоциации” (подделанную через Schema), что успешно обмануло систему E-A-T Google, увеличив трафик на 320% (данные SimilarWeb).
2. Парадокс авторитетности: Патенты Google (US2023016258A1) показывают, что алгоритм рассматривает “количество внешних ссылок” как ключевой показатель авторитетности, что позволило сайтам-агрегаторам быстро повышать вес, покупая ссылки с мертвых сайтов (например, с доменов закрытых образовательных учреждений).
3. Механизация доверия: Контентные фермы используют такие инструменты, как ClearScope, чтобы массово генерировать контент, соответствующий стандартам “читаемости” (длина абзацев, плотность заголовков), а также вставляют фальшивые блоки “ссылок”, что позволяет алгоритму оценить их выше глубоких оригинальных статей.

Систематическое злоупотребление правилами алгоритма

1. Индустриальная линия переписанного контента

• ИИ-переписывание: Использование таких инструментов, как GPT-4 и Undetectable.ai, для семантической переработки оригинального контента с целью обхода проверок на дублирование Пример: Агрегатор “TechPulse” переписал статью о технологиях из “The New York Times”, получив 98% по инструменту Originality.ai, хотя контент был собран машиной.
• Многоязычный захват: Перевод оригинального контента с английского → на немецкий → на русский → на китайский → затем обратно на английский для создания “переписанного” текста Данные: Согласно W3Techs, 23% сайтов “многоязычных” в ТОП-1000 в 2023 году на самом деле являются контентными фермами под прикрытием.

2. Масштабируемый эффект манипуляций с сетями

• Паразитные сети ссылок: Регистрация сотен устаревших доменов (например, закрытых сайтов местных газет), размещение контента на этих доменах и инжектирование ссылок через Private Blog Network (PBN) на основной сайт Инструменты: Ahrefs обнаружил, что один из агрегаторов “AI Content Alliance” имеет 217 доменов и генерирует 127 000 внешних ссылок в месяц.

3. Инженерия обмана пользовательского поведения

• Манипуляция CTR: Использование прокси-платформ (BrightData) для имитации кликов пользователей и увеличения CTR целевых ключевых слов с 3% до 15%.
• Фальсификация времени пребывания: Использование инструмента Puppeteer Extra для автоматической прокрутки страницы и кликов на кнопки, обманывая Google, заставляя его думать, что контент более привлекательный.

Читаемое машиной ≠ Полезное для человека

Дизайн эксперимента:

Создание двух статей на одну и ту же тему:

• Статья A: Глубокий технический анализ, написанный экспертом (с примерами кода, валидацией данных)
• Статья B: Контент, скомпилированный фермой контента с оптимизацией через SurferSEO (вставка 20 LSI-ключевых слов, добавление FAQ-модуля)

Публикация на новом домене с одинаковым уровнем авторитетности, без создания внешних ссылок

Результаты:

• Через 3 дня статья B в среднем по 10 целевым ключевым словам была выше статьи A на 8,2 позиции
• Консоль поиска Google показала, что «Основные показатели страницы» статьи B были на 34% выше, чем у статьи A (из-за использования ленивой загрузки и предварительного рендеринга CDN)

Дилемма алгоритма Google

Несмотря на обновление системы анти-спама Google «SpamBrain» в 2023 году, команды мошенников продолжают обходить защиту с помощью следующих методов:

• Адаптивное обучение ИИ: Использование анти-спам правил Google в качестве данных для обучения, чтобы GPT-4 генерировал контент, обходящий обнаружение
• Динамичные стратегии уклонения: Когда один сайт теряет позиции, другие домены в сети автоматически корректируют частоту сканирования и комбинации ключевых слов
• Юридическая серая зона: Размещение серверов в таких юрисдикциях, как Камбоджа или Сент-Китс и Невис, чтобы избежать жалоб по DMCA

Реальный случай:

В сентябре 2023 года Google заблокировал известную ферму контента «InfoAggregate», но ее операторы за 72 часа перенесли весь контент на новый домен «InfoHub», используя Cloudflare Workers для динамической смены отпечатков домена, что снизило эффективность блокировки на 90%.

7 стратегий обхода для ферм контента

По данным «The Wall Street Journal», в 2023 году мировой рынок ферм контента составил 7,4 миллиарда долларов, и их индустриализированные мошеннические системы ежедневно загружают 4,7 миллиона украденных материалов в индекс Google, что эквивалентно 5 «легализованным плагиатам» каждую миллисекунду.

1. Распределенные серверы + ускорение CDN

Принцип: Аренда сотен серверов по всему миру в сочетании с сетью доставки контента (CDN), чтобы заставить Google думать, что это «популярный сайт»

Аналогия: Вор использует 100 автомагистралей для перевозки украденного, и полиция (Google) ошибочно принимает его за легальную логистическую компанию

2. Злоупотребление структурированными данными

Принцип: Фальсификация даты публикации и должности автора (например, «Главный инженер Google») в коде страницы, чтобы обмануть алгоритм относительно актуальности

Пример: Статья с плагиатом 2023 года, помеченная как «опубликована в 2020 году», в результате оригинальный материал был признан «плагиатом»

3. Перехват трендовых ключевых слов

Принцип: Использование ботов для мониторинга таких платформ, как Reddit и Zhihu, чтобы захватывать новые популярные ключевые слова и быстро создавать «фальшивые тренды»

Данные: Одна ферма контента заняла TOP-3 по ключевому слову «Анализ Sora» за 24 часа до официального анонса от OpenAI

4. Моделирование поведения пользователей

Принцип: Использование ботов для имитации действий реального пользователя (прокрутка страницы, клики по кнопкам), чтобы повысить CTR и время нахождения на сайте

Инструменты: Proxy IP от BrightData + автоматизация в Chrome, для имитации 10,000 «пользовательских взаимодействий» за час

5. Фабрики обратных ссылок

Принцип: Покупка заброшенных доменов правительственных/образовательных сайтов (например, закрытого сайта лаборатории университета) и размещение на них внешних ссылок

Результат: Используя историческую авторитетность домена .edu Гарвардского университета, новая ферма контента получила «подтверждение авторитетности» всего за 3 дня

6. Многоязычный камуфляж

Принцип: Перевод оригинала на английском языке на немецкий → арабский → японский → и затем снова на английский для создания «фальшивого оригинала», который не может быть распознан системами проверки на плагиат

Тестирование: После 3 циклов перевода через Google Translate, контент с плагиатом оказался на 89% оригинальным по результатам проверки в Originality.ai

7. Техника сборки с использованием ИИ

Принцип: Переписывание с помощью GPT-4 + грамматическая коррекция через Grammarly + генерация изображений, создание «профессионально собранных» статей за час

Типовая структура: 30% оригинальные материалы + 40% термины из Википедии + 30% ссылки на товары с Amazon

Почему эти стратегии могут побеждать оригинальные материалы?

Потому что использование этих 7 техник вместе образует промышленную конвейерную линию «сбор контента → переписывание → увеличение веса → монетизация».

5 основных факторов ошибки алгоритмов

Фактор 1: «Война данных» для малых и средних сайтов

Основной конфликт: Google требует внедрения структурированных данных (Schema-маркировки, графы знаний), но CMS-платформы (например, WordPress) имеют проблемы с совместимостью плагинов, что мешает независимым блогерам передавать ключевую информацию.

Данные:

• Оригинальные авторы: только 12% личных блогов правильно используют структурированные данные Article или HowTo (по исследованию Search Engine Journal)
• Фермы контента: 100% злоупотребляют маркерами NewsArticle и Speakable, чтобы фальсифицировать авторитетность (по результатам сканирования SEMrush)

Результат: Алгоритм не может распознать тип контента оригинала и ошибочно классифицирует его как «с низким информационным содержанием».

Фактор 2: Захват частоты обновлений

Предпочтения алгоритма: Google дает сайтам с ежедневными обновлениями в 2,3 раза больше веса (по исследованию Moz).

Сравнение с реальностью:

• Оригинальные авторы: глубокомасштабный технический анализ требует 2-3 недели (включая проверку кода и создание графиков)
• Фермы контента: с помощью Jasper.ai + Canva ежедневно создается 20 статей «Научитесь XX за 10 минут»

Пример: Статья исследователя ИИ Линн «Математические принципы диффузионных моделей» была понижена из-за ежемесячных обновлений, в то время как ферма контента «AIGuide», публикующая 50 статей в день, превысила трафик в 4 раза.

Причина 3: Злоупотребление механизмом голосования за внешние ссылки

Уязвимость механизма: Google рассматривает внешние ссылки как «права голоса», но не может отличить естественные рекомендации от внешних ссылок, созданных черными методами SEO.

Правда о данных:

• Естественные внешние ссылки: оригинальный контент в среднем требует 6,7 месяцев для накопления 30 высококачественных внешних ссылок (по статистике Ahrefs)
• Мошеннические внешние ссылки: сайты по сбору контента используют PBN (частные сети блогов) для вставки более 500 внешних ссылок в день, 87% из которых поступают с закрытых государственных/образовательных сайтов (по данным мониторинга Spamzilla)

Ирония реальности: Сайт университетской лаборатории был захвачен хакерами и стал «голосовым хранилищем» для 50 сайтов по сбору контента.

Причина 4: Ловушка для сертификации авторитета

Алгоритмическая предвзятость: Google отдает предпочтение авторам с институциональными адресами электронной почты (например, .edu/.gov), в то время как личные авторы по умолчанию считаются «низким источником».

Экспериментальное подтверждение:

Анализ одной и той же статьи по ИИ:

1. Опубликовано в личном блоге (автор: аспирант Стэнфорда): занимает 2-ю страницу
2. Опубликовано на сайте по сбору контента (фальшивый автор “Исследователь MIT AI Lab”): занимает 3-е место

Последствия: Контент анонимных разработчиков и независимых исследователей систематически недооценен.

Причина 5: «Глубокое мышление» становится врагом алгоритма

Нелогичный механизм:

• Google рассматривает «высокий показатель отказов» и «короткое время пребывания» как негативные сигналы
• Однако глубокие технические статьи требуют более 15 минут чтения, что приводит к увеличению числа пользователей, закрывающих страницу раньше времени

Сравнение данных:

• Сайты по сбору контента: среднее время пребывания 1 минута 23 секунды (пользователи быстро сканируют ключевые слова и уходят) → считается «эффективным для удовлетворения потребности»
• Оригинальные сайты: среднее время пребывания 8 минут 17 секунд (пользователи читают внимательно и делают заметки) → алгоритм ошибочно классифицирует их как «непривлекательный контент»

Пример: Вопросы с «высоким показателем отказов» на Stack Overflow часто подавляются «списочными статьями» с ферм контента.

Меры противодействия Google и их ограничения

В 2023 году Google заявила, что удалила 2,5 миллиарда страниц с мусорным контентом, но мониторинг SEMrush показал, что общий трафик с ферм контента на самом деле увеличился на 18%, что говорит о том, что Google теряет позиции.

Обновление системы анти-спама SpamBrain

Технический принцип:

• Использование графовых нейронных сетей (GNN) для выявления связей между сайтами, добавление модуля «обнаружения аномальных паттернов трафика» в версии 2023 года
• Утверждается, что система может выявлять 90% контента, сгенерированного ИИ, как мусор (по данным официального блога Google)

Реальный эффект:

Обход системы: Черные SEO-команды обучают GPT-4 с использованием правил SpamBrain, чтобы генерировать «легальный мусор», обходящий обнаружение.

Пример: Один сайт по сбору контента использовал «генератор противоходных примеров» для создания контента, что привело к ошибке в 74% для SpamBrain (по тестам SERPstat)

Цена ложных срабатываний: В обновлении алгоритма в августе 2023 года 12% академических блогов были ошибочно классифицированы как мусорные сайты (рост жалоб на форуме WebmasterWorld)

Ручные оценщики качества (QRaters)

Механизм работы:

• Более 10 000 контрактников по всему миру вручную проверяют сомнительный контент согласно «Руководству по оценке качества»
• Критерии оценки: соответствие EEAT, точность фактов, пользовательский опыт

Ограничения:

• Культурные слепые зоны: QRaters в основном из англоязычных стран и не могут эффективно оценивать контент на других языках (например, пропускная способность для китайского черного SEO превышает 60%)
• Проблемы с эффективностью: каждый оценщик проверяет в среднем 200 элементов в день, что охватывает только 0,003% нового контента (по утечке внутренних документов Google)
• Зависимость от шаблонов: Фермы контента могут получить 82 балла из 100 в оценках QRaters, добавив такие разделы, как «отказ от ответственности» и «биография автора»

Юридическое оружие и жалобы DMCA

Исполнение:

• Google обещает «обрабатывать жалобы DMCA в течение 6 часов», но в 2023 году среднее время ответа составило 9,3 дня (по данным мониторинга Copysentry)
• Фермы контента используют «лазею в законах авторских прав»: заменяя только 10% текста, они обходят претензии по авторским правам

Черный юмор:

Один сайт по сбору контента переписал статью The New York Times и подал жалобу DMCA, обвиняя оригинальную статью в плагиате, что привело к временному снижению рейтинга страницы New York Times (по данным SimilarWeb)

Региональная блокировка

Региональная стратегия:

• В Европе и США обязательная проверка географического положения серверов сайтов с блокировкой доступа через VPN
• Сотрудничество с поставщиками CDN, такими как Cloudflare, для блокировки подозрительного трафика

Пробивная реальность:

• Черные SEO-команды арендуют вычислительные ресурсы государственных облаков Камбоджи, Зимбабве и других стран (исключение из проверки для доменов .gov.kh)
• Используют спутниковые каналы (например, Starlink) для динамической смены IP-адресов, что делает списки блокировки IP неспособными угнаться за скоростью генерации IP

Спасибо, что дочитали статью до конца. Помните одну важную истину: пока вы продолжаете предоставлять реальную ценность пользователям, поисковые системы не оставят вас, и «поисковые системы» здесь не только Google.

Вы поняли это в этот раз?