iGaming Text Lab - блог про контент в iGaming

Повлияют ли водяные знаки Claude на ранжирование?

В опросе мнения разделились, поэтому я пошла читать, что об этом пишут SEO-специалисты. Чтобы гадания на кофейной гуще проходили более аргументированно, так сказать.

1. DR. Max пишет: подтверждений, что Google использует метку Claude для ранжирования, нет. Вызывает опасение другое: когда проверка метки станет доступнее, биржи статей, партнёрские сети и площадки для гостевых постов смогут отказывать в размещении. Сценарий с Google он тоже допускает, но пока это прогноз.

2. Олег Шестаков, СPA Compass, SEO for DEP$ / iGaming обсуждают skill для удаления водяных знаков. Состоит он из Layer A, который убирает Unicode-cледы, и Layer B, который переписывает предложения, пытаясь ослабить статистическую метку. И если первый уровень почти все используют, то ко второму советуют обращаться с осторожностью.

3. iGaming SEO Lab, а также множество англоязычных SEO из LinkedIn вообще считают, что все зря паникуют и, возможно, специально форсят эту тему, чтобы продавать потом очистку от меток.

Что же, время покажет, кто был прав. Лично моё мнение: опасаться стоит тонны безликих одинаковых статей, которые будут рассказывать 20 раз одно и тоже и не отвечать на запрос пользователя, а не меток 🤷‍♀️

Кстати, в нашем кастомном ИИ-пайплайне Human-Assisted AI мы подстелили себе соломку на случай, если водяные знаки будут реально влиять на ранжирование. Расскажем потом.

Даша,
CMO iGamingTextLab

Skills для Claude: как мы перестали исправлять одни и те же ошибки в AI-текстах

Если очень коротко, рецепт выглядит так:

1. Создаёте отдельный skill для ресерча.
2. Ещё один — для структуры.
3. Подключаете справочники и доверенные источники.
4. Просите Claude использовать всё это на нужных этапах.
5. Готово, качество текстов выросло :)

Технически всё это действительно можно повторить. Никакой магии в самих skills нет.

Мы тоже ввели их на каждом этапе Human-Assisted AI:

— playbook’и для ресерча разных типов iGaming-страниц;
— правила создания структуры по entity-based подходу;
— списки доверенных сайтов;
— справочники по регуляторам, законам и лицензиям для всех GEO.

Но skill — это всего лишь способ передать Claude инструкции и контекст. Он сам по себе не знает, как правильно исследовать bonus page, чем источники для casino review отличаются от источников для legal content и какая конструкция действительно звучит естественно для носителя языка.

Если попросить Claude с нуля написать себе такие инструкции, он это сделает. Получится вполне убедительный документ, в котором модель аккуратно систематизирует собственные представления о том, как нужно создавать контент.

Вместе со всеми своими слепыми зонами.

Поэтому наши skills составляет команда редакторов. Они определяют, какие сущности нужны для конкретной страницы, каким источникам можно доверять, как разрешать противоречия и где у общего правила начинаются исключения.

Справочники при этом постоянно обновляются.

Внешние источники система периодически обходит повторно: проверяет, действует ли ещё закон, не изменились ли требования регулятора и не появился ли новый документ.

Внутренние справочники дополняются решениями редакторов. Если мы разобрали новый случай, то сохраняем не только правку, но и контекст, в котором она работает. После аппрува это решение используется в следующих задачах.

В итоге система действительно становится эффективнее с каждым днём. Но не потому, что Claude каким-то образом обучает сам себя.

Claude помогает нам реализовать то, что мы уже знаем о создании iGaming-контента. А что именно нужно реализовать — определяют редакторы.

В следующем посте поделимся одним таким skill, чтобы вы реализовали такое же у себя :)

Вова,
Founder iGamingTextLab

🎉 Большой апдейт Human-Assisted AI

После того, как инструмент выходит в свет, сразу же появляется куча идей, а как ещё всё можно улучшить/допилить/сделать удобнее. Плюс благодарим первых реальных пользователей — ваши фидбеки мы тоже учли.

Результатом стал ряд серьёзных обновлений инструмента. О каждом из них поговорим подробнее позже. Но пока — вот краткая карта:

1. Полностью обновили клиентский кабинет

Теперь в нём можно создавать отдельные и пакетные заказы, следить за статусами и забирать готовые материалы. Для больших объёмов добавили работу через API, а заодно улучшили оплату в USDT и выгрузку таблиц сверки.

2. Пересобрали итоговый результат

Вместо одного файла клиент получает несколько версий под разные задачи: документ для проверки, чистый Markdown, готовый HTML и папку с иллюстрациями. Внутри уже есть источники, метаданные, ключи, статистика и относительные пути к изображениям.

3. Добавили диалогового research-агента

Он изучает выдачу, официальные и доверенные сайты, работает с SEO-инструментами и нашими справочниками, собирает факты и семантику. Если данных недостаточно или источники противоречат друг другу, агент не додумывает ответ, а обращается к редактору.

4. Превратили опыт команды в систему скиллов

Собрали playbook’и для разных типов iGaming-страниц, правила построения структуры, списки доверенных источников и справочники по законам, лицензиям и регуляторам для разных GEO.

Причём теперь эта база умеет отслеживать изменения во внешних источниках, а внутренние правила дополняются решениями редакторов.

5. Подготовились к появлению «водяных знаков» в AI-текстах

Финальное написание текста — лишь один из последних этапов среди 30–40 вызовов AI и внешних инструментов, которые приходятся на одну статью.

Основную работу передовые reasoning-модели выполняют заранее. К моменту генерации каждая секция уже получает подробное summary, набор сущностей, проверенные данные и требования к таблицам, спискам и иллюстрациям.

Поэтому для самого написания нам не обязательно использовать последние модели, которых коснулись требования о маркировке. Достаточно более простой модели, которая изложит подготовленную информацию нормальным языком и в заданном ToV. Сейчас тестируем альтернативные, в том числе китайские, модели — первые результаты выглядят вполне достойно.

За каждым стояла вполне реальная ситуация, в которой редактор, контент-менеджер или клиент говорил: «Так, а почему мы вообще до сих пор делаем это руками?» Или находил проблему, которую никакой дополнительный self-check не исправлял.

Дальше будем разбирать эти истории по одной: что именно ломалось, как это обычно пытаются решить и как это решаем мы:)

Если хотите потестить новую версию инструмента, пишите 👉 @igamingtextbot

Вова,
Founder, iGamingTextLab

Давайте проведём здесь свой опрос :)