Ложечки нашлись, осадок остался
Есть старый анекдот про ложечки, которые потом нашлись, а осадок остался. Последние полгода я вспоминаю его чаще, чем за предыдущие двадцать пять лет работы в PR.
Ко мне всё чаще приходят с одной и той же просьбой, хотя и формулируют её по-разному. «Спросите у Алисы, кто я такой». Спрашиваем. Алиса вежливо, без единого грубого слова, рассказывает историю шести- или семилетней давности. Тогда о нашем герое писали несколько изданий, потом выяснилось, что претензии были пустыми, одно издание даже опубликовало уточнение, журналист давно сменил работу, а сам сюжет никто, кроме участников, не помнит. Никто, кроме нейросети. Причём она не пересказывает статью, а выносит вердикт: «в СМИ высказывались сомнения в…». Кто высказывал, когда и чем всё кончилось, остаётся за кадром.
Задаём тот же вопрос Gemini и получаем портрет другого человека: конференции, благотворительность, интервью, новый проект. Ни слова о старой истории. Два ответа о живом человеке противоречат друг другу так, словно речь идёт о двух однофамильцах.
Из таких эпизодов у меня сложилось наблюдение, которым хочу поделиться с коллегами. Оно расходится с тем, что сейчас принято говорить об ИИ-поиске.
Как было устроено забвение
Репутационная работа всегда опиралась на одно негласное союзничество: на время. С редакцией можно было поговорить, добиться уточнения или опровержения, в крайнем случае дождаться, пока новость устареет. Газета желтела, сюжет уходил на третью страницу поисковой выдачи, а туда, как известно, не заглядывает никто. Общественная память сама себя чистила, как река, которая со временем заносит илом всё, что в неё бросили.
Наш цех привык к этой естественной гигиене. Мы работали не столько с прошлым, сколько с настоящим: создавали новые поводы, и старые тонули сами собой.
С нейросетями этот механизм, похоже, сломался. По крайней мере, в одну сторону.
Асимметрия: добавить и забыть
В западной отраслевой прессе сейчас много историй успеха. На этой неделе Adweek рассказал о британском сервисе Motorway: компания отслеживает ответы моделей и утверждает, что её новые материалы попадают в цитаты ИИ в течение суток. Отличная новость, и я ей верю.
Только она описывает одну операцию, а клиенты платят за другую.
Добавить в ответ нейросети новый факт действительно несложно: свежая публикация на авторитетном сайте, страница компании, интервью, и через какое-то время модель охотно это процитирует. Но новый факт не вытесняет старый. Он ложится рядом, и модель взвешивает. Как показывает моя практика, на этих весах негатив почему-то оказывается тяжелее.
У психологов для этого есть короткая формула: «плохое сильнее хорошего». Так называется известная работа Роя Баумейстера и его соавторов: одно неприятное событие весит в нашем восприятии больше, чем несколько приятных, и запоминается дольше. Языковые модели учились на человеческих текстах. Не возьмусь утверждать, что они унаследовали наш перекос, но то, что я вижу, на это похоже. Новая хорошая новость попадает в ответ быстро. Старая плохая из него не уходит, и тон ответа всё равно задаёт она.
Отсюда вывод, который мне кажется важнее всех инструкций по оптимизации: попасть в ответ ИИ легко, выйти из него трудно. Вся сегодняшняя дискуссия о GEO посвящена первому. Клиенты же приходят со вторым.
Приговор без автора
Есть ещё одна особенность, к которой я долго не мог привыкнуть. Когда смотришь, на что ссылается нейросеть в неприятном ответе, редко видишь крупное издание. Чаще это малоизвестный портал, сайт-агрегатор, какая-то «энциклопедия» компаний. Они, в свою очередь, ссылаются на ту самую старую публикацию в серьёзном СМИ. Одна статья, многократно перепечатанная на сайтах, которые не читает ни один человек, зато прилежно читают роботы, превращается в эхо. А эхо для модели звучит как хор.
И из этого хора модель собирает не цитату, а приговор. «СМИ сомневаются» звучит весомее, чем «в 2019 году одно издание написало, а потом уточнило». С журналистом можно поговорить. С редактором можно договориться о правке. А с кем договариваться о вердикте, у которого нет автора?
Любопытно, что разные модели выносят разные приговоры по одним и тем же материалам. Моё рабочее впечатление: Алиса заметно строже к негативу в биографии человека, Gemini охотнее опирается на его текущую публичную активность. В Китае это уже не впечатление, а цифры. Платформа KAWO разобрала больше 32 тысяч ссылок, которые цитируют шесть китайских моделей, и выяснилось, что Doubao, Yuanbao и Kimi опираются каждая на свой круг источников. Данные вендора, их стоит делить на два, но картина узнаваемая: источники одни, а судьи разные. Значит, и репутаций у человека теперь столько, сколько моделей спрашивают о нём его партнёры, инвесторы и клиенты.
Что из этого следует для нашей работы
Я не буду давать советов списком, их и без меня хватает. Скажу о трёх вещах, в которых убедился сам.
Первое: проверка репутации теперь начинается с вопроса нескольким моделям. Не одной, а хотя бы трём-четырём, потому что у каждой своя аудитория. Российский партнёр спросит Алису или GigaChat, западный инвестор спросит ChatGPT или Gemini. Это разные собеседники, и рассказывают они о вашем клиенте разное.
Второе: одна публикация ничего не решает. Раз старое не уходит, а только перевешивается, нужен постоянный поток нового, проверяемого и связанного с человеком материала: собственный сайт, блог, профиль в LinkedIn, интервью, выступления. Это работа не на месяц. Честнее продавать её клиенту как сопровождение, а не как разовый проект с гарантией результата. По сути, мы снова работаем со временем, только теперь его приходится не ждать, а создавать.
Третье: отзывы становятся частью репутации в ИИ. «Коммерсантъ» на днях опубликовал опрос «Золотого яблока»: 38% покупателей уже советуются с нейросетями при выборе косметики, но полностью доверяют этим советам лишь 3%, а 64% после ответа идут проверять отзывы. Люди спрашивают ИИ, но не верят ему на слово. Значит, ответ нейросети для человека — это начало проверки, а не её конец. И то, что он найдёт на следующем шаге, решает не меньше.
Чего пока не хватает
Есть вопрос, на который у меня нет ответа, и я думаю, что искать его стоит всему цеху.
Нам нужны инструменты не только для того, чтобы ИИ говорил, но и для того, чтобы он умел замолчать. Я вижу как минимум два. Первый — прозрачный «чёрный список» источников: известных площадок с заказным контентом и компроматом, которым модель не должна доверять наравне с редакционными СМИ. Второй — право на забвение. В России закон о нём действует с 2016 года, но писался он для поисковых ссылок, а не для пересказа, который модель собирает сама. Если поисковик убрал ссылку, а нейросеть продолжает пересказывать сюжет своими словами, забвение остаётся на бумаге.
Кто и как должен этим заниматься: платформы, регулятор, профессиональное сообщество? Не знаю. Но уверен, что если мы, коммуникационщики, продолжим обсуждать только то, как попасть в ответ нейросети, о праве из него выйти за нас договорятся другие.
Рукописи, как известно, не горят. Теперь, похоже, не горят и чужие черновики, и газетные заметки десятилетней давности, и уточнения, которые никто не прочёл. Нейросеть ничего не выбрасывает. Наша задача — научить её хотя бы взвешивать честно.