ИИ делает все бренды одинаковыми, потому что команды задают похожим моделям похожие вопросы, а модели отвечают наиболее вероятным языком для категории. Это и есть гомогенизация ИИ-контента. Решение — не более хитрый промпт, а другие входные данные: данные о категории, показывающие, что конкуренты уже говорят, какие противоречия аудитории никому не принадлежат и что уже работало для этой аудитории.
Главное
- Гомогенизация — свойство всего набора контента, а не отдельного материала: каждый пост может выглядеть хорошо, пока категория сходится к одному.
- Она возникает из общих моделей, общих брифов и растущих объёмов, которые тянут результат к наиболее вероятному ответу.
- Получение реальных данных о категории перед генерацией даёт модели то, от чего можно отличаться, и то, что можно сказать конкретно.
- Сходимость можно измерить простыми тестами — от проверки подменой бренда до оценок сходства во времени.
Что такое гомогенизация ИИ-контента?
Гомогенизация ИИ-контента — это дрейф контента, созданного с помощью ИИ, к одним и тем же идеям, структурам и фразам у многих брендов. Её можно измерить как растущее сходство результатов, даже когда каждый результат сам по себе получает высокую оценку.
Наиболее убедительные данные дало исследование Anil Doshi и Oliver Hauser, опубликованное в Science Advances. Авторы, которые могли использовать идеи ИИ, создавали истории, оценённые на 8.1% выше по новизне и на 9% выше по полезности, но истории с одной идеей от ИИ были на 10.7% более похожи друг на друга, чем истории, написанные без ИИ. По словам Doshi, «существует риск потери коллективной новизны» (University of Exeter).
В этом ловушка для маркетинговых команд. Каждый рецензент одобряет черновик лучше среднего, и никто не смотрит на категорию в целом, где все черновики лучше среднего теперь звучат одинаково.
Почему ИИ делает все бренды одинаковыми?
Потому что одни и те же модели, получая брифы одного типа, возвращают центр одного и того же распределения. Одновременно действуют три силы.
Общие модели предпочитают вероятное
Языковую модель обучают выдавать правдоподобный текст. Если попросить её написать рекламу средства по уходу за кожей или пост для финтеха, почти ничего больше не дав, она вернёт формулировки, которые чаще всего встречала в этой категории. В статистических терминах она тяготеет к моде, и каждый бренд, использующий ту же модель, тяготеет к той же моде.
Общие брифы стирают различия
Большинство брифов пишутся по нормам категории: те же персоны, те же выгоды, те же призывы к действию. Модель не может добавить различие, которого нет во входных данных, поэтому шаблонный бриф даёт шаблонный результат, как бы хороша ни была модель.
Объём усиливает эффект
Генеративные инструменты сделали варианты дешёвыми. Инженерная команда Meta сообщила, что более миллиона рекламодателей использовали её генеративные ИИ-инструменты, чтобы создать свыше 15 млн объявлений за один месяц, и построила движок поиска Andromeda для обработки быстро растущего объёма рекламных креативов (Engineering at Meta). Больше вариантов из тех же входных данных добавляет объём, но не разнообразие.
Что данные SOMIN говорят об одинаковости?
Маркетинговый разговор, который мы отслеживаем, начал прямо называть проблему. В рабочих пространствах SOMIN выделяются четыре сигнала.
- В нашем рабочем пространстве по оптимизации рекламы движок инсайтов создал инсайт «Подлинность — противоядие от гомогенизации» для противоречия в дифференциации бренда с ракурсом на основе теории культурной гомогенизации: бренды, полагающиеся на похожие ИИ-шаблоны и форматы, теряют собственный голос. Доказательная база невелика — 11 постов, — но резюме противоречия, лежащее в его основе, прямо говорит о том, что контент, созданный ИИ, порождает гомогенизированные сообщения.
- В нашем рабочем пространстве креативного контента, которое отслеживает бренды ИИ-инструментов для контента, Perspective Study по 108 постам (27 сентября — 27 октября 2025 г.) выявило, что собственный контент этих инструментов говорит о перенасыщении некачественным ИИ-контентом, из-за которого труднее наладить подлинную связь, а также о давлении на команды публиковать в беспрецедентном темпе.
- В нашем рабочем пространстве исследования аудитории 30-дневное исследование белых пятен по 151 постам (октябрь 2026) сгруппировало 22 постов вокруг противоречия подлинности и связи, включая кризис доверия среди пользователей Gen Z, связанный с контентом, созданным ИИ, и выстроенной фальшью.
- Среди сгенерированных моделью моментов истины SOMIN есть мысль «Если мы не найдём уникальный ракурс, то рискуем стать невидимыми для своей аудитории». Это интерпретация персоны моделью, а не цитата, но коммерческую цену она описывает хорошо.
Как контекстные данные противостоят гомогенизации?
Они меняют то, от чего зависит модель. Когда модель читает реальные данные о категории перед тем, как писать, наиболее вероятный ответ — уже не среднее по категории, а наиболее вероятный ответ для этого бренда, этих конкурентов и этой аудитории.
Этому посвящена статья SOMIN на SIGIR 2026: «SOMIN: Agentic AI for Automating Professional Visibility and Countering Content Homogenization» (ACM SIGIR 2026). В ней описан агентный ИИ с дополненной выдачей (retrieval-augmented), который помогает профессионалам писать самобытный контент для LinkedIn, включая автоматическую публикацию. Принцип, изложенный на нашей странице об исследованиях: агенты получают реальные контекстные данные до того, как пишут, поэтому контент остаётся самобытным и не сходится к одному и тому же шаблонному результату.
На практике основную работу делают четыре вида получаемого контекста.
- Что конкуренты уже говорят. Когда перегруженные ценностные предложения находятся в контексте, модели можно велеть их избегать.
- Противоречия с доказательствами. Конкретное, подтверждённое противоречие аудитории даёт модели повод сказать что-то определённое.
- Собственные доказательства бренда. Правда о продукте и заявления, которые может сделать только этот бренд, по определению отсутствуют в среднем по категории.
- История эффективности. Прошлые победители и неудачи привязывают новую работу к тому, на что эта аудитория уже реагировала.
Та же идея лежит в основе нашего агента — менеджера соцсетей, который следит за тем, что заходит в категории, и пишет голосом бренда; он уже ведёт LinkedIn самого SOMIN.
Как понять, что ваш контент сходится к одному?
Измеряйте, а не спорьте. Проверки ниже — от десятиминутного теста до постоянной метрики.
| Проверка | Как провести | О чём говорит |
|---|---|---|
| Тест подмены бренда | Замените название своего бренда названием конкурента в последних десяти объявлениях или постах | Если большинство по-прежнему читается естественно, текст шаблонен для категории |
| Самосходство во времени | Постройте эмбеддинги недавних постов и отслеживайте среднее попарное сходство по месяцам | Растущая линия означает, что ваши собственные материалы сходятся |
| Сходство с конкурентами | Сравните эмбеддинги ваших постов с постами конкурентов за тот же период | Не дрейфуете ли вы к центру категории |
| Охват ракурсов | Разметьте каждый материал по противоречию и ракурсу, затем сравните с охватом конкурентов | Не толпитесь ли вы на тех же немногих ракурсах |
| Прослеживаемость доказательств | Посчитайте концепции, связанные с постом, отзывом, результатом теста или правдой о продукте | Непрослеживаемые концепции обычно и есть шаблонные |
Если вы используете Claude, скорер разнообразия контента в нашем бесплатном плагине Marketing Mondays оценивает, насколько разнообразны креативы бренда, по шкале от 0 до 100 в сравнении с конкурентами.
Вредит ли гомогенизированный контент результатам?
Он ослабляет то, ради чего существует контент: чтобы его находили и выбирали. Поисковые и рекламные платформы вознаграждают контент, который что-то добавляет, а аудитория игнорирует то, что уже видела.
Руководство Google чётко говорит, что контент, созданный ИИ, сам по себе не запрещён, но использование ИИ для массовой генерации страниц без пользы для пользователей может нарушать его политику в отношении спама в виде злоупотребления масштабным контентом (Google Search Central). В платной соцсети реклама, похожая на всех остальных, даёт системе показа и зрителю мало причин её выделить. Наше руководство по контекст-инжинирингу для маркетинга объясняет, как строить входные данные, которые это предотвращают.
FAQ
Что такое гомогенизация ИИ-контента?
Это склонность контента, созданного с помощью ИИ, у разных брендов сходиться к одним и тем же идеям и формулировкам, потому что похожие модели получают похожие брифы и возвращают наиболее вероятный ответ для категории.
Почему ChatGPT пишет одно и то же для каждого бренда?
Без конкретного контекста модель заполняет пробелы тем, что типично для категории. Каждый бренд, который даёт ей похожий бриф, получает похожий ответ.
Помогут ли лучшие промпты устранить ИИ-одинаковость?
Лишь отчасти. Формулировка меняет тон, но для различающегося результата нужны различающиеся входные данные: данные о конкурентах, подтверждённые противоречия аудитории, доказательства бренда и история эффективности.
Как измерить разнообразие контента?
Отслеживайте сходство ваших постов во времени и с конкурентами с помощью текстовых эмбеддингов, размечайте контент по ракурсам, чтобы видеть охват, и проводите тест подмены бренда на недавней рекламе.
Вредит ли контент, созданный ИИ, SEO?
Не сам по себе. Google беспокоит масштабный контент, не дающий пользователям пользы, поэтому страницам, созданным с помощью ИИ, нужны оригинальная информация, точность и ясная цель.
На этой неделе проведите тест подмены бренда на последних десяти объявлениях. Если подмену переживут больше нескольких, начните давать инструментам данные о категории до того, как они пишут, и отслеживайте сходство по месяцам, чтобы увидеть перемены.
