GenAI против реальности: что охотнее смотрят люди на примере контента о камчатских снегопадах

Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Вечерний, я аналитик и контент-маркетолог. Мои коллеги и ряд экспертов твердят, что половина нового контента в Сети дело рук GenAI. Я решил проверить это самостоятельно, благо январский снегопад на Камчатке подкинул идеальный лабораторный кейс с огромным числом сгенерированных роликов.

Это пилотный выпуск: я планирую ловить такие события раз в несколько месяцев, чтобы отслеживать динамику захвата реальности машинами. И начало года лучшее время для точки отсчета. Итак, под катом сравнение количества просмотров и вовлеченности аудитории в сгенерированный контент и созданный живыми людьми. И мой ответ на вопрос, какой из них популярнее.

А что собственно произошло?

Начало 2026 года для Камчатского края обернулось исторически-климатической аномалией. В середине января на полуостров обрушился мощный Охотоморский циклон, который намел в столицу региона полтора месячной нормы осадков за пару суток.

Город парализовало: высота снежного покрова достигала полутора метров, а сугробы местами перекрывали вторые этажи жилых домов, вынуждая людей прокладывать тоннели для выхода на улицу.

Коммунальные службы работали в режиме ЧС, а для перевозки граждан пришлось задействовать спецтехнику Росгвардии и вахтовые вездеходы, так как обычный пассажирский транспорт превратился в тыкву. Это был тяжелый период, зафиксированный в тысячах любительских видео: часто нечетких и с нецензурной лексикой. Однако параллельно с настоящим бедствием ленты мировых соцсетей наводнили ролики с хештегами вроде #snowapocalypse, многие из которых при детальном рассмотрении оказывались продуктом ИИ.

В отличие от грязного реализма, ИИ-контент предлагал рафинированную эстетику: геометрически правильные тоннели с проводкой, лавинообразные сугробы над высотными домами и еще множество впечатляющих чудес.

У меня родилось две гипотезы

1. Аудитория отдает приоритет сгенерированным роликам.

2. AI-контент лучше ротируется алгоритмами соцсетей.

Я основываюсь на том, что сгенерированный контент вызывает у зрителя более сильный и быстрый дофаминовый отклик. Синтетическая картинка лишена визуального шума, присущего реальности, она гиперболизирована и очищена от скучных деталей и, как итог, лучше подходит для кратковременного потребления — а это именно то, что так нужно соцсетям.

Правда, какой бы увлекательной или драматичной она ни была, проигрывает в битве за внимание, потому что требует от зрителя эмпатии и осмысления, тогда как нейрогенерация предлагает мгновенное визуальное удовольствие. Так давайте это проверим!

Метод анализа

За основу взяты короткие вертикальные видео, так как сейчас они рекордсмены по сбору активности аудитории.

Чтобы исследование было максимально объективным, я сперва отобрал наиболее релевантные соцсети:

1. Instagram* с его Reels

2. YouTube с Shorts

3. TikTok

Я взял в равной пропорции топовые видео из поисковой выдачи этих ресурсов и проанализировал, что мне подкинули алгоритмы. А для большей точности собрал в каждой соцсети информацию об интересующих меня роликах, вручную разметил на GenAI и реальность, и посчитал активность аудитории: сперва сравнив наиболее популярные ролики, а затем общую выборку. Для наглядности взял соотношение общего числа активностей к тысяче просмотров.

Ключевым показателем выбрали ER, поскольку обычные просмотры часто подвержены накруткам или искусственному завышению алгоритмами автовоспроизведения.

В анализ вошли ролики, опубликованные в период с 15 января по 6 февраля 2026 года. Я использовал поисковые запросы по ключевым словам «Камчатка», «снегопад», «пурга», а также специфическим англоязычным маркерам по типу #snowapocalypse и #blizzard, характерным для вирусного распространения контента за рубежом.

С определением GenAI-контента сложностей не оказалось: он выдавал себя зефирной и ровной текстурой снега, а также размытым качеством деталей и высотными домами, которые в Петропавловске-Камчатском никогда не строили из-за вечной мерзлоты.

Собственно, вот что получилось.

Instagram*

В первую очередь я отобрал по четыре наиболее популярных ролика из поисковой выдачи.

Первое, что бросается в глаза без количественного анализа, это реакция аудитории на AI-видео. Большая часть топовых комментариев под каждым разоблачает происхождение ролика и получает поддержку.

Теперь перейдем к количественному анализу по нашим восьми роликам

Реальность по всем пунктам ушла с отрывом, кроме комментариев, но здесь важно отметить качество обратной связи: сгенерированные ролики аудитория активно хейтит, а в реальных видео наблюдается обычная дискуссия.

Взглянем на ключевой показатель — ER

Очевидно побеждает реальность, и это удивительно.

Но для большей объективности я пошел дальше и собрал еще несколько десятков роликов, чтобы увидеть общую статистику. Из них взял по 15 в обеих категориях, и получилась следующая картина:

Что же изменилось при расширении выборки?

Случился крах сгенерированных роликов в длинном хвосте. Если самые популярные сгенерированные ролики (на 30 млн просмотров) еще как-то собирали лайки за счет новизны, то посты средней виральности (на 1–2 млн просмотров) показывают более низкую вовлеченность — менее 1,5%. А у живых видео с уменьшением просмотров ER растет.

YouTube

Самая активная и насыщенная видеоконтентом площадка в мире. Тут мне было где разгуляться. Традиционно начинал с топовых видео:

Реальность

1. Таймлапс (16 млн просмотров).

2. Откапывают машины (3,8 млн просмотров).

3. Снег в кузове (1,6 млн просмотров).

4. Нарезка из сводок новостей (1,4 млн просмотров).

GenAI

1. Ровные коридоры (13 млн просмотров).

2. Собака отряхнулась (11 млн просмотров).

3. Горка (9,1 млн просмотров).

4. Женщина открывает окно (3 млн просмотров).

Забавный факт: на всех AI-видео в топах есть разоблачающие комментарии, кроме одного, где огромный пес неопределенной породы отряхивается от снега. Там, судя по реакции аудитории, никто не выкупил AI-подвоха. Хотя, если всмотреться в ролик, видно, как неестественно выглядит и разлетается снег, и еще кучу других AI-маркеров (свет, тени, тембр голоса, снег исключительно на рукавах футболки и так далее).

Несмотря на колоссальный отрыв в просмотрах (по несколько миллионов в топах!), показатели говорят, что аудитория охотнее реагирует на реальный контент. К сожалению, YouTube не дает возможности зафиксировать количество репостов, но даже из доступных показателей видна ощутимая разница.

Генеративный контент побеждает количеством, но не качеством. Однако делать выводы по топам будет некорректно.

Парсинг YouTube оказался огромной сложностью из-за продвинутой системы защиты, но в несколько заходов и посредством шаманства с JavaScript я сумел собрать достаточное количество данных, отобрав аж 60 роликов (как вы уже поняли, по 30 того и другого).

Как видим, сгенерированного контента много, но люди готовы уделять ему куда меньше внимания.

И наконец перейдем к десерту — TikTok.

TikTok

Если я назвал YouTube лидером по количеству видео, то TikTok — оплот вертикального формата. Снова взял выборку из поисковой выдачи:

Реальность

1. Кроксами по тротуару (20,9 млн просмотров).

2. Мужчина откопал ворота (12,1 млн просмотров).

3. Репортаж журналистки (10,5 млн просмотров).

4. Девушка гуляет по Петропавловску (9,2 млн просмотров).

GenAI

1. Псевдосъемка с высотками (21,4 млн просмотров).

2. Колоссальные сугробы (10,2 млн просмотров).

3. Галерея изображений (4,6 млн просмотров).

4. Фейк-ньюс (3,5 млн просмотров).

Смотрим сначала отклик аудитории:

Отрыв практически такой же, как в любой другой соцсети.

По просмотрам в глаза сразу бросается то, что в общем реальные ролики набрали ощутимо больше. Где моя миска риса и кошка-жена?

В TikTok тоже есть проблемы с парсингом, однако мне удалось раздобыть по 30 видео обоих категорий, да еще и с бешеными охватами — это ролики с просмотрами от 200 тысяч до 10 миллионов, которые алгоритм активно крутит в ленте.

Итоги, или Битва, которую мы (пока) выигрываем

Гипотеза о продвижении алгоритмами частично оправдалась: в большинстве соцсетей количество охватов у AI определенно выше. А вот по вовлеченности цифры рисуют гораздо более сложную картину. Вот что показывает общий анализ >180 видеороликов с суммарным охватом свыше полумиллиарда просмотров:

Цифры показывают, что есть два совершенно разных типа потребления

Сгенерированные ролики, несмотря на огромные цифры на счетчиках, стали для зрителя визуальной жвачкой: его потребляют пассивно. В то же время реальный контент вызывает более мощный отклик. В Instagram* и TikTok вовлеченность (ER) у живых видео в 1,5–2 раза выше, чем у самых красивых генераций.

Интересно наблюдать, как техническое несовершенство становится новым маркером доверия. Люди лайкают и репостят не идеальную геометрию сугробов, а чужую боль, смех и абсурд ситуации. И пока что мы еще выбираем жить в реальности. Вопрос лишь в том, сможет ли держаться эта тенденция против прогресса нейросетей?

_{* Принадлежат Meta, которая признана в России экстремистской организацией и запрещена.}