Итирий 
Тендеры и лиды
Информация
«Напиши статью о том, как правильно сажать огурцы». Если вы искренне считаете, что после такого промпта нейросеть выдаст шедевр искусства, поспешу расстроить: получите поверхностную и максимально общую статью без конкретики. К тому же нейросети, основанные на использовании больших языковых моделей, умеют гораздо больше, чем выполнять команды формата «напиши мне то-то и то-то».
Автор контент-агентства Итирий Дмитрий Кучинов написал большую статью о том, как копирайтеру и редактору использовать нейросети максимально эффективно и получать классный результат.
Да, нейросети могут писать статьи. Быстро, качественно и недорого. А то и бесплатно — нейронок, где ничего не надо платить, полным полно. И если честно, они делают это часто лучше копирайтеров начального уровня — тех, что пишут свои материалы на основе пары источников из топа выдачи поисковых систем. А еще — быстрее, точнее и почти без ошибок.
В целом на начало 2026 года картина такая: да, нейросети пишут статьи, однако создание контента под ключ им доверить нельзя.
Читайте также: Нейростыд: как на самом деле работают нейросети для написания текста. Расследование ИТИРИЯ
Глобально способов всего три:
Начальный промпт может выглядеть так
3. Написать статью, используя всевозможные комбинации двух первых способов. А еще — с применением не только нейросетей для генерации текста, но и для расшифровки записей созвонов (транскрибации), картинок и так далее.
Расскажу подробно о каждом способе.
Сразу развею миф: тексты, написанные нейросетью, вопреки распространенному мифу, прекрасно индексируются и не менее прекрасно заходят в топ выдачи поисковых систем, вот пример:
Эта статья в топе выдачи
Чтобы не быть голословным, проверил текст на ИИ-детекторе:
Вердикт однозначен: текст написан нейросетью
Представители «Яндекса» в своем последнем руководстве для вебмастеров говорили о том, что для поискового алгоритма совершенно безразлично, кто (или что) готовил текст, нейросеть или человек. Главное — текст должен отвечать на вопрос и максимально эффективно решать задачу пользователя. Так что никаких пессимизаций для нейроконтента пока нет и если человек написал статью хуже нейронки, в топ она не выйдет.
Нейросетью писать можно, но делать это нужно хорошо
Итак, генерировать тексты нейросетями можно и нужно, когда нужно быстро наполнить информационный блог SEO-статьями в большом количестве. При определенных навыках вполне можно писать и выкладывать тексты десятками. Плюс — блог, наполнение которого заняло бы не один год и потребовало шести-семизначных бюджетов, можно сделать за несколько месяцев. Недостаток — плюс минус все ваши конкуренты будут делать примерно то же самое.
Я буду показывать все на примере популярного китайского творения Deep Seek, как пошагово написать текст с использованием нейросети Любая другая нейронка работает в точности так же — есть диалоговое окно, где мы пишем запросы, и поле, где нейросеть дает ответы. Выглядит, как мессенджер, не зря GPT называется именно Chat.
Сразу поясню, почему я работаю именно в формате «раздел за разделом», а не пишу статью в 1 заход, используя 1 промпт. Дело в том, что текст практически никогда не пишется с первой попытки. Работать с отдельными разделами гораздо проще: промпт не такой сложный, править небольшой кусок легче и так далее. Довели до ума 1 раздел — переходим к следующему и так далее.
И да: не существует никаких «волшебных промптов», которые с таким энтузиазмом вам пытаются продать в интернете и которые творят чудеса в один заход. Работа с нейросетью — всегда многоступенчатая и нужный результат удается достичь в несколько заходов через правки и уточнения.
1. На предыдущем этапе у нас получилась структура. Выглядит она приблизительно так:
Структура статьи, созданная нейросетью
При желании структуру можно расширить вручную, попросив искусственный интеллект дополнить материал другими разделами. Это также можно сделать через диалоговое окно.
Теперь можно начинать создавать текст. Я делаю это примерно так: копирую содержание раздела и прошу нейросеть его создать. Получается примерно следующее:
Промпт на создание раздела статьи
Важный нюанс: как видите, я начал промпт с так называемого назначения роли — попросил нейронку представить, что она эксперт-маркетолог. Вообще на эту тему сломано сотни копий и есть мнение, что назначать роль не обязательно. Однако сам Deep Seek советует все же назначать роль: дескать, это сразу задает уровень глубины проработки материала и сильно сужает круг источников, которые будут использованы. Проще говоря, без назначения роли ИИ выдаст максимально общую статью без глубокой проработки, в то время как при назначении роли материал будет более экспертным и глубоким. Так или иначе, я роль назначаю.
Итак, мы ввели промпт в виде структуры и сгенерировали раздел. Далее проверяем его — если все в порядке, копируем в текстовый редактор со статьей. Что-то не устраивает — пишем в диалоговом окне, что именно и так до тех пор, пока результат не будет нам нравиться.
2. На предыдущих этапах мы написали все разделы статьи и скопировали их в текстовый редактор, например, Word или Google Docs. Фактически перед нами готовый на две трети текст. Даже можно представить, что вы — редактор, а перед вами статья, написанная копирайтером.
Осталось сделать следующее:
Проиллюстрирую пример галлюцинаций очень показательным кейсом. Как-то раз мне для статьи нужно было обыграть тему сна. Я попросил нейронку сделать подборку из 10 известных песен про сон. Она с радостью согласилась и выдала мне список. И в нем, среди «Спят усталые игрушки» и «Снится мне деревня» я вижу вот этот шедевр:
На первый взгляд здесь все на своих местах: есть и ТЕКСТ (!!!) и композитор, и автор стихов, фильм, для которого писалась песня и даже сцена из фильма и контекст. Но!!! Все это — полная фантазия. Альфред Шнитке никогда не писал к ней музыку, Ахмадулина — стихи, а сама песня никогда не звучала в фильме «Служебный роман» в исполнении Мягкова.
Все вышесказанное я и указал нейросети, которая мгновенно призналась:
Но если в случае с песней последствия не будут фатальными (никто не заболеет, не умрет и не попадет на деньги), то в случае с серьезными юридическими темам все может быть куда печальнее. Приведу еще один пример: один раз я намеренно провоцировал нейросеть писать неправду и она с легкостью поддавалась на все провокации.
Есть такой Федеральный закон — 223 ФЗ о закупочной деятельности, о чем мне написала нейронка. Я пошел на провокацию и сделал так:
Провокация начинается!
Затем я сделал вид, что напутал сам и нейросеть в первом ответе была права. ИИ, не моргнув своим цифровым взглядом, мгновенно переобулся:
Тут я снова говорю искусственному недоинтеллекту о том, что она путается в показаниях, и нейронка закономерно соглашается.
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13297 тендеров
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
И так — много много раз. Выводов 2: простой и страшный.
Простой: нейросеть с легкостью принесет факты и правдивость в жертву желанию вам угодить. Страшный: тот текст, что вы видите на экране, при всей кажущейся правдоподобности может быть полной тотальной туфтой. Знаете, как восковая фигура человека: внешне — точь-в-точь, но это только внешне.
А теперь представьте, если пишете на финансовые, технические или юридические темы? Какой может быть цена ошибки, если человек, прочитав вашу статью, примет на ее основании критически важные решения!
На этом написание статьи нейросетью можно считать завершенным. А мы переходим ко второму способу написания.
Тут я напишу относительно кратко и пошагово это будет выглядеть так:
1. После базовых предварительных работ по подготовке и организации контент-маркетинга (семантика, стратегия, анализ конкурентов, ЦА и так далее) мы получаем готовый список тем для статей.
2. Как и в предыдущем случае, предлагаем нейросети составить структуру статей на основании готовых тем. Структура проверяется, дополняется при необходимости.
3. Если это необходимо, подбираем количество и список ключевых слов, которые нужно вставить в статью.
Список ключевиков от нейронки может выглядеть так
4. У нас есть структура, список ключевых слов и фраз, а также объем текста. Этого вполне достаточно, чтобы составить техническое задание для копирайтера. К слову, с этим также вполне справится нейросеть
Просим нейросеть составить ТЗ для автора и получаем такой результат
Даже метатеги в ТЗ есть:
ТЗ можно скопировать, вставить в текстовый редактор и отправить автору.
Далее работа строится по классической схеме в связке «автор-редактор».
Такой подход, как правило, дает наилучший результат. К тому же с его помощью можно написать текстовые материалы любой сложности, включая кейсы, интервью, исследования или большие информационные экспертные гайды.
Именно при таком подходе мы используем все возможности искусственного интеллекта на полную катушку. Ведь сгенерировать текст — это малая толика того, что умеет LLM. К тому же, есть и нейросети другого назначения. Они умеют рисовать, делать видео, обрабатывать огромные массивы данных, переводить запись разговора в текст и многое другое. И — не поверите — все эти возможности можно использовать при написании одной статьи.
Рассказывать все комбинации не имеет смысла, я просто приведу пример решения конкретной нетривиальной задачи, которую нейросеть без человека не решит, а человек без нейросети будет делать слишком долго и больно.
Итак, дано: нужно написать статью о мероприятии, которое провело условное маркетинговое агентство. Информации о нем пока нигде нет. В качестве источников используем презентацию на 100 слайдов, с которой выступал спикер и запись двухчасового интервью с ним же. А еще к статье будут нужны иллюстрации.
Нейросеть такую статью не напишет по определению — она может работать с тем, что есть либо в интернете, либо материалах, на которых ее обучали. Для того, чтобы текст написал человек, ему нужно:
Результат на этом этапе — мы даже еще не открыли текстовый редактор, а уже устали на неделю вперед. А теперь — как это сделать пошагово и предельно быстро. Лично у меня получалось управиться буквально за пару часов, а на выходе я сдавал статью объемом около 20 тысяч символов без пробелов.
Для работы я буду использовать 3 популярных нейросетки:
Все эти инструменты бесплатны и неплохо справляются со своими задачами.
ВРУЧНУЮ составляем структуру будущей статьи. Определяем количество и содержание разделов, заголовки H1, Н2,3,4 и так далее.
Сервис дает 180 минут каждый месяц при условии авторизации через аккаунт Google. Авторизация, заходим на сайт сервиса, нажимаем кнопку «Добавить встречу»:
Далее загружаем файл — перетаскиваем его в поле или выбираем на компьютере. Выбираем тип отчета:
И запускаем обработку. После обработки встреча появится в общем списке - в нее можно провалиться, именно здесь и будет транскрипт:
Копируем транскрипт и идем в другую нейросеть — Deep Seek. У нее есть прекрасная функция — обработка документов на предмет чего угодно. Например, в разрезе нашей задачи сюда можно загрузить презентацию в PDF и дать задание найти в ней нужную информацию и игнорировать другую. Допустим попросить сделать выжимку всего, что в презентации есть про контекстную рекламу.
Важный момент: загрузить и обработать файл можно только при отключенном поиске в интернете
На предыдущем этапе мы скормили Дип Сику презентацию выступления спикера. Теперь можно загрузить транскрипт записи интервью — прямо в поле для ввода данных. Вы не поверите, но на этом почти все. Осталось загрузить структуру и написать статью по ней и с использованием загруженных материалов — транскрипта и PDF. Промпт при этом может выглядит относительно просто, например, так:
Собственно, здесь и писать особо нечего: вся информация есть в первом способе написания статей — только с помощью нейросети. Принимаем, что статья написана искусственным интеллектом — делаем фактчекинг, очеловечиваем, насыщаем экспертизой и проводим базовую техническую редактуру.
Читайте также: Что такое фактчекинг и как проверять данные при написании текстов
Итак, теперь вы знаете, что нейросеть — это не волшебная кнопка «создать шедевр», а скорее супермощный, но слегка туповатый стажер с синдромом отличника. Он готов написать хоть 100500 статей про огурцы, но запросто «заглючит» вам песню Шнитке для «Служебного романа».
Главный лайфхак 2026 года прост: ИИ генерирует массу, человек — смысл и душу. Вы — режиссёр, продюсер и строгий редактор этого цифрового симбиоза. Ставите задачи, правите «восковые фигуры» текста в живых людей, ловите галлюцинации и вкладываете ту самую экспертизу, которую нейросети не украсть из интернета.
Так что хватит бояться, что роботы отнимут работу. Они уже её упростили. Теперь даже самый сложный материал — интервью, кейс, исследование — можно сделать в разы быстрее, если правильно запрячь в одну упряжку DeepSeek, Mymeet и свой мозг. Напишите нам — поможем в написании материалов!
