Тендеры и лиды
Информация
В последние полгода рынок завалило идеей «контент-завода»: подключаем нейросеть, на выходе — сотня текстов в день. Казалось бы, мечта маркетолога: быстро, дёшево и «много». Но на деле это чаще похоже на завод переработки. Поток одинаковых материалов засоряет площадки, а читатели быстро устают копаться в мусорных темах, написанных для роботов в поисках редких бриллиантов. В итоге они уходят туда, где есть жёсткая модерация, или читают только тех авторов и бренды, которым доверяют.
Так формируется парадокс: инструмент, который должен был облегчить коммуникацию, делает её тяжелее. «Халатный» AI-контент не расширяет аудиторию, а сужает её, отталкивает новых читателей и снижает доверие к бренду, по сути, выстрел себе в ногу.
При этом нельзя сказать, что искусственный интеллект бесполезен. Он умеет делать вещи, на которые у человека уходят часы. Вопрос не в том, «хорош ли AI или плох», а в том, где его сила действительно играет на пользу, а где нужен живой специалист, чтобы текст работал на бизнес.
Чтобы не запутаться в терминах, давайте договоримся: под AI-копирайтером мы имеем в виду современные генеративные модели вроде ChatGPT, Claude, DeepSeek и десятки их клонов. Это инструменты, которые могут выдавать связанный текст по запросу, варьировать стиль и работать в разных форматах — от поста в соцсетях до технической статьи. Мы не будем углубляться в технические механизмы, потому что бизнесу важен результат, а не устройство станка.
А контент-стратегом или копирайтером будем называть живого специалиста, который понимает бизнес-цели, умеет разбираться в аудитории, держит голос бренда, исследует рынок, проверяет факты, редактирует и доводит материал до состояния, когда его не стыдно показывать клиентам и инвесторам. То есть это не просто «школьник, который пишет тексты, в качестве подработки», а связующее звено между задачами бизнеса и восприятием аудитории.
И наконец, важно очертить границы сравнения. Мы не будем обсуждать, какой алгоритм круче или сколько миллиардов параметров в новой модели. Нас интересует только одно: насколько результат — готовый текст — действительно полезен бизнесу. Может ли он привлечь клиентов, сформировать доверие, поддержать продажи? В этом фокусе и попробуем рассмотреть: где ИИ справляется, а где без человека текст превращается в информационный шум.
Чтобы разговор был честным, разложим задачу на конкретные навыки. Ведь «писать тексты» — слишком общее. В маркетинге важны и креативные идеи, и бизнес-контекст, и скорость, и даже цена вопроса. Мы выделили девять ключевых параметров:
Если взглянуть на таблицу в целом, становится очевидно: почти по всем ключевым параметрам выигрывает человек. Он глубже понимает продукт, лучше держит голос бренда, несёт ответственность за точность и умеет превращать текст в инструмент бизнеса, а не просто набор слов.
Но есть один фактор, который для компаний часто перевешивает всё остальное, — стоимость. Нейросеть генерирует тексты быстро и очень дешево, и это искушение слишком велико. Поэтому многие бизнесы сознательно жертвуют качеством и имиджем, превращая коммуникацию в поток сырого контента в надежде, что один из тысячи материалов «выстрелит». Это стратегия лотереи: дешёвая, массовая, но редко работающая на долгосрочную ценность бренда.
У нейросетей есть сильная сторона — они умеют быстро выдавать десятки идей. За минуту у вас будет двадцать вариантов названий, слоганов или креативов . Это удобно на этапе «разогрева», когда важно собрать массив ассоциаций и тропов.
Но оригинальность часто страдает: идеи получаются усреднёнными, без культурного контекста и тонкой иронии. Скажем так, человек-копирайтер умеет придумывать названия, от которых лицо не кривится в эмоции испанского стыда, нейронка зачастую не чувствует эту грань и получается некий эффект зловещей долины, но только в тексте.
Пример:
Возьмем несколько слоганов "ушедших в народ" и попробуем попросить нейросеть написать аналог будто мы конкуренты, посмотрим, что из этого выйдет. Для чистоты эксперимента прикладываем используемый промпт
Оригинальный слоган: «Сделай паузу — скушай Twix
Промпт:
Идеи от ИИ:
«Две полоски счастья — бери обе»
«Вкусно вдвойне — делить необязательно»
«Сладкая пара для твоего дня»
Оригинальный слоган: «Gilette — лучше для мужчины нет»
Промпт:
Идеи от ИИ:
«Сила в гладкости, уверенность в тебе»
«Бреешься — веришься: ты на высоте»
«Резкий, как жизнь. Чёткий, как ты»
Оригинальный слоган: «Apple — думай иначе»
Промпт:
Идеи от ИИ:
«Технологии, рождающие идеи»
«Создаём будущее, которое работает»
«Умная техника для смелых решений»
По нашему мнению нейросеть справилась неплохо, есть приемлемые варианты, которые можно докрутить до стоящей идеи, но есть и откровенно странные, "чопорные" слоганы. Баллов не ставим, каждый вариант можете оценить сами и решить, подходит ли вам данный уровень креатива. Вероятно, если попросить написать 20-30 вариантов слогана, что-то хорошее найдется.
ИИ умеет придумывать нормальные УТП, но есть важный нюанс: он хорошо справляется только если вы сами чётко знаете, что хотите донести, у вас есть чёткие описания целевой аудитории и понимание продукта. В этом смысле ИИ работает примерно как студент на подработке — вы даёте все вводные, а он аккуратно собирает и формулирует их в тексты.
Если же продукт новый, сложный или вы сами ещё до конца не понимаете, что важно для клиента, нейросеть быстро выдаст банальные формулировки, общие преимущества и клишированные фразы. Ничего уникального, по-настоящему цепляющего, она не придумает: по сути, текст будет пересборкой идей сотен конкурентов.
Пример результата с коротким промптом:
Пример результата с подробным промптом:
P.S. полный промпт выглядел так:
Пропиши уникальное торговое предложение (УТП) для сайта CRM-системы. Сделай текст максимально продающим, емким и понятным для B2B-аудитории.
Контекст продукта:
- CRM-система для управления продажами, задачами и коммуникациями в компании.
- Основные клиенты — малый и средний бизнес, руководители отделов продаж, директора компаний.
Боли клиентов, которые нужно решить:
-Потеря клиентов из-за неупорядоченных процессов.
-Сложность внедрения новых инструментов и низкая вовлеченность команды.
-Недостаток контроля и прозрачности работы отдела продаж.
-Долгая адаптация сотрудников к CRM и низкая отдача от внедрения.
-Отсутствие возможности влиять на развитие продукта под свои нужды.
Уникальные фишки продукта:
-Полное обучение команды по внедрению CRM.
-Выделенный специалист на 2 недели, который помогает с внедрением и настройкой под процессы клиента.
-Система обратной связи: клиенты голосуют за новые функции, которые разрабатываются в первую очередь.
-Интуитивный интерфейс и гибкая настройка под разные бизнес-процессы.
-Интеграции с основными инструментами компании (почта, 1С, маркетинговые платформы).
Требования к тексту:
-Сформулируй 3 короткие версии УТП (до 20–25 слов) и одну развернутую (50–70 слов).
-Сделай акцент на выгодах и решении болей клиента: экономия времени, рост продаж, прозрачность работы команды, легкость внедрения, участие в развитии продукта.
-Язык живой, уверенный, продающий, без сложного технического жаргона.
-Добавь эмоциональный крючок: «никто не останется один на этапе внедрения», «ваша команда сможет работать с CRM с первого дня».
-Тон должен быть убедительным, но дружелюбным, вызывающим довериеНейросеть можно научить писать «по правилам» — дружелюбно, официально, экспертно. Она даже неплохо копирует стиль, если дать примеры. Но чаще всего получается выхолощенная версия: аккуратная, гладкая, но без той самой «искры», которая делает голос бренда узнаваемым.
Человек может сохранить последовательность тона на протяжении лет: от сайта до email-рассылок и выступлений спикеров. Он учитывает контекст: где можно пошутить, а где уместнее быть серьёзным.
Лайфхак: если у вас уже есть сильные тексты, написанные человеком, можно загрузить их в нейросеть и попросить "скопировать" стиль. В большинстве случаев ИИ справляется неплохо, проблема возникает лишь с шутками, сравнениями и игрой слов, как в примере со слоганами.
Здесь слабое место ИИ. Он может собрать «базовый бэкграунд» за секунды, но склонен к галлюцинациям: придумывает статистику, искажает даты, путает источники, ставит источники, но ведут на несуществующие страницы. Для маркетинга это может закончиться неловко, а для медицинского или юридического контента — катастрофически.
Человек-автор проводит интервью, проверяет первоисточники, сверяет данные с экспертами. И да, это дольше и дороже. Но именно это гарантирует, что текст не превратится в сборник выдумок.
Пример, как наш редактор пытался добиться от DeepSeek реальных исследований (спойлер: из этого ничего не вышло) :
Задача: найти исследования по теме статьи
На этом пытки нейросети были окончены, исследования искались вручную))
Поэтому важно:
всегда проверять цифры и цитаты;
не публиковать непроверенные ссылки, всегда открывать их (помимо "генераций" ссылок, как в примере выше, часто нейросети ставят в источник чужую статью, сгенерированную ИИ, где цифры также ничем не подтверждены);
использовать нейросеть как «сборщик черновой справки», но не как финальный источник.
ИИ силён в механике: быстро предложит структуру статьи, накидает заголовки h2, распределит ключевые слова, составит метаописания. Это удобно для черновой подготовки.
Но SEO давно перестало быть «количеством ключей» (но об этом еще поговорим позже). Важен user intent: зачем человек вводит запрос, какую задачу хочет решить. Вот это нейросеть без данных аналитики не понимает. Контент-стратег строит материалы в связке с воронкой, продумывает внутренние переходы, сценарии конверсии.
В итоге получается гибрид: ИИ помогает готовить основу (каркас), человек настраивает стратегию и смысловые акценты.
Здесь у ИИ нет иммунитета. Он может сгенерировать текст, нарушающий авторские права, выдать непроверенные медицинские советы или затронуть чувствительные темы без понимания последствий. Ответственность за это несёт бизнес, а не алгоритм.
Человек же понимает юридический и культурный контекст: согласует тексты с юристами, избегает дискриминационной лексики, соблюдает законы о рекламе.
Поэтому в чувствительных сферах (медицина, финансы, госуслуги) ИИ может быть только вспомогательным инструментом. Решающее слово остаётся за специалистом.
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13691 тендер
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
После того как мы разобрали сильные и слабые стороны ИИ по ключевым навыкам, стоит выделить области, где нейросети действительно приносят ценность бизнесу. И речь не про мифические «замены копирайтера», а про конкретные задачи, которые ИИ выполняет быстрее, дешевле и зачастую вполне качественно.
ИИ отлично справляется с ролью «первичного черновика». Собрать "рыбу" поста или блок описания продукта. Нейросеть выдаёт связанный текст за минуты, экономя человеческие часы.
Как это используют копирайтеры Daccel: Можно быстро собрать опору статьи, включаем в промпт, что важно упомянуть, с каких сторон раскрыть тему — ИИ выдает готовый, связанный вариант. Такой подход экономит время на рутину и позволяет тестировать разные идеи без существенных затрат.
ИИ прекрасно работает на этапе «мозгового штурма». Нужно придумать несколько концепций рекламной кампании или варианты CTA для лендинга — нейросеть выдаёт десятки вариантов на разную тональность и стиль.
Как это используют копирайтеры Daccel: напрямую идеи чата GPT в финальный текст попадают очень редко, но об него "удобно думать": просишь накинуть нейронку 20 идей тем, ничего не нравится — еще 20, обычно, пока читаешь эти варианты мозг сам генерирует компиляцию из мыслей, на которые натолкнул ИИ. Нейросеть готовит «сырьё», из которого легко выбрать и адаптировать лучшие варианты.
Когда нужно быстро подготовить серию постов для соцсетей, адаптировать текст для рассылки, лендинга, тизеров или рекламных баннеров, ИИ — супер вариант. Он умеет быстро перерабатывать один текст под разные форматы, сохраняя смысл и добавляя вариативность.
Как это используют копирайтеры Daccel:
После того, как статья готова - отправляем его нейросети для создания краткого описания, выделения ключевых моментов. Обычно именно таким способом появляются заветные строки во введении: "в этой статье рассмотрим..." А еще так пишутся description при публикации на сайт.
Субъективно, самая спорная тема. ИИ умеет быстро формировать структуру текста, распределять ключевые слова, генерировать подзаголовки и метаописания. Но живой пример: в компании есть SEOшник, который создает таблички с темой, ключами и их количеством, этот документ передается нейросети для быстрого создания SEO-статей. На удивление, главная проблема не в "мертвом слоге" или "заводненности" текста, а в том, что нейронка очень плохо считает количество ключей, нейронка в целом очень плохо считает: попробуйте скопировать любую статью +- на 15 000 символов и попросить нейросеть сократить текст до 10 000 символов, например, мы взяли нашу предыдущую статью на 14900 символов и попросили чат Chat GPT сократить её.
В итоге, сокращение «примерно до 10 000» на деле означает около 4000.
Как понимаете, с количеством ключевых слов в статье происходит тоже самое.
Как это используют копирайтеры Daccel: как описывали выше, пишем decsription для статей, в ключевых словах не доверяем))
Нейросеть умеет адаптировать текст под другой тон, локализовать и переводить. Она может сокращать длинные абзацы, если работать с ними точечно, делать текст более простым или более «деловым», подстраивать под разные аудитории.
Как это используют копирайтеры Daccel: бывает, случаются дни, когда текст просто «не идет», можно описать нужны идеи супер «разговорно», предложения с тавтологией или рваные смысловые куски — нейросеть отлично объединяет это в хорошо написанный абзац, а еще ставит кавычки «» вместо "", меняет дефис на тире. Можно отравить готовый текст и попросить его отредактировать.
На уровне операций ИИ выигрывает практически по всем показателям: сотни текстов в день, мгновенные варианты, неограниченный масштаб. Для бизнесов, где важна скорость и объём, это огромный плюс. Особенно если речь идёт о повторяющихся задачах, где уникальность и глубина не критичны — например, описания товаров в интернет-магазине, стандартные письма для рассылок, подготовка шаблонного контента для лендингов.
Чтобы понять, возможности ИИ ограничены, кратко объясним, как вообще он создаёт текст. По сути, нейросеть работает не как человек — она не думает, не понимает и не анализирует смысл. Она просто умеет угадывать, какие слова обычно идут друг за другом.
Сначала модель «читает» миллионы текстов — статьи, книги, посты, диалоги. Она запоминает закономерности: какие слова и фразы чаще встречаются вместе, как строятся предложения, какие обороты характерны для определённого стиля. Когда вы даёте запрос, нейросеть буквально «предсказывает» следующее слово в предложении снова и снова, пока не составится целый связный текст.
Это объясняет, почему ИИ может так быстро генерировать десятки вариантов заголовков, постов или абзацев. Он умеет подбирать слова так, чтобы текст выглядел гладким и связным. При этом «глубокого смысла» у него нет: нейросеть не знает, зачем этот текст должен кого-то убедить или развеселить. Она лишь воспроизводит комбинации слов, которые чаще всего встречались в похожих контекстах.
На деле это просто комбинации знакомых шаблонов и фраз, которые с наибольшей вероятностью подходят к предыдущей фразе. Настоящая оригинальность, культурные отсылки, метафоры появляются крайне редко, потому что у модели нет опыта, чувств и понимания аудитории.
Если в предыдущем разделе мы говорили о том, что нейросеть умеет делать хорошо, то остальные пункты сравнения остаются исключительно за человеком:
Глубокий контекст и продуктовая экспертиза
ИИ неплохо умеет синтезировать информацию из открытых источников, но он не «погружается» в продукт, не понимает боли аудитории и реальные барьеры продаж. Текст может быть красивым и связным, но не убедительным. Как описывали выше, генерация продающего блока для сложного B2B-продукта часто выдаёт абстрактные фразы вроде «повышает эффективность и улучшает процессы», вместо конкретного инсайта: «Менеджеры теряют 30% сделок из-за ручного ввода данных — наша CRM решает эту проблему автоматически».
Настоящая креативность
ИИ умеет комбинировать знакомые паттерны и создавать десятки вариантов, но настоящая оригинальность — это редкость. Методы человеческой креативности, такие как нестандартные метафоры, культурные отсылки, эпиграфы или юмор ИИ воспроизвести практически не может.
Тон, голос бренда и последовательность
Нейросеть может имитировать стиль, но не «держит голос» бренда на протяжении долгого времени и разных форматов.
Фактчек и проверка данных
ИИ склонен к «галлюцинациям»: придумывает статистику, искажает даты, путает источники.
Этика, правовые и чувствительные темы
Нейросеть не понимает юридические рамки, правила рекламы или чувствительность аудитории. Она может случайно сгенерировать спорный контент, нарушить патенты или GDPR.
Глубокая стратегическая интеграция
ИИ плохо понимает, как текст вписывается в маркетинговую стратегию, воронку продаж и путь клиента. Он не видит, как один пост влияет на следующий, не умеет расставлять смысловые акценты, которые мотивируют к конверсии.
Когда мы понимаем, что нейросеть умеет делать хорошо, а где она слабая, возникает вопрос: как всё это использовать на практике, чтобы бизнес выигрывал? Ответ прост — не заменять человека, а работать вместе с ИИ, превращая его в инструмент, а не соперника.
Один из самых простых и действенных подходов — разделять задачи между ИИ и человеком по их сильным сторонам.
ИИ отлично справляется с подготовкой черновиков, генерацией идей и вариантов, структурированием текстов, SEO-адаптацией, масштабированием контента. Его зона ответственности — «объём и скорость». Он создаёт сырьё, которое человек потом доводит до кондиции.
Человек берёт на себя стратегическую, креативную и контрольную роль. Он проверяет факты, настраивает тон и голос бренда, добавляет оригинальные метафоры, учитывает инсайты аудитории и бизнес-цели, решает этические и юридические вопросы. Зона ответственности — «глубина и качество».
Такой подход превращает ИИ не в замену, а в мощный инструмент, позволяющий человеку сосредоточиться на том, что действительно создаёт ценность для бизнеса.
Представим, что компания запускает кампанию для нового SaaS-продукта:
Бриф и постановка целей — человек формулирует цели, аудиторию, ценности бренда и ключевые инсайты.
Генерация идей и черновиков — ИИ создаёт десятки вариантов заголовков, блоков текста, CTA и подзаголовков.
Отбор и шлифовка — человек выбирает лучшие варианты, добавляет уникальные метафоры, культурные отсылки, корректирует тон.
Фактчек и правки — специалист проверяет цифры, статистику, юридическую корректность.
SEO и адаптация под форматы — ИИ помогает быстро подготовить метаописания, заголовки, версии для соцсетей, а человек проверяет соответствие стратегии
Публикация и анализ — человек отслеживает реакцию аудитории, метрики, вовлечённость и конверсии; при необходимости корректирует стратегию.
В итоге текст проходит несколько слоёв контроля: ИИ обеспечивает масштаб и скорость, человек — качество, глубину и стратегическую ценность.
Можно запускать больше кампаний, тестировать больше гипотез и не бояться потери качества. При этом бренд остаётся узнаваемым, тексты не превращаются в «контент-фабрику», а бизнес получает реально работающий инструмент.
В итоге гибридная работа — это не компромисс, а синергия. Нейросеть ускоряет рутину и масштаб, человек добавляет смысл, эмоциональную окраску и стратегию. Вместе они создают контент, который одновременно экономит ресурсы и повышает ценность для аудитории, что особенно важно для компаний, которые хотят масштабироваться без ущерба для имиджа.
Подводя итог, пока что ИИ не может заменить настоящего копирайтера. Он не чувствует продукт, не понимает, зачем человеку нужны эти слова, не несёт ответственность за голос бренда и не проверяет факты — это всё прерогатива человека.
С другой стороны, ИИ — это суперскоростной рабочий конь: рутинная работа, варианты на пробу, быстрые тесты. ИИ сам по себе не несёт ответственности, он лишь инструмент; человек задаёт рамки, цели и моральные ориентиры. Бренд, который умеет управлять этой гармонией, не только выигрывает в скорости и эффективности, но и сохраняет доверие аудитории.
В итоге работа с контентом перестаёт быть гонкой за количеством или попыткой «обмануть алгоритм». И здесь человек и ИИ не конкуренты, а соавторы, когда тексты работают на эмоции, разум и доверие одновременно.
