Савельев Максим 
Тендеры и лиды
Информация
Сводка по рынку – что собой представляют хваленые контент-заводы в реальности конца 2025 года.
Привет, мы Repavlov Agency. Каждый день сталкиваемся с задачами автоматизации контента и видим, как бизнес пробует запускать “ИИ-фабрики”. Рассказываем, какие выводы можно сделать из практики 2025 года.
В 2024–2025 годах рынок загорелся идеей «контент-завода» — фабрики, где статьи, картинки и видео рождаются как на конвейере. Казалось, что ИИ-агенты возьмут на себя всё: отслеживание трендов, планирование публикаций, тексты, иллюстрации и даже автоматическую выгрузку в CMS.
Такую картину активно рисовали обзоры нейросетей с заголовками «топ-10 инструментов для контента» и маркетинговые презентации разработчиков. В аналитике про агентный ИИ тоже хватало обещаний: целые связки алгоритмов, где каждый отвечает за свой участок — от поиска данных до финальной правки .
Источник: «ТОП-10 лучших нейросетей для написания статей», vc.ru, 2025
Но когда компании начали внедрять эти решения, выяснилось, что на практике всё сложнее. Автоматизация действительно снимает часть рутины, но без человеческого контроля контент-производство буксует и превращается скорее в эксперимент, чем в готовый бизнес-процесс.
Хотите запустить свой контент-завод без хаоса и выгорания команды? Пишите @scripptt — поможем выстроить систему, где ИИ работает вместе с людьми.
В 2024–2025 годах вендоры и евангелисты технологий описывали «контент-завод» как идеально отлаженный конвейер. Казалось, что человек здесь только наблюдатель, а все процессы выполняют ИИ-агенты:
Источник:«ИИ-агенты в 2025 году: Ожидания и реальность», allsee.team, 2024
В начале хайпа картина выглядела как почти сбывшееся будущее. НаVC.ru Андрей Мезрин приводит громкий прогноз: «рынок ИИ-агентов вырастет с 5,1 млрд долларов в 2024 году до 47,1 млрд долларов к 2030-му». С его точки зрения, агентные системы станут новым классом продуктов, который будет массово внедряться бизнесом.
Однако в колонке на РБК Рамиль Зайнеев, CEO ZeBrains, смотрит на эти прогнозы иначе. Он прямо пишет: «анализ текущей ситуации показывает существенный разрыв между маркетинговыми обещаниями и реальными результатами». По его мнению, рост рынка во многом подпитывают маркетинговые кампании и ожидания инвесторов, а реальные кейсы пока единичны и далеки от обещанной автономии.
Мы видим эту разницу и на практике. С одной стороны, действительно есть бум интереса и готовность бизнеса экспериментировать. С другой — когда дело доходит до внедрения, выясняется, что фабрика контента не может работать без «человеческого капитана». Именно столкновение между «большими цифрами» и реальными ограничениями задало тон всей дискуссии вокруг контент-заводов в 2025 году.
В аналитическом материале на Allsee.team эксперты пишут, что так называемые «агенты» в 2025 году часто оказываются не самостоятельными интеллектуальными сущностями, а лишь «надстройкой» над языковыми моделями. «То, что обычно называется “агентами” на рынке, — это добавление элементарных функций планирования и вызова инструментов к LLM». Авторы подчёркивают: реальной автономии здесь пока нет, и говорить о фабрике, которая сама управляет всем циклом, преждевременно.
Источник: «ИИ в SEO в 2025 году», delovoymir.biz, 2025
Мы с этой позицией согласны. Именно поэтому в практике агентства мы видим: ИИ работает лучше всего в роли помощника, а не «капитана». Он ускоряет процесс и снимает рутину, но оставлять его без контроля — значит обречь проект на шаблонность и ошибки.
ИИ уже доказал, что может быть полезен там, где важен поток однотипного контента. Карточки товаров, короткие новости, FAQ, описания для каталогов — всё это теперь можно запускать серийно. Форматы с фиксированной структурой подходят лучше всего: нейросеть берёт шаблон, заполняет его данными и за несколько минут готовит результат.
В e-commerce это особенно заметно: описание характеристик и преимуществ товара, которое раньше писалось вручную, теперь генерируется автоматически. Для крупных магазинов это означает тысячи карточек, которые появляются в системе быстрее, чем раньше одна.
В медиа и корпоративных коммуникациях ИИ берёт на себя переработку пресс-релизов: выжимает главное, превращает в короткие заметки или инфоповоды для соцсетей. То, что раньше занимало часы у редактора, теперь занимает минуты.
Источник: «Агентный ИИ: между хайпом и реальностью», rbc.ru, 2025
Кроме того, автоматизация закрыла мелкие, но бесконечно повторяющиеся задачи. Рерайт текстов под разные форматы, генерация мета-тегов, подбор заголовков и подзаголовков — всё это стало быстрее и дешевле. В результате команда экономит время и может сосредоточиться не на механике, а на содержании и стратегии.
Самая очевидная проблема «контент-фабрик» — обезличенность. Когда десятки или сотни материалов собираются по одной и той же схеме, тексты становятся неразличимыми. Они могут быть грамотными и информативными, но у них нет голоса бренда и эмоционального крючка, который формирует доверие. В итоге вместо лояльной аудитории бизнес получает поток случайных посетителей, которые читают и уходят, не запоминая, кто перед ними.
Вторая слабость — отсутствие «капитана производства». Автономия здесь иллюзорна: без редактора или стратега система быстро уходит в сторону. Темы начинают повторяться, логика размывается, а материалы теряют связность. На практике оказалось, что нужен человек, который держит замысел, корректирует задачу и следит за итоговым качеством. И если расходы на копирайтеров сократились, то стоимость хорошего «куратора» выросла в разы.
Не стоит забывать и про «галлюцинации». Даже самые новые модели продолжают изобретать факты, цифры или цитаты, подавая их как достоверные. В лёгком lifestyle-контенте это не критично, но для медицины, финансов или B2B-сектора подобные ошибки превращаются в репутационный и юридический риск. Поэтому фактчек и экспертная вычитка — не формальность, а обязательный этап, без которого публикация становится опасной.
И, наконец, миф о «SEO-машине». Казалось, что фабрика позволит залить рынок тысячами статей и доминировать в поисковой выдаче. Но в 2025 году поисковики пошли в противоположную сторону: их алгоритмы научились вычислять потоковые генерации и понижать их в ранжировании. Теперь в приоритете тексты с реальными инсайтами, подтверждёнными данными и опытом автора. Массовая генерация без ценности перестала работать — а значит, выигрывают те, кто совмещает автоматизацию с человеческой экспертизой.
Интернет-магазины стали одним из первых полей, где фабрика контента реально заработала. Карточки товаров — это тысячи однотипных описаний, которые нужно выпускать быстро и без ошибок. Алгоритмы берут сухие характеристики и превращают их в удобные тексты, где уже есть структура, выгоды и ключевые слова. Для маркетплейсов это прорыв: новый товар попадает в выдачу быстрее, SEO охватывает больше запросов, а пользователи видят подробное описание сразу при старте продаж.
Источник: «Нейросети для создания контента: ТОП-10 в 2025 году», directline.pro, 2025
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13202 тендера
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
Обзор Directline.pro подтверждает этот тренд: авторы отмечают, что ИИ-сервисы закрывают задачи, которые раньше требовали сотни человеко-часов, включая описания товаров, FAQ и инструкции. Именно поэтому e-commerce стал «идеальным полигоном» для автоматизации — предсказуемая структура и высокая повторяемость позволяют выжать из фабрики максимум.
В новостях всё решает скорость: кто первый отреагировал на пресс-релиз или сводку, тот и собрал трафик. ИИ здесь снимает главную боль редакций — потоковую обработку десятков инфоповодов. Алгоритм выжимает главное из релиза и за минуты превращает в короткий заметочный текст. Для региональных редакций это означает возможность выпускать десятки публикаций в день без увеличения штата.
Конференция в Греции. Салоники. Обсуждение изменений в СМИ после внедрения ИИ Источник: «ИИ-агенты - тренд 2025 года, о котором никто не знает», vc.ru, 2025
Habr прямо пишет об этом сценарии: «Алгоритм превращает входящие релизы и сводки в публикации, освобождая редакцию от механической работы». Мы видим то же самое у наших партнёров: в формате коротких заметок фабрика действительно даёт конкурентное преимущество. Но стоит выйти за рамки новостей — например, в аналитику или авторские колонки — и без журналиста система теряет ценность.
В материале Delovoymir.biz подчёркивается: наибольшую ценность даёт связка «ИИ + редактор». Авторы отмечают: «Метод, когда ИИ генерирует текст, а редактор встраивает экспертные данные и исправляет стилистику, повышает рейтинг и экономит время». То есть автоматизация работает, но только в тандеме с человеком, который добавляет глубину и делает материал осмысленным.
Мы видим то же самое на практике. В Repavlov Agency эксперт формулирует идеи и делится данными, ИИ-агент быстро собирает черновик, а редактор превращает это в полноценную статью. В итоге процесс ускоряется в два-три раза, но без человека тексты скатываются в «пересказ справочника». Для экспертных ниш это особенно критично: аудитория ждёт инсайтов и анализа, а не гладкой, но пустой генерации.
Если хотите превратить ИИ из эксперимента в рабочий инструмент — напишите @scripptt. Мы покажем, как это сделать системно.
В обзоре Fishki.net отмечают: у нейросетей хватает ограничений — от зависимости от зарубежных серверов до риска «галлюцинаций» в фактах. Всё это не даёт построить фабрику «на одной кнопке». И это совпадает с тем, что мы видим у компаний, пытающихся запустить конвейер контента.
Инфраструктура. Одного подключения API мало. Чтобы фабрика не разваливалась, её нужно связать с CMS и CRM, автоматизировать публикации, настроить антиплагиат и мониторинг. Иначе тексты теряются, дублируются, ломают отчёты. В крупных проектах добавляется ещё одна проблема — мультимодальность. Сгенерировать текст легко, но синхронизировать его с картинками и видео без ручной правки всё ещё сложно.
Источник: «Обзор популярных нейросетей в 2025 году: плюсы и минусы», fishki.net, 2025
Контроль качества. Алгоритмы умеют ускорять работу, но оставлять их без присмотра нельзя. Модель может уехать с темы, перепутать цифры или подставить картинку, которая ломает смысл материала. Это не автомат «настроил и забыл», а постоянный процесс ревизии. На практике это значит, что редактор или стратег всё равно тратит время, чтобы проверить и отладить результат.
Конкуренция. И даже если всё работает технически, возникает другой парадокс: чем больше компаний запускают фабрики, тем сильнее перегревается рынок. Контента становится всё больше, а внимание аудитории не растёт. В итоге выигрывают не те, кто быстрее штампует тексты, а те, кто вкладывает в них экспертизу, реальные факты и собственный взгляд. Фабрика без души порождает поток, а не ценность.
Индустрия не застыла в точке «разочарования» — напротив, именно сейчас формируются новые направления, которые будут определять рынок в ближайшие годы.
Нишевые решения вместо универсальных моделей. Место «одной большой нейросети на все случаи жизни» занимают специализированные сервисы. Для e-commerce уже есть ИИ-редакторы карточек товаров, для юристов — системы генерации шаблонов документов, для маркетологов — инструменты автоматического сбора и анализа лидов. Универсальные платформы остаются, но бизнес всё чаще выбирает сервисы под конкретные задачи.
Коллаборация «ИИ + человек». Формируется устойчивая модель: человек остаётся стратегом и финальным арбитром качества, а ИИ — исполнителем. На этой основе рождаются новые профессии: например, «ИИ-редактор», который сам текст не пишет, но управляет его созданием, проверяет логику, правит стиль и добавляет фактуру. Для агентств это уже реальность: работа строится не вокруг копирайтера, а вокруг редактора-куратора, который выстраивает связку «человек ↔ машина».
Гиперперсонализация. Главный тренд ближайших лет — уход от «массовки» к персонализированным сценариям. Системы учатся анализировать цифровой след конкретного пользователя: его интересы, поведение, запросы. В результате контент подстраивается под момент и контекст. Если раньше ИИ мог выдать универсальную статью «для всех», то теперь задача — сделать материал, который отвечает именно на ваш запрос здесь и сейчас.
Эти тенденции отмечают и исследователи. В свежем обзоре VC.ru «ТОП-10 лучших нейросетей для написания статей» авторы показывают, что новые сервисы всё чаще заточены под конкретные ниши: от инструментов для маркетинга до решений для работы с данными. И это подтверждает наш вывод: будущее за точечными, персонализированными связками «человек + ИИ», а не за универсальными «фабриками всего».
В начале 2020-х идея «контент-завода» звучала как фантастика: нажал кнопку — и у тебя готова лента статей, карточек и картинок. В 2025-м мы уже можем сказать честно: кнопки «делать всё за нас» не появилось. ИИ здорово помогает, но работать без человека он пока не умеет.
Мы в Repavlov Agency видим это на практике каждый день. Машины отлично закрывают рутину — генерируют описания, заметки, технические тексты. Но ценность для бизнеса появляется только тогда, когда рядом есть человек: эксперт, редактор, стратег. Он задаёт идею, добавляет опыт и следит, чтобы материал был не просто «ещё одним текстом в выдаче», а чем-то, что действительно читают и запоминают.
Поэтому будущее мы видим не за фабриками без людей, а за командами, которые умеют грамотно использовать технологии. ИИ становится не заменой, а надёжным помощником, который снимает нагрузку и даёт время заняться главным — стратегией, идеями и креативом.
Мы не продаём “волшебные фабрики контента” — мы создаём системы, где технологии усиливают людей. ИИ может писать тексты и собирать данные, но настоящая ценность появляется тогда, когда рядом есть команда, способная превратить это в смысл, стратегию и результат.
Если вы хотите выстроить процесс, где нейросети реально помогают бизнесу, а не плодят шаблонные тексты, — приходите на консультацию. Мы в Repavlov Agency покажем, как внедрить ИИ так, чтобы он стал не модным инструментом, а рабочим помощником для контент-маркетинга, лидогенерации и аналитики.
Пишите в Telegram @scripptt — обсудим вашу задачу, посмотрим, где автоматизация даст реальный эффект, и соберём систему, в которой технологии работают вместе с людьми, а не вместо них.
