Как собирать контент так, чтобы ИИ не портил качество

Бизнесу нужно еще больше контента, чем раньше, ведь чтобы клиенты не забывали о бренде, необходимо присутствовать везде. Нейросети ускоряют создание контента, и теперь статью, пост в соцсети или креатив можно создать одним нажатием. Но без тщательного контроля этот контент превращается в безликое нечто, которое никого не цепляет (и это как минимум, вообще уже многих задолбал ИИ-шный контент). И дело не в длинных тире, выкрученных до максимума литературных приемах в бизнесовых текстах и неактуальных сравнениях, а в том, что уже к середине текста читатель теряется в потоке нейроводы. Рассказываем, как использовать искусственный интеллект для создания цепляющего контента. 

Что выдает текст от нейросетей

Начнем с боли профессиональных редакторов: длинные тире. ChatGPT их очень любит и причем не зря: они помогают избегать повторов и помогают выделить важные куски текста. Но при этом нейросеть их использует слишком часто. Может доходить до такого, что в абзаце на три небольших предложения будет три длинных тире. По сути это повторы, которые допускает ИИ, и от них лучше избавляться (на всякий случай, избавляться от повторяющихся длинных тире, а не от тире в принципе: менять длинные тире на дефисы попросту неправильно). Кстати, чрезмерное использование буквы ё тоже может указывать на то, что текст писала нейросеть, но может быть и любовью редактора к русской словесности.

Следующий признак: вычурные противопоставления. Например, в первом абзаце этого текста нейросеть могла бы написать «Разбираем, как использовать ИИ не как замену редакции, а как часть контент-процесса», а в другом случае «Мы не просто делаем контент, а меняем реальность, создавая новые смыслы». Антитеза это нормальный прием, но использовать его нужно с умом, потому что въедливому читателю он показывает, что в тексте есть выдуманный конфликт, который не имеет отношения с реальностью, потому что автор опровергает то, о чем никто и так не спорит. 

Третий признак: абзацы состоят из коротких предложений по 2–3 слова. Есть ненулевая вероятность, что такой текст написал Евгений Гришковец, чей контент регулярно приводят в качестве примера парцелляции, но, скорее всего, текст из коротких предложений (да еще и с огромным числом длинных тире) был написан роботом. 

Четвертый признак — штампы. Кроме постоянных повторов, которыми могут грешить и обычные авторы, нейросетевой текст выдают все эти «давайте разберёмся», предложения, начинающиеся с «безусловно» или «не секрет, что», появление структуры «Это не А. И не Б. Это В.», возвращение к одной и той же мысли, высказанной одними и теми же словами, а также чрезмерное использование списков. 

Чем еще провинились нейросети?

Все эти приемы имеют право на существование. Более того, текст выиграет, если в нем, например, будут сравнения или правильно поставленные знаки препинания: так читать интереснее и проще. Так что дать нейросети вычитать текст может быть отличным решением, если контент некому проверить. Но если передать ИИ узкоспециализированную задачу, то могут возникнуть трудности. Лучше всего это описал в начале 2026 года голливудский актер и режиссер Бен Аффлек на подкасте у Джо Рогана: «Если попросить ChatGPT, Claude или Gemini что-нибудь тебе написать, то он очень плохо справляется (в оригинале — really shitty). И это происходит потому, что по своей природе он двигается к среднему, усредненному. И он ненадежный… Я не считаю, что высока вероятность того, что [нейросеть] сможет написать что-то значимое».

Чтобы нейросеть сгенерировала что-то качественное, ей нужно предоставить что-то большее, чем короткий запрос вроде «напиши статью про Х». Естественно, ИИ задачу выполнит, но это всегда будет что-то невыдающееся. А всё потому, что нейросеть не будет знать, кто читатель, зачем ему этот материал, какую мысль должен донести бренд, какие примеры можно использовать, какие формулировки недопустимы и что можно считать качественным результатом. 

Так что эффективная работа с искусственным интеллектом начинается с подготовки брифа. В хороший промт можно добавить цель, данные об аудитории и форматах, прописать ограничения, дать примеры нужного стиля. А после генерации отдать это редактору, который проверит все факты из материала, уберет шаблоны, при необходимости усилит аргументацию и решит, соответствует ли текст поставленной задаче. 

Как организовать процесс создания контента вместе с ИИ

Чтобы нейросеть помогала делать качественный контент, ее нужно превратить в помощника на отдельных этапах. Это может быть исследование темы, формирование структуры, оформление черновика или адаптация материала. 

Бриф. До отправки запроса нейросети постарайтесь ответить на базовые вопросы, на которые обычно отвечает редактор: для кого создают этот текст, зачем он нужен, где его будут выпускать, какую основную мысль должен донести бренд и что читатель должен понять после прочтения.

Исследование темы. ИИ может помочь быстро накидать направления, собрать гипотезы, предложить вопросы, которые стоит раскрыть. Но факты, цифры, исследования, ссылки и примеры всё равно нужно проверять вручную. Нейросеть может брать факты из непроверенных источников, смешивать похожие данные или выдавать правдоподобные формулировки — прямо как непрофессиональный редактор. 

Формирование структуры. Модель может предложить несколько вариантов плана, но лучше, если решать, что писать, будет человек. Именно редактор решает, с чего начать, какой аргумент поставить раньше, где нужен пример, какой блок лишний, а где не хватает объяснения.

Черновик. На этом этапе ИИ можно использовать для сборки первого варианта текста, который можно показать коллегам и попросить оставить комментарии. Как раз тут у экспертов могут появиться комментарии по сути, которые помогут сделать текст ярче. 

Редактура и внесение правок. Здесь человек убирает повторы, штампы, вычурные противопоставления, лишние тире и абзацы, в которых мысль несколько раз возвращается под разными углами. 

Фактчек. Все утверждения, на которых держится материал, лучше проверять отдельно. Причем чем экспертнее тема, тем опаснее полагаться на нейросеть как на источник. 

Когда основной материал уже готов, нейросети могут помочь быстро подготовить анонс материала в соцсети, разбить текст для карточек, сформулировать тезисы для презентации или предложить варианты заголовков. Но и здесь человек должен проверить, не потерялся ли смысл при сокращении, не стала ли интонация слишком общей и подходит ли формат площадке, где текст будет опубликован.

Что остается за человеком

Уметь давать контекст. Без ответов на вопрос, зачем бренду этот материал, какую мысль нужно донести и почему этот контент должны потребить, ни редактор, ни нейросеть не сделают ничего выдающегося. 

Иметь чувство стиля. Оно поможет понять, где тире нужны и в каком месте добавить противопоставление. А еще только человек сможет подобрать нужную тональность. Вероятно, что наличие вкуса еще надолго останется главным решающим фактором при создании контента.

Принимать решения, потому что финальный контроль качества остается за человеком. Именно он решает, что в материале всё окей с логикой, а штампы нужны, чтобы привлечь внимание читателя. 

Вместо выводов

Нейросети позволяют работать с контентом еще большему числу людей, чем раньше. Но, кажется, что сейчас создавать что-то крутое смогут те, кто умеет разбивать процессы и правильно делегировать задачи нейросетям: задавать контекст, отбирать адекватные идеи от нейрослопа и доводить текст до ума. Другими словами, хороший контент по-прежнему не появляется из ниоткуда — ведь даже для запроса нейросети по-прежнему нужен человек. А если хотите больше хорошего контента для своего бренда, напишите нам на premium@adwile.com