Как создавать ИИ-статьи и избегать санкций поисковиков

Для меня ценнее создать одну действительно качественную статью, чем публиковать 10 быстро сгенерированных материалов. Поэтому я даже не пробовал публиковать сгенерированные статьи пачками.

В своей работе я использую иной подход: добавляю дополнительную ценность материалам, созданным с помощью нейросетей. В любом случае первый этап — анализ. Именно на этом этапе нейросети особенно полезны: они помогут определить структуру статьи и пункты, которые нужно осветить.

Дальше уже не столь важно, как будет создаваться текст: вручную, с помощью нейросети или в комбинации. Главное — качество результата. Итоговая статья должна быть лучше всех существующих на данную тему. Идеально, если она будет содержать экспертное мнение, практическую информацию — то есть те нюансы, которые нейросети пока не могут в полной мере учитывать без дополнительного обучения.

Хорошая идея — использовать GPTs в формате специального AI‑агента, обученного на материалах конкретной ниши или даже бизнеса. Такой агент понимает специфику тематики и помогает — например, в ответах службы поддержки или при создании контента. Сейчас я работаю именно в таком формате: провожу глубокий анализ ниши, формирую структуру статьи, а затем по частям пишу текст.

Важно выносить ключевые мысли ближе к началу текста, использовать увлекающие и полезные элементы. Визуал тоже имеет значение: текст не должен быть простынёй — его нужно разбавлять иллюстрациями, видео, списками, таблицами, сравнениями и ссылками на другие полезные ресурсы. Это работало и ранее, до появления нейросетей.

Написание текста с помощью ИИ — это один из этапов, который ускоряет процесс. При этом нейросеть не заменяет профессионального копирайтера и не даёт экспертность. На практике у меня не было ни одного случая санкций за использование такого подхода. Наоборот, я получал только положительные результаты: финальный текст действительно лучше отвечает на запрос пользователя.

Именно поэтому такая стратегия работает. В отличие от программ, которые просто генерируют страницы и куски текста без добавленной ценности, мой подход основан на глубоком анализе, продуманной структуре и фокусе на полезности. Не так важно, кем создан текст — человеком или нейросетью. Главное — это реальная ценность, которую он несёт.

До появления нейросетей часто переписывали тексты: брали материалы популярных брендов, переписывали и уникализировали. И это работало. Нейросети отличаются, по сути, только скоростью и реакцией. Всё остальное — в руках специалиста.

Сейчас мой процесс в написании статей с ИИ выглядит примерно так. Конечно, всё может немного различаться в зависимости от тематики, объёма и так далее — но в среднем процесс такой:

1.Сначала я спрашиваю ИИ, что он знает по той или иной теме. Это нужно, чтобы погрузить ChatGPT (или любой другой подобный сервис; я использую преимущественно ChatGPT) в контекст темы. На этом же этапе можно загрузить в запрос какую‑то информацию, которая у нас есть по теме.

2. Затем я прошу либо создать, либо доработать структуру для статьи на эту тему. Я прошу нейросеть сделать плавную, логичную и понятную структуру на основе уже существующей или на основе структур конкурентов из ТОПа.

3. Когда структура готова, я прошу ИИ проверить её на соответствие клиентской (если она была) или на соответствие структуре конкурентов. Спрашиваю, всё ли есть, и прошу добавить нужное, если нейросеть сама отмечает, что чего‑то не хватает.

4. Дальше я прошу написать статью на основе этой структуры. Конечно, это ещё не готовый вариант — дальше текст нужно будет много дорабатывать вручную: добавлять неочевидные примеры, комментарии экспертов, иллюстрации / схемы / таблицы. Кстати, о комментариях — нейросеть можно попросить составить вопросы для экспертов.

5. На этом работа с ИИ над статьёй не заканчивается — можно попросить сервис о чём угодно:

• проверить свой собственный текст и оценить, хорош он или не очень. ИИ выявит недостатки — их можно попросить исправить;

• добавить в текст примеры;
• подобрать ключевые слова по теме или LSI‑фразы и добавить их в текст;

• сделать тайтл и дескрипшен для статьи;
• посчитать символы и сократить / увеличить текст в зависимости от того, какой объём в итоговом материале нужен;
• попросить «расшить» текст на будущие карточки (как мы делаем в телеграм‑канале Топвизор‑Журнала).

Как видите, промпт может быть очень длинным. Чем подробнее, тем лучше.

А вот ответ от нейросети:

В общем, вариантов использования масса, главное — экспериментировать. Чаще всего идеи, как ещё упростить работу и что можно сделать с помощью ИИ, рождаются прямо в процессе работы.

Я не сталкивался с санкциями (точнее, с понижением в результатах поиска) за публикацию большого количества статей. Хотя на самом деле я и не публиковал статьи в больших объёмах. Сгенерированные материалы, скорее всего, не понравятся людям и алгоритмам, если с ними не провести дополнительную работу.

Когда специалисты говорят про массовую генерацию статей, у них, по всей видимости, выстроен полноценный процесс. В публичном поле звучит: «Я просто генерирую по 15–25 статей в неделю / день / час». Но под капотом у них целая производственная линия: отбор тем, формирование структуры будущих статей, анализ конкурентов, анализ текущей выдачи по теме, генерация текста, его вычитка (возможно, другим нейроагентом), вёрстка с таблицами, изображениями и другими элементами. Это не просто набор текста — это полноценная статья, оформленная и проверенная. Возможно, часть этапов автоматизирована, но всё равно это целый контент‑конвейер. И только в этом случае массовая генерация может действительно работать.

Что делают многие? Они просто открывают ChatGPT и начинают массово генерировать тексты. Если мы будем идти тем же путём, то не сможем называть себя профессионалами. И конечно, такие материалы не будут работать. Работает только то, что делает ограниченный круг специалистов. Это всегда определяется опытом.

В моей практике важен не объём, а регулярность и качество. Намного лучше делать меньше статей, но доводить их до действительно высокого уровня. Вместо 10–20 публикаций в неделю разумнее выпускать 3–5–10 статей в месяц. Например, одна статья в день, одна через день или хотя бы одна в неделю — это вполне рабочий темп. Главное — не терять качество. Только так материалы будут реально полезны аудитории.

Сегодня у людей формируется ощущение и навык различать, где просто сгенерированный в лоб текст, а где над контентом поработали. Речь даже не о том, подписана ли статья как сгенерирована, это видно по самому тексту. По шаблонам (когда в списках всё пишется с двоеточиями, каждое слово в заголовках с большой буквы) всё чересчур правильно. Такие материалы быстро вычисляются. Люди считывают, что тексты «без души», и теряют интерес. Поисковики, соответственно, тоже не ранжируют такие тексты высоко — не потому, что «наказывают», а потому, что это просто не нравится пользователям.

Ключевой вопрос не в том, как именно сделан текст, а в том, насколько он полезен и насколько его воспримут живые читатели. Даже с нейросетями физически невозможно делать по 25 высококачественных статей в неделю, если вы действительно хотите держать уровень. В таком темпе нужно заниматься только этим, контролируя каждый этап.

Да, бывают случаи, когда статья выстреливает просто потому, что в теме низкая конкуренция и поисковику нечего показать. Но таких направлений становится всё меньше. Более того, поисковики сами стремятся удерживать трафик у себя через нейроответы, расширенные сниппеты и прочие инструменты.

Именно поэтому выигрышная стратегия — это не много и быстро, а реже, но глубже в тему и лучше. Только так можно создать по‑настоящему ценный контент, который будет работать на вас долго.