Контент-завод с ИИ: как заработать новичку. Пошаговое руководство по заработку на нейросетях

Ещё недавно создание контента для малого бизнеса выглядело как бесконечная гонка: днём работать с клиентами, ночью пытаться писать посты. Сил и времени не хватало, и материалы выходили нерегулярно. Сегодня же нейросети готовы взять на себя львиную долю этой работы. Черновик статьи можно сгенерировать за считанные минуты, а иллюстрацию – получить по текстовому описанию. Неужели теперь возможен контент-фабрика без участия людей? Давайте сравним подходы «вчера» и «сегодня», чтобы понять масштаб перемен.

Вчера: всё вручную и медленно

Идеи для постов приходилось выдумывать из головы или подсматривать у конкурентов. Заголовки рождались после долгих мучений, часто без проверки, «зайдёт» ли они аудитории. Черновик статьи мог занять полдня, и ещё столько же уходило на правки. Картинки искали на фотостоках или заказывали у дизайнера-фрилансера. Посты публиковались вручную, когда выдавалось свободное время. В итоге контент выходил редко и нерегулярно, а владелец бизнеса выматывался, пытаясь совместить всё на свете.

Сегодня: автоматизация и скорость

Теперь значительную часть рутины можно делегировать нейросетям. Существуют инструменты, которые генерируют тексты и изображения, причём делают это буквально за секунды. Например, бот ChatPost способен по вашему голосовому или текстовому сообщению создать готовый пост – берёт фото или аудио и мгновенно «придумывает» текст к публикации. Другие сервисы предлагают идеи тем на основе ваших прошлых постов, генерируют сразу несколько вариантов заголовков, пишут черновики статей. Даже простая рассылка теперь не проблема: ИИ сам скомпилирует письмо клиентам из ваших тезисов. А с визуалом помогут генераторы изображений – будь то российский Kandinsky или зарубежный Midjourney – достаточно описать, что вам нужно, и получите картинку. В то время как раньше для каждого поста требовался копирайтер и дизайнер, теперь каждодневный поток контента обеспечивают умные алгоритмы. Публикации тоже можно автоматизировать: в соцсетях типа ВКонтакте давно есть отложенный постинг, так что контент-план на неделю вперёд выставляется за один вечер.

Конечно, малый бизнес сначала с недоверием относился к таким возможностям – уж слишком фантастично звучало: контент-завод без людей. Но реальные примеры убеждают, что это уже реальность. Например, владелец небольшого салона красоты (маникюрной студии) настроил у себя чат-бота для записи клиентов. Бот круглосуточно принимает запросы: днём, ночью – не важно, он никогда не спит и не забудет ответить. Клиенты пишут в мессенджер, бот их записывает, предлагает свободное время, отвечает на частые вопросы. В итоге предприниматель больше не теряет клиентов, которые раньше могли уйти к конкурентам, не дозвонившись до администратора. Другой пример – магазин подарков, где клиенты активно пишут в группу во ВКонтакте. Там также внедрили простого бота для приёма заказов ночью. Результат: ни один запрос не пропадает, владелец утром видит все ночные заявки, а количество упущенных заказов сократилось почти вдвое. Получается, что даже в одиночку, без команды копирайтера и дизайнера, предприниматель теперь способен выдавать стабильный поток постов, писем и визуалов. И это не миф: технологии ИИ сделали контент-маркетинг по-настоящему доступным для любого микробизнеса.

Вводная глава показала, как сильно изменились подходы к созданию контента. Если раньше малый бизнес был ограничен ресурсами и людьми, то сейчас нейросети – как армия невидимых ассистентов – способны генерировать идеи, тексты и картинки по вашему запросу. «Контент-завод» без людей больше не фантастика, а доступная опция. Конечно, человек всё ещё нужен для креативной стратегии и финальной проверки (об этом чуть позже), но рутина больше не будет тормозом.

Небольшой спойлер: по опросам, к 2024 году примерно треть маркетологов уже регулярно используют генераторы текста. Тренд очевиден – и вам он тоже по силам. Главное, поверить, что технологии теперь работают на вас. В следующих главах разберём, почему ИИ – лучший друг малого бизнеса, и как им пользоваться новичкам.

Искусственный интеллект сейчас – словно многостаночник, готовый помочь предпринимателю на всех фронтах. Особенно это ценят малый и микробизнес, где каждый сотрудник на вес золота, а зачастую и вовсе весь бизнес держится на одном человеке. Давайте разберём, какие преимущества даёт ИИ малому бизнесу и почему его уже называют лучшим другом предпринимателя.

Снимает рутину и экономит время

Мало кому из владельцев небольших компаний нравится тонуть в рутинных задачах. Ответить всем клиентам, сочинить пост, обновить цены на сайте, разослать письма – эти мелочи съедают день. И вот здесь ИИ проявляет себя во всей красе. Он генерирует тексты за минуты, причём самых разных форматов – от постов в соцсетях до описаний товаров. Там, где человек корпел бы час, нейросеть выдаст черновик за пару секунд. То же с визуалом: не умеете рисовать – не беда, сервис сгенерирует вам картинку по описанию (например, Kandinsky или Midjourney нарисуют промо-баннер, стоит лишь описать идею). Ответы клиентам – тоже больше не проблема: умный чат-бот возьмёт на себя FAQ. Например, во ВКонтакте можно подключить автоответчик на популярные вопросы («Где находитесь?», «Какой график работы?»), и бот будет обслуживать запросы пока вы спите. Вспомните историю с магазином подарков из прошлой главы – ночью бот собирал заявки, и ни один покупатель не ушёл без внимания. Таким образом, ИИ освобождает вам часы времени ежедневно.

Работает 24/7 без усталости

В отличие от человека, нейросеть не устаёт и не уходит на обед. Для клиентов это означает, что бизнес всегда на связи. Чат-бот ответит в полночь на сайте, голосовой помощник примет звонок ранним утром, рекомендательная система в интернет-магазине круглосуточно покажет подходящие товары. Малый бизнес благодаря этому выглядит солиднее: создаётся ощущение сервиса уровня крупных компаний. Представьте парикмахерскую, где даже ночью можно записаться через бот – клиенты оценят удобство и современные подходы. А владельцу не нужно держать ночного администратора на телефоне.

Персонализирует маркетинг и повышает конверсию

Ещё одно преимущество ИИ – умение анализировать данные о клиентах и подстраивать под них предложения. Раньше подобное было доступно только большим корпорациям, у которых есть отдел аналитиков. Теперь же даже небольшой интернет-магазин может запустить персонализированную рассылку: нейросеть сама сгруппирует клиентов по интересам и отправит каждому свой вариант письма. Такие «умные» коммуникации дают куда больше отклик, чем массовые спам-рассылки. В кейсах российских предпринимателей уже есть яркие примеры: например, онлайн-платформа FitStars настроила цепочку автоматических писем, которые подстраивались под действия пользователя (бросил товар в корзине – получил напоминание, начал пользоваться – получил советы и т.д.). Результат – 28% конверсия из такого персонализированного письма в переход на сайт. Другой случай – внедрение AI-чатбота в одном интернет-магазине с нишевым товаром: за первый же месяц конверсия посетителей в заказы выросла на 28%. Представьте, на четверть больше продаж без увеличения рекламного бюджета – просто потому, что бот грамотно помогал клиентам с выбором товара и отвечал на вопросы. Такие цифры вдохновляют!

Сокращает расходы на персонал

Для микробизнеса каждая зарплата – серьёзная статья затрат. ИИ, конечно, полностью людей не заменит, но позволяет обходиться меньшими силами. Вы можете вести соцсети, не нанимая SMM-щика: контент-план подскажет нейросеть, посты сгенерирует тоже она. Можете обойтись без ночного оператора на телефоне – бот покроет эту функцию. Экономия выходит значительная. Вот пример из жизни: в 2024 году сеть турагентств на Урале воспользовалась российским аналогом ChatGPT (ЯндексGPT), чтобы автоматически писать рекламные тексты для своих акций. Раньше за это платили копирайтерам, а тут машина справилась. В итоге экономия около 50 тысяч рублей в месяц на услугах копирайтера, при этом количество лидов (обратившихся клиентов) выросло примерно на 15%. То есть получили двойную выгоду: меньше затрат, больше клиентов. Владелец бизнеса шутил, что «искусственный интеллигент» стал его самым продуктивным сотрудником, которому не нужны ни отпуск, ни больничный.

Улучшает качество обслуживания

AI-инструменты способны не только делать быстро, но и делать качественно. Например, чат-боты не забывают о клиенте: они пришлют напоминание о записи за день до визита, автоматически предложат повторную запись через месяц, соберут отзыв после услуги. Нейросети не ошибаются в вычислениях: если попросить посчитать скидку или оптимизировать расписание, они сделают всё точно, без человеческого фактора. В сфере услуг это ведёт к росту лояльности: клиент чувствует заботу и индивидуальный подход, хоть половина этой «заботы» – дело техники. Малый бизнес с помощью ИИ может конкурировать по сервису с крупными сетями. Например, небольшой онлайн-магазин настроил систему рекомендаций на сайте – и теперь каждому посетителю сразу показываются товары, которые ему вероятнее всего понравятся (по истории просмотров и покупок). Клиенты отмечают, что сайт «как будто читает мысли», им легче найти нужное. Это и есть работа рекомендательных алгоритмов, которые раньше применяли только гиганты вроде Amazon. Теперь подобные технологии доступны через готовые сервисы любому желающему.

Перечисленные преимущества не теория – они подтверждены практикой наших дней. В период 2021–2025 появилось множество кейсов, как российские предприниматели внедряют ИИ и выигрывают. Автопостинг в социальных сетях освобождает часы времени и поддерживает постоянную активность в группе. Персонализированные письма и чат-боты повышают конверсию и продажи двузначными процентами. Анализ данных с помощью алгоритмов позволяет принимать более точные решения – будь то небольшая реклама или закупка товара. И главное – всё это возможно без штата сотрудников и больших инвестиций. Нейросети работают по подписке или вообще бесплатно, их можно обучить под свои задачи, и они масштабируются вместе с ростом бизнеса.

Немного юмора: Представьте, что у вас появился невидимый сотрудник по имени, скажем, Нейрон Иванович. Он трудится 24 часа, не требует зарплату, знает всё на свете (потому что обучен на гигабайтах данных) и выполняет одновременно функции секретаря, маркетолога, аналитика и даже арт-директора. Фантастика? Нет, это образ собирательный всех ваших AI-сервисов, которые вы подключите. Малый бизнес, подружившись с ИИ, перестаёт быть одиноким в борьбе за клиентов. У вас появляется надёжный друг и помощник, которому можно смело делегировать рутину и даже часть творческих задач. А вы как владелец наконец-то сфокусируетесь на стратегии, развитии и тех вещах, где действительно нужна живая предпринимательская смекалка.

В этой главе мы увидели, как ИИ упрощает жизнь предпринимателю. Далее мы готовы сделать следующий шаг: чтобы эффективно использовать все эти возможности, нужно понимать базовые принципы работы нейросетей. Не переживайте, ничего сложного – сейчас объясним простым языком, что такое ИИ и с чем его едят, буквально на пальцах.

Пришло время познакомиться с искусственным интеллектом поближе. Звучит грозно – «ИИ», «нейросети» – но на самом деле ничего мистического. Эта глава объяснит простыми словами, что скрывается за умными алгоритмами, и подготовит базу знаний для практической работы с ними. Без скучных формул, только понятные примеры из жизни.

Что такое искусственный интеллект?

Проще всего представить ИИ как очень умную программу, которая учится на данных. В отличие от обычного софта, где всё жёстко запрограммировано, интеллектуальный алгоритм сам ищет закономерности и улучшает свои результаты со временем. Помните, как в школе вы решали задачи по математике: сначала много ошибок, но постепенно, на примерах, становилось понятно, как решать правильно. Так и нейросеть – она как ученик, который тренируется на задачках и запоминает, где ошибся. Основной принцип работы – обучение на примерах. Ей показывают сотни картинок кошек и собак, и сеть начинает распознавать, где кошка, а где собака. Если ошиблась – получает «подсказку» (корректировку от человека или от алгоритма обучения) и в следующий раз старается быть точнее. Так шаг за шагом нейросеть становится всё умнее в своей узкой задаче.

Важно понять: сейчас ИИ не обладает сознанием или каким-то человеческим творческим мышлением. Он просто очень продвинутый анализатор данных. Ему дают большую-большую таблицу цифр (или текстов, или изображений), он на ней находит паттерны. Когда вы слышите слова «машинное обучение», имейте в виду именно этот процесс: компьютер самостоятельно выявляет закономерности в массивах данных и настраивает свои алгоритмы. Раньше, чтобы компьютер что-то делал, человек должен был прописать чёткий алгоритм («если случилось А, то сделать Б»). В случае с ИИ человек задаёт лишь общую архитектуру и цель, а дальше машина сама придумывает, как эту цель достигнуть, перебирая варианты и обучаясь на ошибках.

Где вы уже встречались с ИИ?

Многие удивляются: «Я никогда не пользовался нейросетями». На самом деле, пользуясь современными онлайн-сервисами, вы постоянно взаимодействуете с элементами искусственного интеллекта. Вот несколько примеров из жизни вокруг нас: – Подсказки в поиске. Когда вы начинаете набирать запрос в строке поиска (например, в Яндексе или ВКонтакте), система сама предлагает варианты продолжения – наиболее популярные или подходящие по смыслу. Эти рекомендации формируются алгоритмом, обученным на миллионах предыдущих запросов пользователей. По сути, это ИИ угадывает, что вы хотите найти. – Рекомендации на YouTube и маркетплейсах. Открываете YouTube – и он предлагает видео, которые вам наверняка будут интересны. За кулисами работает сложная рекомендательная нейросеть, которая проанализировала ваши прошлые просмотры и поведение похожих пользователей. То же на маркетплейсах: просмотрели вы товар, а вам сразу – «С этим товаром часто покупают…» или «Похожие товары». Это опять же ИИ старается подтолкнуть вас к тому, что с большой вероятностью пригодится. К слову, по данным Netflix, около 80% всего времени просмотров там приходится на рекомендации системы, а не прямой поиск контента – настолько они точны! – Банковские антифрод-системы. Когда вы, скажем, совершаете покупку банковской картой, и вдруг банк блокирует транзакцию как подозрительную – это результат работы алгоритмов антифрода. Они обучены на миллионах операций и знают, какая последовательность признаков может указывать на мошенничество. Например, если с вашей карты одновременно пытаются снять деньги в двух разных городах, система решит, что данные карты украли. Банковский ИИ защищает ваши деньги, анализируя поведение в реальном времени. – Онлайн-сервисы и приложения. Держите путь с навигатором? Он учитывает пробки и строит оптимальный маршрут благодаря ИИ, который анализирует данные со всех телефонов на дорогах. Пользуетесь государственным приложением «Госуслуги»? Там интеллектуальный модуль подскажет, какие формы вам понадобятся в зависимости от жизненной ситуации. Разблокируете телефон лицом – это опять нейросеть распознавания образов, обученная видеть ваше лицо под разными углами. Примеров масса – от фильтров до умных колонок типа «Алисы».

Как видите, искусственный интеллект давно рядом, просто мы его не замечаем, потому что он встроен в привычные сервисы. Нет чего-то вроде робота из кино, который ходит рядом – но умные алгоритмы повсюду облегчают нам жизнь.

Мини-словарь новичка

Прежде чем двинуться дальше, введём несколько простых терминов, которые будут попадаться. Не пугайтесь их – сейчас разберёмся:

– Нейросеть – это по сути модель (программа), которая учится на данных и может решать задачи, находя сложные зависимости. Названа так по аналогии с нейронами мозга, потому что тоже состоит из множества взаимосвязанных простых элементов.

– Машинное обучение – процесс, когда программа самостоятельно настраивается на основе примеров, чтобы лучше выполнять задачу. То есть она не запрограммирована жёстко, а обучена. По-английски Machine Learning (ML).

– Генерация – создание нового контента (текста, изображения, музыки) на основе вашего запроса. Если вы просите ИИ написать рассказ или сгенерировать картинку, происходит именно генерация – ИИ создаёт что-то новое по заданным параметрам.

– Промпт – так называют запрос или инструкцию для нейросети. По сути, это то сообщение, которое вы вводите ИИ, чтобы он выдал результат. Слово произошло от английского prompt – подсказка. Грубо говоря, это ваша команда: например, «Придумай слоган для магазина цветов» – вот это и есть промпт.

Разобрав эти понятия, вы уже не «чайник»! Теперь, читая инструкции к сервисам или статьи об ИИ, будете понимать, о чём речь. В следующих главах мы перейдём к практике – как сформулировать хороший промпт, какие есть инструменты (в том числе отечественные) и как их интегрировать в работу малого бизнеса. Но прежде – небольшое задание для закрепления:

Попробуйте сами: 1. Зарегистрируйтесь на любой платформе с нейросетью (например, отечественный ЯндексGPT или его аналог GigaChat). 2. Введите простой промпт: «Объясни, что такое искусственный интеллект, так, чтобы понял школьник». 3. Оцените ответ и сравните с объяснениями из этой главы. Скорее всего, вы убедитесь, что ИИ умеет объяснять не хуже живого человека – а иногда даже доходчивее.

Это небольшое упражнение покажет на практике, что искусственный интеллект – не какая-то страшная непонятная вещь. Он общается с вами по-человечески и готов помочь, надо лишь правильно задать вопрос. Дальше будет ещё интереснее: мы шаг за шагом научимся ставить задачи нейросетям и превратим знания в реальную пользу для вашего бизнеса.

Еще недавно создание контента означало «вечером писать пост, днём править, и всё равно не успевать к дедлайну». Сегодня черновик статьи рождается за минуты, а иллюстрация к нему появляется по одному только описанию. Давайте разберёмся, как делали контент вчера и как делают сегодня, чтобы понять масштаб перемен и выяснить, какие этапы можно доверить ИИ, а какие по-прежнему остаются за человеком.

Контент-маркетинг “вчера”: ручной режим и творческие муки

Ещё несколько лет назад создание каждого поста или статьи требовало от автора много сил и времени. Основные этапы выглядели так:

Поиск идей из головы. Темы для контента приходилось придумывать самостоятельно или подсматривать у конкурентов. Бывало, сидишь, крутишь мозгами: «О чём бы ещё написать?» – и ничего путного не идёт в голову.

Долгие шлифовки заголовков. Заголовок мог рождаться часами. Часто он придумывался наугад, без проверки, насколько он действительно “цепляет” аудиторию.

Медленный процесс написания. На черновик статьи мог уходить полдня, а то и больше. Потом ещё столько же времени – на правки, переписывание неудачных абзацев, вычитку. И язык уже на плече, а текст всё не идеален.

Создание дизайна через фриланс. Картинки и обложки искали на фотостоках или заказывали у дизайнеров. Если повезёт – быстро найдёшь подходящее, а если нет – контент зависал в ожидании иллюстраций.

Ручной постинг и без автоматизации. Публиковать материал приходилось вручную на каждой площадке. Никаких вам удобных графиков публикаций – запостил и бегом дальше.

В итоге контент выходил редко, нерегулярно и дорого по времени. Команда маркетинга напоминала хомяка в колесе: бежишь без передышки, а количество статей всё равно не растёт. Не жизнь, а бесконечный дедлайн. Ну шо поделать, такова была реальность контент-маркетинга «вчера».

Контент-маркетинг “сегодня”: ИИ приходит на помощь

С появлением доступных нейросетей картина резко поменялась. Сейчас многие задачи решаются быстрее за счёт AI-инструментов:

Генерация идей нейросетью. Достаточно ввести в модель пару ключевых слов о вашем бизнесе или тематике – и ИИ тут же предложит десяток тем для статей или постов. Больше не надо мучительно выдумывать с нуля. ИИ как мозговой штурм на стероидах.

Быстрые пачки заголовков. Заголовки теперь генерируются нейросетью десятками за минуту. Можно сразу отсеять слабые и выбрать самый цепляющий. Некоторые маркетологи даже прогоняют мини-тесты на фокус-группе или через рекламу, чтобы понять, какой заголовок лучше заходит – на всё про всё уходит пара часов, а не дней.

Черновик текста за 2–5 минут. Нейромодели (например, ЯндексGPT или ChatGPT) могут выдать осмысленный черновик статьи буквально за считанные минуты. Вы задаёте тему, тезисы – и получаете текст, который остаётся только слегка отредактировать, добавив ваши фирменные фишки. По сравнению с полдня писать с нуля – экономия колоссальная, аж не верится.

Иллюстрации “по щучьему велению”. Хотите картинку для поста? Не надо шерстить фотостоки. Достаточно описать, что вы хотите, инструменту вроде Kandinsky или Midjourney – и через несколько секунд у вас уже есть уникальная иллюстрация или обложка. Например, можно просто написать: «Нарисуй кота-программиста, который работает допоздна» – и получить забавный рисунок, который точно выделится в ленте. Магия? Не думаю – просто нейросети научились рисовать, как послушные художники-стажёры.

Автопостинг и планирование. Размещать контент теперь можно на автомате. Существуют инструменты, которые подключаются к соцсетям и выкладывают посты по расписанию. Подготовил сразу несколько публикаций – и поставил их в очередь на неделю вперёд. Казалось бы, что может пойти не так? Разве что не забудьте потом отвечать на комментарии – за вас этого ИИ пока не сделает.

Современный контент-маркетолог всё больше выглядит не автором-одиночкой, а наставником для ИИ. Ваша роль – придумать стратегию, задать направление, проконтролировать результат, пока нейросеть берёт на себя рутину. Недаром по отраслевым опросам к 2024 году примерно треть маркетологов уже используют генераторы текста на постоянной основе – тренд очевиден. И если раньше на 10 статей в месяц нужно было пахать как папа Карло, то сегодня этот же объём контента можно выпустить играючи, работая головой, а не ночуя в офисе.

Что уже умеет ИИ, а что остаётся за человеком

Давайте соберём чек-лист изменений. ИИ-инструменты здорово прокачали скорость работы, но не все задачи можно полностью автоматизировать. Вот краткий обзор, что нейросети уже упростили, а где по-прежнему нужен человеческий подход:

ИИ упростил:

Исследование тем и вопросов аудитории. Сбор информации, поиск популярных запросов – всё это можно поручить нейросети. Она быстро выдаст список тем, которые интересуют ваших потенциальных клиентов.

Генерацию заголовков, лидов и планов. Подобрать броский заголовок или набросать тезисный план статьи теперь реально за минуты. Нужна подводка или первый абзац? ИИ сделает черновик, который останется лишь отточить под свой стиль.

Написание черновиков статей, постов, сценариев. Для блогов, соцсетей, даже коротких видео – нейросеть подготовит основу текста. Это как черновик “под ключ”, который вы получаете сразу и потом допиливаете.

Пересборку и адаптацию контента. Из большой статьи сделать серию коротких постов, или на основе текста сгенерировать email-рассылку – такие преобразования ИИ делает замечательно. Он умеет пересказывать уже готовый контент другими словами или в нужном формате.

Создание простых визуалов. Обложки, иллюстрации, превью для видео – всё это нейросети генерируют без капризов и правок. Время дизайна сокращается с дней до минут, когда вместо дизайнера работает условный Midjourney.

Подбор метаданных и хэштегов. Нейросеть может сама предложить теги и ключевые слова по теме, заполнить SEO-поля или подобрать теги для YouTube. Мелочь, а приятно – меньше рутинной работы.

Анонсы и расписание публикаций. Сформировать анонс поста или придумать короткий тизер – тоже по силам ИИ. А с помощью сервисов автопостинга эти анонсы ещё и разлетятся по соцсетям точно по графику.

По-прежнему нужен человек:

Контент-стратегия и голос бренда. ИИ не придумает за вас, о чём писать весь год и как отличиться от конкурентов. Планирование рубрик, выбор тем, общий тон общения с аудиторией – это креативная работа для человека. Как говорится, и ежу понятно, что без стратегии контент-процесс рассыплется, даже если каждый отдельный текст будет писаться быстрее.

Фактчек и точность. Нейросети могут иногда “галлюцинировать” – уверенно сообщать неправильные факты. Проверять цифры, имена, юридические моменты должен человек. Ответственность за правдивость контента ИИ на себя не возьмёт.

Сила примеров и уникальных историй. Хороший текст цепляет деталями: реальный случай из жизни, личный опыт, эмоция. ИИ оперирует усреднённой информацией, а настоящее УТП (уникальное торговое предложение) вашего бренда или личную историю основателя можете рассказать только вы сами. Именно такие нюансы делают контент по-настоящему оригинальным.

Финальная редактура и “человечность”. Прочувствовать, как текст воспринимается читателем, заметить скучноватое место или неудачную шутку – задача автора-редактора из плоти и крови. Нейросеть не обидится, если вы перепишете пару её абзацев, а вот читатель спасибо скажет. Итоговую ответственность за результат несёте вы, поэтому финальный взгляд человека обязателен.

Проще говоря, ИИ взял на себя черновую работу, а человеку остались творческие и ответственные задачи. Такое партнерство позволяет выпускать больше материалов без потери качества. Один маркетолог с поддержкой нейросети теперь может делать контент, который раньше была по силам лишь целой команде. Всё получится, если знать что делать, верно?

Мини-кейсы: как ИИ уже ускорил работу контентщиков

Чтобы прочувствовать масштаб перемен, взглянем на пару реальных примеров из жизни малого бизнеса. Эти мини-кейсы показывают, как именно сочетание человека и нейросети даёт крутой выхлоп:

Пекарня в Подмосковье (2024). Маленькая семейная пекарня начала использовать ЯндексGPT, чтобы писать персонализированные анонсы акций для своих подписчиков. Нейросеть под каждую акцию генерирует текст письма: «Мария, для вас сегодня свежие круассаны со скидкой 20%! Забегайте, всего 10 штук осталось». Автопостинг во ВКонтакте рассылает эти сообщения по графику. Результат – конверсия таких рассылок выросла примерно на 28%. Людям нравятся персональные обращения, а у владельцев наконец-то появилось время спокойно испечь хлеб, пока ИИ занимается рассылкой.

Студия красоты в Новосибирске (2021). Ещё до массового хайпа студия внедрила чат-бота на сайте и в мессенджере для записи клиентов и ответов на частые вопросы. Бот, конечно, не сам родился – его настроили под F.A.Q. студии, но с тех пор он круглосуточно отвечает: «Да, маникюр с выездом на дом возможен, вот прайс» или записывает на стрижку. В итоге на 40% сократилось число потенциальных клиентов, которые сдались бы, не дозвонившись администратору. Бот никого не пропускает, в отличие от уставшего человека.

Турагентство на Урале (2024). Менеджеры турагентства вместо того, чтобы самим сочинять тексты рекламных постов, начали использовать нейросеть. ЯндексGPT им генерирует описания новых туров, а Kandinsky рисует к этим постам красивые коллажи: пляжи, горы, всё как надо. Экономия на дизайне и копирайтинге позволила чаще выпускать рекламные объявления. В итоге приток заявок от клиентов вырос примерно на 15%. И да, ни один дизайнер не пострадал: агентство по-прежнему привлекает людей для финальной доработки картинок, но основная черновая работа уходит машинке.

Вывод: контент-революция уже здесь. Стоит только протянуть руку – и ваш “контент-завод” сможет работать куда продуктивнее. Главное – найти баланс между тем, что вы доверяете нейросети, и тем, что обязательно делаете сами. Тогда и ИИ будет работать на вас, а не наоборот.

Искусственный интеллект перестал быть мифической технологией из арсенала Тони Старка – сегодня это рабочий инструмент, который приносит реальный доход миллионам людей. Навык работы с нейросетями из забавного хобби превратился в ценнейший профессиональный скилл. Почему так произошло и как на этом можно заработать новичку? Давайте разбираться.

Бурный рост рынка ИИ и спроса на специалистов

Для начала – немного цифр, от которых глаза на лоб лезут (в хорошем смысле). По данным Statista, к 2031 году мировой рынок ИИ достигнет астрономических $1,1 триллиона. Цифра с 12 нулями – представляете масштаб? Для сравнения: это больше, чем ВВП многих стран! Инвестиции и внедрения AI-технологий растут по экспоненте.

Бизнесу нужны люди, умеющие приручать эти технологии. Согласно исследованию HeadHunter, спрос на специалистов по ИИ вырос на 50% всего за последние два года. Половина! Причём требуются не только разработчики сложных алгоритмов – компаниям нужны проджект-менеджеры, маркетологи, аналитики, консультанты, которые понимают, как использовать ИИ в своём деле. Это значит, если вы сейчас начнёте осваивать нейросети, то буквально входите в дверь, которая стремительно открывается всё шире.

ИИ из игрушки превратился в рабочий инструмент

Ещё недавно нейросети воспринимались как диковинка для гиков – что-то, с чем можно поиграться: порисовать забавные картинки, написать шуточный стишок, сгенерировать мем. Миллионы людей действительно попробовали ИИ ради интереса. Но сейчас ситуация изменилась: ИИ вышел из разряда игрушек и стал приносить пользу.

Представьте: в штате рекламного агентства появляется виртуальный ассистент, который за ночь накидывает варианты слоганов и концептов. Или переводчик, способный сразу на 30 языков перевести ваш текст. Или контент-менеджер, что самостоятельно планирует посты и пишет черновики. Фантастика? Нет, уже реальность. Бизнес понял, что за использование ИИ-инструментов можно платить – если они дают результат.

Множество задач, которые раньше требовали либо найма дополнительных сотрудников, либо кучи времени, теперь решаются за счёт нейросетей. И за этим стоит экономическая логика: быстрее, дешевле, гибче. Миллионы людей по всему миру уже зарабатывают, так или иначе используя ИИ: фрилансеры пишут тексты и рисуют логотипы с помощью нейросетей, маркетологи генерируют отчёты и анализируют данные автоматизировано, преподаватели создают обучающие материалы на базе AI. Кто-то даже увольняется с офисной работы и строит карьеру независимого AI-специалиста, продавая свои умения обращаться с нейронками.

Почему навык обращения с нейросетями монетизируется

Можно провести такую аналогию: когда-то навык работать с компьютером или офисными программами считался бонусом, а сегодня обязательный стандарт. С ИИ сейчас похожая ситуация, только развивается всё в десятки раз быстрее. Умение правильно ставить задачу нейросети и использовать её результат – новый вид компьютерной грамотности.

Вот несколько причин, почему этот навык так ценится и приносит деньги:

Высокая эффективность. Человек с поддержкой ИИ способен сделать работу быстрее и в больших объёмах. Для работодателя это экономия, поэтому за такими сотрудниками – охота. А для заказчика-фрилансера это шанс выполнить больше заказов за то же время и заработать больше.

Редкость и новизна. Несмотря на хайп, по-настоящему качественно работать с нейросетями пока умеют немногие. Специалистов, совмещающих знания предметной области с AI-инструментами, мало – а спрос, как мы видим, огромный и растущий. Закон рынка: редкий скилл оплачивается выше.

Новые продукты и услуги. Возникло целое направление новых услуг: AI-консультант, AI-тренер, промпт-инженер – раньше этих слов вообще не было, а теперь люди продают эти компетенции. Например, бизнес готов платить человеку, который обучит команду пользоваться нейросетью, или эксперту, который настроит модель под нужды компании. Появляются агентства, делающие контент "под ключ" с помощью ИИ, и они не жалуются на отсутствие клиентов.

Глобальный рынок. Нейросети в основном работают на английском и онлайн, поэтому зная язык, можно предлагать свои услуги заказчикам из разных стран. Миллионы людей уже зарабатывают через интернет с помощью ИИ, не выходя из дома. При этом для многих стран (включая Россию) такие услуги – новое явление, конкуренция невысока. А чё, так можно было? – скажете вы. Да, можно работать на глобальном рынке, имея лишь ноутбук, доступ к нейросетям и свою голову.

Порог входа: почему начать может почти каждый

Самое удивительное, что многие способы заработка на ИИ не требуют технического образования или умения программировать. Вы можете быть копирайтером, дизайнером, преподавателем, маркетологом – и взять себе на вооружение нейросети как помощника. Достаточно базовых навыков обращения с компьютером и желания учиться новому.

Кто-то может подумать: «Ну, раз это так просто, конкуренция возрастёт и заработок упадёт…» Но рынок ИИ настолько обширен и быстро меняется, что новое всегда опережает. Тех, кто готов пробовать и экспериментировать, ждёт много возможностей. А те, кто продолжит игнорировать AI-тренды, рискуют остаться позади. Жёстко, но правда жизни: прогресс не спрашивает разрешения, он просто происходит.

Хорошая новость: вы уже делаете первый шаг, читая эту книгу. Значит, у вас есть интерес и мотивация. Освоив базовые навыки работы с нейросетями, вы сможете занять перспективную нишу на рынке труда или даже создать свой собственный проект. Впереди мы подробно рассмотрим конкретные направления, где можно заработать с помощью ИИ, и шаги для старта в каждой из этих ниш.

Готовы перейти от теории к практике? Тогда поехали – ваш план действий ждет в следующих главах.

Нейросети – как джинн из лампы: выполняют всё, что ни попросишь. Но есть нюанс: джинн буквально понимает ваши слова. Скажете неконкретно – может исполнить желание боком. Главный навык при работе с любым генеративным ИИ – умение правильно поставить задачу. Этот навык даже получил название: prompt engineering, или по-русски «составление промптов». Давайте разберём, что такое промпт и как делать запросы, чтобы нейросеть вас поняла верно.

Что такое промпт и зачем он нужен

Промпт – это ваш запрос или инструкция, которую вы даёте ИИ-модели. Проще говоря, то самое сообщение, которое вы вводите в чат с нейросетью. От того, насколько чётко и полно вы сформулируете промпт, зависит результат генерации.

Термин произошёл от английского prompt – «подсказка», «команда». В контексте нейросетей промпт – это именно «подсказка для ИИ», описание того, что вы хотите получить. Представьте, что вы ставите задачу живому помощнику – вы бы постарались объяснить максимально доходчиво и конкретно, верно? Вот и с машинным интеллектом нужно говорить на человеческом языке, но предельно ясно.

Промпты бывают разные, в зависимости от типа задачи:

Текстовые промпты. Инструкции на генерацию текста: от статей и рассказов до переводов или написания комментариев. Например: «Напиши пояснение к рецепту борща в шуточной форме».

Визуальные промпты. Описания для генерации изображений. Например: «Нарисуй пейзаж: летний вечер на берегу моря, в стиле импрессионизма».

Аудио-промпты. Команды для создания музыки или звуков. Скажем: «Сгенерируй мелодию в жанре лоуфай хип-хоп, 30 секунд».

Программные промпты. Запросы на написание кода или выполнение вычислений. Например: «Напиши функцию на Python для сортировки списка пузырьком».

Математические промпты. Для решения задач или анализа данных: «Реши систему уравнений…».

Диалоговые промпты. Для чат-ботов и интерактивных сценариев, когда от нейросети требуется поддерживать диалог, задавать вопросы пользователю и т.п.

Конечно, это условное деление – главное, что промпт задаёт контекст и цель работы ИИ. Хороший промпт как дорожный указатель: направляет модель по нужному маршруту.

Правила эффективного промптинга

Чтобы нейросеть выдала действительно полезный и релевантный результат, придерживайтесь нескольких простых правил при составлении запросов. Эти принципы универсальны для любых генеративных моделей – хоть текст, хоть картинки вы генерируете:

Конкретность. Чем точнее запрос – тем лучше ответ. Избегайте общих фраз. Плохой пример: «Сделай классный текст про маркетинг». Что за «классный» и про какой аспект маркетинга – непонятно. Хороший промпт уточняет: «Напиши пост в профессиональный блог про тренды digital-маркетинга в 2025 году, выдели 3 главных тренда, стиль – аналитический, без жаргона». Чувствуете разницу? Во втором случае нейросети есть от чего отталкиваться.

Чёткая формулировка. Старайтесь писать простыми и понятными словами. Не нужно утяжелять запрос канцеляритом или редкими терминами (если только вам не нужно от ИИ академически заумное объяснение). Избегайте двусмысленностей. Если попросить нейросеть «сделать текст получше», она не поймёт, что конкретно вы имеете в виду: улучшить стиль, убрать ошибки, сократить объём? Говорите прямо: «отредактируй текст, убрав повторяющиеся слова и сокращая вводные фразы».

Дайте контекст. ИИ не телепат. Если задача зависит от какого-то фона, его нужно вписать в промпт. Например, вы просите: «Напиши финал главы про приключения героя» – результат будет размытым, потому что модель не знает, что было в предыдущих главах. Правильно будет дать вводные: «Главный герой – сирота, узнал тайну о своём отце. В финале главы он должен встретиться с антагонистом лицом к лицу…» и т.д. Тогда нейросеть поймёт, куда двигать сюжет. Для текстов указывайте целевую аудиторию, для изображений – ключевые детали сцены, и прочую важную информацию.

Уточняйте требования и ограничения. Если есть что-то, чего вы не хотите видеть в ответе, тоже об этом скажите. Например, вы просите сгенерировать изображение и точно знаете, что яркие цвета не подходят – укажите: «в пастельных тонах, без кричащих цветов». Для текстов можно задавать ограничения по объёму: «не больше 1000 символов» или пожелания по стилю: «не используй сленг и эмодзи». Нейросеть не обидится на дополнительные указания, наоборот – выдаст результат ближе к тому, что вы представляете.

Экспериментируйте и уточняйте. Даже идеальный на первый взгляд промпт может принести не тот результат из-за нюансов работы модели. Не расстраивайтесь, если с первого раза нейросеть вас не поняла. Это нормально. Попробуйте перефразировать запрос, добавить деталей или разбить задачу на несколько шагов. Например, сначала попросите план текста, потом для каждого пункта плана – развёрнутый абзац. Итеративный подход часто работает лучше, чем гигантский вопрос в одну попытку. Ничего страшного, это нормально – ИИ учится на ваших уточнениях.

В целом, отношение такое: лучший промпт – тот, который вы бы дали человеку, но даже чуть подробнее. Нейросеть – умная, но не всеведущая, ей нужны ваши ориентиры.

Простые шаблоны для продвинутых запросов

Существуют небольшие хитрости, которые помогают задать тон и структуру ответа. Вот парочка приёмов «для своих», которые используют бывалые:

Роли и стили. Вы можете попросить ИИ представить себя кем-то, чтобы получить ответ в определённом ключе. Начинайте запрос с фразы «Выступай в роли…». Например: «Выступай в роли опытного маркетолога и объясни новичку, что такое CPM и CPC простыми словами». Модель «примерит на себя костюм» специалиста и постарается говорить соответствующим тоном – в данном случае, простым и наставническим. Это правда работает! Скажете “выступай в роли детектива” – получите текст с нотками Шерлока.

Структурирование ответа. Хотите список, таблицу или план? Так и скажите. Нейросеть охотно выдаст информацию в нужном формате, если прямо об этом попросить. Например: «Приведи список из 5 способов продвижения малого бизнеса, пронумеруй их и каждому дай краткое пояснение». В результате получите аккуратные пункты 1, 2, 3, 4, 5 – не хаотичное полотно, а структурированный список. Это лучше, чем потом самостоятельно распаковывать сплошной текст в маркированные пункты.

Ещё совет: пишите вежливо и по-человечески. Казалось бы, машине всё равно – но практика показывает, что фразы типа «пожалуйста», корректный тон запроса иногда влияют на качество ответа. Модель обучена на человеческих текстах и порой удивительно чувствительна к манере общения. Так что «пожалуйста, объясни…» может сработать лучше, чем «объясни…». Не бойтесь, ИИ не сочтёт вас излишне любезным.

Примеры удачных промптов для разных задач

Легче понять правила на примерах. Приведём пару хороших промптов – один для текста, другой для изображения – и разберём, почему они эффективны.

Пример текстового промпта:

Напиши статью о преимуществах здорового питания.

Основные подзаголовки: «Почему здоровое питание важно», «Лучшие продукты для здорового образа жизни», «Советы, как регулярно правильно питаться».

Стиль: научно-популярный, понятный для широкой аудитории.

Объём – около 500 слов.

Источники: упомянуть данные исследований (например, Минздрав, Роспотребнадзор, Nature, ScienceDirect).

Что мы здесь сделали? Мы четко указали тему статьи, дали структуру в виде подзаголовков (модель поймёт, о чём должны быть главные части текста), определили стиль (научно-популярный для всех – значит без перегиба со сленгом или академическим жаргоном), обозначили примерный объём и даже подсказали, какие источники информации можно использовать. Нейросеть, получив такой подробный запрос, с большей вероятностью выдаст связный и полезный текст, который не стыдно будет показать читателям. Конечно, факты из источников она может из головы не взять (некоторые модели придумывают цитаты, тут нужен будет фактчек), но по крайней мере текст строится по понятному плану.

Пример визуального промпта:

Создай изображение кота-программиста, который работает допоздна.

Стиль – мультфильм в духе Pixar.

Детали: на столе кружка кофе, за окном ночь и луна, у кота очки на глазах.

Цветовая палитра – тёплые мягкие тона, без резких цветов.

Что хорошего в таком запросе для AI-художника? Мы указали главный объект (кот-программист), добавили контекст (ночь, работает допоздна), стиль (мультфильм Pixar – значит, можно ожидать милого персонажа с большими глазами и приятной атмосферой), и детали (кружка кофе, очки, луна – модельу легче представить сцену). Также уточнили ограничение по цветам, чтобы результат не был кислотно-ярким. Такой промпт наверняка выдаст картинку, очень близкую к тому, что вы себе вообразили.

Конечно, каждый генератор изображения (Midjourney, Kandinsky, DALL-E и прочие) имеет свои нюансы. Но принцип един: чем подробнее и чётче описание, тем более предсказуемый и удовлетворяющий вас результат.

Не бойтесь учиться у других

Напоследок, маленький лайфхак: многие люди выкладывают в сеть удачные примеры промптов, делятся своими находками. Существует даже целое сообщество и библиотеки промптов – например, на специальных сайтах или в блогах можно посмотреть подборки лучших запросов для разных случаев. Если вам лень изобретать велосипед, поищите готовые шаблоны. Особенно это касается графических нейросетей: бывает, кто-то уже нашёл идеальный промпт для рисования космических пейзажей или винтажных логотипов – и почему бы не воспользоваться?

Однако, копируя чужой промпт, не забудьте адаптировать его под свою задачу. ИИ-то сделает, что просят, только вот надо, чтобы это вам подходило. Так что сочетайте: учитесь на примерах, но всегда добавляйте свои уточнения.

Ну что, теперь вы знаете, что говорить нейросети, чтобы она вас поняла. В следующей главе мы начнём применять это на практике по конкретным направлениям. Всем всё понятно? Если нет – разбираем дальше! Но если понятно, то идём дальше – к тому, как превращать навыки промптинга в реальный заработок.

Первый и самый очевидный способ монетизировать навыки ИИ – генерация текстового контента на заказ. Сегодня нейросети научились создавать связные статьи, посты и даже стихотворения, но сами по себе они ничего не делают, пока их не направишь. Ваша задача как копирайтера нового поколения – не писать текст с нуля, а умело управлять этим процессом. Грубо говоря, стать режиссёром, где в роли быстрого и усердного актёра выступает нейросеть.

Какие тексты можно создавать с помощью ИИ

Ещё недавно сомневались: “Ну разве робот сможет написать как человек?” Теперь уже мало кто сомневается. Модель вроде GPT-4 порой пишет так, что не каждый эксперт сразу отличит, где человек, а где машина постаралась. Конечно, полностью без правок не обходится, но перечень типов контента, с которыми справляется ИИ, очень широк:

Статьи для блогов и сайтов. От информационных статей (“10 советов начинающему фотографу”) до аналитических материалов. Нейросеть структурирует текст, пишет связно, остается только добавить уникальные примеры.

Описания товаров и услуг. Рутинная работа интернет-магазинов – сочинять тексты для сотен карточек товаров. ИИ делает это на ура, нужно только задать шаблон и особенности товара (характеристики, преимущества). Можно генерировать десятки описаний в час.

Сценарии видеороликов. Для YouTube, TikTok, обучающих видео – GPT-модели могут подготовить сценарий, разбитый на сцены или шаги. Они даже вставляют рекомендации, где показать какую картинку или сделать паузу. Монтажёр потом скажет спасибо.

Посты в соцсетях. Небольшие тексты для ВКонтакте, Telegram-каналов – пожалуйста. Хотите мотивационную цитату с пояснением, хотите – мини-историю, хотите – рекламный пост с CTA (призывом к действию) в конце. Машина может генерировать варианты, а вы выберите лучший.

Рекламные тексты. Слоганы, тизеры, описание УТП для лендинга, email-рассылка с акцией – всё это тоже по силам нейросети при правильном запросе. Она, конечно, не Дон Дрейпер из “Mad Men”, но иногда выдаёт очень даже креативные ходы. А если не выдаёт – вы её поправите.

Деловая и техническая документация. Письма, отчёты, инструкции – многие скучные тексты можно поручить ИИ, задав структуру. Например, сформулировать письмо клиенту о задержке поставки в вежливом тоне. Или набросать FAQ по новому сервису.

Email-рассылки и новости. Составление контент-плана рассылки, написание цепочки писем – нейросеть сделает черновики, вы их отредактируете под стиль компании. В итоге читатели получают письма, а вы – экономите часы времени.

Как видите, спектр огромен: от маркетинговых текстов до образовательных материалов. Для фрилансера это золотое дно – можно брать самые разные заказы. С помощью ИИ вы потянете тот объём работы, который раньше и команде был бы тяжёл. И скорость выполнения приятно удивит клиентов.

Чем ценен копирайтер, если “всё делает ИИ”

Логичный вопрос: “Если нейросеть генерирует текст, то за что платят копирайтеру?” Отвечаем: платят за результат, а не за процесс. Никому не важно, печатали вы по 200 знаков в минуту лично или ловко получили текст от ChatGPT. Но важны нюансы, которые ИИ без человека не обеспечит:

Грамотность и стиль. Машина неплохо знает русский язык, но порой делает ошибки или складывает фразы косноязычно. Живой автор вычитает и поправит, придав тексту “человеческое звучание”. Это как шлифовка алмаза: без огранки блеска не будет.

Адаптация под аудиторию. Опытный копирайтер чувствует, какой тон и слова зайдут аудитории. Нейросеть предлагает усреднённый вариант, а вы знаете, что для молодёжного сленга нужно чуть дерзости, а для солидной аудитории – официальности. Вы наставляете ИИ или редактируете его output, чтобы он попал точно в цель по ЦА (целевой аудитории).

SEO-оптимизация. В текстах для сайтов нужны ключевые слова, правильные заголовки h1/h2, мета-описания. Копирайтер с базовыми знаниями SEO встроит нужные запросы в сгенерированный текст, не испортив его читабельность. ИИ сам не знает про ваш семантический корпус – вы должны ему подсказать или потом доработать.

Креативность и уникальные инсайты. Нейросеть черпает из того, что уже где-то написано. Она не выдвинет революционную идею (по крайней мере пока). Если у вас есть собственная экспертиза или вы можете проинтервьюировать эксперта – этот контент золотой, его добавляете только вы. Хороший копирайтер-ИИшник всегда думает: “А что можно добавить в текст от себя, чего нет в базе знаний у GPT?” Может, личный случай, интересная метафора или свежая статистика.

Редактирование и логика. Даже связный AI-текст может иметь провалы в логике, перескакивать с мысли на мысль. Роль человека – выступить редактором и сценаристом: переставить абзацы, выкинуть лишнее, добавить связок, сделать так, чтобы история читалась гладко. Тут уж нужен вкус и насмотренность.

Проще говоря, копирайтер никуда не исчез, он превратился в продюсера контента. Ему платят не за то, что он печатает буквы (это, считай, делает ИИ), а за то, что он понимает задачу бизнеса, умеет получить от инструмента нужный текст и довести его до ума.

Как зарабатывать на генерации текстов

Имея навык обращаться с текстовыми нейросетями, вы можете предлагать свои услуги там же, где и обычные копирайтеры, только выполнять работу быстрее и брать больше проектов. Вот несколько идей, куда двигаться:

Фриланс-площадки. Kwork, FL.ru, Freelancer, Fiverr – все эти биржи полны заказов на написание текстов. Вы можете выполнять их быстрее конкурентов. Например, типовой заказ “написать статью 3000 знаков” – вместо 4-5 часов работы у вас займет 1-2 часа включая вычитку. Значит, в день можно брать не одну статью, а 3-4. Выход на нормальный доход заметно ускоряется.

Контент-агентства. Устроиться в агентство, которое занимается контент-маркетингом, PR или SEO-копирайтингом. Там ценятся скорострельные авторы. Если вы покажете, что за счёт ИИ делаете задачи в 2-3 раза быстрее нормы, вам будут доверять больше проектов (и, возможно, более высокую зарплату или бонусы). Только не забудьте: обычно работодатели хотят видеть качество, так что не поленитесь проверять факты, чтобы не проскочил “галимый” автогенерированный текст – он должен быть доведён до кондиции.

Собственные инфопродукты. Копирайтер с ИИ может легко вести свой блог, рассылку, соцсети – для привлечения аудитории, а потом монетизировать её. Вы сможете создавать много контента, набрать подписчиков, а дальше – продавать свои курсы, книги, консультации. Кстати, эту книгу вы читаете как раз из такого разряда инфопродуктов. Вполне возможно, её автор тоже частью работы воспользовался ChatGPT (кто знает!).

Ниши: журналистика, сценарии, переводы. По сути, нейросетевой ассистент пригодится везде, где есть тексты. Можно специализироваться: например, помочь авторам видеоканалов писать сценарии. Или занять нишу переводов с языков (тот же GPT неплохо переводит технические тексты, а вы потом редактируете). Или стать специалистом по написанию White Paper для IT-стартапов, быстро собирая информацию и компилируя отчёты с помощью ИИ.

У профессиональных копирайтеров иногда есть страх: “ИИ меня заменит, работы не будет”. Но как показывает практика, тот, кто освоил ИИ, вытесняет того, кто игнорирует ИИ. Заказчики всё равно хотят работать с ответственным человеком, просто теперь этот человек работает с суперинструментом. Так что смелее беритесь за новые технологии – и будет вам счастье (и деньги).

В следующих главах мы рассмотрим, какие инструменты выбрать для генерации текстов и как на практике составлять промпты, чтобы получать качественные черновики статей. По сути, сделаем из вас того самого копирайтера с ускорением x10. Поехали!

Итак, вы готовы писать тексты быстрее ветра. Но с помощью каких конкретно нейросетей и сервисов это делать? Сейчас разберёмся, какие инструменты существуют для AI-копирайтинга, чем они отличаются и как их использовать эффективно.

ChatGPT – универсальный солдат текста

ChatGPT от OpenAI – наверное, самый известный на сегодня текстовый ИИ-ассистент. Именно про него вы наверняка слышали в новостях. Бесплатная версия ChatGPT умеет вести диалог, отвечать на вопросы, писать код, сочинять сказки – словом, универсал. Она работает на модели GPT-3.5 (актуально на 2023 год) и уже довольно сильна: на русском тоже генерирует сносно, хоть и чувствуется, что родной язык модели – английский.

Однако, для серьезной работы с текстом лучше обратить внимание на ChatGPT+ – это платная подписка (около $20 в месяц), которая открывает доступ к модели GPT-4. GPT-4 значительно умнее: тексты выходит более связными, логичными и “человечными”. К тому же в ChatGPT+ появляются дополнительные фишки: можно подключать плагины (например, для веб-поиска информации), есть доступ к свежим данным (GPT-4 знает события позже 2021 года через веб-поиск) и даже генерация изображений через DALL-E прямо внутри чата.

Как начать: зайдите на сайт chat.openai.com, зарегистрируйтесь. Если в вашей стране сайт недоступен напрямую, придётся воспользоваться VPN или альтернативными интерфейсами (в некоторых мессенджерах есть боты, пересылающие запросы ChatGPT). После регистрации сразу можно пользоваться бесплатной версией. Для апгрейда до ChatGPT+ внутри интерфейса будет соответствующая кнопка “Upgrade to Plus”. Оплатить можно банковской картой. Имейте в виду: даже бесплатный GPT-3.5 способен на многое, так что для старта можно обойтись и им.

Ограничения бесплатного ChatGPT: модель чуть хуже, иногда путается в сложных запросах, и есть лимит: в час можно сделать определённое число запросов (зависит от нагрузки). Плюс, у GPT-3.5 нет знаний о событиях после 2021 года (он может придумывать, если спросить про 2022-2025 годы). Решение простое: либо уточнять у него “не знаешь – скажи, что не знаешь”, либо самому давать свежие данные внутри промпта. В ChatGPT+ с подключенным веб-поиском эта проблема во многом снимается.

Отечественные нейросети: ЯндексGPT и GigaChat

Западный продукт – это хорошо, но что, если хочется поработать с российскими разработками, да и на русском языке от них ожидаешь лучшего понимания контекста? Есть хорошие новости:

ЯндексGPT. Компания Яндекс выпустила собственного языкового бота, доступного через сервисы Яндекса (например, в мобильном приложении Яндекс или в виде бота в Телеграме – @yandex_gpt_bot). Он обучен в том числе на русскоязычных данных и неплохо справляется с нашими реалиями. Бесплатен, работает достаточно шустро. ЯндексGPT может генерировать тексты, придумывать заголовки, переводить – функционал схож с ChatGPT, хотя по качеству GPT-4 он пока проигрывает. Зато плюс – интеграция в экосистему Яндекса: можно сразу использовать его для сценариев Алисы, для подбора текста в Яндекс.Дзене и т.д.

GigaChat от Сбера. Ещё один российский ответ ChatGPT – модель от Сбербанка. Доступна через сайт sberbank.ai или в виде бота. GigaChat позиционируется как нейросеть, заточенная под русскую специфику, и даже понимающая картинки (правда, с переменным успехом). Пока она чуть менее “разговорчива”, чем ChatGPT, но развивается. Главное – всё общение на русском, и нет ограничений по законодательству РФ (в отличие от западных моделей, которые могут не знать каких-то реалий из-за санкций). Для входа нужен аккаунт Sber ID, но это дело пяти минут – заводите и пользуйтесь.

Оба варианта хороши тем, что бесплатны и доступны без VPN. Их можно использовать для повседневных задач на русском языке. Однако, помните: по уровню владения языком и объему знаний GPT-4 пока впереди планеты всей. Так что для сложных проектов русские аналоги – подспорье, но полностью заменить топовую модель ими сложно. Иногда оптимальный подход – сгенерировать текст в GPT-4 (перевести интерфейс на русский или задать сразу на русском – он справится), а затем отдать на проверку и “окультуривание” ЯндексGPT, мол, сделай стиль более разговорным, убери англицизмы. Пусть они работают в связке!

Специализированные сервисы для копирайтинга

Помимо “больших” универсальных моделей, есть и нишевые решения, созданные специально под задачи маркетинга и бизнеса. Чем они хороши: у них уже есть готовые шаблоны промптов под популярные случаи. Рассмотрим парочку:

Rytr.me – это ИИ-копирайтер с кучей пресетов. Внутри сервиса вы выбираете сценарий: например, “Написать описание товара”, “Идеи для постов в соцсетях”, “Придумать слоган” и так далее. Дальше задаёте вводные (про товар, про тему поста), выбираете тон (дружелюбный, формальный, веселый и т.д. – более 20 вариантов) – и Rytr выдаёт вам готовый вариант. Он работает на базе GPT-моделей, но имеет вот такой удобный интерфейс. Поддерживается 30+ языков, русский тоже, и даже встроена проверка оригинальности текста (плагиат не проскочит). Бесплатный тариф у Rytr ограничен определённым числом символов в месяц, но для начала может хватить. Если планируете много генерировать – придётся оформить подписку, благо цена гуманная.

Jasper.ai – англоязычный, один из самых мощных инструментов для создания контента. Он интересен тем, что сочетает несколько AI-моделей и заточен под тональность бренда. Вы можете обучить Jasper на своих текстах, чтобы он “прочувствовал” стиль компании, и потом генерировал тексты в едином ключе. У него масса функций: от генерации идей до финальной корректировки. Правда, удовольствие не бесплатное – Jasper ориентирован на бизнес-аудиторию, подписка стоит десятки долларов в месяц. Но для крупных проектов это окупается качеством. Если работаете с англоязычным контентом или для международного рынка – Jasper ваш друг. А для русских задач что-то похожее обещают сделать наши стартапы в ближайшее время.

Кроме этих, существует множество других: Notion AI (помощник прямо внутри блокнота Notion, чтобы дописывать текст), Writesonic, NeuroWriter, Copy.ai – перечислять можно долго. Они все работают по похожему принципу: дают удобные шаблоны и настройки сверху над GPT-моделью. В принципе, вы можете добиться того же в чистом ChatGPT, просто своими промптами, но сервисы экономят время и предлагают красивые интерфейсы, иногда – интеграции с другими инструментами.

Как использовать инструменты эффективно

Несколько практических советов по работе с AI-сервисами для текстов:

Изучите ограничения бесплатных версий. Большинство перечисленных инструментов предлагают free-тарифы, но с лимитами. Например, ChatGPT free – ограничение по запросам и модель похуже; Rytr free – определённое число символов в месяц. Планируйте работу так, чтобы не “сжечь” лимит впустую: тестируйте короткими запросами, не гоните тонны текста, пока не убедитесь, что сервис вам подходит.

Комбинируйте разные ИИ. Никто не запрещает сгенерировать основу статьи в одном сервисе, прогнать через другого для улучшения. Например, сделали текст в ChatGPT, потом попросили ЯндексGPT сократить его и сделать более живым. Или взяли куски из нескольких вариантов, скомпоновали вручную. Вы – режиссёр, помните? У вас может быть сколько угодно “актеров”-нейросетей.

Следите за обновлениями. AI-сервисы регулярно обновляют модели. GPT-3.5 сменяется GPT-4, выходит GPT-5 (в перспективе) и т.д. Новые версии обычно качественно лучше. Если планируете работать долго и профессионально, не стойте на месте: пробуйте новинки. Возможно, через годик появится русская модель не хуже GPT-4 – тогда у вас будет больше свободы.

Храните свои промпты. Когда вы научитесь составлять удачные запросы, заведите себе “копилку промптов” – файл, куда будете записывать удачные формулировки. Потом, получая новый заказ, вы можете открыть шпаргалку и взять готовый шаблон, слегка адаптировав его. Это сэкономит уйму времени. Помните, в предыдущей главе мы говорили, что люди делятся промптами? Делитесь и с собой из прошлого.

Безопасность и этика. Не вставляйте в сторонние сервисы конфиденциальные тексты без необходимости. Например, если у вас заказ от клиента и NDA, не надо заливать туда внутренние документы компании – кто знает, как сервис хранит данные. В таких случаях лучше работать с локальными моделями или обезличивать информацию. И всегда проверяйте, что получилось, прежде чем отправлять заказчику: убедитесь, что нейросеть не сгенерировала чего-то лишнего (например, не вставила случайно фразу “As an AI, I think…” – бывает и такое).

В общем, инструменты у нас теперь есть. ChatGPT – наш главный “бойец”, отечественные ИИ на подстраховке, специализированные сервисы – в арсенале для особых случаев. Мы экипированы как следует. Пора переходить от теории к практике: попробуем шаг за шагом создать текст с помощью нейросети, от запроса до финального результата. Готовы? Тогда вперед, в следующую главу, где мы вместе составим промпт и посмотрим, что из этого выйдет.

Пора применить всё, что мы узнали, на деле. Давайте пройдём пошагово процесс создания текста с помощью ИИ – от получения задания до финальной правки. Представим ситуацию: к вам обратился клиент с просьбой написать статью для блога. Вы, как продвинутый контент-мейкер, решаете воспользоваться нейросетью, чтобы ускорить работу. Что нужно делать?

Шаг 1. Сбор требований и вводных данных

Сначала выясним у клиента или самостоятельно определим ключевые параметры задачи:

Тема и цель статьи. О чём писать и зачем. Например, тема: преимущества здорового питания. Цель: рассказать широкой аудитории, почему это важно, и замотивировать их менять привычки.

Целевая аудитория. Кто будут читатели? Новички в теме, дети, профессионалы, широкая публика? В нашем примере – широкая аудитория взрослых людей без спецзнаний.

Ключевые пункты, которые надо раскрыть. Можно набросать черновой план из 2-5 основный мыслей. В примере со здоровым питанием: (1) польза для здоровья (иммунитет, энергия), (2) лучшие продукты (овощи, фрукты, злаки и т.д.), (3) как придерживаться регулярно, (4) возможно, развенчание мифов о ЗОЖ.

Требуемый стиль и тон. Научно-популярный и понятный – значит, без перегрузки медицинскими терминами, но и не совсем фамильярно. Можно с дружелюбным наставительным тоном.

Объем. Предположим, клиент хочет среднюю статью ~5000 знаков (около 800-1000 слов). Или, если в словах: ~600-800 слов. Это важно указать, чтобы ИИ знал, насколько детально расписывать.

Дополнительные требования. Возможно, нужно упомянуть исследования, или сделать список советов, или включить кейс. Всё это выписываем себе. Например: “В статье должны быть упомянуты рекомендации ВОЗ и пара научных данных, чтобы звучало убедительно”.

Получив такой бриф, уже можно формировать запрос к нейросети. Как говорится, кто ясно мыслит – ясно излагает: если вы сами разобрались, чего хотите от текста, то и ИИ объясните понятно.

Шаг 2. Формулировка промпта для нейросети

Переходим к написанию самого запроса. Берём всю собранную информацию и выкладываем её в виде инструкции. Можно писать на русском (если используете русскоязычную модель или GPT-4 – он поймёт), но ключевые слова лучше продумать. Составим промпт по нашему примеру:

Напиши статью о преимуществах здорового питания.

Целевая аудитория – широкая (взрослые люди без специальной подготовки).

Цель – объяснить, почему здоровое питание важно для каждого и дать простые советы по переходу к здоровому рациону.

Основные разделы статьи:

1. Почему здоровое питание важно (как влияет на здоровье и жизнь).

2. Лучшие продукты для здорового образа жизни (что включить в рацион: овощи, фрукты, и т.д.).

3. Советы, как регулярно придерживаться правильного питания (как не бросить через неделю, планирование, мотивация).

Добавь, где уместно, данные исследований: например, статистику от Минздрава о пользе овощей или результаты исследований зарубежных (Nature, ScienceDirect) о влиянии диеты на долголетие.

Стиль – научно-популярный, дружелюбный и понятный, без сложных терминов.

Объем – около 5000 знаков.

Выглядит внушительно, но на самом деле мы просто расписали всё чётко по пунктам. Этот промпт можно еще упростить для модели, убрав лишние слова, но даже в таком виде хороший ИИ поймёт прекрасно. В нём есть тема, аудитория, цель, структура, требования по стилю и объему, даже пожелание по источникам. Настоящий продюсерский бриф!

Отправляем этот запрос нашей нейросети (например, GPT-4). И ждём несколько секунд, попивая кофе… Готово! У нас на экране появляется сгенерированный текст.

Шаг 3. Анализ и первичная оценка черновика

Получив черновой текст от модели, не спешите отправлять его клиенту или публиковать. Сначала внимательно читаем и оцениваем, что получилось. На что обращаем внимание:

Полнота раскрытия темы. Пройдитесь по плану: все ли разделы на месте? Вписала ли нейросеть ключевые мысли, которые были нужны? Если вдруг чего-то не хватает, это заметно сразу. Например, она могла поверхностно написать про продукты, почти не упомянув конкретных примеров – отмечаем себе этот момент.

Логика изложения. Не скачет ли текст? Последовательность пунктов, плавность переходов. Иногда AI может повторить одну мысль дважды в разных формулировках – заметим такие дубли.

Тон и стиль соответствуют задаче? Проверим, не вышло ли слишком сухо или наоборот через чур просто. Если просили дружелюбно, а модель написала как Википедия – это проблема. Или наоборот, слишком неформально. Пока просто фиксируем: “стиль чуть подправить сюда или туда”.

Факты и цифры. Если в тексте есть конкретные данные (проценты, ссылки на исследования), насторожимся: они могут быть выдуманы. GPT часто “галлюцинирует” убедительно звучащие факты. К примеру, может написать: “По данным ВОЗ, люди, употребляющие 5 порций овощей в день, живут на 7 лет дольше”. Звучит круто, но надо проверить, правда ли ВОЗ такое заявляла. Отметим эти места для фактчекинга.

Также обратите внимание на уникальность и нестандартность: не получился ли текст слишком шаблонным, общими фразами? Если нейросеть воду льёт – ничего, мы потом сольём лишнее. Главное, костяк чтоб был.

Допустим, в нашем примере ИИ выдал ~700 слов связного текста, где есть вступление про то, что здоровое питание важно, дальше раздел про пользу (упомянул иммунитет, энергию), раздел про продукты (написал, что овощи, фрукты, цельнозерновые, постное мясо – всё хорошо, даже привёл пример средиземноморской диеты), и раздел про советы (там 5 советов: планируйте меню, держите полезные перекусы под рукой, не слишком себя ограничивайте сразу и т.д.). В конце заключение мотивационное. Вроде бы здорово! Но мы замечаем: цифры которые он привёл – “учёные Гарварда доказали, что люди на 30% реже болеют” – нужно будет проверить, а то вдруг от балды. Стиль местами чуть суховат – можно добавить теплоты. И нет ни одной реально указанной ссылки или имени исследования – просто общие слова “учёные доказали”. Ну, для черновика сойдет, дальше наша работа.

Шаг 4. Редактирование и улучшение текста

Теперь превращаем полученный черновик в конфетку. Это творческий этап, где вы как писатель-редактор доводите текст до ума:

Фактчекинг. Проверяем все заявления, которые представлены как факты. Берём фразы вроде “учёные Гарварда доказали…”, гуглим быстренько – есть такое исследование или нет. Если нет – либо убираем конкретику (“многие исследования показывают…” вместо прямых процентов), либо находим реальные данные и подставляем. Иногда лучше вообще вырезать сомнительное утверждение, чтобы не вводить людей в заблуждение. Помните, за финальный текст отвечаете вы. Галлюцинации ИИ – ваша головная боль, увы.

Удаление “воды” и повторов. Часто AI грешит канцеляритом или тавтологиями: “важно отметить, что здоровое питание играет важную роль…” – вот это мы точно упростим, например: “важно, что здоровое питание играет роль…”. Сокращаем лишние вводные, убираем предложения, которые не несут новой мысли. Если модель повторила в заключении слово в слово то, что уже было во вступлении – перепишем свежо или уберём.

Доводка стиля под аудиторию. Допустим, текст был слегка сухой. Добавим дружелюбия: можно от первого лица где-то обратиться (“Вы, наверное, замечали, что…”), вставить риторический вопрос (“Всем ведь хочется бодрости с утра, верно?”), или небольшой шутливый комментарий. Главное – соответствовать духу: мы обещали стиль понятный и дружелюбный, значит, так и сделаем. Если же наоборот, вдруг ИИ фривольно написал, а надо официально – уберём лишний юмор.

Примеры и конкретика. Чтобы статья не осталась на уровне общих слов, добавим пару конкретных примеров. Например, в разделе про продукты – вставим: “Например, замените привычные конфеты на горсть орехов или яблоко – и получите заряд энергии без сахара”. В разделе про советы – свой опыт или популярный лайфхак: “Я, например, готовлю полезные перекусы заранее, чтобы не тянуться за чипсами”. Такие детали оживляют текст, делают его уникальным. ИИ мог чего-то подобного и предложить, но своя деталь всегда лучше.

Выверка структуры. Смотрим, всё ли на своих местах. Может, логичнее первый и второй раздел местами поменять? Или разбить один длинный абзац на два поменьше (вспоминаем: лучше 3-5 предложений в абзаце, не полотнища). Добавляем подзаголовки, если их вдруг нет – но мы-то их изначально задали, так что, скорее всего, нейросеть их уже вставила.

После всех правок читаем текст полностью. Он должен звучать гладко, по-человечески, и при этом соответствовать задаче. К этому моменту текст – это плод сотворчества ИИ и ваш. Где начинается работа машины и заканчивается работа человека – уже и не разберёшь. Клиент доволен (мы надеемся), читатели просвещены и воодушевлены правильным питанием, а вы сэкономили время.

Шаг 5. Проверка уникальности и грамотности

На финальном этапе подстрахуемся: прогоним текст через инструменты проверки. Во-первых, проверка уникальности (например, сервисы типа Advego Plagiatus, Text.ru и пр.). Нейросети обычно генерируют уникальный текст, но перестраховаться стоит, особенно если заказчик требует оригинальность. Вдруг ИИ выдал устойчивое выражение или цитату, которая есть в интернете – система может показать небольшой процент неуникальности. Обычно достаточно чуть перефразировать эти места, и всё будет хорошо. Как правило, тексты GPT на 95-100% уникальны, так что проблем не возникает.

Во-вторых, проверка орфографии и пунктуации. Хотя вы и так вычитали, лучше прогнать через тот же Microsoft Word или сервис Орфограммка – вдруг где-то запятая лишняя или опечатка проскочила. Бывает, что в процессе редактирования уже своих мыслей мы сами допускаем ошибки. А по старой журналистской мудрости “глаз замыливается” – свежим взглядом лучше увидеть. Можно даже вслух себе прочитать текст или использовать функцию озвучки – на слух хорошо ловятся недочёты.

Когда всё чисто, готовый материал отправляем клиенту (или начальнику, или публикуем у себя). Profit! Вы только что выполнили проект по написанию статьи, затратив, скажем, не 4-5 часов, а 1-2. Освободившееся время – на поиски новых заказов или на отдых, выбор за вами.

Задание для самостоятельной практики

Чтобы закрепить навык, предлагаем вам собственноручно попробовать путь от промпта к тексту:

Попрактикуйтесь: выберите тему, которая вам интересна или знакома. Например, “как выбрать хобби по душе” или “почему полезно заниматься спортом дома” – что угодно. Сформулируйте промпт по шагам: тема, аудитория, цель, структура (пункты или план), стиль, объем. Введите этот запрос в любимую нейросеть (ChatGPT или любую другую). Получив текст, оцените его критически по шагу 3 выше. Затем отредактируйте (шаг 4) – исправьте факты, улучшите стиль, добавьте примеры от себя. И сравните итоговый текст с тем, который вы бы написали без помощи ИИ.

Скорее всего, вы увидите, что с нейросетью получилось не хуже, а то и лучше – и при этом гораздо быстрее. Если результат вас не устраивает, поэкспериментируйте: возможно, стоит уточнить промпт и сгенерировать заново, или выбрать другую модель. Главное – почувствуйте процесс. Всё получится, если знать что делать! Возможно, вы даже поймаете творческий кайф от такого сотрудничества с искусственным интеллектом.

В следующей главе мы обсудим, как доводить AI-тексты до идеала и избегать типичных ошибок. Ведь одного черновика мало – нужно сделать так, чтобы ни один клиент не догадался, что текст помогала писать машина.

Получить черновик от нейросети – это полдела. Теперь его надо превратить в конфетку, которая не вызовет у читателя подозрений или негатива. Расскажем, как выявлять и исправлять слабые места AI-сгенерированных текстов. Это умение отличает профессионала от новичка в эре ИИ-контента.

Типичные недостатки нейросетевого черновика

Вот с какими проблемами вы, скорее всего, столкнётесь, работая с текстом от ИИ:

Фактические ошибки или небылицы. “ИИ никогда не врёт,” – сказочный идеал. В реальности же модели могут выдавать неправильную информацию с умным видом. Например, написать, что столица Бразилии – Буэнос-Айрес (нет, конечно же, это неправда) или что в 2022 году выпал снег в Сахаре (хотя это было в 2021). Особенно осторожно надо относиться к конкретным числам, именам, датам. Нейросеть не “знает” факты, она предсказывает наиболее вероятное продолжение текста – вот и может нафантазировать.

“Вода” и клишированные фразы. AI часто грешит общими словами и повторами. Пишет, например: “Важно отметить, что современные технологии играют важную роль в современном мире технологий” – утрируем, но близко. Много пустых фраз типа “не секрет, что…” или “как уже было сказано выше…”, которые не несут пользы, только раздувают объём. Это происходит, потому что модель старается соответствовать стилю официальных текстов, где вода – частый гость.

Однообразие и шаблонность. Читая несколько AI-текстов, начинаешь ловить повторяющиеся обороты: “является ключевым фактором”, “важно понимать, что…”, “как упоминалось ранее”. Они могут прям слово в слово переходить из текста в текст. Для живого автора это сигнал: нужно разнообразить речь, иначе возникает ощущение канцелярского штампа. К тому же нейросеть может злоупотреблять одними и теми же словами – синонимов-то у неё запас есть, но не всегда использует.

Слишком безличный тон. Часто сгенерированный текст звучит правильно, но скучновато и отстранённо, будто робот вещает. Нет живости, эмоций, обращения к читателю. Например: “ЗОЖ имеет много преимуществ. Соблюдение режима питания улучшает показатели здоровья.” – всё верно, но сухо. Человеческий копирайтер скорее написал бы: “Здоровый образ жизни творит чудеса. Стоит лишь наладить питание – и почувствуешь прилив энергии и здоровья!” Видите, эмоция, призыв. AI же старается быть нейтральным по умолчанию.

Все эти недостатки устраняются – в этом и состоит ваша работа как редактора. Магия? Не думаю. Просто внимательность и творческий подход.

Приёмы редакторской правки AI-текста

Теперь – конкретно, что делать, чтобы из сырого черновика сделать отличный текст:

Тщательно проверяем факты. Этот пункт номер один. Если в тексте есть хоть что-то проверяемое – проверьте внешними источниками. Найдите подтверждение или опровержение. Не можете найти – лучше убрать или переформулировать предположительно. Например, если AI заявил “Исследования Гарварда доказали, что X”, а вы не нашли такого – пишем мягко: “Некоторые исследования показывают X” без конкретики, или приводим то, что нашли (может, не Гарварда, а Стэнфорда, например). А кто тут ещё верит, что нейросеть всегда права? Только наивные. Мы же не такие, мы всё проверим.

Удаляем или сокращаем “воду”. Пробегитесь по тексту и смело вычеркивайте бюрократические обороты и повторы. Вместо “Таким образом, можно сделать вывод, что соблюдение правил здорового питания является важным аспектом поддержания здоровья” – вполне хватит: “Таким образом, здоровое питание – важнейший аспект здоровья.” Минус 5 лишних слов, смысл тот же. Каждый абзац, начинающийся с “Также хотелось бы отметить, что…” – переписываем без этой затравки. Читатели ценят конкретику и ясность, а не витиеватость. Правило: можно выкинуть слово – выкидывай, текст станет крепче.

Добавляем разнообразия в речь. Посмотрите, не повторяется ли одно и то же слово много раз. Если да, замените часть на синонимы или перефразируйте. Вместо “важно” пять раз – используем “существенно”, “имеет значение”, “стоит заметить”. Вместо постоянного “это” – конкретизируйте о чём речь. Разбейте длинные предложения на два, чтобы ритм поменять. Добавьте вопрос или восклицание для оживления. Например: “Многие думают, что правильно питаться сложно. Но почему бы не начать с малого?!” – уже динамика.

Вносим человеческие нотки. Не стесняйтесь чуть очеловечить текст. Добавьте обращение к читателю (“вы”, “тебе” – если формат позволяет). Вставьте небольшую шутку или ироничный комментарий, если уместно. Используйте метафору или поговорку: вместо сухого “это очень просто” можно сказать “проще пареной репы” – если стиль позволяет такую фразу. Главное, чтобы текст перестал выглядеть как стерильный продукт нейросети, а имел характер. Ах да, чуть не забыл: в деловом отчёте шутки не нужны, но там хотя бы примеры из практики добавим. А в неформальном посте – самое то вставить эмодзи или мем-отсылку (если аудитория оценит).

Уточняем у ИИ спорные моменты. Забавный приём: если видите в тексте сомнительное утверждение и не уверены, что оно правильное, можно… спросить у той же нейросети: “Приведи источник для этого факта” или “Поясни, откуда эта информация”. Иногда модель одумается и скажет: “Ой, возможно, я ошиблась, такого исследования нет”. Либо даст ссылку – тогда вы проверите источник. Конечно, полагаться полностью на ответ ИИ тоже не стоит, но как дополнительный инструмент фактчекинга – почему нет? Также можно попросить: “Дай больше деталей по пункту X” – модель дополнит, и вы из этого выберете правду. Вы как редактор можете использовать ИИ второй раз для уточнения, просто не принимайте всё на веру без проверки.

Финальное прочтение вслух. Прочитайте отредактированный текст вслух (или проговорите “про себя”, но медленно, желательно артикулируя). Этот старый добрый способ позволяет услышать неуклюжие фразы. Если на каком-то месте вы спотыкаетесь – там, скорее всего, либо сложное предложение, либо лишнее слово. Поправьте, чтобы читалось легко. Представьте, что вы – ваш целевой читатель: всё ли понятно, нигде ли не зевнёте? Такой критический взгляд помогает довести стиль до блеска.

Финальная ответственность за результат

Ключевой момент, который нужно всегда помнить: финальный текст – ваш продукт, а не “текст от нейросети”. Если где-то останется ошибка, клиент или начальник спросят с вас, а не с бездушной машины. ИИ не пойдёт вместо вас объясняться, почему статья вышла с неточностью или почему она “суховата”. Поэтому относитесь к AI-черновику как к заготовке, пусть и качественной, но требующей вашего участия.

Иногда лучше потратить лишние 15 минут и переписать пару абзацев заново, чем потом “краснеть” за странный оборот или нести ответственность за неверный совет, который дала модель. Это как с калькулятором: он поможет посчитать, но вы отвечаете за то, что в отчёте цифры правильные. Проверяйте.

Психологически тоже не перекладывайте всё на ИИ. Он – ваш инструмент, а вы – автор. У автора есть гордость за свою работу и понимание, зачем он это делает. Если относиться к тексту с душой, то и после участия нейросети вы сможете привнести в него “изюминку” и качество.

Помните, как в известной пословице про сапожника: “Как ни крути, а ботинки сами себя не подчинят.” Так и здесь: нейросеть не заменит ваше редакторское участие. Зато с нейросетью вы быстрее сделаете рутинное и освободите время на творческое. Такая вот коллаборация человека и машины.

На этом завершается раздел о текстах. Мы разобрали путь от постановки задачи до финальной вычитки. Теперь вы вооружены знаниями, как создавать контент в 10 раз быстрее и сохранять качество на высоком уровне.

Дальше по плану – новые горизонты заработка: впереди главы о генерации изображений, видео-контенте, маркетинговой аналитике и чат-ботах. Но это уже совсем другие истории и инструменты. Пора немного перевести дух, усвоить пройденное – и двигаться дальше. Всё получится, если знать, что делать!

Тональность и стиль текста. После чернового текста от ИИ важно привести его к нужной тональности, чтобы он соответствовал ожиданиям клиента и образу бренда. Если заказчик предоставил примеры фирменного стиля или особые пожелания (например, текст должен быть строго деловым или наоборот, с лёгкой иронией), эти требования нужно учесть. Вы можете добиться нужного стиля несколькими способами: – Задать стиль сразу в запросе. При генерации уточните тон: например, «Напиши в дружелюбном и простом стиле…», – тогда ИИ изначально сформулирует текст ближе к желаемому. – Отредактировать готовый текст вручную. Прочитайте сгенерированный материал и поправьте фразы, которые выбиваются из требуемого стиля. Добавьте фирменные обороты, уберите лишнюю фамильярность или, напротив, вставьте каплю юмора, если это уместно. – Попросить ИИ отформатировать текст в нужном стиле. Если черновик уже написан, можно дать нейросети команду: «Перепиши этот текст в более официальном тоне» или «Добавь тёплый юмор, сохранив основную мысль». Многие модели, включая ChatGPT, умеют перекраивать текст по заданным стилистическим параметрам.

SEO-оптимизация контента

Помимо живых читателей, о тексте “думают” и поисковые алгоритмы. Хороший автор должен убедиться, что материал понятен и полезен людям, а заодно содержит нужные ключевые слова для продвижения в интернете. Начните с семантического ядра – списка основных запросов по теме. Например, если пишете о домашних растениях, ключевыми могут быть «уход за комнатными растениями», «советы по поливу цветов» и т.д. Проверьте, что в тексте встречаются эти слова и фразы, но естественно, без перегруза. Важно, чтобы ключевики вплетались в содержательный текст, а не повторялись механически. Структура также играет роль: используйте заголовки H1, H2, H3 для логического деления статьи – так и читателю проще сканировать, и поисковик лучше понимает тему. Не забудьте про метаописание (meta description) – краткий анонс статьи, который видят пользователи в результатах поиска: его стоит написать отдельно, ёмко и с упоминанием главного ключевого слова. Базовые навыки SEO сейчас необходимы каждому, кто работает с контентом, но освоить их можно быстро – буквально за пару недель активной практики вы начнете уверенно оптимизировать тексты под поисковые системы без ущерба для качества.

В этой главе вы узнали, как довести черновой ИИ-текст до кондиции, когда он одновременно “говорит” на языке бренда и содержит элементы, важные для поисковой выдачи. Такой подход позволит угодить и читателям, и алгоритмам Google или Яндекса, что особенно ценится в профессиональном копирайтинге.

Ваша роль – больше, чем просто нажать кнопку. Предлагая клиентам тексты, созданные при помощи нейросети, важно правильно подать свою услугу. Вы не «обманываете» заказчика и не снижаете ценность работы – наоборот, вы делаете её эффективнее. Донесите мысль, что вы выступаете полноценным копирайтером, просто вооруженным современным инструментом. Ваш навык состоит в умении задать ИИ правильное задание, отсеять слабые идеи, улучшить и привести к финальному виду текст. То есть вы экономите время клиента и деньги, получая столь же качественный (а часто и более разнообразный) результат быстрее, чем при классическом написании с нуля.

В чем ваша ценность для клиента

Подчеркните преимущества сотрудничества именно с вами: – Вы значительно сокращаете сроки подготовки материалов. То, что раньше писалось несколько дней, с помощью ИИ готовится за часы. – Вы предоставляете вариативность. Нейросеть может по вашему запросу выдать несколько версий текстов, из которых вы отберете лучший или скомпонуете финальный вариант. Клиент получает больше идей на выбор. – Вы соблюдаете стиль и требования бренда. Благодаря вашим правкам и контролю ИИ-текст звучит так, как будто написан “вручную” под конкретную аудиторию. Терминология, тон, форматирование – всё на своих местах. – Вы проверяете факты и качество. Машинный интеллект может ошибаться, а вы как специалист проверяете информацию, исправляете неточности, следите за уникальностью и читабельностью текста.

Открытость или умалчивать про ИИ?

Возникает вопрос: говорить ли заказчику, что в работе участвовала нейросеть. Универсального ответа нет – многое зависит от клиента. Некоторые компании сами ожидают, что контент-специалист использует новейшие инструменты. Другие могут настороженно относиться к ИИ. Оптимальная стратегия – фокусироваться на результате. Вы можете сказать, что используете продвинутые инструменты для ускорения работы (без подробностей, если не хотите), и акцент сделать на качестве: текст полностью соответствует задаче, а каким софтом вы пользовались – это лишь детали процесса. Если клиент напрямую спрашивает, можно честно рассказать, что вы применяете, например, ChatGPT для генерации черновиков, но всегда дорабатываете их вручную. Честность плюс демонстрация профессионального подхода вызовут доверие.

Как убедительно представить преимущество

Чтобы склонить сомневающегося заказчика, предложите небольшой тест-драйв ваших возможностей. Например, возьмите небольшой фрагмент задания (пара абзацев статьи или один рекламный слоган) и выполните его с помощью ИИ – буквально за 15–30 минут. Предоставьте результат бесплатно в качестве примера. Клиент увидит, что:

1) вы действительно работаете быстро;

2) текст при этом качественный и в нужном стиле.

Часто этого достаточно, чтобы развеять страхи и получить полноценный заказ. Показывайте кейсы и цифры (если они у вас уже есть): например, “вот лендинг, который я сделал за день с нейросетью, и он приносит клиенту заявки”. Ваша задача – доказать, что ИИ в руках профессионала – это польза, а не риск.