Как делать качественный контент с помощью нейросетей: советы от эксперта Яндекса

Искусственный интеллект больше не является экзотической технологией, а превратился в повседневный инструмент маркетинга. Но как использовать его не для создания безликого, шаблонного текста, а для генерации живого, убедительного и доверенного контента? Эксперт Яндекса Олег Копылов, возглавляющий нейроредакцию и активно внедряющий ИИ в рекламные процессы, раскрывает ключевые принципы, с которыми сталкиваются бизнесы при переходе от ручного письма к генерации текстов с помощью нейросетей. В этой статье мы разберём, почему ИИ может как ускорить маркетинг, так и привести к серьёзным потерям, как выстроить систему контроля качества и что делать, чтобы ваш контент не потерял доверие аудитории.

Искусственный интеллект как операционная система: от рутины к стратегии

Олег Копылов описывает ИИ не как замену человеку, а как операционную систему — то есть фундаментальный инструмент, который перестраивает весь процесс работы. Вместо того чтобы тратить часы на поиск аналогов, составление структуры или первичную редактуру, маркетологи теперь могут сосредоточиться на стратегии: на том, почему нужно писать именно этот текст, кому он адресован и какой результат должен достичь.

Современные нейросети — ChatGPT, Claude, Gemini, Qwen и Perplexity — уже не просто возвращают шаблонные ответы. Они способны анализировать контекст, генерировать идеи в разных стилях и даже выявлять скрытые закономерности в данных. Каждая из этих моделей имеет свои сильные стороны: ChatGPT стал более гибким и креативным, Claude отлично формулирует сложные аргументы, Gemini справляется с техническими задачами, а Qwen демонстрирует высокую адаптивность к русскоязычному контексту. Перplexity, в свою очередь, — идеальный инструмент для быстрой аналитики: он не просто генерирует текст, а ищет в сети актуальные источники, сопоставляет данные и предоставляет ссылки.

Ключевой подход Копылова — консилиум. Вместо того чтобы полагаться на одну нейросеть, он запускает один и тот же запрос в несколько моделей параллельно. Затем сравнивает результаты: кто лучше структурировал информацию, кто глубже раскрыл тему, кто написал ярче. Этот процесс — не роскошь, а необходимость. Он позволяет выявить слабые места в каждом ответе и собрать из них наиболее сильный вариант.

Также ИИ активно используется не только для текста, но и для визуализации. Сервисы вроде KlingAI или Hailuo AI позволяют генерировать видео- и изображения для рекламных кампаний. Однако здесь возникает новый уровень сложности: визуальный контент, созданный ИИ, не только требует редакторской проверки, но и может вызывать этические споры — как это произошло с Vogue, где использовали полностью сгенерированную модель для рекламы. Аудитория не просто заметила «ненастоящую» красоту — она почувствовала предательство. И это не ошибка, а сигнал: доверие — хрупкий актив, который легко разрушить, даже если технически всё сделано «правильно».

Инструменты, которые использует эксперт Яндекса

В своей работе Олег Копылов применяет не менее 20 различных ИИ-инструментов, распределённых по задачам. Ниже приведена таблица с ключевыми сервисами и их основными функциями:

Эти инструменты — не «волшебные палочки», а орудия труда. Их эффективность зависит от того, как их используют. Тот, кто пишет запросы вроде «напиши статью о бьюти-продуктах», получит шаблон. Тот, кто формулирует: «Создай текст для женщины 35–45 лет, которая хочет сэкономить время на уходе за кожей, но боится непонятных составов — используй тёплый тон, избегай терминов, добавь личный опыт», — получает результат, который можно использовать без доработки.

Контроль качества: почему ИИ не заменяет редактора, а делает его сильнее

Один из самых распространённых мифов — что ИИ может полностью заменить редактора. Это заблуждение, которое уже привело компании к серьёзным убыткам. Копылов рассказывает о случае, когда западная фирма решила сократить расходы на контент, уволив редактора и заменив его нейросетью. Результат? Тексты оказались сухими, лишенными эмоций, наполненными фактическими ошибками. Через месяц всё пришлось переделывать — и сделать это пришёлся за 2000 долларов. Если бы они сразу наняли человека, это обошлось бы в 200.

Так почему же ИИ-контент иногда оказывается лучше ручного? Потому что он не конкурирует с человеком, а работает в паре. Ключевая идея: контроль качества происходит не после, а во время генерации. Редактор становится не просто корректором, а дирижёром. Он задаёт вопросы: «Почему этот абзац не трогает эмоции?», «Что тут звучит как рекламный лозунг, а не как живой рассказ?», «Как сделать это более личным?» — и сразу даёт обратную связь нейросети, чтобы переработать фрагмент.

Это меняет саму природу редактирования. Раньше вы получали готовый текст — и могли только улучшить его. Сейчас вы участвуете в создании. Вы направляете, корректируете, рисуете контуры. Это требует новых навыков — не просто грамотности, а умения формулировать цели, распознавать стили и понимать, как ИИ «думает».

Система многоуровневой проверки: как избежать ошибок

В нейроредакции Яндекса действует проверенная система контроля:

1. Первичная генерация: нейросеть создаёт черновик на основе брифа.
2. Редактор-проверяющий: анализирует логику, стиль, достоверность, добавляет эмоции.
3. Шеф-редактор: финальная оценка — соответствие бренду, стратегии, отсутствие ошибок.

Эта система напоминает классическую редакторскую модель, но с одним важным отличием: вмешательство происходит на каждом этапе. Редактор не ждёт, пока ИИ «сделает всё». Он участвует в каждом шаге: если текст звучит «как диплом», он просит переписать с разговорной интонацией. Если факты не подтверждены — запускает Perplexity для проверки. Если стиль слишком сухой — применяет лайфхак: «Слушай, Вася, блин».

Этот приём — не шутка. Он работает. Когда вы добавляете к каждой фразе мысленно разговорную форму — «Слушай, Вася, блин» — вы автоматически сдвигаетесь с позиции «пишу для инструкции» на «рассказываю другу». Это мгновенно оживляет текст. И нейросети прекрасно реагируют на такую обратную связь: если вы скажете «сделай это звучать как разговор с другом», они научатся делать это — если вы чётко формулируете запрос.

Этические риски: когда доверие превращается в ненависть

Проблема не в том, что ИИ делает плохие тексты. Проблема в том, что он делает слишком хорошие. И это опасно.

Современные модели способны создавать контент, который практически невозможно отличить от человеческого. Но если аудитория узнаёт, что текст — не написан человеком, реакция может быть резкой. В случае с Vogue аудитория не возмущалась из-за качества. Она возмущалась потому, что бренд обманул её ожидания. Vogue позиционирует себя как гибрид искусства и реальности. Когда вы используете ИИ для создания «идеальной» модели, аудитория воспринимает это как подмену: «Вы не просто показываете красоту — вы её изобретаете. И это несправедливо».

Это явление называется этическим диссонансом. Когда бренд заявляет: «Мы — искренни», а потом оказывается, что его реклама — сгенерированная, это разрушает доверие. Особенно у премиальных марок. Они не могут позволить себе «серые» технологии, потому что их ценность — в эксклюзивности и аутентичности.

Аналогично — в образовании, медицине и юриспруденции. Представьте: вы читаете статью о лечении диабета, написанную ИИ. Она грамотно структурирована, содержит ссылки на исследования… но ошибается в дозировке. Кто ответит? Где гарантия, что это не «галлюцинация» модели? В таких сферах доверие — это вопрос жизни и смерти. Здесь ИИ может быть помощником, но никогда — главным автором.

Факты vs галлюцинации: почему ИИ ошибается

Нейросети не «думают» — они предсказывают. Они строят текст на основе статистики: какие слова чаще всего идут вместе, какая структура вызывает больше кликов. Поэтому они часто «придумывают» факты — это называется галлюцинациями. Например, модель может утверждать, что «в 2018 году в России запретили кофе», — просто потому, что в корпусе данных есть тексты о запрете других продуктов, и модель «склеивает» их логически.

Это не ошибка — это особенность. И она критична, когда речь идёт о:

• Юридических текстах: неправильная интерпретация закона может привести к штрафам.
• Медицинских рекомендациях: неточный совет может угрожать здоровью.
• Финансовых аналитиках: ложные прогнозы — потеря денег.
• Научных публикациях: плагиат или фальсификация — разрушение репутации.

Вот почему в фармацевтике Яндекс выделяет отдельную команду экспертов — только они могут проверять ИИ-контент. Потому что специалист знает, чего не может быть. ИИ не знает. Он просто предполагает.

Когда ИИ работает, а когда — вредит

Не все задачи одинаково подходят для автоматизации. Важно понимать, где ИИ — спасение, а где — ловушка.

Задачи, где ИИ даёт максимальную выгоду

1. Генерация идей: «Какие 10 тем для статей подойдут для аудитории, интересующейся экологичными продуктами?» — ИИ выдаст 50 вариантов за минуту.
2. Структурирование контента: «Сделай структуру статьи о тайм-менеджменте по принципу «от проблемы к решению»» — ИИ легко создаёт каркас.
3. Первичная редактура: «Сократи текст на 30%, сохранив суть» — это рутинная работа, которую ИИ выполняет без усталости.
4. Локализация: «Переведи и адаптируй описание товара для русскоязычной аудитории» — ИИ лучше, чем переводчики-новички.
5. Анализ обратной связи: «Проанализируй 500 комментариев к нашему посту и выдели основные боли» — ИИ умеет обрабатывать большие объёмы текста.

Задачи, где ИИ опасен или бесполезен

1. Создание уникальных брендовых историй: ИИ не может проникнуть в вашу душу. Если история — это ваши ошибки, страхи и победы — её не придумает алгоритм.
2. Глубокая экспертная аналитика: «Почему продажи упали в Сибири?» — требует знаний рынка, опыта, интуиции. ИИ только повторит то, что уже написано.
3. Правовая и медицинская документация: ответственность слишком высока. Даже 1% ошибки — это катастрофа.
4. Генерация визуалов для премиальных брендов: как показал случай с Vogue — это рискованно. Потеря доверия необратима.
5. Контент, где важна «живая» авторская интонация: если вы — блогер с узнаваемым стилем, ИИ не воспроизведёт ваш голос. Он создаст его копию — и это будет звучать как пародия.

Самое главное правило: ИИ не заменяет эксперта — он усиливает его. Если у вас нет специалиста в теме, ИИ не поможет. Он только ускорит ошибки.

Почему «непрофессионал» с ИИ делает хуже, чем профессионал без него

Олег Копылов подчёркивает: «ИИ может создавать качественный текст только в руках специалиста по теме». Это не просто фраза — это принцип. Менеджер по продажам, который ничего не знает о моде, использует ИИ для генерации текста про бьюти-продукты. Он даёт запрос: «Напиши описание крема для лица». ИИ выдаст: «Крем с гиалуроновой кислотой и экстрактом алоэ вера увлажняет кожу на 48 часов». Звучит нейтрально. Без эмоций, без уникальности.

А экспертиза в этом случае — не знание состава. Это знание: какую боль испытывает женщина, которая боится морщин? Какой язык она понимает? Что её пугает в косметике? И только специалист может дать нейросети запрос: «Напиши текст, как будто ты рассказываешь подруге, которая устала от дорогих кремов и хочет просто не чувствовать себя старше».

Профессионал видит скрытые потребности. ИИ — только слова.

Регулирование, закон и будущее ИИ-контента

Сегодня мы живём в эпохе «серой зоны». Кто автор текста, если его написала нейросеть? Можно ли защищать авторские права на ИИ-контент? Кто несёт ответственность за ложную информацию, созданную алгоритмом? Пока ответов мало. Но сигналы уже ясны.

В США и Европе начинают появляться законы, требующие маркировать ИИ-контент. В Китае уже работают «суверенные» модели — ИИ, созданный под национальные ценности. В России, по данным НИУ ВШЭ, к 2025 году 39,2% пользователей используют ИИ. При этом регулярно им пользуются 17,3% — и это рост более чем вдвое за год. Аудитория — преимущественно молодёжь 18–35 лет, мужчины.

Но бизнес пока осторожен. Крупные компании не спешат внедрять ИИ в ключевые процессы. Почему? Потому что они помнят: не доверяют. И это правильно. Вместо того чтобы бежать вперёд, они должны строить систему: кто отвечает за контент? Как проверяется достоверность? Есть ли комитет по этике?

Копылов сравнивает это с интернетом: в 90-х никто не думал о кибербезопасности. Потом появились вирусы — и начались законы. Сейчас ИИ — это «интернет 2.0». Регулирование придет. И те, кто начнёт готовиться сейчас — выиграют.

Что ждёт рынок в ближайшие 2–3 года?

• Появление специалистов по «ИИ-редактуре»: люди, которые будут проверять и дорабатывать ИИ-контент за плату.
• Развитие «доказательств авторства»: технологии, которые будут определять, создан ли текст ИИ — как цифровая водяная марка.
• Локализованные ИИ-модели: российские, китайские, европейские — с учётом культурных норм и законов.
• Обязательная маркировка: в рекламе, новостях, образовании — «Этот текст сгенерирован ИИ».
• Образовательные программы: курсы по «работе с ИИ» станут обязательными для маркетологов, копирайтеров и редакторов.

Как внедрить ИИ в бизнес: практические шаги

Если вы хотите использовать нейросети для контента — не делайте этого как «экономию на редакторе». Делайте это как стратегическое обновление процесса. Вот пошаговый план:

Шаг 1: Определите задачи

Составьте список, где ИИ может помочь: генерация идей? Структурирование? Переписывание? Анализ отзывов?

Шаг 2: Выберите инструменты

Начните с 2–3: ChatGPT + Perplexity. Потом добавляйте другие по мере необходимости.

Шаг 3: Настройте брифы

Создайте шаблоны запросов. Пример:
«Напиши статью на 800 слов для аудитории 30–45 лет, интересующейся здоровым питанием. Тон — дружеский, как у подруги. Включи 3 реальных примера из жизни. Упомяни, что продукт не дорогой. Добавь эмоциональный акцент в начале и призыв к действию в конце».

Шаг 4: Введите систему контроля

Обязательно включите редактора. Даже если он работает 2 часа в неделю — он должен проверять каждый текст перед публикацией.

Шаг 5: Обучите команду

Проведите тренинг: «Как работать с ИИ, чтобы не потерять доверие». Учитесь формулировать цели, распознавать галлюцинации, понимать границы.

Шаг 6: Мониторьте результаты

Следите за метриками: CTR, время на странице, конверсии. Если ИИ-контент показывает худшие результаты — пересматривайте процесс.

Шаг 7: Готовьтесь к регулированию

Начните документировать: кто, когда и как создавал контент. Создайте внутренний стандарт использования ИИ.

Выводы: как сделать ИИ своим союзником, а не врагом

Нейросети — это не чудо. Это инструмент, как молоток или компьютер. Он может построить дом — или сломать ногу. Всё зависит от того, кто его использует.

Ключевые выводы:

1. ИИ не заменяет эксперта — он усиливает его. Без знания темы вы получите текст, который звучит как бот.
2. Качество — это процесс, а не результат. Контроль должен быть встроен в каждый этап: от брифа до публикации.
3. Доверие — ваш главный актив. Если аудитория узнает, что текст сгенерирован ИИ — она может отвернуться. Особенно если вы позиционируете себя как «аутентичный» бренд.
4. Не пытайтесь сэкономить на людях. ИИ-контент требует редактора, а не его замены.
5. Галлюцинации — норма, а не ошибка. Всегда проверяйте факты. Особенно в критичных отраслях.
6. Регулирование приходит. Готовьтесь к маркировке, документированию и стандартам.
7. Самый мощный инструмент — ваша интуиция. Если текст звучит «как диплом», а не как живая речь — переписывайте. Используйте лайфхак: «Слушай, Вася, блин».

Искусственный интеллект не ставит под угрозу профессии копирайтеров и маркетологов — он ставит под угрозу тех, кто думает, что его можно использовать как «пасту». Тех, кто ждёт чуда. Кто верит, что «запустил ИИ — и всё сделается».

А тем, кто понимает: «Я — управляющий инструментом», — ИИ даёт невероятные возможности. Он освобождает от рутины, позволяет сосредоточиться на стратегии, улучшить качество и масштабировать контент. Но только если вы не сдаетесь — а берёте контроль.