Контент и копирайтинг *

Огромное число авторов используют хэштеги для пометки своих постов. А также для заголовков, вносят эту информацию на картинки, в инфографику для видео и всячески применяют для поиска.

Хочу рассказать о наблюдаемом мной парадоксе этой технологии с точки зрения IT и обычной жизни.

Этот термин состоит из конкатенации двух слов: hash и tag. Hash - это прежде всего понятие про уникальность с шифрованием.

Изначально, для того, чтобы добиться создания строки, которая точно будет отличаться от других, программисты придумали различные хэш-функции, которые на вход получали исходные данные, добавляли к ним какие-то индивидуальные или уникальные свойства, и с помощью арифметических вычислений и преобразований строк получали на выходе строку, которая являлась кандидатом на полную уникальность.

Такие функции не всегда могут однозначно давать уникальные ответы в виде строк, поэтому существуют так называемые коллизии.

Короче, здесь главный приоритет - уникальность, "не как у других".

Тег, или тэг - это обозначение какой-то метки.

В HTML используются теги верстки, в разработке через систему контроля версий тегами помечали стабильную версию кода. tag-1.2.3

В общем, эти два термина несут окрас, который применяется во многих отраслях разработки.

Я собрала пять книг после которых не получается писать как раньше.

Хочу представить вам литературу, которая действительно полезна для IT авторов, а также полезна техническим писателям, IT редакторам и всем, кто вообще работает с текстом. Вы научитесь делать текст настолько сильным и честным, что он перестанет быть просто буквами на экране и начнет реально влиять на людей. Эти книги дадут вам уверенность в каждом слове и силу убеждать любого.

Вместо объёмной теории, которой в интернете и так достаточно, держите чеклисты! Ниже представлены чеклисты по оптимизации сайта под SEO и GEO (AI-режим поиска) в виде таблиц: поэтапно, без воды, с приоритетами и инструментами проверки. Скопировать таблицы в Excel / Markdown можно на сайте.

Почему тексты нейросетей часто вызывают раздражение даже без явных ошибок. Разбираю типичные проблемы ИИ-контента и расскажу, как я правлю такие тексты, чтобы их можно было нормально читать.

Дисклеймер: пост о том, что происходит в сфере поэзии в литературно-редакторском мире и как работать со стихами, чтобы их читали.

Проблема №1

С развитием компьютерных технологий поэзия столкнулась с современностью. Дело в том, что на протяжении веков поэзия была элитарной в плане доступа к аудитории. Нельзя было просто так прийти к редактору, заплатить за печать и стать опубликованным автором. Нужно было пройти редакторскую цензуру (а это были люди не глупые), а в советское время еще и идеологическую. Однако, все изменилось, когда технологии задвинули любую цензуру на задний план, открыв доступ к аудитории практически каждому вне зависимости от таланта и намерений. К чему это привело? Представьте, что вы отдыхаете на озере, плаваете в чистой воде, как к озеру с другой стороны подъезжает самосвал и вываливает прямо в воду кучу мусора. Захочется ли вам вновь плавать? Очевидно, нет. И казалось бы, что эта куча мусора вряд ли испортит воду именно вокруг вас (первое время), но даже из-за небольшого количества грязи отношение ко всему озеру меняется. Аналогичная ситуация произошла и с поэтическими публикациями. Только это была не куча мусора, а огромный танкер, наполненный с горкой, который просто невозможно было контролировать. Сайты типа Поэзия.ру, которые сложно назвать даже кладбищем литературы, по сути стали такой бездонной урной, мягко выражаясь. И читатели это видели, читатели меняли свое отношение в том числе и к поэзии. Текстовая поэзия умерла под слоем ширпотреба.

Проблема №2

Последнее время принято жаловаться на HH.ru в плане качества найма, но я сегодня хочу поговорить о том, что соцсети в 2026 тоже не всегда помогают. По крайней мере для поиска работы в сфере копирайтинга, SMM и контента вообще. Расскажу о выводах которые я сделал после 6 месяцев активного поиска на этой площадке.

Дело отнюдь не в блокировках, на самом деле причина гораздо прозаичнее — слишком много откликов, работодатели тупо не успевают их обрабатывать.

Что касается лично меня, то за февраль я сделал 145 откликов в телеграм как на фриланс-проекты, так и на фулл-тайм вакансии. За март статистики нет - там у меня появился сайд-проект с возможностью сделки на высокий чек, и я уделил больше внимания ему, чем поиску. Все еще откликался, но уже по остаточному принципу.

Откликался только туда, где мой скилл хотя бы с натяжкой покрывал запрос вакансии. У меня большой опыт в статьях, а в сценариях не очень, но яоткликаюсь и туда. Делал все по HR-методичке — подсвечивал релевантный опыт, писал про мотивацию, показывал кейсы, выделял ключевую информацию, чтобы работодателю было проще разобраться.

Результат — несколько диалогов, которые закончились ничем. Большинство сообщений вообще остались непрочитанными. «Офферы» я получил только от мошенников. Кстати, про это я даже написал статью, обязательно прочитайте, там тоже много интересных наблюдений.

Хотя офферов я не получил, зато получил два сообщения, которые мне рассказали как устроена картина изнутри. В одном HR и нанимающий менеджер в одном лице (искала копира для своих проектов), сообщила, что получила более 300 откликов из которых составила шорт-лист — 100 кандидатов, в том числе я. В другом сообщении мне просто сказали, что получили 400 откликов и пообещали вернуться с обратной связью позже. Не вернулись.

В последнее время я увлекся подборками инструментов, которые используют нейросети для разных задач. Уже рассмотрены сервисы для программирования, генерации текста, рерайта, создания презентаций и сжатия информации. В какой-то момент мне пришло в голову: а что если взять более широкую сферу, которая объединяет сразу несколько узких?

Для меня ИИ – в первую очередь полезный инструмент, но не для того, чтобы делать все за человека. Нейросети могут как облегчить жизнь, так и усложнить ее, если полностью забить на учебу и переложить все на алгоритмы.

Сегодня я покажу подборку нейросетей для студентов и школьников. Некоторые сервисы помогут быстро выполнить фрагмент работы, но настоятельно рекомендую не забывать: они могут ошибаться. Поэтому все лучше перепроверять. А в таких сферах, как программирование, стоит разобрать предложенный код, доработать его или создать на его основе что-то свое.

Принимайте стратегически удобное положение, ну а я начинаю.

У рекламы соблазнительная логика: чем больше контактов с аудиторией, тем шанс зацепить конкретного человека выше. Больше показов, касаний, поверхностей, точек входа, в общем чем активнее, тем лучше.

Эта формула долго работала, особенно в цифровой среде, где местá для размещения можно создавать практически без конца. В рекламную кампанию легко объединить парочку баннеров, преролл, спонсорский блок, вставку в выдаче и до кучи — какой-нибудь формат, догоняющий пользователя.

Предел этому есть с другой стороны — у человеческих возможностей. Реклама использует внимание, а оно не так охотно масштабируется, как инвентарь (места для рекламы). Я уже анализировал исследование и показал, что человек подошел к временной границе потребления контента. С рекламой так же. 

Если условный сервис научился продавать больше слотов, у пользователя не появится лишний час в сутках, а у мозга не откроется новый канал восприятия. В какой-то момент количество перестанет усиливать эффект и даже наоборот: размывает.

Так возникает рекламный клаттер — состояние, где множество сообщений сливаются в фон. Рассказываю о проблеме переизбытка, где среда забивается так, что хуже работает и для пользователя, и для брендов.

В этой статье на примере продуктов Контура разберём, зачем нужен глоссарий, какую пользу он даёт и как внедрить его в свою документацию.

В этой статье я на одном простом примере покажу, как перестать ковыряться в словах и начать дирижировать эмоциями читателя. Мы возьмем самую обычную задачу, выбьем нейросеть из «банальщины» и заставим текст искрить. Никаких унылых ролей в духе «представь, что ты копирайтер». Вместо этого мы пустим в ход неочевидные инструменты и неожиданные способы использования LLM, чтобы научиться управлять тем, что обычно остается за кадром

В последнее время я часто делаю различные подборки. Уже рассмотрел инструменты для саммари, рерайта, генерации презентаций и кода. По сути, три из четырех этих тем так или иначе основаны на генерации и работе с текстом.

Работать с текстом приходится почти всем: от студентов до владельцев бизнеса. И если нейросети научились неплохо пересказывать, переписывать и даже писать код, то им можно доверить и генерацию текста с нуля. Конечно, доверить – это сильно сказано, все же они еще могут допускать ошибки, неточности или вообще отступления от темы. Однако в любом случае платформы для генерации текста могут облегчить вам жизнь при правильном подходе.

Сегодня мы как раз поговорим о сервисах, где этот текст можно сгенерировать. Конечно, не всегда бесплатно, но даже в платных сервисах обычно есть возможность тестово пощупать платформу. Принимайте стратегически удобное положение, а я начинаю.

Каждый раз, когда я хочу опубликовать пост в интернете — будь то статья, короткий анонс или заметка — возникает одна и та же проблема: текст готов, а вот публикация превращается в марафон.

Копировать сюда, вставлять туда, подгонять формат, учитывать ограничения по длине и стилю для каждой платформы… Вроде бы мелочи, но суммарно они съедают кучу времени. Простая задача «опубликовать пост» быстро превращается в рутину, которая раздражает и отнимает энергию.

В новой записи я вам расскажу о своём open source проекте — Postery.

Всем привет! Меня зовут Андрей, я копирайтер и редактор. Сам активно юзаю LLM последний год и хочу поделиться мыслями о возможности замены моей профессии нейросетью. Про это выходит много контента, но ни в одном материале я пока не встречал тезиса, который мне кажется фундаментальным:

ИИ не может заменить человека, потому что не может собрать информацию из реальности

Здесь нужно начать с понимания, кто же такой копирайтер или журналист, и чем он занимается. Часто эту роль понимают так: человек, который берет информацию из того, что уже опубликовано и создаёт на ее основе нечто «новое» и «уникальное». Под уникальностью обычно понимают процент, который выдает какой-нибудь Text.ru. При этом текст имеющий 99% «уникальное» может быть на 100% плагиатом.

Когда решение вести блог принято, перед каждым будущим автором немедленно встает следующий вопрос: где? Или, точнее — в чём?

Я думал, что решение этого вопроса тривиально и займёт не больше пяти минут. На самом деле я залип почти на неделю, потому что современный мир предлагает нам много вариантов. Вы можете согласиться с моим выбором или сделать свой собственный. Эта кроличья нора оказалась достаточно глубока — и я хочу дать вам путеводитель, если вы захотите в неё провалиться. Я дам общий обзор всего, что удалось нарыть, и возможно позже по некоторым инструментам, сделаю отдельные выпуски.

Попытка бизнеса сэкономить на бесплатных нейросетях всегда приводит к потере денег и разрушенной репутации. Люди ошибочно называют современные популярные чаты «искусственным интеллектом» и полностью доверяют им важную работу с текстами. Но на самом деле эти программы не умеют думать и не понимают смысла написанного. Это просто большие текстовые калькуляторы, которые механически подбирают следующее слово на основе прочитанных в интернете книг и статей. Бесплатные версии таких алгоритмов регулярно выдумывают факты, потому что их главная цель — выдать складный ответ, а не найти правду.

Именно поэтому скупой всегда платит дважды: желание сберечь небольшую сумму на подписке оборачивается огромными тратами на спасение доброго имени компании. В реальной работе гораздо выгоднее и безопаснее купить один продвинутый платный аккаунт на весь отдел, чем потом краснеть за ошибки бесплатного робота. Нейросеть можно использовать только как быстрого помощника для создания простых черновиков. Если живой человек не проверяет за машиной каждую цифру и букву, то такой современный инструмент становится настоящей угрозой для любого дела.

Сразу оговорюсь: я не собираюсь учить вас, как стать нейроблоггером. Я хочу поделиться своей историей и своим опытом — вдруг кому-то покажется интересным или полезным.

Это будет небольшая серия постов — иногда совсем коротких. Они выросли из раздела моего блога, который я в какой-то момент назвал «Блог про блог», и который со временем разросся настолько, что захотелось вынести его на более широкую аудиторию.

В наши дни соотношение полезного сигнала и шума в информационном пространстве приближается к единице. Иными словами, дезинформации почти столько же, сколько реальных фактов — и отличить одно от другого становится крайне трудно. Эти рекомендации помогут журналистам в условиях нехватки времени распознавать контент, сгенерированный с помощью ИИ. Предложенные семь категорий проверок полезно освоить каждому репортеру.

Я помогаю редакциям бороться с дезинформацией. И вот что меня особенно тревожит: обычная проверка фактов занимает несколько часов или даже дней, а ИИ способен производить фейковый контент за считаные минуты.

(Эта статья является переводом, а обложку мне прислал институтский коллега. По русскому языку Gemini вместе с Nano Banana пока ставим уверенную «двойку»)

В последнее время я увлекся различными подборками полезных инструментов. Например, в прошлой статье мы разбирали сервисы для сжатия информации до ключевой сути — проще говоря, для создания саммари. А до этого выходили материалы об инструментах для программирования и генерации презентаций.

Сегодня я продолжу эту линейку, и на очереди — варианты для рерайта. Мы пройдемся как по бесплатным, так и по платным решениям. Правда, сразу сделаю ремарку: под «бесплатными» здесь часто будут подразумеваться версии с пробным периодом. Долго тянуть не буду — занимайте удобное положение, а я начинаю.

Почему важно знать целевую аудиторию

Рассмотрим на примере. Вы занимаетесь строительством домов из ПГС и кирпича и предлагаете свои услуги. Приходите, в только что построенный микрорайон, и говорите его жильцам - мы строим дома. Вдруг кто-нибудь заинтересуется и захочет переехать из душной квартиры в частный загородный дом.

Или вы предлагаете строительство домов тем, кто уже купил участок под ИЖС. Явно, что вероятность того, что люди заинтересуются вашим предложением во втором случае, намного больше. И у вас будут продажи.

Все потому, что вы дали торговое предложение своей целевой аудитории. Попадание в нее обеспечит развитие и успех вашего бизнеса. Когда вы знаете портрет своего клиента, его потребности, возражения, страхи, то вам не составит труда сделать сильный оффер и определить стратегию рекламной кампании.

Если целевая аудитория по вашему мнению все мужчины 25 - 60 лет, не огорчайтесь, вы не одиноки. Дальше вы узнаете как это исправить.

Что такое целевая аудитория?

В сети можно встретить множество определений целевой аудитории. Сложных и не очень.

По определению Википедии: термин, используемый в маркетинге или рекламе для обозначения группы людей, объединённых общими признаками, или объединённой ради какой‑либо цели или задачи. Под общими признаками могут пониматься любые характеристики, требуемые организаторами. Главное свойство целевой аудитории с точки зрения рекламы — то, что именно эти люди с большей вероятностью купят продукт. Поэтому именно на эту группу лиц направлено рекламное сообщение и рекламные мероприятия. То есть ЦА — это основная и наиболее важная для предпринимателя категория получателей рекламного обращения.

Привет, Хабр!

В своей работе мне приходится держать в голове очень много информации, иногда настолько, что нельзя не полагаться на современные технологии. В этот раз я хочу проверить, можно ли собрать для автора рабочую систему, в которой заметки, черновики и готовые статьи живут в хранилище Obsidian, а локальная большая языковая модель DeepSeek-R1 помогает работать с этим массивом знаний прямо внутри хранилища. Смысл эксперимента не в том, чтобы переложить письмо на нейросеть, а в том, чтобы быстрее доставать уже осмысленную информацию, а не каждый раз заново разбирать сырые источники. Готовый текст затем уходит в рабочий GitLab, где ту же базу видит другой автор и может продолжить работу по той же схеме.

Меня здесь интересует не очередной сервис «всё в одном», а воспроизводимый процесс, в котором каждый инструмент закрывает свой участок авторской работы. В предыдущем тексте о «Втором мозге» уже был важный вывод: нейросеть не заменила автора, но стала полезным усилителем там, где есть заметки, структура и понятные правила работы с текстом. Настало время для нового опыта с применением ИИ.

В этот раз я применяю ту же логику к локальному сценарию. Вместо облачного помощника использую DeepSeek-R1 через Ollama на своем рабочем компьютере. Подключаю модель к Obsidian через плагин Copilot и проверяю, насколько удобно создавать новые материалы на основе существующей базы знаний и корпуса текстов.

По сути, эта статья тоже является частью эксперимента: я собираю её из уже существующих заметок, связанных .md-файлов и ручной редактуры после диалога с локальной моделью.