Контент и копирайтинг *

Я веду Telegram‑канал про ИИ и ещё пять площадок: Instagram, Facebook, Threads, YouTube и свой сайт. Раньше на один пост уходил час: найти новость, проверить цифры, написать текст, подобрать картинку и переделать его под каждую соцсеть. Полгода назад я собрал для этого «контент‑завод»: набор ИИ‑агентов, который живёт в обычной группе Telegram. Ниже рассказываю, как он устроен внутри, какие решения сработали и где остались слабые места. Все цифры взяты из логов и файлов состояния.

Я разложил по проверкам своего детектора ИИ-текста 12 признаков нейрослопа, то есть текста, который выдала нейросеть и никто не вычитал. Кодом ловятся пять, из них два частично. Остальные семь держатся только на правилах для редактора. На пробе мимо скрипта прошли две типичные фразы-вводки: «В этой статье мы рассмотрим» и «Вывод простой» с двоеточием.

Онлайн-детекторы отвечают процентом и не говорят, что править. Сам процент тоже ненадёжен: в работе Liang и соавторов семь детекторов в среднем приняли за машинные 61% эссе TOEFL, написанных людьми, для которых английский не родной. OpenAI свой классификатор закрыла летом 2023 года из-за низкой точности.

Узкая проверка устроена по-другому: она называет фразу и правило, и с каждым срабатыванием можно спорить отдельно. Редакторы Википедии ведут открытый список признаков ИИ-текста и прямо пишут, что признак указывает на возможную проблему и сам по себе ничего не доказывает. Мой скрипт исходит из того же: он ищет следы невычитанного текста, авторство он не определяет. Общий балл этого детектора уже разбирали на Хабре.

ИИ для создания контента выдаёт похожие тексты: разбираем, откуда берётся шаблон, и показываем, как измерить похожесть шинглами, MinHash и метриками структуры.

Как говорится, если не можешь найти необходимую приблуду, возьми напильник, изоленту, молоток и выпили себе что хочешь. А в наш просвещенный век самосмывающихся втулок и дофига умных нейронок вообще как два бита об асфальт. Увидела я сколько придется править руками при конвертации следующей книги, спасаемой в рамках проекта «Спасение книг», так лень и победила трудолюбие. Поэтому написали мы значит с ИИшкой конвертер вордовских файлов в fb2-формат. Ну как написали, писал ChatGPT, а я капризничала составляла ТЗ и вносила правки. Долго-долго мы фиксили баги, а потом еще дошлифовывали некоторые фичи, и вот наконец я зарелизила супер-пупер-конвертер:

Скачать с Телеграм || Скачать с GitHub

Там в README.txt есть инструкция, но если, прочитав ее, вы ничего не поняли, то вот вам гайд для дебилов:

0. Если третий питон не установлен, то установите, pip — тоже. Гугл в помощь.

1. Еще надо заинсталлить библиотеку lxml (если у вас ее нет): python -m pip install lxml

2. Вордовский файлик следует подготовить правильно: все главы и подглавы сделать соответствующими заголовками, а не просто жирным шрифтом. Сноски замутить квадратными скобками: «термин[12]» и в глоссарии тоже: «[12] Определение термина». Изображения должны быть в файле (если они есть), но не обложка.

3. Потом берете книгу, именуете ее book.docx и кладете в папку скрипта (KONVERT).

4. Обложку, нареченную cover.jpg, фигачите туда же.

5. В metadata.txt пишете метаданные: название книги, автор в формате «Имя Фамилия», жанр, язык, год издания, аннотация и т.д. Если в аннотации нужны абзацы то добавляете их специальным символом: || но в файлике сам текст аннотации должен быть написан в одну строку.

Изначально я хотел написать про узкую тему: ИИ-слоп на таких платформах, как Хабр. Есть ли он, какую долю занимает, как быстро растёт. Пока писал, пересматривал «Прослушку», и в рекламной паузе попался ролик, после которого я представил скорее промпт на 30 слов, чем работу опытного 3D-аниматора. По одному просмотру не поймёшь, как его делали, но впечатление было именно такое.

После этого ограничиваться платформами для статей расхотелось. Здесь про влияние ИИ-контента на интернет в целом: от видосов в тиктоке до карточек на ВБ, от песен с заурядным текстом в стримингах до экспертных постов в LinkedIn и научных публикаций. Насколько глубоко он проник, кому это выгодно и чем может кончиться.

Привет, Хабр! Я руководитель группы экспериментальных клиентов Kokoc Performance (входит в Kokoc Group). Мы в Kokoc Group занимаемся продвижением в генеративных поисковых системах. Хочу поделиться кейсом B2B-клиента из рынка корпоративного обучения. Расскажу подробно о замерах, кластеризации, смысловых профилях бренда, внешних площадках и специфике статей-рейтингов и, конечно, о результатах. Кейс будет полезен тем, кто занимается SEO, контентом, B2B-маркетингом, GEO и AEO. 

Всем привет! Меня зовут Андрей, я копирайтер и журналист. В этой серии постов я расскажу свою кривую карьерную историю — как я безуспешно искал и ищу работу, как получил жирный проект, который длился 4 года и принес около 4 млн рублей, как прошел несколько обучений и потратил кучу денег на «рост». Это будет не «история взлета», а «американские горки», в которых эйфория сменяется депрессией и обратно. Пристегивайте ремни!

Claymation - пластилиновая stop-motion анимация - выглядит как ручная работа на недели, но с нейросетями занимает около 20 минут. В статье - полный конвейер производства рекламного креатива: сценарий на 30 секунд с четырьмя актами, единый стайлгайд с палитрой и параметрами камеры, закадровый голос, генерация видео по сценам и финальный монтаж. Все промпты даны целиком и в том виде, в котором их можно копировать, а рядом - примеры реальной выдачи от Claude, чтобы было видно, что именно придёт в ответ. Отдельный разбор: какие модели под какие задачи брать - Claude для структуры, ChatGPT для креативных идей, ElevenLabs для озвучки, Kling и Veo для видео. Почему формат работает: у аудитории ещё нет фильтра на пластилиновую рекламу, поэтому Claymation-креативы показывают результаты в 3 раза лучше привычного UGC.

Это заглавная статья моего дневника разработчика «Вайбкожу Статейник». Я по частям собираю штуку, которая называется Статейник, и параллельно рассказываю, как именно собираю. Части выходят по мере того, как что‑то доделывается или, наоборот, ломается. Эта статья — обновляемый навигатор по всему дневнику.

Нейросеть пишет грамотно, и именно поэтому её текст узнаётся с первой строки: длинные тире, конструкции «дело не в X, а в Y», «важно понимать», «давайте разберёмся». Я столкнулся с этим на Телеграм‑боте, который превращает голосовые сообщения в сценарии для соцсетей, и чинил проблему в три слоя за один день. В статье разберу, как устроен пайплайн бота, почему просьбы в промпте не хватило, почему второй проход нейросети тоже не спас и что в итоге закрыло задачу. Весь код ниже взят из рабочего репозитория, имена переменных я чуть упростил.

Есть такое клише: «Раньше трава была зеленее». Не могу тут подсказать, не биолог, я занимаюсь маркетингом. И вот что я точно знаю, несколько лет назад развиваться в профессии было сильно понятнее.

Я задавал ГигаЧату вопросы из спорта, финансов, B2B и маркетинга двумя способами: через GigaChat API и в самом чате. Всего собрал около 430 ответов, примерно поровну на каждый способ, и в каждом смотрел, стоят ли под ним ссылки на источники. В чате они нашлись в 73% ответов, через API в 4%. Но и в чате мест мало: под ответом в среднем две-три ссылки, и на повторе вопроса часть из них меняется.

Компании и менеджеры узнают о партнерах или конкурентах в первую очередь из ответов нейронок, поэтому сегодня все устремились в GEO — Generative Engine Optimization. Метод подразумевает настройку контента на сайте таким образом, чтобы чат-боты вроде ChatGPT и поисковики с генеративными функциями цитировали бренд в своих ответах.

Получается что-то вроде SEO-лихорадки из нулевых, когда компании гонялись за нужными ключевиками и соревновались в методах «творческой оптимизации». Ниже — о том, что (хорошего и не очень) дают чат-боты при поиске информации о компаниях, и почему попытки «придумать сеошный хак для нейронки» — так себе идея.

После просадки органики я устала вручную сводить Screaming Frog, Метрику и Вебмастер и собрала SEO-агента на n8n. Он хранит историю страниц, очищает данные, считает сигналы и отправляет интересные случаи сильной модели для анализа и постановки тз. Внутри — архитектура, код, скриншоты, расходы по проекту и ошибки, которые всплыли на повторных запусках.

Обзоры от ИИ в Google принято считать западной историей, которая российских сайтов не касается. Я собрал больше тысячи русских вопросов из полусотни ниш и снял по ним выдачу Google с регионом Россия в настройках запроса. Обзор от ИИ появился над выдачей в 93% случаев, а половина его источников стоит вне первой страницы обычного поиска. Значит, в обзор можно попасть, не будучи в топе.

Я задал пяти нейросетям с включённым поиском 20 вопросов покупателя услуги продвижения и выписал домены из ссылок под ответами. Вышло 211 сайтов, и на 161 из них сослалась только одна нейросеть. Сайтов, на которые ссылаются три нейросети и больше, всего 17, и они стоят в 79% ответов со ссылками. Два из них, Sostav и vc.ru, — больше чем в половине. Через шесть недель девять сайтов из этих 17 снова оказались общими для трёх нейросетей и больше.

В сентябре 2026 года информационная служба Хабра выпустила 730 публикаций (701 новость и пост, 3 лонгрида и 26 переводов). В текущем дайджесте представлены лучшие технические новости, переводы и лонгриды (отдельные большие публикации) инфослужбы Хабра, согласно оценкам пользователей.

Я разобрал ответы ИИ-моделей на вопросы со словами лучшие, топ и рейтинг и смотрел, откуда взялся список. Из 208 ответов со ссылками на источники в 130, это 62%, стоит готовая подборка: чей-то топ-10, рейтинг или сравнение.

Ответы собраны по 32 проектам из разных ниш, от бухгалтерского аутсорсинга до фулфилмента, всего их 368, ссылки были у 208. Попасть в ответ — это во многом попасть в подборки, которые находит ИИ-модель. В конце — как проверить свою нишу за 3–5 вопросов и что делать с каждой найденной подборкой.

Несколько месяцев назад я начала пробный проект для одной редакции. Хотелось решить довольно бытовую проблему: журналисты тратили слишком много времени не на журналистику, а на обслуживание новостного потока.

Утром нужно открыть несколько источников, найти подходящие темы, проверить, не взял ли новость коллега, сохранить материал, подготовить текст, выбрать рубрику, перенести все в CMS. По отдельности эти действия занимают минуты или секунды. Но когда новостей много, рутина съедает заметную часть рабочего дня.

По профессии я редактор, а не разработчик. Поэтому я начала не с архитектуры и выбора технологий, а с вопроса: какие действия мы каждый день повторяем руками и какие из них можно передать системе.

Так появилась новостная панель. Сначала это был небольшой внутренний эксперимент. Сейчас ей пользуются около десяти человек, а сама система собирает материалы, помогает готовить новости, ведет их статусы, отслеживает повторы и взаимодействует с CMS. Для одного из сценариев часть новостей уже может проходить путь до сайта автоматически.

Как IT-стартапу говорить с пользователями, инвесторами и медиа, не смешивая три разные истории в один пресс-релиз

Стартап может годами объяснять, почему его продукт нужен рынку, а потом столкнуться с другой задачей: объяснить, почему в этот продукт стоит инвестировать. На первый взгляд разница небольшая. В обоих случаях мы рассказываем о компании, проблеме, решении и планах. На практике это разные разговоры. Пользователь хочет понять, станет ли ему проще, быстрее или дешевле. Инвестор хочет понять, может ли из этого продукта вырасти масштабируемый бизнес, почему именно сейчас и что изменит дополнительный капитал.

По моим наблюдениям, стартапы часто начинают готовить PR к раунду с описания продукта, хотя инвестору важнее увидеть подтверждение спроса, скорость роста, экономику и условия для масштабирования. В то же время продуктовая коммуникация становится слабее, когда её перегружают языком рынка, оценок и будущих финансовых прогнозов. Эта разница определяет, какие данные мы собираем, какие публикации выпускаем, кого приглашаем в коммуникацию и что считаем результатом.

Поэтому продуктовый PR и PR для раунда в коммуникационном агентстве «ЛАМПА» мы не строим по одному шаблону. В первом случае мы отвечаем на вопрос: «Почему этим стоит пользоваться?» Во втором: «Почему в это стоит инвестировать сейчас?»