Как написать статью при помощи ИИ, чтобы не получился нейрослоп

После первого знакомства с нейросетями те, кто пишет тексты, остались в состоянии легкой эйфории, потому ИИ действительно может написать статью по одному запросу. Но вопрос — какого качества окажется эта статья.

В итоге ИИ в копирайтинге прижился частично — как вспомогательный инструмент, но не как замена живому автору. Тем не менее, этот инструмент способен выполнять больше работы, чем принято считать.

Что может и чего не может ИИ

В процессе написания статьи, как и любого другого текста, есть элемент творчества, а есть рутинная техническая работа. Очевидно, что вторую часть можно поручить машине, а первую оставить за человеком. В реальности, конечно, все сложнее — какие-то задачи можно поручить ИИ лишь под контролем человека, а с какими-то он и сам справится почти гарантированно.

Для простоты разделим задачи на три группы, по принципу светофора:

• зеленые — те, что можно доверить ИИ с минимальным контролем человека;
• желтые — те, что доверить можно, но с обязательной проверкой;
• красные — те, что лучше сделать вручную.

Что можно доверить ИИ

Есть шутка (в которой есть доля правды), что ИИ — это усердный, но глуповатый стажер. Поэтому ему можно поручать рутинные задачи, не забывая, однако, максимально подробно их описывать.

Другими словами, в «зеленой» группе — те задачи, где не требуется проявлять экспертность и творческое начало, скорее технические вещи. Это такие задачи, как:

• Сбор фактуры — быстрый поиск по теме (включая deep research), отбор релевантных источников, отчетов, новостей и документов. Из всего этого выйдет удобный отчет со ссылками на источники.
• Саммари — если среди исходных материалов есть что-то объемное, а для статьи важна лишь суть, то ИИ сожмет это до нескольких абзацев. Необязательно текст, выжимку можно получить из видео или аудио.
• Черновой перевод — литературного качества не будет, но как инструмент для работы с зарубежными источниками это очень хороший вариант (почти моментальный и бесплатный, если сравнивать с человеком-переводчиком).
• Техническая редактура — проверка орфографии, пунктуации, согласование предложений и прочие рутинные вещи, для которых раньше был нужен редактор.
• SEO — если правильно задать требования, ИИ оптимизирует структуру заголовков, предложит title, description и набор ключей, ну и подскажет, где и как лучше применить ключевые слова.

Здесь же и другие задачи, которые можно более-менее хорошо формализовать и которые не требуют именно интеллектуальной работы. Как бы это не было странно при работе с искусственным интеллектом.

Доверяй, но проверяй

По аналогии со «старательным, но глупым стажером», ИИ можно использовать как помощника для более сложных задач, но с обязательным контролем человека.

Концепция «human in the loop» означает, что нейросеть делает основную часть работы, а человек проверяет, правит и использует это дальше. Здесь тоже есть, что поручить ассистенту.

• Исследование сложных тем — если по теме существует одна статья и две новости, простой поиск ничего не даст. Но ИИ соберет дополнительные материалы — например, базу по смежной теме, косвенные упоминания, точки зрения и мнения. То есть, «выжмет» из темы максимум.
• Структура текста — собрав фактуру, ИИ предложит примерную структуру статьи с учетом того, что вообще существует по этой теме и добавит тезисно содержание разделов. А задача автора — сократить очевидное и добавить неочевидное, убрать повторы и внести экспертность.
• Сборка черновка — на основе той же фактуры и структуры ИИ набросает черновой вариант. То есть, всю собранную до этого информацию привяжет к структуре. Человек проверяет, все ли учтено.
• Цитаты — важны для хорошей статьи, а при правильном подходе ИИ упростит их сбор и даст ссылки. Проверять обязательно — склонность к галлюцинациям такая, что нейронка скорее припишет кому-то несуществующую цитату, чем признается, что ничего найти не удалось.
• Фактчекинг — это сам по себе ключевой этап работы с ИИ, но он же сделает часть этой работы. А именно — выделит все, что нуждается в проверке — числа, имена, даты, факты, и попробует найти первоисточники. Ну а проверять это все нужно вручную.

Только своими руками

Оставшиеся задачи — это то, где обязательно участие человека, и с чем вряд ли справится даже самый продвинутый предсказатель следующего токена (чем является ИИ).

Это то, что отличает статью от переписывания источников — авторская мысль, уникальный стиль и, конечно, перепроверка всех фактов.

• Оценка надежности источников — даже корректно обработанная информация источника может оказаться неверной, если вы ссылаетесь на ИА «Панорама». Поэтому важно просмотреть ссылки — ресурсы вроде arXiv, Forbes и WSJ оставляем, а ссылки на соцсети лучше перепроверить лично.
• Авторский стиль — это то, что делает текст авторским. ИИ будет следовать указанному стилю, но какие-то формулировки и интонации придется править человеку.
• Экспертные выводы — сама суть статьи и ее ценность. ИИ может подготовить выжимку из текста, но итоговый вывод всегда за автором.
• Финальная вычитка и редактура — это когда автор смотрит на текст целиком: проверяет, нет ли лишнего, выдержана ли логика, соответствует ли статья изначальной задаче и заголовку.

И отдельный пункт — визуальное оформление. Фотографии, скриншоты и инфографику добавляет редактор, хотя ИИ может предложить свои идеи, а графическая модель нарисует саму инфографику.

Как устроен workflow редакции

Ни одна статья не существует вне издания, для которого она готовится, и вне контент-плана этого издания. На контент-план влияет тематика и формат издания, его аудитория, актуальные тренды и многое другое.

Здесь ИИ используется для сбора и систематизации данных, но финальный выбор всегда остается за человеком или редакцией.

Нас же интересует процесс от выбора темы до публикации. Если свести эти этапы в одну систему, получится так:

Выбор темы

Если тема предусмотрена контент-планом редакции, проблем нет. Но чаще тему нужно придумать, и здесь важно, чтобы готовящийся материал имел ценность для читателя.

Обычно редакция начинает с анализа того, что происходит вокруг: какие темы на слуху, что вышло у конкурентов, что спрашивают в комментариях или в комьюнити.

ИИ здесь полезен тем, что может подсветить тренды и форматы, которые откликаются у аудитории. Если, конечно, использовать его правильно — в режиме поиска. Можно попросить сравнить несколько тем, указать, какие уже закрыты, а где заметны «дыры». Ключевой выбор, что писать и как, остается за редактором и автором.

В идеале к теме прилагается целый бриф: аудитория, цель, примерный формат и посыл читателю. По брифу строится дальнейшая работа.

Дальше общая схема такая:

Фактура и источники

Чтобы написать статью, нужно хотя бы понимать, о чем пойдет речь. Раньше для этого был Google, но теперь поисковую работу чаще выполняет ИИ.

Начальная точка — режим глубокого исследования на выбранную тему. То есть, система вроде Perplexity собирает и агрегирует материалы в один большой отчет. В нем указываются и цифры, и факты, и ссылки на первоисточники, в том числе источники на разных языках.

Здесь важно, чтобы человек проверил полноту данных — если ИИ что-то упустил, нужно попросить его дополнить отчет. Особенно важно смотреть на даты — нейросети легко вписывают цифры за 2024 год, но на полном серьезе считают их актуальными.

Уже по отчету понятно, что хорошо раскрыто в источниках, а где этих источников мало — и где нужно копать глубже. Самые свежие данные приходится искать по свежим публикациям в СМИ — не каждый ИИ-сервис умеет их находить самостоятельно.

Структура и содержание

Имея согласованную тему и собранную фактуру, приходит время составлять план статьи. Среднестатистическая статья состоит из вводной части, разделов с подразделами и какого-то вывода. Хорошая — со смысловыми вставками, цитатами и ссылками на источники.

Проблема в том, что какой-то информации много и она общеизвестна (а то и очевидна), а какой-то на поверхности недостаточно. Обычно редакции смотрят на то, что пишут конкуренты, и если задать такой запрос ChatGPT, он выдаст примерно такой же «усредненный» результат. Который можно дополнить и расширить уже руками.

Структурно статья может строиться по разным схемам — от классической «проблема — решение — кейсы» до более живой «история героя — контекст — выводы». Выбор зависит от формата издания, темы и того, какая фактура есть у редакции.

К плану статьи добавляется тезисно ее содержание — условно говоря, о чем будет тот или иной раздел.

Важно, что план статьи — это не истина в последней инстанции. По мере того как автор погружается в работу, разделы могут меняться местами, дробиться или, наоборот, объединяться. Равно как и меняется их содержание.

Черновик

После того, как фактура собрана, а план составлен, остается их объединить. То есть, постепенно нарастить текст вокруг ключевых тезисов.

Это не всегда последовательный процесс, и не всегда он идет «сверху вниз». Авто может писать те части, которые он видит лучше сейчас: вводную, какой-то кейс, объяснение сложного момента, иногда вообще с середины статьи. Здесь же подбираются цитаты и смысловые вставки.

Пробелы между этими блоками заполняются потом — самостоятельно, или при помощи того же ИИ (особенно если пробелы эти большие). В итоге получается черновой вариант статьи — не обязательно связный и в нужном стиле, но содержащий все, что планировалось сказать в статье.

Написание

Это основной этап — черновик постепенно превращается в статью. Автор дописывает недостающие куски, переписывает слабые места черновика и пытается сделать материал читаемым, живым и цельным.

ИИ тут если и используется, то точечно: предлагает варианты формулировок, готовит объяснения сложных фрагментов, сглаживает переходы. Часто автор сам пишет абзац, пропускает его через нейросеть с запросом «сделай понятнее / короче / менее канцелярски», а потом вручную выбирают те места, которые действительно улучшили текст.

Профессиональные авторы описывают рабочие циклы вроде «ИИ-драфт → ручное переписывание → ИИ-правки → финальный ручной проход», где ключевые решения принимает человек, а ИИ работает как ускоритель.

Никто не публикует текст после одного прохода. Автор и редактор все равно возвращают в текст свою интонацию, примеры из опыта, шутки, отсылки и детали, которые делают материал своим.

Авторская часть

Тот этап работы, где ИИ отходит на второй план, а редакция и автор формулируют позицию. Это может быть авторский вывод, раздел с экспертным мнением, данные своих собственных источников, теория или предположение.

Редакция несет полную ответственность текст, его влияние на аудиторию и доверие этой аудитории. Поэтому даже подсказки ИИ стоит воспринимать с долей скепсиса, и обязательно перепроверять все данные.

Фактчекинг и источники

Еще один этап, за который редакция несет полную ответственность. Особенно учитывая то, как часто ИИ-модели склонны галлюцинировать.

ИИ здесь используется как инструмент для выделения проверяемых утверждений. Говоря проще, из всего текста он выбирает те места, к которым могут возникнуть вопросы при проверке фактов — категоричные утверждения, цифры, факты, цитаты, даты и прочее.

При более продвинутом подходе ИИ также самостоятельно ищет возможные подтверждающие или опровергающие материалы по каждому такому утверждению. Но итоговая проверка всегда за человеком.

То же касается и источников — их нужно проверять, особенно обращая внимание на то, куда этот источник ссылается сам.

Визуальное наполнение

Статья лучше воспринимается с правильным визуальным оформлением — фотографиями, картинками и скриншотами, схемами и инфографикой (но только если они по делу).

Визуальное наполнение в реальной редакции почти никогда не начинается с чистого листа и мудбордов. Редактор вспоминает, какие картинки уже есть в стоке, фотобанке редакции или в прошлых материалах по теме.

Учитывая проблему авторских прав, доверять ИИ оформление визуала полностью не стоит. С другой стороны, модели вроде Nano Banana Pro сильно удешевили производство инфографики — они не только «рисуют» картинки, но и могут сами подготовить данные для оформления. Хотя данные как раз лучше собрать вручную.

Финальная вычитка и редактура

Здесь редактор оценивает материал целиком. В больших редакциях это несколько проходов разных людей: автор делает последнюю «авторскую» вычитку, редактор смотрит на структуру и логические связи, корректор — на язык и опечатки, выпускающий — на соответствие стандартам издания и юридическим ограничениям.

На этом этапе «допиливается» авторский стиль, вступительная и завершающая части, подводки к цитатам и инфографике, ссылки на источники.

ИИ тут если и используется, то точечно — он может подсказать, где стиль слетает или текст провисает, но решение «оставить», «резать» или «дописать» остается за человеком. После чего текст идет на публикацию.

Ускоряем процесс и улучшаем результат

Как видно, среднестатистический автор или редактор уже использует ИИ, но часто вынужден делать значительную часть работы вручную. Этот процент «ручного труда» при желании можно сократить до минимума. И не потерять при этом в качестве, а то и даже улучшить результат.

Все дело в сочетании техник продвинутого промптинга с соответствующими «профильными» ИИ-сервисами и моделями. Дальше речь пойдет о том, какой процесс и как можно улучшить.

Сбор фактуры

Проблема: глубокое исследование по запросу «Собери всю информацию про…» даже от продвинутой нейросети даст много лишней информации, а важную упустит.

Решение: сразу разделить задачу на несколько отдельных вопросов, и уже их задавать в режиме Deep Research. Разложить задачу на вопросы можно в любой другой нейронке, главное — задать правильный промпт. Например, тема «Как редакции используют ИИ в фактчекинге» может быть разделена на вопросы «какие задачи автоматизируются», «какие инструменты используются», «какие риски есть», и т.д.

Дальше можно использовать режим Deep Research, например, в Perplexity, с запросом:

Исследуй [вопрос] для аудитории [кто] — приоритизируй первичные источники за последние 12 месяцев, добавь хотя бы одну альтернативную точку зрения и проставь ссылки.

На выходе, кроме фактуры, будет еще и список первоисточников, которые можно загрузить для дальнейшей работы в Gemini Notebook или аналогичный сервис.

Анализ данных

Проблема: собранные ссылки, данные и документы лежат мертвым грузом, потому что их долго читать и сопоставлять.

Решение: загрузить все это в Gemini Notebook (бывший NotebookLM) или в аналогичный сервис. Он умеет работать с разными типами данных, включая даже аудио и видео, на главное — точно не «додумает» то, чего нет в источниках.

В Notebook можно давать любые задания, связанные с обработкой источников — например, суммаризировать тезисы, выделять цифры, создавать таблицы, сравнивать и искать противоречия, и многие другие.

Суть в том, что ИИ сделает всю тяжелую работу, а за автором останется только решение, какие части использовать в статье.

Структура и тезисы

Проблема: простой запрос по умолчанию выдаст скучную и банальную структуру статьи (потому что ИИ «усредняет» все то, на чем его обучали).

Решение: прогнать этот план через 1-2 целевые промпт-сессии. ИИ-модели нужно передать рабочий бриф (тот, где тема, аудитория, цель и формат) и тот план, который уже есть. А запрос будет примерно такой:

Вот бриф статьи и черновой план.
Перепиши план в виде оглавления с H2/H3 для блога <тип издания>, учти, что аудитория — <кто>, цель — <что>, избегай банальных разделов вроде «Введение» и «Заключение». 
Для каждого раздела добавь в скобках 2-3 тезиса, которые нужно раскрыть.

Это первый проход, но нужен будет еще один — уже как критический аудит. Во втором промпте просим:

Проанализируй этот план как редактор.
Отметь разделы, где фактуры явно не хватит, предложи, какие блоки объединить или разбить, и добавь один раздел, который обычно недосматривают, но он важен для темы.

На выходе будет доработанная и несколько раз проверенная структура статьи. Даже из нее необязательно брать все подряд — смело фильтруем предложенные тезисы, убираем очевидное и оставляем то, что реально добавляет плотности и глубины.

Написание

Проблема: если генерировать статью с одного запроса, ее качество будет падать от начала к концу текста. Даже если генерировать раздел за разделом, но задать контекст один раз, результат будет тот же — это эффект «гниения контекста».

Решение: выстроить цикл работы по блокам: один раздел — один контекст, один запрос, один черновик. Для каждого блока нужен минимальный «пакет» данных:

• заголовок и место в общей структуре;
• несколько тезисов из предыдущего шага;
• список фактов/цифр и 2-3 ключевые ссылки (из Notebook или ресерч-дока).

Это все сопровождается промптом:

Ты — редакционный ассистент.
Напиши черновой текст раздела "<название>" для статьи по приложенному брифу, опираясь на приложенные тезисы и факты.
Объем — ~1500 знаков.
Не придумывай новые данные, не давай рекомендаций от себя. Вставь 1-2 примера, но только на основе указанных источников.

Полученный результат вряд ли подойдет сразу — как минимум из-за необходимости подправить стиль (руками или через отдельный флоу). А если текст получился еще и слабым, можно перегенерировать его с тем же запросом, или доработать прошлый в том чате, где он был создан:

Вот мой переписанный вариант раздела.
Предложи 3 альтернативных формулировки для вступительного предложения, 3 варианта связывающего абзаца между этим разделом и следующим, и 2 примера, которые можно было бы добавить — опираясь на те же источники.

Работа по блокам решает сразу несколько проблем: легче держать контекст, проще контролировать фактуру и не приходится каждый раз объяснять модели весь документ целиком.

Редактура

Проблема: при финальной редактуре есть риск «сломать» логику и авторский стиль уже написанной статьи.

Решение: редактуру можно разделить на несколько узконаправленных проходов. То есть, отдельно просить нейросеть найти повторы, сократить длину, повысить ясность или изменить тон. В результате вместо одного большого прохода получается серия небольших и контролируемых циклов.

Например, для поиска повторов можно применить промпт:

Вот текст статьи.
Найди абзацы, где есть повторяющиеся мысли или формулировки.
Составь список: номер абзаца, цитата повтора, краткий комментарий — что можно убрать или объединить.

Запрос можно отдать ChatGPT, Claude или Gemini — все они хорошо подсвечивают слишком похожие фрагменты. На выходе будет список проблемных мест и возможность решать, где «режем», а где просто перефразируем.

Другой тип прохода — внести ясность и избавиться от канцелярщины, это удобно сделать через режимы «Rewrite / Improve writing». Например:

Проанализируй этот текст как редактор.
Отметь предложения, где смысл неочевиден или стиль слишком бюрократический.
Предложи альтернативную формулировку, но не меняй факты.

Это можно делать и в ChatGPT, и в специализированных сервисах вроде Grammarly (tone & clarity checker) или LanguageTool. В любом случае на выходе будет подробный список проблемных мест и рекомендации, как их улучшить.

Фактчекинг

Проблема: руками долго, а ИИ часто галлюцинирует.

Решение: использовать ИИ как «радар», который подсвечивает, что именно надо проверить в первую очередь. Сначала прогнать текст через модель с промптом:

Вот текст статьи.
Выпиши все утверждения, которые требуют проверки фактов: числа, даты, имена, названия организаций, сильные оценки («всегда», «никогда», «впервые»).
Для каждого утверждения предложи 2-3 возможных первичных источника (документ, база данных, новостная заметка) без выдуманных ссылок.

Подойдут как Perplexity, так и более специализированные платформы типа Otio, LuminarFact, ClaimReview или похожие.

Дальше редактор идет по списку, открывает источники, смотрит контекст, проверяет дату и статус документа, сопоставляет формулировки. Так ИИ закрывает самые трудозатратные части: поиск того, что именно проверять, и поиск первичных ссылок. Контроль остается за редактором.

SEO

Проблема: попытки «втиснуть» ключевые слова во время написания текста убивают его читаемость.

Решение: опираться не только на общие модели, но и на сервисы, которые специально заточены под работу с выдачей и ИИ-поиском. Это может быть внешняя SEO-система для ключей и анализа конкурентов (Ahrefs, Semrush), плюс Surfer SEO как рабочая среда для оптимизации конкретных текстов.

Surfer показывает, каких тем и терминов не хватает, предлагает варианты заголовков и подзаголовков, а Content Score в реальном времени подсвечивает, насколько текст соответствует тому, что сейчас ранжируется в поиске и попадает в ИИ-ответы.

Рабочий цикл редакции такой: черновик пишется «как обычно», без оглядки на SEO; затем статья загружается в Surfer, редактор смотрит, каких блоков и терминов не хватает, и дает автору адресные правки по структуре, примерам и формулировкам. ИИ при этом отвечает за поиск дыр и подсказки по оптимизации, а человек — за то, чтобы текст оставался читабельным и честным.

Реально полностью автоматизировать статьи?

Даже с адекватным использованием ИИ на почти всех этапах, написание статьи — процесс трудоемкий. Но можно ли его автоматизировать еще больше?

Дело в том, что на каждом этапе уже существуют сервисы, которые теоретически способны работать без человека:

• No-touch платформы вроде Twilitype, которые сами собирают поисковые запросы, парсят выдачу, извлекают цифры и цитаты, строят контент‑план и генерируют длинный текст.
• Автономные пайплайны для соцсетей, где n8n, LLM и специальные инструменты за ~$30 в месяц сгенерируют, оформляют и запостят по 3 поста в день с картинками, практически без участия человека.
• Системы, где набор ИИ-агентов сам решает, что делать дальше: один собирает фактуру, второй структурирует, третий пишет, четвертый проверяет SEO, пятый заливает в CMS по API.

Такой гипотетический пайплайн для статей отлично справится с шаблонным массовым контентом: обзоры товаров по заданным параметрам, SEO-статьи под длинный хвост запросов, короткие соцпосты на основе трендовых тем. То есть, там, где ценность в покрытии максимального числа запросов при минимальной цене за публикацию, и для многих задач этого достаточно.

Из примеров можно назвать Kotia.app — полноценный генератор статей, который не ограничивается одним промптом, а выполняет практически тот же объем работы, что и автор-человек. А именно — собирает структуру и фактуру для написания, выстраивает авторский голос текста, пишет раздел за разделом строго по плану, проводит финальную редактуру и фактчекинг.

Можно задать тему, авторский стиль (при желании создается там же), любые дополнительные требования. После генерации статью можно автоматически опубликовать на сайте, а можно открыть в редакторе, чтобы внести правки (руками или через ИИ-агента).

Но стоит помнить одно: когда речь идет о материалах, от которых зависит репутация издания — аналитика, объяснительные тексты, экспертные колонки, чувствительные темы — тут обязательно нужны «ворота» человеческого контроля.

Ну и в целом нормальная практика — это гибридный подход. Когда автоматизация закрывает максимум рутинных шагов, а человек подключается в критических точках — выбор темы и угла, авторский вывод, фактчекинг и финальная редактура.

Именно эти точки и определяют, отличается ли статья от компьютерной компиляции источников и готов ли автор под ней подписаться.