Автоматизация копирайтинга с помощью ИИ

Еще лет пять назад вопрос копирайтинга вызывал у SEO-специалистов головную боль. Десятки технических заданий. Дефицит вменяемых авторов (читай единицы). Бесконечные правки тысяч строк малокачественного текста. Едва ли не одна из самых трудозатратных зон в digital-проектах.

С появлением нейросетей ситуация кардинально поменялась. Современные ИИ-инструменты не просто ускоряют работу SEO-специалистов. Речь уже не про то, чтобы «писать быстрее» или «дешевле». Нейросети принципиально поменяли логику создания контента.

В Molinos мы используем нейросети для SEO-копирайтинга как технический инструмент. Запросы к нейросетям делаются через API — это принципиально важно. Поскольку он снимает ограничения по объему, позволяет встраивать AI в SEO-процессы и работать не с отдельными текстами, а с массивами контента.

Ниже — разбор того, какие задачи в SEO действительно имеет смысл автоматизировать, где проходит граница здравого смысла, и какие измеримые результаты это дает на практике.

Генерацию метатегов проще всего автоматизировать, особенно Title. Это самый очевидный кандидат на автоматизацию в SEO — и самый недооцененный.

Существует два подхода:

Даже без семантики ИИ успешно справляется с задачей оптимизации тега под ключевые запросы, особенно если это нужно сделать по шаблону.

Для более глубокого анализа мы можем:

• заранее собрать семантику и сгруппировать ее
• выгрузить ТОП-5 страниц конкурентов по каждой группе ключей
• оставить пересекающиеся URL
• передать ИИ список конкурентов и целевых ключей

Дальше нейросеть создает Title. Не «в вакууме», а с оглядкой на ключевые запросы, паттерны конкурентов и заданные шаблоны — если они есть.

В итоге получаются заголовки, которые одновременно соответствуют требованиям поиска и не выглядят шаблонным SEO-мусором.

Здесь нейросеть выступает не как «генератор текста». Она полноценный агент. Сначала смотрит, как оформлены страницы конкурентов, и только потом собирает Title чтобы отдать нам наиболее эффективный результат.

Если нужно, задаем ей правила игры в промпте. Например, ставить высокочастотные запросы в начало, аккуратно встроить топоним или соблюсти конкретную структуру. В итоге получается управляемый результат, а не случайный набор слов.

Повторюсь, все это делается через API, что позволяет решать задачи написания текстов в практически любых объемах.

В e-com все проще. Для листингов и карточек товаров шаблоны работают стабильно и дают предсказуемый результат. Но как только речь заходит о других типах страниц, автоматизация становится по-настоящему ценной. В первую очередь — для блогов, где шаблоны не работают вовсе.

Все сильно зависит от промпта. Обычно мы не задаем для нейросети конкретных указаний, а просим ее сгенерировать тег на основе определенных желаемых векторов.

Генерация описаний для товарных карточек — задача, которую рынок e-сommerce пытался решить уже очень давно. Cегодня, при правильном подходе, она решается практически идеально.

Мы можем решать эту задачу несколькими понятными способами:

• переписывать неуникальные описания, делая их уникальными без потери смысла
• анализировать тексты конкурентов (одного или нескольких) и на их основе собирать единое, оригинальное описание
• дополнять текущие описания нужными характеристиками или ключевыми запросами
• создавать описание с нуля — опираясь на метатеги, характеристики товара и предыдущие версии текста

В целом подход к генерации не сильно отличается от того, что мы делаем с остальными видами контента. Наша цель — собрать максимальное количество релевантных данных и скормить их нейросети, чтобы на выходе получить наиболее качественный ответ.

Как мы это сделаем — зависит от исходных данных и самого продукта, который нужно описать. Если товар типовой и рынок уже все про него сказал — логично опереться на существующие описания, переосмыслив их. Если же продукт уникальный — текст приходится генерировать с чистого листа, выстраивая смыслы с нуля.

Описания важны в том числе и для сервисов по типу Яндекс.Товаров — они учитываются в ранжировании и влияют на попадание в товарную выдачу.

Читайте также: Что такое Яндекс Товары и зачем эта программа интернет-магазинам

Стандартная, дежурная SEO-рутина, которую также отдаем на аутсорс ИИ. Суть та же, что и в метатегах.

Отдаем ИИ:

• название категории
• ключевые слова
• ссылки на конкурентов

Нейросеть составляет текст, покрывающий основные интенты пользователя. В данном случае многое зависит от промпта и того, что мы по итогу хотим видеть в ответе. Количество и вид входных данных, а также сам промпт может меняться от проекта к проекту. Зачастую все приходится делать «под ключ».

Например, у нас сейчас есть проект, где мы генерируем текст сразу в html-разметке, плюс дополнительно к тексту генерируем микроразметку FAQ: ИИ формирует в полотне текста несколько вопросов и ответов, а также дополнительно размечает их как FAQPage в JSON-LD. И все это в рамках одного промпта/ответа.

Автоматизацию работы со статьями мы условно делим на два типа задач:

1. Генерация ТЗ для написания статей — для клиентов, у которых есть собственный копирайтер, а то и целая редакция
2. Генерация статей «под ключ» — для тех клиентов, которым нужен стандартно необходимый копирайтинг

Процесс выстроен таким образом, чтобы ТЗ стало управляемым, воспроизводимым артефактом.

1. Собираем и кластеризируем семантику
2. Затем снимаем поисковую выдачу и отбираем эталонные материалы конкурентов — не все подряд, только те, которые реально задают стандарт в SERP
3. Передаем все это нейросети через API
4. На выходе ИИ формирует полноценную основу для ТЗ:
   — логичную структуру страницы (H1-H6)
   — набор релевантных LSI-фраз
   — ключевые смысловые блоки, на которых стоит делать акцент

Дальше все это собирается в Excel. И уже из него массово генерируем ТЗ в формате docx.

При необходимости ИИ может вторым кругом задач дополнительно сформировать рекомендации по изображениям, спискам, таблицам. Тут все зависит от конкретного запроса клиента.

Боевой пример:

Выглядит просто, но буквально такие ТЗ автор в 2022 составлял руками…

Есть два пути:

Делаем одним промптом, если материал небольшой, либо генерация не нацелена на получение высоких позиций в выдаче (например, статья нужна для ссылок).

Используется для больших лонгридов, по которым хотим выйти в топ.

Процесс:

• ИИ создает план статьи тем или иным образом
• План бьется на блоки, которые генерируются обособленно
• Готовые фрагменты объединяются вручную (так как при раздельных генерациях в ответы так или иначе будет примешиваться «мусор»).

Вот пример старых генераций, тематика строительства, DIY (тут генерировали новые статьи + обновляли старые, позиции не сдулись даже с течением времени):

Вообще целесообразность генерации и профитность по времени сильно зависит от проекта и задачи.

Возьмем для примера генерацию ТЗ для блога (20 тем):

• С ИИ: 1-1,5 часа — время тратится только на запуск софта и вычитку самих ТЗ.
• Вручную: 5-10 часов+ — делаешь буквально все то же самое, но своими руками.

Обрабатывая результаты API, мы можем генерировать тексты в любом формате:

• Excel / CSV
• Word
• Plain text
• HTML с полной разметкой (заголовки, параграфы, списки, микроразметка)

Для клиентов это особенно удобно: файл можно сразу импортировать в CMS или вставить без каких-либо доработок.

Да, без огрехов не обходится — нейросеть все-таки инструмент, а не волшебная кнопка, и ошибки случаются. Иногда она «теряет» элементы структуры, иногда — оставляет типичные AI-следы вроде неразрывных пробелов, длинных тире или слишком общих вступлений и финалов.

Бывает и так, что текст получается чрезмерно упрощенным — аккуратным, но пустоватым.

Эти моменты мы закрываем на уровне процесса. Часть правится обычной вычиткой, часть — настройкой промптов: жестко запрещаем роботизированные обороты, шаблонные заходы и растянутые заключения.

А уникальность контента, как и прежде, проверяем классическими инструментами — без скидок на «это же ИИ».

В любом случае контроль остается критически важным на каждом этапе. Сначала текст смотрит SEO-специалист, затем — профильный эксперт со стороны клиента. Такая связка работает оптимально и не зависит от того, создан контент с помощью ИИ или вручную.

Ключевой фактор один — финальное слово всегда остается за человеком, который действительно разбирается в теме.

По итогам практики:

ChatGPT — лучший вариант, когда нужна уникальность и структурная работа.
Идеален для генерации текстов на платных моделях.

Perplexity — идеален для аналитики, поиска и систематизации данных.
Не подходит для уникальных текстов (низкая уникальность), но хорошо подходит для задач, где уникальность не так важна.

DeepSeek — слабее в качестве, хуже понимает формулировки.
Использовать для генерации текстов не рекомендуем.

По нашей практике принципиальной разницы нет — ручной это текст или сгенерированный, если он:

• действительно полезен
• логично структурирован
• точно отвечает пользовательскому интенту

Если смотреть на этот процесс прагматично, преимущества здесь вполне прикладные и измеримые.

Во-первых, резко снижается операционная нагрузка. ИИ берет на себя до 60-80% рутинных задач — первичную генерацию текстов, структур, вариаций формулировок, работу с большими объемами однотипных данных. Специалисты перестают тратить время на «перекладывание слов» и возвращаются к управлению качеством и логикой.

Во-вторых, растет скорость вывода контента в релиз. То, что раньше занимало недели (подготовка ТЗ, написание, правки, согласования), теперь укладывается в дни, а иногда и в часы. Это особенно критично для SEO-проектов, где скорость реакции напрямую влияет на результат.

В-третьих, повышается управляемость и масштабируемость. Контент перестает быть зависимым от конкретного автора или его настроения. Процессы стандартизируются, становятся воспроизводимыми и легко масштабируются под новые разделы, категории или проекты.

В-четвертых, улучшается фокус команды. Эксперты концентрируются не на тексте как таковом, а на смыслах: интентах, логике страницы, конкурентной среде, точках роста и бизнес-задачах. Именно здесь и создается основная ценность.

И, наконец, качество становится стабильным. При корректной настройке промптов и контроле со стороны специалистов контент получается ровным, предсказуемым и соответствующим требованиям поиска и пользователя — без скачков, характерных для ручного производства.

В итоге ИИ перестал быть «экспериментом». [В умелых руках] он превращает SEO-контент из обслуживающей функции в управляемый инструмент роста — быстрый, масштабируемый и подконтрольный бизнес-задачам.