Как генерировать 300+ статей в месяц: сервисы и промпты

Как нейросети меняют SEO и контент-маркетинг — не теоретически, а на практике. Совладелец агентства «Ковалёвы» и CEO To Scan Роман Ковалёв рассказал, как его команда научилась генерировать более 300 статей в месяц, не теряя качество и трафик.

Мифы о нейросетях

Появление нейросетей вызвало волну страхов и иллюзий. Одни уверены, что человечество создало искусственный интеллект, другие — что машины вот-вот лишат людей работы.

Роман Ковалёв сразу расставляет акценты: «Я не считаю и никогда не называю это искусственным интеллектом, потому что до интеллекта это максимально далеко».

По его словам, речь идёт не о появлении сознания у машин, а о развитии интерфейсов к уже существующим технологиям обработки больших данных. Нейросети учатся на текстах, изображениях и звуках, создают прогноз на основе накопленного опыта и подбирают наиболее вероятные ответы.

Вторая иллюзия — страх потерять работу. На практике всё наоборот:

«С появлением нейросетей мой штат вырос, мы стали быстрее делать больше задач».

Машины избавляют специалистов от рутины и открывают новые профессии: промпт-инженеров, редакторов, проверяющих тексты, аналитиков, которые контролируют качество результата.

И наконец, третий миф — что нейросети быстро забудут, как мимолётную моду. Спикер уверен, что это уже не тренд, а технологический пласт, с которым маркетологи будут жить и работать постоянно.

Роман Ковалёв отмечает любопытную закономерность: люди, у которых есть опыт управления другими, заметно успешнее работают с нейросетями. Они лучше формулируют запросы, понимают, что хотят получить, и умеют оценивать результат.

Когда человек не привык ставить задачи, взаимодействие с ИИ превращается в лотерею. Один и тот же промпт у разных пользователей даёт разные тексты — потому что один точно описал цель, а другой нет.

«Умение задавать вопросы, формулировать мысли и представлять конечный результат категорически важно, чтобы получать хорошие результаты от нейросетей», — подчёркивает Роман Ковалёв.

Как связаны SEO и нейросети

Идея массовой генерации контента не нова. Раньше её называли проще: цифровизация офлайн-источников и уникализация текстов через замену слов на синонимы. Работа копирайтера строилась по принципу «собери несколько источников, скомпилируй, добавь щепотку отсебятины» — и статья готова. Насколько она была полезной, зависело только от самого автора.

С появлением нейросетей процесс остался тем же по сути, но сильно ускорился. Теперь тексты создаются на основе огромных массивов данных: книги, статьи, форумы, весь интернет становятся материалом для обучения моделей. Нейросеть получает запрос, прогнозирует следующие слова и строит текст, подбирая наиболее вероятные варианты.

«Ничего принципиально нового — просто инструмент стал быстрее и мощнее», — поясняет спикер.

Если результат отвечает требованиям поисковых систем и интересен пользователю, он приносит трафик.

Поисковые машины не борются с генеративным контентом. Индексация и ранжирование зависят от сотен факторов: поведенческих, коммерческих, ссылочных. Источник текста не имеет значения: важны его качество, достоверность и польза.

Так же как когда-то SEO-специалисты учились писать под алгоритмы, сегодня они учатся писать под нейросети — но с тем же принципом: хороший текст всегда выигрывает.

Качество контента и принципы E-E-A-T

Нейросети ускорили производство текстов, но не отменили главный критерий — качество. Поисковые системы оценивают материалы по стандарту E-E-A-T: опыт, экспертность, авторитетность и достоверность. Этот принцип действует и для нейроконтента.

Google прямо указывает: искусственный интеллект не должен использоваться для создания текстов, ориентированных исключительно на продвижение сайта. Такой подход считается спамом. Но если контент полезен, проверен и отвечает запросу пользователя, способ его создания не имеет значения.

«Качество для нас важнее того, каким способом создан контент», — говорится в справке Google.

Роман Ковалёв подчёркивает: поисковики не различают, кто автор — человек или нейросеть. Они анализируют ценность текста и реакцию аудитории.

Поэтому цель генерации — не просто «написать статью», а создать материал, который отвечает реальным вопросам пользователей, помогает им и подтверждает авторитет бренда. В этом смысле нейросети становятся не заменой специалиста, а его инструментом — ускоряющим, но требующим вдумчивого контроля.

Юридические аспекты генеративного контента

С юридической точки зрения нейросети остаются в «серой зоне». У сгенерированных ими текстов нет автора в привычном смысле слова. Право на произведение возникает только тогда, когда его создал человек и вложил в него интеллектуальный труд. В случае нейросети человек формулирует запрос, но не пишет сам — а значит, юридически автором не считается.

По словам Романа Ковалёва, у текста, созданного искусственным интеллектом, нет 3 обязательных признаков, которые делают его объектом авторского права:

1. Автор-человек. Запрос — да, ответ — нет.
2. Творческий характер. Нейросеть не творит, а компилирует данные.
3. Объективная форма. Мысли и прогнозы не охраняются законом.

Зато у пользователя остаются права на использование результата, если это разрешено условиями конкретного сервиса.

Так, OpenAI передаёт пользователю все права на нейротекст, включая коммерциализацию, даже в бесплатной версии ChatGPT. В Anthropic (Claude) текст признаётся вашим, если он переработан более чем наполовину. В других системах формулировки различаются, поэтому Роман Ковалёв советует всегда читать пользовательское соглашение.

Общая рекомендация проста: доводить тексты до уникальности и фиксировать факт их создания. Проверка на плагиат остаётся лучшим способом подтвердить, что материал действительно ваш.

Сервисы для генерации контента

Чтобы выпускать сотни статей в месяц, команда Ковалёва выстроила собственную систему инструментов. Каждый сервис решает свою задачу — от генерации до фактчекинга.

• ChatGPT остаётся основным рабочим инструментом. Он объединяет текст, анализ данных, визуализацию, голосовой ввод и генерацию изображений через DALL·E. В нём создаются обученные под клиентов агенты, которые пишут в нужном стиле, с учётом тематики, tone of voice и продукта компании

• Claude от Anthropic используется для работы с файлами и обучения под конкретные задачи. Он выдаёт точные тексты и позволяет загружать большие массивы данных

• Gemini от Google помогает искать актуальную информацию, распознаёт контент на изображениях и в таблицах, генерирует 3 варианта ответов и умеет сразу адаптировать стиль — сделать текст короче, длиннее или формальнее

• Perplexity и Consensus применяются для проверки фактов. Первая система выдаёт ссылки на источники, вторая — анализирует научные публикации и показывает соотношение точек зрения

Из российских инструментов Роман Ковалёв отмечает GigaChat от Сбера и YaGPT. Оба активно развиваются, но пока ограничены тематическими фильтрами и цензурой.

Такой стек позволяет агентству автоматизировать рутину и при этом контролировать качество: нейросеть пишет, но человек проверяет — и только после этого текст идёт в публикацию.

Фактчекинг: проверка данных

Быстрое написание текста — лишь половина работы. Вторую половину занимает проверка фактов. Даже нейросеть, обученная на миллиардах источников, может ошибаться в цифрах, цитатах и терминах.

Для проверки достоверности команда использует Perplexity — инструмент, который не просто выдаёт ответ, а показывает, откуда он взят. Сервис прикладывает ссылки на источники и визуально выделяет фрагменты, на которых основан вывод.

Так, если задать вопрос «Сколько ног у осьминога?», Perplexity приведёт статьи из разных источников и пояснит, что у осьминога 8 щупалец, выполняющих функции конечностей. Тот же принцип работает и для сложных запросов: например, сервис может уточнить размер Царь-пушки, указав конкретные данные с проверенных сайтов.

По словам спикера, Perplexity стал обязательным этапом в работе с контентом: «Мы проверяем все тексты — особенно там, где есть цифры, имена, названия компаний или научные факты. Это простая привычка, которая экономит репутацию».

Команда генерации контента

Массовая генерация статей невозможна без живых специалистов. Нейросеть помогает, но управляют ею люди. Роман Ковалёв подчёркивает: результат зависит не от технологии, а от того, как выстроен процесс и кто за него отвечает.

В команде 4 ключевые роли:

• нейрокопирайтер (или промпт-инженер) — человек, который думает головой

Он формулирует запросы, подбирает темы, управляет генерацией и проверяет тексты на риски. Его задача — не просто «написать статью», а добиться нужного результата от нейросети.

• редактор — тот, кто «ругает нейрокопирайтера»

Он вычитывает тексты, правит смысл, следит за стилем и фактической точностью.

Спикер отмечает: «Редактор обязателен. Даже если генерируете контент сами, кто-то должен проверить, что вы не написали ерунду».

• контент-менеджер и дизайнер — отвечают за упаковку

Первый размещает статьи, добавляет метатеги и ссылки, второй создаёт обложки и иллюстрации. Теперь, когда ChatGPT умеет генерировать изображения с русским текстом, часть этой работы тоже автоматизируется.

• SEO-специалист — соединяет всё в систему

Он подбирает ключевые слова, использует LSI-копирайтинг (включение тематически связанных слов), следит за индексом уникальности и помогает сделать статьи более видимыми в поиске.

Такое распределение ролей позволяет создавать сотни статей в месяц без потери качества: каждый отвечает за свой участок, а нейросеть становится связующим звеном между специалистами.

Этапы создания статей

В агентстве Романа Ковалёва процесс генерации статей выстроен как конвейер. Каждый шаг понятен, измерим и даёт предсказуемый результат.

1. Подбор тем и ключей 

Темы ищут везде, где люди задают вопросы: на сайтах конкурентов, форумах, в соцсетях, на платформах «вопрос — ответ». Отдельно команда анализирует Яндекс Вордстат — чтобы понять, какие формулировки пользователи вводят чаще всего. Нейросети тоже помогают: они предлагают идеи публикаций на основе собранных ключей.

2. Заголовки

Сначала — «цеплялки», которые задают тон и идею будущего текста. Иногда наоборот: когда статья готова, нейросеть генерирует десяток вариантов заголовков, из которых редактор выбирает лучший.

3. Генерация статей

Статьи создаются блочно. Сначала нейросеть предлагает структуру, затем для каждого пункта формируется отдельный запрос. Такой подход даёт контроль над содержанием и позволяет выстраивать логику повествования.

«Мы почти никогда не просим просто “написать статью”. Это плохая формулировка. Важно видеть, как она будет устроена изнутри», — поясняет Роман.

4. Метатеги

После финальной вычитки ChatGPT или Claude генерируют title и description. Это экономит время SEO-специалистов, которым остаётся лишь уточнить и доработать формулировки.

5. Проверка

Финальный этап — проверка уникальности и качества.

• Text.ru показывает уникальность (требование — 100%), спам (<45%) и «воду» (<20%)
• «Тургенев» от «Ашманов и партнёры» оценивает риск фильтров поисковых систем. Норма — не выше 5–6 пунктов

Тексты, превышающие эти значения, возвращаются на доработку.

Такой регламент делает производство контента управляемым: каждый знает, что и когда должно быть сделано, а итог — статьи, которые нравятся и людям, и поисковикам.

Проверка и анализ контента

Когда статьи опубликованы, работа с ними не заканчивается. Команда Ковалёва регулярно возвращается к уже размещённым материалам, чтобы понять, как они «живут» в поиске.

В Яндекс Метрике и Google Analytics отслеживаются поведенческие показатели: глубина просмотра, время на странице, процент отказов. Эти данные помогают определить, какие тексты действительно удерживают внимание аудитории, а какие — нуждаются в доработке.

Особое внимание уделяется страницам с высоким процентом отказов. Если показатель превышает норму, SEO-специалист и редактор разбирают статью построчно. Иногда проблема в контенте: текст не соответствует запросу пользователя или заголовок вводит в заблуждение. Но бывают и технические причины: тяжёлые изображения, сбой вёрстки, медленная загрузка.

«Мы фильтруем все статьи, в том числе те, что сгенерированы нейросетью, — рассказывает Роман Ковалёв. — Если видим, что у материала плохие поведенческие метрики, возвращаем его на редактирование и проверяем заново через месяц».

Такой постоянный цикл анализа делает генерацию безопасной: нейросеть ускоряет процесс, но контроль остаётся за людьми. Это позволяет сохранять качество даже при выпуске сотен текстов ежемесячно.

Как писать промпты для генерации статей

Роман Ковалёв убеждён: качество нейрогенерации напрямую зависит от качества задачи. Нейросеть не угадывает намерения — она следует инструкции. Поэтому всё начинается с правильного промпта.

Первое правило — ясность и конкретика.

«Формулируйте задачу максимально чётко, без двусмысленностей и иносказаний. Без шуток и сарказма — это всё плохо распознаётся», — объясняет спикер.

Лучше писать просто и логично, будто объясняете задачу стажёру.

Второе — контекст. Нейросеть должна понимать, кто вы и зачем пишете. В промпт стоит включить:

• кто автор (профессия, роль, экспертность)
• правила и ограничения (тон, формат, длина, запреты)
• примеры хороших и плохих текстов
• полную информацию о товаре или теме
• тон повествования и аудиторию
• цели — что текст должен сделать (продать, информировать, вызвать доверие).

Третье — структура и объём. Лучше заранее задать примерный размер текста и последовательность блоков: вступление, раскрытие, вывод. Это помогает нейросети «не уходить в сторону» и удерживать смысловую нить.

И наконец — экспертность и стиль. Чтобы сеть писала в нужной манере, ей надо «скормить» примеры ваших текстов. Тогда она будет подражать стилю и строить ответы в едином тоне.

«Не существует волшебного промпта из интернета, который решит всё, — говорит Роман Ковалёв. — Хорошие запросы создаются вручную, под задачу и автора».

Обучение своих агентов

В агентстве Ковалёва нейросети не просто используют — их обучают. Для каждой задачи создаются собственные GPT-агенты, которые пишут в нужном стиле, знают специфику клиента и могут выполнять работу без постоянных уточнений.

«Я загружаю в нейросеть всё, что создавал сам: статьи, посты, расшифровки выступлений, лекции, — рассказывает спикер. — Получается цифровой двойник, который думает и пишет как я».

Такой агент хранит знания о компании, услугах, целевой аудитории, правилах оформления и tone of voice. Он умеет подбирать темы, писать тексты в заданном стиле и даже учитывать редакционные требования.

В ChatGPT это реализуется через создание Custom GPT — модели с собственными файлами, инструкциями и настройками. Для командной работы агент получает ссылку, по которой коллеги могут пользоваться им в своих чатах.

Те же принципы применяются в Gemini, Claude и других моделях. Главное — наполнять нейросеть реальными материалами, а не абстрактными тезисами. Чем больше данных о продукте, тем точнее результат.

Обученные агенты экономят десятки часов: они не только генерируют контент, но и помогают в проверке, подборе тем, структуре статей и даже в создании метатегов.

Автоматизация процесса

Следующий шаг после обучения агентов — автоматизация. В агентстве Романа Ковалёва большая часть рутины переведена на нейросети и интеграции с Google Таблицами.

Для каждого проекта создаётся таблица, где фиксируются темы, ключевые слова, объём текста, структура и статус выполнения. ChatGPT подключён к этой таблице через API и помогает генерировать технические задания для нейрокопирайтеров. Из тех же данных автоматически формируется структура будущей статьи и примерное ТЗ для редактора.

«Мы даём теме параметры: объём, ключевые фразы, примеры хорошо написанных текстов, — и нейросеть сама собирает готовое ТЗ. Копирайтеру остаётся только сгенерировать материал и вернуть его обратно в таблицу», — объясняет спикер.

Некоторые процессы доведены до максимума: один из нейрокопирайтеров агентства написал собственный скрипт, который генерирует статьи по ТЗ, проверяет их в Text.ru и «Тургеневе», а результат автоматически заносит в таблицу.

Однако полностью автоматизировать всё нельзя.

«Так делать не стоит, — говорит Роман. — Когда человек не видит текст, не вычитывает и не редактирует, качество быстро падает. Мы убедились на практике: без участия редактора трафик перестаёт расти».

Автоматизация у Ковалёва — это не замена специалистов, а инструмент, который экономит время и силы команды, оставляя людям задачи анализа и принятия решений.

Работа с целевой аудиторией

Прежде чем строить стратегию и контент-план, команда анализирует аудиторию. 

В ChatGPT или Claude создаётся отдельная ветка, где сеть обучают думать как эксперта по контент-маркетингу. В неё загружают описания сегментов аудитории, их мотивацию, поведение и боли. Нейросеть получает полную картину: кто эти люди, что им важно и через какие каналы они потребляют информацию.

Задача — не просто «сделать портрет клиента», а описать язык и контекст общения.

На основе этого формируются ключевые сообщения бренда — то, что компания хочет донести каждой группе. Затем эти данные передаются в промпты для генерации статей, чтобы тексты звучали на языке аудитории.

«Когда нейросеть знает, для кого пишет, она перестаёт генерировать пустоту, — объясняет Роман Ковалёв. — Она начинает говорить с людьми их словами».

Так аудитория становится основой всей контент-стратегии: темы, форматы, примеры и даже визуал меняются в зависимости от того, на кого рассчитан материал.

Формирование контент-плана с помощью нейросети

После настройки рабочих процессов и агентов команда переходит к стратегическому этапу — планированию контента. Для этого используется тот же ChatGPT, обученный как эксперт по контент-маркетингу.

Промпт для формирования контент-плана:

После этого нейросеть проходит поэтапно — от формулировки смыслов до конкретных публикаций. Каждый шаг закреплён в шаблоне, чтобы стратегия не превращалась в набор случайных идей.

Шаг 1. Ключевые сообщения

На первом этапе определяются базовые смыслы, вокруг которых строится коммуникация. В обновлённой версии контент-стратегии Романа Ковалёва акцент сделан на нейросетях и цифровых инструментах, дающих измеримый эффект.

Эти послания определяют тон и фокус всей контент-стратегии: конкретные результаты, измеримая польза и реальный опыт.

Шаг 2. Каналы распространения

На втором этапе нейросеть предлагает, где и как распространять контент.

• Для B2B-проектов — блог компании, Telegram и рассылки
• Для образовательных продуктов — соцсети, YouTube, e-mail и контент-платформы вроде VC.ru и Хабра
• Для продуктовых бизнесов — лендинги, карточки товаров, SEO-страницы и видеоинструкции

Каналы выбираются не по привычке, а исходя из того, где аудитория действительно потребляет информацию и принимает решения.

Шаг 3. Форматы контента

Далее определяется форматный ряд: статьи, подборки, кейсы, инструкции, вебинары, короткие видео. 

Нейросеть помогает структурировать идеи: какие темы лучше подойдут для блога, а какие — для соцсетей или e-mail.

В результате команда получает контент-микс, который сочетает экспертные материалы и лёгкие вовлекающие форматы.

Шаг 4. Контент-план

На этом этапе ChatGPT создаёт таблицу публикаций — с темами, датами, целями и форматами.

План включает как регулярные статьи и посты, так и спецпроекты. Сеть учитывает сезонность, праздники, продуктовые релизы и даже рабочие циклы команды.

Получается полноценный контент-календарь, который можно сразу выгрузить в Google Sheets и передать редактору или контент-менеджеру.

Шаг 5. Производство контента

Финальный шаг — организация процесса. Нейросеть помогает распределить задачи: кто отвечает за тему, кто пишет, кто проверяет и кто публикует.

Затем подключается автоматизация — шаблоны ТЗ, чек-листы и инструменты проверки уникальности.

После формирования контент-плана нейросеть может помочь с визуальной частью — подготовкой таблиц, сравнительных схем и блоков данных для статей.

ChatGPT и Gemini умеют не только писать текст, но и представлять информацию в виде таблиц или списков. Например, по запросу «Сделай таблицу сравнения традиционных инвестиций и цифровой коровы» нейросеть создаёт готовую структуру с критериями, описаниями и пояснениями, где и как лучше вставить материал в статью.

«Мы часто просим ChatGPT подготовить таблицы для публикаций — это экономит время дизайнеров и помогает авторам понимать, где в тексте нужна визуальная пауза», — говорит спикер.

Такой подход делает статьи структурированными и наглядными: читатель не тонет в тексте, а быстро видит ключевые различия или выводы.

Кейс 1. Большой статейник

Проект Романа Ковалёва — медиа для крупного сайта по продаже IT-курсов — стал примером того, как нейросети позволяют масштабировать контент без потери качества.

«Мы начали с 10 статей в феврале и довели поток до 300 к августу, — рассказывает Роман. — Всё строится на системе: шаблоны промптов, проверка по чек-листам и постоянный анализ поведенческих метрик».

Стоимость одной нейростатьи составила 850–1 200 руб., тогда как ручной текст обходился примерно в 2 500 руб. При этом показатели вовлечённости и глубины просмотра не снижались.

Роман Ковалёв подчёркивает: масштабировать объём контента можно только при сохранении контроля. Каждый текст проходит через редактора и проверку на риск-факторы в «Тургеневе».

Ключевая формула агентства: Больше ≠ лучше. Количество имеет смысл только при стабильном качестве.

Результат — рост поискового трафика и прозрачная, управляемая система контент-производства, которую можно масштабировать на другие проекты и ниши.

Кейс 2. Потоки в Тильде

Второй кейс — пример применения нейросетей в товарном контенте. Здесь команда Романа отработала процесс генерации описаний и SEO-блоков для лендингов и карточек товаров.

Задача стояла простая: увеличить производительность без потери конверсии. Для этого в Tilda был создан поток, где ChatGPT генерировал тексты по шаблонам, а проверка и загрузка происходили автоматически.

Каждый поток включал 3 этапа:

1. Создание промпта с параметрами продукта — ключи, структура, стиль, ограничения по объёму.
2. Генерация текстов и автоматическая проверка уникальности.
3. Импорт готовых текстов в Tilda с помощью скриптов.

Так за несколько часов создавались сотни описаний товаров, где раньше требовались недели ручной работы.

«Мы внедрили нейросеть прямо в процесс создания карточек. Она брала данные из таблицы, создавала описание и загружала результат на сайт. Человеку оставалось только проверить стиль и адаптировать визуал», — рассказывает Ковалёв.

Результаты подтвердили эффективность метода: время на подготовку страницы сократилось втрое, а SEO-показатели по новым карточкам оказались выше, чем у старых.

Стоимость генерации по цене стоимости подключения в API GPT. Цена одного описания товара: ~ 0,5–3 руб.

Роман Ковалёв уверен, что через несколько лет навык работы с нейросетями станет таким же базовым, как когда-то умение пользоваться Excel.

«Нейросети — это не магия, — говорит он. — Это просто новый инструмент. И побеждает тот, кто научился думать вместе с машиной».

 

---

 

Клуб по подписке «Точка доступа» — это профессиональное комьюнити таргетологов, где можно развиваться, получать новые знания и общаться с коллегами.

Каждый месяц в клубе:

• эфиры с экспертами, мастер-классы, лекции, разборы новых инструментов
• мозгоштурмы с коллегами
• разборы отдельных ниш
• марафоны по росту доходов.

А ещё вы получаете доступ к огромной закрытой базе знаний клуба с полезным контентом.

Оставьте заявку, чтобы вступить в клуб.

---