«Нейросеть — это туповатый, но очень исполнительный чувак». Разбираемся, как использовать LLM-ки для работы с коммерческими текстами

Поговорили с экспертами из контент-агентств и редакций, чтобы узнать, как они используют нейросети для работы с текстами и какую пользу те приносят (если вообще приносят). В статье — их дистилированный опыт и советы, как внедрить ChatGPT и иже с ним в рабочие процессы.

Нейросети трещат из каждого утюга: статьи, коллекции промптов, вебинары, обучающие курсы... Все «настоящие профессионалы» используют их и повышают эффективность на 146%.

Для создания этой статьи мы пригласили 9 экспертов — 5 из агентств и 4 из редакций. Они рассказали про свой опыт и предположили, как нейросети повлияют на создание контента в ближайшем будущем.

Содержание:

Читаем.

Эффективность нейросетей растёт с каждой новой версией генеративной модели. Они уже способны создавать качественный контент для разных целей: писать продающие описания товаров для маркетплейсов, генерировать рекламные слоганы, составлять посты для соцсетей, email-рассылки и короткие новости. В общем, с текстами, где важна не экспертность, а точность, краткость и ясность, нейросети справляются довольно хорошо.

Можно использовать нейросети в качестве помощника при написании собственных статей. Языковая модель помогает мне расшифровывать интервью, объяснять сложные термины простыми словами, находить наглядные примеры и подбирать иллюстрации.

Несомненный плюс — высокая скорость работы, возможность получить альтернативные точки зрения и улучшить качество текста.

Нейросети помогут везде: написать текст или хотя бы структуру текста; если не структуру, то хотя бы заголовки; если не заголовки, то хотя бы идеи.

Кроме того, ИИ может выдать результат, который ты сам не сможешь получить. Например, ты написал хороший текст, но хочешь сделать его в стиле Чехова, с его длинными оборотами и описанием окружающей среды. С нейросетью реализовать эту задумку проще.

Уже сейчас нейросети помогают снижать косты на некоторых задачах. Например, раньше над расшифровкой интервью у нас работали отдельные люди, а теперь это делается нейросетью в два клика за три минуты.

Нейросети помогут нам всем заработать больше денег, и агентствам, и отдельным авторам/редакторам. Сейчас нейросети снижают косты в редакциях и генерят контент в разы быстрее человеков. Они помогают авторам и редакторам делать контент быстрее и порой качественнее (не всегда). А кому-то они помогут уволиться и заняться наконец чем-то полезным.

Есть задачи, в которых человек — это дорого и немасштабируемо. Например, когда нужно сделать выжимку из длинного текста, переписать уже готовую статью под разные аудитории, сделать транскрибацию длинного интервью с экспертом. Нейросеть для таких задач — это дешевле и быстрее.

Некоторые задачи требуют такой скорости, которую без нейросетей просто не достичь. Рынок и запросы клиентов диктуют нам, что хорошо бы этот инструмент применять и применять грамотно.

К примеру, мы работали над созданием карточек и писали несколько сотен штук в течение двух месяцев. А потом клиент попросил тысячу карточек, но за три недели!

Еще один случай — портал с запросом на мониторинг новостей по теме и выдачу 8-10 новостей в день.

Раньше мы в 90% случаев отказывались от таких задач или собирали отдельную команду, что было дорого и часто неоправданно. Теперь же у нас есть возможность эффективно справляться с этими задачами с помощью нейросетей.

Нейросети существенно сокращают время работы. В зависимости от сложности задачи, то есть количества итераций, они могут уменьшить время работы копирайтера: от нескольких часов при составлении маркетинговых описаний книг на основе УТП до пары дней при работе над большой статьей по книге с участием автора.

Также нейросети могут помочь с креативом и избавиться от «писательского блока». Можно попросить Claude предложить максимальное количество вариантов слогана или быстро придумать 20 тем для статьи по книге, актуальных для ЦА.

Запрос нашей аудитории заключался в том, чтобы получать контент в своей профессиональной сфере. Это возможно, если среди всего, что есть в интернете, выбирать самое интересное и подавать информацию сжато. Использовать человека для такой задачи — дорого. Поэтому я решил пользоваться парсерами, которые умеют извлекать контент из большой массы данных, и нейросетями, которые делают выжимку из статей.

А ещё с помощью нейросетей можно быстрее персонализировать готовый текст под разные носители и аудитории. Это экономит время и силы редактора.

Нейросети ускоряют процесс производства текстов, но я бы рассматривал их применение шире, выходя за рамки количественных показателей, таких как время написания.

Например, для нас нейросети значительно упростили создание пресейлов. Теперь можно быстро генерировать примеры контента для продающих презентаций, что раньше было практически невозможно, поскольку требовало много времени и денег.

Павел Молянов, «Сделаем»:

Нейросеть — это туповатый, но очень исполнительный чувак. Процесс работы с ними ровно такой же, как при работе со стажером. Ставишь ему очень подробные и понятные задачи, дотошно проверяешь все, что он приносит, показываешь, где докрутить, и работа идёт.

С помощью нейросети можно написать простые тексты с нуля одним промптом на уровне автора с биржи. На сложные тексты времени уходит столько же, сколько если писать самому. А вот рерайтить, генерировать темы, придумывать примеры, искать ошибки, изучать ЦА, анализировать исследования, оценивать текст на соответствие ТЗ — с нейросетью куда более эффективно.

Чтобы проанализировать ЦА, я начинаю с проведения кастдевов. Загружаю их в ChatGPT и прошу проанализировать ЦА. Затем я беру записи звонков, также загружаю их в ChatGPT, чтобы получить список частых запросов, сомнений и аргументов аудитории.

Ещё я задаю вопросы о том, что важно для ЦА в контексте нашего продукта, и использую полученные гипотезы для тестирования.

Для оценки текста по техническому заданию я просто скармливаю ChatGPT текст с ТЗ и прошу указать на несоответствия.

Алексей Рожков, «Рыба»:

Уже сейчас нейросеть — рабочий инструмент, а не просто баловство. Я использую их в реальных платных проектах, в основном в шаблонных текстов. При правильной постановке задачи нейросеть может выдать хороший результат.

Правда, иногда затраты времени на работу с нейросетью сопоставимы с работой обычного автора, но я замечаю, что они становятся всё более эффективными: лучше справляются с шаблонными задачами, когда под рукой достаточно вводных данных.

Нейросети отлично подходят для SEO-контента, где не требуется экспертное мнение или уникальные инструкции. В целом они хорошо справляются с написанием недорогих текстов на основе информации из интернета без глубокого анализа и с низким риском ошибок.

Тимур Угулава, «Медиасфера»:

Нейросети сокращают время создания текста. Важный момент: если копирайтер высокого уровня, он сможет написать пару текстов заметно быстрее, чем связка «нейросеть + редактор».

Однако, если нужно создать 10 текстов по одной теме — например, нужно протестировать рекламные объявления в директе или создать объемные тексты, — двум людям будет сложнее придумать десятки креативных материалов и подать их по-новому. В этом случае нейросеть спокойно накидает идей, что значительно упрощает задачу.

Дмитрий Исламов, «Луч»:

Нейросети сокращают время на создании простых текстов, дистрибуции контента и иногда даже полностью автоматизируют процесс.

Например, когда появляется файл с новостями, ранее подготовленный скрипт на Python автоматически обращается к API от OpenAI с заранее составленным запросом, чтобы найти подходящие для медиа новости и предложить из них идеи для полноценных материалов. Из ручной работы остается только положить файлик в папочку скрипта.

Всё же и в «простых» форматах текстов необходим человеческий контроль. Редактор должен проверить факты, исправить ошибки, доработать стиль и придать тексту индивидуальность.

Катерина Ерошина, МОАВ:

Люди пока эффективнее — в постановке задач. Нейросети дают пользу на шаблонных задачах по генерации контента, где можно тщательно отточить промпт и не бояться нейросетевых галлюцинаций. Они же хороши там, где нужно подстраиваться под отдельную целевую аудиторию. Переписать в другом ТоV, написать в заданной стилистике и прочее. Главное не просить их посчитать число букв R в слове Strawberry.

Родион Скрябин, «Палиндром»:

Польза нейросети заключается в возможности масштабирования. Раньше редактор мог написать одну статью, теперь он дорабатывает её с помощью нейросети под разные аудитории и получает десять за то же время.

Глеб Гавриш, «Альпина»:

Невероятная скорость работы, экономия времени и ресурсов копирайтера, универсальность и возможность кастомизации ИИ-помощника.

Главный плюс — нейросети поощряют любопытство и пытливость ума. Чтобы хорошо работать с нейросетями, копирайтеру нужно постоянно пробовать, экспериментировать, задавать вопросы.

Игорь Иванов, «Сетка»:

Что точно нейросети помогают сделать быстрее, так это работать с короткими форматами или частями длинных статей. Можно дать нейросети текст и попросить сгенерировать 20 вариантов заголовков и лидов в разных стилистиках и за пару минут получить больше 40 вариантов драфтов, из которых уже можно собрать финальный текст.

Олег Копылов, Яндекс ПромоСтраницы:

Технологии действительно позволяют создавать тексты быстрее: то, что раньше занимало 8 часов, теперь можно выполнить за 2–4 часа.

Однако это похоже на автомобиль, который может разгоняться до 200 км/ч: хотя такая скорость возможна, ездить на ней не рекомендуется. Даже на гоночной трассе необходимо учитывать множество нюансов и держать всё под контролем.

Важно отметить, что внедрять нейросети можно не только в основной процесс создания контента, но и в сопутствующие процессы. Я активно использую их для аналитики данных, что позволяет быстро обрабатывать большие объёмы информации и выявлять закономерности. Также они помогают создавать визуальный контент: около 90% материалов в пресс-релизах генерируются с их помощью.

И конечно, помогают избавится от синдрома «пустого листа» и генерировать новые идеи.

Глеб Гавриш, «Альпина»:

Сегодня нейросети — такой же атрибут ежедневной работы, как текстовые редакторы или поисковики. Они помогают работать с материалом на разных уровнях, но финальный текст — всегда результат работы копирайтера.

Проще всего работать с текстами, которые предполагают повторяемость, шаблонность и чёткую структуру: технический перевод, SEO-тексты, релизы, краткое изложение содержания книг, расшифровки аудиозаписей, типовые сценарии для видео.

С текстами, в которых нужно подчеркнуть индивидуальность, специфический тон — например, интервью или обзор книги, — нейросети пока справляются хуже. Но это не значит, что их совсем нельзя использовать, просто участие копирайтера требуется больше.

Главные минусы этого инструмента: приличная стоимость доступа к нескольким нейросетям, ограниченность некоторых моделей при работе с русским языком, необходимость фактчекинга и проверки источников.

Дмитрий Исламов, Луч:

Основные минусы нейросетей — «галлюцинации», риск плагиата и необходимость тщательной проверки фактов.

Тот же Gemini от Google при работе с длинными текстами на русском языке задваивает пробелы, не ставит правильные кавычки и тире, может отвечать на двух языках одновременно.

Есть области, где нейросети пока не могут заменить человека. Это написание сложных экспертных статей, журналистских расследований, художественной литературы, репортажей. В этих случаях требуется не только умение работать с информацией, но и глубокое понимание темы, критическое мышление, креативность и эмоциональный интеллект.

Тимур Угулава, Медиасфера:

Текст не создаётся нейросетью до последней точки. Если действовать именно так, результат будет плохим. Нужен оператор — редактор или промпт-инженер, который умеет правильно ставить задачи.

Результат становится симбиозом робота и человека, где человек выступает в роли редактора, а нейросеть — в роли креатора и копирайтера.

Самый очевидный минус — человек может быстрее понять другого человека, нейросети же нужно чётко объяснить, что ты хочешь получить на выходе. И в этом заключается проблема: мы не всегда умеем ясно формулировать, какой результат ожидаем.

Павел Молянов, «Сделаем»:

Если вы работаете с информацией под NDA, то использовать ChatGPT или Claude не стоит. В таком случае нужно развернуть на своих серверах нейросети, которые не передают данные за пределы вашей инфраструктуры, например, Mistral.

Катерина Ерошина, МОАВ:

Главное ограничение — кривые руки оператора. Если вы не знаете, чего хотите, нейросеть догадается как сможет, а с догадками у нее туго.

Если же говорить о коммерческом применении, то нейросети нельзя использовать там, где требуются настоящие экспертные знания. Как и туповатого биржевого копирайтера, их нельзя допускать в проекты, где надо думать, спрашивать, создавать новые смыслы.

В2С направления, где информации много, а требования к глубине проработки контента невысоки, — вот сферы, где копирайтерам пора переобучаться на ИИ-операторов. В2В проекты пока еще остаются для людей. Чем более узкая сфера, тем меньше шансов у ИИ. Чем более экспертная сфера, тем меньше шансов у ИИ.

Родион Скрябин, «Палиндром»:

ИИ часто галлюцинирует, и все тексты нужно перепроверять вручную.

Чтобы создать оригинальный текст, по которому не видно, что он сгенерирован нейросетью, нужно много доработок. Часто текст приходится прогонять через нейросеть несколько раз, чтобы убрать типичные для ИИ воду, формальные фразы и ошибки в фактах.

Мы используем нейросеть в тех проектах, в которых человек — это слишком дорого и нерентабельно. Например, когда нужно быстро сделать выжимку из большой подборки контента.

В своих личных каналах, книгах и проектах агентства, где важен креатив и оригинальность, я никогда не использую нейросети.

Алексей Рожков, Рыба:

В нашем случае нейросети пока что используются для создания карточек товаров и шаблонных SEO-текстов. Писать серьёзные экспертные статьи пока сложно, но для вдохновения можно попросить проанализировать конкурентов и подобрать структуры и разделы, что тоже очень полезно для SEO.

Что касается написания лендингов о новых продуктах, я бы не рекомендовал использовать нейросеть — мало данных для обучения. Личный блог тоже не подходит, так как результат будет слишком заметен.

Кстати, нейросети не всегда эффективны для шаблонных задач. Например, мы пишем много рекламных текстов для Промостраниц. Я всегда считал, что рекламные тексты можно свести к 10-15 шаблонным структурам и подключить нейросети. Однако из-за большого количества вводных данных, разнообразия мнений со стороны заказчиков и новизны рекламных сообщений обучать нейросеть оказалось сложно. В итоге мы снова вернулись к работе с авторами.

Игорь Иванов, «Сетка»:

Нейросети неплохо справляются с вычиткой текстов на ошибки — например, тот же Claude. Только важно просить его не переписать текст, а прислать отдельно список найденных ошибок и неточностей. Всё же нейросети галлюцинируют, проверять за ними пока обязательно.

Нейросети плохо справляются с SEO-текстами — генерят мусорные статьи. Этим пользуются заказчики дешёвых текстов с тупым набором ключевых слов. В выдаче поисковиков будет появляться всё больше такого контента, но я надеюсь, IT-гиганты уже думают, как с этим бороться.

Второе — это короткие тексты. Пока ни одна нейросеть не выдала мне финальный копирайт, который я мог бы забрать в баннер или заголовок. Но из двадцати вариантов почти всегда будет два-три, которые я могу взять в работу и доделать.

Нейросети вообще не подходят для литературных текстов. Довольно сложно сгенерировать что-то со специфической стилистикой автора, сделать эмоциональные и провокационные тексты. Они стараются обходить сложные темы и выдают рафинированные тексты.

Олег Копылов, Яндекс ПромоСтраницы:

Создание квизов стало намного проще благодаря нейросетям. Например, можно просто загрузить список товаров или сделать скриншот из Яндекс.Лавки и попросить придумать текст. Это действительно облегчает задачу. Но вот с длинными экспертными текстами всё не так просто.

Не скажу, что они вообще не подходят для таких случаев. Например, в жанре юзкейсов, где рассказывается история от первого лица на основе личного опыта, нейросеть может выдать что-то не очень качественное. Она может просто выдумать детали, и это будет заметно. Но, если мы обработаем интервью с человеком или добавим какие-то элементы, это может сработать. В общем, нейросети могут помочь, но не всегда дают готовый результат.

Важно, чтобы в работе с нейросетями участвовал человек. С одной стороны, такой подход позволяет ускорить работу, но с другой стороны, человек не может одновременно обрабатывать десять разных тем за день. Здесь возникают организационные и психологические трудности.

Тимур Угулава, «Медиасфера»:

Я выделю три нейросети, которые могут создавать качественные длинные тексты: GPT 4 Omni, две версии Claude: 3.5 Sonnet и 3 Opus, а также Gemini от Google.

Если мне нужно создать что-то более живое, например, художественный текст, я выбираю 3 Opus или 3.5 Sonnet. Если нужны невероятно длинные тексты с большим количеством символов, выбираю Gemini. Для более сухих и технических текстов лучше подходит ChatGPT.

Дмитрий Исламов, «Луч»:

Для работы с текстами я в основном использую GPT-4 Omni и Gemini Advanced.

GPT-4 Omni отлично справляется с генерацией высококачественных текстов разных форматов — от коротких постов до длинных статей. Она хорошо понимает контекст и может писать в разных стилях.

Gemini Advanced привлекла меня большим контекстным окном, что позволяет анализировать огромные объёмы информации и прикреплять большие файлы. Кроме того, она имеет доступ к актуальным данным из поиска, хотя для запросов на русском языке чаще всего ссылки ведут в никуда или отсутствуют.

Иногда, чтобы получить большее разнообразие результатов и взглянуть на задачу с другой стороны, я подключаю Bing AI.

В последнее время пробую 1o от OpenAI, но у неё немного поменялся принцип работы, и это стоит учитывать. Пока она дорогая и требует переосмысления работы с промптами.

Родион Скрябин, «Палиндром»:

Наши редакторы пользуются ChatGPT, Gemini, YandexGPT и DeepL — для переводов. Слышал, что последняя версия ChatGPT стала хуже из-за общения с людьми. Но как помощник для редакторов — почему бы и нет.

Павел Молянов, «Сделаем»:

ChatGPT и Claude, потому что они лучшие и сточки зрения всех бенчмарков — стабильно в топе рейтингов, и по нашему опыту.

Катерина Ерошина, МОАВ: Мы используем ChatGPT, Claude, Perplexity. Пробовали русские нейросети, но не впечатлились пока.

Алексей Рожков, Рыба:

ChatGPT. Кажется, с ним результаты самые предсказуемые».

Глеб Гавриш, «Альпина»: «Мы используем наш собственный корпоративный продукт Alpina GEN, который объединяет в одном русскоязычном интерфейсе мощности нескольких моделей для работы с текстами и изображениями — ChatGPT, Claude, MidJourney, Dall-E и некоторых других. В ней есть библиотека шаблонов, которая снижает порог входа для новичков, и возможности для командной работы, можно делиться промптами и вместе работать над одним текстом».

Игорь Иванов, «Сетка»:

Claude лучше всех сейчас работает с креативным копирайтингом и неплохо справляется с корректурой, причем и на русском, и на английском. Для меня сейчас это основная нейросеть.

YandexGPT хорошо сокращает и выдаёт саммари текстов и статей.

Олег Копылов, Яндекс ПромоСтраницы: «Нам очень помогает нейросеть Claude — пишет четко и не водянисто. На данный момент это одна из самых продвинутых нейросетей в области текстов, и результаты работы с ней более удовлетворительные по сравнению с другими.

Катерина Ерошина, МОАВ:

Читать умные статьи и экспериментировать. Главное брать задачи не игрового характера. Сделать текст веселее с помощью нейросетей вы научитесь быстро. Наладить стабильную генерацию обычных скучных текстов по обычным скучным ТЗ так, чтобы от оператора не требовалось постоянно «следить за руками», — задача скучная донельзя. Но её решение сделает вас лидером ИИ-направления в редакции. И принесёт немножко денег. Например.

Нужно собирать удачные решения, искать всем фишкам практическое применение и не вестись на наборы для домохозяек «777 промптов на все случаи жизни».

Дмитрий Исламов, «Луч»:

Я не проходил специализированных курсов по работе с нейросетями, но активно изучал информацию в Twitter, читал документацию по GPT-4 и Gemini.

Вначале я много экспериментировал, пробовал разные подходы к формулированию промптов. Особенно полезным оказался совет, который я нашёл в Twitter: попросить языковую модель саму сгенерировать промпт, описав входные данные по задаче, этапы выполнения и то, каким я вижу результат. И не забыть попросить задать дополнительные вопросы мне, чтобы сделать промпт более эффективным.

Анализируя ответы языковой модели, обращал внимание на слабые места — например, тенденцию к повторам или использование шаблонных фраз. Это позволило скорректировать свои промпты и добиться более качественных результатов.

Секрет качественного промпта — понимание того, как работают языковые модели. Важно помнить, что это не люди, а сложные алгоритмы, поэтому промпт должен быть максимально ясным, точным и структурированным.

Мне в этом очень помогает моё IT-образование. Нас учили разбивать задачи на более мелкие шаги и составлять алгоритмы. Этот подход я использую и при работе с нейросетями.

Кроме того, я предоставляю модели достаточный контекст, использую примеры и задаю ей конкретную роль. Также применяю итеративный подход, постепенно улучшая промпт на основе полученных результатов, о чём уже говорил выше.

У OpenAI, кстати, в Playground появилась кнопка, которая сама генерирует промпт по той задаче, которую написал человек. Пользуйтесь ей чаще, чтобы понять, как правильно задать промпт для языковой модели.

Глеб Гавриш, «Альпина»:

Я периодически прохожу разные курсы для того, чтобы понимать, куда двигается индустрия нейроконтента и для того, чтобы в очередной раз убедиться, что успевать за всеми новинками невозможно. Но главный источник знаний остается личный опыт — пока сам не набьёшь шишек, не научишься.

Относитесь к промптам не как к фиксированным формулировкам, а скорее как к цепочке итераций: постоянно дорабатывайте исходный текст, добиваясь от нейросети того, чего вам нужно. Разделяйте сложные задачи на более мелкие и простые, двигайтесь к цели небольшими и контролируемыми шагами.

Если не получается придумать правильный промпт самостоятельно, попросите нейросеть взять на себя роль промпт-инженера и подготовить метапромпт по вашему заданию.

Если чувствуете, что ИИ начинает галлюцинировать, не пытайтесь добиться от него хорошего результата. Лучше остановитесь и начните заново, либо попробуйте тот же промпт в другой нейросети.

Также рекомендую прочитать книгу Дамира Халилова «ChatGPT на каждый день: 333 промпта для бизнеса и маркетинга».

Игорь Иванов, «Сетка»:

Пока что самостоятельно изучаю, как устроены LLM. Каждый раз, когда я задаю промпт и получаю результат, моя личная нейросеть в голове учится, как лучше писать запрос нейросети.

Советую для начала разобраться, как работают LLM. Не надо общаться с ними, как с человеком. Нужно чётко понимать, как программа обрабатывает запрос.

Второе — изучайте хорошие промпты. Например, у Anthropic есть библитека промптов. Берите оттуда примеры и анализируйте их.

Чтобы получать тексты на четыре с плюсом или пять, нужно менять изначальный промпт, а не только давать правки к тексту. Как только появляется ошибка нейросети, которую мы не учли, промпт становится длиннее. И это работает до тех пор, пока мы не найдём следующую правку.

Тимур Угулава, Медиасфера:

В нашей компании я главный промпт-инженер, прошедший обучение от Яндекса и увлечённый этой темой.

Хороший промпт — это тот, в котором достаточно конкретики. Например, если надо написать текст в стиле Энди Уэйра, автора «Марсианина», ты можешь подробно описать его стиль, и нейросеть подхватит его.

Другой вариант — загрузить книгу «Марсианин» и попросить нейросеть проанализировать стиль. Таким образом мы начинаем применять нейросеть для создания промптов.

И здесь мы подходим к главному секрету качественных промтов — они создаются совместно с нейросетью. Это многошаговый операционный процесс: ты создаёшь версию, дорабатываешь её вместе с нейросетью, обсуждаешь возможные дополнения, тестируешь результат и анализируешь его качество. Если результат хороший — отлично, если нет — начинаешь выяснять, какая формулировка отсутствует или мешает достичь нужного результата

У нас был случай, когда с кривым промптом написали текст про пребиотики. Начало этого текста звучало так: «Про и пре биотики — два брата-акробата на арене кишечного цирка». Это стало мемом в нашей команде, но такие вещи могут происходить. Так что всё зависит от промптинга, работы редактора и глубины вовлечения в тему.

Примеры работающих промптов для коротких и длинных текстов от Тимура:

Олег Копылов, Яндекс ПромоСтраницы:

Я изучал все сам: читал блоги на Medium, изучал материалы западных экспертов и гайды от производителей нейросетей.

Секрет хорошего промпта — чтобы всё было ясно и чётко, а также должна быть роль.

А ещё объяснять нужно так, как будто ты разговариваешь с очень умным человеком, который начитан и знает все секреты конкурентов и мировой практики, но при этом у него амнезия. Твоя задача — помочь ему вспомнить и направить в нужное русло. Вот такой подход к созданию промпта действительно работает.

Интересно, что в этом процессе помогает не только понимание темы, но и немного самопознания и эмпатии. Когда ты представляешь себе этого человека и думаешь о том, как ему будет проще понять информацию, это действительно делает промпт более эффективным.

Павел Молянов, «Сделаем»:

Секрет качественного промпта в том, чтобы сделать его максимально подробным, однозначно описать задачу и показать примеры. Чем понятнее напишешь, что тебе надо, тем вероятнее получишь хороший результат.

Родион Скрябин, «Палиндром»:

Чтобы собрать хороший промпт, нужно смотреть, что делают другие. Есть библиотеки промптов, есть люди, которые делятся своими наработками.

Видишь крутой результат — изучаешь, что такого есть в промпте, что можно забрать себе.

Алексей Рожков, «Рыба»:

Любую нейросетку для создания своего проекта надо обучить. Желательно длинным подробным промптом и примерами. Если примеров нет, то это будет еще сложнее.

И даже обученная нейросетка может соврать, поэтому её тексты надо вычитывать и проверять.

Чем больше референсов соберёшь, тем быстрее нейросеть поймёт, что от неё хотят и в каком стиле ей писать. А ещё хорошо работает приём «представь, что ты — арктический морж».

Тимур Угулава, «Медиасфера»:

Я придумал метод, который хоть и звучит как шутка, но на самом деле вполне реализуемый. Я назвал его ИППКВ — интерес, промпты, простота, комьюнити и вовлечение. С помощью него я внедрял нейросети в свою команду.

Интерес. Нужно заинтересовать людей, показать им примеры. Я когда-то увлекал нашего главреда Майю, демонстрируя ей классные тексты, созданные с помощью нейросети. Сперва я показывал ей текст и спрашивал: «Ну как, прикольно? Нравится?». Когда она отвечала: «Да!», я говорил: «Это сделала нейронка. Вот тебе промпт».

Промпты. Необходимо облегчить людям страдания и помочь им быстро получать результаты. Для этого нужно давать готовые промпты. Первые наши нейротексты были написаны с моими промптами, а затем уже дорабатывались под себя.

Простота. Должны быть простые и изящные решения. Не стоит пытаться заменить копирайтера и сразу же писать весь текст, это путь в никуда. Результат будет плохим, потому что это первый опыт, а делает это ваш сотрудник, который уже скептически настроен ко всему этому делу. Скорее всего, он попробует, и получится «арена кишечного цирка», после чего он просто уйдёт.

Пусть люди не спешат с нейросетями, сначала освоятся с ними. Для начала можно генерировать только идеи и заголовки. Главное — добиться вовлечения.

Комьюнити. В любой команде, где активно используются нейросети, всегда есть внутренний телеграм-чат, где участники делятся опытом — бесценный ресурс для обмена информацией. Получилась стратегия с помощью нейросети? Поделился промтом, а остальные подхватили.

Особенно круто, когда обмен опытом происходит между разными командами и компаниями — тогда вы получаете знания из разных областей. Даже изучение чужих решений, не профильных для вас, может натолкнуть на интересные мысли.

Процесс создания нейротекстов аналогичен традиционному, но вместо копирайтера работает редактор. Сначала генерируются идеи, что можно сделать как с помощью нейросети, так и вручную, если они очевидны. Затем готовится сценарий: загружается бриф, и формируется скелет текста.

Написание происходит по частям. Полный текст за раз не пишется. Нейросеть создает черновик, а редактор вносит правки. Если требуется много изменений, черновик переписывается.

Работа ведётся строго по структуре текста, текст пишется поэтапно — это и отличает от традиционного подхода, когда человек погружается в поток и создает черновик целиком, а потом редактирует.

Олег Копылов, Яндекс ПромоСтраницы:

Во-первых, важно, чтобы в команде были энтузиасты, желательно из числа руководителей.

Во-вторых, мы создали чат испытателей, где делились наблюдениями и интересными результатами. Это способствовало вовлечению других сотрудников и возникновению интереса к новым подходам.

В-третьих, выделили отдельную команду — нейроредакцию, которая полностью сосредоточилась на этом процессе.

Однако ключевым моментом является то, чтобы экспертиза не оставалась в рамках узкой группы. Необходимо периодически перетасовывать людей, чтобы знания и опыт распространялись по всей команде.

В этом процессе многие проблемы являются не технологическими, а организационными. Важно обучить сотрудников работать с новыми инструментами и предотвратить их выгорание. Не ждите идеальных условий, но и не спешите — дайте процессу развиваться постепенно.

Дмитрий Исламов, «Луч»:

Рассмотрим создание поста на основе уже написанной статьи. В промпте указываю желаемый объём поста, ключевые тезисы и целевую аудиторию, скармливаю файл со статьёй.

Часто модель генерирует «галлюцинации». Для борьбы с этим я внимательно проверяю сгенерированный текст и сверяю его с оригиналом.

Если же нужно написать статью с нуля, то действую поэтапно: сначала прошу нейросеть составить план статьи, затем для каждого раздела предоставляю модели релевантную фактуру из достоверных источников и прошу дополнить её самостоятельно или задать уточняющие вопросы мне.

После генерации текста я проверяю его на точность и соответствие фактам. В конце генерирую заголовок и лид, а затем уже вручную редактирую весь текст, уделяя внимание стилистике, логике повествования и ясности изложения.

Павел Молянов, «Сделаем»:

Этот процесс похож на написание текста начинающим автором:

Катерина Ерошина, МОАВ:

Нанять мастера промптов и построить вокруг него ИИ-редакцию.

Вам понадобятся мозги для отработки промптов, руки для генерации контента, редакторы для контроля вашей продукции, менеджер для организации и коммуникаций. Рук нужно будет много, чуть меньше — редакторов, мозг может быть один, но без него никак, менеджер нужен, чтобы не отвлекать прочих от работы.

Но сначала вам нужны заказы на нейротексты, внутренние или внешние. Иначе зачем всё это.

Алексей Рожков, «Рыба»:

Редактор собирает информацию о продукте, услуге, разбирается в задаче. После решаем, какую именно часть отдавать нейросети: аналитика рынка, подбор примеров, аналитика конкурентов, написание структуры или текстов, подбираем под остальные этапы работы авторов.

Пишем промпт, собираем результаты и доводим до ума: либо исправляем промпт, либо вручную редактируем, если результат устраивает.

В этом деле больше аналитики и подготовки ложится на редактора, потому что толковому автору разжевывать ничего не надо.

Один текст делать нет смысла — его проще отдать опытному автору. Но если текстов 1000, то долгая подготовка себя оправдывает.

Родион Скрябин, «Палиндром»:

Берём задачу, формируем по ней ТЗ. Дальше делаем промпт. Получаем готовый текст, вносим правки в промпт, пока не получим нормальный результат.

Нейросеть пишет быстрее, чем редакторы, но на то, чтобы создать удачный промпт, может уйти целый день. Так что нужно выбирать, в каких задачах это имеет смысл.

Катерина Ерошина, МОАВ:

Глобально тут в законодательстве пока ещё дыра. Одно мы делаем точно: клиент всегда в курсе, что текст генерируется с помощью ИИ.

Тимур Угулава, «Медиасфера»:

Мы не учитываем нейросети в договорах, потому что мы продаём не конкретного копирайтера, а результат — текст. Кто его написал и использовалась ли нейросеть — это наши внутренние вопросы, и, к счастью, наши клиенты это понимают.

Юридически в России этот вопрос пока не урегулирован, возможно, он будет решен в будущем, но сейчас мы не беспокоимся об этом.

Родион Скрябин, «Палиндром»:

Мы пока не дошли до того, чтобы юридически регламентировать использование нейросетей.

Алексей Рожков, «Рыба»:

Пока что в договоре нейронки не упоминаем.

Тимур Угулава, «Медиасфера»:

Нейросети будут продолжать развиваться. Посмотрите на изменения за последний год-полтора — разница колоссальная. Они будут упрощаться, и появятся новые сервисы.

Хотя некоторые из них сейчас довольно кривые, в будущем мы увидим сервисы, которые смогут превращать даже самых неопытных пользователей в копирайтеров средней руки или выше, благодаря предустановленным промптам и более тонкой настройке.

Например, ты можешь продиктовать невнятный текст, а нейросеть преобразует его в понятный текст, который нужно лишь отредактировать. Это может стать стандартом для сервисов.

Мы движемся к упрощению: результаты будут получаться быстрее и проще. Нейросети станут умнее, а тексты — лучше и интереснее.

Дмитрий Исламов, «Луч»:

Одним из ключевых трендов станет быстрая дистрибуция контента. Нейросети позволят легко адаптировать один и тот же текст для разных платформ. Например, пост из социальной сети можно будет быстро превратить в статью для блога или новость для сайта. Это поможет компаниям экономить время и ресурсы, а также повышать охват аудитории.

Новости также будут писаться с помощью языковой модели, которая парсит сайты источников. Конечно, здесь есть и вызовы, связанные с фактической точностью и объективностью. Но я уверен, что в будущем будет возможность оперативного фактчекинга силами самой языковой модели.

Мы всё чаще будем не замечать, что потребляем контент от языковых моделей. В то же время я думаю, что человеческий контент не потеряет своей ценности. Авторские колонки, аналитические и глубоко проработанные статьи, художественная литература — всё это требует уникального человеческого вклада: оригинальности, эмоциональной глубины, авторского стиля, возможности оказаться на месте событий или достать (в прямом и переносном смысле) нужного для материала человека. Люди будут готовы платить за такой контент, потому что он будет предлагать нечто больше, чем просто информацию.

С приходом языковых моделей появится очередное переосмысление SEO-стратегии. Потому что, как попасть в выдачу языковой модели — ещё та загадка. И нас ждёт очередное изменение правил игры в интернете.

Павел Молянов, «Сделаем»:

С каждым годом будет всё меньше шагов, которые надо продумать, а потом просить нейросеть сделать это.

Катерина Ерошина, МОАВ:

Пройдём пик всеобщей ажитации, когда нейросетями будут пытаться писать всё. Переживём всплеск курсов про нейронку для всех — он уже начался, но это пока верхушка айсберга.

Затем нейронки займут место биржевых копирайтеров, а мы перейдём к нормальной эксплуатации ИИ — со сложными промптами, комплексными решениями и платным доступом, который отсечёт халявщиков от нормальных ИИ.

Родион Скрябин, «Палиндром»:

На уровне бирж нейросети быстро заменят копирайтеров, а авторские качественные тексты будут цениться ещё сильнее.

Количество материалов, произведенных с искусственным интеллектом, растёт очень быстро. Поисковики уже активно деприоритизируют контент, который создан нейросетью. На первых строках выдачи поисковиков, надеюсь, будут оставаться тексты, написаные людьми.

Глеб Гавриш, «Альпина»:

Прежде, чем ответить на вопрос, я почувствовал острое желание прогнать его через нейросеть. Так что первый тренд такой — нейротексты будут возникать в местах, где раньше мы раньше не ожидали бы их увидеть. Вплоть до того, что в нашем восприятии разница между нейротекстом и текстом, написанным без использования нейросетей, окончательно пропадёт.

Второй тренд — ИИ начнет ещё лучше понимать человека, разовьёт эмоциональный интеллект, так что общаться с ним будет проще, и порог для начала работы с нейросетями станет ещё ниже. Это приведёт, в частности, к тому, что бизнесы начнут более активно использовать «гибкие» чат-боты, они будут в реальном времени рекомендовать людям книги, подсказывать рецепты, общаться на самые разные темы.

Третий тренд — регуляция обучения ИИ и ужесточение правил использования контента, созданного с использованием нейросетей, а также повышение средней стоимости доступа к самым совершенным моделям.

Игорь Иванов, «Сетка»:

Больше персонализации — с помощью нейросетей можно создавать из ключевого текста персонализированные тексты для разных аудиторий и форматов. Значит, мы сможем увидеть в приложениях и вебе больше разнообразного контента.

SEO — работа во многом перейдет нейросетям, и мы увидим много текстов, которые написаны с набором обязательных ключевых слов.

Нейросети создадут тренд в маркировке контента — создан он человеком, человеком и нейросетью или только нейросетью.

Олег Копылов, Яндекс ПромоСтраницы:

В ближайшем будущем мы увидим, как контента станет очень много, и предложение превысит спрос. Возможности по созданию текстов значительно увеличиваются, но наши способности потребления так быстро не растут. Это приведёт к тому, что нам будет ещё сложнее пробиваться через баннерную слепоту и контентную нагрузку.

Ещё один тренд — появление новых форматов. Мы сейчас говорим о тексте, но нейросети упростят создание и других форматов контента. Например, мы сможем создавать интерактивные тексты в виде игр, где пользователи будут взаимодействовать с контентом.

Я помню, что раньше были люди, которые принципиально не пользовались компьютерами и писали от руки, считая, что так тексты более душевные. На самом деле это был скорее страх перед технологиями. В будущем мы увидим нечто подобное и с нейросетями: те, кто не хотят их использовать, будут оставаться в меньшинстве.

Родион Скрябин, «Палиндром»:

У нас есть проекты, которые намеренно строятся вокруг нейросети. С такими запросами приходили клиенты, которым интересно сыграть на популярности нейросетей.

Иногда мы и сами это предлагаем, когда для это проще и дешевле.

Катерина Ерошина, МОАВ:

Спрос есть, и он почти вменяемый — не просят сделать магию за 10 минут на текст. У нас качественный и востребованный продукт, и нам несложно масштабироваться ради больших объёмов.

Павел Молянов, «Сделаем»:

Да, бывают запросы в духе «надо писать Х текстов в месяц с помощью нейронок».

Тимур Угулава, «Медиасфера»:

Отдельного запроса на использование нейросетей не видим. Мы часто сами упоминаем, что некоторые тексты создаём с помощью нейросетей, но не уточняем, какие именно.

Алексей Рожков, «Рыба»:

Мы всегда обсуждаем с клиентом, что тексты будем делать на нейросетях и с проверкой редактора. Пока не решили, этично ли не делать этого, так что всегда предупреждаем.

Отдельного запроса нет. Всем важен только результат, а как он будет достигаться — всем всё равно. Нейротексты не жаждут, но и не пугаются их, кажется, они уже стали просто инструментом контентщиков. Это как парсеры у таргетологов или сервисы у сеошников — просто облегчают работу исполнителю.

Мы замечаем, что у создателей контента возникают сложности с пониманием прав на материалы, написанные с помощью нейросетей. В прошлом году мы выпустили две статьи, в которых юристы из Рунетлекс подробно разобрали эту тему:

1. Можно ли использовать текст и код, созданные нейросетью, в коммерческих целях — в рекламе или на сайте?

2. Можно ли использовать в коммерческих целях изображения, созданные нейросетью?

И сейчас мы проводим большое качественное исследование, посвященное осознанности заказчиков и подрядчиков, работающих с нейросетями. Цель — выяснить, что они знают о правах на результаты работы с нейросетями, как это прописывается в договорах и учитывается в рисках.

Результаты будут опубликованы в декабре или январе.

Если вам нравится то, что мы публикуем, подписывайтесь на наш ВК и Телеграм.