Как я генерирую тексты для сайта без копирайтеров (и почему поисковики этого не замечают)

Краткое содержание: Текст для сайта можно полностью поручить нейросети, и никто этого не заметит. Ключ в правильном подходе: анализ конкурентов, подбор LSI-запросов, структурированный промпт и финальная доработка. На практике такие тексты ранжируются ничуть не хуже, чем написанные человеком. А мой текст про новогодний маникюр 2025 стабильно висел в топе Гугла весь декабрь.

Привет! Сегодня расскажу, как я делаю все тексты на сайтах наших клиентов, экономя десятки тысяч рублей на копирайтерах.

Внезапно выяснилось, что мы живём в технологичном 21 веке, и можно поручить написание осознанных и полезных текстов роботу. Но нужно понимать один важный момент: на данный момент нейросеть пишет тексты примерно на уровне среднего копирайтера. То есть, она умеет складывать буквы в предложения, но какую-то узкоспециализированную тематику, про которую нет практически никакой информации в интернете она не осилит и будет галлюцинировать.

Зато зачем платить за типовые тексты, если можно сгенерировать их бесплатно (ну, кроме осознанной финансовой поддержки школьников)?

Чтобы начать работу с текстом, нам нужно придумать тему. Можно напрячь мозг или... просто попросить нейросеть:

"Придумай 10 тем для блога по наращиванию ресниц для салона красоты"

Теперь проверяем частотность каждой темы. Потому что если мы выберем тему с частотностью 20 запросов в месяц, это будет меньше одного перехода в день. Нужно ли нам такое? А если возьмем высокочастотник, то там наверху уже закрепились какие-нибудь крупные порталы.

Я выбрал тему "Наращивание или ламинирование ресниц: что выбрать?" — частотность хорошая, запрос популярный, а конкуренция не убийственная.

Теперь смотрим на конкурентов в поисковой выдаче.

Важный момент: если пишем информационную статью в блог, смотрим на информационные сайты. Если делаем коммерческий текст — на коммерческие. И не смотрим:

Выбираем 5-10 сайтов конкурентов из органической выдачи и выписываем.

LSI-слова (или релевантные/тематические слова) — это то, что поисковик ожидает увидеть в тексте на определенную тематику. Например, если вы пишете про шкафы, поисковик ожидает встретить слова "гостиная", "двери", "полки", "инструменты" и т.п.

Для их поиска есть много сервисов, я пользуюсь бесплатным МегаИндексом. Вводим запрос и конкурентов, которых выписали на прошлом этапе.

МегаИндекс выдал нам список слов: "ресницы", "наращивание", "ламинирование", "брови", "макияж", "процедуры", "эффект", "волоски", "перманентный" и т.д.

Иногда в этом списке попадается мусор вроде "персональные” “данные" или "обработка” “персональных” “данных" - это потому, что на всех сайтах есть политика конфиденциальности, а раз такие слова часто встречается, то система считает их релевантными. Такой мусор можно смело фильтровать.

У нас есть тема и LSI-запросы. Теперь нужно создать структуру текста - оглавление. Пишем нейросети:

"Напиши оглавление для статьи на тему 'Наращивание или ламинирование ресниц: что выбрать?' Изучи текст только по этим ссылкам [вставляем ссылки на конкурентов] и на основе них напиши оглавление по пунктам"

Это важно: просим нейросеть опираться на конкурентов, чтобы структура была логичной и релевантной запросу.

Как видим, структура получилась вполне логичной: введение, описание каждой процедуры, сравнение эффектов и т.д. Если нас это устраивает, переходим дальше.

Холст — это относительно недавняя функция ChatGPT, где можно редактировать отдельные части сгенерированного текста, а не только получать его целиком. Очень удобная штука!

Пишем промпт:

"Представь, что ты копирайтер, и напиши подробный текст на тему 'Наращивание или ламинирование ресниц: что выбрать?' Целевая аудитория — женщины 25-40 лет. Используй следующую структуру: [вставляем структуру из шага 4]. Включи в текст следующие слова и выдели их жирным: [вставляем LSI-запросы]"

На выходе обычно получается текст короче, чем хотелось бы. Но в режиме холста это легко исправить — справа есть переключатель длины текста. Просто двигаем его в сторону увеличения.

Допустим, мы видим, что раздел по уходу после процедур получился слабым и коротким. Выделяем этот раздел и нажимаем "Спросить ChatGPT". В появившемся поле пишем: "Распиши подробнее про уход после процедур"

Аналогично можно работать со всеми частями текста:

Вообще нейросеть очень любит списки. Если вам нужен более "человеческий" текст, явно просите: "Не используй списки, напиши текст полными предложениями".

Готовый текст можно:

Я писал текст про новогодний маникюр на 2025 год — полностью сгенерированный, практически без правок. И весь декабрь, пока были популярны запросы про новогодний маникюр, текст стабильно сидел в топе.Google и Яндекс прекрасно понимают, что это нейросетевой текст. Но им, похоже, наплевать. Какая разница, какой текст будет в выдаче, если он генерирует переходы и отвечает на запрос пользователя?

Текст получается с уникальностью примерно 70-80%. Но последнее время поисковикам стало немного наплевать на эту метрику. Особенно в коммерческих тематиках — Яндекс вполне нормально ранжирует тексты с уникальностью от 60%.Я даже перестал проверять этот параметр, потому что многие сервисы проверки уникальности работают некорректно и показывают уникальность ниже реальной, а страницы и без проверок прекрасно ранжируются.

Я использую ChatGPT-4.5, потому что ему можно скормить ссылки на конкурентов, и он может проанализировать их контент и она справляется с задачами лучше бесплатной версии.GPT-4o Omni (версия с рассуждениями) для текстов тоже не подходит — она лучше для программирования и математических задач, где нужно "подумать". А для текстов лучше, чтобы нейросеть взяла информацию из интернета, а не пыталась рассуждать сама.

В общем, пока копирайтеры не научились писать тексты радикально лучше нейросетей, можно спокойно пользоваться этим алгоритмом и экономить бюджет.

Если статья была полезной, подпишитесь на наш Telegram-канал, где мы делимся еще большим количеством полезностей для предпринимателей и маркетологов.