AI-копирайт стал бесплатным – и поэтому перестал продавать

Через инвестора проходит поток лендингов – портфельных, входящих, чужих. За последний год они начали сливаться в один: одинаковая структура, одинаковые обороты, одинаковая гладкость. Причина простая, писал их один и тот же AI. И вместе с этим у покупателя появилось возражение, которого раньше не было: «это вообще человек писал?».

Ещё пару лет назад нормальный продающий текст что-то стоил. Его нужно было либо уметь писать самому, либо платить копирайтеру, который умеет. Это был реальный барьер: продукт с внятным описанием уже этим отличался от соседнего. Сегодня барьер исчез. Любая модель выдаёт связный текст за десять секунд и ноль рублей, и пользуются этим почти все.

В России это уже норма рынка. По данным Ассоциации коммуникационных агентств России (АКАР), 97% рекламных агентств применяют нейросети, и чаще всего именно для генерации текстов и идей – так ответили 78% опрошенных в исследовании «Использование технологий ИИ и нейросетей в рекламе» за 2024 год. Когда инструмент одинаково доступен всем, его результат перестаёт быть конкурентным преимуществом и становится фоном.

Масштаб виден и за пределами рекламы. Аналитики Graphite в 2025 году показали, что число статей, написанных AI, превысило число написанных людьми ещё в ноябре 2024-го, а к весне 2025-го соотношение в вебе вышло примерно к паритету. Текста стало бесконечно много, и почти весь он на одно лицо. Когда чего-то становится бесконечно много, цена этого стремится к нулю. С продающим текстом произошло ровно это.

Раньше посетитель лендинга держал в голове привычный набор сомнений: дорого, не подойдёт, не доверяю продавцу. Теперь к ним добавилось ещё одно, и срабатывает оно раньше остальных: «текст писала машина, значит, за ним нет живого человека и, возможно, нет реального продукта».

Это не умозрительная конструкция, это измеримо. Компания Bynder опросила две тысячи человек в США и Великобритании. В слепом тесте 56% назвали текст, написанный AI, более интересным, но стоило людям заподозрить машинное происхождение, и 52% теряли вовлечённость. Каждый четвёртый начинал считать бренд безличным, каждый пятый – ленивым. Похожий эффект в письмах: по опросу Validity за 2026 год, в котором участвовали пятьсот маркетологов и тысяча потребителей в США, 40% станут доверять письму компании меньше, узнав, что его написал AI, и только 25% – больше.

Фон усиливает реакцию. По исследованию Adobe за сентябрь 2024 года, 87% потребителей говорят, что из-за генеративного ИИ стало труднее отличать правду от вымысла, а 93% хотят понимать, как именно создан контент, который они читают. В такой среде вылизанная безличная страница скорее настораживает, чем убеждает.

Корень проблемы в том, как устроена сама модель. Она предсказывает наиболее вероятное продолжение фразы, то есть по определению тянет к середине, к усреднённому, к тому, что уже написано тысячу раз до неё. На выходе получается текст, который технически безупречен и при этом никого не задевает и никого не зажигает. Безопасный и пустой.

Это видно даже там, где AI должен был бы выигрывать с запасом, в поисковой выдаче. Те же аналитики Graphite в 2025 году разобрали топ Google и обнаружили, что лишь 14% страниц в топе написаны AI, а 86% по-прежнему людьми. Машинный текст и покупателя не убеждает, и за органическую видимость проигрывает. Тот же вывод сделал копирайтер из сообщества предпринимателей на Reddit, чей разбор недавно разошёлся по сети: пересмотрев больше четырёхсот сайтов, он признался, что скорее поверит слабому человеческому тексту, чем вылизанному AI-лендингу на пять страниц. В первом есть живой человек, который что-то понял про свой продукт, во втором стоит только запрос к нейросети.

Дальше начинается арифметика, понятная любому, кто платит за трафик. Рынок интернет-рекламы в России по итогам 2024 года вырос до 470,2 млрд рублей, плюс 22% за год, по данным АКАР. Весь этот трафик куда-то ведёт, и чаще всего на посадочную страницу, текст которой решает, окупится клик или сгорит впустую.

Если страница звучит как ещё один сгенерированный шаблон, происходит простая вещь: тот же бюджет на привлечение приносит меньше заявок. Команда ищет причину в дизайне и ставках, перебирает настройки рекламного кабинета, поднимает бюджет. А проседает текст, который не снимает новое возражение и не объясняет, чем продукт отличается от соседнего. Стоимость привлечения растёт, хотя источник проблемы стоит на первом экране сайта и виден за тридцать секунд.

Когда я вижу шаблонный AI-текст на лендинге проекта, для меня это в первую очередь информация о команде. Если основатель не смог за десять минут сформулировать, чем он отличается, и отдал эту работу модели, велик шанс, что он и сам не до конца понимает свою аудиторию. Текст здесь работает как индикатор: он проявляет пробел в позиционировании, который иначе всплыл бы позже и дороже.

Из этого следует практический сдвиг. Написать слова теперь стоит ноль, поэтому ценность целиком ушла туда, где модель пока бессильна: найти настоящее отличие продукта, услышать язык клиента, собрать доказательства и сложить из них внятный оффер. Это и есть та работа, за которую платят и которую имеет смысл защищать. Генерация черновика стала технической операцией внутри неё.

Записывать модель во вредители было бы нечестно. Дело в том, как ей пользуются: сырой вывод выкладывают на сайт без редактуры и без позиционирования, и винить за это саму нейросеть странно. На черновиках, на десятках вариантов заголовков под тест, на сборе фактуры и проверке структуры AI экономит часы и работает отлично. Есть и прямые подтверждения: в отдельных сплит-тестах AI-вариант обходил текст профессионального копирайтера по прогнозу конверсии, когда им управлял человек.

Обратное происходит там, где процесс целиком отдают машине. McDonald's в Нидерландах снял праздничную AI-рекламу после волны комментариев в духе «опять эта искусственная жвачка». Всё сводится к одному вопросу: оставили ли в тексте человека.

Чтобы текст перестал выдавать себя, стоит убрать характерные маркеры и вернуть конкретику. Первыми в глаза бросаются абстракции без цифр и имён: «комплексные решения под ключ», «AI-powered» в заголовке, обещания, под которыми нет ни одного скриншота, отзыва живого клиента или конкретной цифры. Дальше идёт фактура самой формы: длинное тире, ровные абзацы одинаковой длины, безупречная гладкость без шероховатостей. Так пишет модель, человек пишет рванее.

Главный тест занимает минуту. Возьмите свой оффер и проверьте, подошёл бы он без единой правки конкуренту по соседству. Если подошёл, текста о вашем продукте там по сути нет. Дальше работает простое правило: меньше прилагательных, больше фактов, цифр и реальных деталей. Один абзац, написанный человеком, который знает продукт, перевешивает пять экранов гладкой генерации.

Может, проблема решается лейблом «сделано человеком»? Нет. По данным Института рыночных решений в Нюрнберге за 2025 год, прямой ярлык «сгенерировано AI» только снижает желание купить. Маркировка не лечит текст, лечит его переписывание с конкретикой и голосом.

Значит, использовать AI для текстов вообще не стоит? Стоит, но как инструмент внутри процесса. Заменять им весь процесс целиком – та самая ошибка, из-за которой лендинги перестали продавать. Черновики, варианты заголовков, ресёрч, структура – здесь модель ускоряет работу. Финальный смысл, позиционирование и доказательства добавляет человек.

Как быстро понять, что мой лендинг звучит шаблонно? Прочитайте первый экран вслух и спросите себя, мог бы этот текст без правок стоять на сайте трёх ваших конкурентов. Если да, перед вами усреднённая генерация, в которой вашего продукта по сути нет.

AI-копирайт стал бесплатным, и именно поэтому он перестал быть преимуществом. Преимуществом снова стало то, что машина пока не умеет: понимание аудитории, честная конкретика и узнаваемый голос. Рынок прошёл короткий цикл, в котором сначала все бросились генерировать тексты пачками, а теперь обнаружили, что одинаковость не продаёт. Выигрывает тот, кто вернёт в текст живого человека, который сам разобрался в своём продукте.

Если разбираете такие развилки на стыке продукта, денег и AI, подписывайтесь на мой блог здесь, на vc.ru: пишу про экономику продукта и про то, что венчур и AI меняют в работе основателя.