Генеративный контент: как выделиться в море AI-постов и креативов

За два года генеративные модели произвели то, что можно назвать контент-инфляцией. Объём производимых текстов, постов, статей и креативов вырос на порядки — а средняя ценность единицы контента упала пропорционально. Когда все могут производить контент быстро и дёшево, конкурентным преимуществом становится то, что нельзя воспроизвести нажатием кнопки: реальный опыт, конкретные данные, авторская позиция, подлинная экспертность.

Это не катастрофа для хороших авторов. Это их лучший момент — если понять, что именно теперь важно.

В этом материале — честный и полный разбор: от того, как ИИ изменил контент-рынок, до конкретного рабочего процесса, позволяющего создавать материалы в пять раз быстрее, не теряя того, что нельзя сгенерировать.

1. Контент-инфляция: как нейросети изменили рынок за 2 года

Контент-инфляция — термин, который точнее всего описывает то, что произошло с рынком контента с 2023 по 2026 год. Как денежная инфляция обесценивает деньги при их избытке, так контент-инфляция обесценивает отдельную единицу контента при росте его общего объёма.

Масштаб изменений в цифрах

По оценкам аналитиков цифрового рынка, в 2026 году более 60% всего онлайн-контента на английском языке и около 35-40% на русском языке создаётся с помощью генеративных ИИ-инструментов — полностью или частично. Ещё в 2022 году эта цифра была менее 5%.

Это не просто «больше контента». Это качественное изменение информационной среды:

• Стоимость производства стандартного SEO-текста упала в 5-10 раз
• Время создания статьи на 2 000 слов сократилось с нескольких часов до нескольких минут
• Барьер входа в контент-маркетинг для бизнеса практически исчез
• Аудитория буквально тонет в контенте — её внимание стало дефицитнее, чем когда-либо

Три стадии контент-рынка, которые прошли за два года

Стадия 1 (2022-2023): «ИИ — инструмент помощи». ChatGPT и аналоги воспринимались как умные ассистенты для ускорения рутинных задач. Копирайтеры использовали их для брейншторминга, первых черновиков, преодоления «белого листа». Качество итогового контента по-прежнему определялось экспертизой автора.

Стадия 2 (2023-2024): «ИИ — замена». Бизнесы начали массово заменять копирайтеров нейросетями для стандартных задач — SEO-тексты, описания товаров, шаблонные статьи, базовые рассылки. Рынок наводнился контентом, неотличимым по форме, но пустым по содержанию. Первые признаки усталости аудитории от «AI-tone».

Стадия 3 (2024-2026): «ИИ — commodity, человек — дифференциатор». Алгоритмы поисковых систем и сами пользователи начали активно разграничивать глубокий, экспертный контент с реальной ценностью и «AI-шум». Бренды, ставившие на количество в ущерб качеству, начали терять позиции и доверие. Вернулась ценность редкого — контента, который нельзя сгенерировать.

Парадокс: ИИ создал дефицит того, что не умеет делать

Это ключевой инсайт эпохи контент-инфляции. Чем больше «среднего» контента производится автоматически, тем более ценным становится контент, который среднего в себе не содержит.

Личный опыт, который нельзя придумать. Данные собственного исследования. Непопулярная позиция, подкреплённая аргументами. Признание ошибок и неудач. Нюансированный взгляд на сложные темы без упрощения.

Всё это было ценным всегда. Но в море «AI-постов» это стало редким — а значит, стало ещё ценнее.

2. Сильные и слабые стороны AI-контента: честный разбор

Бессмысленно дискутировать о том, лучше или хуже ИИ человека-автора в абстракции. Правильный вопрос: что конкретно делает ИИ лучше и хуже? Только понимая это, можно выстроить стратегию, в которой ИИ усиливает человека, а не конкурирует с ним.

Что AI-контент делает хорошо

Скорость и масштаб. ИИ создаёт первый черновик статьи за секунды. Генерирует 20 вариантов заголовка вместо одного. Адаптирует один материал для пяти разных аудиторий. Производит контент для десятков страниц каталога одновременно. В задачах, требующих скорости и объёма, нет альтернативы.

Структура и охват темы. Языковые модели обучены на огромных корпусах текстов и хорошо знают, как принято структурировать материалы разных форматов. Хорошая инструкция даёт логичную, полную структуру статьи, которую человек мог бы писать часами.

Единообразие тона и стиля. При правильной настройке ИИ последовательно выдерживает заданный тон на протяжении всего текста. Нет усталости, нет перепадов настроения, нет «хорошего» и «плохого» дня автора.

Обработка информации. Суммаризация длинных документов, извлечение ключевых тезисов, переформулировка технического языка в простой — задачи, с которыми ИИ справляется быстрее и часто точнее человека.

Работа с шаблонными форматами. SEO-описания товаров, стандартные объявления по шаблону, базовые FAQ, юридические уведомления — контент, где важна точность и полнота, а не уникальность взгляда.

Что AI-контент делает плохо — или не делает вообще

Личный опыт и конкретные детали. Нейросеть знает факты о сотнях тысяч тем, но не пережила ни одного из описываемых событий. «В прошлом году на конференции CEO одного из крупнейших ритейлеров сказал мне фразу, которая изменила мой взгляд на ценообразование» — это невоспроизводимо. Именно такие детали делают текст живым.

Нюансированная позиция и несогласие. ИИ обучен на усреднённом взгляде на вещи. Он склонен к «с одной стороны — с другой стороны» без реального предпочтения. Твёрдая, аргументированная позиция, противоречащая консенсусу — это то, что создаёт только человек с реальной экспертизой и смелостью.

Актуальные данные и первичные исследования. ИИ работает со знаниями, ограниченными датой обучения. Данные собственного опроса, только что опубликованное отраслевое исследование, свежий кейс клиента — всё это возможно только с человеческим участием.

Распознавание тонкостей контекста. Культурные нюансы, профессиональный юмор, неочевидные коннотации для конкретной аудитории, «закулисные» знания отрасли — ИИ регулярно промахивается там, где опытный автор попадает в точку.

Честные провалы и уязвимости. Рассказать о крупной ошибке, которая стоила бизнесу денег. Признать, что «я не уверен в этом». Поделиться сомнениями. ИИ оптимизирован на создание уверенных, полезных ответов — он плохо работает в регистре искренней неопределённости.

Главная ловушка: AI имитирует экспертность

Опаснейшая слабость AI-контента — не отсутствие знания, а его имитация. ИИ говорит уверенно даже там, где ошибается. Создаёт впечатление глубины там, где её нет. Наполняет текст правдоподобными деталями, которые могут быть неточными или полностью выдуманными.

Для аудитории, не имеющей глубокой экспертизы, это незаметно. Для профессионала — очевидно моментально. И именно это создаёт новую линию разграничения: контент для тех, кто знает, и контент для тех, кто хочет казаться знающим.

3. Признаки «живого» контента, который не спутаешь с машинным

Как читатель мгновенно чувствует, что перед ним «AI-текст» — даже не зная, почему? И что делает некоторые тексты безошибочно «живыми»?

AI-маркеры, которые выдают машинный контент

Перечень сигналов, по которым опытный читатель распознаёт AI-генерацию:

• Структурная предсказуемость. Три абзаца введения → три-пять подпунктов → вывод. Всегда. Без сюрпризов. Без нарушения ожиданий. ИИ следует наиболее вероятной структуре — и это ощущается как шаблон.
• Отсутствие конкретики в пользу общих утверждений. «Многие эксперты считают», «исследования показывают», «важно учитывать» — без указания, какие именно эксперты, какие исследования, в каком контексте. Конкретика требует знания, а не генерации.
• Нейтральный «экспертный» тон без личности. Текст умный, правильный, структурированный — и при этом совершенно безликий. Нет голоса. Нет автора. Нет точки зрения. Как будто написан «представителем отрасли».
• Симметричная сбалансированность. На каждый аргумент — контраргумент. На каждое «с одной стороны» — «с другой стороны». ИИ боится быть неправым, поэтому всегда оговаривается. Живой автор имеет позицию и готов её отстаивать.
• Связующие фразы-клише. «В контексте», «важно отметить», «говоря об этом», «таким образом», «подводя итог» — лингвистические «швы», характерные для генеративного текста.

Признаки «живого» контента: что невозможно сгенерировать

Признак 1: Конкретная, проверяемая деталь из первых рук. «В прошлом квартале мы A/B-тестировали эту гипотезу на 12 000 пользователей — вот что получили». «Клиент из строительной отрасли рассказал мне о проблеме, которую я не видел описанной ни в одном кейсе». Это нельзя придумать — это можно только пережить.

Признак 2: Нелогичный поворот или неожиданное признание. «Я собирался написать совсем о другом, но в процессе исследования мнение изменилось». «Этот подход не работает — и вот почему, хотя три года назад я думал иначе». Живой автор меняет мнение, удивляется, противоречит себе — и честен об этом.

Признак 3: Непопулярная позиция с аргументами. «Большинство советует X, но я считаю, что это неверно по следующим причинам». ИИ избегает контроверсии. Человек с экспертизой и убеждениями не боится с ней не соглашаться.

Признак 4: Специфический профессиональный юмор или ирония. Шутка, понятная только тем, кто работает в отрасли. Ирония, которая требует понимания контекста. Это не программируется — это вырастает из опыта.

Признак 5: Несовершенная структура ради смысла. Живой автор может нарушить «правильную» структуру, если это помогает донести идею лучше. ИИ всегда следует оптимальному шаблону. Сознательное нарушение ожидания — признак человеческого авторства.

Признак 6: Ограниченность и честность о незнании. «Я не знаю точных цифр по этому рынку — их нет в открытых источниках». «Это работает в моей практике, но я не уверен, что universally применимо». ИИ никогда не говорит «не знаю» — он генерирует правдоподобный ответ. Человек знает границы своего знания.

4. ИИ как соавтор vs ИИ как замена: два пути и их последствия

Это стратегический выбор, который определяет не просто инструментарий создания контента, но и позиционирование бренда или автора на рынке.

Путь 1: ИИ как замена — максимизация объёма

Логика: нейросеть делает работу копирайтера, человек только ставит задачи и проверяет результат. Публикуется много, быстро и дёшево. Качество «достаточное» — не плохое, но и не выдающееся.

Краткосрочные результаты этого пути выглядят привлекательно: снижение затрат на контент в 3-5 раз, увеличение объёма публикаций, заполнение всех необходимых форматов и каналов.

Долгосрочные последствия менее оптимистичны. Аудитория, которая читает много подобного контента, развивает к нему иммунитет — начинает распознавать «AI-tone» и снижает вовлечённость. Поисковые системы начали разграничивать глубокий экспертный контент от «AI-шума» — и отдавать предпочтение первому в результатах. Бренды, полностью перешедшие на AI-контент, нередко замечают постепенное снижение органического трафика при формально «правильном» SEO.

Этот путь работает для контента, где важна точность информации, а не уникальность взгляда: технические спецификации, юридические уведомления, описания стандартных процессов. Он не работает там, где аудитория ищет экспертизу и голос.

Путь 2: ИИ как соавтор — максимизация ценности

Логика другая: ИИ берёт на себя всё, что поддаётся стандартизации (структуру, черновики, вариации, редактирование), а человек вносит то, что только он может: реальный опыт, данные, позицию, голос, нюансы.

Результат: контент создаётся значительно быстрее, чем без ИИ, но содержит элементы, которые делают его безошибочно человеческим. Это не компромисс — это синергия.

На практике это выглядит как разделение труда:

• ИИ: структура статьи, первичный черновик раздела, варианты заголовков, редактирование стиля, адаптация под разные форматы
• Человек: тема из реального опыта, конкретные примеры и данные, авторская позиция, финальная редактура с «впрыском» личности, проверка фактической точности

Почему «соавторство» — единственный устойчивый путь

Рассмотрим парадокс обучения: ИИ-модели обучаются на существующем контенте. Если весь новый контент будет создан ИИ — следующее поколение моделей будет обучаться на AI-контенте. Это создаёт петлю деградации: каждое следующее поколение будет менее разнообразным, менее «живым», более усреднённым.

Единственный выход из этой петли — человеческий контент с реальным опытом, данными и позициями. Его производство становится не просто конкурентным преимуществом, но и вкладом в здоровье информационной экосистемы.

Кроме того, с практической точки зрения: аудитория строит отношения с авторами, а не с текстами. Человек, чей голос, истории и мнения она знает — это доверие. Безличный «AI-контент» отношений не строит.

5. Техники усиления уникальности: личный опыт, данные, позиция

Теория ясна. Перейдём к конкретным техникам — способам добавить в контент то, что делает его незаменимо человеческим.

Техника 1: «Рамка личного опыта»

Любой тезис становится значительно сильнее, если он подкреплён конкретной историей из личного опыта. Не «многие маркетологи отмечают снижение органического трафика» — а «в июле этого года один из наших клиентов потерял 40% органического трафика после перехода на полностью AI-генерированный контент — вот что мы сделали».

Техника применения:

1. Найдите тезис, который хотите донести
2. Спросите себя: «Когда я это видел на практике?» или «Кто из людей, с которыми я работал, сталкивался с этим?»
3. Конкретизируйте до деталей: имя (или «один клиент из сферы X»), цифры, временной период, результат
4. Вставьте историю в начало раздела — как «якорь» для абстрактного тезиса

Техника 2: «Собственные данные»

Данные из первичных источников — наиболее ценный и наименее воспроизводимый тип контента. Это не значит, что нужно проводить масштабные исследования. Даже небольшой опрос вашей аудитории, анализ показателей за период, A/B-тест с реальными результатами — всё это уникальные данные, которых нет ни у одного другого автора.

Форматы собственных данных для контента:

• Мини-опрос в Telegram-канале («Мы опросили 847 наших подписчиков — 63% ответили, что…»)
• Анализ показателей из собственной практики («За последние 6 месяцев мы проанализировали 47 кампаний клиентов и обнаружили…»)
• Реальные метрики конкретного проекта с разрешения клиента
• Фиксация собственных наблюдений в течение времени («Я отслеживаю это уже 3 года — вот как изменилась картина»)

Техника 3: «Авторская позиция — да или нет»

ИИ любит баланс. Живой автор имеет мнение. Самое быстрое, что можно сделать для «очеловечивания» любого материала — добавить чёткую авторскую позицию по ключевому вопросу темы.

Формула: «Большинство думает X. Я думаю Y, и вот почему: [аргументы]». Или: «Это работает, но только при условии [уточнение], которое обычно не упоминают». Или: «Вопреки распространённому мнению, [тезис]».

Важное условие: позиция должна быть искренней, а не «позицией ради позиции». Читатель моментально чувствует разницу между реальным убеждением и искусственно созданной «контроверсией».

Техника 4: «Профессиональный нюанс»

Каждая профессиональная область полна тонкостей, которые знают только практики — и которые никогда не попадут в «общую» статью на тему. Эти нюансы — золото живого контента.

Как добавлять профессиональные нюансы: в конце раздела добавьте «Практическое замечание» или «Что обычно упускают»: «На практике этот подход работает, но есть нюанс, который новички пропускают…». Это создаёт ощущение инсайдерского знания — и ни одна нейросеть его не воспроизведёт без вашего опыта.

Техника 5: «Конкретный человек»

Упоминание реального человека — коллеги, клиента, ментора, конкурента — мгновенно «заземляет» абстрактный текст. «Мой клиент Андрей, директор по маркетингу в производственной компании, рассказал мне…» — это не может сгенерировать ИИ. Это существует только в вашей жизни.

6. EEAT в эпоху ИИ: почему экспертность важнее, чем когда-либо

EEAT (Experience, Expertise, Authority, Trustworthiness) — концепция Google для оценки качества контента. В эпоху AI-контента она перестала быть просто «SEO-метрикой» и стала принципиальным стратегическим вопросом для любого бренда или автора.

Что такое EEAT и почему он усилился

E — Experience (Опыт): автор лично пережил то, о чём пишет. Не «изучил тему», а «сделал это сам».

E — Expertise (Экспертиза): автор обладает глубокими профессиональными знаниями в данной области.

A — Authority (Авторитет): автора и публикацию цитируют, на них ссылаются другие авторитетные источники.

T — Trustworthiness (Доверие): контент, автор и сайт демонстрируют достоверность, прозрачность, точность.

До эпохи ИИ EEAT был стандартом качества. В эпоху контент-инфляции он стал главным дифференциатором. Поисковые системы начали значительно жёстче ранжировать контент, лишённый реальных сигналов EEAT — в пользу материалов, где экспертность очевидна.

Как EEAT проявляется конкретно

Опыт (Experience). Технически: конкретные детали из первых рук, фотографии и скриншоты реальных результатов, временные метки «когда именно», имена (или описания) реальных людей. Поисковые системы ищут маркеры «человек это действительно делал» — не просто описывал.

Экспертиза (Expertise). Детальные авторские страницы с биографией и областью знаний. Цитирование первичных источников (исследований, данных регуляторов, академических работ). Профессиональная терминология, применённая точно и уместно — не для видимости, а по необходимости.

Авторитет (Authority). Публикации на внешних авторитетных площадках. Упоминания в медиа. Ссылки с тематически релевантных сайтов. Активность автора в профессиональном сообществе.

Доверие (Trustworthiness). Прозрачность о конфликтах интересов. Признание ограничений и неопределённостей. Корректные ссылки на источники. Готовность ошибаться и исправлять.

Почему AI-контент структурно уязвим по EEAT

AI-контент может имитировать экспертизу и авторитет — но не может обеспечить реальный опыт и подлинное доверие. Поисковые алгоритмы, обученные распознавать сигналы EEAT, всё точнее различают «настоящее» и «генерированное».

Практически это означает: контент, у которого есть реальный автор с реальным опытом, реальными данными и реальной авторской страницей, имеет системное преимущество перед анонимным AI-контентом — даже при одинаковом техническом SEO.

Как строить EEAT-стратегию в 2026 году

• Создайте подробные авторские страницы для всех, кто пишет на сайте — с фото, биографией, LinkedIn и другими профессиональными ссылками
• Публикуйтесь на внешних авторитетных площадках — хотя бы одна статья в квартал в уважаемом профессиональном издании
• Добавляйте дату проверки и обновления материалов — сигнал актуальности и заботы о точности
• Указывайте источники конкретных данных — даже если это собственное исследование («по данным нашего анализа 47 проектов»)
• Публично признавайте, когда меняете позицию, — «мы обновили этот материал, потому что наши первоначальные выводы оказались неточными»

7. Рабочий процесс: как писать в 5 раз быстрее, не теряя качество

Всё сказанное выше можно реализовать практически — без жертвы скоростью. Правильно выстроенный рабочий процесс использует ИИ для всего, что поддаётся автоматизации, и оставляет человеку то, что невозможно автоматизировать.

Принцип разделения труда: что делает человек, что — ИИ

Пошаговый рабочий процесс: от идеи до публикации

Шаг 1: Захват инсайта (5-10 минут, только человек). До открытия любого AI-инструмента: зафиксируйте свой уникальный угол на тему. Что вы знаете об этом, чего нет в стандартных статьях? Какой личный опыт связан с темой? Какие данные у вас есть? Какова ваша позиция?

Этот шаг занимает мало времени, но определяет всё. ИИ получает инструкцию не «напиши статью о контент-маркетинге», а «напиши структуру для статьи, которая будет строиться вокруг вот этого конкретного инсайта из моей практики».

Шаг 2: Структура через ИИ (5 минут, ИИ). Задайте ИИ детальный промпт с вашим инсайтом, целевой аудиторией и ключевым тезисом. Получите структуру. Быстро отредактируйте её под своё видение — не переписывайте с нуля, просто скорректируйте.

Шаг 3: Черновик через ИИ (10-15 минут, ИИ). По готовой структуре генерируйте черновики разделов. Не читайте их внимательно сейчас — просто получите «скелет».

Шаг 4: «Впрыск» человеческого (30-45 минут, человек). Это самый важный шаг. Пройдитесь по каждому разделу и добавьте:

• Один конкретный пример из вашей практики
• Одну цифру или данные, которых нет в черновике
• Вашу позицию там, где черновик нейтрален
• Нюанс, который знают только практики

После этого шага текст перестаёт быть «AI-контентом» — он становится вашим текстом с AI-поддержкой.

Шаг 5: Редактура голоса (15-20 минут, ИИ + человек). Попросите ИИ найти «AI-маркеры» в вашем тексте — клише, пассивные конструкции, лишние слова. Примите исправления там, где они улучшают текст, отклоните там, где они убивают ваш голос.

Шаг 6: Финальная проверка фактов (10-15 минут, человек). Каждое конкретное утверждение, цифра, ссылка — проверить. ИИ ошибается. Ваше имя стоит под текстом — ваша ответственность.

Суммарное время: 75-110 минут для статьи в 2 000-3 000 слов. Против 4-6 часов без ИИ. Качество — выше, чем при полной AI-генерации, потому что содержит то, что нельзя сгенерировать.

Распространённые ошибки в работе с ИИ как соавтором

Ошибка 1: Публикация нередактированного черновика. AI-черновик — это строительный материал, не готовый продукт. Публикация без «впрыска» человеческого опыта — это выбор пути «ИИ как замена», а не «ИИ как соавтор».

Ошибка 2: Потеря голоса при чрезмерном редактировании через ИИ. Если просить ИИ «улучшить» текст слишком агрессивно, он выгладит все шероховатости — и вместе с ними уберёт индивидуальность автора. Принимайте редактуру только там, где она устраняет реальные проблемы.

Ошибка 3: Доверять фактам от ИИ без проверки. Нейросети уверенно называют неточные цифры, ошибочные даты и несуществующие исследования. Любой факт, важный для аргументации, требует независимой верификации.

Ошибка 4: Одинаковые промпты для всего. Качество AI-черновика напрямую зависит от качества промпта. Хороший промпт включает контекст, аудиторию, ключевой инсайт, формат и тон. «Напиши статью о X» — плохой промпт. «Напиши черновик раздела для экспертной статьи о X, предназначенной для директоров по маркетингу со стажем 5+ лет, акцентируя на практических нюансах, которые упускают начинающие» — хороший.

Заключение: в мире AI-контента побеждает то, что ИИ не умеет

Контент-инфляция — не угроза для тех, кто понимает, что произошло. Она очистила поле: отделила тех, кто «производит контент», от тех, кто «делится знанием».

Нейросеть не может прожить ваш опыт. Не может провести ваши эксперименты. Не может иметь ваше мнение. Не может говорить вашим голосом. И пока это так — у живого автора с реальной экспертизой есть то, чего нет ни у одной языковой модели.

Задача не в том, чтобы «победить ИИ» или «доказать, что человек лучше». Задача в том, чтобы делать то, что ИИ не может — и делать это системно, с качественным инструментальным ускорением через те самые нейросети.

Лучшие авторы 2026 года — не те, кто отказался от ИИ. И не те, кто полностью на него перешёл. А те, кто понял, где граница — и уверенно работает по обе её стороны.

FAQ по теме генеративного контента и AI-маркетинга

Можно ли использовать AI для создания контента без потери качества?

Да — при условии, что AI используется как соавтор, а не замена. Схема: AI генерирует структуру и черновик, человек добавляет реальный опыт, данные, авторскую позицию и профессиональные нюансы. Результат — материал, созданный в 3-5 раз быстрее, чем без AI, но содержащий то, что нельзя сгенерировать.

Как поисковые системы относятся к AI-контенту в 2026 году?

Поисковые системы оценивают не способ создания контента, а его качество и EEAT-сигналы. AI-контент, демонстрирующий реальную экспертизу, личный опыт, авторство и достоверные данные, ранжируется наравне с «человеческим». AI-контент без EEAT-сигналов — постепенно теряет позиции. Главный критерий: полезен ли контент реальным людям.

Как отличить AI-контент от человеческого?

Ключевые признаки AI-контента: структурная предсказуемость, общие утверждения без конкретных деталей, нейтральный тон без авторской позиции, симметричный баланс «с одной стороны — с другой», характерные связующие клише. Признаки человеческого контента: конкретные истории из первых рук, авторская позиция с аргументами, профессиональные нюансы, честные признания неопределённостей.

Стоит ли раскрывать использование AI при создании контента?

Жёстких правил нет, но всё больше редакций и платформ требуют раскрытия. С этической точки зрения: если AI внёс существенный вклад в текст — разумно это упомянуть. Если AI использовался для ускорения рутинных задач (структуризация, редактура), а содержательная часть человеческая — раскрытие не обязательно. Главный принцип: не вводить аудиторию в заблуждение.

Как быстро меняется качество AI-моделей — стоит ли менять стратегию?

AI-модели совершенствуются быстро, но фундаментальное ограничение остаётся неизменным: они работают с обобщённым знанием, а не с уникальным опытом конкретного человека. Стратегия «человеческий опыт + AI-скорость» устойчива потому, что опирается не на текущие ограничения технологии, а на структурное преимущество — уникальный личный опыт, который нельзя сгенерировать по определению.

Как измерить, «живой» ли мой контент?

Три практических теста: (1) Тест конкретности — есть ли в тексте хотя бы три детали, которые знаете только вы лично или ваша команда? (2) Тест позиции — есть ли в тексте чёткая авторская позиция, с которой можно не согласиться? (3) Тест «мог ли AI это написать» — прочитайте свой текст и честно ответьте: есть ли в нём хоть один абзац, который нейросеть не могла бы сгенерировать? Если нет — добавьте.

Экспертный комментарий

Материал подготовлен практикующим специалистом по маркетингу

Михаил Каржин — Вебмастер, маркетолог, преподаватель и специалист по рекламным технологиям. Разрабатываю сайты, рекламные кампании и стратегии продвижения для бизнеса. Работаю с Яндекс Директ, SEO, контентом, аналитикой и комплексным интернет-маркетингом. Пишу полезные статьи и книги.

Преподаватель маркетинга. Специалист по рекламе. Разработка сайтов. Яндекс Директ

Получить консультацию

Консультация маркетолога Настройка Яндекс Директ Разработка сайтов