Ультимативный гайд по генерации текстов: 6 рабочих принципов и 2 мифа

Мы бесплатно делимся с вами тем, что могли бы продавать как базовый курс промт-инженера. Тут нет магии и секретных шпаргалок по составлению «100% работающих промтов». Тут есть опыт, логика и еще раз опыт. Мы расскажем о принципах, которые позволят вам получить хороший текст от любой нейросети любой версии.

Текст на 100% написан и отредачен людьми. Похоже, скоро это станет знаком качества и уникальным преимуществом. 

Вот уже почти год как в агентстве moab работает ИИ-редакция. Мы генерим каждый месяц 600-1000 единиц SEO-оптимизированного контента — как небольших статей для закупки ссылок, так и детальных лонгридов, которые выходят в ТОП ПС и привлекают десятки тысяч трафика. Мы работаем с ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini, мы тестили DeepSeek, Qwen, Grok и даже Яндекс GPT. В итоге мы построили стабильные процессы генерации текстов.

Мы только рады делиться наработками. Процессы генерации текстов сильно зависят от инфраструктуры. Если речь идет о тысячах единиц контента в месяц, умение составить пару промтов — это необходимое, но совершенно недостаточное условие.

Катерина Ерошина, главред moab

Итак, шесть принципов, которые спасут мир зчркнт Яндекс от нехватки тематического контента в поиске. Принципы просты на первый взгляд, но всё, как обычно, кроется в деталях.

Важно: речь идет только и исключительно о генерации контента. Мы умеем много разного другого, но сейчас речь о том, как «писать тексты ИИшкой».

Принцип 1. Опишите, какой конечный результат нужен

Чтобы получить действительно хороший текст, вы должны четко представлять конечный результат. Если вы можете его себе представить — останется только механика — объяснить AI свое видение, а это не так сложно. 

Если задача кажется вам туманной, вот 4 вопроса, которые помогут внести ясность: 

1. Что пишем? 

Небольшой тематический текст для закупа ссылок, SEO-текст для описания раздела каталога, текст для FAQ на главной странице сайта, информационный лонгрид и проч. 

2. Для чего пишем: цель и интент

Здесь вопрос двуглавый. С одной стороны, мы говорим о том, для чего нужен текст — для роботов или людей, увеличиваем ли мы позиции сайта в выдаче или же хотим, чтобы его прочитал человек. 

Если текст пишется «для людей» — всегда задавайте вопрос «Что человек должен получить/сделать в результате?». Выбрать зимнюю куртку, записаться к вам на замер окон, научиться делать шаурму? Держите под прицелом интент, ориентируйтесь на него. Если текст релевантен интенту, практичен, полезен и будет выполняться вот это условие JTBD — вам будут не страшны изменения вкусов и алгоритмов поисковых систем. 

3. Для кого пишем?

Максимально подробно, отталкиваясь от интента, представляйте целевую аудиторию. Как это сделать — рассказывать здесь и сейчас не будем, но по результатам у вас должно получиться описание минимум в 5-6 предложений. Если вы не знаете, для кого и с какой целью пишете — может, вам и не нужен текст? Возможно, вашу задачу решит видео, контекстная или оффлайн реклама.

Моя позиция такова: человеческая жизнь может быть бессмысленной, а текст всегда должен иметь смысл, цель и аудиторию.

Александра Смирнова, Head of AI Content, moab

4. В каком контексте читатель будет встречать текст?

Объявление на спинке маршрутки в час пик читают одним образом, хорошо сверстанный лонгрид на сайте — другим. Держите в голове и в промте: когда, в какой ситуации человек будет видеть текст, — и AI (и вам) будет гораздо легче работать и понимать, продукт какого качества вы получите.

Когда ответ на 4 сакральных «почему» получен, вы сами будете четко понимать, какими должны быть:

ключи;

стилистика текста;

маркированные и нумерованные списки, таблицы, графики;

изображения;

факты, которые вы подадите в тексте.

Останется это все записать куда-нибудь в док — и в целом ваш промт будет работать. Вы получите текст, который по качеству будет лучше того, что вы делали раньше — с высокой вероятностью. 

Впрочем, это еще далеко не все.

Принцип 2. Не пишите без заданной структуры

90% успеха и качества текста заключаются в его структуре, это верно как для обычного «человеческого» текста, так и для генережного. Если вы просто придете к ИИ и скажете: «Напиши мне SEO-текст с ключами на вот такую тему» — получите поверхностный скупой результат. 

Чтобы он сделал хорошо, подробно и интересно, нужна четко проработанная структура.

Критерии такой структуры:

Есть уровневые заголовки (H2-3-4), так ИИ будет понимать иерархию.

Для каждого пункта структуры указан объем символов, потому что ИИ склонен писать мало и исключительно в списках. Задача этого примерного ориентира — дать ему понимание, какое количество информации мы желаем увидеть.

Что должно быть в каждом пункте. Повезет, если вы разбираетесь в теме. Опишите в 1-2 предложениях смыслы и темы, которые должны быть подняты, и отметьте свои ожидания, — например, вам нужно, чтобы были добавлены цитаты ученых или экспертов по теме, или же нужны ссылки на исследования, или названия фильмов и игр — просто расскажите ИИ об этом. 

Дополнительные указания — например, наличие таблиц, маркированных или нумерованных списков, особенности заголовков. 

Чем детальнее структура — тем лучше получится результат, тем больше ИИ будет следовать вашему замыслу (потому что в генерации текстов по-прежнему главный — человек, а не робот).

Условие одно — вы сами должны разбираться в теме, указания должны быть конкретными и четкими, без воды. 

Но что делать, если вы совсем не эксперт? 

Как в старом анекдоте, «есть два путя»:

1. Делайте структуру от ключей

ИИ умеет выделять интенты. Соответственно, вы ему пишете промт примерно такой: «Выдели для меня, пожалуйста, интенты из группы запросов: [ключи]». 

Когда он осилит интенты, просим: «На основе интентов составь структуру статьи, которая будет полностью отвечать интентам. Используй заголовки уровня h2 — h4. Для каждого пункта напиши ожидаемый объем символов, о чем должно говориться в каждом пункте и что в нем должно быть (маркированные и нумерованные списки, таблицы, графики)». 

Результат будет неидеальным, возможно, что-то потребуется подкорректировать в ручном режиме, но если вы в теме не разбираетесь — это будет лучше, чем ручная подготовка из головы.

Пример промта от интента:

Помоги мне, пожалуйста, составить структуру для моей статьи на тему «Как клеить обои».

Цель статьи – привести читателей из поисковых систем.

Объем статьи – 15000 символов без учета пробелов.

Структура должна быть максимально логичной, идти от общего к частному, закрывать полностью интент читателей (они хотят научиться клеить разные обои дома своими руками).

Используй подзаголовки уровня h2-h3.

Возле каждого заголовка укажи объем символов (исходя из общего объема символов для статьи), какие элементы (таблицы, списки, цитаты экспертов) должны содержаться в разделе и что в нем должно быть описано. 

Вот пример такого оформленного куска структуры: 

H2: Сравнение PHP с другими языками программирования – объем примерно 1200 символов без пробелов. Сравните PHP с Python, JavaScript и другими языками, используемыми в веб-разработке, выделяя их сильные и слабые стороны.

Примеры структуры от разных нейросетей (посмотреть целиком)

2. Делайте структуру от конкурентов

Этот вариант крайне актуален для лонгридов, в которых должен содержаться ответ на любой запрос по теме. Понадобится сначала подготовить список конкурентов из ТОПа выдачи (3-4 хватит, если брать больше — структура выйдет слишком раздутой). 

Пишем примерно такой промт: 

Действуй как опытный SEO-специалист и редактор. Перед нами стоит задача подготовить идеальную структуру для статьи. Я предоставлю тебе ссылки на 3 конкурентные статьи. Твоя задача: перейти по ссылкам, проанализировать каждый материал, увидеть его структуру, затем сопоставить структуры всех конкурентов и вывести общую гибридную структуру с рекомендациями. 

Итоговая структура выйдет большой — к этому нужно быть морально готовыми. Останется только подкорректировать результат, убрав лишнее. И добавить детальную структуру в наш промт для генерации статьи. 

Впрочем, и это еще далеко не все нюансы по составлению классного промта и гладкой генерации текстов.

Принцип 3. Генерируйте статью по блокам

Да, об этом не говорил только ленивый. Но все равно это важно. Дело в том, что ИИ на автомате пытается экономить токены и старается решить вашу задачу буквально за одно сообщение. 

Как итог — получается текст-гармошка. Каждый последующий пункт короче предыдущего, а, значит, и информация в нем все более поверхностная и водянистая. Теряются смыслы, кладется электронный щуп на наши требования к объему.

А еще иногда бывает так, что весь текст в целом неплохой, но конкретно один пункт вы плохо объяснили или ИИ его как-то не так понял. Если попросить подредактировать часть текста — ИИ начинает цеплять текст до и после спорного фрагмента, а то и переписывать все целиком (вовсе не делая материал лучше). 

Периодически случается и так, что где-то посреди текста он начинает терять требования по стилю или редполитике, а это не очень хорошо.

Чтобы таких ситуаций не происходило, и генерация была более подконтрольной, генерируйте поблочно, то есть по 1 разделу за раз. Так вы сможете своевременно попросить внести необходимые правки (подогнать по стилистике, рассмотреть тему под другим углом, добавить или наоборот убрать список/таблицу/схему и так далее). 

Для этого в конец вашего промта впишите такую фразу: «Пиши по 1 пункту статьи в 1 сообщении, чтобы я могла вносить правки по мере необходимости».

Из этого правила есть исключение: текст объемом примерно до 2500-3000 символов ИИ генерит за один промт.

Можете считать токены

Можно решить проблему самопроизвольного убывания объема текста другим способом — указать в структуре объем разделов статьи не в символах, а в токенах.

Примерный расчет здесь такой:

Короткое слово (предлог, частица, союз, междометие) — 1 токен, слово в 7-8 букв — 1,5 токена, слово от 8 и выше — 2 токена (примерно).

Средняя длина слов: для технических текстов 8 символов, в художественной литературе — 6, в неформальной речи — 4-5 символов. 

Дальше расчет такой. Допустим, пишем узкотехнический текст, объем раздела — 800 символов. Это примерно 100 длинных слов, то есть 200 токенов. Указываем этот объем в структуре. Понятно, что расчеты у нас немножко усредненные, но на практике обычно и не нужно, чтобы текст содержал строго 800 символов.

Кстати, существуют и инструменты для подсчета токенов в тексте, например, этот.

Лично мне такой подход не очень импонирует. Сверхконтроль — наше всё. В поблочной редактуре мне нравится возможность быстрых внесений правок без длинных пояснений, куда именно.

Александра Смирнова, Head of AI Content, moab

Принцип 4. Для каждой задачи — свой инструмент

Велик соблазн абсолютно все делать в одной нейронке и не оплачивать кучу сервисов. 

Но если мы работаем с «чистыми» AI в интерфейсе, без API и прокладок в виде спецсервисов или ботов, то все-таки лучше для каждой задачи подбирать свой инструмент. Так результат получится более предсказуемым и удовлетворительным.

Мы плотно работаем с тремя ИИ — ChatGPT, Claude и Perplexity. Под рукой держим и Gemini, но все-таки наша рабочая пара — это ChatGPT и Claude. 

Дальше пойдет исключительно субъективная оценка, если у вас уже есть свои фавориты — смело пролистывайте этот пункт.

Любые аналитические задачи — ChatGPT. 

Он умеет выходить в интернет и гораздо лучше анализирует и оперирует таблицами с большими данными. В нем можно собрать тематикозадающие слова для SEO (можно написать LSI, но это некорректный термин, LSI все-таки подразумевают отдельную технологию). Можно делать метатеги, он хорошо анализирует тексты конкурентов, страницы услуг (если нужно сделать какую-то обзорную статью), и делает неплохие структуры для текстов. 

Еще он классно вычленяет интенты для запросов, и, при правильной настройке, с ним можно поболтать как со специалистом, который может уточнить любой профессиональный вопрос в интернете. 

Claude — а вот здесь мы пишем тексты.

ChatGPT текст составляет достаточно шаблонно, и без применения более узких техник (или человека-редактора) их происхождение очевидно для всех, кто более-менее долго общался с этим ИИ. С Клодом ситуация другая. Он гораздо более чуткий в языковом плане, в нем очень легко играть с ролями и стилистикой, им можно писать фантастические вещи, и его маски не так бросаются в глаза, как у «коллеги» от Open AI. Поэтому мы часто делаем так: готовим промт в ChatGPT, а составлять текст доверяем Клоду.

В принципе, наша оценка совпадает с выводами других исследований

Perplexity мы иногда используем как страховку на случай сбоев в работе привычных VPN сервисов. Еще в нем удобно искать информацию, но есть одно большое НО: миражи и галлюцинации.

Одна из огромных проблем ИИ — это миражи

Там, где нейронка не знает фактов, она их придумает. Несуществующие медицинские исследования, несуществующие призеры Евровидения от России, внезапные города и аэропорты, которых нет на картах, — за все время работы мы сталкивались с тысячей и одним миражом. Спасения от них нет ни у ChatGPT, ни в Claude, ни даже у Perplexity, хотя казалось бы. 

Как обойти эту проблему? Ну, это тема для отдельного материала. Есть несколько интересных рабочих подходов, один из которых мы нашли буквально недавно. Если будет интересно — расскажем.

А пока продолжим с принципами создания хорошего контента в ИИ.

Принцип 5. Формулируйте просто и конкретно

Не забывайте, как думает ИИ — метафоры, чтение подтекстов и догадки ему недоступны.

Возьмем хрестоматийный пример. Когда вы пишете «здесь нарисуй таблицу», то возможны два варианта развития событий: или ИИ реально нарисует таблицу (прям картинкой), или он сложит лапки и скажет, что не может выполнить команду. Для него слово «нарисуй» имеет конкретное значение — создание изображения. А вот если вы его попросите «результат представь в виде таблицы» — вы получите нужную таблицу.

Поэтому всегда держите в голове, что формулировки должны быть как можно более прямыми и четкими. И простыми, если на то пошло.

Причина тут не только в отсутствии воображения у ИИ. Здесь мы сталкиваемся с другой особенностью — ИИ «думает» на английском и базы знаний у него больше связаны с английским (а у Квена и Дипсика — похоже, с китайским).

Это не значит, что если дать ему промт на английском, то он напишет более приятный и полезный текст. Я знаю, что именно так рекомендуют делать некоторые специалисты. Много раз пробовала такой подход — с лаконичным и хорошо составленным промтом разницы в результатах нет.

Александра Смирнова, Head of AI Content, moab

На практике это значит вот что: чем меньше сложных предложений, тем лучше. Забудьте о метафорах. Давайте конкретные рекомендации. Пишите простыми предложениями. Качайте логику. И узнавайте больше о текстах и русском языке, потому что можно говорить «ну текст какой-то некрасивый», а можно написать «используй метафоры и сравнения, добавь риторические вопросы и восклицания», и во втором случае результат будет более предсказуемый и конкретный.

Лайфхак: Если не знаете, как сформулировать тот или иной аспект задачи — спрашивайте у ИИ в отдельном чате. «Действуй как промт-инженер. Помоги мне добавить в промт правильное описание жанра вот этого текста и его стилистических особенностей: [текст]» — такой же простой промт сработает, если вы не знаете, как объяснить, чего вы хотите, при анализе таблицы/составлении структуры и так далее. ИИ умеет делать для себя любимого промты.

Сам промт при этом может быть огромных размеров. Вы можете в него включить образец текста, который вам нравится, можете сгрузить в него все униграммы/биграммы из Релевантуса и подсветку Яндекса, можете долго объяснять, в каком месте нужны таблицы и списки, и так далее и тому подобное. 

Но предложения должны быть простыми и однозначными.

Принцип 6. Всегда пользуйтесь формальной логикой

ИИ не склонен к изыскам диалектики. Он думает просто и логично. Чтобы с ним подружиться и получить из него идеальный результат, нужно мыслить и писать так же.

Разделите промт на логические части. 

Например, так: информация о тексте в общем (тема, цель, контекст), описание целевой аудитории, технические требования к тексту, требования к стилистике, детальная структура, ключи, пример хорошего текста. В каждом разделе разместите требования именно к этому аспекту текста.

Фан факт: ИИ не очень любит частицу «не», избегайте ее. Лучше писать «запрещено», чем «не используй» — во втором случае он будет чаще игнорировать требование.

Идите от общего к частному, от более важного к менее важному.

Для требований используйте списки, ИИ хорошо их понимает.

Части промта можно перестраивать как вам будет удобно, но рекомендуем начинать промт с описания задачи в целом, а потом переходить к разделам с рекомендацией. Если вы сделали все верно — результат вас точно не огорчит.

Несколько примеров

Claude Sonnet 3.5 Тестовый лонгрид

Как отследить потерянный iPhone: полное руководство по поиску и защите устройства | Технологии и инновации | Дзен

Стоит ли инвестировать в юань в 2024 году

Кредиты при разводе

Телескоп ДЖЕЙМС УЭББ

Niva Legend

Как перевозить холодильник: полное руководство по безопасной транспортировке

Как разогнаться до тысяч текстов в месяц

Мы показали, как построить логичный работающий промт, результат которого вас порадует. Его можно и нужно улучшать. Можно использовать промты для подготовительных работ, добавить промт для фактчекинга на выходе.

А когда вы наиграетесь с промтами и поймете, что результат получается стабильный по качеству, можно начинать строить процессы генерации в больших объемах.

Вот как это происходит у нас. 

Однотипные тексты (одна тематика, один проект, одна ЦА) масштабировать проще всего. Готовится типовой промт и типовая структура (если такое подразумевается темой). Остается менять только некоторые вводные данные — темы, ключи и так далее.

Мы делаем промты с помощью скриптов. Достаточно простое решение. В скрипте в отдельные поля вписываются переменные, дальше скрипт собирает промт, промт уходит в ИИ.

У нас есть шаблонные заготовки. Сюда относятся требования к стилистике, технические требования, редполитики. Когда нужно написать текст на новую тему, мы комбинируем эти мини-заготовки и приправляем спецификой — это быстро и не больно.

Активно используем помощников в ГПТ. У нас есть структурный помощник (работает по конкурентам), есть отдельный чат для создания метатегов и даже чат со «злобным редактором», в котором можно доводить до ума спорные с точки зрения стилистики фрагменты текстов. 

Под отдельные проекты мы готовим дата сеты и так далее. На самом деле, чем больше проект (в плане количества текстов), тем проще подготовить для него шаблонные решения. 

Все эти решения позволяют нам генерить нейротексты в любых объемах. Обращайтесь.

Два мифа про ИИ-тексты

Миф первый: увольняем всех копиров, нанимаем нейросети

Нейросети умеют многое, скоро научатся и смогут еще больше, но — это не креативный инструмент. Переработать информацию, существующую в сети, проанализировать и имитировать стилистику — легко. Создать что-то новое — это к людям. 

Информационный контент нейросети забирают себе, тут можно уже не трепыхаться и закрывать биржи. Но экспертный контент; статьи в областях, где информации мало, и каждая деталь уточняется со специалистом; нестандартные тексты, где нет шаблонов и структуру не подсмотришь у конкурентов, — все это нужно делать с проверенными опытными авторами и редакторами. 

И не забудьте — где-то еще нужно нанять промт-инженера, а на рынке сейчас сложно отличить шарлатана после пары бесплатных курсов от реального ИИ-мастера.

Миф второй: нейротексты это дешево, почти бесплатно

Сбылась мечта … многих: в классической триаде «быстро, дешево, качественно», о которой горько шутят в агентствах, теперь можно выбрать все три пункта. Это действительно быстрее в десятки раз, дешевле в несколько раз и в целом ровнее по качеству.

Умелый ИИ-оператор может отдать до 50 мелких текстов или 5-7 лонгридов за рабочий день. Естественно, если промты отработаны и результат не требует доработки напильником. 

Уровень качества нейросети обеспечивают стабильный. Первый и сто первый тексты — при грамотном подходе — будут очень похожи по стилистике и структуре. 

Стоимость лонгридов практически не зависит от объема. Тексты в 25к и 7к знаков генерятся за сопоставимое время, что как-то даже непривычно в отрасли, где привыкли больше платить и дольше ждать длинные тексты.

Но все же — тексты не генерятся сами по щелчку мышкой. А значит, стоят каких-то денег. Тут вы будете платить не за килознаки, а за все работы, связанные с генерацией:

Для нейротекстов не нужно детальное ТЗ: формально да, но структуру собирать нужно для каждого текста, это отдельный промт, дополнительное время.

Иногда нужно собирать несколько источников для компиляции каждого текста.

Нейросети галлюцинируют: нужно будет прогонять дополнительный промт для фактчекинга.

Для некоторых видов текстов нужно заранее собирать факты — еще один промт и время.

К SEO-текстам есть жесткие требования: надо будет подгонять текстовые параметры — процент по слову, ширину и глубину, уник, тошноту и проч., снова время.

Сложные тексты нужно вычитывать живым редактором — а это время и деньги.

В итоге сама генерация прячется внутри процессов и занимает процентов 30 общего времени. Больше требований — больше манипуляций, дороже текст.

Будущее здесь

Поколения нейросетей меняются быстрее, чем инфоцыгане, простите, энтузиасты успевают выкатывать курсы по их укрощению. Они (нейросети, не энтузиасты) становятся все «умнее» и гибче. Это становится все интереснее и веселее, но давайте посмотрим на нейросети на профессиональном уровне.

Не все еще успели осознать, а концепция SEO глобально изменилась. На арену вышли мощные игроки с обеих сторон — обыграть нейро-поиск сможет только нейро-SEO. На прикладном уровне это означает, что нейросети должны быть встроены во все процессы оптимизации и продвижения сайтов. Генерация контента — первый и логичный шаг. 

Мы это уже поняли и научились делать оптимизированный контент быстро, недорого и качественно. Кроме собственно генерации текстов нейросети у нас анализируют конкурентов и ЦА, составляют SEO-ТЗ на тексты, подбирают темы статей с ориентацией на Google Discover и решают другие прикладные задачи. Обращайтесь.