Как построить контентный конвейер на ИИ и увеличить скорость выпуска статей

О контент-конвейере с помощью ИИ рассказала контент-лид «Битрикс24» Марина Осборн.

Контент-маркетинг в классическом исполнении съедает время и деньги. Авторы пишут, редакторы правят, маркетолог координирует — и так по кругу каждый месяц. Но когда появляется ИИ, а в команде есть минимальный технический бэкграунд, возникает закономерный вопрос: а почему этим не могут заниматься нейросети?

Я сама работаю с нейросетями и агентами. В этом материале для редакции «Маркетинг» Skillbox Media расскажу:

• как может быть устроена фабрика контента;
• что можно делегировать ИИ-писателю;
• как можно облегчить работу редактора с помощью ИИ;
• как нейросеть может оценивать статьи;
• что ИИ берёт на себя в вёрстке и публикации;
• как может работать ИИ-корректор;
• как развивать контент-фабрику.

Как может быть устроена фабрика контента

Сгенерировать хороший текст с помощью одного-двух промптов почти невозможно. А если мы говорим о сотнях текстов в месяц в разных форматах и на разные темы, то точно потребуется сложный алгоритм. Система, которая справится с такой задачей, — это конвейер из нескольких ИИ-агентов. Каждый отвечает за свой этап, и вместе они покрывают полный цикл: от генерации темы до публикации текста на сайте.

Основой такого стека может стать оркестратор, например n8n. Темы и статусы статей можно хранить в «Google Таблицах», а черновики — в «Google Документах». Для генерации и проверки текстов потребуется API языковых моделей, например OpenAI. Для поиска убедительных аргументов можно использовать сервис Tavily или ИИ, который хорошо работает с источниками. А для автоматизации некоторых редакторских задач подойдут Apps Script и Python.

Читайте также:

ИИ-агент: что это и как его создать

Вот как может выглядеть схема контент-конвейера. Сначала загружаем в «Google Таблицы» темы и брифы — их тоже реально подготовить с помощью ИИ. Дальше алгоритм работает примерно так:

• Первый ИИ определяет тип статьи, подбирает референсы из базы лучших материалов и пишет текст.
• После этого редактор читает и дорабатывает черновой вариант.
• Отредактированный текст проверяет ещё один ИИ — он оценивает качество правок.
• Следующая нейросеть готовит всё для публикации: вёрстку, метаданные, изображения, лид-магниты.
• И финальный штрих — ИИ, который после выхода статьи на сайте автоматически проверяет её на опечатки и ошибки вёрстки.

Какие этапы работы можно делегировать ИИ-писателю

Главный герой конвейера — робот, который превращает бриф в полноценный черновик. Для того чтобы ИИ написал качественный текст, одного запроса не хватит: ведь это сложный процесс. И его стоит разбить на несколько последовательных этапов.

Вот какие задачи можно поручить агенту, чтобы тот последовательно их выполнял:

• Определить тип статьи. Например, это может быть гайд, сравнение инструментов или подборка.
• Подобрать референсы. ИИ-писатель обращается к базе лучших материалов, которую можно собрать с помощью Deep Research, и выбирает три релевантных примера. На них модель ориентируется при формировании структуры будущего текста.
• Составить оглавление.
• Написать черновик статьи.
• Собрать актуальные данные. Система обращается к сервису Tavily и ищет свежую статистику и релевантные исследования.
• Создать полную версию статьи. Для этого ИИ-писатель использует черновик и собранные данные.
• Сократить и отредактировать текст. На этом этапе модель уменьшает статью до нужного объёма и устраняет повторы.
• Проверить готовый материал. Если статья проходит проверку, ИИ формирует для редактора ТЗ с рекомендациями по доработке.

Если статья не соответствует критериям, она может автоматически уходить на перегенерацию.

Финальный вариант не стоит отправлять напрямую в публикацию — лучше передать его редактору в виде «Google Документа». Редактор доработает текст: придаст материалу живой авторский стиль, добавит реальные кейсы и экспертные комментарии.

Как можно облегчить работу редактора с помощью ИИ

Одна из задач редактора — привести терминологию к единому стандарту. Особенно это касается англицизмов, которые по требованиям законодательства необходимо переводить на русский язык. Как правило, в компании есть глоссарий с утверждёнными вариантами перевода, и его нужно соблюдать во всех публикациях. Это можно передать ИИ.

Можно автоматизировать поиск англицизмов и формирование подсказок для замены терминов — так у редактора остаётся больше контроля над текстом. Для этого нужно написать плагин на Apps Script для «Google Документов» — он будет автоматически добавляться ко всем статьям ещё на этапе создания черновика.

После этого редактор открывает документ и запускает скрипт, который сканирует текст. На боковой панели появляются только те термины, которые есть в статье и в глоссарии. Для каждого слова показан правильный перевод, а по клику термин подсвечивается прямо в документе. Автозамены без ведома человека нет: редактор сам решает, как органично вписать слово в предложение, но ему больше не нужно самостоятельно искать перевод.

Также можно научить плагин подсвечивать не только англицизмы, но и ИИ‑клише — фразы вроде «в современном мире», «следует отметить», которые выдают машинное происхождение текста. Список таких клише удобно собирать в два этапа: сначала одна LLM составляет базовый перечень, затем другая проверяет и дополняет его.

Как нейросеть может оценить статью

После внесения правок редактором ИИ может оценить качество текста. Ведь сотрудник мог добавить реальную ценность — привести свежие кейсы, статистику, примеры интеграций, — а мог просто переписать абзацы другими словами, создав видимость работы.

Для этого и нужен ИИ-критик — он сравнивает исходный текст от ИИ с отредактированным и выдаёт детальную оценку. Редактор загружает в интерфейс два файла, система анализирует изменения и пишет отчёт.

Благодаря вайб-кодингу можно настроить выдачу отчёта любой степени сложности. Например, система может не только подсветить изменения в отредактированном тексте, но и подробно оценить их: показать, сколько удалено клише, добавлено статистики и примеров, насколько улучшилась структура. Изменения можно попросить оценить в баллах.

Лучшие правки редактора можно вынести в отдельный блок: показать в формате «до и после» и оценить, какие изменения дали максимальный прирост качества. Это помогает редакторам понимать, какие приёмы наиболее ценны, и использовать их в следующих статьях.

Какие задачи нейросеть забирает при вёрстке и публикации

После редактуры и проверки статью нужно опубликовать на сайте. Нейросеть может получать готовый текст из «Google Документов» и готовить его к публикации. Вот какие задачи можно ей поручить:

• конвертировать текст в чистый HTML для сайта;
• сгенерировать метаописания, которые видны в поисковой выдаче (поля title и description);
• добавить внутрь статьи блоки с призывами к действию;
• подобрать для каждой публикации категорию;
• сформировать ЧПУ-адрес;
• подобрать превью и детальные изображения для статьи, включая скриншоты продукта.

Также ИИ может создать лид-магниты — PDF-файлы, которые пользователь получает после подписки на рассылку. Финальный результат работы нейросети — единый CSV-файл.

Как может работать ИИ-корректор

Агент с функциями корректора может подключаться на разных этапах. Проще всего пускать его в текст сразу после публикации статьи на сайте. Тогда он сможет работать в два этапа и находить даже те ошибки, которых не было в тексте, но они появились при публикации.

Например, сначала агент просканирует вёрстку на предмет технических ошибок: найдёт лишние пробелы, разрывы строк, некорректные символы, битые ссылки и прочие артефакты.

Затем он проверит статью на орфографические и грамматические ошибки. А ещё — на случайное попадание в текст символов другого алфавита.

Как развивать контент-фабрику

Даже когда система работает, её стоит развивать дальше. Это можно делать в трёх направлениях.

Первое и самое амбициозное — агент-аналитик, который будет собирать данные о правках редакторов. Эти данные помогут улучшать промпты, правила и логику генерации. Идея в том, чтобы качество ИИ-черновиков постепенно приближалось к качеству после ручной доработки.

Второе направление — улучшать публикации. ИИ-помощника можно научить генерировать инфографику, а в перспективе — создавать аудиоверсии статей и массово загружать их на сайт.

Третье — усовершенствование каждого агента. Например, ИИ-публикатору можно добавить навык автоматической простановки тега nofollow для внешних ссылок, если раньше это делали вручную через административную панель.

Главное о контент-конвейере на ИИ в четырёх пунктах

• Получать хороший результат по одному промпту не получится: контент-конвейер требует связки нескольких агентов, и их нужно постоянно настраивать и улучшать.
• Написание текста, ревью и доработка должны быть разделены на отдельные шаги. На каждом этапе — своя модель и своя задача.
• В процессе должен участвовать человек. ИИ не заменяет редакторов, а забирает рутину, позволяя людям сосредоточиться на смысловых доработках — кейсах, экспертности, стиле.
• Чтобы получать хороший результат, можно опираться на свои лучшие материалы: показать ИИ свою базу контента в качестве референсов и контекста. Это даст системе эталонную структуру и логику.